终于。 又一年的金三银四来了。

新业务要开展、核心员工离职、大型活动策划,等等等等。这一堆麻烦事,终于可以快点招到人来做了。

可是,可是,能不能更快一点?产品上线迫在眉睫。关键业务严重缺人。急。急。急。

最好最好,新人一周能到岗,两天能上手。

嗯。我不知道你有没有考虑过。或许有一个更快的方式:AI招聘。

根据麦肯锡的报告,他们调查了很多公司,现在65%的公司已经把AI使用常规化。


(图片来源:麦肯锡报告,AI在企业里的应用在去年陡升)

其中,成本下降最多的功能,就是“人力资源”。

嗯?HR的工作难道可以被AI取代了吗?还是说,只是“炒概念”,空穴来风? AI招聘,到底可以提效多少 ?我很好奇。

关注我们的老读者可能知道,年后回来,我们在招人。

碰巧前几天,视频负责人来敲响了我办公室的门。她向我咨询说,想探讨AI如何提升各个岗位的工作效率。她就琢磨,从招聘环节切入,让我思考一下,过两天能不能配合他们拍个视频。

我回答说,不用。

负责人可能没想到我立马拒绝了。她愣了一下。

的确,接下来我的行程很满,不一定有时间。但这不是重点。重点是,这件事或许不用这么复杂。

不用思考一两天。现在,我们不妨用AI工具试试,过一遍招人流程。

就拿最基本的招聘流程来测试一下吧:1)岗位说明。2)筛选简历。3)辅助面试。

这几个步骤,咱们试试用AI来帮忙。别说,尝试走了一趟流程下来,还挺有意思的。

来来来,坐。我演示给你看看。就拿我们正在招的“视频内容策划编辑”来试试吧。

我打开了Get笔记APP,坐在视频负责人对面,摁下了录音键:“你是视频负责人,现在要招一个视频内容编导。请你先说说,你想招的岗位,需要怎样的人?


第一步,岗位说明:要知道自己招什么人

接下来,我们只花了5分钟,录了个音。这一步,得到了一份“岗位说明”。

“岗位说明”的撰写太重要了。可遗憾的是,这一步总是不被重视。

你会发现,市面上许多职位描述,有的是复制粘贴以前的,有的甚至去抄一抄其他公司同岗位的描述,就张贴出去了。

以前,这样做或许还能行。但现在,随着分工越来越细、对人才要求越来越复合,好的招人描述,不好写,更不好抄。

招人,重在“匹配”。

就像是,你就想吃椒盐土豆,但是走遍市区都找不到土豆的影子。你要么委委屈屈吃个蒸芋头,要么继续找下去。

可是继续找也有时限,肚子会饿,经不起等待。委屈找个不想要的,吃着也不开心。怎么办呢?以前我在5商里写过。饿了去拿,是采集思维。人才从土地里长出来,是农耕思维。

后者,是许多大公司选的人才培育办法。

这让我想起早期在微软面试。那是1999年了,突破7轮地狱难度的面试,我进公司的时候一共才80多人。接着,由于业务扩展需要,要从80多人扩展到400多人。

可是,放眼全市场都没有这么多对口人才啊,怎么办?答。去高校找“种子”,自己培养。

很多大企业都有这样的“人才培养计划”,时长3到5年,就是为了自己去“种”人才。

但,不是所有公司都有微软的号召力,也不是所有公司都有足够厚的底子慢慢培养种子。

如果不靠号召力,不靠种子培养,对口的复合型人才,市面上几乎也是一定存在的。就要看你能不能吸引来。

所以,招人启示,或者说职位描述,是一定要认真对待的。做好了,能为后续的步骤省下许多时间成本。

“认真对待”四个字说来轻松,真正执行起来,很花精力和时间。有时候是实在不知道怎样写,才能吸引来对的人。

怎么提效呢?

