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    AI 招聘的信任危机:候选人、HR 与企业的“三方失序”正在重写招聘的规则 HRTech概述:全球招聘正在进入“AI 信任危机”。美国 46% 的求职者对招聘系统的信任下降,42% 直接指向 AI。只有 8% 的候选人认为 AI 会让招聘更公平。面对不透明筛选,41% 的候选人开始使用 prompt injection 等技术突破过滤,超过三分之一曾在视频面试中使用 AI 修改声音或外貌,甚至出现 deepfake。招聘端同样压力巨大:91% 的招聘经理识别过 AI 驱动的欺诈,74% 更担心伪造经历。尽管 70% 的招聘经理认为 AI 提升效率,但只有 21% 的招聘团队对 AI 不误删优秀人才有信心。视频解读关注 HRTech 视频号。 2025 年的招聘世界正在经历一场剧烈震荡。这并不是由某次经济衰退或某类职位集体缩减引起的,而是来自一个更深层、更难以察觉的结构性力量:AI 正在重塑招聘,但人与系统之间的信任正在全面瓦解。Greenhouse 发布的《AI in Hiring Report 2025》通过调查美国、英国、爱尔兰、德国共 4,136 名求职者、招聘人员与招聘经理,呈现了一个令人不安的事实: 招聘行业正在进入一个“AI 失控循环”,候选人、招聘者与企业都在反制彼此,而真正的受害者是招聘流程本身。本文将从五大关键视角进行系统性分析,并探讨对未来招聘、人才战略与 HR 科技体系的深远影响。 一、信任的流失,是 2025 年招聘最大的隐性风险 报告最醒目的数据是:46% 美国求职者过去一年对招聘系统的信任下降 42% 认为 AI 是信任下降的主要原因 欧洲信任下降比例也高达 40% 这意味着:AI 的普及不仅没有提高公平性,反而让候选人更不相信招聘流程是公正的。其中,年轻人群的信任下降最明显:62% 的美国 Gen-Z 入门级候选人表示对招聘系统不再信任。这背后有三个原因: 1)AI 筛选机制不透明 求职者意识到自己正在被 ATS、算法和自动化模型评估,却不知道规则是什么。 “看不见、听不到、问不明”导致强烈的无力感。 2)系统性“误杀”优秀候选人的担忧加剧 报告显示:只有 21% 的招聘人员相信自家 AI 不会筛掉优秀候选人!~企业自己都不信任 AI,更别说求职者。 3)招聘信息质量下降(例如幽灵职位) 美国有 69% 的求职者遇到过 fake jobs,严重削弱了候选人对招聘市场的整体信任。信任不是一个“体验问题”,而是一个 战略问题:它决定了企业是否能够吸引真正的人才,也决定了招聘品牌是否具有长期生命力。 二、AI 正在促使候选人与企业进入一场“技术对抗战” 在 AI 大规模进入招聘流程后,一个全新现象出现了:候选人开始系统性地使用 AI 反制 AI。AI 在招聘已不再是自动化工具,而是“攻防双方的武器”。报告揭示了候选人的具体行为: 1)41% 的候选人使用 Prompt Injection 绕过 AI 筛选 prompt injection = 在简历中插入隐藏指令,让 AI 放过简历或给出更高评价。非技术候选人也在学习如何“欺骗算法”:例如:隐藏关键词 用背景色调整白字文本 通过 AI 改写业内同质化程度更高的简历 利用 ATS 弱点攻击评分标准 而那些尚未使用 prompt injection 的人中,有 52% 正在考虑学习。 2)36% 的候选人在视频面试中使用 AI 修改外貌、声音或背景 这意味着: HR 在 Zoom 面试中的“对面那个人”未必是真实的那个人。 3)18% 招聘经理遇到过 Deepfake 面试 这几乎可以被视为招聘流程的一次“安全事件”。 4)49% 的求职者为了突破 AI 过滤,不得不申请更多职位 大量“无差别投递”本质上是 AI 筛选不透明的副作用。结论很清晰:候选人正在努力打败 AI,而不是努力变得更好。这是 AI 招聘最大的系统性副作用。 三、招聘人员正在被 AI 逼向极限:工作量上升、风险感知增强、系统信任下降 报告中最被忽视但最值得 HR 领导关注的数据是: 91% 招聘经理发现过 AI 驱动的欺诈行为 形式包括: AI 改写经验 AI 撰写面试脚本 面试实时听写/提词器 深度伪造视频 虚假资历 AI 制作假作品集 与此同时: 34% 的招聘人员每周有一半时间被迫处理垃圾申请 这是过去从未出现过的现象。在 AI 投递工具、自动化简历生成器爆发后,申请量暴涨,但质量急剧下降。这促使招聘人员疲惫、质疑甚至不再信任自己的工具。 四、招聘经理和招聘人员出现了明显分歧:AI 不是万能药,而是组织结构性矛盾的放大器 报告呈现了一个非常关键的矛盾: 招聘经理喜欢 AI(70% 认为它优化了招聘) 因为:提升速度 减少对招聘团队依赖 快速筛选大量申请 提高决策感知质量 招聘人员对 AI 并不乐观 数据表明:25% 对自家 AI 不信任 8% 完全不知道 AI 在筛什么 只有 21% 相信 AI 不会错杀优秀人才 这说明:企业正在经历一个“招聘职责重新分配”的过程:招聘经理重新介入流程(美国 68%) 做更多线下面试(美国 39%) 招聘团队在 AI 系统面前失去了部分专业权力 决策并不在 HR,而在系统和 hiring manager 这是一个值得高度关注的组织动态:AI 不仅改变流程,也改变了组织内部的权力结构。 五、招聘正在进入“真实性时代”:未来不是更多 AI,而是更多“实证信号” 报告后半部分点出了核心趋势: “我们需要的是更透明的流程与更强的真实性信号,而不是更强的算法。”通俗地说: 大家都在用 AI,但每个人都越来越不信任 AI。未来招聘的破局点将包括: 1)透明化 AI 使用说明(AI Disclosure) 87% 的求职者认为企业应公开:哪个环节使用 AI 如何使用 用于评估哪些维度 如何避免偏见与误伤 这将成为未来雇主品牌信誉的重要组成部分。 2)重建“良性摩擦” 完全自动化不是目标。 报告提出要增加必要的人工验证,例如: 身份验证 线下面试 结构化评估 基于能力的真实工作样本 AI 不是为了替代人,而是为了让招聘人员的判断更可靠。 3)提升“招聘信号”质量 传统简历 → 已经被 AI 同质化未来更重要的是:真实的工作样本 Skills-based hiring 验证过的工作经历 真实技能评估 可追踪的职业轨迹 多维度行为面试 即:能证明“你是谁”的比能证明“你写得多好”的重要。 六、结语:AI 正在推着招聘行业走向一次结构性重塑 这份 2025 年 AI 招聘报告不仅呈现了一个“招聘信任崩塌”的事实,更指出了行业必须思考的未来方向: 1. AI 将继续渗透招聘流程,但“信任透明度”必须成为基础设施 未来的招聘流程必须像金融体系一样透明、可追溯、可验证。 2. 企业必须构建“真实性策略” 这是未来雇主品牌与 HR 科技竞争力的重要组成部分。 3. 招聘团队需要重新获得“对 AI 的解释权” HR 不应该是被动使用者,而应成为系统的管理者和解释者。 4. 招聘的本质不会改变:人–岗位的匹配仍是核心 AI 可以优化效率,但无法替代真实性、信任和关系。 2025 年是招聘 AI 时代的拐点。这不是技术问题,而是 “人如何与技术共存” 的问题。真正能突破混乱局面的,不是更强的模型,而是更可信的机制、更透明的流程、更真实的候选人与企业交互。招聘行业正在被 AI 撕裂,但也正在被迫进化。未来十年,谁先建立“可信任的 AI 招聘体系”,谁就掌握全球人才竞争的主动权。
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    2025年11月20日
