報告：企業不當使用自動化聘僱系統，反誤擋了大量可能人才

哈佛商業評論一份報告指出，美國企業使用的自動聘僱軟體因為不適當的篩選條件，而將許多潛在人才給刷了下來。

這份報告指出，歐美企業利用AI自動化聘僱系統，像是應徵者追蹤系統（applicant tracking system，ATS）或聘僱管理系統（recruitment management system，RMS）篩選應徵履歷的比例很高。一項研究顯示，財星500大企業使用ATS的比例達99%，企業規模在千人以上的企業使用RMS者達69%。美國企業使用系統篩選比例為75%，高於德國（54%）及英國（58%）。

這份報告試著了解何以許多企業苦於找不到人才，但同時間也很多人找不到工作，不然就是得花很久才找到工作。研究團隊估計，美國有2,700多萬名「被隱形」的工作者。

研究團隊認為，企業AI聘僱系統不良的篩選條件，是造成這矛盾現象的可能原因之一。報告指出，大部份ATS/RMS採用負面表列的篩選邏輯，例如轉職期超過半年的求職，較容易被系統依「工作空白期」（work gap）條件篩掉，但是這也可能擋掉了一些因為健康因素、努力「做人」、隨軍人配偶調任等原因而轉換環境的人。此外，企業主設定學歷、證照等條件，但是退伍軍人的能力或可勝任一些難補人的職位，不過他們的履歷會在ATS/RMS排除「不足大學學歷」規則下，上不了企業主的桌面。

另外，報告發現潛在人才可能會被ATS/RMS系統預設條件擋掉。78%受訪企業主在尋找中等技能員工時，是沿用或小幅修改現有職位描述（Job description，JB）上，只有1/5會大幅修改現有版本，全新重寫JB者僅8%；尋求高階技能人才時，僅1/4受訪企業主會撰寫全新的JB。結果是JB清單愈來愈長，能篩選到的求職者愈來愈少。報告也指出，太冗長的JB清單也會嚇退資格符合的求職者。

這份報告建議企業主使用ATS/RMS系統時，應以正向表列，而非負面排除法，並為一項職位建立適合的職位描述，以擴大求才觸角。