当人人都用AI写简历，人脉就显得尤为重要

“请为我撰写一份适合初级营销岗位的简历。风格要自信但不失亲和力，突出我的适应能力、沟通技巧和在快节奏环境中工作的能力。保持简洁，使用主动语态，并根据职位描述进行针对性调整。”

几秒钟之内，一份精美的求职申请便跃然眼前。

但当数千名求职者使用完全相同的提示词时，招聘过程又会变成怎样呢？

随着生成式AI让求职者能够在几分钟内生成定制化的求职申请，招聘方正面临一场“申请军备竞赛”——双方都在使用AI工具。

其结果，可能是一种意想不到的招聘转向：招聘重新回归推荐的力量。当申请材料越来越难以分辨高下时，你认识谁，或许会比你会不会用提示词更加重要。

AI生成的申请材料本身未必是问题所在。

2024年，《金融时报》报道称，招聘方曾积极鼓励求职者使用AI来增加通过筛选环节的机会。当时，已有近90%的公司表示在招聘中采用了某种形式的AI。

但工具的广泛普及，也带来了新的信息过载问题。

最新数据显示，英国、爱尔兰和德国的求职者现在平均每个岗位提交的申请数量，几乎是2021年的三倍。其中，78%的求职者表示他们会使用AI来定制申请材料。

对于招聘方而言，这份工作正在发生变化。它不再仅仅是寻找具备合适资质的候选人，而是要在人人都能使用同样工具的情况下，识别出那些仍然具有价值的信号。

当收件箱被“廉价信息”塞满（那些越来越难以分辨的简历和求职信），个人推荐却能提供AI无法给予的东西：来自熟知候选人之手的一份信任票。

随着AI降低了申请门槛，申请材料本身的价值可能正在下降。

简历可以展示一个人声称自己能做什么，但推荐信却能提供另一种信号。正如宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授Judd Kessler对《金融时报》所说：“推荐信的信号价值，恰恰在于推荐人愿意发出它这一事实本身。”

推荐制还可以降低招聘成本和时间。研究表明，经推荐的员工往往有更好的就业表现，包括更低的离职率、更高的生产力或更强的留任意愿。

这种压力在初入职场的人群中尤为明显。据《经济时报》报道，在印度激烈的求职竞争中，一些应届毕业生和年轻职场人士甚至愿意以入职后第一个月的薪水作为交换，来换取一个成功的职位推荐。

技术或许让申请变得更容易，却没有让获得关注变得更简单。从这个意义上说，AI可能只是在转移不平等，而非消除它。

《芝加哥大学出版社期刊》的研究表明，推荐制虽然能改善雇主与候选人之间的匹配，但当劳动力市场的机会主要通过现有的社会关系网络流动时，也可能导致流动性降低、不平等加剧和效率低下。

这在AI赋能的劳动力市场中形成了一种新的张力。由于职业网络受到阶层、性别、地域、教育背景和家庭出身等因素的影响，偏见可能只是从申请环节转移到了围绕它的社交网络之中。

AI本身也不能消除偏见。它可能复制历史数据中已有的偏见模式，也可能让候选人对决策过程更难理解和提出质疑。一项由斯坦福大学领衔、针对1700个岗位、400万份申请的研究发现，在使用某款广泛应用的AI招聘工具时，26%的黑人申请者和15%的亚裔申请者所申请的岗位，算法对其族群存在歧视。

但如果网络成为绕过AI生成噪音的最有效途径，那么获得机会的可能性，将越来越取决于人们已经拥有的人脉网络。

因此，挑战不在于在技术和人工判断之间二选一，而在于找到两者之间的平衡。最近一项比较人工招聘搜索、AI匹配和混合方法的研究发现，纯AI匹配产生的候选人名单在性别公平性上不如人工招聘，而混合方法则产生了最公平的结果。

这并非意味着招聘要完全回归人工判断，而是雇主需要将自动化与有意义的监督相结合，以触达现有网络之外的候选人。

“申请军备竞赛”发生的同时，就业通道也在经历更广泛的收窄。

入门级岗位的要求正变得越来越高。雇主越来越期望初级员工在入职时就已具备该岗位原本旨在提供的经验。普华永道的AI就业晴雨表发现，美国受AI影响最大的入门级岗位，其要求掌握传统上属于更高级别职位技能的可能性，是其他岗位的七倍。

其结果是入门级工作的“资深化”：那些曾经作为职业起点的岗位，如今从一开始就需要更多的经验。

与此同时，企业在初级岗位招聘上也变得更加谨慎。奥纬咨询和纽约证券交易所近期的一项调查发现，43%的首席执行官计划在未来一年内减少对初级岗位的招聘，而去年这一比例仅为17%。

远程办公可能构成另一重障碍。纽约联邦储备银行指出，完全或主要以远程形式开展的岗位，正进一步加剧入门级求职者所面临的瓶颈。与此同时，管理者们也普遍反映，分散的团队模式使新员工的培训与指导变得愈加困难。

在步入职业生涯比以往任何时候都更为复杂的当下，问题在于新兴的招聘实践究竟是会为更多人才敞开大门，还是仅仅惠及那些已有一席之地的人。

本文作者：

Adele Jacquard，世界经济论坛工作、薪酬与就业机会项目主管

Oliver Humphries，世界经济论坛“人才变革时代的职业路径未来”项目研究员

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