職缺描述長如「超商收據」：AI 時代下的徵才亂象與效率陷阱

職缺描述的「通膨」危機

求職者 Robin Olsen 在尋找傳播領域工作時發現，如今的職缺描述已變得極度冗長，甚至將原本屬於不同職能的行銷與傳播工作合併。她曾遇過一份職缺列出高達 27 項優先事項，讓她直接放棄申請。這並非個案，根據求職平台 Greenhouse 的數據，自 ChatGPT 問世以來，職缺描述的字數在 2022 年至 2026 年間增長了 7.4%，職缺列表的區塊數量增加了近 14%，技能需求區塊更激增近 16%。

AI 帶來的「資訊垃圾」

為何徵才文案變得如此臃腫？職業網站 Ladders 執行長 Marc Cenedella 指出，生成式 AI 讓招募經理不再需要嚴格審視文案，他們傾向將所有「想要」的條件、甚至是突發奇想的技能要求全數塞入。Cenedella 批評：

「經理人不需要自我審查，所以他們把所有東西都丟進去，包括那些『最好有』、『可能需要』以及早上洗澡時想到的點子。」

他強調，過多的條列式清單並不會篩選出更精準的人才，反而對企業與候選人雙方都有害。

徵才本質的迷失

招募軟體公司 ICIMS 的人才洞察主管 Trent Cotton 認為，企業已偏離了職缺描述的初衷。原本職缺描述應作為候選人、招募人員與經理人共同評估技能與適配性的「評分表」，現在卻充斥著企業文化宣傳與過度包裝的術語。雖然部分企業轉向「技能導向招聘」，希望透過 AI 將求職者的履歷與職缺描述進行精準匹配，但 staffing 公司 Manpower 美國營運副總裁 Tara Marcelle 指出，這導致企業在職缺文案中堆砌大量資訊，試圖讓 AI 演算法能更有效地對候選人進行排名。

這種現象反映了白領工作的劇烈變動。隨著 AI 成為工具，企業期望員工能承擔更多元的工作內容，導致職缺描述不僅僅是工作的說明，更成為了一場關於企業對未來勞動力想像的膨脹實驗。