【工程師的狂實驗】用 AI 應徵工作,錄取機率會提升嗎?

現在愈來愈多公司導入 AI 系統,協助人資篩選履歷,挑選適合的應徵者來面試。那麼,如果求職者反向操作,用 AI 來投放履歷的話,是否會增加面試與錄取的機會?

Robert Coombs 是紐約的一個網路通訊執行總監,他想換工作的時候,突發奇想設計了一個發送應徵信件的 AI 機器人,應徵了上千份工作。Coombs 在當中,意外發現了企業篩選履歷的其他規則,以及「導入 AI 系統的人資部門,有時候根本就不會讀履歷」。

用 AI 申請工作,成功率有提升嗎?

Coombs 運用 Rube Goldberg 技術(註:Rube Goldberg machine 是一種被設計得過度複雜的機械組合,以迂迴曲折的方式,完成簡單的工作,例如倒茶),設計了一個求職 AI 機器人。這個機器人會自動蒐集目標企業的聯絡方式,並發送客製化的履歷和求職信。

根據 Coombs 的描述,第一次啟用這個機器人的時候,就在買杯咖啡的時間內,應徵了 1,300 份工作。

此外,Coombs 還做了更多實驗,例如測試不同的信件標題、不同版本的履歷和求職信,卻發現人資部門的反應並沒有多大差異。因此 Coombs 還做了一項 A/B 測試,把一般的求職信,以及承認是機器人發送的信件做對比,卻發現兩封求職信得到的回應大同小異。

經過一連串的測試,Coombs 發現了一樣事實:沒有人會閱讀求職信,甚至是求職者追蹤系統也不會閱讀求職信;就算人資部門導入 AI,它也未必會讀履歷。用 AI 申請工作宣告失敗!

比起直接應徵,公司更喜歡推薦的應徵者

Coombs 的朋友指出機器人應徵失敗的原因:比起直接應徵,公司更喜歡朋友推薦的應徵者。

有一項 2014 年的研究指出,美國有 30% 到 50% 的員工來自於內部推薦,而且有推薦人的求職者,率取機率是沒有推薦人的 4 倍以上。還有,矽谷有 80% 的職缺,是不會公開徵才的。

因此,就算你應徵的企業比一般的求職者多上十倍,甚至是用了 AI 幫你應徵,也未必能提升錄取的機會,因為影響是否錄取的因素,超出了你(或你的 AI)的控制範圍。

擴增人脈,是提升錄取機率的有力方式

雖然 AI 應徵宣告失敗,但 Coombs 在這段經歷中到學到一些經驗,並在 Medium 上分享:

1. 關鍵不再於你怎麼應徵,而是你是否有推薦人;就算完全沒有認識的人,也不用擔心。
It’s not how you apply, it’s who you know. And if you don’t know someone, don’t bother.

2. 公司會以最低的風險填補空缺,而不是打破規則的人。
Companies are trying to fill a position with minimal risk, not discover someone who breaks the mold.

3. 你申請了多少工作,跟你是否會被錄取沒有關係;而且如果你連申請的機會都沒有的話(職缺未公開),就更不可能被錄取。
The number of jobs you apply to has no correlation to whether you’ll be considered, and you won’t be considered for jobs you don’t get the chance to apply to.

我們沒有機會看到 Coombs 的履歷,也不清楚 Coombs 到底應徵了什麼公司,所以也無法判斷,究竟是 Coombs 的資歷與公司的需求落差太大,還是因為 Coombs 無推薦人,公司不想讀它的履歷。但我們還是可以從 Coombs 的實驗看到,在業界擁有人脈,可以提升錄取的成功率。

那麼該如何拓展人脈?基本上可以藉由參加研討會或是開發者大會等等,去結識同領域或跨領域的人脈,就算不跳槽到對方公司,這些人脈也可以成為商務合作的助力。

參考資料來源:
1.《FASTCOMPANY》:〈I Built A Bot To Apply To Thousands Of Jobs At Once–Here’s What I Learned
2.《T 客邦》:〈 矽谷公司都用 AI 來篩選履歷、他用 AI 做了自動投履歷機器人來應對,能提高面試率嗎?
(本文提供合作夥伴轉載。首圖來源:Pixabay CC Licensed)

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