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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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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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【AI“幻觉”惹祸】德勤退还澳大利亚政府44万澳元：AI责任与信任的边界被推上风口浪尖
德勤（Deloitte）因使用AI生成报告出现虚假引用，已向澳大利亚政府退回部分项目款项。报告价值约44万澳元，生成工具为OpenAI GPT-4o。事件核心并非“AI出错”，而是“人未复核”。当AI进入专业决策场景，如合规审查、HR管理、绩效评估，风险就不再是技术问题，而是责任问题。
2025年10月6日，多家国际主流媒体——包括《金融时报》（Financial Times）、《卫报》（The Guardian）与《商业内幕》（Business Insider）——同时报道：全球“四大会计师事务所”之一的德勤（Deloitte）已向澳大利亚政府退回部分咨询费用，原因是一份由AI辅助生成的官方报告出现了严重引用错误与虚构文献。
这份价值约44万澳元（约合人民币210万元）的报告名为《Targeted Compliance Framework Assurance Review》（目标合规框架保障评估报告），由澳大利亚就业与劳工关系部（DEWR）委托编制，旨在评估政府福利与合规系统的执行效果。报告发布后不久，学术界发现其中存在大量不实引用、错误脚注甚至虚构学术来源，随后被媒体揭露使用了生成式AI撰写部分内容。
【AI参与写报告？德勤承认并退款】
在舆论持续发酵后，德勤承认报告部分内容由微软Azure OpenAI GPT-4o辅助生成。由于AI“幻觉”导致文献造假、案例失真，德勤决定退回合同的最后一笔款项，澳大利亚政府也确认将公开合同细节。
德勤在声明中强调，报告的核心结论与政策建议未受影响，错误仅限于引用与注释层面。然而，公众和立法机构的质疑并未因此平息。澳大利亚工党参议员Deborah O’Neill直言：“德勤的问题不是AI问题，而是人类智力问题（a human intelligence problem）。”
她进一步呼吁，所有与政府合作的咨询机构应明确披露“AI在项目中的使用范围与程度”，并建立AI审查与复核机制。
【时间线回顾】
7月：德勤提交最终报告，未披露AI使用。
8月：学术界发现报告引用了不存在的案例与研究文献。
9月：媒体报道德勤正在内部审查并准备修订。
10月6日：德勤公开承认使用AI，并确认退款；政府表态将强化未来合同披露要求。
【咨询业的信任危机：从AI到责任边界】
这起事件不仅揭示了AI在文本生成领域的潜在风险，也让整个咨询与公共服务行业重新思考“责任”的归属。当AI生成报告、起草政策或撰写分析文件时，如果缺乏人类复核机制，错误就不再只是“技术问题”，而是专业信任危机。
AI的“幻觉”并非罕见——它会在缺乏事实支撑时生成貌似合理却虚构的信息。但当此类内容出现在政府报告、政策研究或企业审计中，其后果已不止于“学术瑕疵”，而可能直接影响公共决策与财政责任。
专家指出，AI可用于信息整理与初步分析，但在涉及法律、政策与公共治理的场景中，必须建立“三层防线”：算法审计、人工复核、责任归属。否则，AI效率越高，错误传播也越快。
【对HR与企业管理的启示】
这场“AI幻觉风波”不仅属于咨询行业的教训，也对人力资源与组织管理发出了强烈信号。AI的普及正快速改变招聘、绩效、培训与合规管理等领域，但如果HR不掌握AI使用的监督与伦理权力，这一权力就会被技术部门接管。
负责任的AI治理（Responsible AI）并非技术议题，而是组织文化与价值观的延伸。HR不仅要懂得如何应用AI提升效率，更要懂得如何为AI“设边界”。
AI可以加速决策，但只有人类能为决策承担责任。在AI时代，HR是组织中最后的信任守门人。
德勤的退款事件或许只是AI时代众多“幻觉案例”中的一个，但它让我们重新看清一个本质：技术从不犯错，真正出问题的，是放弃了复核与判断的人。
