【导读】
越来越多游戏公司在思考：在校招高峰、项目冲刺期，究竟该押注AI面试系统，还是继续依赖传统面试？本文围绕“AI面试系统和传统面试哪个更适合游戏行业企业”这一长尾问题，从效率、成本、创意评估、文化契合度等8个维度做系统对比，并结合不同岗位、不同发展阶段的游戏公司，给出“AI+传统”的组合策略，帮助HR和用人部门搭建更适配游戏行业特性的面试体系。

游戏行业向来是“人驱动”的行业：一款爆款产品背后，是程序、美术、策划、运营、数据等多个工种的高密度协作，也是大量试错与创意碰撞的结果。谁能在合适的时间，以合理的成本，找到真正合适的人，常常决定了一款游戏项目的生死。

过去几年，游戏企业的招聘场景发生了明显变化：
一方面，项目制特征明显，立项期、上线前后、版本大更新时都会出现用人“高峰”；另一方面，行业对精细化运营、全球化发行、跨平台引擎的要求提高，人才画像变得更复杂。传统面试流程在人力投入、主观偏差、记录留痕等方面的短板被反复放大。

与此同时，AI面试系统开始被引入到包括游戏行业在内的各类企业招聘场景：
语音识别、自然语言分析、表情与行为识别，能够自动完成初步的问答、打分与结构化记录。很多游戏HR因此产生了一个直白的问题：“AI面试系统和传统面试哪个更适合游戏行业企业？”

笔者的判断是：与其纠结“二选一”，不如先看游戏行业的独特用人场景，再讨论“在哪些岗位和环节用AI更划算，在哪些环节必须保留传统面试的人味与判断”。

下面从行业场景出发，再进入8点对比与实务建议。

一、游戏行业招聘的特殊性：先看场景，再谈工具

从实践看，决定AI面试系统还是传统面试更适合的，不是技术本身，而是游戏行业特有的岗位结构和用人节奏。如果忽略这些差异，简单套用“互联网通用招聘模式”，往往会踩坑。

1. 项目制驱动的人才需求：高波动、高密度

游戏企业的人才需求，与项目生命周期高度绑定：

• 立项/预研阶段：集中需要主程、主策划、主美术等核心骨干，人数不多，但质量要求极高；
• 制作中期：程序、美术岗位大规模补充，外包与校招生大量涌入，应聘者规模巨大；
• 上线与运营阶段：运营、发行、数据分析、用户增长等岗位招聘需求走高；
• 大版本更新、出海项目启动：又会出现阶段性的用人高峰。

这意味着：
同一家游戏企业，在不同时间段，对“面试方式”的要求是不同的：

• 大量初级/校招岗位：如何快速筛掉明显不匹配的候选人，减少面试官重复劳动？
• 小规模高端岗位：如何保障评估的深度与判断质量，而不是图省事？

这直接指向一个现实：
AI面试系统，更适合处理“量大、要求相对标准化”的环节；传统面试，更适合“量小但高判断要求”的关键岗位。

2. 岗位画像高度多元：从技术到创意再到运营

游戏企业典型岗位分布中，既有强技术导向，也有强创意导向，还有重运营和商业化的岗位：

• 技术类：引擎/客户端/服务器程序、架构师、中台技术、工具开发等；
• 美术类：原画、3D建模、动画、特效、UI、技术美术（TA）等；
• 策划类：系统策划、数值策划、剧情策划、关卡策划、主策；
• 运营与商业化：社区运营、活动运营、用户增长、付费设计、发行；
• 数据与用户研究：数据分析、游戏数据科学、用户研究（UR）等。

对于不同岗位，“适合的面试方式”天然不同：

• 技术岗位：更容易进行标准化能力测评（算法、编程题、架构设计问答等），AI面试可以做基础筛选；
• 创意类岗位：作品集、审美判断、风格适配度极强依赖真人面试官；
• 策划、运营类岗位：既要逻辑与写作，也关注表达、沟通、对游戏的洞察，AI可以做初步结构化提问，但深度挖掘仍然依赖传统面试。

