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招聘与入职

涵盖人才获取、雇主品牌、候选人体验、面试评估、招聘数据和入职适应。

  • AI 招聘扩张下，2026 年全球招聘标准正转向领导力梯队

    AI 招聘扩张下，2026 年全球招聘标准正转向领导力梯队

    Korn Ferry 在 2025 年 10 月发布的 2026 年人才获取趋势调查中，84% 的全球 talent leader 表示计划在 2026 年把 AI 用于招聘。同一资料基于 1,674 名外部全球人才领导者和 230 名 Korn Ferry 专家的调查指出，AI 导入并不只是招聘自动化，而是正在影响初级岗位招聘、领导力供给和工作方式竞争力的变量。

    SHRM 也在 2026 年 Talent Trends 资料中，基于 2,094 名 HR 专家的调查发布称，68% 正在为招聘全职员工感到困难。2026 年全球招聘的核心正在从“是否使用 AI”，转向在自动化加速的选拔环境中，保留哪种人才管道、强化哪种判断标准。

    AI 导入率越高，招聘责任越宽

    Korn Ferry 调查中 84% 的 AI 使用计划，说明招聘技术已经越过实验阶段，进入运营默认项。但同一发布也同时显示，认为组织已经充分准备好主导 AI 转型的高管比例只有 11%。工具导入速度与组织决策准备度之间存在间隔。

    这个间隔扩大了 HR 需要处理的责任范围。招聘团队不能停留在直接使用 AI 推荐的候选人排序或自动化简历筛选结果。数据输入标准、评价排除条件、候选人申诉路径、最终判断主体都需要留下文档。如果只把缩短招聘周期作为 KPI，快速选拔或许可以实现，但偏见、解释和候选人信任问题之后可能以更大成本返回。

    压缩初级岗位最终会变成领导力供给问题，而不只是成本节省

    Korn Ferry 表示，43% 的企业计划用 AI 替代部分角色。替代对象中，运营和后台为 58%，初级岗位为 37%。短期来看，重复业务自动化和人工成本效率化很有吸引力，但报告警告称，压缩初级岗位招聘可能削弱长期领导力管道。

    从招聘角度看，这个数字并不只是人力缩减信号。初级岗位既是学习工作的岗位，也是吸收组织工作语言、客户理解和协作规则的通道。即便 AI 接手部分初级业务，组织也必须设计替代学习路径。例如，如果组织减少初级招聘数量，就应同时设计内部轮岗、项目型任务、导师时间以及 AI 辅助工作审核角色。否则，2026 年的成本节省可能在 2028 年之后表现为中层管理者空缺。

    当 AI 智能体成为团队成员，岗位定义会先改变

    在 Korn Ferry 资料中，52% 的领导者表示计划在 2026 年把 autonomous agent 加入团队。资料还提到，部分组织已经在 HR 系统中为 AI 智能体建立 employee record。这意味着 AI 不再只是招聘工具，而是开始被作为团队构成的一个单位来处理。

    这一变化也会影响招聘公告中的岗位说明。“要招聘什么样的人”会变成“人和 AI 分别承担哪些工作”。如果重复研究、初稿生成、候选人沟通、日程协调由 AI 承担，人所需的能力就会转向验证、优先级判断、利益相关者协调和伦理判断。招聘团队需要在岗位说明中区分可使用 AI 的工作，以及由人承担最终责任的工作。

    技能本位招聘询问的是判断能力，而不是技术名称

    在 Korn Ferry 调查中，评价潜在候选人时，73% 把批判性思维列为第一位，AI 相关技能只排在第五位。SHRM 调查中也有 80% 的 HR 专家表示，在寻找具备判断、决策、复杂问题解决、时间管理等系统和资源管理技能的候选人时遇到最大困难。

    这些结果显示，2026 年技能本位招聘不能只通过增加技术栈清单来推进。仅写“有生成式 AI 使用经验”，很难验证候选人的工作判断力。选拔流程中需要加入重新定义任务目标的问题、在有限信息下确定优先级的情境，以及反驳或修正 AI 生成结果的场景。面试官培训也必须改变。面试官应该少问候选人使用了什么工具，多问其如何确认依据，以及留下了哪些风险。

    工作方式不是福利，而是可触达候选人池的大小

    Korn Ferry 调查中，52% 表示办公室回归要求会妨碍招聘，73% 表示远程岗位更容易填补。在 2026 年全球招聘中，工作方式不是薪酬方案的附加条件，而是决定企业一开始能够触达多大候选人池的结构性变量。

