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解锁生成式AI与智能代理（Agentic AI）的价值：企业人力资源转型的战略蓝图 HRTech概述：生成式AI正在进入指数级跃迁阶段。BCG指出，AI自主执行任务能力每7个月翻倍，效率提升已在HR场景实证落地：招聘与行政效率提升20–40%，绩效反馈撰写时间减少45%，质量提升22%。真正决定成败的并非算法，而是组织重构。10-20-70模型显示，70%的成功来自人和流程。HR必须从流程驱动转向结果驱动，CHRO将成为混合劳动力架构师。AI时代，行动速度决定战略高度。更多信息请关注 HRTech 1. 引言：AI进化的“加速曲线”与HR的战略转折点在过去二十年的数字化进程中，企业习惯于线性的、可预测的技术迭代。然而，正如波士顿咨询公司（BCG）在最新报告中所强调的，生成式AI（GenAI）的进化已进入“指数级跳跃”阶段。这种进化的节奏远超企业界的一致预期：原本被预测在2026年才能实现的“智能代理可靠执行一小时复杂任务”的里程碑，已经在2024年提前降临。报告指出，AI可自动执行任务的长度目前每7个月就会翻一倍。这意味着，传统的三年或五年数字化规划已然失效，因为技术的成熟度正在以超出规划周期数倍的速度在狂飙。这种加速并非偶然，而是由一系列结构性突破共同驱动的。BCG的研究显示，开源模型（如DeepSeek）的性能已能比肩前沿闭源模型，将原本预期的12至18个月的技术代差缩减至近乎为零；同时，前沿性能的Token成本下降了约10倍，多模态（语音、图像、视频）能力的全面主流化，标志着AI从单一的文本生成工具演变为全感官、跨系统的执行实体。面对这种非线性演进，人力资源（HR）部门正处于一个决定性的战略转折点。HR领导者必须采纳所谓的“双速运转（Two Speeds）”运营逻辑：速度1聚焦于优化当前的基础，即通过数据清洗、核心HRIS系统的现代化和流程去冗余，构建一个可靠的数字化底座；速度2则是以前所未有的敏捷度开发未来模型，通过GenAI和智能代理重新定义组织架构、工作流与人才文化。正如报告所强调的，在这样一个连预测都被不断超越的时代，HR从“行政支持”向“价值驱动”的转型不再是一个可选项，而是决定企业能否在AI时代生存的战略前提。 2. 定义新生产力：从生成式辅助到自主智能代理（Agentic AI）要理解这场变革的深度，首先必须廓清“智能代理（AI Agents）”与传统GenAI工具的本质区别。BCG在报告中明确指出，智能代理不仅仅是能对话的聊天机器人，而是“能够使用工具达成目标的AI”。这一概念的转变意味着AI正从“副驾驶（Copilot）”进化为“自主执行者（Autonomous Executer）”。根据报告的深度拆解，智能代理的技术架构支撑了其在复杂人力资源工作流中的应用，其核心能力由四大支柱构成： • 模型与系统访问能力：代理不仅依赖LLM（大语言模型）或SLM（小语言模型）进行思考，更具备代表人类用户访问企业内部系统（如Workday或SAP）及外部平台的能力。 • 记忆能力：不同于单次交互的对话框，代理能够在不同任务之间保持状态记忆，理解历史背景，从而确保长流程任务的一致性。 • 观察（Observe）-规划（Plan）-执行（Act）循环：这是代理区别于工具的关键。它能持续观察环境数据，根据预设目标评估多种行动路径并制定计划，最后通过调用内部或外部工具自主完成操作。这种“端到端任务处理”能力正从底层逻辑上重构HR的生产力。传统的GenAI或许能帮HR写一份招聘文案，而智能代理则能独立完成从劳动力需求预测、多渠道人才寻访、简历初步筛选到面试协调的全流程。这种演进迫使我们必须重新审视“人的工作”价值。当行政性、事务性的流程逻辑被代理全面接管时，人类HR的核心价值将不得不向“处理复杂例外事件”、“构建组织信任”以及“驱动高阶战略决策”等领域发生剧烈迁移。 3. 角色重塑：CHRO作为“混合劳动力”架构师与企业原型随着数字代理在组织中获得“准员工”地位，首席人力资源官（CHRO）的角色必须经历一场本质性的升维。报告强调，CHRO正从传统的“人力资本管家”转型为“人机混合劳动力（Hybrid Workforce）架构师”。