最近の調査: 求職者の 45% が AI を使用して履歴書の作成と強化を行っています
Canva が実施した調査によると、求職者のほぼ半数 (45%) が、履歴書の作成と改善を支援するために生成 AI ツールを使用しています。
Canva は Sago と提携し、8 か国の 5,000 人の採用担当者と 5,000 人の求職者を対象に調査を行い、求職活動と採用プロセスの最新の傾向を評価しました。これらの国には、米国、英国、インド、ドイツ、スペイン、フランス、メキシコ、ブラジルが含まれます。
調査によると、求職者の約 45% が履歴書を最適化するために生成 AI を使用しており、インドとブラジルがそれぞれ 74% と 50% で最も高い割合を占め、フランスとスペインが 33% で最も低い割合となっています。 . %と34%。
この調査では、採用担当者が履歴書をより創造的にしたい求職者による AI の使用を受け入れていることも示されています。
調査によると、採用担当者の 90% が、求職者が履歴書に生成 AI を使用することは許容されると考えています。さらに、46% が求職者のアイデアやコンテンツを強化するために AI の使用は最小限にすべきだと考えており、別の 44% は AI をあらゆるコンテンツの作成に使用できると考えています。
企業はAIの使用状況を開示すべきでしょうか?ほとんどの同意者
Canva のグローバル人材獲得責任者、エイミー シュルツ氏は、ほとんどの採用担当マネージャーが履歴書での AI の使用は容認できると考えていると強調しました。彼女は求職者に対し、これを信じて、それが良い出発点であると考えるよう勧めています。
彼女はさらに、「私たちは仕事を見つけるのが難しくて怖いことを知っています。ですから、仕事探しの経験をより良くする方法があるなら、人工知能の活用を試みるべきだと思います。」
AI を使用した求職者のうち、履歴書の見た目に「非常に満足」した人は約 56% だったのに対し、AI を使用しなかった求職者では 33% でした。さらに、AI を使用している求職者の 91% は、必要な適切なツールを持っていると答えていますが、AI を使用していない求職者の場合は 64% です。
求職者の 81% は、将来の求職ニーズに合わせて履歴書を更新するか、新しいバージョンを作成することに前向きです。
AI が職場に浸透し、採用プロセスから人事ニーズまであらゆるものを変える
採用担当者の 67% が、候補者が生成手法を常に使用しているか、ほとんどの場合に AI を使用しているかがわかると回答しました。シュルツ氏は、求職者は面接中に予期せぬ事態が生じないよう、AIツールの出力を検証する措置を講じるべきだと指摘した。
彼女は次のように述べました。「候補者がどのような生成 AI ツールを使用していても、そこから何が得られたのかを常に実証し、それが候補者の期待や職務経験、そして彼らが話している内容を反映していることを確認する必要があると思います」
この調査では、採用担当者の 71% がプレーンテキストの履歴書は今後 5 年以内に廃止されると考えており、採用担当者の 57% がビジュアル付きの履歴書を好むことも判明しました。プレーンテキストの履歴書ではなく、要素。
シュルツ氏は、Canva の AI ツール Magic Write が昨年履歴書テンプレートのデザインで 500 万回使用され、求職者は自分の履歴書に目立った優位性を与えるために AI に期待していると述べました。
彼女は次のように述べました。「採用担当者は、履歴書にもっと時間を費やすかどうかを決定する前に、平均して約 7.4 秒かけて履歴書を閲覧します。したがって、求職者がロゴを使用したり、メインの履歴書についてリサーチしたりすることで、 Web サイトのカラー パレットを選択し、その色を履歴書テンプレートで使用すると、7 ~ 8 秒で採用担当者の注意を引く可能性が高くなります。"
" 候補者は、企業の Web サイトを見て学ぶこともできます。使用するフォント スタイルや声のトーンについて - オンラインには情報が膨大にあるため、候補者は 5 ~ 10 分で簡単に調べて、カバーレターや履歴書をカスタマイズするだけで済みます。 会社や業界の理解を反映するように設定をカスタマイズすると、次のことが可能になります。遠くまで行きましょう」と彼女は付け加えた。
以上が最近の調査: 求職者の 45% が AI を使用して履歴書の作成と強化を行っていますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











