終於。又一年的金三銀四來了。
新業務要開展、核心員工離職、大型活動策劃，等等等等。這一堆麻煩事，終於可以快點招到人來做了。
可是，可是，能不能更快一點？產品上線迫在眉睫。關鍵業務嚴重缺人。急。急。急。
最好最好，新人一週能到崗，兩天能上手。
嗯。我不知道你有沒有考慮過。或許有一個更快的方式：AI招聘。
根據麥肯錫的報告，他們調查了很多公司，現在65%的公司已經把AI使用常規化。
（圖片來源：麥肯錫報告，AI在企業裡的應用在去年陡升）
其中，成本下降最多的功能，就是“人力資源”。
嗯？HR的工作難道可以被AI取代了嗎？還是說，只是“炒概念”，空穴來風？AI招聘，到底可以提效多少？我很好奇。
關注我們的老讀者可能知道，年後回來，我們在招人。
碰巧前幾天，影片負責人來敲響了我辦公室的門。她向我諮詢說，想探討AI如何提升各個崗位的工作效率。她就琢磨，從招聘環節切入，讓我思考一下，過兩天能不能配合他們拍個影片。
我回答說，不用。
負責人可能沒想到我立馬拒絕了。她愣了一下。
的確，接下來我的行程很滿，不一定有時間。但這不是重點。重點是，這件事或許不用這麼複雜。
不用思考一兩天。現在，我們不妨用AI工具試試，過一遍招人流程。
就拿最基本的招聘流程來測試一下吧：1）崗位說明。2）篩選簡歷。3）輔助面試。
這幾個步驟，咱們試試用AI來幫忙。別說，嘗試走了一趟流程下來，還挺有意思的。
來來來，坐。我演示給你看看。就拿我們正在招的“影片內容策劃編輯”來試試吧。
我打開了Get筆記APP，坐在影片負責人對面，摁下了錄音鍵：“你是影片負責人，現在要招一個影片內容編導。請你先說說，你想招的崗位，需要怎樣的人？”
第一步，崗位說明：要知道自己招什麼人
接下來，我們只花了5分鐘，錄了個音。這一步，得到了一份“崗位說明”。
“崗位說明”的撰寫太重要了。可遺憾的是，這一步總是不被重視。
你會發現，市面上許多職位描述，有的是複製貼上以前的，有的甚至去抄一抄其他公司同崗位的描述，就張貼出去了。
以前，這樣做或許還能行。但現在，隨著分工越來越細、對人才要求越來越複合，好的招人描述，不好寫，更不好抄。
招人，重在“匹配”。
就像是，你就想吃椒鹽土豆，但是走遍市區都找不到土豆的影子。你要麼委委屈屈吃個蒸芋頭，要麼繼續找下去。
可是繼續找也有時限，肚子會餓，經不起等待。委屈找個不想要的，吃著也不開心。怎麼辦呢？以前我在5商裡寫過。餓了去拿，是採集思維。人才從土地裡長出來，是農耕思維。
後者，是許多大公司選的人才培育辦法。
這讓我想起早期在微軟面試。那是1999年了，突破7輪地獄難度的面試，我進公司的時候一共才80多人。接著，由於業務擴充套件需要，要從80多人擴充套件到400多人。
可是，放眼全市場都沒有這麼多對口人才啊，怎麼辦？答。去高校找“種子”，自己培養。
很多大企業都有這樣的“人才培養計劃”，時長3到5年，就是為了自己去“種”人才。
但，不是所有公司都有微軟的號召力，也不是所有公司都有足夠厚的底子慢慢培養種子。
如果不靠號召力，不靠種子培養，對口的複合型人才，市面上幾乎也是一定存在的。就要看你能不能吸引來。
所以，招人啟示，或者說職位描述，是一定要認真對待的。做好了，能為後續的步驟省下許多時間成本。
“認真對待”四個字說來輕鬆，真正執行起來，很花精力和時間。有時候是實在不知道怎樣寫，才能吸引來對的人。
怎麼提效呢？
我在去年的年度演講裡也說過，想真正感受到AI的魅力，我們得從觀眾席跳到球場上，開始用。
