报告：企业不当使用自动化聘雇系统，反误挡了大量可能人才

哈佛商业评论一份报告指出，美国企业使用的自动聘雇软件因为不适当的筛选条件，而将许多潜在人才给刷了下来。

这份报告指出，欧美企业利用AI自动化聘雇系统，像是应征者追踪系统（applicant tracking system，ATS）或聘雇管理系统（recruitment management system，RMS）筛选应征履历的比例很高。一项研究显示，财星500大企业使用ATS的比例达99%，企业规模在千人以上的企业使用RMS者达69%。美国企业使用系统筛选比例为75%，高于德国（54%）及英国（58%）。

这份报告试着了解何以许多企业苦于找不到人才，但同时间也很多人找不到工作，不然就是得花很久才找到工作。研究团队估计，美国有2,700多万名“被隐形”的工作者。

研究团队认为，企业AI聘雇系统不良的筛选条件，是造成这矛盾现象的可能原因之一。报告指出，大部分ATS/RMS采用负面表列的筛选逻辑，例如转职期超过半年的求职，较容易被系统依“工作空白期”（work gap）条件筛掉，但是这也可能挡掉了一些因为健康因素、努力“做人”、随军人配偶调任等原因而转换环境的人。此外，企业主设定学历、证照等条件，但是退伍军人的能力或可胜任一些难补人的职位，不过他们的履历会在ATS/RMS排除“不足大学学历”规则下，上不了企业主的桌面。

另外，报告发现潜在人才可能会被ATS/RMS系统预设条件挡掉。78%受访企业主在寻找中等技能员工时，是沿用或小幅修改现有职位描述（Job description，JB）上，只有1/5会大幅修改现有版本，全新重写JB者仅8%；寻求高阶技能人才时，仅1/4受访企业主会撰写全新的JB。结果是JB清单愈来愈长，能筛选到的求职者愈来愈少。报告也指出，太冗长的JB清单也会吓退资格符合的求职者。

这份报告建议企业主使用ATS/RMS系统时，应以正向表列，而非负面排除法，并为一项职位建立适合的职位描述，以扩大求才触角。