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組織有專責人資，仍常卡在履歷、約訪與初面。本摘要整理核心論點；完整版含導入前後產能對照、決策驅動、導入前必備條件與 30 日 Go／No-go。
85.8%
企業計畫導入或擴大 AI（AIF 2026）
6.6%
完全整合進常規流程
60.3 天
企業平均招募天數（104）
54–160h+
月可釋放初篩產能（中量→高量）
數據來源：AIF 2026；104《2025 人資 F.B.I.》；MIND Interview 台灣市場產能模型
有人資 ≠ 有產能
卡住的不是「會不會招募」，而是篩選、約訪、初面這三段重複勞動。系統放大吞吐與標準一致性；錄用、談判、例外仍是人做。
導入前後：中／高量才是經營數字
中量（約 100 履歷／月）釋放約 54 小時；高量 300+ 釋放約 160 小時＋——等同約 1 名專責初篩產能。單位工時（每 50 履歷 29→2h）用來換算，不是主訴數字。
為什麼導入 · 導入前必備條件
五種決策驅動：產能撞牆、主管行程瓶頸、履歷訊號不足、大量招募、要向經營層交代 AI ROI。導入前先備齊：邊界覆核窗口、書面職缺條件、人做錄用決策、同意用 AI 初面取代既有首輪面談。
你會帶走
- 台灣 AI 導入為何多數仍難量化
- 為什麼有專責人資仍需要系統
- 中／高量導入前後產能對照與公式
- 導入前必備條件與 30 日 Go／No-go
適合誰讀
- CHRO／人資長與人才發展決策者
- 招募主管、HRBP 與用人主管
- 正在評估「有人資還要不要買系統」的經營層
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產業數據：AIF × Qualcomm《2026 台灣產業 AI 化大調查》；104《2025 人資 F.B.I.》。產能模型：MIND Interview 台灣市場基準。可併讀《產能悖論》與《可量化成效》白皮書。 產能悖論 · 可量化成效