2025年、従来の求人応募システムは完全に崩壊している。LinkedInやATSを通じた応募の成功率はわずか0.4%にまで低下し、AI生成された履歴書と企業のAIスクリーニングシステムとの軍拡競争が激化する中、誰もが疲弊している。この動画では、400人の応募者と競争するのではなく、週末に構築可能なAI搭載のパーソナルサイトを通じて、採用担当者との関係性を根本から変える戦略を提示する。単なる履歴書ではなく、インタラクティブなAIチャットボット、詳細な実績コンテキスト、そして求人との適合性を双方向で評価するツールを組み合わせることで、応募者は「評価される側」から「対等な関係で適合性を探る側」へと立場を転換できる。この手法は表面的な差別化ではなく、実質的な専門性を持つ人材が本来の深みを示すための増幅装置として機能する。
LinkedInは死んだ
LinkedInは死んだ。これは誰もが知っていることです。2025年に仕事を探している人なら誰でも知っています。応募の量が減ったわけではありません。気づいてもらう能力が消えてしまったのです。
では、よくあるアドバイスは何でしょうか。本当にありふれたものです。おそらくご存知でしょう。ATSを攻略しろ。パワーワードを使え。もっと積極的にネットワーキングをしろ。ロボットが解析できるように履歴書をフォーマットしろ。
でも、ロボットっぽく聞こえすぎると、AI生成だとしてフィルタリングされてしまいます。応募にAIを使え、でも使いすぎると見抜かれる。LinkedInが死にかけていることへの対応策は、今こそLinkedInをもっと最適化しろというものです。
でも、うまくいっていないですよね。私は何ヶ月もこの議論を見てきました。応募者はAIを使って面接を通過しています。
明らかに、彼らは高額な給料で採用されることも多いです。やった。でも、彼らは1週間以内に解雇されます。なぜなら、自分の仕事について説明できないからです。面接でAIをあまりにも使いすぎていて、どこにも行き着かないのです。一方、企業側はAIを使って履歴書をスクリーニングし、その後、AI臭が強すぎる回答をした応募者にペナルティを課しています。
これは公平でしょうか。いいえ。応募の成功率は0.5%程度にまで落ちています。5%ではありません、0.4%です。これは双方がエスカレートし続ける軍拡競争であり、誰もが負けているのです。応募者はフィルターをかいくぐることにもっと投資し、企業はフィルターを構築することにもっと投資します。フィルターはどんどん賢くなっていきます。
かいくぐる方法もどんどん賢くなります。88%、88%の雇用主が、自社のシステムが適格な人材を誤って除外していることを認めています。誰もがこのインフラが機能していないことを知っています。それでも誰もが同じシステムを使って勝とうとし続けているのです。ほとんど誰も考え抜いていない点があります。
この軍拡競争が存在するのは、誰もが同じ前提を受け入れているからです。
応募者は嘆願者という前提
応募者として、あなたは嘆願者です。雇用主がすべてのゲートを持っています。あなたの仕事は彼らのゲートを通り抜けること、ドアをノックすること、花を差し出すこと、彼らに門を開けさせて仕事をもらうために何でもすることです。しかし、LinkedInのような伝統的なゲートは、もはや唯一の道ではありません。
採用システムが実際に何をできていないかを考えてみてください。それはあなたが誰であるかを示すことができていません。履歴書は何年もの仕事を箇条書きに圧縮します。ATSはキーワードマッチをスキャンします。採用担当者は読み続けるかどうかを決めるのにおそらく6秒しか使いません。このインフラ全体が、人を理解するためではなく、大量の応募者をフィルタリングするために最適化されているのです。
そして、あなたは400人の圧縮された、キーワード最適化された、6秒間の印象と注目を奪い合っているのです。もしあなたがその山の中にまったく入っていなかったらどうでしょうか。怖く聞こえるかもしれませんが、聞いてください。応募してフィルタリングされるのではなく、あなたが接点を作り出し、コントロールしたらどうでしょうか。人々があなた自身の条件であなたに出会う場であり、あなたの経験を問い合わせ、深く探索し、小さな履歴書で行えるさまざまな主張をスキャンするのではなく、あなたが実際に何をするのかを発見できる場です。そのような場であれば、相手は発見することができます。採用を壊したのと同じAIが