这意味着，CHRO的管辖权已不再局限于人类员工，而是扩展到了对数字代理的定义、部署与管理。在这种新框架下，CHRO肩负着三重战略新职责： • 数字资产的治理：定义AI代理在团队中的正式位置，追踪其绩效，并确保其运作符合企业伦理与合规边界。 • 混合协作模型设计：确定人类与代理之间的权责划分，例如在何种情境下代理拥有决策建议权，何种情境下必须保留人类监督（Human-in-the-loop）。 • 变革文化的引领：负责全公司范围内的技能提升方案，不仅包括工具的使用，更包括在AI环境下保持创新活力与心理安全感的管理模式。更重要的是，报告呼吁HR部门应主动成为企业AI转型的“活原型（Living Prototype）”。HR不应等待其他业务部门提供范式，而应率先在招聘、共享服务和员工绩效管理中应用最前沿的AI技术。通过在HR内部积累流程重构、数据治理和员工心理应对的实操经验，CHRO可以为全公司提供一个可复制的转型蓝图。这种“先行者战略”不仅能通过HR自身的提效证明AI的ROI，更能确立HR作为组织变革中枢的领导地位。 4. 攻克转型瓶颈：解析“10-20-70”模型与组织解法尽管AI的前景诱人，但现实极度骨感。BCG报告指出，约2/3的企业在AI转型中感到举步维艰，主要障碍集中在工作流重构、人才技能缺口及组织激励机制的脱节。为了诊断这一病灶，BCG提出了极具洞察力的“10-20-70”模型： • 10% 归功于算法：即开发或实施先进算法的技术能力。 • 20% 归功于技术架构：支持业务需求的可扩展现代化技术栈。 • 70% 归功于人、组织与流程：这才是决定转型胜负的关键核心。目前的困境在于资源分配的严重错位。大多数企业将90%的预算和精力投入到了前30%（算法与技术）中，却期望能自动获得后70%的组织红利。报告严正警告，如果忽略了流程重构、激励体系调整和文化适应，技术投入将大概率在官僚体系的阻力中灰飞烟灭。针对这一瓶颈，组织层面的解法必须是“以人为中心”的全面重构。首先，企业需要打破陈旧的线性流程，赋予团队重新设计工作流的权限。其次，必须实施“人才赋能”的激进方案，弥补由于AI引入而产生的管理技能断层。最后，企业必须通过去平均化的策略，识别哪些岗位是AI转型的“高价值区”，从而进行精准的资源倾斜，而非采取无差别的全员部署。 5. 价值实证：HR场景下的生产力跃迁数据为了让转型蓝图更具说服力，报告提供了基于真实场景的量化ROI数据。这些数据证明，AI在HR职能中的潜力已从“理论可行”转向“实证爆发”。 BCG 2024年对CHRO的调查显示了惊人的效率提升： • 招聘与行政领域：超过90%的HR管理者已实证了显著的时间节省。 • 核心工作流效率：在自动化服务台、薪酬处理和个性化学习中，现有工作流已实现20%至30%的效率提升，全面部署后预期收益将跃升至30%至40%。报告中一个极其深刻的案例是关于“绩效反馈撰写”的优化。在传统模式下，经理们每年需耗费大量时间撰写反馈，且质量参差不齐。通过引入定制化的GenAI工具，撰写时间缩短了45%，每年为典型企业节省超过1000小时的管理工时。更重要的是，基于3名HR专家的结构化评估，反馈的质量评分从基准的13分提升到了16分（满分20分），质量增益高达22%。90%的经理表示，这极大地优化了他们的管理体验。在此，报告重点阐述了“去平均化（De-averaging）”原则。在AI战略中，不能对所有职位“一刀切”。HR应识别出那些ROI能达到10倍以上的岗位——如高频招聘的初级岗位、标准化的行政响应岗——并优先进行代理化部署。而对于需要高度同理心和复杂判断的高级合伙人或复杂员工关系处理岗，则应采取低强度的辅助模式。这种精准定位，确保了HR产能被释放后，能真正投入到能驱动业务结果的高价值领域。 6. HR运营模式转型：从“流程驱动”转向“结果与旅程驱动” AI的广泛应用宣告了传统HR运营模式的终结。报告指出，HR必须从追求“流程效率和业务对齐”的僵化模型，转向“业务价值最大化”的敏捷模型。这种转型的核心在于对HR三大支柱（CoE, HRBP, Shared Services）的彻底革新。在未来蓝图中，各个角色的演变路径如下： • 共享服务中心（SSC）的消失与进化：大量的事务性询问将全面由AI代理处理。