用 AI 制定评分量表与面试问题

人力资源中的 AI

Chris Klaus

Senior AI Architect, Chalice AI

从描述到决策

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量表

  • 预先定义技能与标准

  • 确保所有面试官评估一致

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AI 辅助

  • 提取相关技能并生成可度量标准

  • 设计公平、开放式的面试问题

人力资源中的 AI

为何结构提升公平性

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无结构 有结构
模糊印象 明确标准
主观打分 基于可观察行为的评分
易受偏见影响的结果 一致的评估

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人力资源中的 AI

处理文件

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AI 工具如何处理文件

  • 上传或共享文件为 AI 提供上下文（如职位说明、政策）

  • 生成结构化输出，如 Word 文档或表格

  • 基于上传内容进行摘要、对比或构建

  • 将结果导出或复用于人力资源模板

人力资源中的 AI

用 AI 构建量表

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创建包含五项标准的
招聘量表，评分 1–5

为每个分值
添加行为示例
技能 行为示例 优秀表现体现为
协作 分享想法与反馈 领导高效团队合作
分析 解读复杂数据 得出清晰、数据驱动的洞见
主动性 发现改进点 主动优化流程
人力资源中的 AI

用 AI 设计避免偏见的问题

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为量表中的每项技能
生成开放式面试问题，且
不基于背景或性格作假设

改写这些问题，强调

可观察的行为

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使用 AI 生成以下特点的问题：

  • 公平
  • 具体
  • 与可衡量技能一致
人力资源中的 AI

用 AI 评审与打分

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为每个问题说明
弱、中、强答案的差异

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评级 表现为
弱 含糊笼统，缺乏明确结果
中 有部分相关细节，清晰度一般
强 具体详实，聚焦结果
人力资源中的 AI

保护候选人隐私

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AI 选择动画

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  • 谨慎处理候选人信息

  • 切勿在提示中包含姓名或联系方式

  • 避免涉及人口统计或身份信息

  • 使用匿名或占位数据

人力资源中的 AI

¡Vamos a practicar!

人力资源中的 AI

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