AI顛覆人力仲介！六成獵頭恐被淘汰　招聘產業正走向「高科技低人力」新時代

生成式AI全面滲入招聘流程，從履歷篩選到候選人互動大幅加速，人力仲介費用模式與生存空間面臨重估。專家預估多數傳統獵頭恐在五年內被市場淘汰，僅能靠「科技＋專業判斷」雙引擎突圍。

生成式人工智慧快速侵門踏戶，不只改變程式開發、內容產製，如今連過去高度仰賴人力的招聘產業，也開始被迫全面重寫遊戲規則。從英國到歐陸，大型人力仲介公司紛紛導入AI工具，加速履歷篩選與候選人互動，讓企業不得不重新思考：「我花的仲介費，究竟是付給人，還是付給演算法？」

在英國Stockport的Adria Solutions，人力仲介業者David Berwick坦言，當AI已能代替顧問找履歷、初步比對條件並推送給企業，客戶自然會開始質疑費用合理性。他直言，若仲介只是「收履歷再轉寄」，這種服務在AI時代幾乎沒有存在價值，因為企業本身就能自動化完成大半流程，仲介收取候選人首年薪資一定比例的傳統計費模型，正面臨結構性挑戰。

AI實際帶來的效率提升已開始量化呈現。美國招募軟體公司Bullhorn在2026年針對英國及愛爾蘭近300名招募專業人士調查，結果顯示37%受訪者認為，AI讓候選人篩選速度加快26%到50%。LinkedIn在2025年的《UK Future of Recruiting》報告也指出，導入或實驗生成式AI的人資與招募人員，平均每週可省下約18%的工作時間，等於一個五天工作週直接「多出」近一天。

這股變革已不再停留在概念層次。瑞士人力集團Adecco在英國與法國實際部署六個AI招募代理人（AI recruitment agents），英國工具已讓整體招募流程的時間成本下降約15%。公司高階副總裁Niki Turner-Harding表示，AI系統已支援超過250萬次候選人互動，其中約半數發生在一般上班時間之外，顯示自動化工具正補上人力無法全天候在線的缺口。

不過Adecco刻意劃出邊界，強調AI只「協助」流程，而不是做出最後聘用決策。候選人如有疑慮，隨時可以要求與真人顧問交談。Turner-Harding認為，真正的變化在於角色轉型：招募專家將花更少時間處理行政流程，更多心力放在與人互動、解決問題與建立關係。「沒有人是因為熱愛行政作業才進入招募業。」她說，AI反而有機會讓招募顧問回到「做人」而非「做表單」的核心價值。

在英國Birmingham的VIQU Group，董事總經理Matt Collingwood也選擇把AI視為強化服務而非削價競爭的工具。他指出，公司近18個月營收成長47%，關鍵在於把自動化當成「騰出時間」的手段，讓顧問更專注於客戶與候選人關係經營，而不是一味降價。他相信，只要科技與專業洞見同步提升，仲介費不但未必需要下降，甚至有機會隨著價值增加而「合理上調」。

然而，並非所有業者都能順利完成轉型。Collingwood預估，五年後現存的招募公司可能只剩三分之一存活。London的Velocity Leadership創辦人James Wright則以親身經驗說明衝擊：在AI工具協助下，他現在一人即可完成過去需要五人團隊的工作量。這種生產力革命特別會壓縮大型跨國獵頭公司，尤其是被統稱為SHREK的Spencer Stuart、Heidrick & Struggles、Russell Reynolds、Egon Zehnder與Korn Ferry等高階獵頭巨頭。

Wright指出，這些公司往往有層層結構，從分析師、研究員到顧問與合夥人，組成龐大金字塔。他悲觀估計，未來這種模式下的60%到70%人力恐將被市場淘汰，因為AI已能完成過去大量基礎研究與名單整理工作，迫使企業重新檢討是否需要支付高昂費用維持如此龐大團隊。

在價格端，London AI招募平台Dex創辦人兼執行長Paddy Lambros更直言，整個招募產業「早該被翻修」。在他看來，傳統招募流程本質上既昂貴又緩慢，費用之所以高昂，正是因為整體流程效率低落。如今生成式AI讓求職者能自動大量投遞履歷，企業則面臨申請量暴增、篩選壓力倍增的雙向擠壓，他警告，若只是讓雙方各自配備一個AI，最後變成「AI互丟履歷、互相消耗」的局面，根本沒有解決問題，只是把低效率換到演算法層面重演一次。

Lambros強調，真正有意義的科技應用，是設計能同時支持候選人與企業的系統，而不是把雙方推向資訊轟炸狀態。他認為，AI應該幫助濾除噪音、優化匹配品質，而非單純放大投遞與篩選的數量，否則最終仍是高成本、低效果的老問題，只是披上新技術外衣。

也有人從另一個角度看待AI帶來的價值再分配。英國專業招募公司Stirling Q & R的總經理Chris Stirling提到，AI可以在幾秒內從社群或履歷資料庫中找出上百名同時具備「QA」或「regulatory」字眼的候選人，這也是它最擅長的「容易部分」。但當一家生技新創需要的是「真正從零打造品質系統」的專家，而不是只在既有架構下維護流程的人，這種差異就很難由演算法判讀。

在Stirling眼中，AI的滲透反而凸顯人類判斷的重要性。當機器把「簡單工作」做得更快更好，仲介收取的費用就必須更具體地反映在「困難部分」：包含對候選人深度訪談、職涯脈絡理解、過往成就與失敗的驗證、以及對企業文化與團隊動態的細緻觀察。他主張，未來招募顧問若要存活，必須把自身價值從「找人」轉為「看人」，費用才算得上真正「賺在專業」而非「賺在流程」。

綜合多方觀點，可以看出AI對招募產業的影響並非單向「砍價」或「裁員」，而是強迫市場重新定義什麼才是值得付費的服務。未來幾年，勢必會出現大量以演算法為基底的低價平台，同時也會有少數以深度專業為核心的高價顧問型公司存活。一個更關鍵的問題是：在招募這個高度人本的領域，企業究竟相信的是「算得更準的AI」，還是「看得更透的人」？答案不僅將決定仲介產業版圖，更會影響每一位求職者與雇主，在AI時代如何被選擇、如何做選擇。

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