画像出典@visualchinesewen|Wang Jiwei 「人間 + RPA」から「人間 + 生成 AI + RPA」へ、LLM は RPA の人間とコンピューターのインタラクションにどのような影響を与えますか?別の観点から見ると、人間とコンピューターの相互作用の観点から、LLM は RPA にどのような影響を与えるのでしょうか?プログラム開発やプロセス自動化における人間とコンピューターの対話に影響を与える RPA も、LLM によって変更される予定ですか? LLM は人間とコンピューターの相互作用にどのような影響を与えますか?生成 AI は RPA と人間とコンピューターのインタラクションをどのように変えるのでしょうか?詳細については、次の記事をご覧ください: 大規模モデルの時代が到来し、LLM に基づく生成 AI が RPA の人間とコンピューターのインタラクションを急速に変革しています。生成 AI は人間とコンピューターのインタラクションを再定義し、LLM は RPA ソフトウェア アーキテクチャの変化に影響を与えています。 RPA がプログラム開発と自動化にどのような貢献をしているかを尋ねると、答えの 1 つは人間とコンピューターの相互作用 (HCI、h) を変えたことです。

生成 AI は、テキスト、画像、音声、合成データなどのさまざまな種類のコンテンツを生成できる人間の人工知能テクノロジーの一種です。では、人工知能とは何でしょうか?人工知能と機械学習の違いは何ですか?人工知能は、コンピューター サイエンスの一分野であり、自律的に推論し、学習し、アクションを実行できるシステムであるインテリジェント エージェントの作成を研究する学問です。人工知能の核心は、人間のように考え、人間のように行動する機械を構築する理論と方法に関係しています。この分野では、機械学習 ML は人工知能の分野です。入力データに基づいてモデルをトレーニングするプログラムまたはシステムです。トレーニングされたモデルは、モデルがトレーニングされた統合データから派生した新しいデータまたは未確認のデータから有用な予測を行うことができます。

▲この写真はAIによって生成されたもので、九家楽、三味家、東宜日生などがすでに行動を起こしており、装飾・装飾業界チェーンはAIGCを大規模に導入している・装飾・装飾分野における生成AIの応用は何なのか?それはデザイナーにどのような影響を与えますか?レンダリングを生成するためのさまざまなデザイン ソフトウェアを 1 つの文で理解して別れを告げるための 1 つの記事です。ジェネレーティブ AI は、装飾と装飾の分野を破壊しています。人工知能を使用して機能を強化し、デザインの効率を向上させます。ジェネレーティブ AI は、装飾と装飾業界に革命をもたらしています。生成 AI は装飾および装飾業界に影響を与えますか?今後の開発動向はどうなるのでしょうか? LLM が装飾と装飾にどのような革命をもたらしているかを理解するための記事 1 つ. これらの 28 の人気の生成 AI 装飾デザイン ツールは試してみる価値があります. 記事/Wang Jiwei 装飾と装飾の分野では、最近 AIGC に関連するニュースがたくさんあります。 Colov が AI を活用した生成デザイン ツール Colov を発表

市場調査会社オムディアの新しいレポートによると、生成人工知能(GenAI)は2023年までに魅力的な技術トレンドとなり、教育を含む企業や個人に重要な応用をもたらすと予想されている。通信分野では、GenAI のユース ケースは主に、パーソナライズされたマーケティング コンテンツの配信や、顧客エクスペリエンスを向上させるためのより洗練された仮想アシスタントのサポートに焦点を当てています。ネットワーク運用における生成 AI の適用は明らかではありませんが、EnterpriseWeb は興味深いコンセプトを開発しました。現場での生成 AI の可能性、ネットワーク オートメーションにおける生成 AI の機能と限界の実証 ネットワーク運用における生成 AI の初期の応用例の 1 つは、ネットワーク要素のインストールを支援するエンジニアリング マニュアルに代わる対話型ガイダンスの使用でした。

