为公司招聘人才好像是最不或许被自动化的工作，因为它的悉数进程好像都需求靠人的技能来结束，比如与人对话、了解外交进程中的各种暗示——而这些是核算机做不到的。
但人都是会有成见和偏心的，一般在不自觉的情况下，招聘者会根据自己和应聘者在和岗位恳求毫不想干的方面的相似性（比如招聘者和应聘者是不是有一同的兄弟、是不是上的同一所学校，或许是不是喜爱同一项体育运动），而抉择招聘某一自己。
这也便是为何会有研讨人员说，传统的找工作办法是存在缺陷的。疑问是，怎样才能改善这种状况呢？
新一波的创业公司，比如 Gild 、Entelo 、Textio 、Doxa 和 GapJumpers ，正在从不同方面企图让招聘进程自动化。他们说，软件可以比人更有用、更高效地结束招聘工作。很多人正在接受这一观念。像 Korn Ferry 这么的出名猎头公司也正在将算法融入到它们的工作中。
他们标明，假设他们取得成功，招聘就或许会变得更快、更便宜，而他们的数据可以让招聘者发现更多更适合自己公司的高技能人才。自动化招聘还有另一个或许的作用：一个更加多样化的工作场所。软件要靠数据发现来自各个地方、技能又符合工作恳求的提名人，悉数进程不会存在人的成见。
“每家公司都有自己的查看办法，简历要么是让学校查看过，要么便是由公司自己来查看，”Gild 的联合创始人兼首席执行官希尔罗伊·德赛（Sheeroy Desai）说。Gild 开发的软件可以应用于悉数招聘流程。“这些办法或许会有一定的猜测性，但疑问是这些办法都会有成见，会把一大堆可以担任某份工作的人筛掉。”
一些人质疑说，算法怎样或许比人更了解人。“（招人的时分）我看的是他的热心和他是不是有诈骗举动，而没有哪个数据算法能到达这个意图，”科技高管猎头公司 Millennium Search 的创始人兼首席执行官阿米什·沙阿（Amish Shah）说。“这靠的是一种直觉、意会，一种化学反应。”他把招聘的进程比作了自己初次见他的太太。
但一些研讨人员说，对于人际化学反应和文明匹配度的思维，现已让很多公司走入了歧途。那是因为很多招聘者把靠化学反应招聘当作是在招和自己兴味相投的人。
“招聘者和应聘者之间的相似性，比如来自同一个区域、上了同一所学校、穿一样的衬衣、点了一样的茶饮，虽然这些东西并不能猜测出应聘者将来的工作表现，但它们对招聘者的影响是很大的，”宾夕法尼亚大学沃顿商学院研讨举动和区分的卡德·梅塞（Cade Massey）说。
而研讨人员说，招聘者恰恰应该做相反的事，寻找能一同处理公司、对公司的战略和价值有责任感的人。“符合公司文明的人，他们心里和工作有关的价值观以及他们的工作个性都能支持公司的战略，”在美国西北大学凯洛格商学院（Kellogg School of Management）研讨招聘的劳伦·里维拉（Lauren Rivera）说。“当你去调查很多人口统计学方面的特征时，实际上是偏离了'符合公司文明'这个标准，并且涉嫌轻视。”
他们举荐公司运用结构化面试，也便是问每一位提名人一样的疑问，并给他们安顿模拟在职者要面临的一些工作——然后再依托数据来做抉择。
比如 Gild 就会用雇主自己的数据，再加上从 LinkedIn 或许 GitHub 等网站上可以揭穿获取到的数据，把二者归纳起来往后去寻找那些符合公司恳求的人。它企图核算出我们对一份工作的感兴趣的或许性，并根据他们的公司以及工作生涯的轨道，给出适宜联络他们（看他们愿不愿意换岗）的机会。
德赛说，Gild 找到的提名人会比一般雇主找到的提名人更加多样化。在科技界，它发现了一些女性、大龄工程师，并且这些人都具有更广泛的大学或许社会经济学布景。“假设你公司里有年青的白人男性工程师，那他们或许知道的会是什么样的人？”德赛说。“也是年青的白人男性工程师。”在大多数科技公司里，80% 以上的技能型员工是男性，而黑人或许拉丁裔的技能型员工只占不到 5%。
一位工程师早年两次应聘云核算公司 Rackspace，但都未能如愿。作为一个早年在公共电台工作过的退伍军人，他没有高学历，也没有过专业的编程履历，因此并不满意 Rackspace 所需的恳求。但 Gild 根据他自立开发的软件的履历，把他举荐给了一家公司，现在他现已在那家公司工作了。
从某种程度上讲，科技工作是一些招聘类创业公司扎堆的工作，因为这个工作总会有更多的岗位需求人去加添，而在让劳动力大军更加多样化方面，科技公司也面临着压力。比如在 Twitter，只需 10% 的科技型员工是女性，而在 Facebook 和yahoo，这个比例大约是 15%。科技界的一些女性和少数族裔员工说自己处在一个并不令人惬意的文明里，而作为对这种批评的回答，科技公司现已初步发布它们的员工多样化数据，并立誓会做出改动。
一些此类招聘软件听起来就像最有同理心的人力总监一样豪情显露。Doxa 这个新效力就计划根据提名人的技能、价值观和适应性，把他们和科技公司，甚至是特定的团队和司理匹配起来——比如团队是更习气单打独斗仍是协同工作，或许女性员工是不是感觉到她们的定见被认真对待。“招聘遭到的情面的影响太多了，而现在我们做招聘的办法并没有用，因为我们工作的时分不高兴，”Doxa 的联合创始人兼首席执行官娜塔莉·米勒（Nathalie Miller）说。
到目前为止，Doxa 现已发现了各个方面的公司工作，而这些岗位从前很少对找工作的人揭穿。某知名猎头公司对匿名员工的问卷调查得到的数据中，包括他们几点上下班、每周花多少小时开会、黑夜和周末加班的比例有多少、哪个有些薪资的性别差异最大/最小。
另一个效力 Textio使 用机器学习和言语分析的办法来分析星巴克和巴克莱银行等等公司发布的职位信息。公司的联合创始人兼首席执行官基兰·斯奈德（Kieran Snyder）说，Textio 现已发现了超越 2.5 万个显示出性别成见的短语。像运用“top-tier（一流的）”和“aggressive（前进的）”这类词汇，以及运用像“mission critical（要害任务）”这类体育或军事词汇的职位，都会让来应聘的女性求职者变少。而像“partnerships（合作关系）”和“passion for learning（学习热心）”这类的词汇则会吸引更多的女性求职者。
所以假设招聘这件事变得更加自动化往后，人该去干嘛？研讨招聘的人说，数据仅仅招聘者运用的一种东西算了，这项工作照常需求人的专业技能。数据正在催生对于新的人物的需求——比如对数据进行分析、通知公司哪里有缺少，并能供应解决计划的招聘多样化顾问。
我们还需求确保算法不只仅在把根深柢固的成见编码化，或许通过发现具有某些特征的应聘者，让工作场合变得和从前一样同质化。“这类算法有一个危险，”里维拉说。“那便是我们因为自己在依托算法干事而变得过于自信。”
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