我在去年的年度演讲里也说过,想真正感受到AI的魅力,我们得从观众席跳到球场上,开始用。

这招人的第一步,我们不妨试试,用上语音转文字的AI软件,把招人需求录成文字稿。

不需要你准备得多好,关键在于立刻开始。于是我跟负责人说,按自己的逻辑,想到哪里讲到哪里就行。

如果你不知道怎么挖掘招聘需求,或许也可以参考这个框架:

1、岗位概述

我们要招聘一位视频内容编导,主要负责商业知识类视频脚本的创作。 这位编导需具备将复杂商业知识转化为既有趣又实用内容的能力,让读者从中获得价值。

2、核心职责

其具体工作内容如下: 首先进行选题。挖掘有价值的商业选题,并将其编写成脚本。 此外,编导还需具备一定的剪辑知识,熟悉市面上常见的剪辑工具,如剪映、PR、AE等。 虽然不需要亲自剪辑视频,但要了解画面运用、视频节奏和视频语言等方面的知识,以便能与视频剪辑人员进行有效沟通。

3、任职要求

我们希望应聘者最好有在其他媒体公司的工作经验。 最好是与我们类似的商业媒体,比如36氪、吴晓波频道这类商业媒体或商业自媒体,它们与我们的需求更为契合。还有像创业黑马、第一财经等。 一时之间我可能无法列举完全,但这类商业媒体和自媒体中,有过脚本撰写经验的人是我们的目标。 接下来,谈谈对这位视频内容编导教育背景的期望: 我们希望应聘者最好拥有 本科学历 ,若为 传媒专业 出身则优先考虑。

4、软实力要求

在软技能方面,我们有以下要求: 其一,学习能力要强。 如今,无论是工具的更新,还是AI技术的应用,迭代速度都极快。学习能力强的人,能够更快地掌握并运用更多工具,从而提升工作效率。 其二,抗压能力要好。 媒体工作任务繁多,有时工作节奏会非常紧凑,因此需要应聘者具备较强的抗压能力。 除此之外,暂时没有其他额外要求。 我想起来了,还有一点很重要,应聘者要对我们的商业内容感兴趣,最好看过我们公众号和视频号的内容。这样,他们在创作未来的内容时才会更有激情。

很好。负责人一边讲,这些内容,就一边同时生成了文稿。

顺带一提,这一步我用的AI工具,是得到开发的Get笔记APP。我用了一阵子了,进化岛最近的日课,我都开始拿它来录。


(Get笔记截图)

它有一个极为出色的功能:校准。它会自动去除口语中的语气词、错别字,对表达不当的地方进行调整,让句子和段落更加完整。

但是到这里,只能算是有了60-70分的内容。说的,都是“我需要你具备什么”。除此之外,还有一个重要部分没有提及,那就是“你可以从我这获得什么”。

我追问负责人:“你觉得这个职位除了有一定范围的薪水外,还有什么特别吸引候选人的地方,能让他们看到后特别想来呢?”

于是,我们又增加了这样一部分:

5、岗位吸引力

“首先,我们整个内容团队的工作氛围非常好。 其次,在我们这样的内容生产团队里,员工成长速度快,可能花一年时间就能获得两年的成长。 在这里,员工能不断学习,提升商业知识,将学习过程转化为工作成果。我认为这对他们来说很有吸引力。”

漂亮。到这里,岗位说明的基本内容就具备了。

接着,我们就把这个同时生成的完整文稿,交给另一个AI工具,请它来生成一个岗位说明。

这里,也斗胆和你分享一下我临时口述的提示词:

我下面会给你一段我跟一个业务负责人的沟通。 我们正在打算招个职位,这职位需要什么的能力,他平常要做什么,就职位的那个软技能、硬技能和我们能提供的东西是什么,在那下面一段文字里面大概都讲清楚了。 你帮我根据下面这段文字呢,生成一份完整的职位说明。 这份职位说明的目的是发在一些招聘网站上面,让应聘的人清楚的知道这份职位适不适合他。以及他有没能力去做,他有没有兴趣。 在描述职位说明的时候,要结构清晰,把所有的要点都讲清楚,以避免更多的一些不清楚所导致的沟通的成本。 最后也要讲清楚这个职位对他的吸引在哪。