Amazon Cloud Technology Greater China 戦略事業開発部ゼネラルマネージャー、Gu Fan 氏 2023 年には、大規模言語モデルと生成 AI が世界市場で「急増」し、AI における「圧倒的な」後続を引き起こすだけでなく、クラウドコンピューティング業界だけでなく、製造大手の業界への参入も精力的に誘致しています。ハイアール イノベーション デザイン センターは、国内初の AIGC 工業デザイン ソリューションを作成し、設計サイクルを大幅に短縮し、概念設計コストを削減しました。全体の概念設計が 83% 高速化されただけでなく、統合レンダリング効率が約 90% 向上しました。問題の解決には、人件費が高く、設計段階でのコンセプトの成果と承認の効率が低いことが含まれます。シーメンス中国のインテリジェント知識ベースと独自モデルに基づくインテリジェント会話ロボット「Xiaoyu」は、自然言語処理、知識ベース検索、データによるビッグ言語トレーニングを備えています

大型モデルの実装が加速しており、「産業上の実用性」が開発のコンセンサスとなっています。 2024 年 5 月 17 日、Tencent Cloud Generative AI Industry Application Summit が北京で開催され、大規模モデル開発とアプリケーション製品における一連の進歩が発表されました。 Tencent の Hunyuan ラージ モデル機能はアップグレードを続けており、モデル hunyuan-pro、hunyuan-standard、および hunyuan-lite の複数のバージョンが Tencent Cloud を通じて外部に公開されており、さまざまなシナリオで企業顧客や開発者のモデル ニーズを満たし、実装されています。最適なコスト効率の高いモデル ソリューション。 Tencent Cloud は、大規模モデル用のナレッジ エンジン、画像作成エンジン、ビデオ作成エンジンの 3 つの主要ツールをリリースし、大規模モデル時代のネイティブ ツール チェーンを作成し、PaaS サービスを通じてデータ アクセス、モデルの微調整、およびアプリケーション開発プロセスを簡素化します。企業を助けるために

人工知能の台頭により、ソフトウェア開発の急速な発展が促進されています。この強力なテクノロジーは、ソフトウェアの構築方法に革命をもたらす可能性があり、設計、開発、テスト、展開のあらゆる側面に広範囲に影響を与えます。動的なソフトウェア開発の分野に参入しようとしている企業にとって、生成人工知能テクノロジーの出現は、前例のない開発の機会を提供します。この最先端のテクノロジーを開発プロセスに組み込むことで、企業は生産効率を大幅に向上させ、製品の市場投入までの時間を短縮し、競争の激しいデジタル市場で目立つ高品質のソフトウェア製品を発売することができます。マッキンゼーのレポートによると、生成人工知能の市場規模は 2031 年までに 4 兆 4,000 億米ドルに達すると予測されています。この予測はトレンドを反映しているだけでなく、テクノロジーとビジネスの状況も示しています。

1970年代の誕生以来、PC(パーソナルコンピュータ)は「運命を知る」時代を迎えました。黄仁宇氏の「大歴史観」やコンドラチェフ氏の「カンボサイクル」理論を借用し、PCの起源をより広い視点から考察することで、その未来がどのようになるのかが見えてくるかもしれない。 PCはIT(情報技術)の分野で重要な役割を果たしており、その運命はIT産業の発展と密接に関係しています。 PC は、前世紀半ばのチューリング マシン、情報理論、サイバネティクスに端を発し、情報技術の急速な発展を促進し、1980 年代から 1990 年代にかけて最も先駆的な製品となり、2000 年以降のインターネットの波で頂点に達しました。 。しかし、「簡単に実現できる果実」を手にした後、IT 業界はイノベーションのボトルネック期に入り、PC は徐々に衰退し始めました。