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    成功举办!2025HRTech XPO超级盛典北京站精彩举办!共话HR科技前沿实践及26年发展趋势! 11月13日,2025HRTech XPO超级盛典在北京盛大启幕!这场聚焦人力资源科技行业最新前沿实践及未来趋势的专业盛会,吸引着企业HR负责人,业界精英齐聚一堂,围绕企业数字化实践、出海招聘管理、新政下计税管理体系解析、AI重塑招聘全流程、AI视频生成技术应用等多个前沿议题展开深层次交流,为破解行业发展痛点、探索未来发展路径提供了极具价值的参考方向,为人力资源行业的高质量发展注入了强劲动力。 此次论坛特邀了来自台达、拜尔中国、AI+HR专家、ADP、牛客、Leadde等知名企业HR负责人与行业专家进行专业分享。各位嘉宾立足自身丰富的行业经验与企业实战案例,从多元视角出发,深度拆解 HR 科技在不同场景下的应用逻辑与落地成效,为现场观众带来了一场干货满满的思想盛宴。 2025年,人力资源领域正迎来前所未有的深刻变革。从人才竞争的白热化到管理模式的迭代升级,从数字化转型的迫切需求到 AI 技术的全面渗透,传统 HR 工作模式正被打破。本次 2025HRTech XPO 超级盛典绝非一场普通的行业交流盛会,更成为了凝聚行业智慧、传递前沿科技力量的重要载体:它集中呈现中国 HR 科技领域的最佳实践解决方案,全景展示行业最新创新成果,让来自各行各业的人力资源管理精英们,在科技与创新的激烈碰撞中洞察行业新机遇、明晰发展新路径,为推动企业 HR 管理数字化、智能化、精细化升级凝聚了广泛共识与强劲合力。 同时,论坛也得到了业内优秀的HR科技机构的关注和积极参与,特别感谢ADP、中瑞方胜、牛客、杭州帧跃科技、chuhai.tips、HR科技云图等合作伙伴的大力支持。我们很荣幸能与各位共同见证本次论坛的成功举办! 活动当天,参会嘉宾络绎不绝、热情高涨。在工作人员的引导下完成有序签到后,大家立刻涌向HR科技体验区与展区,或参观体验、或交流探讨最新科创产品与解决方案,一场充满干货与惊喜的行业盛会就此拉开序幕! 活动开场环节,HRTech出海俱乐部 特邀招聘专家Leo Wang《新出海时代的招聘与管理》为主题展开分享。 随后,ADP Area Product Leader郑成懿发表了《AI在全球薪酬管理中的应用探索》的主题分享。 紧随其后,牛客联合创始人&副总裁程成分享了题为《AI Agent,重塑招聘新生态》的演讲。 接下来,台达中国人资长吴育豪发表了《台达人力资源数字化实践》的主题分享。 上午最后一位分享嘉宾是来自中瑞方胜财税管理高级顾问缪洪波发表了《新政下互联网平台业务计税管理体系解析》的主题分享。 临近午时,活动现场气氛被推向高潮,现场隆重举办了“2025 HRTech Awards”颁奖典礼,为这场盛会注入了更多荣誉分量。现场依次揭晓 2025数字人力资源科技奖、2025员工体验奖、2025HRTech创新奖三大奖项,每一份荣誉都承载着行业的认可。我们特别表彰 HRTech 领域敢闯敢试的创新者与标杆企业 —— 它们以创新为内核,积极提升全员数字技能,推动全员深度参与变革,不仅凭借显著数字化成果赋能企业关键发展,更用创意优化员工体验、用技术驱动 HR 数字化升级,为塑造更智能、更高效的工作环境,以及推动中国人力资源科技行业进步付出了不懈努力,成为行业发展的重要引领力量! 当天论坛的下午,第一位分享嘉宾是来自于拜尔中国人力资源业务合作伙伴 Yolanda Xia分享了《数字时代下的人才发展》,深度剖析数字化浪潮中人才培养的新路径与新策略。 紧接着,杭州帧跃科技联创&CTO李明磊聚焦《Leadde:Enterprise-grade AI Video Generation 》,解锁企业级 AI 视频生成技术在 HR 场景的创新应用。 随后,来自北京市易和律师事务所高级合伙人张凤婷发表了题为《人力资源电子化时代下的劳争案件取证问题》的演讲,为企业防范劳动争议风险提供专业法律指引。 论坛最后一位嘉宾,资深+AI专家、曾任阿里巴巴集团人力资源高级总监、万达文旅副总、远洋地产人力资源副总经理张凡分享特别工作坊《AI时代的HR生存法则:6项升级能力与4大核心价值》,为 HR 从业者的职业转型与长远发展点亮方向。 至此,由HRTech主办的2025HRTech XPO超级盛典北京站圆满落幕。衷心感谢所有分享嘉宾、合作伙伴和参会嘉宾的支持与参与!正是有了大家的共同努力与支持,中国人力资源科技论坛才得以如此成功举办!  期待下次相聚,让我们共同探讨更多前沿话题,共享更多行业智慧!  再次感谢所有演讲分享嘉宾和合作伙伴们的精彩呈现与大力支持!
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    2025年11月17日
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    2026HR大趋势:AI 涨潮之下,人力资源如何保住战略地位? HRTech概述:Visier 在最新发布的《Trends 2026: The Business Case for Humans in the AI Era》指出:在 AI 加速渗透组织运作的背景下,“人”的价值正在被重新定义,而企业真正的竞争力,将来自能否把技术能力与人的洞察结合起来。报告认为,AI 不是终点,而是放大管理效能、提升决策质量、强化组织韧性的工具。2026 年 CHRO 的领导力核心,就是帮助组织进入“以人驱动、以 AI 增强”的新周期。 推荐阅读了解,视频解读可以访问视频号:HRTech 在过去一年里,AI 的力量正在全面渗透人才管理、组织运营与商业决策。对于 HR 而言,这既是巨大的机会,也是前所未有的压力:AI 工具越来越聪明、生成越来越快、影响决策的力度越来越强。当企业高层问出“AI 能不能直接替代一部分 HR 职能?”时,CHRO 与 HR 领导者必须拿出更具战略性的答案。 Visier 最新发布的《Trends 2026》提出了一个清晰却反常识的观点:**越是 AI 加速的时代,HR 越要靠“人”的洞察能力、判断能力、组织力来创造差异化价值。**换句话说,AI 涨潮之下,真正被放大的不是技术,而是 HR 的战略高度。 以下内容基于报告核心数据、案例与趋势洞察,结合北美、中国与欧洲 HR 场景进行深入解读。 经理体验,将成为新的员工体验 AI 工具的普及正在改变管理者的工作方式。Visier 指出,在大多数组织中,经理是企业战略落地的“最后一公里”,但他们往往缺乏实时数据、缺乏洞察工具,导致管理动作延迟甚至失效。 研究数据显示: 当员工认为自己的经理“非常有效”时,他们对企业目标的理解度显著提升。 新员工的高质量 onboarding 能让生产力提升 50%,并将满意度提升到 2.6 倍。 若经理不是有效教练,高潜人才的离职风险提高 2.7 倍。 这些数字清晰传递一个信号:无论 AI 走多远,企业绩效的可持续性仍然取决于人,而不是工具。 引用报告中的一句话尤为关键: “Experience alone isn’t enough.” 经验不再能保证优秀管理,而 AI 能把差距放大。未来,能熟练使用数据、洞察团队动态、与 AI 共事的“增强型经理”,将成为组织的绩效关键点。 AI 是“副手”而非“船长” 当企业投入巨额预算建设 AI 能力时,一个尴尬现象随之浮现:超过 80% 的企业仍未看到显著财务回报。 尽管: 71% 企业已采用生成式 AI 78% 领导者预计明年增加 AI 预算 52% 认为 agentic AI 最值得投资 但多数项目仍处在成本投入高、业务价值不明确的状态。真正能产生 ROI 的 AI 应聚焦在: 提升人才效率(如自动生成分析、简化 HR 查询) 优化业务决策(实时洞察与预测) 释放管理者时间(减少行政工作) Visier 的案例显示,一个拥有 2.8 万员工的组织,通过 AI Agent “Vee”每月能节省 466 小时,折合 35,000 美元成本,全年节省高达 42 万美元。 但报告也强调: “AI 的最佳价值是增强,而不是替代。” 这对 CHRO 们释放出一个重要信号:你的战略不是让 AI 取代人,而是让 AI 让人做得更好。 劳动力规划,从“兴趣项目”变成必须能力 近年来,企业经历: 冗余岗位自动化 复合技能岗位爆发性增长 招聘紧缩与高成本 rehiring 技能快速老化 Visier 数据显示,某些复合技能岗位(如 Financial Systems Analyst)增长高达 338%,而传统岗位则加速消失。 如果组织不能提前规划,后果非常真实: 裁错人、裁过头 高成本紧急回聘(5% 裁掉的员工被重新雇用,且成本更高) 部门技能断层导致业务中断 更重要的是,世界经济论坛预测: AI 将取代 9,200 万岗位 但同时创造 1.7 亿新岗位 HR 不应盯着“被替代”,而应盯着“新增需求与技能差距”。 战略劳动力规划,将正式成为 CHRO 的核心KPI。 GenAI 让人人都成为“数据驱动决策者” 在北美与欧洲的大多数组织中,最大的问题不是“没有数据”,而是: 85% 的企业无法有效利用数据 仅 23% 的高管会在战略中纳入员工数据 造成管理者普遍“数据焦虑”与“洞察缺口”。 而生成式 AI 正在打破这一壁垒。 