哇。结果出来后,挺惊艳的。这样跑出来的版本,基本上就可以直接用了。请看图:


(图片可上下滑动)

我们知道,一份专业的岗位说明,至少会包括“职责”和“要求”两个部分。而这些,AI给出的整理,确实都具备了。

不仅如此,它把职责分成三个部分,分别是选题策划、脚本创作以及跨部门沟通。嗯。这的确是视频编导最重要的三个职责,列得不错。

另外,要求方面,也分了软硬技能、工作经验、教育背景。最后的吸引力部分,完成度也非常高。

它还帮忙补充了“字幕、音效和转场”。这比讲的时候,理得还清晰。

以前,一份岗位说明,我们的HR同事要花几个小时,甚至一整天的时间去写。而且对于一些专业度比较高的岗位,HR还需要不断跟负责人来回来去沟通。

如果理解不够深,或者描述不够好,那么时间花了,效果也依然平平。

我觉得厉害的是,用AI辅助这个环节,整个过程居然只缩减到了5分钟左右。甚至,AI能写得比你专业。因为它背后有海量知识库,能补充出来你不知道的信息。

好了。职位描述搞定。不过,这才是万里长征第一步。

接下来,简历雪花似的涌过来,又怎么筛选呢?


第二步,筛选简历:让AI工具帮忙做初步决策

这第 二步,就要开始做决策了。A和B哪个好,你想做好初步判断,是有方法论的,那就是:决策树。

换句话说,就是根据关键要素,给不同的项目打分。比如,候选人有多少年工作经验?掌握了多少相关技术?教育背景是否匹配?等等等等,1-20分,每项给几分?

这些项目维度,如果完全用人力,就是需要负责人和HR一起,把需要考量的维度讨论出来。然后,在看简历的时候,前后对比,挨个写结果。

如果只有两份简历,还好说。但要是20份、200份、2000份呢?那就是海量的工作。而且,很容易“误诊”,看了后面的,忘了前面的。

现在,我们把简历交给AI工具,让AI来完成决策树搭建和打分的步骤。

前面,我们收到了10份简历。我就琢磨,干脆就把这10份简历PDF,拖到AI聊天窗口,让它来试试判断,哪些人更适合面试。于是,我是这样给它提要求的:

请帮助我根据我给你的这个岗位的具体的说明,给这10个简历进行一个排名打分,打完分之后按照倒叙的方式给我输出个表格。表格是每个人你给他打分的情况。 你要具体地说明,以及你最后决定邀请哪些人来参加面试。


点击发送后,我等了几秒。我看到AI工具自动往下回复,还挺条分缕析的,很快,它就自动回复了我三个模块:1)维度考量。2)表格打分。3)筛选建议。

每一个模块,它都详细说明了,自己从哪几个维度来考量的。有意思,这一步其实就是搭建“决策树”的体现。

比如这次我们准备招视频编导,候选人工作多少年了?访谈过什么人物吗?制作过什么视频?数据如何?有过团队合作经验吗?是不是传媒相关专业毕业的?

这些维度,AI自动总结好了五点,所以会是根据下图里的这五项来进行打分:


几乎同一时间,它就已经打好分了,并且从高分到低分来排序。结果出来就是十几秒钟的事情:


在看结果的时候,我观察到,它每一个项目总分似乎有差异。这是为什么呢?