這招人的第一步，我們不妨試試，用上語音轉文字的AI軟體，把招人需求錄成文字稿。
不需要你準備得多好，關鍵在於立刻開始。於是我跟負責人說，按自己的邏輯，想到哪裡講到哪裡就行。
如果你不知道怎麼挖掘招聘需求，或許也可以參考這個框架：
1、崗位概述
我們要招聘一位影片內容編導，主要負責商業知識類影片指令碼的創作。 這位編導需具備將複雜商業知識轉化為既有趣又實用內容的能力，讓讀者從中獲得價值。
2、核心職責
其具體工作內容如下： 首先進行選題。挖掘有價值的商業選題，並將其編寫成指令碼。 此外，編導還需具備一定的剪輯知識，熟悉市面上常見的剪輯工具，如剪映、PR、AE等。 雖然不需要親自剪輯影片，但要了解畫面運用、影片節奏和影片語言等方面的知識，以便能與影片剪輯人員進行有效溝通。
3、任職要求
我們希望應聘者最好有在其他媒體公司的工作經驗。 最好是與我們類似的商業媒體，比如36氪、吳曉波頻道這類商業媒體或商業自媒體，它們與我們的需求更為契合。還有像創業黑馬、第一財經等。 一時之間我可能無法列舉完全，但這類商業媒體和自媒體中，有過指令碼撰寫經驗的人是我們的目標。 接下來，談談對這位影片內容編導教育背景的期望：我們希望應聘者最好擁有本科學歷，若為傳媒專業出身則優先考慮。
4、軟實力要求
在軟技能方面，我們有以下要求： 其一，學習能力要強。 如今，無論是工具的更新，還是AI技術的應用，迭代速度都極快。學習能力強的人，能夠更快地掌握並運用更多工具，從而提升工作效率。 其二，抗壓能力要好。 媒體工作任務繁多，有時工作節奏會非常緊湊，因此需要應聘者具備較強的抗壓能力。 除此之外，暫時沒有其他額外要求。 我想起來了，還有一點很重要，應聘者要對我們的商業內容感興趣，最好看過我們公眾號和影片號的內容。這樣，他們在創作未來的內容時才會更有激情。
很好。負責人一邊講，這些內容，就一邊同時生成了文稿。
順帶一提，這一步我用的AI工具，是得到開發的Get筆記APP。我用了一陣子了，進化島最近的日課，我都開始拿它來錄。
（Get筆記截圖）
它有一個極為出色的功能：校準。它會自動去除口語中的語氣詞、錯別字，對錶達不當的地方進行調整，讓句子和段落更加完整。
但是到這裡，只能算是有了60-70分的內容。說的，都是“我需要你具備什麼”。除此之外，還有一個重要部分沒有提及，那就是“你可以從我這獲得什麼”。
我追問負責人：“你覺得這個職位除了有一定範圍的薪水外，還有什麼特別吸引候選人的地方，能讓他們看到後特別想來呢？”
於是，我們又增加了這樣一部分：
5、崗位吸引力
“首先，我們整個內容團隊的工作氛圍非常好。 其次，在我們這樣的內容生產團隊裡，員工成長速度快，可能花一年時間就能獲得兩年的成長。 在這裡，員工能不斷學習，提升商業知識，將學習過程轉化為工作成果。我認為這對他們來說很有吸引力。”
漂亮。到這裡，崗位說明的基本內容就具備了。
接著，我們就把這個同時生成的完整文稿，交給另一個AI工具，請它來生成一個崗位說明。
這裡，也斗膽和你分享一下我臨時口述的提示詞：
我下面會給你一段我跟一個業務負責人的溝通。 我們正在打算招個職位，這職位需要什麼的能力，他平常要做什麼，就職位的那個軟技能、硬技能和我們能提供的東西是什麼，在那下面一段文字裡面大概都講清楚了。 你幫我根據下面這段文字呢，生成一份完整的職位說明。 這份職位說明的目的是發在一些招聘網站上面，讓應聘的人清楚的知道這份職位適不適合他。以及他有沒能力去做，他有沒有興趣。 在描述職位說明的時候，要結構清晰，把所有的要點都講清楚，以避免更多的一些不清楚所導致的溝通的成本。 最後也要講清楚這個職位對他的吸引在哪。
