2026年招聘趋势报告：人工智能如何重塑招聘

招聘趋势报告：2026 人工智能如何改变招聘 更一致性的洞察力——同时保留公平性、同理心以及伟大招聘所依赖的人类存在。 首席执行官前言 在过去的几年里，招聘进入了其历史上最具变革性的时期之一。人工智能已经从一个遥远的概念转变为一种实际需求，重塑了工作流程、期望以及组织识别人才的方式。 今年的《招聘趋势报告》反映了进化的下一步。如今已是第三版，它清晰地展示了招聘团队如何适应——从候选人使用人工智能完成申请，到雇主使用人工智能重新为流程带来结构、一致性和清晰度。 随着人工智能和自动化重塑招聘，有一件事是确定的：即使是最智能的技术，如果不清楚“优秀”是什么样的，以及如何识别它，也无法取得成果。当团队知道“好”是什么样的——无论是更公平的流程、更强的能力信号，还是更一致的候选人体验——他们就能做出更好的决策并充满信心地行动。但如果缺乏这种清晰度，即使最好的工具也可能达不到预期。 研究发现了几种令人鼓舞的趋势： •在团队寻求更好方法以区分人类响应和人工智能生成内容时，重新关注真实性。 •在人类与自动化阶段之间进行周到的划分，领导者将决策权重高的任务保留给人类，并使用人工智能减轻早期阶段的工作量。 这一信念从一开始就指导着我们的工作。这就是我们设计旨在减少噪音、最小化偏见、发掘真正人类潜能的体验的原因。这就是我们持续投资于人工智能效率与人类洞察力的交叉点的原因——不是用前者取代后者，而是让两者达到更好的平衡。随着人工智能的普及，我们亲眼见证了，对许多团队而言，真正的挑战并非技术本身，而是确保人们能够负责任地使用它，并感到自己已做好准备、得到支持且充满自信。当技术支持人类判断而非与之竞争时，进步才会发生。 •持续向基于技能的评估和更以人为中心的人才招聘方法转变，其中展现的能力和潜力胜过传统资历。 •通过结构化面试、标准化标准和减少偏见策略，更深入地致力于公平。 •越来越重视候选人的体验，尤其是在数量不断上升的情况下，一致性和透明度变得更加重要。 综合来看，这些趋势表明招聘成熟度正在转变——这是一种认识，即未来并非仅由人工智能工具定义，而是由我们如何负责任地将它们与人类洞察力相结合来定义。 在Willo，我们相信招聘可以更快而不损失公平，可以更高效而不损失同理心，可以更数据驱动而不牺牲人类判断。我们的使命是帮助组织在流程中获得清晰度，以便他们的人员能够做出自信、包容的决策。 我希望今年的洞察能为您提供实用的指导，帮助您塑造您的招聘策略，并强化我们坚定持有的信念——最好的招聘发生在技术激发出人性最佳潜能之时。 欧文·坎莫恩联合创始人 & 首席执行官 结果概览 AI采用与真实性 公平性与结构 • 76.6%的团队遇到AI辅助应用 • 64.9%的AI使用率增加（52.1%略微增加，12.8%显著增加） • 70.0%的Willo客户现在定期使用智能功能 • 72.8%表达对招聘公平性的信心 • 69.6%采用结构化面试（最高公平性实践） • 50.0%进行偏见意识培训 •42.4%雇佣多元化面试小组 人领决策 简历依赖 • 78.7%说最终招聘决定必须保持人为领导 • 72.3%需要人类进行薪酬谈判 • 69.1%需要人类进行入职培训与文化融合• 0%相信自动化可以处理所有招聘阶段 • 59.6% 仍然主要依赖简历 • 40.0% 积极地从简历优先招聘中转变 • 10.1% 大都用替代方法取代了简历 信任与信号检测 0% • 67.7%信任行为面试并举例说明 • 61.3%重视文化契合与软技能 • 54.8%倾向于动手技能演示 • 21.5%信任作品集或工作样本 相信自动化可以处理所有招聘阶段 40% 都在积极远离简历优先的招聘方式 年度关键趋势：三年内有哪些变化 目录 首席执行官前言 引言：2026年数据有何显现第一部分：规模化真实性：日益增长的压力点第二节：人工智能作为辅助基础设施：团队如何真正使用人工智能第三节:人类拒绝交出控制权的地方第4节:行为和能力信号兴起第五章：通过结构而非意图实现公平第六节：基于人的简历优先世界中的招聘第七节：大规模下的候选人体验结论：以人为中心的智能时代关于Willo的常见问题 引言2026年数据有何显现 2026年的招聘正处于一个关键时刻：人工智能已经规模化应用，而团队正以非凡的深思熟虑来应对什么应该保持人类的。 