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前言
2025 届高校毕业生规模达到 1222 万人，同比增加 43 万人。
这相当于
- 每天有3.3万张简历涌入招聘市场
- 每秒钟就有4份求职信在系统中流转
- 应届生平均要投递45份简历才能获得1个offer
自 21 世纪以来，就业人数连续 25 年持续上涨，形成一股庞大的人才洪流。
某招聘平台数据显示，仅去年秋招季，平均一个热门岗位就有超 500 人竞争，这股浪潮带来的就业压力，让应届生和往届生都深感沉重。
当我们看到这样的数据，不禁要问：为什么在人才最充沛的时代，企业和求职者却陷入"双盲困局"？
大学生就业难：表象背后的深层困境
当谈及大学生就业难，“人才供给侧远超需求侧” 仿佛成了万能解释。但拨开这层表象，我们不禁想问：曾几何时，大学生可是 “香饽饽”，包分配的时代一去不返，问题究竟出在哪？
回溯历史，在上世纪八九十年代，大学生数量稀少，企业求贤若渴。据某老国企退休 HR 回忆，当时招聘，常常拿着招生简章直接去学校 “抢人”，面试流程简单，甚至连专业对口都不是硬性要求，学位证书就像一块 “金字招牌”，代表着持有者的综合能力，企业拿到证书便如同吃下 “定心丸”，放心录用。
反观当下，虽然大学教育普及，大学生数量激增，但包分配已成历史。有人将就业难归咎于大学知识与社会岗位脱节，可现实是，许多企业新员工培训数据显示，经过 1-3 个月的培训，超过 80% 的大学生都能熟练掌握岗位技能，这说明大学生本身具备就业能力。
真正的关键在于，过去的学位证书既是学习成果的证明，更是就业能力的权威背书；如今，它却只能认证学习能力。就像一位求职者感慨：“投了上百份简历，都石沉大海，最后还是靠实习项目和技能证书，才敲开了面试大门。” 失去就业能力背书的大学生，只能在一轮又一轮的笔试、面试中反复 “厮杀”，证明自己。
企业招人难：筛选背后的重重挑战
一边是海量的求职者，一边是企业喊着 “招不到人”，这看似矛盾的现象背后，藏着招聘环节的重重问题。而问题的核心，就在于优秀面试官的稀缺。
某互联网大厂 HR 透露，他们曾做过一个实验，让三位不同部门的面试官面试同一批候选人，结果录用名单差异巨大。这种主观因素的过度影响，让人才标准变得模糊不清。更棘手的是，面试官水平参差不齐。有企业反馈，当面试技术岗时，部分面试官因自身知识局限，面对候选人高深的技术阐述，无法准确判断其能力真伪。
不仅如此，部分面试官在面试中也缺乏引导技巧。某求职者分享经历，面试时被问到的都是常见的 “背题式” 问题，自己擅长的项目经验和独特见解完全没有机会展示。这种单纯依赖固定问题考查的方式，很难挖掘出真正的人才。数据显示，因面试环节失误，企业平均每年要重新招聘 3-5 次同一岗位人员，造成了大量的时间和资源浪费。
在这样的招聘环境下，求职者的命运似乎被 “运气” 左右。一场面试中，聊得投机、题目刚好擅长，就可能拿到 offer；反之，即便能力出众，也可能遗憾落选。这也导致企业招到的人，要么能力不匹配，要么与团队文化、岗位需求存在偏差。
破局之路：构建人才供需新桥梁
这是一个众所周知的问题，该如何解决呢？本质上，大学生和企业之间缺乏一座类似当年学位证书的中间桥梁。
一种能证明就业能力的资质认证。而搭建这座桥梁存在三大难点：企业的人才需求标准、精准的人才评估机制、完备的人才优势表现。
若能将企业人才需求标准与精准评估机制相匹配，就能判断大学生是否具备对应企业的就业能力，这正是当下最缺乏的。完成这一工程，需要大量人力、时间投入，且还面临企业之前的两大问题：面试官主观标准不统一、水平不足难以鉴别。
不过，随着 AI 能力的升级，这一切似乎有了解决的可能。AI 可以通过分析大量企业招聘数据，提炼出统一的人才需求标准，避免面试官主观因素的影响。在评估人才时，AI 能利用其强大的数据分析能力，精准识别应聘者的真实水平，不受面试官知识深度的限制。例如，AI 可以设计多样化的测试场景，全面考察应聘者的能力，而不是依赖单一的面试形式。
对于 AI 面试创业者来说，解决这三大难点是核心任务。如果能开发出这样的 AI 系统，批量应用后，或许能有效解决大学生与企业之间的信息不对称和评估难题，让大学生就业难和企业招人难不再成为困扰社会的突出问题。我们不妨期待，AI 能为大学生和企业搭建起这座关键的中间桥梁，让就业市场更加高效、合理。
AI 落地面临的挑战
AI 构建的 “能力认证体系” 看似完美，却在落地前夜暴露出微妙的裂缝：某金融科技公司试用 AI 面试系统时发现，算法对 “名校背景” 的隐性加权，导致双非院校学生通过率比实际能力低 15%；另一制造业企业的 AI 测评中，“快速决策能力” 的算法模型，竟将沉稳型技术人才误判为 “风险候选人”。这些细节撕开一个关键命题：当技术开始定义 “人才价值”，谁来校准技术的 “价值天平”？
更值得警惕的是 “认证通胀” 风险。如果每个企业都拥有专属 AI 评估体系，“算法标准” 可能比 “人工标准” 更割裂 —— 就像求职者如今需要为不同岗位定制简历，未来或许要为适配不同企业的 AI 系统，反复打磨 “算法喜欢的样子”。某高校实验室的跟踪调查显示，已有大三学生开始研究主流 AI 面试系统的 “答题套路”，这种 “应试化突围”，正在悄悄消解技术初衷。
当 1222 万份简历即将接受 AI 的 “数字扫描”，当技术公司忙着用算法切割 “人才画像”，这场 “用技术解决人的问题” 的冒险，或许才刚刚触碰到冰层之下的暗涌。真正的破局，从来不是搭建一座桥梁，而是让桥梁两端的 “需求方” 与 “供给方”，重新学会用同一种语言对话。