人类专家将不再负责回复“我的年假还有几天”，而是演变为“例外事件处理器”，仅在代理无法解决的复杂合规或情感诉求中介入，成为组织信任的最终守护者。 • 专家中心（CoE）的敏捷化：传统的按职能划分的CoE将被打破。取而代之的是跨学科的敏捷设计团队，他们不仅懂人才管理，更懂数据分析、工作设计和产品管理。他们的KPI不再是“流程合规”，而是“人才产出的业务价值”。 • HRBP的战略聚集：传统的庞大HRBP群体将大幅缩减。少数留下的精英BP将从繁琐的协调工作中解脱，直接对齐企业高层，成为真正的组织战略顾问。这种模式变革不仅是为了降本，更是为了在“混沌中期”建立一种能够快速适应技术不确定性的组织柔性。HR的工作重心将从“监控流程执行”彻底转变为“驱动员工旅程体验与业务结果”。 7. 核心输出：HR AI落地12个月战略路线图为了确保蓝图的可执行性，基于报告逻辑，我们制定了如下四个阶段的12个月实施路线图，并明确了关键交付物： Q1：愿景定义与基础构建（速度1与速度2并行） • 关键动作：启动HR数据卫生工程，彻底清洗历史冗余数据；升级核心HRIS系统，消除此前因系统断层而产生的各种“手动补丁（Workarounds）”；制定AI伦理红线与权限隔离架构。 • 交付物：《HR数字化基础诊断报告》、《AI安全与隐私治理解析方案》。 • 责任人： CHRO与CIO。 Q2：试点与原型开发（单代理模式应用） • 关键动作：基于去平均化原则，选择招聘筛选、行政服务台等高ROI场景进行单代理（Single-agent）试点。建立“先遣队（Skunkworks Team）”进行快速实验。 • 交付物：《分阶段职能成熟度热图（Capability Heatmap）》、首批试点场景的ROI实证报告。 Q3：扩展与多代理协作（Multi-agent Integration） • 关键动作：实现跨流程的代理协作。例如，让招聘代理自动触发入职代理。启动全员AI技能提升计划（Upskilling），重点培养员工对AI输出的评审能力。 • 交付物：《多代理集成架构模式图（Multi-agent Integration Schema）》、员工AI素养评估报告。 • 责任人： CIO与CHRO联席。 Q4：规模化运营与组织重塑 • 关键动作：正式根据AI能力调整组织架构，修改职位说明书，将代理作为正式资产纳入治理；更新绩效体系，从考核“时长/过程”转向考核“结果/AI协同效率”。 • 交付物：《AI-First组织架构图》、全业务价值评估报告。 8. 实战策略：高ROI场景选择、先遣队建设与变革杠杆在执行细节上，报告为我们提供了宝贵的“战术卡片”： • 激进分子技术（Activist Techniques）：报告列举了一些前瞻性企业的做法。Shopify规定，除非AI无法完成，否则不增加新的人类雇员；Moderna通过合并技术部与HR部来加速团队的自动化重构；Duolingo则将“AI-First”列为每日工作的核心指令。HR应效仿Fiverr首席执行官的做法，向全体员工发出AI大师挑战，以此作为变革的激励手段。 • HR Skunkworks（先锋团队）建设：这支团队必须是跨职能的，包含人力、IT、法务与业务运营专家。其职能是探索“全自动化低复杂度工作模型”以及“代理主导的候选人辅导”。他们应在不受传统KPI束缚的前提下，进行“快速测试-快速失败-快速学习”的循环。 • 高ROI场景的具体挖掘：报告强调，在招聘中，AI应从被动筛选转向主动的“全渠道寻访代理”；在员工服务中，通过嵌入政策的智能助手，实现24/7的无缝响应。诸如Booking.com和Jane Street通过编码代理节省了30%以上的循环时间，这些成功经验完全可以平移到HR的数据处理与系统集成中。 9. 结论：行动建议、风险预警与未来展望我们目前正处于AI发展的“混沌中期（Messy Middle）”。历史经验告诉我们，在这个阶段，虽然变革的轨迹尚不完全线性，但其长期方向不可逆转。正如ATM机的出现并未消灭银行柜员，Excel的普及反而推升了对高级财会人员的需求，AI代理也将通过重构工作，创造出更高级的人类价值。针对中国企业的特定执行环境，我提出以下三点核心行动建议： 1. 拒绝“等待完美”：绝不要等待底层数据或HRIS完美后再启动AI。