每年，数百万求职者都会仔细研究职位描述，精心调整简历，以匹配雇主所宣称看重的特定技能和资质。与此同时，招聘经理们进行一轮又一轮的面试，自认为能够有效评估候选人的资质。
但如果这种关于招聘运作方式的基本假设是错误的呢？
我们首次能够用数据而非推测来回答这个问题。得益于面试录音和转录技术的进步，我们如今得以窥见招聘流程中的“黑箱”，了解候选人和面试官一同坐下来时实际发生的情况。研究结果揭示了一种脱节现象，这可能正在影响各行各业的招聘决策。
这些结果来自AI招聘平台BrightHire与哈佛商学院“未来工作管理”（Managing the Future of Work）项目近期联合开展的一项综合分析，涵盖44家公司、1 311个职位的2.3万份面试记录。分析发现，尽管职位描述详细列出了雇主的人才需求，但面试过程往往偏离正轨。更值得注意的是：虽然AI以前所未有的速度重塑技能格局，但企业在很大程度上未能评估候选人是否具备任何AI经验。
系统性评估的错觉
有些数据乍看之下令人欣慰。仅经过一次面试，职位描述中列出的近80%的技能都得到了考查。到了第二次面试，这一比例更是攀升至91%。表面看来，这表明招聘流程正按预期运作，即依据明确界定的标准对候选人进行系统性评估。
然而，这种流于表面的分析掩盖了更令人担忧的现实。当我们进行更深层分析，衡量这些技能是否不仅被提及，还得到了有效评估时，情况便大不相同。不同类型的技能在考查覆盖率上存在差异：在所分析的多轮面试流程中，沟通、协作等“软技能”在76%的面试中得到了充分讨论；但作为筛选候选人最关键指标的“技术技能”和“经验要求”，即便在五轮面试后，得到深度评估的比例也仅为55%和66%。
此外，研究发现，即使某些技能在初次面试中得到了全面评估，在后续面试中仍会被再次提及。在所有技能类别中，72%的已被充分评估过的技能会在之后被重新提起，平均每项技能会被重复讨论1.2次。这表明招聘团队本有时间评估更多技能，但却在多次面试中反复盘问相同的内容。无论这是由于流程不够规范，还是过度关注少数被视为对成功至关重要的技能，最终结果如出一辙：雇主面临着在未充分考查候选人资质的情况下就录用员工的风险。
一个备受关注的发现体现出结构化提问的作用。在整个面试过程中，面试官明确问及的技能，得到充分评估的比例仅为53%；而那些从未被问及的技能，得到评估的比例则仅为1.6%。这表明，如果面试官在早期没有详细询问，求职者应主动提及自己的重要成就，并强调那些他们认为能增加录用胜算的加分点。更广泛地来看，若将“充分评估”与“部分评估”两个类别合并统计，被面试官问及的技能在95.9%的情况下得到了讨论，而未被问及的技能的讨论概率仅为11.5%。
由此产生的风险显而易见：在理想情况下，我们发现经过此类流程发出的录用通知中，近半数都依赖于不完整或带有偏见的信息；最糟糕的情况是，当某项技能从未被明确询问时，这一比例将超过90%。在此背景下，面试中主动提及某些技能信息的候选人，无论其实际能力如何，都可能表现得比未主动提及者更符合要求。
实际面试机会的有限性，更凸显在招聘流程早期深入考查候选人技能的必要性。在我们的样本中，每位候选人平均接受2.97次面试，标准差为1.50次。候选人展示自身资质的机会非常有限，因此他们在招聘流程中晋级的概率很大程度上取决于面试官的效率。那些能够全面考查更重要议题的面试官，更有可能增加候选人的晋级机会；而那些漫无目的或重复讨论无关议题的面试官，则可能减少候选人的晋级机会。
招聘中的AI盲区