笔者的一个观察是：越是“可标准化”的能力维度，越适合AI先上场；越是高度情境化、创意化的能力，越需要传统面试官介入。

3. 对“游戏热爱度”和文化契合度极其敏感

不少游戏公司会在面试中问：“你最近在玩什么游戏？为什么喜欢这款？”
这背后其实在判断三个问题：

1. 候选人是否真的是“玩家”；
2. 对不同游戏类型的理解程度；
3. 与公司当前产品线、团队文化的契合度。

这些维度，很难完全通过AI自动评分来捕捉：

• 有些候选人口头表达一般，但对游戏理解深刻，传统面试官能在追问中挖掘出来；
• 有些候选人口才流利，但缺乏长线投入和真正的“游戏sense”，AI可能给出较高分，而有经验的面试官会保持保留意见。

因此，单纯依赖AI面试系统，很容易在游戏行业中“错杀”和“放过”一些关键人才。
而完全依赖传统面试，则会导致效率低下、面试质量不稳定。如何平衡，才是后文要讨论的重点。

小结一下：
在讨论“AI面试系统和传统面试哪个更适合游戏行业企业”之前，有必要先承认：游戏行业的岗位结构与人才偏好，使“二选一”的问题本身就不成立，更务实的问题是——在什么场景用AI，在什么环节坚持真人？

二、AI面试系统和传统面试的基础认知：不要神化任何一方

在大量和HR沟通中，笔者发现两个极端认知：

• 一种认为：AI面试系统“智能无所不能”，可以取代大部分面试官；
• 另一种认为：AI面试“冰冷无情”，对创意岗位没有意义。

这两种看法都忽略了技术与管理的边界。

1. 什么是AI面试系统：它到底“聪明”在哪里？

AI面试系统本质上，是在“替面试官做一些重复性、结构化的工作”。
典型能力包括：

• 在线问答与视频面试：系统按预设题库发问，候选人通过语音或视频作答；
• 语音与文本分析：通过自然语言处理技术，分析候选人的回答内容、逻辑结构、关键词覆盖度等；
• 表情与行为识别（部分系统）：分析眼神接触、微表情、停顿频率等非语言信号（需要强调：这类技术仍有很大争议，只能作为参考信号）；
• 自动打分与标签：基于模型，对沟通表达、逻辑结构、情绪状态等维度形成初步评分和标签；
• 记录与回放：所有问答自动留痕，便于后续复盘与多方评估，比传统“只在面试官脑子里”的记忆可信得多。

对游戏企业而言，AI面试系统的关键价值在于：

• 面对大规模简历投递时，提供“第一道结构化关口”；
• 把原本靠面试官“感觉”的部分信息（如表达条理性、基础沟通能力）变成可回看、可比对的记录；
• 帮助HR把精力从“机械提问与记录”腾挪出来，放到“题库设计、结果解读与候选人运营”上。

2. 什么是传统面试：它真正不可替代的是什么？

传统面试并不是“落后方式”的代名词。在游戏行业语境下，传统面试最重要的能力是“情境化判断与实时追问”。

面试官可以做很多AI目前难以完成的事情：

• 随时调整提问深度：看到候选人某段经历有亮点，可以临时追问细节；
• 动态改变面试结构：根据候选人当场表现，延长或缩短某一话题的讨论时间；
• 从对话的气氛和非正式交流中，体会候选人与团队的“气场匹配度”；
• 对作品、Demo进行现场讨论与头脑风暴，体会候选人的创意火花与协作潜力。

特别在游戏策划、美术、运营等岗位中，一次面对面的深度对话，往往比十分钟AI面试更能反映真实潜力。

3. 在招聘流程中，两者分别站在哪个位置？

从一个典型游戏企业招聘流程看，可以大致画出AI与传统面试各自“适合站的位置”。

在这条链路中：

• AI面试系统适合放在“基础条件筛选”之后、“专业面试之前”；
• 传统面试适合放在“关键判断节点”，比如专业深度面试、交叉面、文化匹配面。

这也解释了一个常见误区：
如果期望AI面试系统“一上来就搞定所有评估”，结果往往会失望；
如果把AI只当成“噱头”，完全不进入主流程，又等于白花钱。

三、AI面试系统和传统面试哪个更适合游戏行业企业？8点对比

围绕“AI面试系统和传统面试哪个更适合游戏行业企业”这个问题，可以从8个关键维度做系统对比：效率、成本、候选人体验、创意与作品评估、文化契合度、公平性与风险、数据沉淀与决策支持、岗位与场景适配。