速度1（打基础）与速度2（搞创新）必须同步进行。 2. 正式赋予AI代理组织身份：效仿头部科技企业的做法，将核心AI代理正式列入组织架构图。只有明确了代理的角色与责任，才能真正实现人机协同的治理。 3. 以员工体验为转型KPI：降本只是AI的副产品，提升员工体验和业务成果才是转型的最终目标。风险提示：必须保持与BCG报告的高度一致，严守隐私保护和权限隔离底线。在涉及裁员、定薪、绩效惩处等高敏感领域，必须严格执行“人类在环”模式。在这个混沌的中期，犹豫不决是HR面临的最大敌人。行动力将最终决定CHRO在AI时代是能够入座董事会的战略核心，还是被降维打击为边缘化的行政支撑。转型之战，唯快不破。

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2026年02月21日
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【财报】Workday公布2026财年Q3 财报：营收达 24.32 亿美元，同比增长 12.6% HRTech概述：Workday 发布 2026 财年第三季度（截至 2025 年 10 月 31 日）财报，再次展现其在企业级云端 HCM 与财务管理市场的稳健增长和盈利能力。季度总收入达到 24.32 亿美元，同比增长 12.6%；其中订阅收入 22.44 亿美元，同比增长 14.6%，继续体现出高质量的经常性收入结构。得益于规模效应与成本控制，GAAP 经营利润率从去年同期的 7.6% 提升至 10.7%，非 GAAP 经营利润率进一步提升至 28.5%；摊薄每股收益为 0.94 美元，非 GAAP 摊薄每股收益为 2.32 美元。更多请关注 HR Tech，为你带来全球最新 HR 科技资讯。美国加州普莱森顿，2025 年 11 月 25 日 — 企业级 AI 平台 Workday（NASDAQ: WDAY）今日公布截至 2025 年 10 月 31 日的 2026 财年第三季度财务业绩。公司本季度实现稳健增长，并在“人、财务与 AI Agents 融合平台”战略下进一步扩大技术和生态布局。收入与利润全面增长，经常性订阅业务表现强劲 Workday 第三季度总收入达到 24.32 亿美元，较去年同期增长 12.6%；其中核心订阅收入为 22.44 亿美元，同比增长 14.6%，持续体现“高质量 recurring revenue 模式”的稳健性。盈利能力方面，本季度 GAAP 经营利润为 2.59 亿美元，经营利润率提升至 10.7%；非 GAAP 经营利润达到 6.92 亿美元，经营利润率为 28.5%，较去年同期显著改善。摊薄后 GAAP 每股收益为 0.94 美元；非 GAAP 摊薄每股收益为 2.32 美元，高于去年同期的 1.89 美元。未来收入可见性增强，现金流强劲 Workday 的收入增长得到不断扩大的业务积压规模支撑：未来 12 个月订阅收入待履约余额（RPO）：82.1 亿美元，同比增长 17.6% 总订阅 RPO：259.6 亿美元，同比增长 17.0% 现金流表现同样亮眼：经营活动现金流：5.88 亿美元（去年同期为 4.06 亿美元）自由现金流：5.50 亿美元（去年同期为 3.59 亿美元）截至本季度末，Workday 持有 68.4 亿美元的现金、现金等价物及可出售证券。公司还在本季度回购约 340 万股 A 类普通股，价值 8.03 亿美元。 AI 是核心增长引擎：新产品、新生态加速落地 Workday CEO Carl Eschenbach 表示： “Workday 又一次交出稳健答卷。我们通过一个统一的平台，将人、财务与 AI Agents 深度融合，帮助客户更快决策、更轻松工作，并推动真正重要的业务成果。” 本季度，Workday 围绕企业级 AI 深度投入，推出多项重大创新： ● 全新 AI 产品与平台 Workday Illuminate™ AI Agents —— 进一步增强跨 HR 与 Finance 的智能化能力 Workday Data Cloud —— 构建新的企业数据层 Workday Build —— 开放式开发者体验 Workday Flex Credits —— 面向 AI 的透明订阅式消耗计费模型 ● 全球布局持续扩大 Workday 宣布在爱尔兰都柏林设立新的 AI 卓越中心（AI Centre of Excellence），未来三年计划投入 1.75 亿欧元，并新增 200 个专业 AI 岗位。 ● 战略收购与生态合作本季度 Workday 完成 2 项重要收购： Paradox（对话式 AI 招聘体验平台） Sana（下一代 AI 企业知识工具）此外，Workday 还与微软（Microsoft）建立新合作，帮助组织更安全地管理员工与 AI Agents。 Workday 还扩展了 Agent Partner Network，并与多家合作伙伴深度合作，包括：Chime（金融福利）、Spring Health（心理健康）、Strada（福利管理）等。行业拓展亮点：医疗健康年经常性收入突破 10 亿美元 Workday 医疗健康行业年度经常性收入（ARR）首次突破 10 亿美元美国能源部 DOE 成为首个全面在 FedRAMP 授权云上上线 Workday Government 的内阁级机构多家大型组织成为新客户或扩展合作，包括：富士电机、星野集团、Kelly Services、Cornell University、Novartis、Levi Strauss & Co. 等 Workday 已连续在 Gartner Cloud HCM、Cloud ERP、Cloud ERP Finance Magic Quadrant™ 中被评为行业领导者，进一步巩固其市场地位。财务展望 Workday 更新了 2026 财年的业绩指引：第四季度（截至 2026 年 1 月 31 日）订阅收入约 23.55 亿美元（同比 +15.5%）非 GAAP 经营利润率至少 28.5% 2026 全财年订阅收入约 88.28 亿美元（同比 +14.4%）非 GAAP 经营利润率约 29% CFO Zane Rowe 表示： “随着 AI 创新加速落地，我们对增长前景保持信心，并再次提升全年表现预期。” 关于 Workday Workday 是全球领先的企业级 AI 平台，广泛用于人力资源管理、财务管理与智能代理（AI Agents）。全球超过 11,000 家组织使用 Workday，包括超越 65% 的《财富》500 强公司。Workday 致力于让企业在快速变化的时代中，以更高的清晰度、洞察力与速度推动业务前进。

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2025年11月26日
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【拉斯维加斯】AI智能代理招聘平台Workerbee获创始团队自投资金支持，加速构建可信高效招聘基础设施总部位于美国拉斯维加斯的 AI 招聘平台 Workerbee 日前宣布，已获得来自创始团队的战略性自投资金支持，由董事会主席 Marce Roth 与新任 CEO Heiko Roth 联合出资。本轮资金将用于推动平台基础设施升级、扩展专家型人才网络，并加快市场拓展步伐，持续打造“可信、智能、高效”的招聘新范式。打破传统招聘逻辑，Workerbee 以“Agentic AI”驱动招聘流程全链路不同于传统依赖简历匹配和招聘网站搜索的方式，Workerbee 的核心创新在于引入“智能代理人（Agentic AI）”理念。这些 AI 代理具备持续学习、上下文理解与交互引导能力，贯穿企业招聘的全生命周期，包括岗位需求澄清、人才匹配、沟通协调、结果反馈等环节，真正实现“招聘决策智能化 + 招聘流程自动化”。 Workerbee 采用“平台 + 智能代理 + 专业人才社区”的三层架构，致力于为企业客户提供按需连接专家人才的能力，尤其适用于中高端项目型、远程化、技能密集型的岗位匹配。与此同时，该平台也为专业人才提供了个人品牌建设、能力评估与展示、智能任务管理等工具，提升其在自由职业与灵活用工市场中的竞争力。初步验证：招聘效率提升40%，企业用人成本显著下降据官方披露，Workerbee 已在多个企业客户中成功实践，其平台在招聘效率上平均提升40%的time-to-fill速度，并减少了招聘过程中的人力协调、信息差和信任缺口所带来的成本浪费。