你的下一位面試官，可能不是人

誰(shuí)能保證超級(jí)數(shù)字員工不是下一個(gè)AI落地的窗口

撰文|李嘉星

編輯|張薇

封面來(lái)源|元企AI

七月初，秋招開(kāi)始預(yù)熱。你投出去的下一份簡(jiǎn)歷，可能不是先被HR看到，而是先被一個(gè)AI員工讀完。

機(jī)器篩簡(jiǎn)歷并不新鮮。真正有意思的是，如果這個(gè)AI不只是幫HR篩一下簡(jiǎn)歷，而是像一個(gè)新入職的同事一樣，被交代一個(gè)目標(biāo)后，自己去找人、溝通、打分、匯報(bào)結(jié)果呢？

最近，元企AI推出了第一款產(chǎn)品“超級(jí)HR”。它不是一個(gè)只解決單點(diǎn)環(huán)節(jié)的工具，而是試圖像一個(gè)員工一樣接下任務(wù)：拆解崗位需求，去招聘平臺(tái)找人，看你的項(xiàng)目經(jīng)歷，給你打一個(gè)匹配分，再把“是否值得繼續(xù)溝通”的理由交給人類HR。

今年3月底，清華博士陳猛和他的大學(xué)室友、北大博士楊一博，正式啟動(dòng)了元企AI的創(chuàng)業(yè)。

這不是陳猛第一次創(chuàng)業(yè)。

在做元企AI之前，他已經(jīng)連續(xù)做過(guò)多個(gè)項(xiàng)目，經(jīng)歷過(guò)教育SaaS、鈉電池、車載光伏等方向。

也正因?yàn)殚L(zhǎng)期和企業(yè)打交道，陳猛對(duì)企業(yè)里的成本問(wèn)題很敏感。

“最近幾年和企業(yè)家聊天，大家最常聊的就是降本增效。與此同時(shí)，很多崗位也存在人的不確定性，比如請(qǐng)假、離職，有些很重要的崗位突然離職，會(huì)影響企業(yè)業(yè)務(wù)推進(jìn)。”這是陳猛與各個(gè)企業(yè)家交流后發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題。那么，企業(yè)有沒(méi)有可能擁有一個(gè)更穩(wěn)定的崗位形態(tài)，讓企業(yè)更穩(wěn)定，而且成本更低？

陳猛給出了他的答案。做一套像人的數(shù)字員工平臺(tái)。

先從招聘需求開(kāi)始。

陳猛告訴“未來(lái)人類實(shí)驗(yàn)室”，在調(diào)研中他們發(fā)現(xiàn)，獵頭或人力資源服務(wù)公司前段找人和溝通可能占掉大量時(shí)間。對(duì)HR和獵頭來(lái)說(shuō)，招聘前段的大量工作并不性感。找簡(jiǎn)歷、翻簡(jiǎn)歷、初篩、溝通、推進(jìn)面試、整理候選人，這些事耗時(shí)、重復(fù)，卻不一定產(chǎn)生最高價(jià)值。

如果這部分工作能交給AI，人的時(shí)間就可以被釋放到更需要判斷和關(guān)系處理的地方：理解業(yè)務(wù)需求、和客戶對(duì)齊崗位畫像、判斷候選人是否適合組織，以及促成最終成交。

很關(guān)鍵的一點(diǎn)是，它得像個(gè)人。用戶不是讓它“幫我篩一下簡(jiǎn)歷”，而是直接給它一個(gè)任務(wù)：我要招一個(gè)電子工程師。然后它自己拆任務(wù)、去平臺(tái)找人、篩簡(jiǎn)歷、看項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)、打分排序、匯報(bào)結(jié)果，再讓人確認(rèn)下一步。換句話說(shuō)，它不是嵌在平臺(tái)里的工具，而是圍繞“招到合適的人”這件事往前推進(jìn)。