于是我就继续追问它,每一项目的评分标准是怎样的。于是得到了非常完整的解释:


有意思的是,一共5个维度,它并没有简单地平均分配100分,给每一项满分设置成20分。而是,根据项目重要程度,各有高低。

对此,它也给出了它的理解。因为编导岗更看重实际工作和专业能力,并且它认为“访谈和人物专访”的专项经验最为重要,所以这两项是25分满分。而教育背景只是辅助因素,所以是10分满分。嗯。挺合理的。

最后,它也贴心的把它的推荐候选人以及推荐原因列在了下面:


(为了保护面试者的隐私,做了名字脱敏处理)

更重要的是,这个过程,只用了1分钟不到。

我们人工对了一下简历,觉得挺有启发的,跟我们的判断差不多。那么,接下来,我们就可以继续测试下一步,面试。


第三步,辅助面试:AI给的建议和负责人一样

这第三步,就意味着要和AI进行语音交互了。

首先,我试着告诉AI工具,应该怎样去面试之后的候选人,以及面试这个人的核心要求。我想着,尽量把要求说得详细一点,大概是这样:

下面我会给你一份关于面试的要求。这个人的岗位说明贴完给你之后,我将会打开语音功能。 请你根据这个岗位说明,对即将来面试的候选人进行一个差不多XX分钟左右的一个面试。 面试的结果围绕着岗位的需求,然后尽量挖掘他的核心能力是不是匹配这个岗位。 你准备好了之后,我将打开语音对话功能。

接着,我把第一步产出的岗位说明,发给了它。

起初我们只是抱着测试一下的心情。所以只提了“进行5分钟面试”的要求。好。接着,它告诉我它准备好了,可以打开语音功能了。我就喊来相关岗位的同事,来简单参加一下这个面试。


(破冰的对话)

测试这一步的时候,我看着同事和AI面试官的交互,一边喝着咖啡,一边思考。天呐。AI已经进化成这样了吗?

我的AI面试官,不仅能理解人的话,还能围绕着这个面试的岗位,不断追问更专业、更深度的问题。

比如,除了亮眼的成绩,对于工作中是如何面对挫折的场景问题。它会这样问:

在你的过往经验中,是否遇到过一个最初不被看好,数据上不亮眼,但是通过调整角度或者决策包装,最终让它的传播效果超过预期的案例?分享一下你的思路和做法。

接下来,有了基本了解后,它还会再进一步问实际工作中会遇到的问题。

我们的团队比较强调高效协作,特别是和剪辑团队的沟通。在这个项目中,你和后期团队是如何配合的?你会如何确保脚本内容最终能够在视频呈现上达到预期效果? 那假设你加入我们的团队,面对一个完全新的商业选品,需要从头策划并推一个视频项目,你会如何安排你的工作流程有哪些关键步骤你认为是不可或缺的? 我们的内容团队节奏快,任务量大,你觉得自己在高强度的工作环境下,如何保持高质量的内容输出?你有没有一些自己特有的方法来应对压力?

在这一来一回的面试之后,我继续追问AI要个面试反馈:

请对你刚刚你面试的这个人,给我一些结构化的反馈。

就这样,一步步,在我的引导下, AI面试官从核心能力、岗位匹配度方面,对面试的候选人进行了全方位的评价。最后,还会给出录取建议,专业程度实在让我惊叹。

后来,我们在主笔的面试里,也试着简单参考了一下AI面试官的意见:

年后,我的HR和公众号负责人面试了两位主笔。我让他们在讨论前,等一等,让AI来分析一下。结果,AI分析的结论,和他们俩的判断,几乎一模一样。

岗位说明。简历初筛。辅助面试。这三步,就是一次基本招人的全流程了。

4分钟。1分钟。5分钟。从头到尾,只花了10分钟左右的时间。

哈。这效率。

最后,这些流程,我在视频负责人的邀请下,拍了个视频。视频放在下面了,感兴趣的朋友可以点开看看:

