为什么在今天的招聘过程中，人工智能（AI）并不能完全取代人类智能（HI）?文/Lou Adler
译/杨喆
人工智能正在快速提高甄别最佳在库候选人的能力。但是，人工智能在识别那些没看到招聘信息，或是暂时不考虑看机会的潜在求职者时，效果就没那么好了。当招聘这些潜在求职者时，便需要比在库甄别更复杂的流程。
招聘经理想要找到一个能在接受薪水范围来做这份工作的人，潜在求职者则对各种机会进行评估，然后选择最有竞争力的offer。如何在招聘经理和潜在求职者间达成一致，这方面人类智能（Human Intelligence）比人工智能（AI）更胜一筹。
人类智能在招聘中的优势：
先来了解一下HI是如何有效促进招聘的：首先，HR找寻到那些目前不看机会的候选人，经由招聘经理同意后，与其进行沟通。如果候选人对职位有兴趣的话，HR尊重候选人意愿并进行深入的面试，面试的严谨性也在一定程度上能够代表对职位的重视。接下来，HR再与招聘经理协商，在确定薪酬范围（有可能会超出之前预定的薪酬）的基础上发放offer。
与招聘经理达成一致是首要准则，其次，也有一些‘常识性（ commonsense）’原则：
为了吸引和聘用最优人选，HR会考虑更多，而非机械的按照硬性指标如经验、技能等筛选。比如可以依照工作内容设置4-5个挑战，看看候选人是否能够做到，从而确定其能力是否匹配职位。
要知道优秀的人才总不乏机会，所以HR要掌握优秀的谈判沟通技巧来吸引候选人。比如要在彼此沟通中更多的了解和明确信息，而不仅仅是推荐自己的职位。
需要确保招聘经理知道如何进行双向面试，以评估能力和匹配度，同时也要展示职位的潜力与吸引力。
将陌生人变为熟识虽然需要投入大量时间，但却十分必要，在候选人评估机会时，人脉与职业发展同样重要。
如果你想让招聘经理相信上述原则有效时，可以例举一些过去所聘用，且在内部得到高度推荐或晋升的人，你会发现他们几乎都是用上述提到的原则招聘进来的。事实上，大多数公司在招聘关键职位的候选人时都使用类似的方法。
AI与HI在招聘中最大区别在于职位期望在早期就已经明确时，HI更注重候选人的潜力和过去做类似工作的经验，除此之外，也重视在招聘需求产生前就建立相关的候选人渠道，等需要相关职位候选人时，招聘起来会更加快捷。
上述的策略都需要人的参与，目前人工智能是无法处理这种复杂决策过程的。也许将来有一天人工智能够胜任，但就目前来说，在招聘关键职位的人选时，HI的效能才是至关重要的。
原文链接：Why AI Is No Match for HI (Human Intelligence) in Today’s Hiring Process
CareerBuilder的移动应用使用AR和AI来帮助您找工作
文/DEAN TAKAHASHI
凯业必达(CareerBuilder)希望通过使用人工智能（AI）和增强现实（AR）结合的新移动应用来吸引喜欢科技的求职者，以简化求职。
该移动应用程序有一些引人注目的特点。它可以建立你的简历，代表你申请工作，并使用增强现实技术（AR）展示你所经过的公司的职位空缺情况。它还能帮助你培养获得高薪工作所需的技能。
对于雇主而言，移动应用程序可显示您所需人才的实时供需趋势。它可以立即构建您的职位描述，自动将您的职位空缺与更有可能回应的求职者匹配，并开展活动以吸引他们。
凯业必达(CareerBuilder)将这款使用了AI、AR和超本地搜索（hyperlocal search）的应用作为人力资源市场的一大进步，而凯业必达(CareerBuilder)已经在这个市场参与了25年。
国际数据公司(IDC)的研究经理凯尔·拉格纳斯(Kyle Lagunas)在一份声明中表示：“凯业必达(CareerBuilder)夯实基础，并希望‘拥有’人才获取和求职方面的移动体验”。“在移动优先的世界和复杂的劳动环境中，这是一个战略性的举措和差异化举措。”凯业必达（CareerBuilder）投资于将AI和机器学习整合到他们的解决方案和移动产品中，旨在为雇主和求职者带来更丰富，更直观的体验，从而加速结果。”
雇主和求职者都在艰难应对劳动力资源紧张、技能差距不断扩大、教育机会和就业机会不均等的劳动力环境。凯业必达(CareerBuilder)对1000名招聘经理和人力资源经理进行的调查发现，50%的雇主表示，他们填补空缺职位的时间比其他任何时期都要长。54%的雇主表示，由于失业率低，他们需要花更多的钱来填补空缺。
最重要的是，54％的员工认为他们只是一份工作，而不是一份职业，36％的员工感到就业不足。这些差异表明找工作和雇用工人的过程效率低下。凯业必达（CareerBuilder）希望利用像移动应用这样的新技术帮助弥补这一差距。
该公司表示，超过70％的消费者使用移动设备。2015年至2017年间，凯业必达（CareerBuilder）将其消费者网站转型为移动响应平台，并于2017年重新推出iOS和Android移动应用。该公司在研发方面投入了大量资金，使求职体验更加轻松。