但一個(gè)新員工剛?cè)肼殻膊豢赡艿谝惶炀屯耆尽Ｔ驛I對(duì)超級(jí)HR的理解也是如此。它不是一上來(lái)就變成一個(gè)滿分員工，而是需要在和企業(yè)的持續(xù)交互中，慢慢理解這家公司到底想要什么樣的人。比如同樣招產(chǎn)品經(jīng)理，有的公司更看重大廠經(jīng)驗(yàn)，有的公司更看重創(chuàng)業(yè)公司里從0到1把事情跑通的經(jīng)歷；有的崗位學(xué)歷是硬門檻，有的崗位項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)更重要。

AI員工市場(chǎng)

它還遠(yuǎn)不是一個(gè)完美員工。

“目前行業(yè)對(duì)數(shù)字員工存在兩個(gè)極端概念，一個(gè)是過(guò)度悲觀，一個(gè)是過(guò)度樂(lè)觀。”陳猛告訴“未來(lái)人類實(shí)驗(yàn)室”。他認(rèn)為短期內(nèi)，Agent可能主要解決局部的、重復(fù)的、可標(biāo)準(zhǔn)化的環(huán)節(jié)。之后才可能逐步進(jìn)入更完整的業(yè)務(wù)流程。不能因?yàn)榧夹g(shù)有缺陷就否定方向，也不能因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步就說(shuō)馬上能實(shí)現(xiàn)。

陳猛也承認(rèn)，客戶最關(guān)心的就是兩件事：幻覺(jué)和數(shù)據(jù)泄露。企業(yè)沒(méi)有的福利，AI不能憑空說(shuō)有；企業(yè)是單休，AI不能說(shuō)成雙休。企業(yè)交給數(shù)字員工的賬號(hào)和招聘數(shù)據(jù)，也不能被泄露或?yàn)E用。

超級(jí)HR只是一個(gè)開(kāi)始。元企AI接下來(lái)還想把這套能力復(fù)制到財(cái)務(wù)、法務(wù)、銷售等企業(yè)基礎(chǔ)崗位。它已經(jīng)完成種子輪數(shù)百萬(wàn)元融資，正在推進(jìn)天使輪融資。

它的長(zhǎng)期設(shè)想，是讓企業(yè)用自然語(yǔ)言生成不同崗位的數(shù)字員工。而一個(gè)AI進(jìn)入組織之后，能不能被管理、被限制、被評(píng)價(jià)，也能在出錯(cuò)時(shí)被追蹤，正是它能否在企業(yè)的業(yè)務(wù)流中落地的關(guān)鍵要素。

以下是“未來(lái)人類實(shí)驗(yàn)室”與元企AI創(chuàng)始人陳猛的對(duì)話，經(jīng)整理發(fā)布——

工具解決環(huán)節(jié)，員工解決任務(wù)

未來(lái)：你們?yōu)槭裁匆欢ㄒ阉袛?shù)字員工，而不是AI招聘工具？

元企AI：工具解決的是環(huán)節(jié)，員工解決的是任務(wù)。

普通工具可能幫你做一個(gè)環(huán)節(jié)，比如篩一下簡(jiǎn)歷、寫一段話、生成一份報(bào)告。但數(shù)字員工是任務(wù)導(dǎo)向的。你不是讓它“幫我篩一下簡(jiǎn)歷”，而是告訴它“我要招一個(gè)電子工程師”。它需要圍繞這個(gè)目標(biāo)，自己去拆解任務(wù)、找人、篩選、溝通、打分、總結(jié)，并把結(jié)果交付給人。

它更像一個(gè)線上員工。用戶不需要每一步都盯著它，它需要自己推進(jìn)任務(wù)，并在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)向人匯報(bào)。

未來(lái)：一個(gè)AI要做到什么程度，才算從工具變成了員工？

元企AI：我們希望它能夠像人一樣完成閉環(huán)。

現(xiàn)在市面上很多做超級(jí)數(shù)字員工的公司，其實(shí)做的是工作流，只能完成一些環(huán)節(jié)。比如RPA、淘寶客服這類，有很多地方需要人介入，不能自己閉環(huán)完成一個(gè)工作。

