缺点:一是简历的真实性有待检验,目标岗位说明书描述的准确性值得商榷;二是这种字面上的匹配更多地发生在冰山水面之上的部分,并不能保证真正的匹配度。研究发现,这样的匹配效度达不到40%。
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“冰山挖掘法”,是针对“三历对照法”之于冰山海平面以上部分的局限性而言的,它更强调的是冰山海平面之下的素质部分的匹配性。通常的做法是企业先建模、后测评,将候选人的素质测评结果与目标岗位的素质要求进行直接对比。
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它的优势是人岗匹配发生在更深刻的素质层次,效度有了比较明显的提升,达到60%左右。但不利的地方是它仍有相当效度的损失,且素质模型在推动人岗不断匹配的过程中,落地存在明显的挑战。
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“全人匹配法”,是在上述两个方法的基础上,引入了对人的个性特征与动机层面的考察,其目的是更全面地考察人与目标岗位的匹配,进一步提升精准性。从实际运用效果看,“全人匹配法”确实能提升一定的效果,但所得有限,其效度很难突破到70%以上。从根本上看,它只是增加了匹配的维度,增加了一点保险系数。因此,这一方法对关键岗位的人岗匹配仍不能提供高效、可靠的保证。
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针对上述三种方法,AI技术如果运用得当,将有望带来重大的突破。所谓“运用得当”,关键在于它所带来的突破是“工具层面”还是“理念层面”。前者的突破有利于我们将既有的人岗匹配理念发挥到极致,后者的突破则将给人岗匹配带来革命。



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