像 Visier Vee 这样的对话式 AI,让业务负责人、HRBP、经理都能用一句自然语言提问,例如: “过去 6 个月销售团队的离职率趋势?” “财务部门的技能缺口最大的岗位是什么?” “我应该怎样调整团队资源?” 报告显示,AI 能为企业带来: 实时会议中的数字校验 80% 以上的 HR 查询被自动处理 将数据真正嵌入日常决策流 这意味着:People Analytics 不再是少数专家的能力,而是每位管理者的必备武器。 五大趋势: 第一,经理体验将成为新的员工体验。经理被视为企业战略落地的“最后一公里”,AI 工具可帮助他们减少行政负担、掌握实时指标,从而提升团队绩效、保留核心人才。 第二,AI 将成为“副手”而非“船长”。尽管高达 71% 的企业已投入使用生成式 AI,但真正显著的财务回报仍有限。企业需要选择可衡量 ROI 的场景,以“AI 辅助 + 人类判断”为主线推动效能提升。 第三,劳动力规划从“兴趣项目”变成关键战略能力。随着岗位被重塑、技能需求快速变化,企业必须进行持续化、数据驱动的规划,否则将面临成本上升、裁员失误等风险。 第四,生成式 AI 将扩展 People Analytics 的边界。依靠自然语言交互,数据将从分析团队走向每一位业务领导者,使决策真正实现实时化、可操作化。 第五,HR 技术栈面临全面重构压力。从过去追求“效率与整合”,走向衡量是否能创造业务价值。能够连接 HR 数据与业务数据、支持 AI 决策的平台将成为主流。 HR 技术栈将被“重构”,而非“整合”,过去十年,HR Tech 的主旋律是: “减少系统、降低成本、整合平台。” 但 2026 年开始将迎来新转折: “不是更少工具,而是更多价值。” 企业的关注点从:效率、省钱 转变为: 效能 增长 决策质量 战略价值贡献 Visier 报告指出,拥有先进 People Analytics 的企业,不仅成本降低,更能显著提升财务表现与创新能力。 因此未来的 HR 技术趋势是: HR 数据与业务数据全面打通 AI 嵌入关键决策流程 架构可扩展、能处理跨系统数据 CHRO 与 CIO 协同成为常态 换句话说:HR 技术不再是“后台工具”,而是业务操作系统的一部分。 AI 不会取代 HR,但会取代不懂 AI 的 HR 2026 的核心命题不是:“AI 会不会取代 HR?” 而是:“HR 能不能在 AI 时代提升自己的战略能力、数据能力与组织影响力?” 未来的领先 HR 将具备: 用 AI 做决策,而不是被动应对 用数据讲故事,而不是凭经验做选择 用技术增强经理,而不是只做后台支持 引领企业建立“人机协作”的文化,而不是盯着流程数字化 最终,HR 能否坐上决策桌,取决于是否能回答这个问题: 在 AI 涨潮的时代,你为组织带来的不可替代价值是什么? The Visier 2026 Trends Report
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    2025年11月15日
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    AI-First 时代:首席人事官的5个新标准 HRTech概述:波士顿咨询公司(BCG)的最新研究指出,企业在AI转型中最大的误判,并非技术路线选择错误,而是低估了首席人力资源官(Chief People Officer, CPO)在战略层的关键作用。在AI重塑商业版图的浪潮中,CEO们纷纷投资算法、平台与模型,却常常忽视一个更深层的现实:技术可以提升效率,唯有人才能重建信任。 真正的“AI-First企业”,CPO不再是执行AI战略的“配角”,而是引领组织再造与能力重构的核心驱动力。 推荐阅读了解,视频解读可以访问视频号:HRTech 重新定义CPO在AI时代的战略价值 在企业竞相拥抱人工智能的浪潮中,CEO们最常见也最致命的误判,是一种 foundational strategic error that directly correlates with value destruction:低估了首席人事官(CPO)在转型成功中所扮演的核心角色。他们常常将CPO定位为AI战略的“支持者”——一个负责执行和协调员工过渡的角色,而非从一开始就参与塑造战略、重塑组织关键能力的“引领者”。 这是一个代价高昂的错误。最新调研数据显示,尽管几乎所有企业都在尝试应用AI,但仍有高达60%的公司未能从其AI投资中产生实际价值。与之形成鲜明对比的是,表现最优的5%的公司(BCG称之为“未来型公司 (future-built companies)”)正在解锁巨大的商业回报,其营收增长、股东总回报和EBIT利润率分别比落后者高出1.7倍、3.6倍和1.6倍。这一差距的根源,并非仅仅是技术的优劣,而是企业在重构“人机协同”这一全新运营模式上的根本性失败。 为了弥合这一差距,企业必须重新设计工作流、重塑岗位架构、大规模提升员工技能,并赢得一线员工的信任——尤其是在那些最初并非为生成式AI(GenAI)或AI代理而设计的职能部门。所有这些职责都直指CPO。本报告旨在为人力资源领域的专业人士深入解读,为何CPO必须完成从战略支持到战略引领的角色转变,并详细剖析未来AI-First CPO必须具备的五项核心领导力新标准。 -------------------------------------------------------------------------------- 1. 战略角色的演变:从人事管理者到企业“能力架构师” AI时代从根本上颠覆了CPO的核心职责:其使命不再是维护和渐进式优化现有组织,而是要以前所未有的魄力,对工作结构、领导方式和组织适应性进行一场颠覆性的重构。这意味着,CPO的角色正在从传统的人事管理者,演变为企业的“首席能力架构师”(Chief Capabilities Architect)。 传统CPO职责 AI-First CPO(能力架构师) 核心:维护与渐进式发展 核心:颠覆与重构 - 人才规划与招聘 - 重新设计整合AI的工作流 - 领导力发展 - 重塑岗位架构与角色期望 - 薪酬福利管理 - 主导大规模、持续性的员工技能提升 - 绩效评估体系 - 制定衡量AI真实价值(如生产力)的KPI - 塑造积极的企业文化 - 在变革中建立并维护员工信任 “首席能力架构师”这一新角色要求CPO具备深刻的战略性和概念性思维。他们必须能够精准判断:哪些工作应由人类完成,哪些可以交由AI承担?如何构建能够无缝整合AI工具的新工作流程?这是一项艰巨的挑战,随着AI技术的不断迭代,CPO需要持续地对岗位进行“拆解”与“重组”,并决定何时引入新人才、为谁提供何种技能提升。然而,这种前瞻性的技术架构能力必须与一种永恒的领导力优势相结合——即深刻的共情能力,以引导焦虑的员工,将他们对未知的恐惧转化为拥抱变革的热情。 这一角色的紧迫性已在领先企业中得到印证。数据显示,那些从AI中获得卓越回报的顶尖公司,在为员工提供结构化的AI学习项目方面的可能性是落后者的四倍。这不仅是投资力度的差异,更是战略优先级的体现。 这种深刻的角色转变,要求CPO必须具备一套全新的思维模式与核心能力。接下来的章节,我们将深入探讨这些具体的能力标准。 -------------------------------------------------------------------------------- 2. AI-First CPO的五项核心领导力标准 尽管目前拥有直接AI转型经验的CPO凤毛麟角,但决定其成功与否的关键,并非履历本身,而是其是否具备适应AI革命的特定思维模式和技能组合。CEO们应运用以下五项标准作为评估其CPO是否具备“AI-First”领导力的核心框架。 2.1. 标准一:具备强烈的“AI好奇心”与实践经验 在ChatGPT亮相全球近三年之际,一位卓越的CPO不应再仅仅停留在“讨论”AI的层面,而必须成为AI的积极使用者和实践者。这种“AI好奇心”并非空谈,而是体现在具体的行动中: 亲自使用:积极试用各类AI工具,理解其潜力和局限。 内部试点:在人力资源部门内部率先启动AI试点项目,以亲身体验应用过程中的障碍,并探索解决方案。 定义价值:着手制定能够衡量真实价值创造(如生产力提升、效率增益)的KPI,而非满足于流于表面的参与度或活动指标。 建立技术语感:CPO无需成为技术专家,但必须具备足够的实践经验和技术流畅度,以便能够主导战略对话,并对AI将如何重塑劳动力提出清晰、有根据的见解。 2.2. 