比如一個(gè)任務(wù)有A、B、C、D、E五個(gè)環(huán)節(jié)，它可能只能解決A、C、D，中間還有環(huán)節(jié)需要人介入。這樣效率提升就沒(méi)有那么明顯。

我們希望它像人一樣獨(dú)立完成一個(gè)閉環(huán)工作。比如我讓一個(gè)人類HR招一個(gè)財(cái)務(wù)或行政，他的目標(biāo)肯定是招到這個(gè)人為止。中間如果他對(duì)需求有誤解，再和我確認(rèn)、及時(shí)修正，但最后交付物應(yīng)該是一個(gè)完整候選人，而不是每一步都來(lái)問(wèn)我。

如果每一步都要打斷我，其實(shí)沒(méi)有給我省很多時(shí)間，甚至還挺耽誤事。

未來(lái)：它在哪些地方必須像人，哪些地方又不能太像人？

元企AI：像人的地方，是要能閉環(huán)工作，像一個(gè)聰明上進(jìn)的好員工。

不像人的地方，一個(gè)是人需要休息，但AI可以7×24小時(shí)實(shí)時(shí)在線響應(yīng)。另一個(gè)是成本。大規(guī)模商用必須把成本降下來(lái)。

比如一個(gè)資深招聘HR，年薪可能五六十萬(wàn)、六七十萬(wàn)。我們希望一年5萬(wàn)到10萬(wàn)元以內(nèi)，就能把這個(gè)成本包住。它可能能頂80%的資深HR，但成本只有那個(gè)HR的20%。這樣才是真正能幫到企業(yè)，而不是一個(gè)面子工程。

未來(lái)：如果把超級(jí)HR放進(jìn)一個(gè)真實(shí)招聘流程里，它具體做哪些事？

元企AI：它主要做招聘前段比較重復(fù)、低效、費(fèi)時(shí)間的工作。

比如從一個(gè)招聘漏斗看，可能一開(kāi)始有1萬(wàn)個(gè)人，其中對(duì)公司有意向的大概200個(gè)；這200個(gè)里面，公司感興趣的可能30個(gè)；這30個(gè)經(jīng)過(guò)幾輪溝通，雙方都OK的可能5到6個(gè)。

我們解決的是從一兩千人到三四百人，甚至到30人的這段工作。比如找簡(jiǎn)歷、篩簡(jiǎn)歷、判斷匹配度、做初步溝通、整理結(jié)果。最后候選人來(lái)不來(lái)，還要看HR怎么和他溝通，怎么推銷公司，怎么判斷價(jià)值觀是否匹配。

所以我們解決的是匹配工作，HR還是要做更高端的溝通、判斷和關(guān)系處理。

未來(lái)：那它現(xiàn)在不能做什么？哪些環(huán)節(jié)必須由人確認(rèn)？

元企AI：一頭一尾目前還需要人。

頭是招聘需求。HR本身不生產(chǎn)需求，很多需求來(lái)自老板或業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)。所以真實(shí)、明確的招聘需求，還是需要業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)或老板輸入。

尾是終面。AI可以幫你匹配簡(jiǎn)歷上的信息，但到最后合不合眼緣，或者一些軟實(shí)力，比如銷售的溝通情商、組織適配度，還是需要人做最終判斷。

目前AI可以通過(guò)簡(jiǎn)歷和初步溝通幫你兜住底線，但上限判斷仍然需要人。比如你希望銷售是嚴(yán)謹(jǐn)型、數(shù)據(jù)型，還是春風(fēng)化雨型，這種偏好需要人做最終決策。

唯一你會(huì)覺(jué)得它像AI的地方，可能是它回得太快

未來(lái)：現(xiàn)在外面很多AI產(chǎn)品都能聊天。你們?cè)趺磁袛嘁粋€(gè)數(shù)字員工是不是真的落地？

元企AI：我覺(jué)得不能只看它會(huì)不會(huì)聊天，而要看它能不能進(jìn)入真實(shí)業(yè)務(wù)流。

對(duì)招聘來(lái)說(shuō)，真實(shí)業(yè)務(wù)流不是回答幾個(gè)招聘問(wèn)題，而是從崗位需求開(kāi)始，去找人、篩人、溝通、打分、匯報(bào)結(jié)果。它要能把這些事情串起來(lái)。

