基于问卷调查与半结构化访谈的人工智能背景下HR 招聘模块员工技能再造研究

一、引言

1.1 研究背景

数字经济下，人工智能重塑人力资源管理各模块，招聘作为 HR 核心职能成为 AI 落地重要场景。《中国 HR 科技行业发展报告（2024）》显示，截至 2024年国内 72% 企业在招聘中引入 AI 工具，涵盖智能简历筛选、AI 初面等。问卷数据验证此趋势： 85.7% 受访者使用 ChatGPT、DeepSeek 生成岗位 JD 或优化面试通知， 42.9% 所在企业引入MOKA 等智能简历筛选系统。访谈中，猎头岗受访者提及，公司用自研 AI 生成 JD，互联网大厂前招聘岗受访者表示曾用内部 AI 初筛简历，但AI 初面因缺乏交互性导致候选人体验差。

AI 普及并非简单工具替代，而是对 HR 工作内容、技能结构与角色定位的系统性重构，催生技能再造需求。现有研究多聚焦AI对招聘效率的提升（黄伟军等，2023）或伦理风险（李佳琪，2022），但针对 HR 技能再造的实证研究较匮乏，尤其缺乏基层 HR 技能需求与痛点分析。问卷显示超 70% 受访者为基层岗位从业者，访谈中基础人事岗受访者指出，基层 HR 技能缺口集中在 AI 指令设计、数据解读等基础层面，与管理岗位差异显著。

1.2 研究意义

1.2.1 理论意义

本研究丰富 AI 与人力资源管理交叉领域成果，结合问卷数据与访谈案例，从“技能再造”视角构建AI 时代HR 招聘岗位能力模型。该模型新增AI 伦理合规、跨部门沟通等维度，弥补现有研究对微观个体技能适配性关注不足的缺陷，为后续理论研究提供参考。

1.2.2 实践意义

本研究为HR 从业者提供明确技能提升方向（鉴于问卷调查 89.1% 受访者认为 AI 工具操作与数据分析能力需优先提升），为企业设计含专项基金、弹性学习时间的 AI 培训体系提供参考，还能推动高校人力资源管理专业课程改革，例如受访招聘岗位员工建议新增 AI 伦理、智能招聘系统实操课程，实现人才培养与市场需求接轨。

1.3 研究方法与对象

1.3.1 研究方法

本研究采用“半结构化访谈+ 问卷调查”混合方法。在访谈基础上设计涵盖“AI 应用现状”、“技能需求”以及“挑战与建议”的问卷，回收有效问卷364 份；选取 10 位不同职位、工龄的 HR 从业者开展访谈，了解其 AI 使用场景、技能缺口与培训需求。问卷含客观选择题，如：AI 应用频率、学习成本预期等。与主观开放题，如：技能再造困难、政策建议等。通过编码分析提取关键信息，确保结论全面性与代表性。

1.3.2 研究对象

研究对象涵盖 19 个省市 364 位 HR 从业者及 10 位深度访谈对象，样本特征如下：

从年龄与工龄来看，问卷受访者以 26~30 岁为主（超 80% 受访者位于该年龄区间），工作年限 2~6 年；访谈对象年龄 22~34 岁，工龄 2~9 年，覆盖基层至人力副岗。

在职位与企业类型方面，问卷职位以 HR 专员、招聘专员为主；访谈职位含招聘管理岗、基础人事岗等，企业类型覆盖互联网大厂、国央企、外企等。就地域分布而言，问卷主要调研广东、、上海；访谈对象均来自，确保样本代表性。

二、AI 在HR 招聘模块的应用现状

2.1 应用场景与工具：集中于基础环节，工具依赖度

当前 AI 在招聘中尚未全流程渗透，主要集中于文本生成与优化、简历初步筛选、信息整理与分析 3 个基础环节，且以通用型 AI 为主，专业招聘 AI 系统应用较少。访谈中，猎头岗用腾讯元宝生成JD，基础人事岗用DeepSeek 优化文本，互联网大厂前招聘岗用内部 AI 初筛简历，但均表示 AI 仅用于基础环节，核心决策仍依赖人工。

问卷数据进一步验证了上述观点。在文本生成与优化上， 85.7% 受访者使用AI 生成 JD、面试通知， 30.2% 认为 AI 可节省 30% 以上时间， 15.6% 表示优化后候选人回复率提升 10%～20% ，与猎头岗受访者“ ^∘AI 生成 JD 需人工调整适配企业需求”的体验一致。