标准二:拥有领导“范式转移”的转型经验 虽然直接的AI转型经验尚属稀缺,但其他类型的大规模变革经验(如重大的技术转型或颠覆性的行业运营模式重塑)同样至关重要,其经验具备高度的可迁移性。 拥有此类经验的CPO对变革的艰巨性有着深刻的理解。他们曾亲眼见证新技术如何重新定义角色和工作流程,这为他们提供了一套预判阻力点、管理利益相关者焦虑、并驾驭转型过程中非线性混乱的心理“剧本”。更重要的是,他们在过往的转型中,已经培养出一种关键能力:识别并解决那些可能拖延甚至破坏敏捷转型的心理、实践和管理层面的障碍。 这种洞察力让他们在引导AI转型时,更不易被人性层面的挑战所颠覆。 2.3. 标准三:具备在模糊中“构建结构”的能力 最成功的CPO能够将创新思维与严谨、结构化的方法相结合,从而将团队的创造力引导至价值最高的领域。当他们参与转型决策时,他们带来的不是一堆悬而未决的问题,而是一个清晰的行动框架。这种结构化思维通常表现为: 立即解决: 他们明确了“3个当前就能回答的问题”。 验证假设: 他们对另外“3个问题已形成有力假设,并正通过实验验证”。 监控未来: 他们识别出“4个到2027年才需解决,但正密切监控其加速信号的问题”。 这种能力确保了CPO在战略讨论中,始终能带着清晰的优先级和可行的方案,推动议程向前发展,而不是让讨论陷入无休止的开放式提问中。 2.4. 标准四:能够与员工构建并管理“新的社会契约” AI转型的最大阻力并非来自技术,而是源于信任的缺失。为了直接应对这一挑战,CPO必须主动构建并管理一份与员工的“新社会契约”。员工们普遍担忧自己的工作岗位会因此消失、被降级或失去原有的意义。这些真实存在的恐惧会逐渐侵蚀员工的使命感,并固化为对变革的阻力。 这份契约是建立信任、引导变革的关键,其核心要素包括: 清晰阐明公司为何以及如何使用AI。 明确界定相关的决策将如何制定,确保过程的透明度。 公开定义成功的标准将如何衡量,让员工理解变革的目标。 理想情况下,这份契约应在转型之初,通过征求各级员工的意见来共同制定,从而建立广泛的共识和认同感。 2.5. 标准五:勇于在决策层“主张应有席位”并挑战现状 在AI转型中,CPO的角色绝不能被视为次要。他们必须心安理得地主导公司的人才战略,并深度参与公司的重塑过程,在决策桌上拥有不容置疑的一席之地。 这意味着CPO需要具备无畏的挑战者精神,能够勇敢地挑战组织内固有的假设——即使这些假设来自CEO本人。只有这样,才能确保人才战略与公司整体的AI战略紧密结合、切实可行,而不是沦为纸上谈兵。 最终,一位AI-First的CPO是三个身份的结合体:一位高瞻远瞩的战略大师、一位推动变革的创新者,以及一位信任的捍卫者 (trust champion)。 -------------------------------------------------------------------------------- 3. 引领企业迈向AI驱动的未来 定义一家AI-First公司的标准,绝不仅仅是其技术实力或算法的先进性,更在于其如何有效地重塑工作方式,并带领全体员工共同迈向未来。这使得CPO的角色变得前所未有的重要。 对于CEO而言,其在AI时代的首要任务,就是挑选、赋能并支持一位能够胜任这一重塑使命的CPO。未能做到这一点,并非简单的授权失误,而是一种领导力的根本性缺失,它将不可避免地把公司归入那60%停滞不前的落后者行列。只有确保CPO有能力、有信心在这个主角位置上发光发热,他才能真正引领整个组织,穿越变革的迷雾,迈向一个截然不同的、由AI驱动的未来。  
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    2025年11月12日
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    大咖观点:生成式AI将全面普及,HRTech的未来在哪里? HRTech概述:Josh Bersin最新推文谈到,生成式AI全面进入主流!46%的企业领导每天使用AI,80%每周使用,74%报告正向回报,AI投资普遍超千万美元。当前主要用于会议总结、数据分析与文档撰写,但AI正在从“个人助理”升级为“多功能智能体”。IBM Ask HR 与 Galileo 等系统正在成为企业的数字伙伴。未来,AI Agent 将具备记忆与个性,并通过数据治理实现跨系统协作。AI不会取代工作,而是让HR成为“超级工作者”。企业的竞争,将取决于谁能率先完成AI系统化转型。推荐阅读了解,视频解读可以访问视频号:HRTech 这里有一份JoshBersin发布的报告《充分发挥 AI 影响力,拥抱超级员工时代》,点击下载  Josh Bersin刚刚完成了一次横跨欧洲、亚洲和中东、累计近六万英里的行程,拜访了数百家公司,讨论他们的AI战略。虽然每家公司的成熟度各不相同,但有一点非常明确:AI作为商业工具已经到来——它是真实存在的,其使用场景正在迅速增长。 宾夕法尼亚大学沃顿商学院(Wharton)的最新调查显示,46%的商业领袖每天使用生成式AI(Gen AI),80%每周至少使用一次。在这些用户中,72%正在衡量投资回报率(ROI),74%表示结果是正向的。顺带一提,HR部门在使用率上排名第三,仅次于IT和财务部门。 预算投入也在大幅上升:23%的大型公司每年在AI上的支出超过2000万美元,43%超过1000万美元。 企业从AI中获得了什么?答案是:生产力。目前最主要的应用是我称之为“第一阶段”的使用方式——个人生产力提升。AI帮助员工总结会议、分析数据、查找信息、撰写或分析文档。这些个人层面的应用确实带来了实在的效率提升,但这仅仅是开始。 生成式AI或将成为“新一代微软Office” 不得不说,这种使用方式与文字处理、电子表格和互联网搜索早期的发展非常相似——它们都是“个人生产力”的革命。微软对此早已深谋远虑,MS Copilot正在逐渐成为“新一代Office套件”。 当然,AI能做的远不止这些。目前约有12%的公司部署了企业级AI代理(Corporate Agent),例如IBM的“Ask HR”。这类“知识与信息管理”聊天机器人正迅速普及,它们可以取代复杂的门户网站和SharePoint页面,也可用于客户支持。未来,每家公司都会拥有自己的AI代理。 举个例子:我们的一位客户——一家大型医疗保健公司——已经运行员工聊天机器人(Agent)四年之久。它的成功使得公司所有的HR应用都逐步整合在其后端。员工通过该Agent就能获得关于薪资、福利、工作排班甚至培训的帮助。 AI在招聘领域的应用也已被证明行之有效:候选人可以与智能代理聊天、完成AI评估,甚至接受AI虚拟面试——这一切可在深夜进行,无需安排与招聘经理的通话。 虽然高ROI的多功能Agent(Stage 3)尚未全面落地,但各企业已开始部署AI教练和AI学习工具。许多大型客户已上线AI原生学习系统,实现了30%–40%的人员优化,同时显著提升了学习与赋能效率。 跨越卢比孔河:我们越过了什么界限? “跨越卢比孔河”(Crossing the Rubicon)意味着“无法回头的临界点”。现在,我们正处在这样的时刻。 尽管外界仍有各种危言耸听的报道——称AI将毁掉工作与生活——生成式AI其实是一种有用、务实、且易于理解的工具。它并不完美(我在播客中讨论过ChatGPT的高错误率),但一旦你掌握了使用方法,并建立可靠的数据集,AI的表现相当令人满意。 两年前,《纽约时报》还在刊登那些关于AI恋人或“AI伴侣”的怪异故事。如今这些报道早已消失,取而代之的是超过1万亿美元的基础设施、工程与能源投资——让AI真正变得安全且可用。 当然,这并不意味着AI百分之百安全。如果使用不当,你仍可能得到错误结论、糟糕报告或虚假结果。但我们正在学习如何“验证AI”的输出,对其“概率性特征”也更加适应。 新的挑战也随之出现——AI的能耗与资源消耗。例如,阿联酋的一位领导者告诉我,每一次ChatGPT查询平均会消耗4升水,这已成为亟待解决的新问题。 接下来会怎样? 我们才刚刚开始,AI的演进远未结束。 第一阶段:从单用户到多功能使用场景 AI的最大ROI将来自我称之为“多功能智能体”(Multi-Functional Agent)的形态。当前的AI工具,就像汽车中的“助力方向盘”——虽然能帮助转动方向,但我们真正想要的是“AI直接带我们到达目的地”,而非仅帮忙转向。 这种转变正在招聘和培训领域率先出现。如今的AI代理能自动撰写职位需求、与候选人沟通、安排面试并筛选简历,接下来还会连接入职与绩效评估。这种“招聘-职业一体化智能体”正是多功能AI的雏形,我们也在为供应商与买方制定相关蓝图。 