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Workday收购低代码AI平台Flowise，加速HR与财务领域AI代理构建与创新
HRTech概述：Workday刚刚宣布收购低代码AI代理构建平台Flowise。这家华人小伙创办的公司Flowise基于开源架构，支持从原型到部署的全流程AI开发，用户可通过可视化界面快速创建从简单聊天机器人到复杂自动化流程的AI代理。此次收购将为Workday客户和合作伙伴带来三大优势：加速AI创新、提供高度定制与透明性、确保负责任的AI开发。全球最新HR科技动态，请关注HRTechChina
2025年8月14日，美国普莱森顿（Pleasanton, CA）——全球领先的AI企业管理平台 Workday, Inc.（NASDAQ: WDAY）宣布已完成对 Flowise（华人Henry Heng创办） 的收购，这是一家专注于低代码AI代理（AI Agent）构建的开源平台提供商。此次收购将为Workday客户和合作伙伴提供行业领先的AI代理构建能力，使其能够以更高的速度、灵活性和信心，构建适用于HR与财务的智能代理。
Flowise平台支持AI代理开发的全生命周期——从原型设计、构建、调试、评估到分析，用户可以轻松将AI代理从构想到生产部署。借助直观的可视化构建工具与广泛的AI生态集成能力，Flowise帮助开发者在可控与可扩展之间实现平衡，构建出功能强大、面向企业级应用的智能系统。
Flowise以开源为基础，迄今已在GitHub上获得 超过42,000颗星，处理了数百万次对话与工作流，用户遍布咨询、金融、医疗、客户支持等多个行业。在AWS、Priceline、Accenture、Deloitte、Liverpool Hospital等知名机构中，Flowise已应用于知识检索、客户交互、流程自动化等多种场景，展现了其高度的兼容性与可扩展性。
Workday首席技术官Peter Bailis 表示：
“让AI代理开发变得可靠且易用一直是行业的重大技术挑战。通过将Flowise引入Workday并持续投资其开源基础，我们能够赋能客户与合作伙伴，在Workday平台上快速、安全地构建和部署属于自己的AI代理。Flowise的强大功能让这一过程更加简单、直观且透明。”
Flowise联合创始人兼CEO Henry Heng 补充道：
“我们创立Flowise的初衷是让AI开发变得更容易、更大众化，而我们的开源社区为实现这一愿景发挥了至关重要的作用。加入Workday后，我们将借助其全球资源与企业客户网络，进一步加速推动任何人都能在无需深厚技术背景的情况下构建强大的AI代理。”
整合后的客户价值
此次收购将为Workday客户带来三大核心优势：
加速AI创新借助Flowise易用的平台，Workday客户可以更快速地构建和部署HR与财务领域的AI代理，合作伙伴也能以更快速度交付价值、拓展产品服务。
高度定制与透明可控性Flowise提供对代理行为的细粒度控制、构建自定义工具和节点的能力，确保在可扩展性与安全性之间取得平衡，同时具备透明化的工作流可观测性。
负责任的AI开发Flowise内置企业级可观测能力、人类介入审批机制（Human-in-the-Loop）与安全部署选项，确保AI代理在透明、可审计的框架中运行，符合负责任AI的最佳实践。
行业意义
Workday是全球AI驱动的企业管理平台领导者，服务超过 11,000家组织，涵盖中型企业以及超过 60%的《财富》500强。此次收购不仅是Workday在AI战略布局上的关键一步，也代表着低代码+开源AI代理构建模式正式进入主流企业应用阶段。这种模式将帮助HR与财务部门在不牺牲安全性与合规性的前提下，快速完成数字化转型与智能化升级。
关于WorkdayWorkday是全球领先的AI平台，用于管理企业的人才、资金与智能代理（Agents）。Workday平台以AI为核心设计，帮助客户提升员工能力、优化业务流程，并推动业务持续向前发展。目前，Workday已被全球超过11,000家组织采用，涵盖从中型企业到超过60%的《财富》500强公司。更多信息请访问 www.workday.com。