在市场上，Workerbee 不仅与传统人力资源服务商形成区隔，也对近年来兴起的“AI招聘工具”提出了模式上的颠覆。创始团队自投，释放长期信号值得关注的是，此次融资并未引入外部VC，而是由公司创始人直接投资，充分体现了对平台模式与长期潜力的坚定信心。新任CEO Heiko Roth 拥有三次企业成功退出经历，将为 Workerbee 带来更清晰的增长战略与规模化路径。 “我们不只是优化招聘流程，而是重构人才如何与机会发生连接的基础逻辑。”Heiko Roth 表示，“Workerbee 的目标，是成为企业信赖的人才连接基础设施。”

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2025年06月18日
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Josh Bersin谈数字孪生体、数字员工和无处不在的智能代理 Josh Bersin 刚写了一篇文章，其中谈到2025年，数字员工和AI驱动的助手将彻底变革HR运营，优化招聘、数据分析和员工管理等任务。这些技术，包括数字孪生体和智能代理，将与人类专业人士协作，提升生产力并优化工作流程。随着AI工具日益融入日常业务，HR领导者必须接受这些创新，同时关注技能培训、心理健康和包容性工作环境。AI的崛起还将重塑团队动态，HR需重新设计角色和流程以保持竞争力。 AI不再是未来的愿景，它正在重塑HR领域的每个角落，HR专业人士必须积极适应，利用这些智能工具提升工作效率。下面文章有一定删减，请查看最近，我听到Elon Musk预测，每个公民将在五年内拥有多个Optimus机器人在家里。虽然我通常会忽略他的预测，因为它们通常是夸大的，但这次我认为他可能抓住了某些东西。我们即将见证公司中数字员工的爆发，这些可能就是我们多年来一直听说的“机器人”。现在很明显，明年我们将会与大量“数字员工”共事。（正如Anthropic创始人Dario Amodei解释的那样，AI在商业、科学和健康领域能够做的积极事情，远超我们之前的想象。）所谓“数字员工” digital employee，我指的是一种由软件驱动的代理，它可以与我们交谈，回答详细问题，解决复杂的分析问题，并能够在众多系统之间进行导航。ChatGPT及其同行引入了代理的概念，并且现在已经衍生出了数十个“代理性”应用案例，我甚至愿意将它们称为“人格化的应用”。让我从“数字孪生体” “Digital Twin 开始。想象一下，你有一个出色的客服代表，拥有多年帮助最苛刻客户的经验。如果你加载了他过去五年的电子邮件记录，结合所有内部文档，以及最近两年的服务电话记录，你可以基本上“数字化地再现”这个员工，拥有他所积累的所有知识、风格和内部联系人网络。这个孪生体，最初可能看起来像一个AI助手，但当现实中的员工去度假时，它可以继续进行该员工的工作。我们的一位客户，一家大型保险公司，已经为理赔处理建立了“数字孪生体” “Digital Twin ”。如果你考虑到处理理赔的复杂性和工作流程，很多内容都可以由一个智能代理来学习，使得这个“理赔机器人”成为这个关键流程的专家。而且当你更改理赔规则和限制时，代理可以在几秒钟内学习新的指南。但这还不是全部。想象一下，这个“数字孪生体”或“数字员工”对Workday、SuccessFactors或其他各种系统有着深入了解。现在，助手不仅能够回答问题并帮助解决问题，他还可以处理事务，查找数据，并在多个系统中运行报告。这个数字员工已经变成了“数字分析师”，能够为你查找信息并完成工作，节省你日常生活中的数小时工作。（Visier的Vee就是为此设计的。）假设你让你的数字朋友参加会议，为你参与某些话题的讨论，并在有紧急问题需要讨论时实时提醒你。他可以帮助你优化时间，随时了解你需要知道的决策，并帮助你管理行动事项。这样的应用列表不胜枚举。最棒的是，假设你的数字孪生体可以与你对话。假设他“签到”检查你上周要求帮助的项目进展情况，你告诉他事情的进展，他变得更“聪明”，更了解你可能接下来需要的内容。Galileo今天已经能够做到这一点，提示你深入研究某个问题并探索你可能没有考虑过的领域。