企业不希望拥有上百个“各自为政的Agent”,而是希望建立能贯穿端到端业务流程的“智能工作代理”。例如,“从设计到生产再到销售”或“从营销到签约、再到开票与支持”的全流程。当前的单一用例AI将逐步走向融合。 随着这些多功能Agent的出现(多数由IT团队自建,而非完全依赖供应商),企业岗位将被系统性重塑。不再需要“面试协调员”“客户预约助理”或“应收账款专员”——这些工作将被整合到AI工作流中。 在我们的Galileo实践中也能看到这一趋势:它从最初的HR助手,进化为能自动回答问题、生成课程、解决复杂薪酬或内部政策问题的系统。Galileo如今能“为你构建解决方案”,从“问题或想法”一步直达“验证过的解决方案”,就像一辆“自动驾驶汽车”。 智能体将拥有记忆与个性 第二个重大变化是:AI智能体开始“了解你是谁”。例如,Galileo现在可以记住你的身份和过往行为。与其每次都从零开始,这些智能体会**“从你的使用中学习”,或“从业务本身学习”**,因此变得更具自主性、更个性化,也更有价值。 想象一下:你是一位经理,面临产能不足的问题。你问Galileo:“能帮我招聘一个新员工吗?”Galileo可能会回答:“在我帮您开启招聘申请之前,能否请您说明这个职位要做什么?”然后它可能继续问你部门的管理幅度(因为它掌握基准数据),并建议道:“以您预算的薪资水平,寻找内部候选人可能更合适。是否希望我帮您筛选具备相关技能的公司内部员工?” 一个月后,当你再次向Galileo求助时,它可能会说:“上次您新招的那位员工似乎上手速度较慢。我们是否该为团队制定一个新的培训计划,再考虑增员?” 看出差别了吗?当所有这些“助力方向盘式”的AI工具逐渐协同工作时,下一步就是让AI真正“接管整辆车的驾驶”——帮助企业整体运作,而非只处理单点事务。Bersin预测:这类系统将在2026年大量落地。 数据管理将成为企业的命脉 在与拥有AI经验的公司交流时,我们几乎发现了一个共同点:他们新培养的最关键能力,是数据管理、数据标注与数据治理。 我们在构建Galileo的过程中也得到了相同的教训:如果数据不准确、不及时、未正确标注,AI的输出就会失真。AI本身并不“理解”这些文字或数字的意义,它只是通过概率与向量计算来生成答案。因此,哪怕最微小的数据错误,都可能导致高比例的错误结论。(可参考我关于“45%的新闻查询结果有误”的播客内容。) 这也是为什么像IBM、沃尔玛、BMS这样的公司最终发现,“数据所有权”成为了关键战略资源。 例如,IBM在其“Ask HR”智能体中管理着超过6000条HR政策,并为每条政策指定负责人,负责更新与维护。现在,IBM正在构建新的智能体,用以扫描政策内容,监测全球数千个地区的法规变动,以提醒潜在风险。可以预见,所有公司都将踏上这一学习曲线。 智能体将与智能体对话 更令人兴奋的是:AI智能体之间的“互联互通”即将实现。我们称之为Agent-to-Agent(A2A)通信,或多代理通信协议(MCP)。虽然这些协议仍在早期阶段,但企业界已在积极探索。 不过我也要提醒一句:别急着采购五十个不同的AI代理。如果这些代理不能互相协作,它们的实际价值会大打折扣。许多客户现在签合同时只签一年,就是为了避免“被锁死在某个快速过时的AI系统中”。 供应商风险与市场格局 AI前路依然存在风险。我们仍不确定OpenAI是否能“自我整顿”,微软的Copilot目前分散在多个方向,而谷歌(Gemini)与Anthropic还需面对来自Grok、DeepSeek等新竞争者。如果股市出现剧烈调整,AI行业也很可能迎来一轮整合。 我认为,那些专注于高质量、务实商业应用的产品才最值得购买。例如Galileo、Paradox、Eightfold、Sana、Arist等,这些HR领域的AI产品都已具备成熟的落地能力。 此外,各大HCM厂商——SAP、Workday、ADP、HiBob、ServiceNow——也正在将AI智能体嵌入薪酬与流程引擎中,力图成为企业的端到端多功能智能体供应商。SAP收购SmartRecruiters、Workday收购HiredScore、Paradox与Sana的整合,正是这一趋势的体现。HR团队必须密切跟进这些生态变化。 其他担忧:工作流失与员工“被弱化”? 在我这次旅途中,听到了很多类似的担忧:HR人员害怕被取代;招聘人员不确定候选人是否“真人”;有人问我:“我们是不是都要变得更笨?” 我的回答是——如果你不主动拥抱这场革命,它也会在没有你的情况下开始。这是一个商业史上难得的转型时期,我们有机会彻底重塑自己的工作方式。现在不是退缩的时刻,而是亲手掌握AI工具、亲身实践的时刻。只要你开始使用这些工具,或者让我们带你体验Galileo,你就会发现新的职业机会——你的熟练度与经验将成为你在AI时代的竞争优势。 至于AI是否会取代人类的工作?我建议别听技术圈那些危言耸听的人。这根本不可能。 即便有一天我们真的拥有“自动驾驶汽车”,我们回头也可能会说:“其实开车也没多有趣嘛。”那时候我们会把注意力放到生活的其他部分,用新的方式创造价值。 而AI技术仍然如此新、如此不完美、变化如此迅速,反而创造了无数新的岗位与角色——超级员工(Superworkers)、顾问、创新者——去挖掘新的应用场景。 我记得1981年电子表格刚推出时,大家都以为会计师要失业了。结果呢?如今会计师比过去更多,只是他们不再浪费时间手算列数。 对于设计师、创作者、作家或分析师而言,AI就像你身边的一台个人超级计算机。正如木匠使用电动锯与自动雕刻机一样,你依然能创造出精美、复杂的作品——只要学会使用这些新工具。 欢迎来到新的世界 现在迷雾已散,AI将长期存在。让我们一起走上“超级工作者”的道路,帮助组织学习、应用并充分利用这项惊人的新技术。接下来的方向,就掌握在我们手中。 附录:这里有一份JoshBersin发布的报告《充分发挥 AI 影响力,拥抱超级员工时代》,点击下载  附录思维导图:
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    2025年11月11日
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    信任AI,还是绕开AI?2025职场人正在重新选择 HRTech概述:德勤《Workforce Trust with AI》(点击可下载)最新调研显示,尽管企业内部AI工具的可及性提升,但员工对生成式AI的信任却大幅下滑——仅三个月内下降35%。43%的员工承认使用未经批准的AI工具,暴露出企业在AI治理与信任建设方面的巨大缺口。研究指出,AI技术的最大挑战已从“可用性”转向“可信度”。当员工不再相信AI,创新也将失去持续动力。视频解读请访问视频号:HRTech 一、AI时代的“信任危机”正在蔓延 AI在企业中无处不在,从简历筛选、绩效评估到客户分析,几乎每个环节都在被智能化。然而,德勤最新发布的《Workforce Trust with AI》报告提醒我们:AI的最大障碍不再是技术成熟度,而是“信任”。 报告基于2025年5月至7月对六大行业、超过1.7万名员工的调研,结果令人警醒——生成式AI(GenAI)在职场的使用率下降了15%,员工对AI的信任度更是在三个月内暴跌35%。这意味着,AI在企业内部虽然普及了,但“敢不用、不想用”的现象却在扩大。 二、数据背后的现实:员工为何“不信任AI”? 在拥有AI工具可用权限的员工中,43%承认自己使用了“未经批准的AI工具”。换句话说,几乎一半的员工在“绕过”企业提供的AI系统,选择自己信任的外部工具。这种“信任错位”背后有三大原因: 可用性差:45%的员工认为企业AI工具“太难用”,不如外部平台便捷。 结果不可靠:37%的人指出官方工具“输出不准、不懂语境”。 缺乏透明性:大量员工反映AI的决策过程“不可解释”,难以信任其公平性。 这揭示了一个核心问题——企业在AI导入阶段往往只关注技术性能,却忽视了员工的“心理信任成本”。 三、信任的断层:谁更信任AI?谁更抵触? 德勤的细分数据发现,高层与基层员工的AI信任差距接近两倍。 企业高管与管理层普遍对AI持积极态度,认为其能提升效率、降低风险; 一线员工则更担忧AI取代岗位、加剧考核压力。 代际差异同样明显: X世代和婴儿潮一代对AI的信任度普遍高于Z世代与千禧一代。 年轻员工虽然更熟悉AI工具,却对其公平性和透明度更敏感。 换言之,“越懂技术的人,越不轻易信任技术”。 