作者：默思編輯部 發布：2026-09-22
2026年，絕大多數中大型企業在履歷篩選這道求職第一關，已經常態性地導入AI輔助工具——根據Resume.org的調查，57%的企業已在招募流程中的某個環節使用AI技術，三分之一的企業更預期到2026年AI將主導整個招募流程。
2026年多數招募流程包含兩個技術層次：傳統的申請人追蹤系統（ATS）層級，負責將履歷解析為結構化欄位並依關鍵字比對；以及愈來愈普及的AI層級，透過大型語言模型針對每份履歷進行摘要，並以更接近自然語言的方式，評估其與職位需求的契合程度。這種雙層架構，代表求職者的履歷不再只是被機械式地掃描關鍵字，而是被AI系統進行更接近人類理解方式的內容判讀與評分。
這批新一代AI篩選工具最值得留意的技術能力，是所謂的「技能推斷」（skills inference）——即使求職者的履歷中並未明確寫出某項具體技術技能，AI模型也能根據求職者過往的工作經歷內容，推斷出其實際具備的能力。舉例而言，如果履歷中描述了嵌入式系統相關的開發經驗，AI系統可能會據此推斷求職者具備C++程式能力，即使履歷中從未明確寫出「C++」這個關鍵字。這種推斷能力某種程度上減少了過去求職者必須刻意堆砌關鍵字才能通過篩選的困擾，但也對履歷內容描述的具體程度與真實性，提出了新的要求。
值得求職者警惕的是，即使AI篩選系統本身不做出最終錄用決定，人類招募人員在審閱過程中，實際上也高度仰賴AI系統呈現的排序結果——一份被AI系統評分排在後段的履歷，很可能根本不會被招募人員實際點開審閱，無論這位求職者的實際資格條件有多麼符合職位要求。這代表在AI篩選這道關卡的表現，某種程度上已經取代了傳統「先讓真人看到履歷、再由真人判斷是否合適」的求職流程假設。
業界建議求職者採用簡潔、單欄式的履歷格式，搭配標準化的段落標題設計，這類格式更容易被AI系統正確解析；同時建議在履歷內容中，適度呼應目標職位描述中使用的具體詞彙（但避免刻意堆砌關鍵字造成的生硬感），並將工作成果以「具體行動＋可量化成果」的方式呈現，例如描述「將處理時間縮短30%」，而非籠統地描述「提升了處理效率」；此外，求職者也應該適度在履歷中列出AI與數位素養相關技能，反映自身跟上技術變化的能力。
儘管AI在履歷篩選流程中扮演愈來愈吃重的角色，表現最傑出的招募團隊，通常是善用AI處理履歷數量龐大造成的篩選負擔，同時保留人類判斷力介入最需要主觀評估的環節——例如面試過程中的文化契合度判斷、複雜職位所需的軟性技能評估。這意味著求職者除了要通過AI篩選這道初步關卡，仍然需要為後續與人類招募者及主管的互動，做好充分準備。
對於正在求職市場中投遞履歷的讀者而言，建議定期檢視自身履歷格式是否符合AI友善的結構化要求，並主動了解目標公司招募流程中AI工具的實際使用程度——在AI已經成為求職流程標準環節的時代，理解並適應這套新規則，已經是求職準備工作中不可忽視的一環。
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