你被淘汰那一刻，根本未有人看過你一眼

僱主說最重視軟技能，卻交給一部讀不到軟技能的機器先篩人：Jobsdb報告裏最矛盾的一組數字。

 

Jobsdb by SEEK公布2027年薪酬調查，幾個數字並排放着：今年首三季應屆畢業生職位的招聘廣告按年少22%，畢業生職位佔平台比例由2023年的9.5%跌至約6%，每個畢業生職位收到的申請卻按年多56%。33%中小企直言不會考慮請應屆畢業生。

 

平台的解決方法是：我們用AI按配對程度為 CV 排序，求職者請按職位要求寫 CV，突出相關技能，分數會高一點。

 

聽起來很合理。我看到的，卻是一個制度把自己的矛盾，寫進了同一份報告。

 

口講最重軟技能，卻由機器先篩人

同一份調查問僱主，篩選畢業生時看重甚麼：56%答軟技能，51%答面試表現，工作經驗只有35%。即是僱主自己承認，最能分出高下的東西，要坐下來談過才看得見。

 

最有趣的是：第一道閘，是一部按關鍵字計算配對分數的機器。它讀得到「Python」、「數碼營銷」、「三年經驗」，讀不到一個人會不會聽、敢不敢問、頂不頂得住壓力。這個系統在未有任何人看過你之前，先用它自己聲稱最不重要的準則，把你篩走。

 

應屆畢業生正是關鍵字存貨最少的一群，他們唯一的賣點，恰恰是機器看不見的那部分。這不叫競爭激烈，這叫入口的設計本身在排斥新人。

 

全部人照遊戲規則寫，分數便失去意義

「按職位要求寫CV」這句建議，對一個人是對的，對所有人一起做就是錯的。一個指標一旦成為目標，就不再是好指標。

 

當全部對準同一份職位要求改寫CV，配對分數便一齊向上收窄，機器排出的頭五十名看起來一模一樣。下一步必然是求職者用AI寫CV，去迎合AI排序。機器寫給機器看，人在這個過程中消失了。

 

分數分不出高下，僱主會怎樣做？看學校招牌，看有沒有人介紹，看在哪裏實習過。一部標榜「機會為本、非歧視」的機器，最後把真正的篩選，推回最不透明的後門。制度表面的秩序，和它真實的運作，從來是兩回事。

 

不要和多出來的人爭那畢業生職位

年輕讀者會問：那我可以怎樣？怨天尤人最容易，也最無用。

 

把配對分數看成收費站，不是法官。它決定你排第幾，不決定你是誰。你的目標不是分數高，而是在那疊CV形成之前，先有一個人見過你：實習、介紹、一份看得見的作品，任何一條繞過閘口直達真人的路，都比多改十次CV值錢。大企業比小企業更願意請畢業生，跨國企業看面試，中資企業看經驗。知道對方看甚麼，就知道力氣該花在哪裏。

 

更重要的是，不要只盯着那6%標明「畢業生」的職位，和多出來的人在最窄的門口擠。同一份報告說，73%企業明年招聘會納入AI技能要求；Jobsdb 自己也承認，一些以往要三至五年經驗的職位，如今願意考慮有AI能力的畢業生。經驗的門檻正在鬆動，這是過去二十年未見過的缺口。能叫AI做出三年經驗才做得到的事，你就不是畢業生，是一個沒有舊習慣包袱的熟手師傅。

 

那33%中小企，在省掉自己的將來

最後一段留給老闆。33%中小企不考慮應屆畢業生，理由我明白：沒時間教，教識了就走。但軟技能不是在網上學回來的，是在真實的辦公室裏，被真實的客戶罵過、被真實的上司撐過，才累積得來的。今天沒有人肯教，三年後你口中最看重的申請人，市場上根本沒有人才庫。

 

我公司平均年齡二十幾歲。我從不覺得請畢業生是做善事，我覺得是買期權。機器可以替你排序，但替不了你下注。一間公司最重要的決定，應該由一個人看過一眼之後才做。