このような体験を可能にできるのです。3年前、カスタムインターフェースを構築するにはエンジニアリングスキルか本当のお金が必要でした。しかし、そのギャップは今や埋まっています。あなたが欲しいものを明確に説明できれば、それを構築できます。動作するプロトタイプ、インタラクティブなツール、AI搭載の体験、おしゃれなパーソナルサイト、すべて手に入ります。
つまり、あなたは他の誰かの壊れたシステムのために最適化することに縛られていないのです。あなたは、人々があなたを個人として、応募者として発見したときに出会う表面を構築できるのです。自分自身をフィルターに押し込む必要はありません。正直に言って、私がこれを共有する唯一の理由は、従来のシステムでの成功率があまりにも低いので、失うものは何もないからです。0.4%です。
なぜ試してみないのですか。自分自身の選択肢を作りましょう。私は動作する例を構築しました。この動画の最後にお見せして、これがどのようなものかを正確にお見せします。動画の最後に完全なサイトを案内します。AIチャットがあり、展開可能なコンテキストがあり、適合性評価ツールがあり、すべてあります。
そして、私がすべて構築しました。ソースはGitHubにあります。すべてのプロンプトを含む完全なビルドガイドをSubstackに書きました。リンクは下にあります。しかし、まず、なぜこのアプローチが実際に機能するのかを説明したいと思います。なぜなら、メカニクスは私が何かを構築するのを見る新奇性と同じくらい重要だからです。楽しい部分にたどり着きますが、私についてきてください。これは本当にクールになりますよ。
これは根本的に異なる戦略的な動きであり、新しい種類の市場と新しい種類の雇用主との関係を解き放ちます。それは私たちがプレイしたいゲームを解き放ちます。そして、なぜそれが機能するのかを理解するには、現在の市場で実際に何が希少なのかを見る必要があります。
飽和した市場における注目の経済学
現在の採用システムは特定の仮定に基づいて運営されています。応募者は嘆願者です。先ほど説明しましたね。あなたは彼らの機会へのアクセスを望んでいます。雇用主はそのアクセスを許可または拒否する力を持っています。応募者としてのあなたの仕事は、彼らの特定の鍵穴に合う形に自分自身をねじ曲げることです。
そして、このフレーミングは、企業が人材と機会の間の唯一の実行可能なインターフェースを管理している場合には理にかなっています。LinkedIn、求人掲示板、ATSポータル、これらがパイプです。そして、歴史的にシステムを通過したいのであれば、パイプに合わせなければならず、自分自身のパイプを構築することはできませんでした。その制約は、パイプを通過することさえできなくなった今、消えてしまいました。
パイプがあまりにも詰まっていて、通過できるのが0.4%なら、何の意味があるのでしょうか。しかし、ほとんどの人は新しい現実を反映するように戦略を更新していません。ただ文句を言っているだけです。一方、採用マネージャーは溺れています。1つのエンジニアリングの役職に数百人の応募者がいることもあります。有名企業のプロダクトマネジメントの役職には1000人以上の応募があることもあります。
ボリュームがあまりにも多いため、有意義な評価が構造的に不可能になっているのです。応募者を評価したくても、できないのです。マネージャーは履歴書ごとに数秒しか費やせず、パターンマッチをスキャンして、なんとか管理可能な程度まで山を減らそうとしています。そして、彼らは良い人材を見逃していることを知っています。
それでも彼らはそれを続けています。なぜなら、代替のワークフローがないからです。これは本当に興味深いダイナミクスを生み出します。希少なリソースはもはや人材ではありません。人材は十分にあります。希少なリソースは注目です。パターンマッチされて捨てられるのではなく、実際に見てもらう能力です。そして、注目がボトルネックになっている市場では、特に人間の注目が、LLMの注目の話ではありません。
