Beggs是一位数据科学家兼求职者，她曾通过一个在线系统获得反馈，该系统会将职位描述与申请者的材料进行比对，以评估匹配度。虽然Beggs没有透露她使用的是哪款工具，但最知名的类似工具是Jobscan。

“如果我的工作是取悦机器人，”Beggs说，“即使我不喜欢AI生成的内容，也许机器会喜欢。”

Jobscan和类似应用的运作原理是，招聘委员会利用AI自动对候选人在申请追踪系统（ATS）中进行评分和排名。只有排名前10%到20%的申请者会被考虑，剩下的80%可能永远不会被看到。为了进入候选名单，申请者必须调整简历和求职信的格式，并填充符合ATS要求的关键词。

然而，这一假设并不总是准确。虽然部分组织确实采用自动排名，但也有许多招聘过程始终由人类亲自管理。

申请追踪系统的困境

申请追踪系统的基本功能是收集职位申请，协助招聘委员会审查，并跟踪申请者的面试和录用流程。一些系统还提供更多功能，如入职管理和自动AI筛选面试。

Greenhouse ATS公司的CEO Daniel Chait表示，关于这些工具存在许多误解，尤其是求职者方面。没有两个ATS是完全相同的，技术变化迅速，某个ATS中的AI工具今天可能这样工作，明天就不同。是否使用AI取决于具体产品及团队购买和使用的功能。

无论如何，只要申请者相信AI参与其中，他们就会用自己的AI去“对抗”它。

将求职命运交给声称能优化ATS的工具是个不稳妥的选择。一位招聘人员证明，即使Jobscan评分极差，她依然获得了十几次面试和一份录用通知。Jobscan的月费在30到50美元之间，公司并没有动力让你离开求职市场。

在低裁员、低招聘的经济环境下，情况更为严峻。职位发布稀少，诈骗和“幽灵职位”问题严重，部分州甚至考虑出台新法规应对。

求职者和雇主都感受到信任的崩溃。申请者投入大量时间却石沉大海，求职过程成了黑箱；雇主则收到大量几乎相同的申请，只能借助ATS的AI评分系统快速筛选。

Chait称我们正陷入AI恶性循环。“双方都有问题，都用AI解决自己的问题，但方式却让问题更糟。AI的使用越多，问题越严重，最终谁都得不到好处。”

人工筛选与AI筛选的对比

笔者采访了数十位招聘人员、人力资源经理及小企业主。一些人承认使用自动候选人排名，另一些则坚决否认。区别不在于组织规模或申请数量，而是哲学和文化差异。

东芝人力资源副总裁Kim Jones表示：“我们每份申请都会由人类审核。”她不反对申请者用AI润色材料，但“这并不能帮助通过ATS。”筛选主要依据职位要求、薪资期望及是否为再雇用人员等因素。

她见过面试阶段不当使用AI的情况。“你能听到停顿，甚至敲键盘声，然后他们给出冗长回答。”

另一家更依赖人工招聘的公司是Doist，这是一家小型全远程国际公司，职位一开放就会收到大量申请。

Doist的人事主管Nadia Vatalidis说，他们曾测试ATS排名的效果：将已录用职位的职位描述和申请材料输入系统，看看AI是否能筛选出同样的候选人。结果显示，在两次测试中，他们录用的人都未进入AI筛选的候选名单。虽然部分面试者重叠，但表现良好的新员工未被AI选中。

不同的AI使用方式

设计师James Jacobsen五个月前开始求职，花费的时间几乎相当于一份全职工作。他知道AI无法匹敌他的创造力，但仍大量尝试使用AI。他用Claude和ChatGPT润色申请材料，确保符合职位描述，但效果有限。

他改变策略，利用Claude全程管理和跟踪求职过程。AI帮助他筛选职位、分析描述、记录信息，并根据工作类型、资历和薪资要求打分，推荐优先申请的职位。拒绝职位时，他会添加备注，方便AI提醒他原因。这样，他减少了搜索时间，找到更多优质职位。虽然获得了一些面试机会，但仍未收到录用通知。

他实际上构建了一个与ATS相反的系统——为求职者服务的跟踪系统。

他还请Claude和ChatGPT点评作品集，进行了长达六小时的改进。两天后接到潜在雇主电话，但仍未获得录用。

Chait表示，像Jacobsen这样的求职者在思考如何付出更多努力。“重复做同样的事不是答案。”

“这是我记忆中首次双方都不满意的情况，”Chait说，“这套系统根本不起作用。”他建议求职者不要盲目撒网，而是花时间研究潜在雇主，即使不是知名大公司。Kim Jones也提到，几乎看不到求职信，提交求职信的申请者更容易脱颖而出。建立人脉在当今求职市场依然是被低估的技能。

Chait最后提醒求职者：“问题不在你，而在系统，这个系统很糟糕。”