关于FlowiseFlowise是一款开源的低代码AI代理构建平台，致力于让任何人都能轻松构建并管理AI代理——从简单的对话体验到复杂的多代理工作流。Flowise提供直观的可视化工具、广泛的AI生态集成、内置分析与评估功能，以及完备的治理机制，帮助团队快速、安全、可扩展地部署可信赖的AI代理。其开源项目在GitHub上获得超过42,000颗星标，并在咨询、金融、医疗、客户支持等多个领域得到广泛应用。更多信息请访问 flowiseai.com。
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Workday陷AI招聘监管风暴：美国法院要求其提交识别HiredScore客户的时间表
2025年8月，美国加州北区联邦地方法院发布最新裁定，要求全球知名企业服务平台 Workday 在 8 月 20 日前提交一份识别使用 HiredScore AI 招聘技术客户的时间计划表（timeline）。此举旨在推动集体诉讼的下一步进展，该案指控该 AI 工具在招聘过程中对 40 岁以上求职者存在歧视行为，成为当前 HR 科技领域关注的焦点事件。
案件背景：AI招聘引发年龄歧视争议
诉讼最初由一位求职者发起，挑战 Workday 在招聘流程中所使用的 AI 工具，尤其是 2024 年整合的 HiredScore 技术。该技术被指会根据算法对求职者进行评分、筛选或排序，而这一过程可能存在年龄偏见，影响中高龄求职者的申请机会。
法院文件显示，Workday 试图将法律责任限定在其自家开发的“Candidate Skills Match”工具，而非 HiredScore 模块。Workday方面强调两者为“完全不同的技术平台”，HiredScore 可部署于任何招聘系统，理应不受影响。然而，法院拒绝了这一狭义解释，明确指出：凡是曾被HiredScore算法筛选、评分、排序或排除的申请人，均应被纳入集体诉讼范围。
法院最新裁定：提交“客户识别时间表”
根据修订后的法院命令，Workday 并非立即需要交出所有客户名单，而是需要在 2025年8月20日前提交一份时间计划表，说明其如何在未来识别出那些使用了 HiredScore 招聘功能的雇主客户。
此前在5月的庭审文件中，Workday 表示识别这些客户存在“操作上的障碍与复杂性”。但法院法官 Rita Lin 明确指出，“在现有证据下，这些挑战看起来并非无法克服（insurmountable）。”
这一裁定也意味着案件仍处于推进阶段，但法院已释放出对AI招聘技术更高透明度的信号。
监管环境日趋严峻，HR不可掉以轻心
本案并非孤例，而是全球AI招聘合规趋势的一部分。早在2023年，纽约市就已实施《自动化招聘工具审计法》，强制要求使用AI招聘系统的企业进行独立审计并通知候选人。加州和科罗拉多州也将在2026年推出类似法规，要求HR部门全面审查AI工具的公平性与合规性。国内有大量的AI面试应用，这块的监管势必会跟上，目前还没有候选人提出异议，且国内法规的不同还有时间。
在 欧洲，《人工智能法案（AI Act）》更是将“简历筛选工具”明确定义为“高风险AI应用”，需要满足严格的法律义务，包括数据透明度、公平性测试、可解释性要求等。
对HR部门的四点提醒与建议
此次裁定为全球HR专业人士敲响警钟，特别是以下四点应引起高度重视：
定期审计AI招聘系统，确保评分、筛选流程无偏见；
及时向候选人披露AI参与招聘流程的事实；
密切关注本地与国际的AI合规法规变化；
与法务、技术部门协作共建AI招聘治理机制。
随着 AI 技术广泛进入招聘流程，HR 不再只是技术的“使用者”，更是组织中推动“负责任AI（Responsible AI）”实践的关键角色。要确保 AI 在招聘中真正助力公平与效率，HR 需要从以下四个方面切实行动：
算法透明性（Transparency）明确AI工具的使用范围、影响流程，并将相关信息向候选人和管理层公开。避免“黑箱决策”。
偏见识别与监控（Bias Detection）定期与技术团队合作进行偏差测试，识别是否对年龄、性别、种族等变量存在不公平影响。
候选人通知与知情同意（Informed Consent）在招聘流程中明确标示AI是否参与了初筛或排序，并尊重候选人对数据使用的知情权。
