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从辅助工具到智能决策，大模型如何改变人才选拔方式？

来源：晰数塔互联网快讯时间：2025年06月14日 16:26

采访嘉宾｜程鹏，阿里巴巴技术专家

编辑 | Kimmy

随着大模型应用不断拓展，企业人力资源管理成为新的落地热点场景之一。从招聘流程的自动化筛选，到培训内容的个性化生成，再到能力评估的标准化量化，越来越多的 HR 系统正在从“辅助工具”向“决策辅助”演进。

不过，技术路线虽然看上去成熟，并不意味着落地就容易。面对复杂的组织流程、多元的岗位需求以及公平性等敏感问题，AI 在人才管理领域的落地仍处于摸索阶段。

近日，我们与阿里巴巴技术专家程鹏围绕大模型在人才选拔与培养中的应用进行了简单交流。他长期负责阿里巴巴集团和蚂蚁集团考试培训系统，主导并设计了基于数字人的实时 AI 面试产品，支撑了达摩院世界数学竞赛、各类浙江省社会化认证、各类淘天 & 支付宝 & 饿了么全体商家的考核培训等。在传统产品 AI 化、AI Agent 应用设计、分布式系统设计、高吞吐量系统架构设计、计算机安全、逆向开发等领域有较多经验。

6 月 27～28 日，在即将于北京举办的 AICon 全球人工智能开发与应用大会上，程鹏将发表演讲《大模型在企业人才选拔和培训中的深度实践》，分享大模型在人才管理流程中如何落地，包括技术方案、挑战与应对策略，以及可量化的业务成效。相关方案已在多家大型企事业单位落地实施，覆盖招聘、培训和测评等多个环节。

敬请期待：

https://aicon.infoq.cn/2025/beijing/presentation/6490

InfoQ：当前大模型在企业人力资源领域的应用逐渐增多，您认为 AI 在人才选拔与培养中最具颠覆性的价值体现在哪些方面？

程鹏：AI 在人才选拔与培养中的颠覆性价值主要体现在三个方面：

效率颠覆：通过简历分析、简历自动筛选、简历智能评估、AI 面试和智能评估报告，极大的缩短了招聘的周期，降低了整个流程的人工成本。例如，原先的传统招聘流程，成功入职 1 个人，可能需要招聘助理、各个环节的面试官、HR 等大量的人力投入，现在仅需在少量必要环节投入少量人力即可。

个性化：基于员工能力图谱和职业发展路径预测，AI 可为个体定制学习、培训方案。例如，通过分析历史表现数据，推荐最适合的技能提升课程。

客观决策：通过标准化的评估模型（如语言情感分析、行为模式识别），减少人为主观判断中的偏见，提升招聘与晋升的公平性。

InfoQ：面试、培训和能力测评应该算是 AI 落地的热门场景。您如何看待这三者在技术实现和业务价值上的不同挑战？

程鹏：

面试场景：技术挑战在于实时音视频分析的准确性（如微表情识别、语义理解、情感识别），需结合多模态模型；业务价值体现在降低人力投入，提升面试流程的人效，但需要适当的补充人工审核，以降低 AI 误判的风险。

培训场景：技术挑战在于动态生成个性化内容（如 AI 模拟真实业务案例），并实时评估培训效果；业务价值在于降低统一培训的同质化问题，但需平衡 AI 推荐与员工自主性。

能力测评：技术挑战是构建多维度能力模型（如逻辑推理、团队协作），需结合行业知识图谱；业务价值在于为人才梯队建设提供数据支撑，但需解决传统评估体系与 AI 指标的兼容性问题。