现在四分之三的团队都会遇到AI辅助应用，他们正以更智能、更以人为本的评估方法做出回应。AI在招聘中已从实验阶段转变为必需品。简历仍然占主导地位，但40%的团队正在积极构建更好的替代方案。虽然采用速度在加快，但招聘专业人员正在划定清晰、自信的界限：没有一位受访者认为自动化应该做出最终决定。 今年的《招聘趋势报告》基于100多位招聘专业人士提供的2026年招聘统计数据以及250万份候选人访谈的见解。我们旨在探索几个关键问题：人工智能辅助申请如何影响招聘流程？人工智能在招聘中实际属于哪个环节？团队是否真正摆脱了对简历的依赖？公平性如何在良好意愿之外得到落实？以及团队在评估人才时最信任哪些信号？ 一旦我们分析了回复，出现了一组非常清晰且有时出乎意料的模式：跨多个问题的主题，反映了2026年招聘团队的真实经验。这些涌现的主题构成了本报告的骨干，描绘了团队如何在自动化与人类判断之间取得平衡的鼓舞人心的景象： 真实性是一个日益增长的压力点，但回应仍然不均衡：现在大多数招聘团队都遇到AI辅助申请；有些通过深度提问、技能测试和视频等方式进行 调整，而相当一部分人还没有采取具体步骤。 人工智能正逐步作为辅助基础设施被采用，而非决策者：大多数团队增加了他们对人工智能的使用，但以适度、有针对性的方式：摘要、组织、筛选支持——不是自动选择。 招聘团队划定了非常清晰的界限：某些阶段必须保持 人领：存在着压倒性的共识，面试，关系建立、谈判、入职和最终决定无法自动化。 行为与技能型信号现在胜过传统代理： 团队更信任真实案例、软技能、解决问题能力和动手演示，而不是仅仅依靠资质或工作经历。 公平性是通过结构和流程来实现的： 结构化面试、一致的评判标准、多元化的评审小组以及技能导向的工作流程正推动公平性的提升，而非被动意愿。 基于技能的招聘正在一个仍然以简历为主导的环境中兴起 环境：简历仍然被广泛使用，但向基于场景和基于技能的招聘正无可置疑地兴起。 团队如何应对AI辅助求职申请——一个日益增长的压力点 人工智能辅助的应用程序已成为现代招聘的组成部分。76.6%的团队至少偶尔会遇到人工智能辅助的应用程序。 过去偶尔出现的不寻常现象，已成为招聘团队必须积极应对的常规现象。AI辅助应用程序的普遍性本身并非问题所在。它只是要求团队改进其评估方法，以确保仍能发掘出真正的人类能力。 与其将此视为一种威胁，招聘团队似乎正在调整他们的流程，以恢复真实性并展现真正的人类信号。最常见的应对方式包括： •更新面试技巧以更深入地挖掘•添加技能型评估•修改问题使其更具个性、情境性或角色特定•训练团队识别人工智能生成的内容•增加使用视频评估•实施早期人工智能检测工具 现在，76.6%的招聘团队定期遇到AI辅助的候选人申请，曾经是异常情况的事，现在已成为新的常态。 值得注意的是方法的多样性。团队在过程中层层叠加多种策略，以创建“真实性检查点”。这些调整并非为了揭穿候选人，而是为了创造招聘情境，让真实的个人反应自然浮现。 包容性招聘和强有力的候选人体验现在密不可分。当招聘流程结构化，并且利用人工智能简化早期阶段任务时，模糊性减少，公平性增加，候选人面临的阻力也减小，尤其是那些转行或没有传统简历资历的人。 ,卢克·史密斯丰田（英国）人才获取与体验专家 第二节：2026年招聘团队实际使用AI进行招聘的场 所 人工智能的采用正在上升，但并非爆炸式增长。相反，它是稳定、实用且目标明确的。 当被问及人工智能的使用如何改变时: 数据显示了一种务实的使用模式。