本案例依原書第 2 章 AI-Driven Business Process Automation 的 Unilever 例重組，並非原書作者自行執行的實驗。
理解 AI 招聘評估如何被原書用來說明人力資源流程自動化，同時保留其資料來源與公平性風險。
原書指出，HireVue 等工具利用自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）分析候選人面試、預測 Cultural Fit 並協助招聘；其中引用 Unilever 使用 AI-driven assessments 後，招聘時間降低 75% 的案例。
| 項目 | 原書內容 | 解讀 |
|---|---|---|
| 企業 | Unilever | 招聘流程例 |
| 工具類型 | AI-driven assessments／HireVue 類 NLP 分析 | 分析 verbal／non-verbal cues |
| 招聘時間 | 降低 75% | 原書引用結果 |
| 治理議題 | Candidate Ranking／Cultural Fit | 需檢查 Bias、Transparency、Privacy |
Excel 可記錄 Baseline Hiring Time、AI-assisted Hiring Time、Candidate Stage Duration、Demographic Outcome；AI 可協助整理流程，但不能在沒有招聘公平性資料時宣稱評估「客觀」。
若原招聘時間為 T，降低 75% 後為 0.25T。原書沒有提供 T 的實際天數，因此不能換算絕對時間。
效率改善與公平性是兩個不同問題。75% 說明流程時間改善，但不等於自動證明 Candidate Ranking 無偏誤。
請根據招聘流程資料比較 AI 導入前後的 Hiring Time，並另外檢查不同群體的 Selection Outcome。不要把時間改善當成公平性證據。