AIはあなたの履歴書を一日中見ますよ。あなたは気にしないし、私も気にしません。人間の注目がボトルネックなのです。そして、戦略的な質問は「どうやって自分の資格を提示するか」から「雇用主を私の真の評価の瞬間に導くような方法で、どうやって注目を集めるか」に変わります。従来の最適化は、通常、フィルターを打ち負かすことで注目を得ると言ってきました。パイプがあり、フィルターを打ち負かし、適切なキーワードを使い、ATSパース用にフォーマットし、山を越えてネットワーキングで進むのです。
アドバイスが間違っているわけではありません。個別には戦術的に間違っていません。しかし、それは崩壊しつつあるシステム内での有限ゲームをプレイしているのです。そして、あなたは400人の嘆願者のプールの中で、わずかに優れた嘆願者になろうとしているのです。インターフェースを構築することは、まったく異なる動きです。あなたは外に出ようとしているのです。
あなた自身の条件で動こうとしているのです。山の中で最高の応募者になろうとしているのではありません。山の中にまったく入ることを拒否しているのです。あなた自身の条件で、異なるカテゴリーのインタラクションを作り出しているのです。採用マネージャーがあなたに出会うのは文書としてではなく、彼らが関与しなければならない体験としてです。ここでの注目の経済学は重要です。
誰かが標準的な履歴書に出会ったとき、彼らは最初からフィルタリングモードです。彼らの認知的な目標は、ノーと言う理由を見つけることです。なぜなら、素早くノーと言うことが、彼らが対処している驚異的なボリュームを管理する方法だからです。しかし、誰かがインタラクティブなインターフェースに出会ったとき、問い合わせができ、探索でき、発見できる何かに出会ったとき、突然、あなたの認知的なフレームが変わります。もはやフィルタリングしているのではありません。
調査しているのです。心理的なモードが「不適格のシグナルを見つける」から「この人が何ができるかを理解する」に変わります。そして、その変化は莫大な価値があります。それは6秒のスキャンと5分間の実際の関与の違いです。これは途方もない違いです。この市場で5分間の人間の注目を獲得できれば、あなたは金の価値があります。
注目がボトルネックである市場において、注目のそのわずかな変化を設計することこそが、あなたができる最もレバレッジの高い動きなのです。さて、注目を集めることを超えた、より深いダイナミクスがあります。それは、仕事の評価中に信頼と信頼性が実際にどのように形成されるかに関係しています。意図的にそれを説明したいと思います。なぜなら、数分後にサイトをお見せするときに、それがどのように展開されるかがわかるからです。
誰かに履歴書を渡すとき、あなたは主張をしています。アサーションをしています。私はこれをやった。私はあれを達成した。これが私のスキルです。それを受け取る人は、あなたの主張を信じるかどうかを選択しなければなりません。そして、彼らはその決定をするための基盤がほとんどありません。あなたのアサーションを彼ら自身の期待と照らし合わせてパターンマッチングすること以外にはです。
あなたは本当にコストを120万ドル削減したのでしょうか、それともChatGPTがあなたのために書いて幻覚を起こしたのでしょうか。彼らには検証する方法がありません。あなたは本当にそのクロスファンクショナルなイニシアチブを主導したのでしょうか。彼らはあなたの言葉を信じるしかなく、Claudeがそれを作り出さなかったことを願うしかありません。これは、AI生成コンテンツが規模と影響の面で爆発的に増加させた信頼性の問題を生み出します。
誰でも30秒で完璧で洗練されたキーワード最適化された履歴書を生成できるとき、洗練のシグナル価値はゼロに崩壊します。強力なアクションワードを持つよくフォーマットされた文書は、2026年においては、ChatGPTにアクセスできること以外、絶対に何も証明しません。提示された資格情報と実際の能力との間のギャップは、50年、60年、70年と履歴書で使われてきた伝統的な文書交換方法では、本質的に埋めることができなくなっているのです。
