“发现人才”作为企业战略管理的重要环节，在企业数智化转型的过程中，也在寻求着更为科学化、精准化乃至预测化的应用转型。
随着AI智能技术的进一步发展与创新，以及大语言模型在相关人力产品中的进一步应用，人才发现智能终端或将成为企业的“数智人才顾问”，通过数据训练、深度学习、NLP技术等，快速、准确、精准地找到企业需要的适配人才，并且提供全景数据和差异分析，为企业提供更加科学和精准的人才管理解决方案。
例如，近期发布的用友BIP智能人才发现产品就是依托用友BIP智能中台的智能化能力，研发出基于大语言模型的HR领域垂类应用，基于人才标签、员工信息、关键特质等模糊性搜索以及智能联想等方式，通过数据的不断积累，逐步训练、和学习，通过快速地信息搜索结果可以进行数据二次筛选、人才全景画像呈现、关键特征标签展示、综合能力横向对比分析、人岗匹配智能推荐等精准定位企业内部人才，并支持组织和业务部门的人才分析数据可视化等功能。其次，智能技术不断深入应用，AI人才智能终端或“数智人才顾问”还有很多潜在功能和应用场景，例如：进行人才之间的横向、纵向对比分析、空岗推人的人岗匹配、人才选拔时的人才评估报告分析、特定人才工作目标绩效达成的突出表现、特定人才在组织网络分析(ONA)中的影响力等等。
随着大模型的兴起，精准人才发现和人才搜索正进入一个全新的时代，传统的人才发现方法和应用已经难以适应快速变化的企业需求，也无法满足人才市场的需求，而大模型可以通过理解搜索意图，提供更加精准的人才推荐，为企业和组织带来前所未有的机遇。
一、赋予人才发现超凡能力
大模型是指基于深度学习技术构建的庞大神经网络，具备超强的自然语言处理和推理能力，其强大的计算和推理能力使得它们能够处理和理解海量的数据和信息。它们可以处理海量的文本、数据和信息，通过学习和分析，从中提取有价值的人才信息。大模型的超凡计算能力和智能化特征使得人才发现的范围和精度得到了极大的提升。
二、挖掘人才潜力的关键信息
随着大模型的应用，人才发现进入了一个数据驱动的时代。大模型可以分析和挖掘庞大的人才数据，如简历、社交媒体资料、项目经历等，从中提取有价值的信息。通过挖掘隐藏的关联和模式，精准地发现潜在的人才资源。HR能够更高效地发现符合组织需求的人才，同时减少主观因素对决策的影响。
三、数据驱动人才发现的精准度与效率
通过智能化的人才评估和匹配系统，大模型可以自动化地筛选和推荐符合要求的人才。这种智能化的人才发现方式不仅大大提高了发现的精准度，还节省了时间和资源，使企业和组织能够更快速地响应市场需求。同时，基于大模型的洞察力，基于数据驱动的决策，更加准确地预测人才的发展潜力和适应性。
四、智能的同时尊重个人隐私
不过需要强调的是，利用大模型进行人才搜索与发现并不意味着要对候选人的私人信息进行直接学习或解析。在实际应用中，这些模型更多的可能是被用来理解和解析职位描述，以及将候选人的技能和经历与特定职位要求进行匹配。这种方法能够有效减少对个人敏感信息的处理，尊重并保护候选人的隐私。
无论在哪个环节，数据的隐私和安全性都必须得到严格保护。对于任何使用个人数据的系统，都需要确保数据的收集、处理和使用过程是透明的，并且得到了数据所有者的明确许可。这一点对于AI和大模型尤其重要，因为它们的运行依赖于大量的数据输入。因此，只有在尊重并保护个人隐私的前提下，我们才能充分发挥这些模型的潜力。
综上所述，未来对人才的搜寻、发现和管理将会更加的智能化、科学化与精准化。大模型发展下的AI智能应用将成为企业决策者和HR部门的智能帮手，连接企业数智化平台，探寻每一位数字员工，呈现科学的解决方案，帮助企业实现“人与事”的精准匹配、组织能力的持续升维、业务发展的不断创新，最终实现企业的经营战略目标与投资者价值。