四、培训=信任:数据证明了这一点 报告揭示一个惊人的数字: 接受过AI实操培训的员工,对雇主AI的信任度提升 144%。 培训不仅让员工理解“AI如何工作”,更让他们感受到“AI为何值得信任”。同样重要的是,那些拥有开放沟通与示范机制的企业,AI采纳率更高、员工更积极。 德勤指出,“信任AI”的员工每周平均节省两小时工作时间,并更可能主动向他人推荐AI工具。这种正向循环,正是企业AI转型的关键。 五、企业信任重建三步走:从透明到共创 在德勤的模型中,职场信任的四大支柱包括:人性(Humanity)、能力(Capability)、可靠性(Reliability)、透明度(Transparency)。结合报告结论,企业可从以下三个方向重建AI信任: 让AI“看得见”:公开算法逻辑、用途和数据来源,让员工理解AI不是“黑箱”。 让AI“用得顺”:将AI融入现有流程,而非强制替代人类判断。 让AI“更懂人”:在AI设计中融入人性化体验与反馈机制,建立共创式关系。 信任并非通过制度“要求”出来的,而是通过体验“赢得”的。 六、从治理到文化:AI信任是企业竞争力的新指标 德勤认为,AI信任正在成为继“数字化转型指数”之后的第二个关键组织指标(Workforce Trust Index)。 当企业AI的可解释性、伦理框架与人机协作机制逐渐成熟,员工会重新建立“数字信心”。未来的竞争,不仅是算法的比拼,更是信任生态的建设。 对HR而言,这份报告带来的最大启示是: “AI治理不只是IT部门的事,它正在成为HR文化与员工体验的新核心。” 七、结语:信任AI,才能用好AI 生成式AI的崛起改变了工作方式,但决定其成败的仍然是“人”。当员工不再害怕AI、当AI不再被视为“威胁”,信任才可能转化为生产力。 德勤的研究无疑为企业指明方向:从算法信任到组织信任,AI的未来不在机器,而在人心。
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    2025年11月10日
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    AI并购潮下的人力资源科技重构:揭示HCM市场的4个惊人真相 在AI浪潮与资本力量的双重推动下,全球人力资源科技(HRTech)市场正经历前所未有的并购潮。Workday、ADP、SAP、Deel、Dayforce等巨头正通过收购AI平台、薪资系统与编排工具,全面重塑人力资本管理(HCM)的未来格局。 表面上,这是一场AI驱动的技术竞赛,实则是一场关于“系统编排(System Orchestration)”的深层战争——谁能让企业的HR、财务与IT系统自动协同、实时行动,谁就掌握了未来。私募基金的深度介入进一步加速了这一重构,推动市场从“增长优先”转向“整合优先”。 AI只是开端,真正的竞争焦点,正在于让系统“动起来”的行动智能。 AI之外,真正改变游戏规则的是什么? 当前,人力资源(HR)领域的每一次对话似乎都离不开人工智能(AI)。从自动化招聘到员工体验,AI无疑是当下最热门的话题,重塑着我们对未来工作的想象。这股浪潮声势浩大,以至于我们很容易认为AI就是故事的全部。 然而,在这股显而易见的AI浪潮之下,一场更深刻、更具结构性的变革正在悄然发生。它关乎资本的流向、厂商的战略分野以及HR系统本质的进化。如果我们只关注AI,就如同只看到了冰山的一角。真正理解人力资本管理(HCM)市场的未来,需要我们潜入水下,看清那些正在重塑整个行业格局的底层力量。 本文将揭示四个出人意料的发现,它们共同描绘了一幅远比“AI革命”更宏大、更复杂的市场图景。 -------------------------------------------------------------------------------- 1. 真正的战场不是AI,而是“系统编排” 尽管AI是热门话题,但HCM厂商竞争的核心已悄然转向“系统编排”(System Orchestration)。这不再是简单的流程自动化,而是赋予多个独立系统(如HR、财务、IT)自动协作、实时行动的能力。它意味着系统不仅能存储数据,更能基于数据触发跨部门、跨平台的行动。 正如RedThread Research联合创始人Stacia Garr的核心观点所指出的:“未来HCM的胜负不在于谁的AI更聪明,而在于谁能让系统之间自动行动、协同决策。” 顶级厂商的布局清晰地印证了这一点。它们正在积极投资于构建这种“系统之间的连接层”。例如,Workday接连收购了AI知识层Sana、对话式AI平台Paradox、低代码AI Agent构建器FlowiseAI、文档智能工具Evisort以及人才编排AI平台HiredScore;ADP在收购低代码工作流平台Sora之后,又收购了WorkForce Software以强化劳动力管理与编排能力;SAP则将数字采用平台WalkMe与人才招聘系统SmartRecruiters收入囊中。这些举动表明,未来的竞争优势将属于那些能够让组织内所有系统协同作战的平台。 2. 隐形推手:私募基金正在重塑行业格局 一个容易被忽视的真相是,私募基金(Private Equity, PE)已经成为HR科技领域最强大的力量之一。PE的深度介入正在显著加速行业的并购节奏,并从根本上改变了厂商的优先事项,使其更加关注盈利能力、规模化和高效整合。 具体的案例包括: Thoma Bravo拟议的123亿美元私有化Dayforce的交易,预示着一场资本驱动的转型。 UKG 在Hellman & Friedman和Blackstone的支持下,本身就是合并的产物,并持续通过并购扩张。 Silver Lake 成为Qualtrics的新东家,推动其在体验管理领域的整合。 这种资本逻辑正推动市场从过去的“增长优先”转向“整合优先”。对于厂商而言,平台扩张、AI协同和交叉销售成为了投资回报的关键指标。对于采购者而言,这意味着需要更深入地理解厂商背后的资本结构,因为它直接影响着产品路线图、定价策略和客户支持的稳定性。 3. 厂商三分天下:三大新兴阵营正在形成 市场的演变并非趋于统一,而是正在分化为几个截然不同的战略阵营。理解厂商属于哪个阵营,对于企业做出正确的采购决策至关重要。目前,三大新兴阵营已清晰可见: AI编排型 (AI Orchestration) 这类厂商的目标是成为组织的智能决策中枢,将AI能力嵌入到跨系统的工作流中。以Workday、SAP和ADP为代表,它们通过收购AI Agent构建器、人才编排AI和数字采用平台,致力于构建一个能够连接HR、财务乃至整个企业的智能一体化平台。 基础设施整合型 (Infrastructure Integration) 这类厂商致力于打造覆盖HR、财务、IT的全球运营“基础设施”,控制着企业运转的核心命脉。以Deel和HiBob为例,前者通过收购全球薪资、支付、IT设备管理等公司,旨在成为“全球运营操作系统”;后者则通过整合薪资与财务规划(FP&A)工具,强化其在中端市场的人财一体化能力。 资本驱动型 (Capital-Driven) 这一阵营是第二节中讨论的私募基金力量的最直接体现。这类厂商在PE的支持下,更倾向于通过快速并购来整合市场、实现规模化盈利。以Dayforce和UKG为代表,它们的战略通常更侧重于市场整合和运营效率,通过捆绑产品和优化定价来实现资本回报。 4. 从“被动记录”到“主动行动”:HR系统的终极进化 HCM市场正在经历一场根本性的转变:HR系统正从一个存储员工信息的“记录系统”,演变为一个能够驱动组织决策和行动的“行动中枢”。 这个转变的深层含义是,系统不再仅仅是被动地存储数据,而是能够基于数据更快地理解、决策并触发跨系统行动,进而掌控工作流程的“连接性结构”(connective fabric of work)。例如,当AI识别到某位关键员工有离职风险时,未来的系统不仅会发出警报,还能自动同步提醒其主管,并主动推荐有效的留任策略和沟通话术。这标志着“行动智能”的到来。 Stacia Garr的理念精辟地总结了这一趋势:“未来的HR系统,不仅要看得见人,更要动得起组织。” AI之后,决胜的关键是“行动力” 在AI的浪潮席卷之后,人力资源科技正迈入一个全新的“行动智能”时代。真正的变革不在于谁的数据更多或算法更优,而在于谁的系统能更快地理解、决策并触发有效的行动。竞争的关键已经从单纯的“智能化”转向了系统的“行动力”与“智能协同能力”。 这场以AI为名的重构,实则是一场关于系统行动力的全球竞赛。当你的HR系统开始拥有“行动力”时,你和你的团队准备好了吗?
