但是正如前文所说，招聘是一个非常复杂、难以标准化的过程。所以行业被互联网改造了近二十年，模式的进化并不明显，这些传统招聘平台还是要靠提供付费简历下载服务度日。
当产品技术与商业模式没有实质性创新，这些便陷入了增长的困境。同时未经当事人允许，就将个人简历售卖给第三方的模式，在个人隐私保护监管力度逐渐加大的背景下，将面临越来越多的争议与压力。
这个困境如何破局？答案是技术升级_AI。
以供需对接角度来看，传统的招聘平台依然延续二十年前的门户逻辑，将网页切割成多个模块，尽可能多的堆积企业。这样可以展示现多的信息，看上去是提供了足够丰富的信息，但信息也更加分散，让人捕捉不到重点。
新一代移动招聘平台则是推荐逻辑，通过算法将岗位展示以信息流的形式推荐给用户，用户看到的信息少而精准，大大提升了信息浏览的效率。
这两种模式有点像传统的门户网站和今日头条之间的对比。传统门户靠编辑推荐，而今日头条则依据算法给每一个人推荐不一样的信息，正是这种精准度让今日头条在移动互联网时代快速崛起，成为新巨头。不得不说，技术迭代也将引发产品的迭代。
以迫切度为例，传统的招聘网站上是以付费为判断迫切性。付费的B端企业就说明是有明确需求的企业，付费的个人就是急着找工作的人。移动招聘平台不会如此简单粗暴，而是通过设置岗位发布门槛、算法激励等方式筛选出迫切与不迫切的供需双方，将两者撮合在一起。
再以匹配度为例来看，传统招聘网站通过简单的标签推荐简历，后期由HR进行筛选，HR的工作量巨大，人为因素参杂其中。而移动招聘平台则是通过算法与智能技术学习，尽可能多的了解供需双方的招聘、求职意向，将主观考虑维度也计算在内，尽可能提升匹配的效率。
算法的背后就是AI。大数据就是宝矿，通过AI深挖大数据的价值，可以对招聘行业带来一次重构。
而最终招聘网站头上达摩克利斯之剑——个人简历信息保护问题也会消失。原则上如果平台能清晰知道求职者适合的岗位，并有能力将其缩小到一定范围。那就不存在广撒网带来的简历泄露问题了。
在美国，已经有人将AI技术应用在面试环节。位于美国犹他州的视频面试平台HireVue，利用AI系统，分析求职者提交的求职视频。招聘公司可以选择直接拒绝候选人，或者让候选人继续与实际招聘人员进行视频面试。与此同时，加州一家以智能匹配为核心招聘平台Turing也获得了1400万美元种子轮投资，投资者包括脸书、微软、亚马逊、谷歌等多家硅谷巨头高管。
在国内，新一代的招聘平台也在智能推荐的路上探索。BOSS直聘在做过去几年陆续成立了CSL（职业科学实验室）等机构，在老板求职者直聊场景开展基础算法研究以及应用服务开发，提升匹配效率。Moka招聘也从SaaS服务切入，利用算法更好地帮助HR筛选简历。
如果我们说，过去二十年互联网把所有的行业都重新改造了一遍，未来二十年将是AI将所有行业再改造一遍。招聘行业，正在面临新一轮的重构。
二十多年前，有人希望通过互联网让天下没有难做的生意，今天也希望招聘行业从业者，用技术改造行业，让天下没有难找的工作。
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