2014年，亞馬遜推出了一項新的招聘算法，以幫助它找到最佳的求職者。實驗一年后，公司發(fā)現(xiàn)該工具對女性存在偏見，于是悄悄地關(guān)閉了這個項目。去年10月，當路透社爆料此事時，領(lǐng)英人才解決方案的產(chǎn)品負責(zé)人John Jersin對算法招聘的總體格局提出了自己的看法：如今的AI系統(tǒng)還不能自己做出招聘決定。技術(shù)尚未達到這個水準。

他評論的言下之意是：完全仰仗AI系統(tǒng)進行人才招聘——這一天最終會到來。但斯坦福大學(xué)商學(xué)院組織行為學(xué)助理教授Adina Sterling的研究對這一觀點提出了質(zhì)疑，“人才招聘”實則是公司的“人才戰(zhàn)略”，如果你認為AI可以代替實施，這是一種深刻的誤解。

在與他人合著并發(fā)表在《Strategy Science》上的一篇新論文中，Adina Sterling闡述了她的觀點：招聘人才與企業(yè)長期戰(zhàn)略密不可分。她還解釋了為什么將招聘任務(wù)委托給計算機，至少在可預(yù)見的未來，這么做可能會削弱公司的戰(zhàn)略潛力。

她說：“科技所起的作用越來越大，在這樣的時刻，更應(yīng)當重視更高層次的戰(zhàn)略問題�！�

從招聘網(wǎng)站到算法招聘

大約20多年前，當Monster．com這樣的招聘平臺出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)上時，機器在招聘中的使用變得廣泛起來。這些網(wǎng)站讓企業(yè)招聘變得更有效率，同時也擴大了招聘規(guī)模。曾經(jīng)一個職位只會收到20封求職信，如今卻在幾分鐘內(nèi)收到200個投遞信息。

Adina Sterling說，“招聘智能化以后，HR絕大部分工作都集中在Sourcing（指通過各種途徑主動尋找人才）方面。HR要把合適的人才不斷加入“候選人池”，并與不理想的候選人進行區(qū)分。

如今，65％到70％的工作申請首先接觸到的是機器。經(jīng)過計算機初步篩選之后，最適合的候選人才被移交給人類HR。計算機越來越善于理解信息，且通過網(wǎng)絡(luò)可以獲取海量信息，這種情況下，大多數(shù)招聘算法相對嚴格的過濾條件就產(chǎn)生了問題。

Adina Sterling表示：候選人不可能是一個模子里刻出來的，現(xiàn)在卻很難找到與眾不同的人才。比如，一個有即興喜劇表演背景的人申請一份銷售工作，人類HR興許能發(fā)現(xiàn)這個候選人的潛力——銷售需要口才和感染力，喜劇演員很可能適合這個職位。但是計算機是沒法意識到這一點的。

與此同時，算法和AI正在逐漸延申工作范圍，之前是尋找人才放進人才庫，慢慢地機器開始實際做出最終的聘用選擇。雖然這種做法還不普遍，但發(fā)展勢頭明顯。Sterling表示：如果我們將招聘理解為真正的公司戰(zhàn)略，那么把它交給機器就構(gòu)成了一個根本性的問題。人類仍需要做出很多戰(zhàn)略層面的決定，學(xué)者們應(yīng)當思考，在招聘領(lǐng)域，公司經(jīng)理們的職責(zé)在哪里。

招聘是戰(zhàn)略

為了說明招聘是戰(zhàn)略性的，Sterling首先定義了這個術(shù)語的含義。當一個決定符合以下四個標準時，它就是戰(zhàn)略性的：

不可逆：一旦做出決策，利益相關(guān)者就會相互承諾，競爭對手可用的選擇將不可逆轉(zhuǎn)地改變，而某些選項必然會被取消，其它選項也會被揭開。

相關(guān)性：一個決策是否有利，取決于它與公司其它決策的一致性或互補性。在這方面，相關(guān)性關(guān)注決策者之間的信息共享和協(xié)調(diào)。

競爭：競爭對手的反應(yīng)會影響不同選擇的價值。因此，對于想象中的未來，決策者必須從競爭對手的角度來預(yù)測他們?nèi)绾螒?yīng)對各種選項。

不確定性下的學(xué)習(xí)：招聘存在固有的不確定性，這不僅僅是添一個新職位，更是獲取新知識、與新員工、社區(qū)、客戶、供應(yīng)商建立聯(lián)系的過程。

Sterling對各類人士進行了采訪，包括招聘經(jīng)理、AI和機器學(xué)習(xí)專家、人力資源技術(shù)創(chuàng)企的高管，之后得出結(jié)論。她認為以上條件都適用于招聘活動，因此“招聘”應(yīng)該被賦予戰(zhàn)略意義。就目前機器在招聘過程中的應(yīng)用來看，它充當?shù)慕巧�還僅僅是編程和自動化，所以機器還夠不上“人才戰(zhàn)略”。戰(zhàn)略層面應(yīng)當包括上述四個要素。

因此，人才戰(zhàn)略意味著不僅要考慮應(yīng)聘者的技能，還要考慮如何從整體上、始終如一地尋找人才，并將其融入到公司組織中。這也意味著需要長期堅持這一人力資本戰(zhàn)略，鑒于戰(zhàn)略存在“不可逆性”，所以要改變已有的人才戰(zhàn)略，公司將付出成本和代價。

簡而言之，招聘不是一次性為某個崗位找到最合適的人，而是一個不斷補充人才庫的過程。招聘需要將公司置于全球化視野當中，也意味著在快速變化的市場中找準方向。計算機不具備這種能力。

人工智能的作用

但這并不是說要放棄采用算法招聘人才。Sterling表示，AI在招聘中所起的作用應(yīng)當與公司的人才戰(zhàn)略保持一致。這意味著以下兩件事。

第一，招聘經(jīng)理需要仔細研究現(xiàn)有的算法背后隱藏著什么。能進入候選人名單，往往已經(jīng)通過計算機的層層篩選，而HR可能并不清楚機器是什么完成這些篩選的。雖然篩選的算法肯定是有效的，但比起10年前AI還沒有普遍應(yīng)用多靠人工挑選簡歷的時代，機器篩選可能會漏掉某些合適的候選人，比如前文提到的，擅長即興喜劇表演的人很可能適合某個銷售職位，但機器估計不會把他列入候選人名單。

第二，在確定這些過濾條件是否需要調(diào)整之后，HR應(yīng)該考慮招聘算法的具體價值。是的，計算機能快速整理簡歷。但它還能做什么？或者說它做不了什么？然后，他們應(yīng)該將這些見解納入公司戰(zhàn)略規(guī)劃，進行更廣泛的考量。盲目算法的利弊幾何？

希望HR經(jīng)理們能感覺到，自己應(yīng)該對算法的工作負責(zé)。他們至少應(yīng)該明白，招聘是HR的責(zé)任，而不應(yīng)當全部推給機器。