例如，它可以在一分钟内生成简历，只需点击几下，AI工具就可以帮助求职者创建和存储个性化的简历。如果您选择让该工具代表您申请工作，则该流程也会自动完成。
对于AR，求职者可以走在街上、商场周围或其他地方，通过AR体验自动查看附近可找到的工作，以及他们支付的费用。由于基于地图的定位，超本地（hyperlocal）求职可以让求职者在特定区域轻松找到工作机会。
求职者可以通过新的自动工作提醒保持最佳的工作搜索，这些自动提醒会在他们的简历被查看以及谁正在查看时主动通知他们，同时，也会让他们知道何时有新的职位空缺。
凯业必达（CareerBuilder）最新iOS应用程序最近在应用程序商店中上线。未来几个月，该公司将推出Android版本，以及更多突破性功能，如游戏化，或添加类似游戏的乐趣元素，让求职者通过采取不同的行动获得积分和潜在回报。它还将添加社交推荐，以便员工可以在社交网络中与朋友分享他们公司的工作，并在此过程中获得积分。
凯业必达（CareerBuilder）的首席产品官Humair Ghauri在一份声明中说：“凯业必达（CareerBuilder）正在利用这种数字游牧的趋势，为就业市场提供一种不同于当今市场上任何东西的移动服务。” “我们正在利用近25年的求职者转换，来帮助雇主和人才随时随地建立更深入的移动体验。我们还帮助为现代劳动力提供所需的技能。我们的目标是通过在人才招聘，就业筛选和HCM软件解决方案中创造移动革命，来调动求职和招聘的每一步。”
注：以上内容由AI翻译，观点仅供参考。
原文链接：CareerBuilder’s mobile app uses AR and AI to help your job search
招聘
2018年09月12日
招聘
Google选择eQuest为应聘者追踪系统G-Suite提供职位发布
文/ May Ton
2018年9月11日，加州圣拉蒙(环球新闻通讯社)——eQuest今天宣布，它已被Google(纽约证交所:GOOG)选中，为应聘者追踪系统——G-Suite招聘提供职位发布服务。该协议将为客户提供实时双向的整合，将Google与eQuest的全球职业网站、社交网络、Niche Boards和超过11000个大学校园网站无缝连接。对于具有美国联邦承包商资格的客户，eQuest将提供一流的资格和多样发布服务。
Google和eQuest全新构建，与Google的G-Suite招聘无缝连接，提供端到端的应用程序，使客户能够在180多个国家/地区访问全球应聘者。此外，当应聘者被引导回每个客户的Google托管的职业网站时，源跟踪标识将被捕获并包含在候选人的工作申请中。
eQuest和Google在过去两年中都在努力简化发布流程; 甚至包括一个完全自动化、无用户的发布版本，招聘人员可以自动完成整个发布过程。
“我们看到使用Google新ATS和我们的招聘服务的公司注册的数量激增，”eQuest联盟及许可集团负责人Bob Jaworski表示，“我们计划在未来为集成添加一些非常前沿的功能，并期待与Google开发和销售团队合作，使这一产品成功推广。”
G-Suite和eQuest的招聘现已上市。我们鼓励招聘高管今天联系Google进行注册。您可以通过以下网址与Google联系：https：// hire.google.com
关于G-Suite招聘
Hire是一种易于使用的申请人跟踪系统（ATS），可以将Google的强大功能用于招聘。Google ATS使用Google搜索，Gmail，日历，文档，表格和环聊等熟悉的Google解决方案，帮助中小型企业发布工作，识别和吸引求职者，建立牢固的关系，并有效管理面试流程。
关于eQuest
eQuest是全球最大的职位投递公司，其全球网络服务于180多个国家和地区，每年的投递交易额超过2.5亿笔。公司创新的解决方案和服务被数以千计的中小型和大型企业所使用，其中包括《财富》全球500强企业中的大多数和HCM企业。除了职位发布交付和职位管理，eQuest还提供全面的分析，报告和求职人来源跟踪，用于评估职位表现，以及OFCCP和多样性合规性支持。eQuest成立于1994年，是人力资源行业最受认可和尊敬的品牌之一。更多信息请访问www.equest.com。
注：以上内容由AI翻译，观点仅供参考。
文章来源：Google Selects eQuest to Provide Job Posting Distribution for its New Applicant Tracking System – Hire by G-Suite
招聘
2018年09月12日
招聘
如果分析更多的是领导力问题而不是技术问题呢？—— What if analytics is more of a leadership problem than a technical problem?
