人力資源產業將在2018年瓦解，從業人員該何去何從？／ Oleg Vishnepolsky
由於機器學習、大數據和各種演算法，將能比人類更快更好地處理大量人際關係連結資料，我推測人力資源這一行大概還有兩年好日子，頂多四年。
演算法將改變人資業的運作方式
最新的演算法已經可以根據某個用戶在工作上與社群網站上的活動，甚至從購物明細中來推斷這個人已經可以跳槽到下一份新工作；而最新的文字分析演算法，也能快速分析出個人技能和工作經驗，速度遠比人力分析快一千萬倍。
最新的演算法已經可以根據用戶在網路的活動與貼文，推算出適合的新工作。
事實上，微軟的 Azure 雲端服務已經有相當聰明的演算法；當他們買下 LinkedIN 與隨附的巨量資料和用戶的相互連結關係時，這幾種資源的結合就會發生極大的力量。而在今年稍早，微軟尚未宣布購併 LinkedIN 時，LinkedIN 就購併了一家叫做 Connectifier 的新創公司。這家公司的技術，正是以人工智慧輔助人才招募。所以不管有沒有微軟的助力，LinkedIN 早已切入這個領域了。
如果不相信我的論點，各位不妨上上Google，搜尋一下人力資源相關的自動化和機器學習等主題。你會發現已經有些公司正在透過演算法尋覓人才。這類演算法在數位行銷領域的應用已經有一段時間，最近的進步則是來自於日漸成熟的機器學習領域。
從科技界的角度來看，人力市場出現巨變是遲早的事，一但發生變革，就相當殘酷無情。我們看到許多工作一夕之間消失，像是打字員、文書人員、書店店員、速記員、電信接線員等等。
最後決定僱用與否的仍然會是人類，不會是機器；但這些決策者（公司內的人資專員、用人單位的主管）將會仰賴各種數位工具進行決策，整個流程會變得更加公正客觀，而且對應徵者更加公開透明。
各種數位工具，將會讓用人決策更透明、更快速。
像獵人頭公司這類外部人資服務仍會存在，但需要完全不同的技能，例如資料與量化分析、機器學習軟體的操作與運用。未來能夠存活的獵人頭公司，必定是高度數位化的。
現在還來得及：業者應如何轉型？
這個行業再不改變的話，未來恐怕難以生存。
我非常喜歡人資工作者，他們認真工作，又能享受工作中的樂趣與挑戰，所以我希望所有人資從業人員都能讀讀這篇文章，因為只有及早準備，才能因應即將襲來的巨變；可以從下列的幾個人資自動化的領域出發：
機器不會取代人類。話雖如此，使用人工智慧新工具的人資業者，其競爭力將會遠遠勝過不使用新工具的業者。
這波技術帶來的人資產業革命，外部人資業者會比企業內的人資專員遭到更大衝擊。如果企業內的人資人員開始使用各種新資料分析工具，就不會像現在一樣，那麼需要外部業者的協助。
如果我對微軟購併LinkedIN動機的猜測是正確的，LinkedIN自己的人資專員，未來將能比現在提供更多更好的服務，因為他們能夠直接分析站內的巨量資料，找到更符合企業需求的工作者。當然，企業內部的人資專員和用人單位主管仍會仔細審視求職者的相關資料，不會直接讓機器決策，但整個流程將會變得更加順暢，因為他們將能從更多樣化的資料分析中得到用人建議，而不是只根據一張薄薄的履歷表來決定是否錄用。
如果我在上一點對於微軟和LinkedIN的推論是錯的，沒關係，外面還有很多新創公司專攻這塊市場，有些甚至已經開始提供多種服務。例如華爾街日報這篇文章提到的Aptica，就是以機器學習來協助人才招募工作；不用說，還有上文提過，購併了一家人工智慧公司的LinkedIN。