跨部门治理机制（Cross-Functional Governance）组织内部应建立由HR、法务、IT及DEI（多元、公平、包容）负责人组成的 AI 使用评估机制，确保技术部署始终遵循伦理与法规底线。
在AI快速演进的背景下，“Responsible AI”将成为企业HR声誉与组织公信力的核心基石。唯有将责任机制融入招聘流程设计，HR才能真正成为AI时代的赋能者，而非风险承担者。
透明、合规、可解释，是AI招聘未来的底线
随着 AI 技术快速嵌入人力资源流程，HR 不仅要提升效率，更要承担起对候选人公平性的守护责任。Workday 此案将成为AI招聘合规史上的一个里程碑，也预示着“算法问责时代”的正式到来。未来，任何一个HR组织若想构建可信的招聘体系，都必须以“透明、合规、可解释”为基础，全面审视其AI招聘工具的使用现状与潜在风险。
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员工体验平台的演进：推动 AI 转型的关键引擎
员工体验平台（EXP）正在成为企业 AI 转型的关键基础设施。EXP 不再只是HR工具，而是推动组织学习、透明沟通和员工赋能的核心平台。研究提出五大战略：以人为本、自下而上、持续学习、透明沟通和实时优化。案例包括 Microsoft 的 HR AI 转型、ASOS 的 AI 自动化、Clifford Chance 的法律文书 AI 起草。EXP 赋能组织实现敏捷变革和AI落地。
AI 正在快速改变职场——不仅是技术，更是组织文化与工作方式的深刻变革。
人工智能（AI）的广泛应用为生产力、效率和业务增长带来了前所未有的机遇。然而，AI 转型并不仅仅意味着“部署新技术”，它实际上深刻地重塑了员工体验，影响着组织文化、团队协作方式与工作流程。
在这一转型过程中，员工体验平台（Employee Experience Platform，简称 EXP） 正逐渐从传统的 HR 工具，演进为推动企业成功实施 AI 的关键引擎。EXP 不再只是一个用于请假或查政策的门户，而是集成沟通、学习、协作、数据与自动化的智能化平台，帮助组织推动 AI 采纳、提升员工准备度，并确保 AI 真正带来业务价值。
员工体验平台的演进
EXP 的初始功能主要是处理事务性流程，如请假申请、薪资查询等。但如今，随着 AI 技术的发展，EXP 已演变为智能化的交互中心，集成以下核心功能：
跨系统的员工沟通与协作
提供关于 AI 使用和员工情绪的实时洞察
支持个性化的学习与技能建设
自动化重复任务，让员工专注于更有价值的工作
同时，得益于 AI Agent 的融入，如今的 EXP 变得更易使用，员工可通过自然语言与系统交互，实现跨系统流程操作，无需再进入多个事务性系统。
因此，EXP 不再是“可有可无”的系统，而是 企业 AI 成功转型的关键基础设施。
企业 AI 转型案例
我们调研了三家具有代表性的公司，探讨他们在 AI 转型中如何借助 EXP 实现落地与成效：
1. ASOS（线上时尚零售）
部署 Microsoft Copilot 与 Microsoft Viva 赋能多业务部门
用 AI 驱动 HR 案例处理工具，提升服务效率
通过自助服务门户精简事务流程
用自定义 AI bot 自动完成可持续认证流程
成果：员工生产力提升、参与度增强、AI 无缝落地
2. Microsoft（打造 AI 驱动的 HR 部门）
通过 Viva 学习模块开展 AI 培训
自助 HR 工具增强员工支持体验
实时分析 AI 使用情况，持续优化策略
成果：HR 效率显著提升，数千名 HR 领导参与 AI 社群
3. Clifford Chance（国际律所）
用 AI 起草法律文件，为律师提供初稿
借助 AI 语言工具跨越法律语境差异
利用 AI 管理法律知识，快速找出相关案例
成果：文书效率提升、知识共享加速、决策更精准
AI 转型的敏捷性要求
与传统变革不同，AI 推广不是一次性事件，而是一个 持续试验、迭代和适应的过程。因此，企业需具备“变革敏捷性”（Change Agility），用灵活的机制推动员工学习和组织协同。
借助 EXP 实现 AI 成功的五大战略
我们总结出五个成功企业在 AI 转型过程中普遍遵循的策略，而 EXP 是支撑这些策略实施的核心平台：
1. 以人为本与目标导向（Focus on People and Purpose）
