LinkedIn構建了圍繞智慧體工作流的人工智慧基礎設施棧，從標準的生成式文字功能升級到能夠管理複雜招聘任務的自主AI智慧體招聘。
這項技術目前正支援LinkedIn招聘助手在全球範圍內的推廣，這家微軟旗下公司聲稱該產品已經為招聘人員平均每個職位節省四小時，並將候選人簡歷稽覈工作減少62%招聘。
LinkedIn人才解決方案工程副總裁Prashanthi Padmabhan在近期接受ComputerWeekly採訪時表示，公司的基礎設施棧已演進為支援智慧體時代，AI不再只是總結文字，而是執行多步驟工作流招聘。
她表示："我們將招聘過程中所有手動、勞動密集型的部分，透過智慧體流程和多模態智慧體架構的結合加以改造招聘。"
Padmabhan介紹，LinkedIn招聘助手基於LangGraph智慧體編排框架構建，允許AI智慧體執行搜尋LinkedIn十億會員資料庫以為招聘團隊識別求職候選人的繁重工作招聘。
此舉正值招聘市場面臨日益增長的摩擦招聘。LinkedIn釋出的新資料顯示，在亞太地區主要市場中，約四分之三的招聘人員表示尋找合格人才變得顯著更加困難。
Padmabhan說："我們利用大語言模型的力量來處理大量資料，然後為給定職位提供候選人招聘。我們不只是返回結果，還提供解釋和證據，說明為什麼我們認為這些頂級候選人最適合這個職位。"
然而，標準的現成大語言模型無法有效滿足專業企業招聘的細緻要求招聘。相反，LinkedIn使用在其技能、工作變動和職業關係的大規模資料集上精調的模型集合。
這使得AI智慧體能夠解釋自然語言請求，比如招聘人員以對話方式描述職位，而不是強迫他們構建複雜的布林搜尋字串招聘。
Padmabhan說："你需要大量特定領域的智慧招聘。我們使用自己的秘密配方——我們的資料和洞察——確保能夠將其納入上下文。"她補充說，工程團隊採用檢索增強生成、強化學習和其他技術來持續改進模型效能。
對於企業CIO和HR領導者來說，將AI智慧體整合到現有HR管理應用程式中是必要的，這樣公司就能管理從招聘和入職到員工參與和培訓的整個員工生命週期招聘。
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Padmabhan表示，LinkedIn的招聘能力可以與Workday和SuccessFactors等流行HR平臺和申請人跟蹤系統整合，將LinkedIn簡歷資料與企業候選人記錄相結合招聘。
然而，自動化也帶來了AI招聘偏見的風險招聘。Padmabhan強調LinkedIn採用人機協作方法，意味著AI智慧體提供證據和推理選擇依據，但招聘人員做出最終決定。
她說："我們沒有讓招聘助手做自主選擇招聘。它的工作是做繁重的工作，並透過清晰的證據告訴你為什麼選擇了那些候選人。"
她補充說，在任何智慧體AI產品投入生產之前，都必須透過負責任AI團隊的一系列測試，檢查性別和人口統計偏見，以及提示注入攻擊等安全漏洞招聘。
LinkedIn招聘助手的早期採用者，如大華銀行和區塊鏈技術公司OKX，都從該技術中受益招聘。
在新加坡舉辦的LinkedIn人才連線活動上，大華銀行執行董事兼人才招聘負責人Jay Chan作為LinkedIn招聘助手的首批使用者，使用該工具識別了他最終僱用的特定候選人，幫助他向業務領導層證明投資回報率招聘。
OKX新加坡和馬來西亞人力資源總監兼負責人Tracy Mao報告說，該工具的候選人匹配能力超越了人工拓展，節省了約六到八小時的招聘人員時間招聘。不過，Mao指出該工具在"與多語言候選人匹配"時目前面臨挑戰。
Q&A
Q1：LinkedIn招聘助手的核心優勢是什麼招聘？
A：LinkedIn招聘助手基於智慧體工作流技術構建，能夠自動搜尋LinkedIn十億會員資料庫識別合適候選人，為招聘人員平均每個職位節省四小時，並將候選人簡歷稽覈工作減少62%招聘。它不只提供搜尋結果，還會給出選擇候選人的解釋和證據。
Q2：LinkedIn如何確保AI招聘不產生偏見招聘？
A：LinkedIn採用人機協作方法，AI智慧體只提供候選人推薦和選擇依據，最終決定由招聘人員做出招聘。任何智慧體AI產品投入生產前都必須透過負責任AI團隊的測試，檢查性別和人口統計偏見以及安全漏洞。
Q3：LinkedIn招聘助手能與哪些企業系統整合招聘？
A：LinkedIn招聘助手可以與Workday和SuccessFactors等流行HR平臺和申請人跟蹤系統整合，將LinkedIn簡歷資料與企業現有的候選人記錄相結合，支援企業管理從招聘到培訓的整個員工生命週期招聘。
