在所有酌情权中，LinkedIn都加快了招聘的自动化。在微软的动力下，专业社交网络将其平台转变为新生成人工智能工具的寿命大小实验。最有前途的关注之一 自动人才采购，已经通过像 西门子。一种可以深深地改变招聘人员角色的创新。
人力资源室中的新工具
通过一系列有限的实验揭示了招聘代理 LinkedIn开发的是基于对平台11亿个数据的数据的分析 自动预先预先预先介绍最佳配置文件 对于给定的位置。人力资源用户以自然语言进行了研究，例如：“寻求数据科学家，巴黎，零售媒体的经验”，IA代理人产生 相关配置文件的上下文化列表考虑到诸如可用性，最新专业发展或对平台的承诺之类的弱信号。
西门子 根据LinkedIn的报道，报道了寻找候选人所花费的时间的大幅度下降。这家德国巨人会减少 筛查花费的时间差不多30％，这将使真正的人力资源能够获得更定性的任务，例如访谈和雇主品牌。
LinkedIn，大型实验室
对于微软，LinkedIn是一个 战略培训领域。与通用引擎不同，专业网络有 结构化，合格和纵向数据，来自简历，后历史，出版物和互动。与Microsoft Suite（Outlook，Dynamics）的关闭集成完成此设备。
目标是 在整个招聘周期中逐渐部署智能援助工具，从采购到入职，通过对工作报价的比较分析以及个性化消息的写作。这些功能是通过生成AI的进步，也可以通过平台上HR用户路由的逐步标准化而成为可能的。
招聘人员的范式更改
采购自动化并不能消除对招聘人员的需求，但它改变了其实践。在人力资源服务中，这一发展提出了几个问题：
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- 哪些新的性能指标？ 招聘的成功不仅可以在选择速度下衡量。
- 如何保证多样性和包容性？ 基于过去行为的AI可以再现系统性偏见。
- 如何在第一次互动中保持人体联系？ 自动生成消息或入围清单可能标准化方法。
因此，邀请人力资源专业人员审查他们的技能，尤其是在 轮廓的策划，IA建议的定性验证并了解推荐模型。
自动化受到控制？
这些AI代理的引入中间 不断增长的监管压力 关于个人数据的使用和算法的透明度。如果微软的交流谨慎 扩展对敏感数据的访问。欧洲法律框架，特别是 最近通过的IA法规，可以迫使平台更多地解释其匹配标准。
仍然有一个核心问题：公司是否会采用这些工具作为战略杠杆，还是简单的生产力增长？在大型结构中，对综合采购AI的兴趣似乎是真实的。但是，在中小型企业或专业公司中，抵抗招聘算法标准化仍然很强。