    这一点也改变了雇主品牌的语言。仅写“提供灵活工作”并不充分。候选人会看团队的会议节奏、异步决策方式、绩效评价标准和入职方式。招聘团队需要把远程和混合岗位的填补速度、offer 接受率、入职后 90 天适应指标，与办公室中心岗位进行比较。如果凭感觉判断工作方式的效果，就可能把招聘困难的原因误解为只有薪酬或品牌问题。

    韩国 HR 应带回的问题是人力结构，而不是工具

    Mercer 的 Global Talent Trends 2026 调查了 16 个地区、16 个行业的约 12,000 名高管、HR 领导者、员工和投资者，把人的能力与自动化的结合列为主要议题。Deloitte 的 2026 Global Human Capital Trends 也基于 89 个国家 9,000 多名业务和 HR 领导者调查以及 50 多次访谈，分析了 AI 转型中以人为中心的方法的重要性。

    韩国企业应用这一趋势时，首先要看的不是 AI 招聘解决方案的功能列表。需要同时审视初级岗位招聘要减少多少、如果减少要在哪里建立替代学习路径、谁来审核 AI 生成的评价结果、远程和混合条件能把候选人池扩大多少。2026 年招聘战略会议的核心指标，很可能从在同一屏幕比较招聘周期、候选人转化率、offer 接受率、入职后 90 天适应率、初级岗位内部成长率开始。

    HR接下来应关注的方向

    本文的结论并不是再增加一项制度。真正需要做的是，把这个议题转化为组织可以执行的运营标准。

    如果从小处开始，一个问题就足够：这项变化会真正改变招聘、绩效管理、学习还是薪酬中的哪一类决策？答案越清楚，HR的工作就越接近一线可以使用的标准，而不只是停留在报告里。

    参考资料

  • 韩国招聘市场：专业性、AI 与团队适配正在重写 2026 年选拔标准

    韩国招聘市场：专业性、AI 与团队适配正在重写 2026 年选拔标准

    韩国雇佣劳动部与韩国雇佣信息院在 2025 年 11 月发布的企业招聘动向调查，清楚显示了 2026 年韩国招聘市场的起点。调查范围是 2025 年 8 月 1 日至 9 月 1 日进行的企业与青年调查，调查对象为 396 家企业和全国 17 个市道的 3,093 名青年在职者。在这一样本中，52.8% 的受访企业表示，在青年招聘中优先要求专业性。认为求职者的工作经验有助于入职后组织与岗位适应的企业也达到 85.4%。

    另一方面，第二次发布显示，86.7% 的企业在人事工作中使用 AI 工具。正式招聘流程中使用 AI 的企业目前仍为 21.7%，但未来计划导入或扩大使用的比例达到 74.5%。2026 年韩国招聘正在从扩大招聘规模，转向如何把专业性验证、AI 使用公平性、团队层面适配性这三项标准变成运营文件。

    专业性正从专业名称收窄到岗位相关经验

    在雇佣劳动部 2025 年企业招聘动向调查中，52.8% 的企业表示，青年招聘时优先要求专业性。用于评价专业性的项目依次为专业 22.3%、实习等工作经验 19.1%、岗位相关教育与培训 17.4%。专业仍然重要，但企业并不只凭专业名称判断专业性，而是同时查看与岗位连接的经验和训练痕迹。

    这一变化正在改变应届招聘的问题。相比“是什么专业”，“在多大程度上经历过该岗位的问题”变得更重要。招聘团队需要在岗位说明书中，把所需专业性拆分为知识、实践经验、工具使用、协作成果物。面试也不应停留在听取专业说明，而要确认求职者执行过什么课题，并用什么标准判断结果。

    工作经验不再是履历项目，而是验证适应可能性的资料

    雇佣劳动部调查中，85.4% 的企业认为求职者的工作经验有助于入职后组织与岗位适应。查看工作经验时，最重要的标准是与招聘岗位的工作相关性 84.0%，随后是工作经验中产生的成果 43.9%、是否有经验 39.5%。

    这些数字意味着，不能把工作经验只当作履历清单来读。企业看的不是经验是否存在，而是岗位相关性和成果物。招聘过程中，不应把实习、项目、教育结业经验简单放进同一张表，而要按岗位相关课题、承担角色、使用工具、结果物、反馈分开评价。青年求职者也需要一种申请材料结构，能够说明的不只是“有经验”，而是“与招聘岗位有什么工作相关性”。

