夜雨聆风
编者按
KTL人才实验室一直关注招聘行业的发展，也始终希望连接高质量的人才与优秀的企业。但我们关心的不只是“找到人”和“完成招聘”。我们也在持续思考：如何提高招聘效率，如何在企业与人才之间建立更多信任，以及如何让每个人的能力被真正看见，并在合适的组织中得到发挥。
AI正在为招聘带来新的可能。它可以帮助我们更快地搜索和整理信息、减少重复工作、提升流程效率；而对人的理解、判断与信任，依然需要由人来完成。我们相信，更好的招聘不是让技术取代人，而是让AI帮助招聘者提高效率，把更多时间留给真正重要的沟通与决策。基于这些关注，KTL也在持续跟踪国内外招聘行业的研究、数据与实践。
本期想与大家分享的是全球招聘管理平台Ashby于2026年发布的《The State of Startup Hiring》行业报告。该报告研究了超过1,200家风投背景的初创公司，覆盖3.2万次录用和1,100万份求职申请，为我们观察AI应用、人才寻访、远程招聘和招聘团队价值提供了一个有意义的海外样本。由于原报告以英文发布，我们对其中的核心数据和结论进行了中文整理，并结合KTL对招聘行业的理解作出进一步解读。本文不是对原报告的逐字翻译，也欢迎对完整研究方法和数据细节感兴趣的读者阅读英文原版。
希望这份中文解析，能够为国内招聘从业者、企业管理者和所有关注人才发展的人，提供一些新的信息与思考。
2026年2月，全球招聘管理平台Ashby发布《The State of Startup Hiring》报告，研究了超过1,200家风投背景初创公司，覆盖3.2万次录用和1,100万份求职申请。报告主要使用2025年的招聘数据，并按照企业规模划分为四组：
25人以下
25—49人
50—99人
100—300人
初创公司通常组织更轻、决策更快，也是新招聘工具和AI工作方式的早期采用者。因此，它们正在经历的变化，很可能也是整个招聘行业接下来需要面对的变化。
01.
AI已经从实验工具进入招聘主流程
截至2025年第三季度，Ashby平台中约60%的初创公司客户已经在招聘工作中使用AI。而且，公司规模越大，AI招聘工具的使用率越高：
25人以下企业：约43%
25—49人企业：约57%
50—99人企业：约66%
100—300人企业：约77%
多数企业目前会经常使用一到两个AI功能，约10%的企业已经同时积极使用五种以上的AI招聘能力。这些功能不再局限于生成职位描述，而是开始覆盖完整招聘流程：
人才搜索与主动寻访
求职申请初步筛选
候选人邮件生成
面试安排
面试记录与总结
候选人沟通
招聘数据分析与报告
这说明AI招聘的竞争重点正在发生变化。过去企业讨论的是“要不要使用AI”，现在更现实的问题变成了：
企业的招聘流程和数据，是否已经准备好让AI参与？
如果岗位画像本身不清楚、面试标准不统一、历史候选人信息没有被记录，AI只能更快地执行一个并不完善的流程。真正有效的AI招聘，首先需要清晰的招聘标准、结构化的数据，以及招聘者和用人经理持续提供的反馈。
02.
AI不仅改变招聘，也在改变企业对人才的要求
AI正在成为越来越多职位的基础能力，而不再只是算法工程师或AI研究人员的专属技能。Ashby的数据显示，职位名称中直接包含“AI”的岗位比例，在观察期内从约2%上升到4%，实现翻倍；与此同时，约三分之一的职位描述已经提及AI。这种增长不仅发生在技术岗位，也开始出现在市场、销售、运营、产品和其他商业职能中。这意味着企业判断候选人的标准正在改变。未来很多职位可能不会直接叫“AI Manager”或“AI Specialist”，但企业会越来越关注候选人是否能够：
理解AI可以解决什么问题
使用AI改善自己的工作流程
判断AI输出是否可靠
将专业经验与AI工具结合
在效率提升之后承担更高价值的工作
对于招聘顾问而言，判断一个人是否“具备AI能力”，也不能只看简历里有没有出现AI关键词，而要进一步了解候选人如何真正使用AI、解决过什么问题，以及是否形成了新的工作方式。
03.
