在全球新冠疫情的肆虐下，AI與產業發生了前所未有的緊密結合，不僅在醫療、教育、交通、工業、服務等領域起到了重要作用，AI技術在人才招聘領域也被廣泛使用，協助HR完成部分重複性、機械性工作，提升工作效率與價值。
不少知名企業如可口可樂、聯合利華、歐萊雅等已經開始在一些招聘場景中採用AI技術輔助面試。據不完全數據統計，在美國已有超過100萬求職者接受了 AI 面試。通過AI技術，人力資源領域或將經歷技術變革，為企業解決招聘解決效率短板。
目前AI技術在招聘領域可以分成三個內容分別是：構建人才畫像、幫助篩選簡歷、完成初選面試。
構建人才畫像的方法論是以人才數據分析為核心，提取簡歷結構化的信息，把所需人才的特徵描述出來簡歷生成標籤，幫助企業分析簡歷。如今出現了很多新行業、新職位，HR要做到有效地甄選人才，勢必會花費大量的時間和精力，引入AI來閱讀崗位的信息和人的簡歷，通過深度分析去預測出大概什麼樣的人最適合去做什麼樣的工作，比如說畢業院校、工作經驗、工作背景等等。通過AI技術對職位和簡歷進行解構，進行極速人崗匹配、提示風險點、挖掘潛在候選人等，HR在招聘過程中就不會那麼盲目，可以大大提高招聘效率，簡歷達標率。
有意思的是，AI還能幫助企業完成初選面試。前段時間各銀行在第一輪初篩時採取的AI視頻面試引起了網友的熱議。
候選人按照微信掃碼進入小程序，30秒內回答屏幕上展示的問題、回答完畢後，後臺會根據候選人的語言表達流暢度、關鍵詞的觸達率、個人形象等多個維度進行語義分析、視頻分析、性格和智力測評等打分，面試官可以在短時間內評估完所有的候選人，將最適合企業的候選人快速的挑選出來，最終完成人崗匹配。
「在第一輪初篩時，由於校園招聘的應聘者眾多，AI面試可以替代人工，有效降低成本，提升面試效率。」一位股份制銀行金融科技部門的相關人士介紹。
也有大部分求職者認為他們面對AI面試官會相對更放鬆一些，沒有像面對真人HR那麼緊張，會減少一些應激反應，有助於提高面試表現。
一方面，AI技術招聘能讓企業和求職者從中受益，但實際應用起來還是有難度的。
要做好AI招聘工具，數據基礎是最大的難題。只有數據質量高，機器學習算法才能精確。目前，大多數AI招聘工具都從現有員工的數據中進行提取訓練的，例如要訓練一個「簡歷掃描儀」，公司需要收集全部在職員工的簡歷，與銷售數據或年度匯報等指標進行對比。這些數據搜集、梳理、分析將教會算法如何辨別與公司頂尖員工最相似的簡歷。
北美地區波士頓諮詢集團AI部門的聯合主管Shervin Khodabandeh說：「AI生來就是帶有偏見的，因為世界上根本不存在毫無偏差的數據。」他解釋說，這個難題在招聘中更加明顯，因為可用數據非常有限，公司招聘的候選人，要過很多年才能看出他們未來會不會成為頂尖員工。
康奈爾的研究員Raghavan給出了一些普適性提示：「首先，對於AI系統探測給出的員工工作表現和面容、聲音、行為等的關聯性，要保持懷疑態度；其次，提供心理方面檢測及結論的算法少之又少。因此這類算法提出的關聯性一般只比隨機取樣稍微靠譜一點點，得出的結論本身可能就是一項新風險。」
從目前來看，AI技術在真正意義上實現超越目前人工篩選簡歷的平均水準仍需時間來沉澱，但我們不可否認的是AI技術能閱覽1億份以上的簡歷，並且進行縝密的分析，這是人不可能做到的。所以AI招聘技術要進入兩個階段，第一個階段是學習人，第二個階段是超越人，就像AlphaGo一開始是海量學習人的棋譜，現在已經超越了任何一個人類棋手。