AI 的导入需与组织使命、价值观和员工需求保持一致。EXP 可确保所有 AI 工具围绕员工体验设计，提升参与度、工作效率和福祉。
📌 案例：Microsoft HR 借助 Viva Amplify 定制 AI 推广内容，让 HR 团队及时获取战略沟通信息，确保 AI 项目与业务目标保持一致。
2. 采用自下而上的迭代方法（Bottom-Up, Iterative Approach）
AI 转型不能靠高层指令推动，而应依赖一线员工的反馈与试验。EXP 通过实时反馈与学习机制，让员工在实际工作中试用、迭代与优化 AI 工具。
📌 案例：ASOS 借助 Viva 社区功能发起“Work Smarter”活动，员工可在平台上公开交流 AI 使用案例，形成知识共享文化。
3. 鼓励透明沟通与试验精神（Transparent Communication and Experimentation）
员工需要明确知道 AI 工具的使用场景、目的与风险，才能建立信任并积极参与。EXP 提供结构化、公开的试验机制，确保过程透明。
📌 案例：Clifford Chance 在 Microsoft Viva 中嵌入 AI 工作流程，员工可以实时测试 AI 辅助起草功能，同时了解其运行逻辑。
4. 推动持续学习与技能建设（Continuous Learning and Skill-Building）
员工必须掌握 AI 基本素养，才能有效融入 AI 工具。EXP 提供基于角色定制的学习路径，支持技能升级与长期成长。
📌 案例：Clifford Chance 借助 Viva Learning 培训员工 prompt 工程、AI 素养与数据分析技能，为 AI 工具的使用打下基础。
5. 实现实时度量与持续优化（Real-Time Measurement and Improvement）
与传统 IT 项目不同，AI 推广必须持续监测并快速调整策略。EXP 提供实时分析能力，帮助企业追踪员工情绪、生产力与 AI 使用情况。
📌 案例：Microsoft HR 借助 Viva Insights 实时追踪 AI 使用频率、员工负荷减轻情况与情绪变化，以便动态调整 AI 战略。
HR 在 AI 转型中的新角色
在 AI 重构工作的过程中，HR 部门不再只是支持者，而是：
主导员工技能升级与再培训
协助重塑岗位定义与工作流程
在 HR、IT 与业务之间架起 AI 战略桥梁
落实负责任 AI 政策，确保 AI 应用符合伦理与企业文化
HR 将在未来的 AI 时代中扮演 “战略引导者 + 管理变革催化者” 的核心角色。
行动建议与未来展望
企业若想在 AI 转型中取得成功，应当：
✅ 采用“变革敏捷”思维，持续学习、实时迭代
✅ 建立 AI 驱动的员工体验平台，支持流程与文化融合
✅ 打破 HR、IT、业务之间的壁垒，实现跨部门协同
✅ 实施实时度量机制，根据反馈不断优化 AI 战略
EXP 已成为企业迈入 AI 未来的基础设施。
AI 将持续重塑职场，但决定 AI 成败的关键并非技术本身，而是组织是否能让员工真正拥抱 AI、用好 AI。
EXP 不再只是一个 HR 工具，而是打造学习型组织、推动信任建设和灵活变革的“中枢神经系统”。企业若想在 AI 驱动的时代中保持竞争力，就必须把员工体验放在战略核心位置。
作者：Kathi Enderes | 全球研究与行业分析高级副总裁 | Josh Bersin Company
透明度
HRTech观点：AI招聘透明化挑战—候选人对AI黑洞的担忧引发的问题
AI招聘正在加速变革，但候选人的信任感仍需加强！最新调查显示，67%求职者对AI简历筛选感到不安，90%希望企业披露AI招聘的使用方式。面对人才市场竞争加剧，企业如何在提高招聘效率的同时保障公平性？部分AI招聘工具已推出透明AI功能，让求职者看到简历匹配度及改进建议，增强信任。与此同时，纽约市、欧盟等地区已立法规范AI招聘，要求提高透明度和公平性。
HRTech倡导负责任的AI（RAIHR），提出六大核心原则：透明性、公平性、隐私性、安全性、道德性、持续性。企业需主动披露AI招聘流程，AI厂商应优化算法，求职者也可优化简历适应AI趋势。AI招聘透明化不仅影响候选人体验，也关乎企业品牌和法律合规。让我们共同推动负责任AI，打造更公平、透明的职场未来！
