2025開年以來，猎聘DeepSeek大模型的账号招聘爆發式進化，掀起了繼ChatGPT之後最猛烈的开启刻AI生產力革命。
當大模型在政務服務領域不斷以效率刷新公眾認知時，行业商業領域的猎聘AI應用呈現出更深層次的演化路徑。在人力資源行業，账号招聘一場從“人機協同”到“智能接管”的开启刻質變正悄然發生。同道獵聘集團旗下獵聘宣布推出AI賬號產品，行业構建覆蓋職位需求拆解、猎聘人崗智能匹配、账号招聘簡曆搜尋評估、开启刻人才邀約溝通的行业全流程AI Agent。過往延續了數十年的猎聘“人肉招聘”模式在智能招聘生態的崛起中或迎來曆史性退場。
進化簡史:從信息集市到智能接管
中國招聘行業的账号招聘數字化進程，本質是开启刻招聘效率的持續進化史。1990年代，網絡招聘模式將報紙分類廣告搬上互聯網，開啟了招聘1.0的"數字集貿"時代——企業如同擺攤商販張貼告示，求職者則像趕集群眾投遞簡曆。這種單向信息通道雖然突破了地域限製，卻造成了"HR收件箱爆倉，求職者簡曆石沉大海"的雙向困境。
移動互聯網時代，招聘平台試圖用“分層賣場”邏輯重構市場:通過細分服務、即時溝通工具，將匹配效率推入實時交互的2.0階段。
但所有迭代都圍繞著一個核心矛盾——信息過載帶來的匹配損耗。即便移動互聯網時期已經有所謂智能推薦算法的加持，但傳統招聘平台的底層邏輯仍停留在“關鍵詞匹配”階段。係統根據"5年經驗"、 "Python精通"等顯性標簽進行機械匹配，卻無法識別"成功主導過從0到1項目"這類柔性需求背後的真實訴求。這種認知斷層導致人才池中的很多潛在適配者成為"沉默資源"。
大模型的出現正在消解這一行業痼疾。以獵聘AI賬號為例，通過整合平台過去13年沉澱的動態數據資產(涵蓋億級用戶求職軌跡與職業變遷)與自研"同道匯才"大模型和市麵上的“通用大模型”，其AI賬號打破了傳統崗位的曝光邏輯和人才搜索邏輯，算法引擎不再是對靜態簡曆的機械抓取，而是穿透表層文本，讓AI在拆解職位需求的過程中使算法真正理解了“招聘需求”的本質而非關鍵詞，進而將人崗匹配半徑擴展至傳統搜索邏輯難以企及的領域。
某智能駕駛公司招聘規控算法工程師時，AI不僅能檢索出具有自動駕駛背景的候選人，還能挖掘出從事無人機路徑規劃、工業機器人運動控製的技術人才，而傳統搜索模式的後兩者很難進入HR視野。
效率躍升還直觀體現在時間維度的壓縮上。傳統招聘需要數天完成的候選人篩選，AI賬號的智能邀約通過"需求拆解-智能匹配-個性化邀約"的自動化流程可以在極短的時間內完成每個崗位適配人才的精準觸達。
與此同時，麵對招聘平台動輒上億的人才庫，以及招聘季的大量人才投遞，AI賬號的簡曆快讀也具有驚人的處理能力。傳統模式下，一個熟練的HR也需要平均花費15秒甚至更長時間看一份簡曆，但在實測中，AI賬號可以在40多秒的時間根據崗位JD完成對100份簡曆的多維解析及匹配性的精準總結，並進行推薦和不推薦的智能分類，單次最高可處理100份簡曆。
在傳統招聘中最致命的"沉默損耗"方麵——包括候選人簡曆未被查看、溝通斷鏈以及隱性適配人才未被激活等也正在被AI攻克。以往“已讀不回”甚至“未讀”是困擾很多招聘方和求職者的問題，獵聘AI賬號的意向人選通過“AI+專業服務”的深度協同，實現了人崗匹配效率的指數級躍遷——24小時內搜尋到與崗位更匹配且經過初步溝通對崗位有意願的候選人。據官方披露的數據，目前50%的崗位可以實現2小時內推薦有溝通意願的合適人選，最快可以4分鍾內推薦，直接將傳統模式下需要數周完成的篩選周期推向“小時甚至分鍾級響應”，且僅在HR確認人選合適後才收費。
"真正的智能招聘不是簡單提高信息處理速度，而是深度理解招聘需求，並建立對人才價值的認知框架。"獵聘技術研發負責人指出，"當AI開始理解'有成功從0到1經驗'這類模糊表述背後隱藏的真實訴求，人才匹配就突破了表層信息對齊，進入價值共振的新維度。這種基於認知智能的招聘革命，正在重新定義人力資源市場的價值錨點。"
