当AI接手HR的流程工作，才会促成专业价值浮出水面。

01高涨的开发热情

哈喽各位亲——

先给各位看官致个歉，最开始想打造日更作者的猫叔，正在慢慢滑向周更作者甚至月更作者。

那猫叔最近忙啥去了呢？

答：最近开发热情高涨，在AI-code的帮助下搞适合HR用的小工具开发ing。

第一个是可以自动清洗考勤原始打卡时间表，叠加考勤制度自动统计补贴和扣款生成签字确认表的小工具；

第二个，是自动整理文件夹内的简历，形成求职者基本信息和招聘进度台账表格的小工具；

还有第三个，是让HR在提交当月考勤工资表前，先和上个月考勤工资表进行一次自动化体检，排查异常多发和漏发的小工具。（有兴趣的亲可以在文末看到界面示例）

这几个已经交付给公司团队使用了，收到夸夸以后猫叔开始飘飘然，于是乎，我就把目标瞄上了个大的：

【招聘与人才评估智能体】

但在干了几天以后，我不得不说，大概这个项目会一直停在我"待开发"的文件夹里了。

（实际上最初想做HR智能小工具开发，我想试的就是这个AI到底能不能接招聘的活儿。但等我说完我是怎么做的以后，大家或许就明白为何这个项目会暂停掉。）

02开工：项目拆解

我把整个招聘流程拆开，像拆高达一样，零件摆一桌。

第一个零件，岗位画像拆解。

我把公司历史招聘的所有岗位JD都喂给智能体1号，让AI来拆：哪些是必备条件硬门槛，哪些是优先加分项；

第二个零件，简历储备库。

最初我想的是用智能体2号去爬招聘网站，结果发现常规招聘网站的反爬机制还是很强的。卒。

接着我就打算用RPA来模拟人工操作，登陆者账号以后去批量下载指定关键词的简历。勉强可行，但下载的冗余噪音太多。卒。

最后选择的方式还只能人工先储备好待评估简历喂给它。

第三个零件，读简历。

常见的PDF、Word、EXCEL多种简历文件类型，好在此前的简历台账小工具里已经跑通了多类型文本的内容识别，读取率挺高。

读取内容后智能体3号一点点拆解信息，再按必备条件项、基本经历项、加分项、否决项等板块重新整理成统一结构，也可以理解为数据清洗。

第四个零件，初筛。

由智能体4号按JD拆出来的规则对简历内容评分，写匹配理由，写淘汰理由，标风险，做排序。

第五个零件，准备面试提问。

最后，智能体5号根据候选人经历自动生成时间空档期提问清单，项目细节追问清单，提前提醒HR哪些地方需要在面试时确认。

OK，五个工作流拆解完成，开始着手构建五个AI智能体。

（看到这，或许各位亲会觉得没毛病啊，怎么就会被停掉？）

03遇阻：定义之困

设想和很丰满，

这些以前被我们叫作日常招聘的动作，

正在变成一条条可以被系统执行的流程。

但让我停下来的，不是流程无法被跑通，而是清晰定义。

就拿第一步：岗位画像来说吧。

我突然发现，我需要先告诉AI，

在这些同类聚合拆解出的JD中，

哪些条件必须卡，哪些经历只是参考，

什么能力比学历更重要，什么风险不能放过，

否则它无从判断"什么叫合适的人"。

这些都还好说，但难度还在不断加码，

哪些高度相关的经历看起来漂亮其实没那么重要，

哪些亮眼业绩可能是虚假注水必须提前标注，

到底什么样具体的时间尺度叫做"跳槽频繁"……

它只能知道：你定义了什么，我执行什么。

这些东西，如果我不先说清楚，它其实没法真正开始工作。

那一刻我突然意识到一件事。

以前很多招聘工作里的模糊判断，

其实一直藏在HR的脑子里。

藏在HR和业务负责人一次次沟通里，

藏在"虽然简历里没写啥，但是这个人可以见一见"里，

藏在很多经验、直觉和模糊感受里。

但AI一接手，这些东西突然都必须被写出来。

你必须把你的模糊判断变成清晰的规则。

04AI，一定会让好HR变得更稀缺

坊间都说，HR是第一波受到AI冲击的工种之一。

很多人会低估HR的工作，

多半是因为他们看到的，大多是最表层的动作。

以招聘为例，发JD、收简历、约面试、催反馈、做表格。

这些事情看起来确实不复杂，甚至会让人觉得：

这不就是流程工作吗？流程工作不就是可以被AI替代的吗？

在做这个智能体之前我也是这样以为的。

但当AI真正开始接这些动作之后，你会发现

真正难的，却不是流程动作，而是判断。

AI很适合所有流程型内容，

它不会嫌烦，不会累，不会因为看了几十份简历之后开始走神。

初筛评分，它也很稳定。

只要规则清楚，它可以一直按同一套标准执行下去，

直到天荒地老，或者token耗光。

但问题来了。

规则谁来定义？

为什么一个候选人虽然分数不高，但你还是觉得值得见一面？

为什么另一个人履历很漂亮，你却总觉得哪里不太对？

为什么有的人能力很强，但你预判进这个团队后可能会出磨合问题？

这些地方，目前AI其实还回答不了。

05显性化的未来价值

所以，这个项目经历让我越来越觉得：

AI不是替代HR，而是逼HR把自己的专业显性化出来。

AI不会让好HR变便宜，AI会让只懂“网络乾坤大挪移大法”的人变便宜，AI更会让那些真正能定义规则、理解组织、产出判断标准的人变得更贵。

以前很多HR的价值，其实藏在忙碌的表象里。

忙着约面试，忙着催反馈，忙着看表格，忙着处理流程。

忙碌的表象就像潮水，遮盖住了裤衩子，大家都差不多。

但AI工作流进入具体场景之后，潮水被挤走，所有人都不能再只靠"忙"来证明自身价值了。

SO，

你能不能把一个模糊的业务场景，翻译成一套你所在公司真正有效的人才判断？

未来最贵的HR，可能不是那个最忙的人，可能不是那个掌握最多AI工具的人而是那个能告诉AI：在这个公司，什么样的真·人才标准，才值得被AI看见和评价。

（完）

叠甲：仅基于目前的AI现状，说不好最后一块直觉的阵地会在什么时候被AI拿下，因此有苦恼？等未来来了再说吧。