先给一个总览对比表，便于整体把握。

表：游戏企业中AI面试系统与传统面试的8维度对比

下面逐点展开。

1. 招聘效率：高峰期的“接盘侠”是谁？

对于处于校招季、项目扩编期的游戏企业，招聘效率往往是第一诉求。

AI面试系统的优势：

• 可以在短时间内并行处理大量候选人；
• 24小时在线，候选人可以在自己合适的时间完成面试；
• 题目一致，流程统一，HR可以快速横向比较候选人表现。

传统面试的特点：

• 面试官时间是刚性瓶颈，一天能面的人数有限；
• 安排时间、协调多人面试、候选人爽约等都会影响效率；
• 同一面试官在不同时间段的精神状态、提问习惯也会影响效率与质量。

对游戏企业而言：

• 大规模校招、运营岗位扩招、美术外包筛选等场景，AI面试系统在效率维度明显占优；
• 小规模招聘核心技术、主策划等岗位，传统面试效率不高，但其“低效率”是为了换取“深度判断”。

小结：
在“效率”维度，如果问题是“谁更适合游戏企业的高峰期招聘”，答案更偏向AI面试系统；但这并不表示可以取消后续传统面试。

2. 成本投入：算总账，而不是只看“系统价格”

很多游戏公司在考虑AI面试系统时，第一反应是“系统很贵”。
但从HR管理视角，更重要的是算“总成本”：

• HR与面试官的时间成本（包括管理者时间）；
• 招错人带来的项目风险与返工成本；
• 招聘周期过长导致的机会成本（版本延期、项目进度受阻）。

AI面试系统的成本结构：

• 前期：系统采购/建设成本、题库设计和参数配置；
• 中期：按量计费（如果是SaaS模式）、少量运维成本；
• 边际成本：随着候选人数增加，单人成本快速下降。

传统面试的成本结构：

• 面试官时间：包括技术骨干、主策、管理者的投入时间；
• 场地与组织成本：协调会议室、线上会议等；
• 复盘与决策成本：多轮面试后，需要额外时间做口径统一与评审。

在游戏企业中，有一个常被忽视的点：项目核心骨干的时间价值极高。
如果他们每周要拿出大量时间参与早期初筛，对项目推进是实实在在的消耗。

小结：

• 对“简历量大、面试轮次多”的游戏企业，AI面试系统从总体成本上往往更划算；
• 对“招聘节奏不稳定、小规模高端招聘为主”的精品游戏团队，则需要仔细权衡：AI系统能否真正用起来，而不是闲置。

3. 候选人体验：年轻玩家更喜欢“AI面试”还是“真人对话”？

游戏行业候选人大多年轻，对新技术接受度高，同时又很看重“被重视感”。

AI面试系统带来的体验特点：

• 流程清晰、节奏可控，候选人可以多次演练后再答题（视系统配置而定）；
• 没有“被人审视”的压力，对部分内向候选人更友好；
• 但缺乏即时反馈，候选人较难判断自己表现如何，也难以感受到企业的“温度”。

传统面试的体验特点：

• 有机会与心仪项目组的主策、主美当面交流，对候选人吸引力强；
• 面试表现好时，更容易当场获得积极反馈，提高对Offer的期待；
• 但面试质量高度依赖面试官，有的面试官提问粗糙、态度冷淡，会严重损害候选人体验。

笔者接触的部分游戏候选人会有这样的反馈：
“AI面试感觉像是在做题，不知道自己有没有被真正看见；但真人面试如果遇到不专业的面试官，又会很失望。”

对游戏企业的启示是：

• 可以用AI面试来“打底”，保证流程感和公平性；
• 在关键环节用传统面试“加温”，让候选人真正感受到团队氛围与专业度。

小结：
在候选人体验维度，AI面试系统更像是“整洁的大厅”，传统面试更像是“有温度的会客室”。两者结合，才能兼顾效率与体验。

4. 创意与作品评估：AI能看懂一张原画、一段关卡设计吗？

游戏行业与很多传统互联网岗位最大的不同在于——创意与作品是核心竞争力。

在创意与作品评估维度：

• 美术岗位：需要对候选人的画风、审美体系、技术深度、适配项目风格的能力做综合判断；
• 策划岗位：需要讨论文档、关卡设计、系统原型，甚至即兴设计小关卡或活动方案；
• 音频与叙事岗位：需要通过Demo、剧情片段等素材来体会候选人的节奏感与叙事能力。