AIインターフェースはそのすべてを変えます。なぜなら、それは評価の認識論を変えるからです。大きな言葉ですが、基本的には、主張をアサートして信じてもらうことを求める代わりに、使用を通じて能力を実証するツールを作り出しているのです。採用マネージャーがあなたの実際の仕事、あなたの本当のプロジェクト、あなたの本物の専門知識についてトレーニングされたAIと対話するときに何が起こるかを考えてみてください。
彼らが質問をすると、あなたが実際に行ったことに基づいた詳細で具体的な答えが得られます。彼らがフォローアップの質問をします。AIは同じ深さでそれを処理します。彼らがエッジケースを探ります。AIは実質的に答えるか、正直にギャップを認めます。ここで重要なのは、この方法で得られるインタラクションの質は、大規模に偽造することが難しいということです。
分散システムに関する深い専門知識を主張する履歴書を書くことはできます。しかし、その履歴書を偽造したいと思う同じ数の人々が、本当に理解していなければ、分散システムアーキテクチャについて説得力のあるマルチターンの会話を行うようにAIをトレーニングすることは困難です。深さは基礎となる実質から生まれるのであり、これを構築するために必要な努力か、あるいは深さは全く生まれないかのどちらかです。
そして、これがインターフェースが証明として機能する理由です。あなたが直接能力を主張しなければならないからではなく、あなたが構築したものがそれを実証するからです。答えの質が深さを示します。エッジケースの処理が本当の理解を示します。ギャップの認識は、自己認識と謙虚さをポジティブな方法で示すことができます。
あなたを評価している人は、どの主張を信じるべきかを考え出そうとするモードにいるのではありません。彼らは実証された能力を観察し、あなたのファンになるモードにいるのです。信頼が短い時代において、ここには心理的な側面があり、それは非常に重要です。説得に関する研究は一貫して、人々は自分自身で到達した結論を、言われた結論よりもはるかに信じることを示しています。
私があなたに友人のボブは素晴らしい応募者だと言っても、あなたは必ずしも私を信じないでしょう。しかし、あなた自身でボブが素晴らしい応募者だと判断したら、それは違います。誰かがあなたのAIインターフェースを探索するとき、あなたは彼らに自分自身の問い合わせを通じてあなたについてのことを発見するよう招待しているのです。彼らは調査して自分自身で判断を形成したように感じます。
しかし、あなたはその発見を設計したのです。AIがどのようなコンテキストを持つかを決めたのはあなたです。AIがうまく処理する質問を形作ったのはあなたです。動作を管理するシステムプロンプトを書いたのはあなたです。すべての応答は、あなたの仕事をどのように表現するかについてあなたが下した決定を反映しています。
だから、彼らは真実を発見したように感じます。あなたは彼らが見つけるものを設計したのです。
システムをゲーム化して嘘をつけという意味ではない
私がこれを言っているのは、あなたにシステムをゲーム化して嘘をついてほしいからではありません。先ほど言ったように、この方法で嘘をつくことは実際に困難です。なぜなら、深く掘り下げなければならないからです。しかし、これが本当のパワームーブです。なぜなら、あなたは信頼性を主張しているのではないからです。あなたは、プロアクティブな探索を通じて信頼性が形成される条件を作り出しているのです。
これらのアプローチの違いは、語ることと示すことの違いです。そして、示すことはほとんど常により説得力があります。ここで、私は他の誰もがこれについて言っていることを超えて押し進めたいと思います。ほとんどのキャリアアドバイス、たとえ非常に良いキャリアアドバイスであっても、採用の基本的な力関係を受け入れています。あなたは仕事が欲しい。
雇用主はそれをあなたに与えるかどうかを決定します。あなたは彼らを感銘させようとしています。彼らはあなたが時間をかける価値があるかどうかを評価しています。インターフェースが双方向だったらどうでしょうか。これを想像してください。誰かがあなたのサイトに到着します。求人説明を貼り付けることができるツールがあります。あなたのAIはそれをあなたの経験と照らし合わせて分析し、その後、あなたがその役割に適しているかどうかを正直に彼らに伝えます。
