96%的科技员工认为招聘人员不善于评价应聘者

导读一份盲目的报告发现，几乎所有(96%)的科技员工都不认为招聘人员是评估未来招聘的最佳人选。大多数员工(66%)表示，团队成员会更擅长招聘候选

一份盲目的报告发现，几乎所有(96%)的科技员工都不认为招聘人员是评估未来招聘的最佳人选。大多数员工(66%)表示，团队成员会更擅长招聘候选人。

员工怀疑招聘人员的主要原因是经验。数据显示，员工觉得招聘人员没有资格评价应聘者的技术能力，因为很多招聘人员没有实际的技术背景。

有受访者表示，招聘人员通常会带10份简历，但所有的选择都是次要的。员工说他们认为自己可以做得更好，引进人才，因为他们知道什么技能是必要的。

公司已经开始转向人工智能(A I)作为一种更快、更少偏见的招聘模式。

比如IBM引入了沃森分析招聘不利影响的能力，从而消除招聘过程中的偏见。专业建筑商遵循类似的路线，并使用人工智能进行基于技能的招聘决策。

虽然使用人工智能招聘有其优势，尤其是快速筛选大量数据的能力，但有些东西可以说是老式的招聘方式。

在这项研究中，一个有用的策略是员工推荐。专业社区通常不太重视推荐项目，因为有些员工会推荐任何人，因为他们的声誉取决于此。然而，数据证明事实并非如此。

近四分之三(74%)的受访者表示，只要是合格的候选人，就不会有提及不认识的人的问题。

有了愿意推荐任何合格候选人的专业人士，“屋顶Slushie”创建了一个在线平台，员工可以在上面请求和完成推荐。用户可以为其他用户的推荐完成付费。

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