2025 年 10 月，面向 SAP SuccessFactors [HR 云] 的 Future of Work Research Lab 发布了开创性报告《未来工作展望：趋势预测与发展图景》，探讨了未来工作的三大核心支柱：未来的工作模式、未来的劳动力以及未来的工作实践。在这三大支柱中，有一个事实显而易见：AI 技术的迅猛发展正迫使 HR 部门从根本上重新审视一切。如今，我们发现这一趋势非常明显，尤其是在招聘领域。根据我们的研究，目前已有 39% 的求职者在使用 AI 工具。

随着求职者大规模采用 AI 来优化求职申请，传统的筛选信号变得愈发难以甄别，迫使雇主不得不更积极地采用自动化技术来应对。我们将这种转变称为“AI 对峙”，即求职者和雇主都在这场逐底竞争中竭力追求效率最大化。本文将基于最新数据和商业新闻报道，梳理自 10 月以来这一议题的进展情况，探讨这种方法可能对求职者和企业双方造成的损害，并找出更有效的前行路径。

“AI 对峙”对雇主的影响

多年来，随着技术发展助力企业触及更广泛的求职群体（例如通过在线招聘网站、一键申请等功能），“每个招聘需求对应的申请人数”这一指标持续攀升。这一趋势曾被普遍视为对雇主有利，但由于求职者现在也能使用自己的 AI 工具，这使得从海量求职者中甄别出真正符合资质的人才变得困难很多。

在人才过剩的就业市场中，求职者可能会想方设法让自己的求职申请脱颖而出。根据我们的预测报告，68% 的员工认为，若想从众多应聘者中脱颖而出，未来他们将需要使用 AI 工具。

即使求职者使用 AI 来优化履历或简历的行为被视为可接受，甚至可能被视为求职者具备 AI 技能的潜在标志），但这对企业而言不过是微不足道的问题。例如，36~38% 的受访者表示，他们会考虑利用 AI 来伪造推荐信和工作样本等求职材料。51% 的受访者表示，他们会考虑利用 AI 虚拟形象代为完成求职面试。

这不仅会让简历彻底走向末路，还意味着企业历来用于从海量求职者中筛选出更易管理的合格候选人的工具体系全面崩溃。AI 赋能的候选人筛选与匹配工具正在开发更有效的信号检测功能，帮助招聘人员突破干扰、洞察真相。不过，我们注意到，商业新闻报道中越来越多地讨论到，在这场愈发艰难的博弈中，顶尖人才正在被埋没，而企业却在将资源转向用于识别求职者的作弊行为。

“AI 对峙”对求职者的影响

尽管人们很容易认为，雇主在 AI 对峙中“落败”就意味着求职者“胜出”，但证据表明事实并非如此。相反，求职者面临的情况似乎也变得更糟糕。

根据 SAP 旗下公司 SmartRecruiters¹ 收集的系统数据，自 2021 年以来，每个初级职位空缺的平均申请人数翻了一番。尽管这一现象部分可能归因于宏观经济的整体状况，但这种趋势恰好与生成式 AI 工具的快速普及相吻合，求职者可以利用这些工具来简化职位申请流程。

根据 SmartRecruiters 收集的系统数据，“频繁求职者”（本文定义为每天提交 10 份以上、每月提交 50 份以上申请，或在同一小时内提交多份申请的求职者）的数量呈上升趋势，特别是在公共部门与社会服务、医疗卫生以及媒体与娱乐等行业。

但是数量越多并不代表效果越好。SmartRecruitors 的同一组数据表明，与普通求职者相比，“频繁求职者”实际进入面试阶段的概率要低 2 倍。这表明，单纯追求数量的方法可能无法有效帮助求职者获得考虑机会，尤其是当求职申请质量因此受损时。

在竞争日趋白热化的就业市场中，求职者之间的竞争比以往任何时候都更为激烈。然而，求职者使用 AI 工具的情况增多，似乎只是增加了求职系统中的干扰因素，却未能达到帮助他们获得空缺职位考虑机会的预期效果。

未来道路：以更精准的评估减少干扰因素

SAP 未来工作预测报告为招聘工作指出了两条可行的前进路径。如今，整个招聘体系显然正朝着“AI 对峙”的未来发展，其特征包括自动化程度不断提升、信任缺失日益加剧以及雇主和求职者双方收益逐渐减少。由于双方通过提高规模、速度和复杂程度来应对彼此，结果并非实现更精准的匹配，而是产生了更多干扰，并让人才与机遇之间的距离愈发遥远。也许现在是时候宣布“休战”，去探索另一种可能的未来。

在这种情况下宣布“休战”，并不意味着在招聘过程中摒弃 AI，而是意味着更审慎地运用它。企业不必继续投资监控、欺诈检测和日益激进的筛选机制，而是有机会将精力重新投入更能真实反映求职者潜力的信号，例如工作样本、技能评估和可验证的资质证书等更直接反映求职者成功能力的因素。若实施得当，这些方法既能减少干扰，又不会给本就感到不堪重负、精疲力竭的求职者增加更多负担。

这条前进之路并非没有挑战。它需要新的基础设施和信任标准，以及摆脱熟悉但日益失效的做法的意愿。但如果雇主和求职者都同意将质量置于规模之上，招聘工作便能回归到双向发现的本质。这将重建信任，让招聘过程不仅更高效，而且对所有参与者都更准确且更有意义。