哇。結果出來後，挺驚豔的。這樣跑出來的版本，基本上就可以直接用了。請看圖：
(圖片可上下滑動）
我們知道，一份專業的崗位說明，至少會包括“職責”和“要求”兩個部分。而這些，AI給出的整理，確實都具備了。
不僅如此，它把職責分成三個部分，分別是選題策劃、指令碼創作以及跨部門溝通。嗯。這的確是影片編導最重要的三個職責，列得不錯。
另外，要求方面，也分了軟硬技能、工作經驗、教育背景。最後的吸引力部分，完成度也非常高。
它還幫忙補充了“字幕、音效和轉場”。這比講的時候，理得還清晰。
以前，一份崗位說明，我們的HR同事要花幾個小時，甚至一整天的時間去寫。而且對於一些專業度比較高的崗位，HR還需要不斷跟負責人來回來去溝通。
如果理解不夠深，或者描述不夠好，那麼時間花了，效果也依然平平。
我覺得厲害的是，用AI輔助這個環節，整個過程居然只縮減到了5分鐘左右。甚至，AI能寫得比你專業。因為它背後有海量知識庫，能補充出來你不知道的資訊。
好了。職位描述搞定。不過，這才是萬里長征第一步。
接下來，簡歷雪花似的湧過來，又怎麼篩選呢？
第二步，篩選簡歷：讓AI工具幫忙做初步決策
這第二步，就要開始做決策了。A和B哪個好，你想做好初步判斷，是有方法論的，那就是：決策樹。
換句話說，就是根據關鍵要素，給不同的專案打分。比如，候選人有多少年工作經驗？掌握了多少相關技術？教育背景是否匹配？等等等等，1-20分，每項給幾分？
這些專案維度，如果完全用人力，就是需要負責人和HR一起，把需要考量的維度討論出來。然後，在看簡歷的時候，前後對比，挨個寫結果。
如果只有兩份簡歷，還好說。但要是20份、200份、2000份呢？那就是海量的工作。而且，很容易“誤診”，看了後面的，忘了前面的。
現在，我們把簡歷交給AI工具，讓AI來完成決策樹搭建和打分的步驟。
前面，我們收到了10份簡歷。我就琢磨，乾脆就把這10份簡歷PDF，拖到AI聊天視窗，讓它來試試判斷，哪些人更適合面試。於是，我是這樣給它提要求的：
請幫助我根據我給你的這個崗位的具體的說明，給這10個簡歷進行一個排名打分，打完分之後按照倒敘的方式給我輸出個表格。表格是每個人你給他打分的情況。 你要具體地說明，以及你最後決定邀請哪些人來參加面試。
點擊發送後，我等了幾秒。我看到AI工具自動往下回復，還挺條分縷析的，很快，它就自動回覆了我三個模組：1）維度考量。2）表格打分。3）篩選建議。
每一個模組，它都詳細說明了，自己從哪幾個維度來考量的。有意思，這一步其實就是搭建“決策樹”的體現。
比如這次我們準備招影片編導，候選人工作多少年了？訪談過什麼人物嗎？製作過什麼影片？資料如何？有過團隊合作經驗嗎？是不是傳媒相關專業畢業的？
這些維度，AI自動總結好了五點，所以會是根據下圖裡的這五項來進行打分：
幾乎同一時間，它就已經打好分了，並且從高分到低分來排序。結果出來就是十幾秒鐘的事情：
在看結果的時候，我觀察到，它每一個專案總分似乎有差異。這是為什麼呢？
於是我就繼續追問它，每一專案的評分標準是怎樣的。於是得到了非常完整的解釋：
有意思的是，一共5個維度，它並沒有簡單地平均分配100分，給每一項滿分設定成20分。而是，根據專案重要程度，各有高低。