这两年，人工智能（AI）招聘技术在全球范围内迅速发展，越来越多的企业依赖AI进行简历筛选、人才评估和招聘决策。AI的应用确实提升了招聘效率，但与此同时，它也引发了候选人对公平性、透明度和隐形歧视的担忧。ServiceNow的最新调查显示，67%的求职者对AI筛选简历感到不安，90%的人希望企业能清晰披露AI在招聘中的应用方式。面对人才市场竞争日益激烈的现状，企业如何平衡AI技术的高效性与候选人的信任感？
HRTech与几位应聘的候选人交流，普遍谈到在招聘过程中人工智能参与的透明度问题，简历投递后进入了一个黑洞，从筛选简历、通知面试，视频面试，是否通过面试等都是在跟AI打交道，感到非常困惑，不知道该怎么办？这就引发了我们今天要讨论的话题：负责任的AI！
AI招聘带来的多重挑战：求职者的不安、企业的困境与厂商的责任
1. 候选人对AI招聘的不安来源
从求职者的角度来看，AI招聘系统更像是一个“黑盒”：
决策不透明：候选人无法得知自己被淘汰的原因，简历筛选的标准也未公开。
算法偏见：AI招聘系统通常基于历史数据进行训练，但这些数据可能包含无意识的性别、年龄、种族等偏见，导致潜在的招聘歧视。
缺乏人性化考量：AI难以理解求职者的软技能、潜力和非线性职业发展轨迹，这对非传统背景的候选人尤其不利。
尤其是对于初级岗位求职者，他们往往依赖简历投递，而不像高级职位候选人那样能通过社交网络或内推绕开AI筛选。因此，AI筛选的不透明性加剧了他们的求职焦虑，甚至可能让他们因担忧而放弃申请某些企业。
2. AI招聘厂商的责任与挑战
AI招聘工具的开发者和供应商不仅是推动招聘数字化的主力军，同时也是解决招聘透明度问题的关键环节。这些厂商面临的挑战主要包括：
提高AI模型的可解释性：AI招聘系统必须提供更透明的筛选标准和评估逻辑，而不仅仅是输出一个通过或淘汰的结果。求职者和HR都需要理解AI如何做出决定。
避免算法偏见：AI模型的训练数据往往基于历史招聘案例，但如果数据本身存在性别、种族或教育背景等偏见，AI可能会放大这种歧视。因此，厂商需要投入更多资源进行公平性审计和算法优化，确保招聘AI的公正性。
增强企业客户的信任：企业在采购AI招聘工具时，越来越关注合规性和透明度。招聘厂商若能提供可解释的AI功能，如“筛选理由可视化”或“人工复核机制”，将更受市场青睐。
确保法律合规：全球多个地区（如欧盟、美国纽约市）已经出台相关法规，要求AI招聘产品符合透明度和公平性标准。厂商需要不断调整产品策略，以符合最新法规要求。
部分AI招聘公司已经开始推出“透明AI”功能，例如让候选人能够查询自己的简历评分、匹配度及改进建议。这种趋势将成为未来AI招聘产品竞争的核心要素。
3. 企业在AI招聘中的现实困境
尽管AI在提高招聘效率方面展现了巨大潜力，但如果透明度问题得不到解决，企业可能面临人才流失、品牌损害以及法律风险：
损失高质量候选人：如果求职者对AI招聘系统不信任，他们可能直接跳过某些企业的职位申请，导致企业错失潜在优秀人才。
影响雇主品牌：招聘流程是企业形象的重要组成部分，如果候选人对AI招聘产生负面体验，他们可能会在社交媒体或求职平台上分享自己的不满，从而影响企业的市场声誉。
合规风险上升：全球范围内，越来越多的法规正在限制AI招聘的黑箱操作。例如，美国纽约市已推出法案，要求AI招聘系统必须进行审计，以确保公平性和透明度。
如何推进AI招聘透明化？HRTech各方的建议
要实现AI招聘透明化，必须从企业、AI招聘工具提供商和候选人等多方共同推动。
1. 企业：主动披露AI招聘使用方式，提升信任感
企业需要意识到，招聘流程的透明度直接影响到人才吸引力。因此，企业应主动披露AI在招聘流程中的作用，包括：
在哪些环节使用AI（如简历筛选、面试安排、候选人匹配）；
AI的主要评估标准（如关键词匹配、技能要求、经验年限等）；
是否有人类HR复核AI筛选的结果，确保最终决策不会完全由算法决定。
2. AI招聘工具提供商：增强透明度，提高市场竞争力
AI招聘工具的供应商同样需要顺应市场需求，将透明化作为产品的核心竞争力。具体措施包括：
提供“可解释的AI”功能，允许企业查看AI的决策逻辑，并根据需要调整筛选标准。
让候选人获取筛选反馈，例如“您的简历匹配度为85%，主要匹配项是A、B、C，建议补充D、E、F”。
支持人工与AI结合的招聘模式，例如保证一定比例的申请者由HR人工筛选，而不是完全依赖算法。