而且如果你问他关于管理或人员问题，他可以根据你的领导力模型甚至你公司CEO的访谈给出建议和指导。（BetterUp、Valence等公司正在研究这一点。）这不是科幻小说，朋友们。这一切正在成为现实，并且在明年将肯定会变得很常见。每家供应商的侧重点略有不同。Microsoft Copilot专注于与MS Office相关的活动，ServiceNow则专注于内部服务和支持，Galileo聚焦于HR需求，而Joule则是SAP所有功能的专家。这些“数字员工”都需要培训、反馈和与其他系统的连接才能保持与时俱进。所以不太可能一个数字员工能够做所有事情。（培训数字员工意味着管理他或她的信息库，这将成为HR中的一个主要新角色。）有一点非常明确：我们将会与这些家伙一起生活和工作。而随着我们使用它们并看到它们的能力，我们将会重新设计工作。我们会逐步把任务、项目和工作流程交给它们。随着这一过程的推进，我们在重构团队时会变得越来越聪明。我将这一过程比作一个木匠获得了一台多功能电钻。在拥有这台电钻之前，木匠可能会手动钻孔，仔细选择钻头并根据木材的密度选择压力。现在，他钻孔的速度更快，准确性更高，精度更强。很快，他便会加快这一过程，花更多时间在橱柜的贴合、表面处理或设计上。同样的事情也将发生在我们的HR任务、项目和设计上。而这些新的数字员工是可编程的！所以一旦我们弄清楚它们的能力，我们就可以调整它们，定制它们，并将它们连接在一起。最终我们将拥有能够作为整个应用程序运行的智能助手。而这对现有软件公司的威胁在于，这些智能代理将逐步取代我们现有的许多应用程序。我们的数字员工如何影响我们的工作？再做一个观察。我交谈过的几位客户一直在问：“那我们的软技能呢？哪些工作是真正属于人类的？” 我认为这是错误的问题。相反，我们应该问另一个问题：我能以多快的速度将尽可能多的工作委派给我的新朋友！你是否因为吸尘器剥夺了你扫地的“有益工作”而感到难过？你从洗碗中获得了多少快乐？当你停止在肥皂水中打湿双手时，你的洗碗机是否让你感到沮丧？当然不是——这些工具消除了我们认为是“苦差事”的任务。如今，感谢数字助手，创建数据透视表进行交叉分析已经成为了苦差事。你可以停止亲自处理这些任务——请Galileo或Copilot来分析数据，然后让他为你绘制图表，添加更多数据，尝试新的假设。我们越是学会使用这些新的数字员工，我们就能停止更多的“苦差事”。再考虑一些复杂的“以人为中心”的活动，例如“变革管理”。一位客户问我：“Galileo如何帮助我管理我们新HCM系统的变革管理？” 我给了她几十个想法：让Galileo为你提供其他公司的案例研究，并根据其他公司的做法为你构建一份待考虑的清单。然后让Galileo制定一个培训计划；让它阅读用户文档并创建一张新功能表；然后让Galileo按角色重写这个变革计划。最后让Galileo撰写一份关于成功的新闻稿，编写一些吸引人的员工沟通内容，并让它计算出所有步骤被简化后的投资回报率。这些都是我们今天做的“手动”人类任务，它们需要时间和创造力来完成。如果你在Galileo中经历了这个过程，你可以要求你的数字员工保存这些步骤和提示为“模板”，你就教会了你的数字员工如何进行变革管理。下次你需要他时，他可以引导你完成整个过程。当我开始向我的客户解释这些时，我停了下来，说：“等一下。我不可能向你展示Galileo能够做的一切。你需要自己去尝试。” 这就是我的大信息。不要等着供应商给你一个现成的解决方案。这些是智能的、可训练的数字专家。你需要了解他们，才能弄清楚他们如何适应你的工作、项目和公司。就像你对待任何新员工一样。我认为是时候开始了。不再亲自扫地或手洗碗碟。让我们认识我们的数字员工，告诉他们我们的项目，并请求他们的帮助。一步一步，一天一天，我们可以重新设计我们的工作，使其更加高效，让我们有更多时间去做更伟大的事情。

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2024年10月21日
