现代就业环境正在经历一场由人工智能（AI）加速采用和技能型招聘实践转变所驱动的快速而深刻的变革。在过去的几十年里，传统的招聘流程严重依赖于技能的替代指标——即学历和之前的职位。然而，这种方法往往忽略了那些可能缺乏正式资格但拥有出色能力的有能力的候选人。人工智能技术与对传统方法局限性的日益认识相结合，正在为一种更公平、更有效的系统铺平道路，该系统侧重于可证明的技能。这不仅仅是一种趋势；它正在从根本上重塑组织如何识别、招聘和发展人才的方式。
这种演变的核心在于人工智能超越肤浅指标并评估候选人实际能力的能力。特别是生成式人工智能，正在证明在简化简历筛选、识别技能差距，甚至主动寻找具有特定能力的的人才方面发挥着重要作用。麦肯锡的一份报告显示，71% 的组织已经在至少一个业务职能中使用生成式人工智能，而且这个数字正在迅速增长。这项技术并非旨在取代人类招聘人员，而是增强他们的能力，使他们能够专注于招聘流程中更具战略意义的方面。人工智能可以大规模分析简历，即使技能没有明确说明，也能识别相关技能，甚至可以评估文化契合度等定性属性，正如布鲁金斯学会的研究报告所强调的那样。此外，“数字足迹”——个人产生的在线数据——的兴起为人工智能提供了额外的数据点来评估技能和潜力，超越了静态简历的局限性。对于那些可能通过非传统途径（如在线课程或自学）获得技能的候选人来说，这尤其具有影响力。其好处不仅仅在于找到合格的候选人；技能型招聘通过创造公平的竞争环境，为那些可能被忽视的个人敞开大门，从而促进多样性和包容性。
然而，向以技能为先、人工智能驱动的方法的转变并非没有挑战。仅仅取消学位要求是不够的。一个全面的技能优先战略需要深入了解每个职位所需的具体技能，以及一个用于准确评估这些技能的强大系统。这正是人工智能真正闪耀的地方，它提供了大规模实现技能型招聘的可能性。各公司越来越重视对人工智能工具本身的熟练程度，有时甚至高于传统资格，这表明了劳动力市场需求的快速变化。对人工智能相关职位的需求激增，报告增长了 21%，而对这些职位的学位要求下降了 15%。然而，人工智能的影响并不局限于技术职位。生成式人工智能正在颠覆各种各样的工作，超过 30% 的工作可能受到影响，这需要侧重于对现有员工进行再培训和技能提升。这引发了人们对潜在的就业岗位流失的担忧，特别是对于初级工人来说，因为一些公司正在探索用人工智能取代他们。解决这个问题需要积极投资于工人再培训项目，重点关注人工智能和机器学习、客户服务、批判性思维和创造性解决问题等技能——这些技能一直被雇主确定为需求量大的技能。布鲁金斯学会强调，人工智能的未来影响不仅仅取决于技术本身，还取决于个人和机构选择如何利用它。此外，必须解决人工智能驱动的招聘流程中存在的算法偏见问题，以确保公平和公正，特别是对弱势群体而言，正如美国平等就业机会委员会（EEOC）正在积极努力执行算法保护措施。
展望未来，未来的工作将以劳动力生态系统和持续适应的需求为特征。人工智能正在加速这些生态系统的采用，需要政策考虑以解决工人与雇主之间不断发展的关系。转向技能优先招聘不仅仅是为合适的工作找到合适的人；它是关于建立一支能够应对不断变化的面向未来的劳动力队伍。新的研究表明，到 2030 年，数百万没有学士学位的工人可以获得更多的工作机会，这表明雇主态度发生了重大转变。教育机构也必须适应，认识到在人工智能时代，传统的写作技能变得越来越不重要，而应侧重于培养补充和利用这些新技术的能力。最终，人工智能和技能型招聘的成功整合需要一种全面的方法，涵盖技术、政策、教育以及对创造一个更公平和更具包容性的劳动力的承诺。这场变革正在进行中，那些拥抱这些变化的人将最能适应不断发展的工作世界。
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