企业收到的申请越来越多，但“申请数量”不等于“有效人才供给”
报告显示，初创公司平均每完成一次录用，需要面对约300份以上的入站申请。
根据公司规模不同，每次录用对应的申请数量大约在298—348份之间。远程岗位的申请量更加明显。与需要到办公室工作的岗位相比，远程岗位平均会收到多约42%的申请。申请增加，一部分来自市场上更充足的人才供给，另一部分则来自AI降低了申请工作的成本。候选人可以更快生成简历、求职信，并在短时间内申请大量职位。与此同时，虚假候选人、身份问题以及与岗位匹配度很低的批量申请，也在增加企业的筛选负担。
因此，企业当前面对的核心问题，已经不再只是：
“怎样吸引更多人申请？”
而是：
“怎样从大量申请中识别真实、合适并且有意愿的人？”
招聘漏斗的瓶颈正在从流量获取转向信号识别。这也意味着，未来招聘系统和专业招聘顾问的价值，不只是帮助企业获得更多简历，而是建立更清晰的判断标准，找出真正值得投入时间的候选人。
04.
对于品牌知名度有限的初创公司，主动寻访仍然非常重要
入站申请是初创公司最主要的录用来源，但主动寻访仍然排名第二。在员工人数少于25人的初创公司中，大约30%的录用来自主动寻访。随着企业规模和品牌知名度提升，这一比例逐渐下降至约20%。相比之下，员工推荐在初创公司全部录用中约占15%，略低于所有规模企业约18%的整体水平。初创公司的候选人触达数据也并不差：
人才寻访邮件打开率约81%
回复率约19%
最终转化率约9%
这说明，即使企业品牌尚未建立，只要岗位本身有吸引力、人才画像准确、沟通足够有针对性，优秀候选人仍然愿意了解新的创业机会。对于早期企业而言，完全依赖发布职位和等待申请通常是不够的。特别是在招聘第一位当地员工、关键业务负责人、专业技术人才或新市场开拓者时，真正合适的人往往并不处于积极求职状态。这也是主动寻访和专业招聘顾问仍然不可替代的重要原因。
05.
更多面试不一定带来更好的招聘结果
Ashby的数据显示，初创公司每完成一次录用，平均会有约15名候选人进入面试。其中：
每录用一名技术人才，平均约18人接受面试
每录用一名商业人才，平均约13人接受面试
面试本身也构成了企业内部一项容易被忽略的成本。
对于技术岗位，25人以下的初创公司平均需要投入约21小时的面试官时间；到了100—300人的公司，这一数字可能增加至约29小时。商业岗位相对稳定，每次录用大约需要16—18小时的面试官时间。最终获得录用的候选人，通常需要花费约2.5—3小时参加正式面试；技术候选人的面试时间通常更长，约为3—3.5小时。这个数字还没有包括笔试、案例作业和面试准备时间。问题在于，面试次数增加，并不必然提高招聘质量。如果企业没有提前定义岗位能力、核心标准和否决条件，多轮面试可能只是让更多人重复询问相似的问题。招聘效率不等于减少所有面试，而是减少无法产生有效信息的面试。
更成熟的招聘流程应该在面试开始前完成三件事：
明确岗位真正需要解决的问题；
统一关键能力和评估标准；
确定每一轮面试需要获得什么新信息。
06.
