至少300年来，我们都是靠着最容易摘到的果子过活。然而，过去的40年里，容易摘到的果子快要摘完了，我们却假装它们还挂在那儿。

招聘官的头疼病：果子快要摘完了

这是经济学家泰勒•考恩在《大停滞》中表达的观点，在招聘领域同样适用。近两年来，猎头招聘手段的革新远远超过之前整个二十年的变化，尤其是社交网络的发达，更是加速了变化的进程。十年前的人才甄选环境跟十年后已经发生了巨大的变化，但还是有人自欺欺人地以为，用古老的方式还可以获得树上最鲜美的果子。

冲击一：无意识的人工智能带来技术性失业

技术的人力替代作用开始显现，计算机正在严重破坏人类劳动力市场。《与机器赛跑》一书中强调，守着错误技能不放的人会发现自己再没有什么东西能从雇主那儿换回口粮了，他们在跟机器的赛跑中出了局。诺贝尔经济学奖获得者罗伯特•索洛指明，经济增长并非因为人们工作更努力，而是因为人们干活干的更聪明。这意味着使用人工智能如果能创造更多的价值，且无需增加所用的劳动力、资本和其他资源，那么企业无疑将大规模地采用人工智能。

公司希望利用更少的员工卖掉更多的产品，无意识的人工智会带来数十亿人失业。在人工智能冲击的雪崩中，没有一篇雪花是无辜的。目前，正在研发的人工智能技术在许多领域的表现将超过人类，比如汽车驾驶、疾病诊断。以色列历史学家尤瓦尔•赫拉利表示，未来大量的工作岗位将被智能机器取代，数十亿人将成为“无用阶层”。

为了避免人工智驾驭人类的灾难发生，人工智能的发展中智能强调“智能”而非“意识”。因此，即使数字技术强大到无所不能的时代，人类有些技能反而变得愈发宝贵。埃里克•布林约尔松指出，人类大脑可以凭借历经数百年进化磨练的高度专业化神经回路、识别脸孔、操作物体，在无序的环境里穿行。最优秀的治疗师、管理人员、销售人员擅长于与他人互动和沟通，他们收集信息、影响他人行为的策略也极其复杂。即便人工智能拥有丰富而准确的数据、强大的传感器、庞大的存储容量和处理能力，复杂的编程、管理和营销决策等仍保留在人类手里。但在人力劳动转为数字劳动的变革中，资源和财富会掌握在少数精英手中，形成极端分化。

在人工智能取代大量劳动力的未来，招聘人才到招募精英的趋势会呈现放大镜效应。精准招聘的需求将被放大，精英人才的争夺也会更加激烈。在不远的将来，粗放式的招聘模式将逐渐消亡。能够满足个性化的用人需求，甚至在企业不了解自己需求的情况下，分析出潜在需求，提供最匹配的候选人方案将成为一种必然。

冲击二：中国经济增速放缓导致招聘需求改变

健康经济标志之一就是能稳定地为所有渴望工作的人提供就业就会。从目前结构上看，中国就业结构性矛盾仍然突出，招工难和就业难的情况并存，有一些企业很难招到高技能、高层次人才，同时也有些劳动者很难实现稳定就业。从许多就业报告中不难看出，区域、行业、企业就业情况的分化趋势也在凸显，结构性和摩擦性失业增多，特别是近两年过剩产能加速出清，职工安置的任务非常繁重。

一方面，产能过剩的原因导致招聘市场供求关系的失衡，另一方面，中国劳动力成本的增长，也让雇主思考如何进一步提高自己的人力资本效率。2016年，中国信息化百人会与德勤联合发布的报告显示，自2005年起的10年间，中国的劳动力成本上升了5倍，比1995年涨了15倍。中国的人力成本不断增加，招聘需求从量向质发生变化，企业在招聘用人的环节中，开始重新调整招聘需求和战略。

职场社交平台LinkedIn（领英）发布的《2017中国人才招聘趋势报告》显示，仅50%的企业表示会在2017年增加招聘额度，该数字与去年相比降低了11%。企业招聘速度放缓，质量和业务部门的满意度成为了关键。在衡量绩效方面，用人经理的满意度、招聘用时和新员工留任时间是评估招聘团队工作的重要指标。

冲击三：团队制胜下的人才优选

在速度制胜的时代，如果你比别人更早请到了更强的人才，你就会抓住时代的窗口期，进入更高规格的赛道，整个团队就会越来越强。罗振宇在《时间的朋友》演讲中提到，由于百度在移动互联网这一波浪潮中错过了入口，所以李彦宏正在加速将百度改造成为人工智能公司。罗振宇还透露，百度已经把国内最顶尖的算法工程师招致麾下。