我們現(xiàn)在更偏產(chǎn)品，不是自己做底層模型。模型層調(diào)用市面上成熟的大模型，重點(diǎn)是在應(yīng)用層、上下文、長(zhǎng)期記憶和成本控制上做工作。

如果一個(gè)資深HR自己用大模型手搓一個(gè)AI招聘產(chǎn)品，產(chǎn)品力可能也能接近我們。但直接用大模型非常耗token，而且它不會(huì)長(zhǎng)期記住你的偏好，每次都要重新磨合。

我們要做的是讓它記住企業(yè)的偏好，降低調(diào)用成本，讓它真正變成一個(gè)可以長(zhǎng)期使用的產(chǎn)品。

未來(lái)：你們?yōu)槭裁吹谝徊较确?wù)獵頭、招聘團(tuán)隊(duì)，而不是直接服務(wù)所有中小企業(yè)？

元企AI：因?yàn)楂C頭、招聘團(tuán)隊(duì)有批量重復(fù)需求，而且付費(fèi)意愿更強(qiáng)。

一個(gè)十幾二十人的中小企業(yè)，正常一年可能只招六七個(gè)人。讓它花一萬(wàn)多或三萬(wàn)塊買一個(gè)專業(yè)版，并不一定劃算。老板自己空的時(shí)候看一看，也能處理。

但獵頭不一樣。獵頭招得越多，賺錢越多。他們有大量招聘需求，也有很強(qiáng)的效率訴求。大廠的專門招聘團(tuán)隊(duì)、快速擴(kuò)張的創(chuàng)業(yè)公司招聘團(tuán)隊(duì)，也有類似需求。

我們的最終目標(biāo)是服務(wù)中小企業(yè)，但中小企業(yè)不會(huì)在A公司買AI招聘、B公司買AI法務(wù)、C公司買AI銷售。我們希望未來(lái)把AI人力、財(cái)務(wù)、銷售、品宣做成一個(gè)綜合崗產(chǎn)品。到那個(gè)時(shí)候，中小企業(yè)過(guò)去可能要找四五個(gè)員工，未來(lái)找我們一家，就可以覆蓋很多基礎(chǔ)崗位需求。

未來(lái)：一個(gè)普通求職者，可能會(huì)最先感受到什么變化？

元企AI：最直接的是響應(yīng)速度。

比如你問(wèn)加不加班、出差頻率、五險(xiǎn)一金，過(guò)去可能要等HR幾個(gè)小時(shí)，甚至等到周一。AI如果提前知道這些信息，就可以7×24小時(shí)及時(shí)回答。

人類HR處理10份簡(jiǎn)歷時(shí)，可能還能高效、溫柔地回復(fù)你；處理100份時(shí)，可能就會(huì)疲憊、出錯(cuò)。但AI處理10份還是100份，標(biāo)準(zhǔn)都不會(huì)變。

這對(duì)求職者來(lái)說(shuō)，體感會(huì)更好。一方面能感受到公司更及時(shí)的回應(yīng)，另一方面也能更快判斷自己和崗位是否匹配。

未來(lái)：求職者會(huì)知道自己正在和AI溝通嗎？

元企AI：從我們現(xiàn)在的演示看，它回答得還蠻像真人。比如加不加班、出差頻率這些問(wèn)題，唯一讓你覺(jué)得它像AI的地方，可能是它回得太快。

但我們作為商用產(chǎn)品，會(huì)對(duì)規(guī)則限制得很死。比如公司沒(méi)有的福利，它不能亂說(shuō)；月薪8000的崗位，它不能隨便承諾能開(kāi)到2萬(wàn)。它可以不知道，但不能亂說(shuō)。