在AI领域，招聘中宣称的重点与实际评估之间的脱节最为明显。尽管企业领导者经常宣称AI将改变工作的方方面面，但招聘过程却呈现出截然不同的景象。虽然约50%的面试会涉及AI话题，但很少有面试官会明确询问候选人的AI技能或经验。2024年，只有0.4%的面试包含关于AI应用能力的直接问题。虽然这一比例在2025年翻了5倍多，达到2.2%，但考虑到这项技术被赋予的重要性，这一比例仍然明显偏低。
在多轮面试结束之后，相关数据更显惊人。即便经过了三轮面试环节（相当于投入了数小时的评估时间），仍有93%的候选人从未被直接问及AI相关的能力。对于那些试图评估候选人是否已准备好迎接AI驱动未来的企业而言，这无疑是一个巨大的盲区。
有趣的是，最有可能涉及AI相关问题的职位类型已发生了显著变化。2024年，市场营销岗位的求职者最常被问及AI应用的问题。而到了2025年，招聘与人力资源专业人士则最可能面临此类提问，这反映出AI在人才招聘领域正被迅速采用。
当面试涉及AI相关问题时，问题通常可归为六类：日常使用、对特定工具的熟悉度、工作流程整合、软件开发辅助、战略视角以及提示词工程。然而这类对话仍属少数现象而非常态，这意味着企业错失了识别人才的重要机遇，未能借此力量在组织内部推广AI应用。
给领导者的建议
我们的研究结果表明，企业可以采取以下几项具体措施，使其招聘流程与所宣称重点保持一致。
推行结构化面试指南。有针对性的提问至关重要。企业应制订详尽的面试指南，确保所有关键技能都得到明确关注，并建立相应机制，以追踪面试官在执行过程中是否遵循指南。
核对职位描述与实际面试情况是否相符。企业应评估面试流程是否真正考查了其宣称看重的技能。此类审核需考查技能评估是否足够深入。
将AI评估融入招聘实践。鉴于该技术的重要性与日俱增，公司应制订具体策略来评估候选人的AI能力、对技术变革的适应力以及培养AI相关技能的潜力。
在提升技能考查覆盖率的同时减少冗余。与其增加面试次数，企业不如专注于提升每次面试的全面性和针对性。这可能涉及将特定技能的考查分配给各个面试官或安排在不同的面试场次。
对面试官进行全面评估培训。研究表明，许多面试官可能缺乏系统性评估候选人是否符合岗位要求的工具或培训。投资于面试官的能力发展，将显著提升招聘质量。
创建更公平的评估机制
长期以来，许多人一直怀疑招聘流程可能存在系统性缺陷，而本文研究为其中部分担忧提供了确凿的数据支持。如果企业无法准确评估候选人的能力，就可能在录用不合适人选的同时，错失优秀的潜在人才。鉴于当今企业普遍面临人才短缺以及亟须构建具备AI能力的团队，这一问题显得尤为严峻。
好消息是，只要专注于明确的目标、优化流程结构，并致力于衡量真正重要的指标，这些问题都可以迎刃而解。此外，技术手段也能提供巨大助力，从自动化面试录制与分析，到确保全面技能考核的AI评估平台，技术让一切成为可能。那些能够据此变革招聘流程的企业，将通过更明智的招聘决策获得竞争优势，并打造出能够更好应对未来挑战的团队。
对于求职者而言，招聘流程的改进意味着基于实际岗位要求进行更公平的评估，而非取决于面试中的随机对话。当面试评估的是最重要的技能时，符合条件的候选人将获得更充分的机会来展现自身能力；而所有求职者也都能更有信心地准备面试，因为他们清楚自己将依据相关能力接受评估。
前进之路清晰可见。是时候弥合我们所宣称看重的目标与实际评估标准之间的差距了。
约瑟夫·富勒（Joseph Fuller） 本·塞瑟（Ben Sesser） 威廉·利兹（William Leeds）| 文
约瑟夫·富勒是哈佛商学院管理实践教授，也是“未来工作管理”项目的联合主席。本·塞瑟是AI招聘平台BrightHire的CEO。威廉·利兹是BrightHire的首席数据科学家。
周静怡 | 编校
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