對此，它也給出了它的理解。因為編導崗更看重實際工作和專業能力，並且它認為“訪談和人物專訪”的專項經驗最為重要，所以這兩項是25分滿分。而教育背景只是輔助因素，所以是10分滿分。嗯。挺合理的。
最後，它也貼心的把它的推薦候選人以及推薦原因列在了下面：
（為了保護面試者的隱私，做了名字脫敏處理）
更重要的是，這個過程，只用了1分鐘不到。
我們人工對了一下簡歷，覺得挺有啟發的，跟我們的判斷差不多。那麼，接下來，我們就可以繼續測試下一步，面試。
第三步，輔助面試：AI給的建議和負責人一樣
這第三步，就意味著要和AI進行語音互動了。
首先，我試著告訴AI工具，應該怎樣去面試之後的候選人，以及面試這個人的核心要求。我想著，儘量把要求說得詳細一點，大概是這樣：
下面我會給你一份關於面試的要求。這個人的崗位說明貼完給你之後，我將會開啟語音功能。 請你根據這個崗位說明，對即將來面試的候選人進行一個差不多XX分鐘左右的一個面試。 面試的結果圍繞著崗位的需求，然後儘量挖掘他的核心能力是不是匹配這個崗位。 你準備好了之後，我將開啟語音對話功能。
接著，我把第一步產出的崗位說明，發給了它。
起初我們只是抱著測試一下的心情。所以只提了“進行5分鐘面試”的要求。好。接著，它告訴我它準備好了，可以開啟語音功能了。我就喊來相關崗位的同事，來簡單參加一下這個面試。
（破冰的對話）
測試這一步的時候，我看著同事和AI面試官的互動，一邊喝著咖啡，一邊思考。天吶。AI已經進化成這樣了嗎？
我的AI面試官，不僅能理解人的話，還能圍繞著這個面試的崗位，不斷追問更專業、更深度的問題。
比如，除了亮眼的成績，對於工作中是如何面對挫折的場景問題。它會這樣問：
在你的過往經驗中，是否遇到過一個最初不被看好，資料上不亮眼，但是透過調整角度或者決策包裝，最終讓它的傳播效果超過預期的案例？分享一下你的思路和做法。
接下來，有了基本瞭解後，它還會再進一步問實際工作中會遇到的問題。
我們的團隊比較強調高效協作，特別是和剪輯團隊的溝通。在這個專案中，你和後期團隊是如何配合的？你會如何確保指令碼內容最終能夠在影片呈現上達到預期效果？ 那假設你加入我們的團隊，面對一個完全新的商業選品，需要從頭策劃並推一個影片專案，你會如何安排你的工作流程有哪些關鍵步驟你認為是不可或缺的？ 我們的內容團隊節奏快，任務量大，你覺得自己在高強度的工作環境下，如何保持高質量的內容輸出？你有沒有一些自己特有的方法來應對壓力？
在這一來一回的面試之後，我繼續追問AI要個面試反饋：
請對你剛剛你面試的這個人，給我一些結構化的反饋。
就這樣，一步步，在我的引導下， AI面試官從核心能力、崗位匹配度方面，對面試的候選人進行了全方位的評價。最後，還會給出錄取建議，專業程度實在讓我驚歎。
後來，我們在主筆的面試裡，也試著簡單參考了一下AI面試官的意見：
年後，我的HR和公眾號負責人面試了兩位主筆。我讓他們在討論前，等一等，讓AI來分析一下。結果，AI分析的結論，和他們倆的判斷，幾乎一模一樣。
崗位說明。簡歷初篩。輔助面試。這三步，就是一次基本招人的全流程了。
4分鐘。1分鐘。5分鐘。從頭到尾，只花了10分鐘左右的時間。
哈。這效率。
最後，這些流程，我在影片負責人的邀請下，拍了個影片。影片放在下面了，感興趣的朋友可以點開看看：
這還只是我一拍腦袋，拉著同事當即就開始做的效果。之前參與過招聘的同事表示，比之前完全自己幹，實在是要省掉太多時間和精力了。
一週後。