ピッチではなく、本当の評価です。適合性が強いとき、それは実際に証拠とともにそれを説明します。これが関連する経験です。これが私が実際に構築したものです。これが私の背景があなたの要件にどのようにマッピングされるかです。具体性が深さを実証できます。はい、この部分もお見せします。しかし、適合性が弱いとき、それは彼らに時間を無駄にしないように伝えます。
たとえば、この役割は深い消費者製品の経験を必要としていると言います。そして、私のキャリアはB2Bでした。私は概念を理解していますが、大規模に消費者製品を出荷したことはありません。いくつかのことは転用可能ですが、いくつかはそうではありません。この特定のポジションにとって、私はおそらくあなたの人ではありません。しかし、マッチする役割があれば、話しましょう。
それが必要とする勇気について、ちょっと考えてみてください。それが何をシグナルするかについて、1分間考えてみてください。あなたは評価のために自分自身を提示しているだけではありません。あなたもあなた側から適合性を評価しているのです。あなたは「私の時間にも価値がある」と言っているのです。あなたは、ミスマッチの機会を断るのに十分な自信を自分の市場ポジションに持っていることを実証しています。あなたはどんなチャンスにも必死ではありません。
あなたは正しいマッチを探していると言っているのです。このポジショニングは、あなたがどのように認識されるかについてすべてを変えます。それはまた本当に有用です。
採用マネージャーは、ミスマッチの応募者に膨大な時間を無駄にしています。紙面上は妥当に見えるが、実際には役割に合わない人々です。電話で何時間も無駄にする前に、双方が適合性を評価するのを助けるツールは、本当の価値を提供しています。あなたは自分自身を差別化しているだけでなく、差別化しながらサービスを提供しているのです。
経済学はかなりうまく機能します。ツールは限界費用がゼロです。誰が使おうと使わなかろうと、AIは動作します。しかし、それを使う各人は、時間の節約と適合性評価という形で、はるかに多くの価値を得ます。安価なLLMをウェブサイトに接続するのは難しくありません。基本的にコストはありません。
あなたは雇用主に本当の有用性を提供することで注目を集めています。そして、それは、ひどい採用パイプラインを通過する方法として新奇性を絶えず求めることで注目を集めようとするよりもはるかに持続可能です。私は何かについて率直であるべきです。このアプローチには本当の実質が必要です。私はこの動画を通してそれを指摘しようとしてきましたが、本当のAIインターフェースがあれば、深さを偽造することはできません。
あなたが持っていない専門知識を主張する履歴書を書くことはできます。しかし、あなたが理解していない領域について、理解している誰かと話している場合、説得力のあるマルチターンの会話を行うようにAIをトレーニングすることはできません。質問形式は、本当にそこにあるものを表面化します。そして、そこに何もなければ、それも表面化します。
だから、これは印象的に見えるためのハックではありません。これはあなたの本当の能力のための増幅器です。箇条書きに圧縮され続ける本物の専門知識を持っているなら、これはあなたの能力の完全な形を示すことができます。標準的な履歴書フォーマットにあまりうまく当てはまらない深い知識を構築するために何年も費やしたなら、これはあなた自身を平坦化解除することができます。
そして、はい、おそらくあなたはまだ、これを人々の前に出すために、パイプライン作業のいくつかをしなければならないでしょう。すでに重要なウェブプレゼンスを持っていない限り。すでに重要なウェブプレゼンスを持っていて、パーソナルサイトがとにかくトラフィックを得ているなら、おそらくこれがあなたがする必要があるすべてです。しかし、そうでないなら、これをあなたの夢のパーソナルサイトにして、そのパーソナルサイトをクリックする雇用主をこの旅に連れて行く必要があるかもしれません。
