LinkedIn：AI为招聘节省时间，但招聘质量仍难衡量
译文 AI 逐段翻译
LinkedIn报告：AI将如何重新定义2025年招聘
作者：Greg Lewis数据驱动内容策略师 | LinkedIn前员工 | 将复杂劳动力数据转化为可执行的商业洞察
2025年2月13日
想每周节省一整天的工作时间？已经使用生成式AI的人才招聘专业人士报告称，据LinkedIn刚刚发布的2025年招聘未来报告，他们的工作量平均减少了20%。
这可能是过去一年中，学习AI素养技能的人才招聘专业人士数量增长超过两倍（2.3倍）的原因。 但正如你将在下面看到的，招聘效率只是故事的一部分。
LinkedIn全新的2025年招聘未来报告提炼了LinkedIn平台上数十亿个数据点、来自1000多名人才专业人士的回答以及数十位人才领导者的建议，旨在帮助你理解并应对最新的招聘趋势。
请阅读下文，了解报告中的最大亮点。在此阅读完整报告，了解利用AI如何帮助实现关键招聘目标，如提高招聘质量和掌握基于技能的招聘。
AI正在重新定义卓越招聘
你可能不需要太多说服就能相信AI将影响招聘——而且你并不孤单：73%的人才招聘专业人士认为AI将改变公司的招聘方式。
对许多人来说，这并非假设：近四成（37%）的人才招聘专业人士表示他们目前正在尝试生成式AI或积极将其整合到招聘流程中。那些已经付诸实践的人报告称，他们平均节省了20%的工作时间——即每周节省一整天，可以用于更具战略性的工作。
但正如我们之前提到的，效率只是故事的一部分。随着AI帮助自动化常规任务，人类技能变得比以往任何时候都更加重要。与2023年相比，2024年雇主将“关系发展”列为招聘人员必备技能的可能性增加了54倍。
简而言之，AI使招聘团队更加人性化，而不是更少。正如我们将在下一节中看到的，它还能让他们更具战略性，专注于高影响力的工作，如提高招聘质量和灌输基于技能的招聘。
阅读完整报告，了解将生成式AI整合到招聘中的主要挑战，以及领先公司的建议和技巧。
招聘质量成为焦点
多达89%的人才招聘专业人士认为，衡量招聘质量将变得越来越重要。然而，只有25%的人对自己组织有效衡量招聘质量的能力高度自信。
好消息是什么呢？大约61%的人认为AI可以帮助改善衡量这一关键指标的方式。
当然，衡量招聘质量只是第一步。真正的目标是提高招聘质量。在这方面，早期数据令人鼓舞：使用LinkedIn AI辅助消息最多的公司比使用最少的公司实现高质量招聘的可能性高9%。
除了AI，雇主品牌也起着至关重要的作用。以提供参与创新项目机会而闻名的公司实现高质量招聘的可能性高11%——这表明强大的雇主品牌不仅能吸引更多候选人，还能吸引更好的候选人。
阅读完整报告，了解哪些其他雇主价值主张与高质量招聘相关，以及Uber等公司如何衡量招聘质量的引述。
基于技能的招聘变得至关重要
当你招聘某人时，你关心的是他们能做什么，而不是他们去过哪里。这是基于技能的招聘的基本理念。
超过九成（93%）的人才招聘专业人士认为，准确评估候选人技能对于提高招聘质量至关重要。
LinkedIn的平台数据验证了这一信念：进行最多基于技能搜索的公司实现高质量招聘的可能性高12%。
当然，这说起来容易做起来难——这需要招聘人员可能以前没有的额外时间和关注。幸运的是，AI节省的时间往往被重新用于更好的候选人评估：在已经整合或尝试生成式AI的人才招聘专业人士中，35%的人表示节省的时间用于候选人筛选，而26%的人表示他们利用节省的时间专注于技能评估。
阅读完整报告，了解学历要求如何逐渐失宠，以及领先公司如何更严格地进行技能评估。
致谢
本报告得益于对全球众多招聘领导者的深入采访，我们对此深表感谢，包括：Jessica Aguilar（苏黎世保险）；Laurent Blanchard（PageGroup）；Noel Brown（汇丰银行）；Glen Cathey（任仕达）；Jackye Clayton（Textio，现任职于PeoplePuzzles）；Fabien Desmangles（达索系统）；Eric Dozier（礼来公司）；James Edwards（Greene King）；Jude James（UST）；Nathalie Jaoui（Groupe CRIT）；Hélène Jonquoy（德科集团）；Sandesh Kumar（Wipro）；Hung Lee（Recruiting Brainfood）；David Luyet（Swisscom）；Piyush Mehta（Genpact）；Hamish Nisbet（帝亚吉欧）；Venkatesh Raja（Shoppers Stop）；Salma Rashad（西门子）；Ana Recio（Uber）；Erin Scruggs（LinkedIn）；Jennifer Shappley（LinkedIn）；John Vlastelica（Recruiting Toolbox）；以及Kerstin Wagner（德国铁路）。
方法论
LinkedIn Research调查了1,271名管理级别或以上的招聘专业人士（1,019名企业招聘专业人士，252名搜索和人员配置专业人士）。调查受访者是根据其LinkedIn个人资料中的信息选择参与的LinkedIn会员，并根据调查回答进行资格认定。该调查于2024年9月以四种语言在23个国家进行。
本报告的平台洞察来源于LinkedIn目前200多个国家10亿会员产生的数十亿数据点。有关完整方法论，请在此查看完整报告。
主题：人工智能 LinkedIn数据故事 人才领导力 招聘的未来
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