未來(lái)：如果一個(gè)人學(xué)歷一般，但項(xiàng)目經(jīng)歷很好，AI會(huì)不會(huì)把他誤傷？

元企AI：這取決于用人團(tuán)隊(duì)給AI的需求是否明確。

比如老板到底更看重大廠背景，還是更看重創(chuàng)業(yè)公司里一個(gè)人hold住完整鏈路的經(jīng)歷？學(xué)歷是必須項(xiàng)，還是加分項(xiàng)？項(xiàng)目經(jīng)歷是必須有某類技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，還是加分項(xiàng)？這些都要先講清楚。

AI會(huì)把這些需求拆成多維度評(píng)分。比如英語(yǔ)能力對(duì)出海項(xiàng)目可能占30%到40%，但對(duì)中后臺(tái)崗位可能只占5%到10%。如果第一批簡(jiǎn)歷不OK，人也可以反饋給AI，AI會(huì)調(diào)整打分項(xiàng)。

傳統(tǒng)篩簡(jiǎn)歷可能更像關(guān)鍵詞匹配，但AI可以看項(xiàng)目經(jīng)歷里的語(yǔ)義。只要候選人把項(xiàng)目寫在簡(jiǎn)歷上，AI就能識(shí)別并判斷匹配度。

但它也有邊界。如果候選人簡(jiǎn)歷上沒(méi)有寫出來(lái)，AI可能會(huì)把他掛掉；而人類HR通過(guò)電話追問(wèn)，把隱藏經(jīng)歷問(wèn)出來(lái)，這件事目前AI還不一定能做到。

未來(lái)：那正在做HR的人應(yīng)該擔(dān)心什么？

元企AI：我覺(jué)得不是簡(jiǎn)單說(shuō)替代HR，而是把HR從低效重復(fù)工作里解放出來(lái)。

AI更適合做匹配、初篩、整理這些前段工作。人類HR還是要做更復(fù)雜的溝通、判斷和關(guān)系處理，比如理解業(yè)務(wù)需求、判斷候選人和組織是否適配、把公司推銷給候選人。

未來(lái)可能被淘汰的，不是HR這個(gè)崗位，而是不會(huì)用AI的人，或者用AI比較晚的人。用得早的人，會(huì)先享受到效率提升。

越像員工，越需要被管理、審計(jì)和限制

未來(lái)：數(shù)字員工越像人，是不是也越需要被管理？

元企AI：是。尤其是商用產(chǎn)品，安全性非常重要，甚至是生命線。

免費(fèi)產(chǎn)品出錯(cuò)，大家可能覺(jué)得好笑。但如果用戶一年花3萬(wàn)塊錢買一個(gè)AI產(chǎn)品，它出錯(cuò)，輕則退款，重則產(chǎn)生聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。

所以我們從公司成立第一天，就把安全性寫進(jìn)準(zhǔn)則里。比如AI在招聘軟件上回答問(wèn)題，不知道就不能回答。它可以不知道，但不能亂說(shuō)。

未來(lái)：客戶最擔(dān)心它出什么錯(cuò)？

元企AI：一類是幻覺(jué)。比如企業(yè)沒(méi)有的福利，AI不能憑空說(shuō)有；崗位月薪8000元，它不能承諾2萬(wàn)元；公司是單休，不能說(shuō)成雙休。

另一類是數(shù)據(jù)安全。招聘里會(huì)涉及賬號(hào)、簡(jiǎn)歷、候選人信息、搜索記錄，這些信息不能泄露，也不能被濫用。

未來(lái)：你們?cè)诎踩嫌心男┚唧w措施？

元企AI：首先沙盒我們會(huì)做。我們服務(wù)不同獵頭，他們之間的簡(jiǎn)歷信息不重疊。包括訓(xùn)練大模型，我們用的是脫敏后的用戶行為，而不是簡(jiǎn)歷本身。

