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HRTech概述：紐約AI招聘平臺 Elly 宣布推出 AI-native hiring platform，并完成 800萬美元融資，由 Sorenson Capital 領(lǐng)投。不同于傳統(tǒng)ATS系統(tǒng)，Elly 從底層即以AI為核心，覆蓋 sourcing、interviewing 與 applicant tracking，自動解析面試中的非結(jié)構(gòu)化對話與團隊反饋。客戶數(shù)據(jù)顯示，每位候選人最多可節(jié)省1小時45分鐘文檔時間，每周節(jié)省最高10小時初篩溝通時間。更多請關(guān)注 HR Tech，為你帶來全球最新 HR 科技資訊。

2026年2月25日，總部位于紐約的 Elly（運營主體為 Recruit Tech Labs dba Elly）宣布推出其 AI-native hiring platform，并完成 800萬美元融資。本輪融資由 Sorenson Capital 領(lǐng)投，Atomic 與 Next Wave Capital 參與投資。Sorenson Capital 合伙人 Rob Rueckert 將加入 Elly 董事會。

這不僅是一筆資本加注，更是一場圍繞招聘系統(tǒng)底層架構(gòu)的重新定義。

從“流程記錄”到“判斷生成”：

AI-native 架構(gòu)的真正含義

過去十年，招聘軟件的核心形態(tài)幾乎沒有發(fā)生本質(zhì)變化。Applicant Tracking System（ATS）仍然以“字段+狀態(tài)”為核心結(jié)構(gòu)，要求招聘人員持續(xù)手動更新候選人階段、填寫面試反饋、維護流程節(jié)點。與此同時，大量AI工具以外掛形式出現(xiàn)，卻彼此割裂，無法共享上下文信息。

Elly 試圖解決的并非“效率問題”，而是“認(rèn)知問題”。

招聘決策并不是一次性發(fā)生，而是在 sourcing 對話、面試交流、內(nèi)部討論中逐步形成。然而傳統(tǒng)系統(tǒng)只記錄結(jié)果狀態(tài)，卻無法沉淀“判斷形成過程”。Elly 作為 AI-native 平臺，從底層即以AI為核心，橫跨 sourcing、interviewing 與 applicant tracking 三個環(huán)節(jié)，在招聘過程進行時自動捕捉非結(jié)構(gòu)化對話內(nèi)容，將分散信息轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化、可搜索的信號。

這種設(shè)計意味著系統(tǒng)不再依賴手動錄入字段，而是實時理解招聘邏輯的演進。

Elly CEO Kristen Habacht 表示：“Recruiting teams are overwhelmed by software that was never designed to reflect how hiring actually works. Elly flips that model by understanding the reasoning behind choices as they form.”

這句話揭示了其核心定位——理解“判斷”，而非管理“流程”。

面試數(shù)據(jù)資產(chǎn)化：從沉沒成本到復(fù)利效應(yīng)

在招聘實踐中，面試是最信息密集的環(huán)節(jié)，卻也是最難沉淀為組織資產(chǎn)的部分。面試筆記往往零散存在，無法復(fù)用，更難形成長期招聘認(rèn)知積累。

Elly 將每一次 screening、interview 與內(nèi)部討論視為可結(jié)構(gòu)化資產(chǎn)。平臺能夠解析非結(jié)構(gòu)化對話，將反饋隨流程演進持續(xù)累積，使團隊在高頻招聘環(huán)境下獲得更清晰的候選人畫像。

這種“信號復(fù)利模型”在高體量招聘場景下尤為關(guān)鍵。

早期客戶覆蓋 technology、construction、manufacturing、healthcare 與 hospitality 等行業(yè)。據(jù)披露數(shù)據(jù)：

每位候選人最多節(jié)省 1小時45分鐘 面試文檔整理時間
每周節(jié)省 3–5小時 手動記錄與跟進時間
每周節(jié)省 5–10小時 通過替代 live screening calls

這些數(shù)字不僅反映效率提升，更說明招聘組織在信息整合層面的結(jié)構(gòu)性改進。

資本邏輯：復(fù)雜度削減，而非功能疊加

本輪 800萬美元融資由 Sorenson Capital 領(lǐng)投。Rob Rueckert 表示：“Elly understands hiring judgment as it forms, not after the fact. That fundamentally changes how recruiting teams operate.”

在當(dāng)前 HR Tech 市場，AI工具層出不窮，但企業(yè)的真實痛點往往是“系統(tǒng)堆疊導(dǎo)致復(fù)雜度上升”。Elly 的價值主張并非再增加一個功能模塊，而是通過統(tǒng)一AI架構(gòu)降低復(fù)雜性。

這與當(dāng)前資本市場對“AI基礎(chǔ)設(shè)施層”的關(guān)注趨勢一致——投資人更青睞能夠成為組織操作系統(tǒng)底層能力的平臺，而非單點工具。

值得注意的是，Elly 誕生于 Atomic 這一 venture studio。Atomic 曾孵化多個成功企業(yè)，其參與意味著產(chǎn)品從一開始即圍繞可擴展性與規(guī)?；O(shè)計。

新資金將用于產(chǎn)品研發(fā)、AI能力深化、銷售與市場拓展。

行業(yè)意義：招聘系統(tǒng)進入“理解時代”

如果回顧招聘技術(shù)發(fā)展路徑：

第一階段是流程數(shù)字化
第二階段是自動化與效率提升
第三階段正在進入“認(rèn)知理解”階段

Elly 所代表的，是第三階段的雛形——系統(tǒng)不再只是數(shù)據(jù)庫，而是能夠理解動態(tài)判斷、積累組織招聘認(rèn)知的基礎(chǔ)設(shè)施。

在AI滲透招聘的浪潮中，真正的分水嶺并不在于誰生成了更好的面試問題，而在于誰能成為招聘判斷形成的核心載體。

800萬美元的融資規(guī)?；蛟S并不龐大，但其戰(zhàn)略意義在于驗證了一個趨勢：招聘軟件的競爭，正在從功能對比轉(zhuǎn)向架構(gòu)對比。

當(dāng)系統(tǒng)能夠理解“為什么選擇”，招聘團隊才真正從管理工具，轉(zhuǎn)向管理判斷。

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