Nas práticas atuais de gestão de recursos humanos, a tecnologia de IA evoluiu de uma simples triagem automatizada de currículos para uma avaliação complexa de candidatos, entrevistas e correspondência de talentos.Este avanço tecnológico não só melhora significativamente a eficiência do recrutamento e reduz os custos laborais, mas também melhora a qualidade e a justiça do recrutamento.No entanto, à medida que a aplicação da tecnologia de IA no recrutamento se torna cada vez mais difundida, o seu impacto específico na eficiência e na melhoria da qualidade do processo de recrutamento e na forma de maximizar os benefícios destas tecnologias tornaram-se importantes tópicos de investigação.Através de uma revisão da literatura relevante e da interpretação dos resultados da análise de regressão linear, este artigo visa explorar o estado atual da aplicação da tecnologia de IA no recrutamento, os desafios enfrentados e estratégias e sugestões para melhorar os efeitos da aplicação.Através de uma análise aprofundada, este estudo propõe uma série de estratégias para aumentar a maturidade tecnológica e a integração de sistemas, melhorar as práticas de gestão de dados, cultivar uma cultura de adaptabilidade e aprendizagem contínua, desenvolver programas abrangentes de treinamento e suporte e implementar monitoramento e avaliação de longo prazo.., para maximizar o efeito da aplicação da inteligência artificial no recrutamento.A implementação destas estratégias pode não só otimizar o processo de recrutamento e melhorar a eficiência e qualidade do recrutamento, mas também promover a adaptação e aplicação de tecnologias emergentes pela organização, ganhando assim uma vantagem no mercado de talento altamente competitivo.

In the current human resource management practice, AI has been increasingly valued. AI technology has evolved from simple automated resume screening to complex candidate evaluation, interviews, and talent matching. This technological progress not only greatly improves the efficiency of recruitment, and reduces labor costs, but also improves the quality and fairness of recruitment. With the increasing application of AI technology in recruitment, its specific impact and quality improvement process and how to maximize the benefits of these technologies have become important research topics. Through the review of relevant literature and the interpretation of linear regression analysis results,AI is the focus of this article, the challenges faced, and the strategies and suggestions to improve the application effect. Through in-depth analysis, this study presents a series of strategies aimed at improving technology maturity and system integration, improving data management practices, cultivating the culture of adaptation and continuous learning, developing comprehensive training and support programs, and implementing long-term monitoring and evaluation strategies, in order to maximize the application effect of artificial intelligence in recruitment. The implementation of these strategies can not only optimize the recruitment process and improve the efficiency and quality of recruitment but also promote the adaptation and application of emerging technologies by organizations to gain advantages in the competitive talent market.