我跟團隊再聊起來，發現他們用得最多的還是第一和第二步。到了第三步面試，依然是更願意自己親力親為。
這在我意料之中。
而且，前面兩步，更多是讓AI來“輔助”和“給靈感”，啟發啟發。第三步，始終還是想要面對面線下見到人，去感受跟他相處是什麼感覺、未來願不願意和他一起共事。
不過，HR會跟我分享，平時一些崗位專業的問題，會提前讓AI面試官預演，的確能給她很多靈感。
是啊。職位說明和簡歷篩選，還能用AI工具來幫忙提效。但是到了面試這一步，尤其是對於一些更重要的崗位，只靠AI打分，還是不夠。
就像是小米創始人雷軍說的那句，“找人是天底下最難的事情。”
人才招聘市場上，有一個3:4:3法則。
3成的人，是主動投簡歷換工作，在市場上“流通”的。4成的人，對工作滿意，要是有好機會找上門也會考慮，但是不會主動去找。
而剩下3成的人，是最優秀的。因為太有價值了，他們幾乎都被股份、獎金、合夥人計劃等等僱主的激勵政策，“繫結”在了重要崗位上。
這三種人，一層比一層更優秀，一層也比一層更難招聘。
目前，AI招聘能幫忙的，可能更多是從頭3成主動找工作的人裡面篩選提效。但是後面兩層的人，他還需要僱主的“誠意”。
什麼是誠意呢？雷軍當年招納賢士的那些故事，或許就是典型例子。
比如為了找到硬體負責人，雷軍親自面了100多個人，甚至對於裡面一位特別出色的硬體工程師，打了足足90多個電話。
比如為了邀請友商總工程師，他能把原本計劃2小時的面試，生生持續了12個小時，曾把人聊得體力不支，對方終於被打動，加入了小米。
面試，也是一次雙向選擇。你面試求職者的時候，求職者也在看你，是不是心中有火眼裡有光，是不是真的可以帶他去到光明的前途裡去。
這些，是AI招聘暫時無法取代的部分。
平時，我也會號召同事們，多想想，可以把AI應用到哪些地方。作為一個學習型組織，同事們也很配合，平時有一些不錯的想法，也會來主動和我探討。
但是前幾天，我有了另一種感悟。
我專程到北京，去和幾位AI領域的專家交流，探討他們如何應對AI帶來的快速變化，以及AI技術到底發展到什麼水平了。
交談期間，我突然有了一個醍醐灌頂的想法：推動AI應用不僅是技術問題，更是管理和文化問題。
雖然現在很多企業都承認AI有著巨大的潛力，但是落到具體業務上面，似乎應用得很艱難。員工們更願意堅持以前的做法，而不是擁抱AI的變化。
我知道，有的擔心AI搶了自己的生意，有的擔心AI會取代自己。
怎麼破局呢？我認為，關鍵還是要找到大家最不願意做的事情。
比如，作圖的同事最不喜歡重複製作十幾張差不多的圖，就讓工程師和AI工具幫他最佳化。他就會發現，AI工具是去幫忙的，而不是“添亂”、“增壓”的。
這樣，大家就會有更多的使用動力，從而大大提效：如果AI能幫忙完成這些工作，而且不影響工資，那為什麼不試試呢？
具體到今天聊的招聘上——
快速生成崗位說明，這是給員工便利。幫忙給簡歷打分，比如連AI工具都說“簡歷資訊不完整，無法全面評估其訪談節目相關經驗”的，就可以放到最後再看，這也是給員工便利。
人們真正擔心的，是AI取代自己喜歡的工作。而不願意做的瑣事，自然希望AI來接手。
的確，AI招聘能幫助縮減最簡單的流程。但是想要真正招聘到合適的人，付出的努力一樣不能少。但是可以用AI輔助提效。
決定如何使用AI的，最終還是人。
祝你，通透。
祝你，提效。
共勉。
*個人觀點，僅供參考。
觀點/ 劉潤 主筆/ 木言聲 編輯 / 二蔓 版面 / 黃靜
這是劉潤公眾號的第2533原創文章