3. 候选人：主动适应并推动透明化变革
面对AI招聘的不透明性，候选人可以：
优化简历，提升AI适配度；
利用社交网络绕开AI系统；
积极反馈，推动行业透明化变革。
AI招聘透明化不仅是技术进步的标志，更是企业吸引人才和实现长期发展战略的必由之路。唯有企业、供应商和候选人共同努力，才能真正实现公平透明的招聘环境。
在此，我们倡议所有HR从业者积极加入并实践“负责任AI在人力资源（RAIHR）”的行动，共同推进AI招聘的透明性、公平性、安全性与道德性，明确公开AI决策的依据，建立完善的候选人反馈机制，并推动AI技术真正服务于人才与组织的共同发展。让我们携手共进，共同打造更透明、更公平、更负责任的职场未来。
RAIHR的实施，不仅能够强化企业的雇主品牌，吸引更多高质量的人才，还能帮助AI招聘工具提供商在激烈的市场竞争中脱颖而出，赢得客户的信赖与认可。同时，对于候选人而言，这一倡议的落实意味着更公平的职业机会和更透明的职场环境。我们相信，只有实现负责任的AI实践，才能确保技术进步真正服务于人的发展，构建企业、厂商与候选人多方共赢的未来。
RAIHR倡议提出六大实践原则：
透明性（Transparency）：清晰地公开AI在HR决策过程中的使用方式与评估标准，让候选人和员工清楚AI如何影响他们。
公平性（Fairness）：通过消除算法偏见，确保AI应用不会对任何特定群体造成歧视或不公平对待。
隐私性（Privacy）：全面遵守隐私保护法规，严格保护员工及候选人的数据隐私。
安全性（Security）：保障AI系统的安全性，避免信息泄漏或滥用，确保数据的完整性与安全性。
道德性（Ethicality）：以人为本，确保AI的使用增强而非削弱员工的职场福祉与体验。
持续性（Sustainability）：关注AI技术的长期影响，确保其应用与企业长期战略和员工发展目标保持一致。
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LinkedIn因违反欧盟GDPR被爱尔兰数据保护委员会罚款3.1亿欧元
LinkedIn因违反欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）被爱尔兰数据保护委员会罚款3.10亿欧元（约合3.34亿美元）。调查始于2018年，法国非营利组织La Quadrature du Net提交投诉，指出LinkedIn广告数据处理方面存在问题。爱尔兰监管机构发现，LinkedIn在处理个人数据时未能遵守GDPR第6(1)条的法律依据要求。虽然LinkedIn声称一直遵守规定，但已被要求在规定时间内纠正数据处理方式。完整决定将在稍后公布。
全球最大的在线招聘广告平台LinkedIn因其个人数据处理方式被爱尔兰数据保护委员会罚款3.10亿欧元（约合3.343亿美元）。此外，LinkedIn还收到了谴责，并被要求将其数据处理操作改为符合规定。
调查揭示：未获用户许可的隐私数据处理
根据爱尔兰DPC的调查，LinkedIn使用了未经授权的个人数据，用于定向广告服务。具体而言，LinkedIn在用户不知情的情况下，追踪他们的在线行为，以推送更加个性化的广告。LinkedIn声称其基于“用户同意”或“合法利益”作为法律依据进行数据收集，但经过调查，这些理由未能满足GDPR的严格标准。DPC指出，LinkedIn在数据收集过程中缺乏透明度，未能获得用户的明确同意，严重违反了GDPR的规定。
自2018年8月起，欧洲官员开始调查LinkedIn的做法，这一调查源于法国非营利组织La Quadrature du Net的投诉。该投诉最初提交给法国数据保护机构，随后转交给负责LinkedIn的主要监督机构——爱尔兰数据保护委员会。
爱尔兰数据保护局在其决定中指出以下几点：
根据GDPR第6(1)条款，缺乏适当法律依据进行个人数据处理是对数据主体基本数据保护权利的严重侵犯。
GDPR要求数据处理必须遵循公平原则，即个人数据不得以损害、歧视、意外或误导数据主体的方式进行处理。
透明性条款的合规确保数据主体在数据处理前完全了解处理的范围及后果，并能够行使其权利。
完整的最终决定将在稍后公布。
科技行业的警示