    AI 招聘首先要求预告与验证流程，而不是效率化

    雇佣劳动部第二次发布中，396 家受访企业里，86.7% 在人事工作中使用 AI 工具。员工招聘中使用 AI 工具的企业为 21.7%，未来计划在招聘工作中导入或扩大 AI 工具的企业为 74.5%。应用领域包括 AI 型人格或能力测试 69.8%、申请文件审核 46.5%、AI 面试以及面对面面试时使用结果 46.5%。

    招聘团队在这里首先要确定的不是是否导入，而是运营标准。需要提前告知在哪些环节使用 AI、评价要素是什么、收集的个人信息如何处理、最终判断中人如何介入。既然导入 AI 的理由包括基于数据的判断 34.6%、缩短筛选所需时间 31.5%，如果不同时管理效率与公平性指标，就很难说明工具导入效果。

    候选人体验也包括 AI 审核的可解释性

    雇佣劳动部调查中，23.7% 的青年在求职过程中经历过 AI 招聘环节，63.8% 赞成企业运营 AI 招聘流程。但担忧也很具体。青年担心 AI 判断标准的公平性 26.9%、AI 审核标准的不透明性 23.1%、自我表达被扭曲 18.4%。

    候选人体验并不止于面试日程通知或快速反馈。在 AI 流程中，求职者要求把评价准确性验证 47.1%、偏差验证 42.3%、评价要素预告 41.5% 作为保护装置。企业需要决定 AI 评价结果能向候选人解释到什么程度，是否设置异议或复核流程，面试官以什么方式参考 AI 结果。没有这些标准，候选人体验可能更方便，却更不透明。

    从文化适配到团队适配，验证单位从组织下沉到团队

    Wanted 在 2025 年 12 月公开的 2026 招聘趋势资料中表示，曾向 153 名 HR 负责人询问 2026 年招聘计划和展望。资料的核心关键词是超越文化适配的团队适配。趋势正在从寻找与整个组织相符的人，进一步转向查看候选人是否符合实际共事团队的课题、速度和协作方式。

    团队适配如果凭感觉判断就很危险。“和我们团队很合适”这句话很容易滑向面试官个人偏好。所以，团队适配验证必须拆分为团队当前课题、需要补充的能力、协作节奏、决策方式。例如，同一岗位也会因团队需要快速实验、重视稳定运营质量，或需要大量客户沟通而采用不同选拔标准。若要使用团队适配，评价表也应分成组织文化适配、岗位适配、动机适配和团队补充性。

    即使招聘规模缩小，选拔难度也不会降低

    Jobkorea 企业 Lounge 的 2026 年招聘战略文章引用韩国经营者总协会的 2025 年新招聘实态调查称，有新招聘计划的企业为 60.8%。同一篇文章还根据 Saramin 资料说明，2024 年进行招聘的企业中，49.7% 没能按计划完成招聘，理由中“没有合适求职者”的回答为 63.6%。

    这表明，保守招聘基调并不意味着选拔难度下降。招聘规模缩小时，一次错误录用的成本会更大。所以，企业会更多考虑直接寻访、内推、人才库运营、结构化面试、多名评价者、Bar Raiser 等装置。2026 年招聘团队的角色，将更接近与业务领导共同定义哪些候选人不能错过的业务伙伴，而不只是发布职位并处理求职者的职能。

    2026 年招聘会议应同时查看岗位、团队与 AI 标准表

    制定 2026 年韩国招聘战略时，HR 至少应确认三张表。第一是各岗位专业性标准表。专业、工作经验、岗位教育、资格、成果物应在同一标准下比较。第二是团队适配标准表。团队课题、补充能力、协作方式、入职适应风险应与业务部门共同定义。第三是 AI 招聘运营表。应留下 AI 使用环节、预告文案、个人信息处理、人的最终判断、偏差审查记录。

    如果这三张表彼此分离，招聘就会重新回到感觉和速度的问题。组织必须能够区分专业性高但不符合团队课题的候选人、适合团队但难以说明 AI 评价标准的候选人，以及快速录用但入职后 90 天适应指标低的候选人。韩国招聘市场 2026 年的课题，不只在于吸引更多求职者，而在于让组织能够说明，在更少的招聘机会中究竟依据什么标准选择了人。

    HR接下来应关注的方向

    本文的结论并不是再增加一项制度。真正需要做的是，把这个议题转化为组织可以执行的运营标准。

    如果从小处开始，一个问题就足够：这项变化会真正改变招聘、绩效管理、学习还是薪酬中的哪一类决策？答案越清楚，HR的工作就越接近一线可以使用的标准，而不只是停留在报告里。