远程岗位更受欢迎，但企业正在减少远程机会
远程岗位在申请量和Offer接受率上都表现出明显优势。报告显示，远程岗位整体Offer接受率比办公室岗位高约9%。其中：
远程技术岗位的Offer接受率约为79%，办公室岗位约为70%
远程商业岗位约为83%，办公室岗位约为80%
但是，一个值得注意的反向趋势是：初创企业提供远程选择的职位比例，已经从2023年初约77%下降到2025年末约61%。这说明候选人对远程工作的偏好仍然存在，但越来越多企业开始重新强调线下协作、组织文化、沟通效率和管理控制。远程办公正在从一种普遍福利，逐渐变成企业主动选择的组织模式。企业需要回答的不只是“候选人是否喜欢远程”，还包括：
这个岗位是否真正适合远程工作？
团队是否具备跨时区协作能力？
如何完成远程员工的文化融入？
如何管理不同国家的劳动关系、薪酬和合规？
远程招聘是否能够带来企业真正需要的人才？
对于跨国企业而言，“可以远程工作”也不等于已经建立了全球化组织能力。一个重要结论：越早引入专业招聘支持，早期企业招人越快。这份报告中，对招聘行业最有意义的一组数据，是招聘者参与对招聘速度的影响。在员工少于25人的初创公司中：
有招聘者参与的岗位，平均招聘周期约42天
没有招聘者参与的岗位，平均约62天
招聘周期缩短了接近三分之一。随着公司规模扩大，招聘者带来的速度差距有所缩小，但有招聘者参与的岗位，整体上仍然完成得更快。这并不只是因为招聘者可以帮助企业搜索简历。更重要的是，专业招聘人员通常会帮助企业：
将业务需求转化为人才画像
建立招聘流程和优先级
校准用人经理的判断标准
管理候选人进度和沟通节奏
发现薪酬、市场供给和岗位要求之间的矛盾
降低面试官和创始人的时间成本
当初创公司没有成熟招聘体系时，这种流程和判断能力带来的价值尤其明显。
KTL观察
AI不会简单替代招聘者，但会重新定义招聘者的价值。从这份报告可以看到，AI正在迅速接管招聘中的重复工作：搜索、整理、生成、记录、提醒和初步筛选。但与此同时，申请数量持续增加、岗位要求不断变化、远程与跨国招聘更加复杂，用人经理与候选人之间的信息差并没有自动消失。未来招聘行业真正稀缺的能力，可能不再是“谁能找到最多的简历”，而是：
谁能更准确地理解企业真正需要什么；
谁能从大量信息中识别有效信号；
谁能判断一个候选人的经验是否可以迁移；
谁能获得候选人的真实动机与信任；
谁能帮助企业在不同国家和文化中做出更合适的招聘决定。
AI能够让招聘流程更快，但“更快”只有建立在正确判断之上才有价值。对企业而言，未来更有效的模式，不是完全依赖AI，也不是拒绝AI，而是将AI的规模和效率，与招聘顾问的行业判断、沟通能力及信任关系结合起来。当招聘逐渐成为一套由数据、技术、流程和人共同组成的系统，专业招聘人员的角色也会从简历提供者，进一步转向人才顾问、市场研究者和组织建设伙伴。这或许才是AI时代招聘行业最值得关注的变化。
数据来源：Ashby，《The State of Startup Hiring》，2026 Talent Trends Reports。报告基于Ashby平台中的1,200多家风投背景初创企业、3.2万次录用及1,100万份申请。大部分数据来自2025年。需要注意的是，该报告主要反映Ashby客户的招聘情况，并不能代表所有国家、行业及初创企业。平台客户结构、企业所在地和技术行业占比，也可能影响数据结果。因此，本文将其作为观察全球初创企业招聘变化的重要样本，而非对整个招聘市场的绝对结论。
本文由KTL人才实验室基于公开报告整理及解读。
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本文由KTL基于公开资料整理，旨在观察中国企业出海及海外人才趋势，不构成新闻报道、投资建议或法律意见。事实信息以原始来源为准；部分内容经AI辅助编辑，并由人工核查与审阅。This article was compiled by KTL using publicly available information for the purpose of observing global expansion and talent trends. It does not constitute news reporting, investment advice or legal advice. Please refer to the original sources for factual information. Portions of the content were prepared with AI assistance and reviewed by a human editor.
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