如何在今年利用AI找工作
根據Amanda Kavanagh的報導，生成式人工智能（Gen AI）承諾可以幫助我們處理繁瑣的任務，透過虛擬助手和聊天機器人自動化待辦事項。然而，許多這些有用的工具卻需要我們從繁忙的日程中抽出時間來整合、試用、改進和評估。因此，雖然許多專業人士看到了自動化的吸引力，並已經在使用大型語言模型（LLMs）來進行基本任務，例如總結文章和會議記錄，但真正充分利用自動化的好處尚未完全實現。
不過，隨著代理性AI的出現（通常被稱為“AI的新時代”），這項技術已經超越了簡單的提示，能夠主動做出決策並代表你追求目標。
在過去的一周內，Accenture、Telstra、Google和Nvidia等領先機構都宣布了代理性AI的創新，這表明這將成為2025年的熱門話題。尤其是在那些繁瑣的待辦事項方面，OpenAI推出了Tasks，一個新的代理性AI功能，讓用戶可以設置提醒並自動化重複性任務。
在招聘方面，一些領先公司也在利用代理性AI。例如，通過在其職業頁面嵌入Amply的Robin，企業現在邀請申請者上傳他們的簡歷進行分析。代理性AI隨即主動識別相關機會，並考慮地理位置偏好、薪資要求和公司文化等因素，幫助求職者節省大量手動搜索的時間。
隨著生成式AI和代理性AI工具變得越來越成熟，求職者需要了解如何有效利用它們，同時避免可能損害其前景的常見陷阱。以下是三個更好地應用AI於求職過程中的步驟。
利用生成式AI製作清單，而非編輯
由於求職者使用AI優化簡歷和求職信，雇主面臨著大量低質且不相關的申請。人才行業專家Hung Lee最近提到，他去年與一家跨國零售商開會時，預計將會收到600萬份求職申請，這些申請直接進入招聘人員的收件箱，毫無疑問，其中許多是使用生成式AI輔助的。
不幸的是，為了將你的簡歷與特定工作規範匹配，許多這些“增強”在最佳情況下都顯得有些牽強，最糟糕的情況則是完全虛構。這浪費了每個人的時間。
是的，可以將你的簡歷和求職信上傳到像ChatGPT、CoPilot、Perplexity或Claude這樣的工具，但要請求推薦的修改清單，然後手動進行所有這些修改，並用自己的話表達。這樣，你就能掌控所有聲明的準確性，並不會陷入使用與其他生成式AI愛好者相同術語的陷阱。
專注於質量而非數量
雖然大規模使用AI進行求職申請的故事聽起來很吸引人，但這不一定是最佳策略。最近，一名Reddit用戶因使用AI機器人申請了千個職位而登上頭條，並在短短一個月內獲得了50次面試。
然而，這種“噴灑與祈禱”的方法可能會適得其反，特別是對於專業角色或高級職位而言，名聲和精確的目標比申請的數量更為重要。
利用大型語言模型做好面試準備
生成式AI可以成為面試準備的重要資源，幫助你預測並準備行業特定問題。無論你是面試傳播職位還是金融角色，AI都可以生成相關的練習問題，並幫助你構思引人注目的回答。這有助於你消除常見的錯誤，即未能為那些在面試中反覆出現的明顯和令人尷尬的問題做好準備。
Jotform的首席執行官Aytekin Tank指出：“我看到的最大錯誤之一是候選人在面試前沒有花時間問自己一些重要問題。”這當然包括一些常見的面試問題，比如“你在5或10年後看到自己在哪裡？”但候選人還應該對能讓自己繁榮的工作環境進行一些深思。
你可以利用生成式AI準備對Tank提到的常見問題的答案：“他們理想的文化是什麼樣的？他們對學習、成長和晉升的期望是什麼？他們是希望在一家可以待10年的緩慢增長的組織工作，還是希望在一家風險資本支持的獨角獸公司獲得一些經歷後再轉職？”
他補充道：“像任何關係一樣，清楚你的希望和需求能幫助每個人發現是否合適。”
你甚至可以將你的簡歷、求職信和申請上傳到上述工具（ChatGPT、CoPilot、Perplexity和Claude），以便你能針對特定問題練習回答，同時結合自己工作歷史的註解。
如果你準備好開始尋找下一步，The Hill的招聘板是開始的理想之地。無論你是尋找升遷還是完全轉職，你都可以在The Hill招聘板上瀏覽成千上萬的職位空缺。
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在當前的求職環境中，AI的出現無疑為求職者提供了新的機會和挑戰。求職者不僅需要掌握如何使用這些工具，還需要明白它們的局限性。過度依賴AI可能會導致失去個人化的觸感，而這在面試和求職信中是至關重要的。總之，結合AI的效率與人類的情感智慧，才能在競爭激烈的市場中脫穎而出。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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