    参考资料

  • 【2026 HR Trend ④】招聘自动化之前必须先改变的技能标准

    【2026 HR Trend ④】招聘自动化之前必须先改变的技能标准

    这是2026 HR Trend系列的第4篇。前几篇文章讨论了AI责任线和绩效管理重构，而本文聚焦招聘。2026年招聘的核心问题不是“用AI能筛选得多快”，而是“以什么标准来看人”。

    招聘自动化可以提高简历审阅、候选人分类和面试问题生成的速度。但如果岗位要求已经过时、技能标准模糊，自动化就不会解决招聘问题，而会让组织更快地重复同样的问题。

    招聘难不是筛选速度的问题，而是标准的问题

    SHRM 2026 Talent Trends摘要基于2,000多名HR专业人士样本，并同时讨论招聘难和技能短缺。根据公开摘要，约70%的HR专业人士在全职员工招聘方面仍面临困难，42%在过去12个月经历过全职员工留任困难。

    这些数字表明，招聘问题并不只是职位曝光或简历审阅速度的问题。如果市场上缺少所需人才，招到的人也难以留住，就必须重新审视招聘标准本身。问题不再是“快速找到优秀的人”，而是“准确界定我们组织需要哪些技能”。

    自动化可能更快地重复模糊要求

    SHRM 2026 HR Trends提出，招聘问题无法仅靠自动化和算法解决。即使AI能够快速总结申请材料并排序候选人，如果输入的岗位要求和评价标准模糊，结果也会模糊。

    例如，职位说明中写着“沟通能力”，但实际上常常并不清楚它指的是客户应对、利益相关方协调、文档撰写，还是冲突调解。AI可以把这类表达整理得更漂亮，但不能代替组织定义它所需要的绩效行为。

    技能标准必须同时改变岗位要求、面试和内部培养

    SHRM 2026 Talent Trends摘要指出，41%的HR专业人士会为难以填补的岗位培训现有员工。如果招聘难持续，仅靠外部招聘很难获得所需能力，内部培养和招聘标准必须联动。

    基于技能的招聘，并不是简单减少学历或经验条件。它是定义岗位绩效真正需要的技能，确定如何验证这些技能，并把不足的技能连接到入职后的培养路径。所以，岗位要求、面试问题、任务测评、入职培训和学习计划必须使用同一种语言。

    招聘团队和HRD必须使用同一种技能语言

    如果把角色划分为招聘团队筛选候选人、HRD负责入职后培训，技能标准就会断裂。招聘阶段被视为“必备”的技能，可能在入职培训和教育过程中被不同解释；培训想培养的能力，也可能没有反映在招聘标准中。

    2026年的招聘运营需要招聘团队和HRD共同使用的技能语言。组织必须区分各角色的核心技能、入职前必须确认的技能、入职后三个月内可开发的技能，以及需要长期培养的技能。只有这样，招聘自动化才不只是简单筛选，而能与人力规划连接起来。

    韩国企业应先检查按角色划分的技能地图，而不是候选人筛选表

    在韩国企业中，招聘改进往往从更换招聘管理系统、引入AI简历审查或改进面试评价表开始。但在此之前更需要的是按角色划分的技能地图。企业应按岗位区分当前需要的技能和未来将变得重要的技能，并确定用什么证据确认每项技能。

    第一，应把招聘公告中的资格要求拆解为技能单元。第二，应确认面试问题是否验证了真实技能。第三，应能够用同一种技能语言比较内部候选人和外部候选人。第四，不应只把技能不足视为招聘失败，而应判断能否通过入职培训和教育加以补充。

    招聘自动化的成败并不只由算法的精细程度决定。被自动化的标准必须准确。2026年招聘的起点不是更快筛选，而是更准确的技能标准。

    一起阅读HR趋势系列

    本文是2026 HR趋势系列的一篇。将AI导入、责任线、绩效管理、招聘、技能提升、混合型人力、Polywork和员工体验连接起来阅读，可以更立体地看到HR运营模式变化的脉络。

    HR接下来应关注的方向

    本文的结论并不是再增加一项制度。真正需要做的是，把这个议题转化为组织可以执行的运营标准。

    如果从小处开始，一个问题就足够：这项变化会真正改变招聘、绩效管理、学习还是薪酬中的哪一类决策？答案越清楚，HR的工作就越接近一线可以使用的标准，而不只是停留在报告里。

    参考资料

    本文基于SHRM的2026 Talent Trends、2026 HR Trends以及2026年HR趋势解读撰写。正文仅使用公开资料中可确认的数字和表述作为依据，未引用会员专属详细报告中的非公开内容。