Zen Media公關主管海斯 (Oliver Hays) 在LinkedIn上發布了一個公關實習生的職缺，便去吃晚餐。一個小時後，他回來查看電子郵件，發現自己收到了100多份申請履歷。
「怎麼回事？」海斯回憶道，潮水般湧入的求職申請，讓他不得不關閉徵才。
最初，海斯很高興有大量申請人，但看完履歷後很快就改變主意，「他們感覺很普通，也太機械化，」他得出結論是，這些履歷都是機器人編寫的。最後，海斯花了一個月的時間才將候選名單縮減為最終的6位。
根據徵才軟體iCIMS最近的一項調查，四分之一的應屆大學畢業生已經使用ChatGPT等AI技術來申請工作，並且近一半的人有興趣這樣做。
Crawford Thomas Recruiting聯合創辦人斯通豪斯三世（William Stonehouse III）表示，很多工作崗位都充斥著求職者，尤其是在家工作的崗位。
「我們看到愈來愈多的履歷，是根據確切的職位描述量身打造的，」另外，更多求職者在寫程式的測驗中獲得滿分——這一切當顯然都是拜AI工具所賜。
然而，公司與人資方的熱情卻不那麼高——近40%的人表示，求職者在求職過程中使用AI，帶來破壞性影響。
「在人才招募界，我們都在談論這個問題，」iCIMS全球人才主管斯皮爾卡（Christy Spilka）說。
拒看成堆機器履歷，真人內推興起
《華爾街日報》觀察，隨著AI在求職與徵才中扮演愈來愈重要的角色，人們反而重新開始依賴人際網路。
為了促進員工多使用人脈關係，軟體巨頭達梭系統公司等一些雇主，增加了對推薦成功的員工的現金獎勵。其他機構像是邁阿密大學及其擁有2萬名員工的醫療系統，也推出了新的推薦獎金計劃。
有一些企業徵才軟體，可以讓公司首先識別被內推的求職者，使這些申請人在競爭中脫穎而出。
根據徵才軟體公司Greenhouse的數據，經內部人員推薦的求職者，有50%的機會通過初步履歷審查，而其他外部申請人的通過率只有12%。
今年28歲的喬恩森（Samuel Joynson）在公司重組期間失業後，最初嘗試了當代的求職之路：用ChatGPT來編輯他的履歷，和起草求職信。
後來他察覺苗頭不對，改為自己撰寫，每一份申請大約花兩個小時。他還強迫自己聯繫在大公司工作的每一位大學同學，向他們詢問工作經驗、辦公環境和遠距工作政策。
「我採取的方法是，讓它盡量『以人為本』，」喬恩森說。
喬恩森的老式策略得到了回報。許多談話讓他認識了目標公司的其他員工。4月，他在微軟找到了一個職位，擔任資深技術PM。
人脈推薦的潛在困境
然而，內推可會讓企業裡的人才變得同質性過高、一元化。
薪酬管理公司PayScale的研究主管托馬斯（Ruth Thomas）表示，人們往往認識，並因此推薦「與自己相似的人」。
此外，還往往會加劇員工組成失衡。PayScale對53,000名員工的調查發現，白人男性透過推薦，比其他人獲得更多工作和更高的加薪，因為他們更有可能與企業決策者建立聯繫。
MIT史隆管理學院副教授、最近一篇論文的合著者霍頓（John Horton）表示，招募主管可能會說：「他們是我在普林斯頓大學的俱樂部裡認識的人，所以他們不錯。」
另一個奇特的現象是，由於內推風潮正盛，在網路論壇中也出現了「互推群」，其中的推薦可能被刻意操縱。
一些用戶在職業建議App Fishbowl上發文寫道，「有人願意內推我進亞馬遜嗎？」或是「尋找Spotify的內推，謝謝！」
內推成功，對於協助推薦的員工有好處，因為他們能領取豐厚獎金，但長此以往，企業可能又有新一批收不完的劣質履歷。
數家企業正在思索應對之道。例如思科，在徵才方面更依賴內部推薦，但也啟動了致力聘雇有色人種和沒有大學學位的求職者的計畫，目前聘了100多名這類員工。該公司也直接到校園，尋找令人印象深刻的學生。
AI入侵求職與徵才的世道，求職者與企業似乎將繼續玩道高一尺、魔高一丈的遊戲，但佔上風的是哪一方，會持續更迭。
（資料來源：CBS, Bloomberg, WSJ, Inc）
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