近三分之二的团队（64.9%）正在增加他们的AI使用，但大多数人是逐步进行的。这反映了一种深思熟虑的方法，即团队根据实际结果进行测试、学习和扩展，而不是急于一次性自动化所有内容。 团队在AI解决实际问题时使用它： 很明显，团队正在利用人工智能为人类判断创造更好的条件，而不是取代它。 •管理容量•总结长回复•标准化早期筛查•减少重复性任务•提高整体流程一致性 “ 2026年的人才招聘趋势预示着一个新时代，在这个时代，AI是一个强大的赋能者，但不是人类判断的替代者。我们面前的任务是利用AI提高效率，同时加倍关注公平性、真实性和基于技能的评估。超越简历，转向整体化、场景驱动的评估，将有助于我们识别适应性强、高潜力的人才，特别是来自多元化背景的人才。 通过落实公平并优先考虑候选人体验，我们可以组建不仅技术实力雄厚而且包容且富有韧性的团队。招聘的未来在于清晰度、信心，以及将最好的技术与人类洞察力的不可替代品质相结合。 克里·古文德，Smb加拿大领袖，微软 第三节：哪些招聘决策绝不应自动化 在确定由人类处理的最佳阶段时，层级关系不言而喻： 这些结果揭示了关于人类判断不可协商性的明确共识。排名靠前的阶段都要求同理心、细微差别和复杂的决策，这种决策同时平衡多个变量。 相反，早期筛选、背景调查和行政工作流程被视为非常适合自动化。 维洛的报告突出了科技与我们在保持人性方面的动态相互作用。招聘团队现在必须有意地保护和恢复过程中的真实性。以人为中心的招聘方法不再是自动的；我们必须有意地设计、完善和测试它们。 Anuj Rastogi,首席执行官，BackStretch 团队越来越信任候选人展现的，而不是他们所说的。 当被问及何为最可靠的才能指标时： 在Willo，我们拥抱基于技能的招聘运动，该运动认识到，与实际能力展示相比，传统资历的预测效度有限。但我们的数据显示出一个重要细节：现场演示胜过静态证据。 而投资组合排名最低（21.5%），带有例子的行为面试排名第一，达到67.7%，其次是实践演示（54.8%）和实时问题解决（53.8%）。 招聘团队不仅想要看到过往工作的证明，他们还想要看到候选人思考、适应并且在当下表现。 一个作品集展示了某人在未知条件下做过什么。实时评估展示了某人面对新颖挑战时能做什么。在一个AI增强工作的时代，实时演示已成为真正的能力最值得信赖的信号。 SECTION 5:如何能让招聘团队落实公平并减少偏见？ 当被问及团队对其招聘流程是否公平包容有多大的信心时： 这种自我意识至关重要。它表明团队认识到公平不是一种二元成就，而是一种需要不断完善的持续承诺。 72.8%的团队表达了一定程度的对公平性的信心这一事实是令人鼓舞的，但最大的部分承认有改进的空间。 结构化面试以显著优势位居榜首，这强化了公平性正日益通过可重复、一致的流程来实施，而非仅仅依赖培训或意识。 当每个候选人都面对相同的问题，根据相同的标准，由不同的小组通过基于技能的评估进行评判时，偏见影响决策的机会就少了。 这代表团队在如何处理公平性方面的一种成熟。公平性不仅仅是期望或价值宣言，它正被构建到招聘本身的体系结构中。 第六节：基于人的简历优先世界中的招聘 当被问及团队是否正在积极地将简历作为主要的筛选工具时： 这代表着有意义的方向性改变，而有10.1%的人已经很大程度上用简历替代了它，这证明了完全转型是可能的。 虽然近60%的团队仍然主要依赖简历，但几乎40%的团队正在积极远离它们。 这次转变反映了对招聘应该衡量什么的根本性重新思考。简历提供了一个狭隘的视角：获得的资格、担任的头衔、工作年限。它们记录了过去，但在预测未来方面却难以奏效。它们揭示了一个人做过什么，但很少告诉我们他们在压力下如何思考，如何应对挑战，或如何跨越差异进行协作。 团队正转向更具以人为中心、整体性的评估方法： •基于场景的评估，揭示解决问题的方法•单向视频，捕捉沟通风格和真实性•探测真实体验的