但同时，企业需要对速度有一个平衡，通常情况下，移动互联时代什么都要快，但是人才甄选却不能急。甄选失误带来的影响深远，企业不得不牺牲速度而换取质量。《变革的基因》中从成本角度分析了员工甄选的重要性，员工级的人才流失，企业承担的成本是工资的1.3倍，管理人员是其工资的2.5倍，越高层的人员流失，风险越大。人才市场上，大家抢夺的人才基本都是被动型人才。特别是高管人才招聘的时候，招聘时间更长，美团王兴为了找到最出色的地推领军人物，先后六次飞到杭州和当时还在阿里巴巴B2B事业部的干嘉伟见面，并请投资人和他谈了三次。

如果让平庸的人进入团队，就会让杰出人才最终离开，最后你只会得到一个平庸的团队。精准化招聘的优势可以凝聚优质人才，将企业变成一个精英社群。可能有企业认为，这样的人才大战中，中小型企业没有品牌知名度，很难获得优秀的人才。但事实上小公司招聘不会比大公司有劣势，今日头条创始人张一鸣认为最优秀的人不愿意待在大公司，如果做的事情方向和方法正确，并有开放的分享机制，小公司招人不会比大公司难。因为小公司的股权很可能有十倍上涨空间，而大公司不能。

在这些外部环境的冲击下，企业实在无法再闭目塞听，全球各地，一些敏捷型的企业开始顺应趋势，寻找精准招聘的方法。在法国，约200家初创公司意希望推翻现行招聘方式，寻求通过大数据与“演算法”优化应聘与求职模式。他们的目标很明确：发明一种可以使企业与求职者进行最优“配对”的工具。

古老的人才招聘方式是在求职公告板网站发出招聘广告，坐等简历。对于企业而言，人才招聘需要变革成为销售职位，在社交网络主动出击寻找合适人才，并重点招募被动人才，只有利用精准化招聘战略才能克敌制胜。

大数据招聘迎面而上 剑指三大冲击

《2017中国人才招聘趋势报告》中，大数据、招聘自动化、雇主品牌、人才多元化与公司使命将成为未来5至10年重塑招聘行业的五大趋势。特别是在中国，利用大数据技术将成为未来最主要的招聘趋势。在外部世界变化的大趋势中，大数据招聘具备了实施感知的能力，将颠覆传统的招聘格局。          

目前，中国利用互联网招聘方式的企业数量已经超过500万家，HR的邮箱每天会才收到成千上万的简历。但是，对于很多HR而言，数量多不是问题，但是从这些简历中挑选出两、三份合适简历成了一个难题。另外，人才市场上，大家抢夺的人才基本都是被动型人才，这些人才的具体信息资料很难被主动获取到。

华为人力资源管理部副总监吴伟涛表示，大数据招聘是一种思维，华为也在建设自己的人才库，进行人才分析，这需要积累足量的数据，让量变转化为质变。他相信大数据很重要，但谁能成为大数据招聘的赢家，这是业内人士的重要课题。

有些大数据招聘平台开始针对简历筛选匹配提供服务，比如总部位于成都的数联寻英，通过人工智能从千万份简历中找到合适的候选人，推荐给企业。e成也是中国基于算法的招聘SaaS平台，其利用大数据挖掘企业岗位用人偏好，推荐合适的候选人。并基于岗位需求和全网简历信息，智能挖掘出企业与候选人的人脉关系链，邀请员工进行内部推荐。帮助企业把历史简历信息进行全网更新，并基于岗位智能推荐利用，每年节省15%简历购买费用。

也有些企业针对第二个痛点，从社交网络的信息中进行数据推演和分析，得出被动候选人的离职倾向和工作偏好。美国Gild.com就是针对IT技术人员的大数据招聘平台，Gild.com能够自动更新候选人的简历以及技能水平，Gild.com也可以通过数据分析得出候选人的离职倾向如何并预测出其离职时间。

Gild.com搜集软件工程师所编写过的免费开源代码，按照编程语言种类进行分类，通过分析代码质量得出该软件工程师擅长的领域，然后深挖数据的价值，进行估分排序并分析。Gild.com会对软件工程师在社交网站上的互动内容进行整合分析，这些互动内容不仅包括Facebook、Twitter等社交网站中的信息，还包括Stake Overflow、Quora在内的网络问答社区中的动态，了解工程师的家庭情况、兴趣、社交圈、参与过的项目等信息。

近朱者赤，一个人的社交圈会反映出这个人的水平，这也是为什么需要关注人才在社交平台上互动情况的原因。谷歌进行招聘的时候，经常会问优质的人才：“你还希望认识的哪些人加入谷歌？”其实也是同样的道理。

美国航空航天局报告曾说过：人是成本最低的非线性全功能计算机系统，重量只有150磅，而且可由非熟练劳动力大规模生产。人才的定义和画像正在更新换代，而未来组织所需的人才一定不是通过粗放型手段获取。基于解析人才的职场、社交、行为中海量数据的招聘将成为雇主的有力工具，直接对招聘效果负责，最终解决人岗匹配问题。