当前大多数AI面试系统，在创意和作品评估上仍很有限：

• 可以辅助收集与展示作品（上传链接、作品说明），也可以通过固定问题了解设计思路；
• 但难以真正理解“这个镜头调度是否有新意”“这套数值曲线是否适配目标玩家”“这张立绘是否有项目想要的感觉”。

相反，传统面试官可以：

• 当场打开候选人作品集，一张张讨论，追问每个设计决策背后的思考；
• 针对项目现有问题出题，让候选人现场给出方案，从中观察创意与落地能力；
• 在共同讨论与碰撞中，初步判断“这人进来之后能不能和团队玩到一块儿”。

小结：
在创意与作品评估上，传统面试目前仍是绝对主角，AI更多是承担“作品收集、整理与记录”的配角角色。
如果企业想用AI系统“代替”创意评估，风险极大。

5. 文化契合度与“游戏热爱”：谁更懂“这是不是自己人”？

很多游戏公司在面试中，会用一些“并不标准化”的问题来判断文化契合度，例如：

• “你最在意游戏体验中的哪一部分？”
• “如果你来设计一款面向非核心玩家的游戏，会从哪几个角度入手？”
• “你最不喜欢什么样的团队氛围？”

AI面试系统可以做的，是把这些问题变成统一的题目，让所有候选人都回答一遍。
但它在“解读答案”的能力上，仍然极其有限：

• 候选人是否“按套路回答”，AI很难判断；
• 语义模型可以识别“积极/消极”等情绪倾向，但难以深刻理解价值观细微差异；
• 对“游戏热爱度”的判断，很容易被“背稿式回答”误导。

对有经验的游戏面试官来说：

• 从候选人提到的具体游戏细节（例如某一关的设计、某个数值调整的体感）中，很快能分辨“真玩家”和“泛玩家”；
• 从候选人描述“最想做、最不想做”的项目类型，能大致判断与当前项目的契合度；
• 从交流气氛与用词习惯，可以感觉到其是否适应团队现有文化。

小结：
在文化契合度与游戏热爱度判断上，AI面试能做的是“初筛”：过滤那些明显与企业价值观不合、对游戏毫无兴趣的候选人；最终的精细判断仍必须交给传统面试官。

6. 公平性与风险：是“算法偏见”可怕，还是“人偏见”更普遍？

讨论“AI面试系统和传统面试哪个更适合游戏行业企业”时，一个绕不开的问题是：公平性与风险控制。

AI面试系统的风险点：

• 训练数据如果有偏差，可能导致对某类候选人系统性不公平（例如某种表达风格、口音等）；
• 对表情、语调的识别精度有限，可能误判候选人的紧张为“不自信”；
• 算法逻辑不透明，HR和业务难以判断“这分数到底可信吗”。

传统面试的风险点：

• 面试官主观偏好很难完全避免，比如学历偏好、项目出身偏好、对性格类型的偏好等；
• 不同面试官标准不一，导致候选人在不同面试官面前“命运差异巨大”；
• 面试记录不完整，后续一旦产生争议，缺乏客观凭证。

从合规与风险管理角度看：

• AI面试系统如果设计得当，可以在流程上保证“题目一致、流程一致、记录完整”，在形式公平上优于完全放任式传统面试；
• 但其算法内部公平性，需要通过持续校准与外部评估来保障；
• 传统面试需要通过结构化面试、统一评价表等手段，降低“人偏见”的影响。

小结：
对游戏企业而言，更可取的做法是——用AI面试提高形式上的一致性与记录完整度，同时用结构化传统面试和面试官培训，降低主观偏差。不是简单认为谁更“绝对公平”，而是要意识到：算法与人都可能有偏差，只是偏差来源不同。

7. 数据沉淀与决策支持：谁帮你“记住每一位候选人”？

游戏企业经常面临这样的问题：
两轮面试结束后，几个面试官围坐一桌，凭印象讨论：“刚才那个做二次元卡牌项目的策划怎样？”
如果没有良好的记录，很容易出现“记忆错乱”“只记住特别外向或特别内向的候选人”。