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    2025年11月06日
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    从岗位到技能:全球HR战略的范式转移 “以技能为核心(Skills-first HR)”在人力资源战略中的重要性。面对全球经济波动与技能短缺,传统基于岗位的HR模式已难以支撑企业敏捷转型。Skills-first HR以“技能”为组织设计和人才配置的核心,通过数据与AI技术实现员工技能与业务需求的动态匹配,促进内部流动、降低招聘成本,并增强组织的战略韧性。 视频解读请访问视频号:HRTech 在全球经济充满不确定性、组织转型节奏不断加快的当下,企业在“人才战略”上的核心逻辑正在经历深刻变革。过去以“岗位”为基础的管理体系,正在被一种更具前瞻性的模式取代——“以技能为核心(Skills-first HR)”。这一理念不仅是人力资源职能的创新,更是企业竞争力与战略韧性的重要基石。 一、技能短缺成为企业生存的战略焦虑PWC 2024 年全球CEO调研显示,45%的首席执行官认为,如果维持现有运作模式,他们的企业在十年内将难以为继。主要原因之一,正是组织缺乏适应未来变革所需的关键技能。劳动力市场数据亦显示,美国、欧盟及英国的劳动生产率增长自疫情后明显放缓,而技能缺口被视为拖慢增长的核心因素。在这种背景下,企业亟需一种能够快速识别、调配和培养技能的机制,使人力资源成为战略执行的关键引擎。这正是“Skills-first HR”概念的由来。 二、Skills-first HR的核心逻辑Skills-first HR的理念是:不再将岗位视为人力资源管理的基本单位,而是以“技能”作为组织设计与人才配置的核心要素。这种转变有三大特征: 以技能而非职位驱动:通过识别员工可迁移的技能,快速匹配组织内部机会,打破岗位边界; 以数据和技术为支撑:借助AI与数据分析,实时描绘技能地图,预测未来需求; 以内部流动和持续成长为目标:让员工在组织内部找到成长路径,减少外部招聘依赖。 这种模式下,内部员工的再部署更高效、更具成本优势,同时组织的敏捷度显著提升。 三、构建Skills-first HR的四大支柱作者提出,企业要实现从“岗位导向”到“技能导向”的转型,需要构建四个关键基础: 技能分类体系(Skills Taxonomy):建立组织统一的技能语言与评估标准。无论是新加坡的沟通能力还是美国的项目管理,都需在同一框架下可比、可验证。然而,这一体系的建立往往伴随权力结构的博弈——总部主导与地区自治的冲突,技术团队与HR专业判断的差异,都可能成为阻力。成功企业往往将其上升为“业务战略项目”,而非HR内部工程。 技能盘点与验证(Skills Audit):通过员工自评、管理者反馈及AI数据推断等多渠道,形成“技能护照(Skills Passport)”。组织可据此生成技能热力图,识别短板与潜力区域,为战略规划提供依据。关键在于——“先行动,再完善”,而非追求完美数据。 需求建模(Demand Modelling):仅了解现有技能远远不够,企业还需预测未来需求。作者引用的案例中,一家保险公司通过外部专家与AI模型发现,未来10年内15%的岗位将被技术替代,50%的岗位将被重塑。这类预测帮助企业提前布局人才发展与学习战略。 减少结构性障碍(Structural Barriers):传统层级式的岗位体系已不适应敏捷用工。Mastercard通过将3.3万名员工分入11个“行会(Guilds)”,每个行会设有学习学院,员工可跨部门、跨地区流动。这种灵活架构被视为未来组织的雏形。 四、变革落地的关键:从HR项目到业务战略转向Skills-first HR并非一蹴而就。研究指出,成功转型的企业普遍遵循三大原则: 分阶段推进:以小范围试点为先,积累组织经验; 业务牵引:由CEO与高层主导,明确其对战略目标的支撑; 跨部门协作:如保险公司建立“HR数据作战室”,由精算与HR团队共同分析技能数据。 同时,HR职能本身也需重塑: HR需掌握数据分析能力,从“经验判断”转向“数据洞察”; 从被动响应转为战略前置,基于业务规划主动塑造未来能力; 打破传统“招聘、培训、薪酬”孤岛,重构以技能价值链为导向的HR组织架构。 五、从“职位管理者”到“能力战略家”Skills-first HR不是HR的技术革命,而是一场思维范式的转变。当企业真正以技能为中心运营,员工不再只是被动的“岗位占有者”,而是可流动、可成长的“能力载体”;而HR,也从后台支持者,转变为推动组织战略实现的“能力架构师”。 未来,谁能先掌握“技能语言”,谁就能在人才竞争中赢得先机。 来源:Collings, D. G. & McMackin, J. (2025). Skills-first HR: a key enabler of future global strategy. Organizational Dynamics, 54(1), 101140. Elsevier Inc.