这还只是我一拍脑袋,拉着同事当即就开始做的效果。之前参与过招聘的同事表示,比之前完全自己干,实在是要省掉太多时间和精力了。

一周后。

我跟团队再聊起来,发现他们用得最多的还是第一和第二步。到了第三步面试,依然是更愿意自己亲力亲为。

这在我意料之中。

而且,前面两步,更多是让AI来“辅助”和“给灵感”,启发启发。第三步,始终还是想要面对面线下见到人,去感受跟他相处是什么感觉、未来愿不愿意和他一起共事。

不过,HR会跟我分享,平时一些岗位专业的问题,会提前让AI面试官预演,的确能给她很多灵感。

是啊。职位说明和简历筛选,还能用AI工具来帮忙提效。 但是到了面试这一步,尤其是对于一些更重要的岗位,只靠AI打分,还是不够。

就像是小米创始人雷军说的那句,“找人是天底下最难的事情。”

人才招聘市场上,有一个3:4:3法则

3成的人,是主动投简历换工作,在市场上“流通”的。4成的人,对工作满意,要是有好机会找上门也会考虑,但是不会主动去找。

而剩下3成的人,是最优秀的。因为太有价值了,他们几乎都被股份、奖金、合伙人计划等等雇主的激励政策,“绑定”在了重要岗位上。

这三种人,一层比一层更优秀,一层也比一层更难招聘。

目前,AI招聘能帮忙的,可能更多是从头3成主动找工作的人里面筛选提效。但是后面两层的人,他还需要雇主的“诚意”。

什么是诚意呢?雷军当年招纳贤士的那些故事,或许就是典型例子。

比如为了找到硬件负责人,雷军亲自面了100多个人,甚至对于里面一位特别出色的硬件工程师,打了足足90多个电话。

比如为了邀请友商总工程师,他能把原本计划2小时的面试,生生持续了12个小时,曾把人聊得体力不支,对方终于被打动,加入了小米。

面试,也是一次双向选择。你面试求职者的时候,求职者也在看你,是不是心中有火眼里有光,是不是真的可以带他去到光明的前途里去。

这些,是AI招聘暂时无法取代的部分。


平时,我也会号召同事们,多想想,可以把AI应用到哪些地方。 作为一个学习型组织,同事们也很配合,平时有一些不错的想法,也会来主动和我探讨。

但是前几天,我有了另一种感悟。

我专程到北京,去和几位AI领域的专家交流,探讨他们如何应对AI带来的快速变化,以及AI技术到底发展到什么水平了。

交谈期间,我突然有了一个醍醐灌顶的想法:推动AI应用不仅是技术问题,更是管理和文化问题。

虽然现在很多企业都承认AI有着巨大的潜力,但是落到具体业务上面,似乎应用得很艰难。员工们更愿意坚持以前的做法,而不是拥抱AI的变化。

我知道,有的担心AI抢了自己的生意,有的担心AI会取代自己。

怎么破局呢?我认为,关键还是要找到大家最不愿意做的事情。

比如,作图的同事最不喜欢重复制作十几张差不多的图,就让工程师和AI工具帮他优化。他就会发现,AI工具是去帮忙的,而不是“添乱”、“增压”的。

这样,大家就会有更多的使用动力,从而大大提效:如果AI能帮忙完成这些工作,而且不影响工资,那为什么不试试呢?

具体到今天聊的招聘上——

快速生成岗位说明,这是给员工便利。帮忙给简历打分,比如连AI工具都说“简历信息不完整,无法全面评估其访谈节目相关经验”的,就可以放到最后再看,这也是给员工便利。

人们真正担心的,是AI取代自己喜欢的工作。而不愿意做的琐事,自然希望AI来接手。

的确,AI招聘能帮助缩减最简单的流程。但是想要真正招聘到合适的人,付出的努力一样不能少。但是可以用AI辅助提效。

决定如何使用AI的,最终还是人。

祝你,通透。

祝你,提效。

共勉。

*个人观点,仅供参考。观点/ 刘润主笔/ 木言声/ 二蔓版面/ 黄静

这是刘润公众号的第2533原创文章


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