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Zoom收购AI 面试智能平台BrightHire：从协作平台走向 AI 招聘基础设施的关键一步
HRTech概述：Zoom 宣布正式收购 AI 面试智能平台 BrightHire，将 AI 驱动的面试规划、自动记录、实时辅导与结构化分析全面整合进 Zoom Workplace。这意味着企业能够在 Zoom 内直接完成从面试准备到评估反馈的完整流程，显著提升招聘效率与人才决策质量。此次收购也将与 Zoom 旗下的 Workvivo 形成协同，构建从招聘到员工激励的完整人才旅程。交易将在数周内完成。更多请关注 HR Tech，为你带来全球最新 HR 科技资讯。
Zoom 近日宣布收购 AI 面试智能平台 BrightHire，这项交易标志着 Zoom 正正式从“在线视频协作工具”迈向“AI 驱动的人才获取与管理基础设施”。随着数百万场面试已在 Zoom 上进行，Zoom 选择在人才生命周期最关键的节点加码，无疑具有战略意义。
BrightHire 成立于 2019 年，是“Interview Intelligence（面试智能）”赛道的代表企业，服务 Canva、Duolingo、Instacart、Ramp、HCA Healthcare 等知名公司。其功能覆盖面试规划、AI 生成 JD、自动记录与摘要、实时辅导、评分结构化流程、面试回放、反馈管理以及与 ATS 的对接，帮助企业将“主观面试”转化为“数据驱动决策”。
事实上，Zoom 与 BrightHire 的关系并非从收购开始。早在 2021 年 BrightHire 获得 2050 万美元 B 轮融资时，Zoom Apps Fund 就已参与投资，这不仅奠定双方长期协作基础，也使得此次收购顺理成章。Zoom 表示，合并后 BrightHire 将继续支持跨平台使用，但会借助 Zoom 的规模和 AI 能力加速创新。
此次收购也让 Zoom 的人才生命周期布局更加完整。BrightHire 覆盖“面试环节”，Workvivo 覆盖“员工参与度”，再加上 Zoom 自身的协作能力，Zoom 正试图打造从“发现人才 → 面试评估 → 入职沟通 → 持续参与”的闭环式人才平台。对企业 HR 来说，这意味着未来人才科技工具的使用将更集中、更统一、更智能。
Zoom 的战略逻辑非常清晰：第一，面试是 Zoom 的天然强项，每年已有数以百万计的招聘对话在 Zoom 上进行，BrightHire 能显著提升面试质量与可追溯性。第二，AI 正重塑招聘流程，从简单的会议转录走向结构化分析、行为洞察与自动化决策支持。第三，随着纽约、加州、伊利诺伊等地在招聘 AI 合规要求方面不断升级，企业对“可解释、可审计、减少偏差”的面试流程需求激增，BrightHire 的技术路线与此高度契合。
收购完成后，Zoom 不再只是“会议工具”，而将成为企业在招聘和人才管理场景中的核心基础设施。
Zoom 可能的下一步收购是哪家？
在收购 BrightHire 后，行业普遍关注 Zoom 下一步将把触角伸向哪里。从人才生命周期完整度来看，Zoom 仍缺少招聘的最前端能力——候选人搜寻（Sourcing）与人才情报（Talent Intelligence）。
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AI重写规则：2026年HR领导者的五项关键优先事项
在AI加速重塑工作的时代，HR已不再只是管理制度与流程的职能部门，而是组织智能化与文化变革的核心驱动力。面对AI带来的结构性变革与技能重构，2026年的HR领导者必须从战略高度重新定义“人”的价值与“工作”的边界。未来HR的使命在于引领AI转型、重塑组织结构、构建以技能为核心的灵活体系，并将AI素养纳入专业能力核心。这不仅关乎技术，更关乎组织信任、文化韧性与长期增长。本文将系统阐述AIHR报告中的五大优先方向，帮助HR专业人士把握AI时代的领导力关键。视频解读请关注视频号：HRTech
AI驱动下的组织再造
2026年，人力资源领域正经历自工业革命以来最深刻的变革。生成式AI与智能自动化的快速渗透，使组织必须重新思考“工作”本身的定义。AI不再只是技术项目，而是牵动人、文化与治理的系统性转型。根据Cisco《AI Readiness Index》数据，98%的企业表示必须尽快在AI上取得实质成果，但同时91%的企业尚未具备推动AI文化的准备度。在这种背景下，HR的角色不再是执行，而是引领。未来的HR领导者应聚焦五项核心优先事项，以重新定义“人力资源”在智能组织中的战略地位。
一、共同领导组织AI转型（Co-lead Organizational AI Transformation）
在AI浪潮中，技术部门常被视为主导者，但现实表明：AI项目的成功取决于文化与人的准备度，而非算法精度。AIHR的调研显示，87%的组织尚未准备好捕捉AI的潜在价值。仅有少数企业，如Moderna，将HR与IT整合为一个战略单元，共同构建“AI协作治理模型（AI Co-Leadership Model）”，实现技术部署与员工文化并行落地。
HR的首要任务，是建立“人本导向的AI治理体系”。这意味着：
在AI卓越中心（AI CoE）中确立HR的决策席位；
绘制AI对岗位与技能的影响地图（Impact Map）；
建立员工信任机制，通过内部“AI公开论坛”与透明沟通来减少焦虑。
关键数据支持：
59%的组织必须在12个月内展示AI投资回报；
91%的组织文化尚未适配AI环境（Cisco AI Readiness Index, 2025）。
换言之，AI不是IT项目，而是组织设计项目。HR是AI转型的社会架构师。