從“數字考官”到“人才解碼器”
在企業人才甄選重要的麵試環節，多模態大模型驅動的數字革命正在突破人力評估的認知邊界。市場公開數據顯示，2024年秋季招聘中AI招聘的應用率已從2023年的23.2%激增至71.5%。AI麵試官Doris去年10月披露其平台上企業年度創建麵試次數同比激增448%。這些數據背後映射出企業人力資源部門對人才智能評估係統的集體轉向——AI麵試正從提效工具進化為企業人才決策的"第二大腦"。
視頻麵試在國內的演進可以粗略劃分為三個紀元:2012年微信視頻聊天功能上線後，招聘方自發通過視頻麵試進行“土味效率提升”，此階段的提效尚未觸及招聘流程的實質變革;2016-2022年間，AI麵試技術入場，AI麵試官初代產品被困在關鍵詞篩選的“認知牢籠”裏為企業扮演“數字門衛”角色。
彼時無人預見，幾年後AI麵試官將以睥睨真人麵試官的精準度與溫度，在人才評估的競技場完成從"輔助工具"到"決策中樞"的躍遷。
2022年底大模型技術的爆發，徹底改寫了劇本。AI麵試開始從“題庫匹配”過渡到具備多輪對話、情景理解、邏輯鏈拆解等能力。獵聘AI麵試產品負責人稱，經過多輪迭代，其AI麵試官獵聘·Doris已具備觀察、記憶、思考、反饋等多種先進能力，可以在多輪互動中與候選人進行智能對話，而非簡單的智能追問，展現出超高的智能化水平。
在近期同道獵聘集團董事會主席兼CEO戴科彬的一次產品演示中，Doris在展現專業性、智能性之外，甚至會安慰麵試者“別緊張”，被網友調侃“社恐i人的福音”。
業內一位匿名人士透露，某集團企業利用AI麵試開展校招麵試，不到兩天時間就完成了5000人次的初篩;而按照傳統人工模式，同等規模的麵試，以每個求職者5分鍾的快速麵試為例，8小時工作製情況下需要至少10個HR連續作戰5天，且無法規避因疲勞導致的評價標準漂移。
當前，AI對人才的評鑒能力已經開始被擴展到人才盤點、培訓、派遣、調崗、測評、內部考試、晉升等人才用、育、留多場景中。而當我們將鏡頭拉回2012年那個微信視頻麵試的起點，技術爆炸帶來的不僅是效率提升，更是重構組織與人才的連接方式。未來，企業HR部門將轉型為人才數據中心，而AI評估係統則是解碼人才基因的顯微鏡。
那個依靠HR直覺判斷候選人潛能的時代，正和2012年的微信視頻麵試一樣，加速坍縮成數字廢墟裏的曆史塵埃。
招聘市場新常態: AI驅動下供需雙端連鎖反應
AI技術對招聘市場的加速滲透背後，這場始於效率革命的AI招聘浪潮，正引發更深層的市場規則重構。傳統HR在招聘人才時依賴的"人工篩選+經驗驅動"邏輯正轉向"數據驅動+智能決策"邏輯。
另一變革發生在成本結構層麵。AI招聘在數小時內就能完成傳統獵頭需要數周才能完成的職位訪談和精準且有意向人才的撮合，且將單個HR確認合適候選人的成本降低至200元量級。AI麵試將人才評估從主觀判斷升級為數據驅動的科學決策同時，將企業招聘成本大幅降低。
這場由垂類模型與通用大模型共振引發的效率革命，正在解構傳統招聘"人海戰術"的成本邏輯。但這場效率革命亦裹挾著不容忽視的暗流:比如數據黑箱化、監管滯後性、數據泄露風險以及在某些層麵的算法盲區。
而對於求職者來說，麵對AI簡曆篩選的“崗位勝任力模型圍城”，求職者必須形成新的求職策略，通過數據化敘事、STAR法則(情境-任務-行動-結果)構建邏輯閉環，以及通過AI麵試的模擬訓練等提升求職成功率。
在這場沒有終點的進化競賽中，獵聘等平台構建的已不僅是招聘工具，更是一套重新定義人力資本價值的操作係統。當招聘流程的80%環節被AI接管，剩餘20%的人類專屬能力，反而成為決定職業天花板的終極變量。那些懂得將人類的創造性思維與AI的超級算力深度耦合的個體和組織，才能在這場人機共生的職場革命中贏得通關密鑰。