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    2025年11月03日
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    2026人力资源领域的十大趋势:从 AI 采用到“代理型转型” HRTech概述:HRTechChina每年都会聚合整理全球各个专家、媒体发布的新趋势,供大家参考,2026年的趋势是什么?你怎么看,欢迎一起讨论交流!关注HRTechChina 大家都在谈 AI 与人力资源,但 2026 年的焦点不再只是“工具”,而是——自治系统、被激发的人,以及可衡量的动能。 来自 Gartner、Mercer、麦肯锡和德勤的多份研究报告都指向同一个结论:我们正进入“代理型人力资源(Agentic HR)”时代——智能系统不再只是辅助决策,而是与我们并肩行动、共同执行。 以下是未来即将到来的十大发展趋势,以及希望保持领先的领导者应如何应对。 从“AI 采用”到“代理型运营模式” AI 助手已经是去年的话题。根据德勤预测,到 2028 年,三分之一的企业应用程序将支持“自驱动代理(self-driving agents)”,能够以极少的人类干预来感知、决策与行动。新的北极星指标将是 RoA(自主回报率,Return on Autonomy) —— 衡量人机协作在速度、信任与价值上的释放。  CHRO 从政策执行者转变为价值架构师 Gartner 2026 年调查显示,CHRO 不再优化流程,而是重新设计“工作如何创造价值”。AI 正在接管事务性任务,而 HR 的新使命,是构建一个让人类目标、数据与技术高度契合的生态系统。 技能也许是新的操作系统,但“动机”才是能源 Mercer 称“技能智能(skills intelligence)”是新的组织操作系统。确实,岗位正在逐渐消融,取而代之的是基于技能的灵活团队。但技能只能说明“人能做什么”,而动机才揭示“人为什么去做”。 下一个进化方向不只是技能智能,而是 动机智能(Motivational Intelligence™)。当企业将工作与员工内在驱动力相匹配,不只是重组团队,而是点燃组织的持续动能。未来的人力资源,不是“基于技能”,而是“由动机驱动”。 战略性劳动力规划终于走向成熟 麦肯锡的 HR Monitor 显示,多数公司仍停留在“人数规划”阶段,而非“能力规划”。2026 年将成为分水岭——能否利用 AI 预测技能缺口、驱动因素与业务结果,将决定企业的竞争层级。 人机信任将成为新的商业指标 德勤《代理型企业(Agentic Enterprise)》报告指出:自主性若缺乏信任,终将失败。我们将看到“政策即代码(policy-as-code)”、AI 审计,以及“监护型代理(guardian agents)”等机制,用以监督其他代理。AI 治理与透明度,将决定其能否真正被采纳。 经理效能被重新定义 随着 AI 自动化行政工作,管理者将重新成为“教练”。Mercer 预测,这一转变将要求全新能力:同理心、数据素养,以及 AI 导师支持下的持续反馈机制。 职业成长取代薪酬,成为留才关键 麦肯锡与 Work Institute 的研究均显示:员工离职并非因为薪酬,而是因为“停滞”。2026 年,能够让职业发展可视化、个性化、持续化的企业,将赢得人才。 员工体验 = 行为改变 Gartner 指出,HR 投资的回报不在于技术采用,而在于员工行为的改变。换句话说,关键不是工具,而是“动能”。 平台整合与代理层叠 多平台碎片化的时代即将结束。未来属于互联平台,以及能跨系统运行的 AI 层。多代理协同(multi-agent orchestration)将推动实时教练、洞察与执行,助力企业规模化运营。  变革管理进化为“变革运营” 变革将不再是事件,而是一项长期能力。它是一种“持续运转的肌肉”,通过沟通、试验与信任构建而成。德勤发现,当前仅有 44% 的员工支持重大组织变革——这一比例将决定谁能突破、谁将停滞。 结语:进入“代理型HR”的新时代 2026 不只是又一个“转型之年”,而是新纪元的开端: AI 不取代人类,而是放大人类潜能;领导者不再管理流程,而是设计生态系统;成长不再是季度指标,而是每日实践。 对于那些在构建未来的 HR 者来说——现在正是从试点走向实践的时刻:让参与转化为能量,让数据变为决策,让动机驱动可衡量的绩效。 这正是 Claro Mentor 的使命:帮助企业结合 AI 与人类动机,实现持续成长,而非条件成长。 思考提问在这 10 大趋势中,哪一个将对你所在的组织产生最大的影响? 作者:斯玛达尔·塔德莫尔  Claro-AI Mentor 首席执行官兼联合创始人
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    2025年11月02日
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    全球HR能力报告:超过一半HR低估了AI转型的挑战 HRTech概述:在AI驱动的新时代,人力资源正在经历前所未有的能力裂变。《全球HR能力报告》通过对13,000多名HR专业人士的研究发现,超过一半的HR团队对自身应对AI转型的能力缺乏信心。报告指出,未来HR的竞争力将由五大核心要素决定:商业敏锐度、数据素养、数字敏捷、人员倡导与执行卓越。然而,现实中多数HR仍停留在事务管理阶段,对业务理解不足,对技术应用信心不强。AI的浪潮不仅重塑岗位与流程,更在重新定义HR的角色与价值。 想要掌握这场变革的关键,就必须以数据为依据、以数字化为引擎。关注HRTechChina,获取最新全球HR趋势与AI转型洞察。 在AI加速重塑组织的时代,人力资源部门正站在一场能力重构的门槛上。最新发布的《Future-Ready HR Skills Report(未来型HR技能报告)》通过对13,000多名全球HR专业人士的调研,为“面向未来的人力资源能力”描绘了全景图。关注视频号:HRTech 获取视频解读。 报告揭示了一个令人警醒的现实: 超过一半的HR团队承认,他们没有信心能够真正满足企业对人力资源职能的期待。 这份研究不仅是关于“HR需要学习什么”,更是关于“HR如何重新定义自己”的答案。 一、五维度重塑:未来HR的核心能力地图 报告认为,面向未来的HR需要具备五大核心能力: 商业敏锐度(Business Acumen):理解商业逻辑,将人力决策与价值创造直接挂钩。 数据素养(Data Literacy):从数据中提炼洞察,驱动基于证据的决策。 数字敏捷(Digital Agility):懂得何时、如何、为何使用技术以创造业务影响。 人员倡导(People Advocacy):在变化中坚守公平、包容与价值导向。 执行卓越(Execution Excellence):将战略转化为结果,解决复杂问题并推动落地。 这五大领域共同构成HR的“未来能力模型”,而现实中,HR群体在这些方面的差距仍然明显。 二、能力错位:HR的“信心陷阱” 1. 商业敏锐度:懂业务,才有发言权 73%的HR自认为具备商业理解力,但“商业流利度(Commercial Fluency)”是得分最低的子能力。在服务岗位上,这种差距更为突出;相反,那些直接参与战略制定的HRBP得分明显更高。 结论: HR若想成为决策层的一部分,必须理解利润模型、市场动态与客户需求。 2. 数据素养:从报告到洞察的进化 人力资源拥有史上最丰富的数据,却仍未能把数据转化为决策力。最大短板不是工具,而是**“数据翻译力”与“故事化表达”**——也就是让数据真正说服业务。 AIHR指出:“Insight without action is just noise.” —— 洞察若无法落地,只是噪音。 优秀的HR不仅能读懂数据,还能讲出影响决策的故事。在未来三年内,“数据翻译力”将成为HR是否能参与公司决策的分水岭。 真正具备数据素养的HR,能用一页图表讲清决策依据,用一句洞察带动组织行动。 3. 数字敏捷:技术不再是选项,而是生存力 数字敏捷是目前HR最薄弱的领域。仅39%的受访者认为自己擅长使用数字工具,而经验的积累并未显著改善这一点。很多HR“会用系统”,却不会评估ROI或选择合适的工具。 未来的关键在于: 技术思维与业务判断的融合。数字化不是HR的“额外技能”,而是能力底座。 4. 人员倡导:价值导向的领导力回归 74%的HR表示对“以价值为导向”充满信心,但在“伦理与风险应对”上存在明显短板。报告指出,真实的组织历练比任何课程更能塑造HR的价值观。 优秀的HR懂得在变革中守住边界,在组织利益与员工权益之间找到平衡。 5. 执行卓越:让战略真正落地 82%的HR对自己的执行力充满信心,但“分析型问题解决”仍是普遍弱项。执行力不是“多做”,而是“做对”。 真正的执行卓越,是能在复杂环境中保持方向感与持续性,并通过数据衡量结果,而非过程。 三、四大转型优先级:从“泛学”到“定向成长” 报告最后总结出未来HR能力建设的四个关键方向: 聚焦基础(Focus on Fundamentals):商业流利度、数据翻译力、数字决策力,是HR的生存底线。 宽度与深度并行(Build Broad and Deep Skills):未来HR应既懂人,又懂数、懂业务、懂技术。 以曝光驱动学习(Learning Through Exposure):能力成长源自跨部门协作、实战项目与真实场景,而非年资堆积。 看清真实能力(Understand Real Capability):不同职能、人格与行为模式决定HR的发展路径,应以“行为画像”而非“职位等级”来评估。 四、90天落地蓝图:从认知到实践 报告提出可操作的三步路径: 第1月:诊断与对齐评估团队在商业理解、数据与工具应用上的差距,确定两个可量化业务目标。 第2月:实战与复盘发起跨部门OKR项目,组织“数据驱动决策”模拟演练。 第3月:数字化落地试点自动化流程或AI工具应用,将结果与业务指标直接挂钩。 这份“90天计划”帮助HR从学习走向执行,实现能力的真正转化。 HR的未来,不在AI,而在人 报告的结尾写道: “HR团队的成功,取决于他们的技能是否仍具相关性。” AI不会取代HR,但会淘汰那些不懂业务、不会用AI、缺乏判断力的从业者。未来的HR将不只是“人事管理者”,而是能用数据和洞察驱动组织成长的战略伙伴。 面对AI浪潮,中国的HR正站在全球转型的同一起跑线上。要抓住时代机遇,关注HRTechChina,获取更多关于HR数字化转型、AI应用与全球趋势的最新解读。
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    2025年10月31日
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