なぜなら、雇用したことがある人間として言わせていただくと、私はそれらのパーソナルサイトをクリックします。私はそれらをチェックしますし、これは目を見張るものになるでしょう。あなたがキャリアの初期でまだあまり実質がないなら、どんなインターフェースデザインもそのギャップを完全に補うことはできません。だから、私はあなたにこれを取って、実質的に感じられないものの周りに派手なラッパーを構築してほしくありません。
私は、あなたにとっての答えは異なる種類のサイトだと思います。あなたが物事を素早く学習できる方法を示す何かです。そして、私はあなたに、各ページが効果的に学びの物語、あなたが行ったプロジェクト、あなたが掘り下げた何か、あなたが作った何か、あなたが出版した何かであるような、私が見てきたより強力なプロフェッショナルバイオサイトのいくつかを目指すことをほぼ提案します。
それは、多くの深さを示すように設計されたこのようなものよりも、キャリアの初期段階ではおそらくより強力になるでしょう。だから、これがあなたに合っているかどうかを判断する際の重要な答えは、あなたのキャリアにどれだけの肉があるか、特にそれが通常の履歴書に収まらないと感じる場合、どれだけの実質があると感じるかを評価することです。
プロジェクトを見てください。たとえ型破りであっても、専門知識を持っている場所を見てください。自己提示が会話を通じて検証できる世界は、LinkedInの履歴書での信用ゲームよりも本当の能力に報いる世界です。だから、もしあなたが仕事をしてきたなら、この環境はあなたにそれをショーケースする機会を与えるでしょう。
これを構築するには技術スキルが必要か
さて、明白な質問は、これを構築するためにあなたが持っていない技術スキルが必要かどうかです。そして、構築した後に言わせていただくと、本当に必要ありません。私はコードをGitHubに置きました。なぜなら、それが置く最も簡単な場所だからです。しかし、私はlovableで構築しました。それは超簡単です。最もシンプルなバージョンはわずか数分しかかかりません。そして、そこに到達するのを助ける完全な実装ガイドと、あなたが変更して望む方法で問い合わせできる開始用のプロンプトを書きました。
2、3時間の作業で、素敵なウェブサイトと素敵な問い合わせ可能なオプションを手に入れることができます。だから、もし私がこれから提示するものが気に入ったら、それが私がするべきことです。lovableに飛び込んで、Substackにあるガイドに従ってください。そうすれば、すぐに起動して実行できるようになります。
実際のサイトのウォークスルー
さて、実際のサイトをお見せすると約束しました。私が構築したものを案内させてください。これはMarcus Chen、架空のエンジニアです。スタッフレベルのプラットフォームインフラストラクチャで、StripeとDataDogでのバックグラウンドがあります。私はこれを、私が話してきたすべてのことの動作するデモとして構築しました。最初に気づくのは、美学に取り組んだことです。見た目はクリーンです。
名前、タイトル、会社のロゴ、標準的なものです。しかし、そこにあるボタンが見えますか。「AIに私について尋ねる」。それが最初の変化です。静的なバイオを読む代わりに、問い合わせができるのです。お見せしましょう。どのようなリーダーシップを持っているかを問い合わせると、得られる答えを見てください。Stripeでは、プラットフォームチームで6人のエンジニアを採用し、指導しました。プレイヤーコーチとして記述されています。シリーズBのスタートアップです。
私はすでに深く入り込んでいます。すでにここで学んでいます。さて、経験セクションに移りましょう。ここでダイアログを閉じます。確かに、標準的な履歴書のコンテンツがあります。インフラストラクチャコストを年間120万ドル削減しました。あなたはこのような箇条書きを千回見たことがあるでしょう。しかし、ここに何がありますか。「AIコンテキストを見る」があります。見てください。今、私たちは本当のストーリーを得ます。
状況は、彼が年間400万ドルのAWS支出を引き継いだことです。彼は最初の数週間でコスト透明性を構築しました。彼は支出を可視化しました。今、彼は重要ではないワークロードにスポットインスタンスを使用でき、利用率データに基づいて適切なサイズにできることに気づきました。そして、彼は最後に得られた教訓をあなたに与えます。今、あなたは完全なストーリーを見ています。