在简历初步筛选环节， 42.9% 问卷受访者所在企业引入智能筛选系统，但85.7% 表示结果需人工二次复核，核心原因是 AI 无法识别简历造假、难以匹配文化契合度，如：管理岗受访者举例“AI 无法识别专升本学历隐瞒，需人工核查学信网等平台或外聘背调人员进行候选人身份信息核实”。

在信息整理与分析方面， 31.6% 问卷受访者有过利用 AI 提取关键词、生成薪酬数据的经理，但 78.3% 强调 AI 生成数据仍需人工验证来源，如：人力副岗受访者提及“需结合企业实际校准数据”。

整体而言，AI 在 HR 招聘模块中以“辅助工具”这一角色定位为主， 72.5% 问卷受访者对AI 依赖度为“低- 中等”，尚未出现AI 主导招聘核心环节的情况。

2.2 应用瓶颈：技术成熟度、安全风险与算法偏见三重制约结合问卷调查与半结构化访谈，AI 在招聘应用中的核心瓶颈有三

一是技术成熟度不足，68.9% 受访者认为 AI 在交互类环节表现不佳，如：在协调面试时间冲突这一情景中运作过于机械化，不够灵活、人性化。81.4% 的问卷受访者表示 AI 对软技能评估薄弱，候选人的沟通能力、同理心等软技能仍需人工补充判断。访谈中互联网大厂前招聘岗提及，“AI 初面机械提问、无交互反馈”，管理岗受访者还表示了AI 约面成功率低这一AI 作业短板。

二是个人信息安全风险，71.4% 问卷受访者表示企业因担忧候选人敏感信息泄露，不愿将核心数据上传外部 AI，仅允许非核心环节使用且需人工加密。访谈中管理岗、基础人事岗受访者均提及“招聘涉及大量个人信息，仅使用企业内部AI 工具用于非核心环节”

三是算法偏见风险， 59.3% 问卷受访者提到 AI 筛选偏好名校背景， 38.7% 发现 AI 存在性别或年龄歧视，需人工调整参数以规避歧视问题。基础人事岗受访者提及“AI 过度依赖名校标签，需人工重新评估边缘候选人”。

三、AI 对HR 招聘模块员工技能需求的影响

3.1 核心技能需求的结构性变化

AI 推动 HR 招聘技能从“事务执行型”向“人机协同型”转变结合问卷调查以及半结构化访谈的结果，我们总结出了HR 需重点提升的四类能力。同时，随着AI 技术的迭代，又新增了AI 伦理合规能力这一对招聘岗HR 的能力要求：第一类是 AI 指令优化与工具协同能力， 76.2% 问卷受访者表示需要通过反复试错调整指令来确保输出内容的准确性以及对案例具有针对性，如：简历初筛环节中 HR 需补充“3 年网安经验”等细节来进一步筛选更加符合部门招聘需求的人才。与此同时，HR 还需掌握多工具协同技能，如：DeepSeek 整理数据、腾讯元宝生成 JD、Napkin 生成可视化模型等；访谈中人力副岗受访者强调“指令设计影响AI 输出”，猎头助理岗受访者提及“调整指令可精准匹配人才画像”。

第二类是候选人深层评估与人际沟通能力，83.5% 问卷受访者表示候选人软技能需人工面试评估， 67.2% 提到需结合AI 初筛结果反馈技术岗或自行补充指令，以改善 AI 生成结果缺乏对具体案例的针对性这一问题。访谈中某网安企业人事专员分享“有过 AI 标记高匹配候选人，但因价值观不符最终未录用的情况”，45.8% 问卷受访者表示“需解答候选人对AI 初面的疑问，避免降低应聘意愿”。

第三类是数据解读与决策辅助能力， 79.4% 问卷受访者表示需解读 AI 生成的简历匹配率、招聘周期预测等数据以优化策略，如：分析初筛通过率与录用率偏差调整参数；访谈中某猎头公司人力副经理通过 AI 发现某学历背景候选人留存率低，调整评估权重后留存率提升 15% 。

第四类是问题解决与灵活应变能力， 68.7% 受访者表示遇候选人爽约、岗位需求调整等情况时 AI 缺乏应变协调能力，需人工制定方案；访谈中原大厂招聘岗员工通过协调资源、筛选存量人才库解决 AI 计划时效不足问题，某网安企业人事助理提及“需人工核查AI 测评争议”。

