近排好多家企業喺招聘入面用上 AI 面試，但能否真係幫到佢哋選到對嘅人，關鍵唔係「用唔用到 AI」，而係「點分配 AI 同人類嘅角色」。近期幾單企業案例同討論都指同一個結論：AI 適合處理大量、重複、需要一致性嘅工作；最終判斷、文化適配、同候選人嘅溝通呢啲核心環節，應該留喺人手上。
實話實説，呢個結論其實唔算新鮮，因為好多人已經見過 AI 客服噉樣「聽住就冇聲」咁消失。
邊啲交畀 AI、邊啲留喺人手上
就實際應用嚟講，部分企業已經將履歷篩選、面試內容分析、日程安排同候選人回饋等流程交畀系統處理，讓招募團隊把時間放返落更需要判斷嘅位。
案例顯示，如果能按職位拆解決定需要乜能力，再先決定邊啲問題由 AI 問、邊啲由面試官追問，AI 出面試唔單止幫人省時間，仲可以令候選人更自然地回憶自己嘅經歷。
個掣始終要人按
業界同時強調，AI 唔應該俾「最終決定權」。多位實務觀點指出，AI 可以幫人穩定地睇見候選人訊號，例如喺大量面試回答保持同一標準、減少因為疲勞同主觀偏誤而出嘅偏差，但錄取、淘汰、二面呢啲判斷，始終要由人負責，而且人可以對結果提出質疑同修正。
呢個其實係一個唔錯嘅「人機分工」思路：AI 負責重複、可量化嘅部分，人負責價值判斷同承擔後果。
導入方式比用唔用到更重要
有討論指出，企業如果只把 AI 當單一個工具用，往往難以見到預期效果。比較成熟嘅做法係先明確界定 AI 可以做乜、唔可以做乜，再配合偏差檢測、可解釋性設計同人工覆核，並以小規模逐步上線、根據現場反饋調整。
對招聘流程嚟講，AI 嘅價值唔在於取代面試官，而在於成為更可靠嘅輔助者，讓人把精力放返落「看人、談人、判斷人」嘅核心工作。
阿調搞兩下：呢個思路同好多人「一講到 AI 就以為要全自動」嘅想像正好相反。真正嘅問題從來唔係「用唔用到 AI」，而係「邊個拍板要人執手尾」。AI 可以幫你省時間，但最後決定錄取邊個、淘汰邊個，仲係要人執呢個後果。而呢個「人機分工」原則，其實係一個好通用嘅思路，唔單止用於招聘，好多企業流程都可以參考。
阿調｜深度調教