突然、私ははるかに確信しています。これは、面接で尋ねることの始まりであり、それが私が掴むためにポップアップしただけです。それは箇条書きとはまったく異なる絵です。一つは、本当に何でも意味する可能性のある主張です。もう一つは、この人がストーリーを理解していること、組織がどのように機能するか、物語をどのように組織するかを示しています。
あなたが大規模でこれをやっているとき、履歴書全体でこれを翻訳しているとき、それを偽造するのは難しいです。スキルまでスクロールしましょう。3列です。強い、中程度、ギャップ。ほとんどの人はギャップを公開しないとお伝えします。これはすでに目を見張るものです。何をシグナルするか見てください。プラットフォームアーキテクチャ、API設計は強いですが、消費者製品、モバイル、成長は弱いです。それは自信です。
それは自己認識です。それは彼が自分がどこに合うかを知っていることをあなたに伝えています。そして、応募者に溺れている採用マネージャーにとって、この種の落ち着いた明確なコミュニケーションは爽やかです。あなたは何を得るかを知っています。さて、私が最も興奮している部分、適合性評価ツールについてです。実際に、私はこれらのうち2つを事前に準備しました。
これは弱い適合性の例で、こちらにも強い適合性の例があります。あなたがすることは、求人説明を貼り付けて分析することです。これは消費者向けプロダクトのヘッドのものです。そして、どうでしょう。Marcusは正直です。彼は「これは私には合いません。理由はこうです。これが私の推奨です。転用可能なものはこれです。私はこれを見たことがありません。
私のスキルセットで転用可能なものはこれです。私はこれをサイトで見たいと思います」と言います。そして、これは分析すべき強い適合性の求人説明です。フィンテックのシニアプラットフォームエンジニアです。ねえ、話しましょう。私はプラットフォームAPIの経験を持っています。私は曖昧さに慣れています。私はクロスファンクショナルなリーダーシップを持っています。
ちなみに、AIについて尋ねたときに、実際にAIコンテキストを見たときに、これらすべてを上でベットできます。だから、あなたは彼がここで作り話をしていないことを知っています。なぜなら、あなたは会話をしたからです。このインタラクションは他の場所には存在しません。そして、サイトは、あなたが手間をかけるべきか、そうすべきでないかを潜在的な雇用主に正直に伝えました。
そして、その自信は、履歴書の特定の資格情報がこれまでにシグナルできたよりもはるかに多くの市場価値をシグナルします。そして、はい、家で見ている人のために、良き老Claudeがタブグループでアクティブです。ただし、この場合、これを構築したのはClaude co-workではありませんでした。lovableでした。さて、終わる前に、懐疑論を少しスチールマンさせてください。なぜなら、その一部は正当だからです。
最初の反論:誰もこれを見つけない
最初の反論は、誰もこれを見つけないだろうというものです。それは公正です。インターフェースを構築して誰も訪れなければ、あなたは何も達成していません。だから、これは配信の代替として意図されていません。人々が到着したときに見つけるものの代替です。あなたはまだ、人々の前にあなたの仕事を出す必要があります。
あなたはまだ公に話し、オープンに構築する必要があります。はい、まだやるべきネットワーキングがあります。あなたの専門知識が重要なコミュニティに現れる必要があります。そして、インターフェースは、誰かがあなたのサイトに到着したときに何が起こるかを変えます。それは魔法のようにトラフィックを生成するわけではありません。それをコンバージョン最適化と考えてください。私の古い仕事の一つです。リード生成ではありません。
それは、ちなみに、AIが今やる古い仕事です。私が聞く傾向がある別の反論があります。これは不確実な見返りのための多くの仕事のように思えます。それは公正ですが、代替案を考えてください。0.4%の成功率のシステムのために、応募をカスタマイズすることに何十時間も費やすことです。失うものは何ですか。これは奇妙または新奇に思えませんか。それは聞きましたよ。