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美国初创公司Sema4.ai获得3050万美元融资，将开源人工智能引入关键任务企业工作中 Sema4.ai 是一家位于加利福尼亚州旧金山的初创公司，致力于将开源人工智能技术应用于企业关键任务中，筹集了3050万美元的资金。支持者包括 Benchmark 和 Mayfield Fund。在首席执行官 Rob Bearden 的领导下，Sema4.ai 正在构建智能代理，以改变知识工作者与人工智能协作的方式。公司实现了有意义的人机协作，支持并简化了知识工作者的复杂决策。客户现在可以在其最敏感的工作流程中安全可靠地利用 LLM 的强大功能，从低水平、低价值的自动化转向原生的、基于人工智能的代理。公司还宣布推出基于 Python 的新 AI Actions 框架的社区版本，该框架可直接与 LangChain 和 OpenAI 集成。公司正利用这笔资金收购开源自动化公司 Robocorp。Robocorp 的创始人兼首席执行官 Antti Karjalainen 成为 Sema4.ai 的联合创始人。对于全球数十亿知识工作者来说，人工智能的承诺尚未实现。大型语言模型（LLM）可以总结大量信息并与人类对话，但却难以支持和简化知识工作者复杂的端到端工作流程。现有的企业自动化解决方案仅限于简单、重复、点对点的任务，因为它们缺乏知识工作的基本能力，例如管理模糊性的智能和推理能力，以及适应不断变化的企业环境并采取实时行动的能力。 Sema4.ai的创始团队由久经考验的行业领袖Rob Bearden、Ram Venkatesh、Suds Menon和Paul Codding组成，他们在数据管理、分布式系统、应用程序开发和开源领域拥有深厚的专业知识和数十年的丰富经验，包括Cloudera、Docker、Hortonworks、SpringSource和JBoss等公司。通过此次收购，Robocorp 创始人兼首席执行官 Antti Karjalainen 也加入了创始团队，进一步丰富了公司在开源和自动化领域的经验。 "Sema4.ai首席执行官Rob Bearden表示："我们的创始人都拥有建立重要企业软件业务的丰富经验。"我们之所以收购 Robocorp，是因为我们深信，没有行动的智能是不完整的，而没有智能的行动充其量是非战略性的。通过合作，我们完全有能力打造定义类别的智能代理，将上下文与行动联系起来，改变企业的工作方式。 "Benchmark公司的普通合伙人Peter Fenton表示："Benchmark公司与Rob Bearden的合作关系已经跨越了20多年的开源成功故事，目前的产品收入超过20亿美元--从JBoss到最近的Cloudera。"他的领导力、开源人工智能和 Robocorp 的代理技术将使大型企业能够安全地构建、运行和管理改变模式的人工智能应用，而开源基础的效力只会随着时间的推移而不断增强。 "Mayfield 管理合伙人Navin Chaddha表示："作为 People First 的投资者，我们很荣幸能与 Sema4.ai 背后经验丰富的创始团队合作，因为他们正在寻求一个变革性的 GenAI 机会，以加速推动价值 880 亿美元的人工智能经济。"我们对 Sema4.ai 的投资反映了我们的信念：在模式转变过程中，管道层推动了企业的采用。在人工智能时代，我们将其视为'认知管道'，即模型/中间件/工具、数据、基础设施和半成品/系统自动执行认知任务，从而释放新的可能性。 "Robocorp创始人兼首席执行官、Sema4.ai联合创始人Antti Karjalainen表示："我们认为Python是开发智能代理的首选语言，这也是我们扩展Robocorp平台、专注于'自动化即代码'的原因。"我们与 LangChain 的新集成使人工智能开发人员能够使用 LLM 对企业应用和数据采取直接行动，从而实现从对话到行动的闭环，完成真正的工作。关于 Sema4.ai Sema4.ai的使命是通过构建智能代理，改变知识工作者与人工智能协作的方式，从而定义知识工作的未来。Sema4.ai的创始团队由来自Cloudera、VMware、Hortonworks和JBoss等公司的久经考验的行业领袖组成，并收购了开源自动化先驱Robocorp，Sema4.ai定义类别的智能代理将上下文与行动联系起来，改变了企业的工作方式。Sema4.ai 是人工智能承诺与人的潜能的完美结合。

智能代理
2024年01月30日