在数据与决策支持维度：

• AI面试系统：自动记录每一次问答、打分与标签，支持回放与横向对比；
• 传统面试：需要面试官自觉填写评价表，多数情况下记录简略，难以形成结构化数据。

对游戏企业而言，数据沉淀有几个实用价值：

• 一段时间后，可以分析“哪些面试题更有区分度”“哪些题对高绩效员工预测更准确”，优化题库；
• 可以建立“人才池”，对暂时未录用但表现不错的候选人做长期跟踪；
• 可以把不同项目组之间的面试数据打通，避免“同一个人才被多次重复评估却没有结论沉淀”。

小结：
在数据沉淀与决策支持上，AI面试系统的价值非常明显，是传统面试难以比拟的。
但这些数据的解读，仍需要HR和业务方的人为参与，单纯“看分数”并不负责。

8. 岗位与场景适配：不是“谁赢谁输”，而是“谁在哪些场景更适合”

结合前面的分析，可以用一个简化的矩阵，帮助游戏企业判断：在不同岗位与场景下，AI面试系统和传统面试的主次关系如何。

表：游戏企业常见场景下的面试方式主次建议

小结：
在“岗位与场景适配”这个关键维度，真正合理的答案是：
AI面试系统适合做大规模、标准化、可结构化的部分；传统面试适合做深度判断、创意评估和文化匹配。
对于“AI面试系统和传统面试哪个更适合游戏行业企业”这一问题，一刀切的答案天然不可靠。

三、游戏企业如何组合使用AI面试系统和传统面试？实操路径与建议

理解了两种方式各自的优劣，还需要落到“怎么用”上。
对多数游戏企业而言，更现实的问题是：

• 在现有招聘流程上，如何不打乱节奏地引入AI面试系统？
• 哪些步骤可以替换，哪些步骤只能辅助，不能取代？
• HR与用人部门各自要调整什么？

1. 设计“AI+传统”的整体招聘流程

可以把游戏企业的典型招聘流程，改造为一个“AI+传统”的组合流程。

flowchart TB    A[简历收集（官网/平台/内推）]    B[基础条件筛选（学历/项目/作品）]    C[AI面试/在线测评]    D[HR+业务联合评估AI结果]    E[专业面试1轮：技术/策划/美术面]    F[专业面试2轮：交叉面或Leader面]    G[HR面：薪酬沟通&文化匹配]    H[综合评审&Offer决策]    A --> B --> C --> D    D -->|不通过| X[进入人才池/淘汰]    D -->|通过| E --> F --> G --> H

在这个流程下：

• AI面试系统承担“统一入口+第一道评估”的角色，帮助过滤掉明显不合适的候选人；
• 传统面试承担“关键能力深挖与文化判断”的角色，尤其是在E、F、G三个环节。

对HR的具体建议是：

1. 让AI面试的结果成为“参考信号”，而不是“唯一决策依据”；
2. 在面试评审会议中，同时展示AI记录与面试官反馈，形成互补视角；
3. 对于AI给出高分但面试官犹豫的候选人，适当安排多一轮交叉面，避免单点误判。

2. 按岗位类型拆分：不是所有岗位都要用AI

结合前文的岗位画像，可以这样拆分使用策略：

• 技术类岗位（尤其是校招与中级）
  • AI面试：考察基础知识、逻辑表达、对常见技术问题的理解；
  • 传统面试：白板/在线编程、大型项目经验、架构思考。
• 策划类岗位
  • AI面试：基础逻辑、对热门游戏的分析、结构化表达能力；
  • 传统面试：作品集与文档深度讨论、现场设计小题（如关卡、活动方案）、对数值与玩家心理的理解。
• 美术类岗位
  • AI面试：用于统一收集作品信息、了解候选人过往项目背景和基本软件使用情况；
  • 传统面试：围绕作品集进行逐张评点，结合当前项目美术风格判断适配性。
• 运营与数据类岗位
  • AI面试：对数据指标、常见运营活动的理解，基础分析能力；
  • 传统面试：结合项目实际问题，让候选人提出分析框架和落地方案。