あなたの分野と聴衆によっては、そうかもしれません。非常に伝統的な採用マネージャーがいる伝統的な業界に応募している場合、AIチャットインターフェースは、正式なディナーにコスチュームを着て現れるように感じられる可能性があります。あなたの聴衆を知ってください。しかし、技術的な役割にとっては、これらのツールに流暢さを示すことは新奇ではありません。
それは実際にあなたが送る必要があるシグナルです。そして、あなたは仕事を再形成している技術を理解していることを示しています。さて、ネイト、もし誰もがこれをやったら。そうしたら、品質が差別化要因になります。今のところ、どんなインターフェースでも持っていることは、注目を集めるのに十分珍しいことです。もしインターフェースが標準になったら、もし魔法のように誰もがこれらのサイトを持っていたら、私は非常に疑っていますが、なぜなら、それらは少しの仕事を要するからですが、下にあるものの深さが誰が目立つかを決定します。
そして、それは実際に私たちのシステム全体にとってはるかに健全な均衡です。なぜなら、あなたはキーワードを最もゲーム化する人ではなく、実質に基づいて競争しているからです。そして、良いインターフェースを構築することは、他の多くのプロフェッショナルなコンテキストに転用される明確さと自己知識を開発することをあなたに強制します。最後の一つ。私はこれがうまくいくのに十分な経験を持っていません。
キャリアの初期段階であれば、それはおそらく真実です。2つのインターンシップとブートキャンプでトレーニングされたAIは、非常に深い尋問に耐えるつもりはありません。だから、このアプローチは、そこにあるものを増幅するように設計されています。そして、そこになければ、先ほど動画で言ったように、おそらくもっとポートフォリオサイトが欲しく、配信に本当に積極的に取り組み、学ぶことができることを示したいと思うでしょう。
結論
では、これはすべて私たちをどこに導くのでしょうか。ほとんどの人々がまだナビゲートしている採用システムは、異なる時代のために構築されました。それは、応募量が制限されていること、文書が実際に能力を表現できること、そしてプラットフォームインフラストラクチャが人材市場の両側にサービスを提供することを前提としています。
これらの前提はもはや成り立ちません。システムを壊したのと同じAIが、今日私がお見せしたような新しい種類のインフラストラクチャも可能にしています。企業レベルでさえなく、個人レベルで。私は午後にこれを立ち上げました。非常に簡単です。人々があなたを見つけたときに出会うインターフェースを作成できます。彼らがあなたを評価するときに持つ体験をデザインできます。
フィルタリングを生き残ることを望むのではなく、発見を設計できます。これは誰にでもうまくいくわけではありません。あなたが本当の実質なしにキャリアの初期段階であれば、どんなインターフェースもあなたが構築していない専門知識を代替するつもりはありません。そして、あなたがAIインターフェースが受け入れられるには奇妙すぎると感じる分野にいる場合、タイミングも適切に感じないかもしれず、リスクが高すぎると感じるかもしれません。
しかし、もしあなたが不適切なフォーマットに圧縮され続ける本当の専門知識を構築してきたなら、もしあなたが非線形のキャリアパスを持っていたなら、もしあなたが履歴書に収めるのが難しい広範な場所で経験を積んできたなら、これはあなたの深さを示すことができます。壊れたシステムで嘆願者をプレイすることに疲れたなら、これはあなたが新しい関与の条件を作成することを可能にします。
戦略的なゲームが変わったことを理解しているなら、これはあなたが自分の条件で新しいゲームをプレイし始める方法です。だから、私はあなたに挑戦します。試してみてください。失うものは何がありますか。伝統的なシステムを通じた成功率は0.4%です。プロンプトを書いてください。彼らにあなたが彼らに見つけてほしいようにデザインしたものを発見させて、何が起こるか見てください。
コメント