如何在印度将 AI 智能体用于招聘？

简短回答： 将智能体用于初筛和跟进：筛选海量简历、起草问题、提醒候选人。然后，对留下来的人进行实际工作测试。一个只能加快筛选速度的智能体，并不能改善招聘质量。

我是 Vinay Pasricha。我在诺伊达（Noida）经营 GoodSpace AI，并撰写了 Organizational Frequency 一书。招聘是我最熟悉的工作。人们很容易倾向于让智能体来主导整个招聘漏斗。但漏斗本身并不是招聘。招聘是找到一个能以这种节奏、在这家公司胜任这份工作的人。

智能体的用途是什么

在一家快速发展的印度公司里，招聘人员的一周充满了重复性的动作。阅读不匹配的简历、发送相同的三个问题、提醒面试官、记录状态。智能体可以根据人工撰写的标准进行初步筛选、起草问题并保持跟进进度。这很值得做，它能为招聘人员省出真正需要进行判断的时间。

但如果标准只是某种被称为“文化契合度”的空洞感觉，那就不值得做了。请将标准写成具体的工作：一项技能、一种问题、一种节奏。智能体可以匹配这些词。但它无法发现你是否真的是这个意思。如果两位招聘经理意见不一，请在智能体开始筛选任何人之前解决这个分歧。

第一轮筛选应该足够宽容，这样才不会因为简历中使用了不恰当的名词而将非典型职业背景的人才拒之门外。对被 AI 筛选掉的样本进行检查。如果被淘汰的堆里有你想沟通的人，说明筛选标准错了。修正这些标准，而不是一味指责模型并听之任之。

哪些部分仍需保持人工

• 实际工作： 上个月遇到的真实问题，在现场或电话会议中解决，并由该职位的直接负责人进行评估。
• 工作环境： 这家公司如何做决策、推进速度有多快、如何对待错误。简历无法体现这些，AI 评估简历也同样无法体现。
• 候选人应得的沟通： 当候选人询问这份工作的真实情况时，能得到真人的解答。
• 最终决策： 由具体名字的负责人录用。AI 不会发送录用信。

单凭人工智能确实让筛选变得更快，但并没有让结果变得更好。这句话就是全部的警示。没有实际工作测试的效率，只会塞满招聘流程并在最终录用阶段被清空，或者更糟，让团队里塞满那些在无人核对的考核标准下表现优异的面试者。

在本网站上有一篇更长的实用指南，即印度招聘中的人工智能，介绍了招聘团队该从何处着手。而本页讨论的是一个更具体的问题：智能体可以接触哪些环节。让智能体留在初筛和跟进环节。而将工作能力的测试以及最终决策，留给那些将与新员工共事的人。

应当明确写下来的界限

智能体可以阅读候选人发送的材料。它不能捏造经历、猜测社交圈，也不能在任何你无法当面说出口的事情上给候选人评分。它不能将候选人的文件保存在你无法指明的地方。如果供应商无法告诉你简历的流向，就不要接入收件箱。

不要让智能体给候选人发送有关薪资、岗位或入职时间的承诺邮件。任何代表公司做出承诺的内容都应由人来发送。智能体可以起草信件。招聘人员仍可以修改，且只要情况并非例行公事，就应该进行修改。

在允许代理行动之前，先使用免费的 Risk Ladder，并使用 Automate, Assist, Escalate 来整理其周边的任务。具体八个步骤在 AI strategy for business 中。 Collapse or Collapse 则是更长篇幅的论证：由一个人承担一个结果，并运行代理来实现它。

本周要做的一件事

为你目前正在招聘的岗位写下五条衡量标准，即该人必须能够完成的工作。在任何工具看到简历之前，先将这些标准提交给招聘经理确认。如果经理重写了这些标准，你刚刚就帮智能体避免了去放大一团混乱。

这个回答的出处

这个回答依据 Organizational Frequency 里的 What it is not: just AI screening。

您的公司会有其自身的具体情况。若要用您自己的话提出后续问题，请尝试 Ask Vinay's books。

Vinay Pasricha 是 GoodSpace AI 的创始人，著有六本书，其中包括 Organizational Frequency。