-
岗位绩效落差
AI 面试可能让你错过真正人才：招聘体系的深层危机正在显现
HRTech概述：最近一些观点认为：AI 正在以意想不到的方式改变招聘。最新研究显示，当候选人使用 AI生成简历或面试答案时，低能力候选人反而更容易被录用，而真正的高能力人才却更容易被忽视。一些企业也出现了类似案例：候选人在虚拟面试中表现完美，入职后却完全无法胜任工作，导致团队效率下降、管理者精疲力尽、企业付出高额成本。AI 不会毁掉招聘，但忽视 AI 带来的信号失真，才会让企业失去未来。
更多请关注 HR Tech，为你带来全球最新 HR 科技资讯。
过去一年，AI 帮助招聘团队节省时间、提升转化、加强候选人体验，从JD撰写到职位发布，简历筛选，预约面试，到AI面试。。。但一个越来越明显、却极少被公开讨论的问题，也在悄悄逼近：
AI 是否正在重塑（甚至破坏）招聘判断力，让我们更容易选错人？
Ben Eubanks 的最新研究与案例引爆了 LinkedIn 的激烈讨论：当候选人使用 AI 生成求职材料时——
低能力候选人被录用的概率提高近 20%
高能力候选人反而更不容易被录用，低了20%
这种“反向择优”效应，正在改变招聘的底层逻辑。
更令人担忧的是，评论区的全球 HR 领袖们纷纷补充了他们亲眼见到的真实场景：面试表现完美 → 入职后完全无法产出 → 团队被迫托底 → 管理者精疲力尽 → 文化开始受损。
这不是一个孤立的故事，而是一个可能席卷企业的系统性风险。
AI 正在制造一种“能力假象”
案例中提到的一名候选人，在虚拟面试中表现出色，回答精准、结构清晰，但入职四个月：
零成果
零项目贡献
零可交付
甚至影响团队运作
最终发现，这名员工在面试中使用了 AI 作答，成功伪装了能力。
换句话说：30 分钟的“完美”视频面试，换来团队数月损耗与数万美元成本。
而这只是千百个案例中的一个。
为什么 HR 明明用了更多技术，却更难辨别能力？
来自讨论区的意见逐渐拼出了一个清晰的趋势——
1. AI 正在让“表面能力”变得无限放大
高能力候选人不一定会包装自己；低能力候选人却可以借助 AI 用更低成本伪装“专业度”。
AI 进一步模糊了这些差异。
2. 简历与虚拟面试正在失效
多位 HR 专家直言：
简历再也不是可靠信号
虚拟面试正在被迅速“欺骗化”
招聘进入 AI 对抗 AI 的时代
甚至有企业决定“回归现场面试”，以重新验证真实能力。
3. AI 不是问题本身，传统信号早已不足以判断真实能力
一些观察者指出：招聘本来就难以识别“真正的高绩效者”。
高绩效的本质与文化、环境、团队匹配度深度相关，传统结构化面试与简历从未真正解决问题，只是被 AI 进一步暴露。
招聘正在变成一场“信号失真”的比赛
评论区的观点呈现出几大阵营：
阵营一：AI 正在破坏招聘质量（严重担忧）
代表观点：
AI 生成的材料让人难以分辨真实能力
企业正在“被迫雇佣”不合适的人
真正优秀的候选人被算法淹没
人才筛选成本将大幅上升
招聘团队信任感正在崩塌
一句话总结：招聘质量在下降，而问题比我们想象的更系统性。
阵营二：这不是 AI 的问题，是招聘本来就有问题（中性派）
他们指出：
高能力本来就难以提前识别
文化与情境决定绩效，并非“能力”绝对正确
AI 只是放大了原有的招聘缺陷
他们的观点提醒我们：AI 是镜子，不是元凶。
阵营三：AI 提升了公平性（乐观派）
这一阵营认为：
AI 提高了“底部候选人”的竞争力
职场公平性反而有所提升
我们应该让“更努力的人”获得更多机会
顶尖人才仍然可以凭实力脱颖而出
一句话：AI 提高了地板，但天花板仍靠候选人自己。
不论观点如何，有一件事很清晰：招聘正在被AI重新定义
在这场激烈讨论中，一个共识逐渐浮现：
招聘流程必须重建，关键能力必须回归现场验证。
未来企业将依赖更多不能被 AI 伪造的信号，例如：
实战性任务 / 工作样本
情境模拟与 Job Simulation
多维度团队协作测试
现场面试（而非纯虚拟）
结构化评分 + 多人交叉验证
背景调查与过往绩效证据
推荐与 alumni 体系
长周期 probation 的数据化追踪
换句话说：招聘的核心正在从“材料审查”转向“能力认证”。
而 HR 的专业能力（判断力、流程设计能力、评估能力）比任何时候都更重要。
真正的危机不是“AI 作弊”，而是企业不知道如何区分“真实能力与伪装能力”
某位 HR 领导者的评论直击要害：
“这不是关于 AI，而是关于当我们错误理解‘能力信号’时，企业正在付出巨大代价。”
坏的招聘决策带来的不是一次错误，而是：
更高的替换成本
团队士气损失
文化受损
管理者过度消耗
被竞争对手抢走真正优秀的人才
长远来看，是组织竞争力的弱化。
归根结底，AI 不会自动改善招聘，它只会放大我们的系统性问题。如果企业仍然依赖被 AI 轻易伪装的信号（简历、虚拟面试、关键词匹配、模板化回答），那么判断失误不是偶然，而是必然。
但危险真正开始的地方，也是机遇出现之处。
因为这次 AI 引发的“招聘危机”，本质上是一场关于 人才信号、能力验证、评估方法和职业诚信 的全面重构。未来5年，能否区分“真实能力”与“AI伪装能力”，将成为企业竞争力的核心分水岭。
企业需要现在就行动：
重建技能验证体系，而不是继续依赖被 AI 扰动的旧信号
加强面对面评估和工作样本测试
训练招聘经理识别 AI-assisted 与真正能力的差异
建立候选人体验与风险控制并重的招聘策略
在组织层面推动 AI 素养与 AI 判断能力的提升
而这一切的顶层原则，最终都指向同一个方向：
Responsible AI in HR（RAIHR）必须成为新的行业标准
Responsible AI in HR（RAIHR）强调：所有用于 HR 工作的 AI 系统，都必须遵守高标准的伦理、透明性与公平性原则。
这意味着：
AI 的决策逻辑必须 可解释、可审查、可追踪
招聘流程中涉及 AI 的环节必须 公开说明其使用方式
系统输出必须经过 人类判断的复核与治理
所有 AI 应用必须确保 对候选人、企业、员工公平无偏
任何可能产生偏差或欺骗性的 AI 手段（候选人/企业端皆然）都需纳入 风险管理
RAIHR 不是一个选项，而是企业在 AI 时代保持人才竞争力、降低风险、维护组织信任的前提。
这是 HR 行业正在面临的深层变革，也是所有 HR、TA、企业领导者必须共同推动的责任。我们不但要用 AI，更要 正确地用 AI。
扫一扫 加微信
hrtechchina