重点提醒：
对主策划、主美、主程这类关键岗位，AI面试最多只是补充信息来源，而不应该承担“筛选门神”的角色。
这些职位的判断，必须由有经验的管理者亲自出手。

3. 落地AI面试系统的关键步骤与注意事项

如果一家公司决定引入或升级AI面试系统，需要考虑的不只是技术对接，还有管理和组织准备。

可以用一个简单的步骤分解：

1. 明确目标与适用范围
   • 核心问题是：希望AI面试系统解决什么？是降低初筛工作量、提升记录质量、还是改善候选人体验？
   • 明确“先在哪几个岗位、哪几个城市/校招项目试点”。
2. 与业务共同设计题库与评估维度
   • 技术、策划、美术题库不能“一刀切”；
   • 业务要参与定义“什么是合格答案”“什么是亮点答案”，避免只有系统供应商单方面设计。
3. 设定“人机协同”的决策规则
   • 约定：AI得分达到某一挡位，HR必须人工复核，不允许“机械通过/淘汰”；
   • 对AI与面试官意见不一致的情况，制定升级处理机制（例如增加一轮交叉面）。
4. 培训面试官如何解读AI结果
   • 强调AI打分是“信号”，不是“结论”；
   • 引导面试官从AI记录中挖掘线索：候选人在哪些问题表现稳定，在哪些问题有明显波动。
5. 持续评估与迭代
   • 每隔一段时间，分析：AI面试高分者的入职表现如何？是否存在系统性偏差？
   • 和供应商一起调整模型参数与题目权重，让系统越来越贴合企业实际。

4. HR与用人部门在“AI+传统”模式下的角色转变

引入AI面试系统后，HR与用人部门的工作重心都会发生变化。

HR的工作重点：

• 从“大量机械筛简历、安排面试”，转向“设计流程、管理题库、解读数据”；
• 需要具备一定的数据分析能力，能从AI面试结果中发现模式与问题；
• 在候选人沟通环节，更关注整体体验设计和关键节点的“人工关怀”。

用人部门的工作重点：

• 从早期大量参与初筛，转向集中在关键轮次面试与决策；
• 需要参与题库与评估维度的设计，而不仅仅是“面完给个结论”；
• 在传统面试中更专注于创意、潜力、文化契合度等AI难以触及的部分。

笔者的判断是：
真正把AI面试系统用好的游戏企业，HR团队本身也要完成一次“角色升级”，从流程执行者转向招聘体系的“产品经理”和“数据分析师”。

结语：回到那个问题——AI面试系统和传统面试哪个更适合游戏行业企业？

回到开头的问题：“AI面试系统和传统面试哪个更适合游戏行业企业？”

结合全文分析，可以提炼出几条清晰的结论与建议：

1. 不是“谁替代谁”，而是“谁在什么场景更合适”
   • AI面试系统适合：大规模、标准化、可结构化的初筛环节，尤其是校招和中初级岗位；
   • 传统面试适合：关键岗位、创意评估、文化契合度判断的深度环节。
2. 对游戏企业来说，岗位差异比技术选择更重要
   • 技术岗可以更多依赖AI做前置筛选；
   • 策划、美术、运营则需要保留足够多的传统面试时间，用于作品、创意和玩家洞察的深挖。
3. AI的价值在于“放大专业判断”，而不是“代替专业判断”
   • 通过统一题目和记录，让不同候选人可比；
   • 通过数据沉淀，帮助HR和业务持续优化招聘决策；
   • 但最终“要不要用、用在哪里、如何解读结果”，必须由人来决策。
4. 真正的竞争力，是搭建适合自己阶段和产品线的“面试体系”
   • 对快速扩张的中大型游戏企业，可以优先在校招和常规岗位上引入AI面试系统，先解放海量初筛的时间；
   • 对以创意驱动的小团队，可以从更轻量的在线测评或半结构化AI问答入手，把重点放在提升传统面试质量上。
5. 对HR与管理者的行动建议
   • 明确各类岗位的能力模型，区分哪些维度可以标准化、哪些必须情境化评估；
   • 用“小范围试点+迭代”的方式引入AI面试系统，避免一刀切上线；
   • 建立“AI结果+传统面试反馈+入职表现”的闭环分析机制，让面试方式不断进化，而不是停留在一次性的“上系统”。

对于游戏行业这样高度依赖人才和创意的领域，任何单一工具都不可能成为“银弹”。
真正重要的是：围绕业务目标和岗位特点，理性组合AI面试系统与传统面试，在效率与判断质量之间找到属于自己的平衡点。

只要坚持这个原则，“AI面试系统和传统面试哪个更适合游戏行业企业”就不再是一个让人纠结的二选一问题，而会变成：
“我们如何让AI和面试官各尽其长，共同为找到更合适的游戏人才服务？”