此外，AI 伦理合规能力成为关键—— -75.3% 的问卷受访者表示需掌握信息加密、算法公平性核查方法；访谈中某大厂招聘经理强调 AI 工具需符合《个人信息保护法》，某国企人事经理提及需定期检查AI 筛选逻辑，防止隐性歧视。

3.2 不同层级 HR 的技能需求差异

对于基层 HR（人事助理、招聘专员等）， 91.2% 的基层受访者表示需提升AI 基础操作、简单指令设计能力，如：通过 ChatGPT 生成面试通知；访谈中，某网安企业人事助理坦言“不会设计跨境招聘需求指令”，她的同事则希望学习数据基础解读方法。

对于中层管理岗（招聘经理、人力副经理等）， 87.6% 的中层受访者表示需掌握 AI 应用策略制定、算法风险管控能力；访谈中某大厂招聘经理结合用人目标制定“技术岗筛技能关键词、职能岗评软技能”的方案，某国企人力副经理提及需建立AI 结果复核机制、协调跨部门优化指令。

四、HR 招聘模块员工技能再造的挑战与支持体系构建

4.1 技能再造面临的核心挑战

第一个挑战是培训资源缺位且针对性不足， 69.5% 的问卷受访者表示难以获取系统的 AI 培训资源，基层反映通用课程多、实操课程少，中层缺乏策略与风险管控进阶培训；仅14.3% 企业提供系统培训，且多为线上录播课，缺乏实操演练。第二个挑战是工作时间紧张导致学习精力不足，78.2% 受访者表示旺季日均工作超 10 小时，淡季也需处理日常事务；访谈中原大厂招聘岗员工校招季日均组织十几场面试，某网安企业人事专员仅能碎片化学习且效果差。

第三个挑战是学习成本压力制约技能提升， 43.7% 受访者表示专业 AI 课程单价超 300 元，基层薪资低加剧压力；中层需自行购买数据分析工具权限，企业很少支持；访谈中某猎头助理犹豫报名 399 元可视化课程，某国企人力副经理提及外部咨询服务收费高。

第四个挑战是传统工作思维转变困难， 58.9% 的问卷受访者习惯传统模式，对 AI 协同抵触；基层易陷入工具依赖，中层担忧数据安全与公平性；访谈中某国企人事专员宁愿手动筛选简历，认为人机协同办公模式适应过程耗费精力；某大厂招聘经理按传统标准复核AI 结果，未发挥效率优势。

4.2 多层面技能再造支持体系构建

针对上述挑战与不同层级 HR 技能需求差异，HR 从业者需主动转变思维，将技能再造纳入职业规划，基层优先学习 AI 基础操作，并及时在招聘场景中进行实操，如：通过免费平台学习 ChatGPT 生成 JD；中层聚焦 AI 使用策略以及风险管控，如：通过行业报告了解趋势；同时优化碎片化学习，如：每周掌握 1 个工具、通勤听案例播客、午休实操指令；建立学习笔记记录问题与方案，公司条件允许的话，还可以定期针对自己的疑问与技术岗进行交流沟通。

企业需承担主体责任，搭建针对性培训体系，如：基层开展实操工作坊、中层组织策略研讨会等；优化时间与成本支持，如：淡季设固定学习时间进行员工AI 技能培训、设专项基金报销课程费等；并建立激励机制，如：将 AI 应用纳入绩效考核，如缩短招聘周期 10% 加分。

高校需调整人力资源管理专业课程体系，新增智能招聘系统应用、AI 招聘伦理等课程并引入模拟平台实操，并加强校企合作，如：共建实习基地、安排学生参与AI 招聘项目等，同时邀请企业HR 担任导师走进高校分享实践经验。

社会机构需发挥资源整合优势，搭建公益培训平台，如：由行业协会联合HR 科技企业推出免费课程并配备案例库与 AI 工具；建立技能交流社区，如：鼓励分享经验、组织线上挑战赛等；还需规范培训市场，如：制定课程标准、推动培训机构推出分层套餐等，从多维度协同发力，构建 HR 招聘模块员工技能再造支持体系。

作者简介：殷天然（2006- ），女，汉族，籍贯：天津，在读院校：，学历：本科，专业：人力资源管理，研究方向：HR 数字化转型。