虽然这些工具在撰写邮件或职位描述时看起来便利，但它们并不具备理解业务数据复杂性或做出上下文相关决策的能力。在招聘、绩效评估和人力规划等职能中，一种更低调但更有效的AI类型通常更适合：预测型AI。

GenAI：华而不实

本质上，GenAI模型，如ChatGPT、Claude、Gemini及其他新兴大型语言模型，并不真正“理解”它们所生成的内容。它们通过分析海量人类文本数据，预测最可能出现的词语组合，从而生成文本。虽然这种方式能产生连贯、有时有用的回答，但本质上只是高级自动补全。这类系统并非基于深度、任务特定的知识或理解做决策，而是输出根据提示词最有可能的词串。

这在企业环境中带来明显局限。例如，HR专业人士让GenAI撰写职位描述时，结果可能看起来很专业，但很可能无法体现公司独特的岗位需求、团队动态或企业使命。大多数现有HR工具已有模板化的职位描述，因此使用聊天机器人价值有限，甚至可能引入风险，例如输出偏见或来自未知来源的不相关信息。

更严重的是，当HR团队开始使用GenAI处理绩效评估、晋升或裁员等敏感事务时，风险倍增。这些系统并未设计用于此类判断，无法可靠、公平地支持高风险决策。如果你的职业发展取决于聊天机器人的查询结果，而不清楚是否进行了其他调研或尽职调查，你会有何感受?

预测型AI在HR中的优势

相比之下，预测型AI执行的是完全不同的任务。它不生成类人文本，而是通过分析历史数据模式，对未来行为或结果进行科学预测。例如，预测型AI可以分析员工数据，评估候选人在特定岗位上的成功概率，从而提升招聘准确性和员工留存率。

在HR等行业，预测型AI优于GenAI的原因包括：

• 基于企业实际数据训练：预测模型使用特定企业的数据，因此它理解的是你的公司，而非从互联网上抓取的通用趋势。

• 支持可重复、高风险决策：预测AI可基于客观因素准确预测候选人未来绩效，降低偏见、提升留存，还能辅助制定发展计划、薪酬建议，甚至评估裁员风险。

• 助力战略规划：预测模型可识别可能离职的员工及原因，了解顶尖人才的留存动因，并帮助将人才策略与业务目标对齐。

• 结果可靠可验证：预测型AI使用结构化数据解决具体问题，结果可衡量、可测试，可随时间验证和优化，同时可解释决策依据，这对合规和透明至关重要。

当然，预测型AI也面临挑战。例如亚马逊内部的招聘工具，由于训练数据反映了公司男性占主导的技术团队历史，导致带有“women’s”(如“women’s chess club captain”)等词的简历被降级。同样，基于广泛互联网数据训练的GenAI，可能无意中复制刻板印象，或忽视特定公司或岗位的上下文因素。

在招聘、晋升或薪酬等本已充满偏见风险的领域使用这些工具，可能放大不平等、带来合规风险和声誉损害。因此，预测型AI的价值取决于所用数据，而这些数据的收集、清洗和语境化都需要投入。每一次新客户的实施都必须认真分析数据可用性、模型与业务目标的对齐，以及确保负责任的使用。

GenAI吸引了全球关注，且在很多情况下是有用的工具，但企业应用不能仅依赖通用模型。像HR这样的领域，需要基于真实数据提供可操作、具体且可信的洞察。预测型AI正提供了这样的价值：帮助企业招聘更合适的候选人、留住顶尖人才、打造高绩效、可持续发展的团队。虽然它可能不会登上头条，但在关键环节创造的价值远比噱头更重要。

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