在不少企业的招聘实践中，同一岗位员工的产出差异可高达数倍，有研究提到，最高与平均表现之间的差距甚至可达八倍。然而，现有的招聘体系往往难以识别这类高绩效潜力人才。业内人士指出，这并非“人才短缺”本身的问题，而是长期被忽视的“衡量方式”问题。
招聘流程偏向“好看”而非“好用”
在各行各业，招聘流程通常被设计为追求效率和熟悉度。用人单位倾向于筛选看起来“稳妥”的简历：资历显眼、版式清晰、职业路径与既有成功员工相似。这类做法在形式上显得严谨、公平，但与实际绩效的相关性有限。
随着流程日益精细化，招聘结果往往趋于同质化。那些符合传统标准的候选人更容易被选中，而真正驱动卓越表现的关键能力，却很难通过这些标准被识别出来。
技术工具强化了“筛除”而非“筛选”
为提高效率，许多机构依赖基于关键词的申请人跟踪系统。这类系统可以快速处理大量简历，但其逻辑更偏向于“格式”和“措辞”，而非“能力”。
候选人如果没有使用系统预设的关键词，或简历格式不符合惯常模板，即便具备相关经验，也可能被自动排除在外。相关人士指出，这类系统最初是为流程自动化而设计，后来被尝试用于大规模客观评估，但在实践中更多起到的是“筛除”而不是“筛选”人才的作用。
人工审核同样存在结构性局限
在一些机构看来，人工审核是对技术筛选的补充。但非结构化的人为判断同样受限于人类的认知偏好。
招聘人员往往更容易信任熟悉的履历模式和“看上去安全”的信号。即便出于善意，缺乏统一标准的主观评估也容易错过合格候选人，而且难以在大规模招聘中保持一致性。
与此同时，许多团队人手紧张，难以投入足够时间进行细致、统一的人工审核。组织在“高效但盲目”的技术工具与“深思熟虑但不一致”的人工判断之间摇摆，两者都难以稳定捕捉真正预测绩效的因素。
医学院的“距离衡量”启示
类似问题在其他领域早已有所暴露。约二十年前，一些医学院发现，传统录取标准——如成绩、考试分数和背景——虽然能较好预测谁能通过考试，却不足以预测谁会成为优秀医生。
部分机构开始调整思路，不再只看“这个人目前表现如何”，而是追问“这个人为了走到今天，跨越了多远的距离、克服了哪些障碍、在缺乏现成路径时解决过什么问题”。
这一被称为“距离衡量”的理念逐步影响了录取决策。相关实践显示，按照这一框架选拔的学生不仅能顺利完成学业，还在临床实践中表现出更强的压力下判断力、更高的模糊情境适应力，以及对不同背景患者更深的同理心。
有观点认为，企业招聘目前正处在类似的转折点。
关键能力难以体现在头衔和学位上
在快速变化的商业环境中，许多对绩效至关重要的能力，并不会直接体现在职位名称或学历上。例如：
- 快速学习新知识的能力；
- 在信息不完整时保持清晰思考的能力；
- 计划落空时灵活应对的能力；
- 在缺乏明确路径时持续推进的能力。
这些能力常被归类为“软技能”，但在不少企业实践中，它们与绩效和领导力高度相关，却很难通过传统筛选方式被识别。
错误招聘的直接财务成本相对容易估算，而由此带来的团队动力下降、成员疲惫、机会流失等“隐形损失”则更难量化。同时，那些从未进入面试环节的候选人——例如被迫快速转行而形成强大学习能力的人、在高压环境中带队却不熟悉企业话语体系的资深从业者、自学掌握复杂系统却缺乏正式认证的专业人士——其潜在贡献也难以被现有系统捕捉。
从“看背景”转向“看能力”
部分组织已开始调整招聘思路，并非降低标准，而是改变衡量对象。他们不再默认以资历和背景作为首要筛选依据，而是尝试直接评估候选人的实际技能。
具体做法包括：围绕真实业务情境设计评估题目，要求候选人完成样本任务或部分实际工作，以及通过问题解决练习来反映岗位的真实需求。
相关研究显示，当招聘更侧重能力而非惯常履历时，候选人池会扩大，整体质量有所提升，对少数“完美简历”的竞争也随之缓解。报道指出，这类调整带来的组织收益不仅体现在数量和质量指标上，还体现在更广泛的人才结构优化上。
线性职业路径假设正在失效
传统招聘模式建立在职业路径相对线性、岗位变化较慢的假设之上。在那样的环境中，过去的经验在一定程度上可以作为未来绩效的代理指标。
随着业务环境加速变化，这一假设正被削弱。越来越多的实践表明，对组织而言，更关键的不再是候选人“已经知道什么”，而是其“能多快学会接下来需要知道的东西”。
医学院在多年前已开始从强调短期考试表现的指标，转向关注更能预测长期专业表现的人类能力。有观点认为，企业招聘需要在类似方向上加快调整。
能否承受“不进化”的代价
在这一背景下，一些业内人士将问题的焦点从“是否要改变招聘方式”，转向“组织是否能承受不改变的代价”。
他们指出，在任何一个企业的应聘者池中，都可能存在这样一类候选人：在资源有限的环境中被迫快速学习、在艰难情境中摸索前行，或因选择有限而被动锻炼出更强适应力。这些经历往往与企业未来发展所需的关键能力高度相关。
如果招聘系统仍主要围绕“光鲜亮丽”的履历展开，这类候选人被忽视的概率将持续存在。而在竞争环境中，能够率先调整衡量标准的组织，可能更有机会吸纳到这部分潜在高绩效人才。
文末署名显示，相关观点来自CLARA首席执行官Natasha Nuytten。