二、将AI产能再投资于增长与创新（Reinvest AI Capacity Gains into Growth）
AI平均每年可为员工节省超过120小时（Google, 2025），但时间节省并不等于组织成长。AIHR的分析指出，若企业将效率红利仅用于裁员与成本控制，将导致组织知识断层与信任崩塌。IBM在2024年的案例证明了这一点——企业因AI自动化裁员8000人，随后又因创新停滞不得不重新招聘。
未来的HR领导者应将AI带来的时间盈余转化为“学习资本”，通过以下方式推动再投资循环：
能力再培养（Reskilling）：识别AI替代风险岗位，建立内部技能迁移通道；
创新投入（Innovation Time）：为员工预留5%–10%的创新探索时间；
组织福祉（Wellbeing）：监测技术压力（Technostress）指数，防止产能过载。
关键数据支持：
86%的CHRO认为整合数字劳动力已成为核心职责（Salesforce, 2025）；
30%的企业预期因AI带来生产力增长，但仅19%计划同步提升员工学习投资。
AIHR建议企业制定“产能再投资ROI模型”，以员工参与率、创新项目数量与技能增长率为衡量标准。
三、重构HR体系以支持跨职能成果（Redesign HR for Cross-Functional Outcomes）
AI的价值在于连接，而传统HR的结构在于分割。AIHR的研究指出，42%的HR团队认为现有系统无法支撑战略执行，45%的HR结构对业务目标支持力不足。在AI驱动的组织中，HR不再是孤立职能，而是“跨职能网络（Cross-Functional Network）”的一部分。
领先企业正通过**“HR敏捷小组（HR Pods）”**取代传统的职能部门：
以业务成果为导向（如员工留存率、技能转化率）；
成员来自HR、IT、业务部门与分析团队；
每季度复盘成果并调整策略。
例如，微软在其AI劳动力优化项目中，采用跨部门数据小组形式，将招聘、绩效与学习系统打通，实现了员工生命周期的智能化管理。这种结构不仅提升了响应速度，也让HR成为企业创新的引擎。
关键数据支持：
HR数字化市场正以25%的年增长率扩张（Grandview Research, 2025）；
63%的HR专业人士表示尚未准备好领导数字化转型（AIHR HRBP Model Research）。
未来的HR不再是“人力资源中心”，而是“成果交付网络”。
四、从人头数转向技能数（Move from Headcount to Skill Count）
AI与灵活用工平台的崛起，使“岗位”这一概念逐渐被“技能”取代。Deloitte研究表明，技能驱动型组织比传统组织高52%的创新力，57%的应变力，更有63%的绩效领先概率。
AIHR指出，未来组织的竞争力将取决于技能的深度与可流动性（Skill Depth & Mobility）。这意味着HR需要：
建立AI辅助的技能图谱（AI-enabled Skills Taxonomy）；
允许员工、合同工与AI代理人（AI Agents）按项目灵活协作；
将绩效与激励机制从职位导向转为成果与技能导向。
某全球制造集团在AI驱动的技能生态建设中，通过AI自动识别员工技能并匹配项目需求，项目完成效率提升了35%。
关键数据支持：
77%的高管认为灵活技能流动是未来组织韧性的关键（Deloitte, 2025）；
73%的员工认为基于技能的实践将提升工作体验与公平感。
技能将成为新的“货币”，HR的任务是建立其“流通机制”。
五、将AI素养打造为HR的核心竞争力（Build AI Fluency as a Core HR Capability）
AI素养（AI Fluency）不只是会用AI工具，而是能理解其逻辑、治理与伦理。AIHR在2025年调研了1500名HR专业人士，发现：
仅35%的人认为自己具备AI协作能力；
61%的HR几乎未参与AI项目；
38%的人依靠自学AI工具。
AI素养包含四个层面：
认知层（Awareness）：理解AI原理、限制与潜在风险；
应用层（Application）：将AI嵌入招聘、绩效与学习流程；
伦理层（Ethics）：识别偏见、防止算法歧视；
领导层（Leadership）：推动组织在“负责任AI”框架下运作。
AIHR提出“T型HR模型（T-Shaped HR Model）”，将AI能力与商业洞察、人文判断并列为核心专业能力。正如AIHR首席科学家Dieter Veldsman所言：“AI素养将成为HR的新语言，谁能流利表达，谁就能定义未来。”
从管理者到智能组织的共同设计师
AI的普及意味着HR职能正被彻底重塑。未来的HR领导者不仅要懂人，更要懂算法；不仅要能管理员工，更要能管理智能系统。AIHR认为，HR将成为连接技术理性与人文温度的桥梁。他们的成功，不仅取决于技术采用速度，更取决于是否能引导组织在效率、信任与意义之间找到平衡。
2026年的人力资源领导者，将不再是事务执行者，而是智能组织的共同设计师（Co-Designer of Intelligent Organizations）。
来源：AIHR《HR Priorities 2026 Report》，2025年11月发布。(参考文献包括Cisco AI Readiness Index, McKinsey State of AI 2025, Deloitte Skills-based Organization Report, Salesforce Agentic AI Impact Study, Grandview Research 2025.)
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