我们一直在讨论分析，数据，大数据以及所有热门内容，而数据科学家被认为是“21世纪最性感的工作。”当然，这里存在瑕疵。
值得注意的是，大多数公司在收集数据方面都很好（或者开始做好），但实际上大多数公司并不知道如何处理它。这种情况已经持续了大约五年。
让我说明一下：除非能向决策者（资金人）以他们能理解的方式展示，否则这些数据将毫无用处。而在大多数公司，拥有决策权的人只有大约7-10名“真人”，这些人通常是五六十多岁的男性，在过去二三十年里，他们以非常具体的方式获取信息，因而你无法用那些数据图、可视化、算法等对付他们。他们不在乎。
实际上这些可能会威胁到他们： 他们正在讨论的这些人工智能可以接替我的工作吗？
简而言之：数据没有任何意义，除非可以向重要的人解释。这意味着我们需要重新思考我们如何去做。
大多数公司是如何接近“数据时代？”
我将引用Northwestern的报告继续话题：
一个基本问题是公司通常将分析推广视为技术挑战：雇用数据科学家，采用正确的软件，然后获得业务收益。但是，O'Toole表示，通过分析实现真正的商业价值需要更深层次的企业变革。
（O'Toole是美联航和凯悦的前执行官。）对。所以我们认为它是技术性的东西，一个过程。但事实并非如此。它是什么？
关键是公司要创造一个环境，让员工在提出可以用数据回答的业务问题，并且他们能够自由地提问。O'Toole同意他的同事的观点，即分析是一个领导力问题。“在与一系列公司合作之后，特别是今年，我看到将分析与业务成果联系起来是一个文化问题。”
答对了。但是我们现在遇到了一些问题。
比如什么？
这就是我想象许多高管对他们的招聘团队说的话：“给我找一个曾经在谷歌工作或去这些学校的人。”实际上，这个“某人”可能已经是内部的，但却淹没在低背景项目和等级制度中。要做正确的数据，基本上你需要两件事：
好奇心和好奇心的发展
被问到的聪明的问题
当然，有一些麻省理工学院的家伙会帮忙。但如果这个家伙不能和高管说话呢？如果他只是知道数字但对如何分析业务的不同方面并不感到好奇怎么办？或者他可能被一个对数据一无所知并且因为不得不管理一个天才而受到极大威胁的人进行微观管理？你知道，很多事情可能会破坏完美的MIT雇佣。因此，“擅长数据”的过程不能仅仅在技术、流程术语中加以考虑。这确实是一个领导问题。
应该做什么？
第1步 修复您的招聘流程。有没有听过“垃圾进去，垃圾出来？”这句话，说实话这是大多数企业的内在问题。
第2步 内部文化不能完全是关于等级和“完成你的工作”和“我很忙”之类的交流。必须有空间提出问题，了解其他团队部门等。没有这些，就意味着收集到的数据将会被彻底的隔离开来。
第3步 收集和清理数据。
第4步 弄清楚如何呈现数据及其对决策人的意义。什么格式？演讲应该如何？长短？你绝对需要考虑这个问题。
第5步 根据分析做出一些重大，有影响，高效的决策。然后传播它是如何作用的。在公司周围谈谈，围绕它做一些知识分享。 让人们相信整个交易。许多公司的数据/分析问题在于，它似乎集中在一个部门，也许是高管。它并非被“完全拥有”。为了让它真正适用于组织，它需要由多个人拥有 - 而不仅仅是斯坦福的一些家伙和他的直接报告。
第6步 赚钱。
注：以上内容由AI翻译，观点仅供参考。
原文链接：What if analytics is more of a leadership problem than a technical problem?
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