原创研究、劳动力智能以及基于超过500万次评估、20,000+研究技能和30,000+职位描述的证据支持的见解。
招聘软件可以在几天内构建。招聘智能需要数年时间。
这种智慧是团队在做出人才决策时所运用的 Xobin.
Xobin 基于 Xobin Capability Graph (XCG) 构建:一个专有的、经过验证的、不断发展的智能系统,映射工作是如何执行和测量的。它建模了三种独立的实体类型(功能、技能和结果)及其之间的验证关系。
职能定义了一个工作领域的责任。技能是实现该责任所需的能力。结果是这些技能产生的可衡量结果。由于这些实体是相互关联而非嵌套的,因此可以从任一方向查询图:一个职能依赖于哪些技能,或者某一特定技能实际上预测哪些结果。
技能和结果的定义与执行工作的主体无关,因此无论是由人、AI 代理还是两者的结合提供的同一能力单位都可以进行评估。
一个工作领域负责什么
交付所需的能力
产生的可衡量结果
一个工作领域负责什么
交付所需的能力
产生的可衡量结果
独立实体,而不是等级结构。图表可以以任一方式查询,从一个功能到它所依赖的技能,或从一个技能到它实际预测的结果。
200,000–300,000
功能–技能关系
在40多个行业中,图表在考虑重叠后大致解析为200-300个职能,每个职能携带估计600-1,200个独特技能。这意味着200,000-300,000个职能-技能关系,意味着每个技能平均附加到十到十五个职能上,因为技能与职能是多对多的,而不是在它们之间划分。
分布严重偏斜:一小部分通用技能出现在大多数职能中,而一长串专业技能仅出现在一两个职能中。
主题专家已审查了超过 2,000 个工作档案和超过 2,000 项技能的图表,评估实体定义及其之间的关系。
测量结果反馈到图表中,不断重新加权哪些技能预测哪些结果。输出是一个动态的劳动市场地图,随着功能变化、新技能出现以及能力与可测量结果之间的关系变化而不断演变。
Xobin Research 正在将大约 20,000 种工作技能与前沿 AI 模型进行比较。报告将在 2026 年进入发布阶段;注册以接收完整结果、早期摘录和新闻发布会邀请。
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