云端會(huì)做相應(yīng)部署。未來(lái)面對(duì)一些大客戶，我們也會(huì)支持本地部署模型，這樣資料根本不會(huì)上云，可以保存在公司內(nèi)部。所以我們現(xiàn)在用很多國(guó)產(chǎn)開(kāi)源模型，也是因?yàn)槲磥?lái)希望服務(wù)需要本地化部署的公司。

另外，算法層面也會(huì)做一些安全提升。我們的技術(shù)負(fù)責(zé)人之前做過(guò)一些算法研究，比如數(shù)據(jù)離散化處理、數(shù)據(jù)加密等。基礎(chǔ)安全能力，商用產(chǎn)品肯定會(huì)做；一些已經(jīng)公開(kāi)發(fā)表的核心算法，后續(xù)也會(huì)運(yùn)用進(jìn)來(lái)。

未來(lái)：Gartner提醒過(guò)，很多Agent項(xiàng)目可能因?yàn)槌杀尽r(jià)值和風(fēng)控問(wèn)題被取消。你們?cè)趺幢苊庾兂伞癮gent washing”？

元企AI：我們也認(rèn)同這個(gè)判斷。確實(shí)有很多AI應(yīng)用看起來(lái)很fancy，但不是真實(shí)需求，也不是可持續(xù)付費(fèi)的東西，而且沒(méi)有很深壁壘。

比如AI PPT，去年很火，剛出來(lái)時(shí)用戶數(shù)很多。但今年很多做AI PPT創(chuàng)業(yè)的公司已經(jīng)沒(méi)有那么強(qiáng)的存在感。因?yàn)樗苋菀妆怀a(chǎn)品生命周期也比較短。

我們公司成立之初就想好，要做產(chǎn)品矩陣，也要持續(xù)進(jìn)化。比如我們現(xiàn)在比市面產(chǎn)品領(lǐng)先3到6個(gè)月，等別人摸清我們的產(chǎn)品后，我們已經(jīng)進(jìn)化到下一層，和其他公司保持代際差別。

很多所謂AI招聘產(chǎn)品，其實(shí)是過(guò)去SaaS公司或RPA產(chǎn)品重新包裝出來(lái)的。比如五六年前淘寶客服可以回答幾天發(fā)貨、女裝尺碼，五年后還是只能回答這些問(wèn)題，因?yàn)樗举|(zhì)上是配置知識(shí)庫(kù)，不是自我學(xué)習(xí)和進(jìn)化。

我們要做數(shù)字員工基座，讓它有持續(xù)進(jìn)化能力。對(duì)我們來(lái)說(shuō)，關(guān)鍵不是包裝成Agent，而是能不能進(jìn)入業(yè)務(wù)流、能不能持續(xù)交付、成本能不能降下來(lái)。

未來(lái)：你們?cè)趺纯磾?shù)字員工的長(zhǎng)期趨勢(shì)？

元企AI：我覺(jué)得將來(lái)Agent會(huì)是人手一個(gè)。

但實(shí)際情況是，誰(shuí)先把產(chǎn)品打磨得更好，誰(shuí)更懂用戶，誰(shuí)的成本最低，誰(shuí)才能真正鋪開(kāi)。

很多大廠有資金、數(shù)據(jù)和資源優(yōu)勢(shì)，但它們也有歷史包袱。我們和大廠是差異化競(jìng)爭(zhēng)。大廠更多瞄準(zhǔn)大中型客戶，我們更希望做AI平權(quán)，服務(wù)中小用戶。

基礎(chǔ)藍(lán)領(lǐng)工作和基礎(chǔ)白領(lǐng)工作，未來(lái)一定會(huì)被AI和機(jī)器人影響。AI應(yīng)用會(huì)影響基礎(chǔ)白領(lǐng)工作，機(jī)器人會(huì)影響基礎(chǔ)藍(lán)領(lǐng)工作。這是一個(gè)大的方向。但具體誰(shuí)能跑出來(lái)，還是要看產(chǎn)品能不能真實(shí)落地。

你如何看待超級(jí)數(shù)字員工的發(fā)展趨勢(shì)？

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