这一事件不仅对LinkedIn构成打击，也为整个科技行业敲响了警钟。在当今数据驱动的世界中，越来越多的企业依赖于用户数据来提供个性化服务，如定向广告。然而，企业在处理个人数据时必须确保完全符合GDPR的要求，尤其是在透明度和用户同意方面。随着欧盟对数据保护的监管力度加大，所有在欧盟运营的科技公司都必须采取严格措施，确保数据处理合规，避免类似的处罚。
未来展望：隐私保护将成重中之重
此次事件表明，隐私保护将成为未来科技行业的核心议题。随着技术的进步，数据收集和分析变得更加复杂，企业必须加倍努力确保符合GDPR等法规的要求。这不仅需要定期进行隐私审查，还需要不断更新隐私政策，确保用户数据的安全使用。除此之外，企业还需加强对员工的培训，提升他们对数据保护的意识，以减少违规风险。
LinkedIn的案例揭示了数据隐私保护不容忽视的重要性。企业必须在透明度、用户同意和合法性之间取得平衡，否则将面临法律和声誉的双重打击。随着监管环境的日益严格，科技公司只有通过主动合规，才能在未来的市场中立于不败之地。
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Workday发布全球劳动力报告：顶尖人才难寻，留住更难
根据Workday的全球劳动力报告，当前的就业市场呈现出雇主优势，因求职申请量激增、职位要求提升，求职者面临挑战。同时，尽管总体离职率较低，但高潜力员工的流失率正在上升。报告建议，企业应通过以下策略应对挑战：重建信任，增强工作透明度；提升工作的意义，消除低效会议和繁琐流程；根据员工任职时间个性化员工体验；战略性应用AI技术以优化招聘、发现人才并促进内部流动。最终目标是创造一个稳定而富有韧性的高绩效团队。
就业市场正在快速发展。虽然招聘活动正在回暖，但 Workday 平台的洞察以及我们与 Hanover Research 共同开展的一项研究表明，这是一个雇主主导的就业市场。点击获取Workday全球劳动力报告
但这并非没有挑战。申请人数之巨意味着顶尖人才在众多应聘者中难以找到，而现在有迹象表明高潜力员工开始离开，顶尖人才将更难留住。
影响劳动力的主要趋势
2024 年上半年，求职申请的增长速度是招聘需求的四倍。随着求职申请的速度超过招聘需求，很明显，在这个求职者密集的市场中，雇主的选择更多，而雇员的选择更少。如果就业增长继续放缓，失业率在美国和全球范围内持续上升，这种情况将变得更加明显。
认为自己正在做有意义的工作的员工比没有这样做的员工感觉更有成就感 37％，即使在员工称之为“具有挑战性”的工作量下也是如此。
在下面的图表中，请注意只有一个行业的每个职位空缺申请人数较少：
我们也发现雇主提高了经验要求，59% 的受访者表示，这一趋势在未来 12 个月内可能会持续下去。这会使问题更加严重，求职者找工作更加困难。
最终我们发现：
招聘人数在增加，但风险也在增加。职位空缺在增加，申请也如潮水般涌来。随着申请者人数的增加，雇主也提高了门槛，要求应聘者拥有更多的经验和资格。这让求职者，尤其是那些转行的人，求职变得更加困难。
顶尖人才正在流失。令人惊讶的是，鉴于目前的招聘环境和整体自愿离职率较低，75% 的行业报告称高潜力员工的离职率有所增加。这意味着公司需要格外警惕，以留住明星员工。
有意义的工作是不可商榷的。员工不只是在寻求薪水。他们希望感受到自己的工作很重要。事实上，认为自己在做有意义的工作的员工比那些不这样做的员工感觉更有成就感 37%，即使在员工认为“具有挑战性”的工作量下也是如此。
内部流动是双赢的。在组织内部提供成长机会不仅可以提高员工满意度，还可以帮助您保留宝贵的技能和知识。
令人惊讶的是，考虑到当前的招聘环境以及整体自愿离职率较低的事实，75% 的行业报告高潜力员工的离职率有所增加。
企业领导者能做什么？我们对报告进行了更深入的探讨，但总体而言，雇主应该：
通过透明度重建信任。 雇主不仅要向员工提供明确的指导，还需要解释提出要求背后的“原因”。例如，如果期望拥有高绩效文化，则要对其进行衡量，并将数据提供给个人、团队和领导者——如果所有人都在查看相同的信息，那么每个人都更容易朝着目标迈进。
让工作变得有意义。 消除完成好工作的障碍——例如无用的会议、繁琐的流程和有限的自主权。然后，与上述通过透明度重建信任相关，确保每位员工都知道他们如何为公司的目标做出贡献。
根据员工任职年限个性化员工体验。 改进员工体验以适应不断变化的员工需求和愿望；因此，您将在员工保留率和生产力方面获得巨大回报。
战略性地拥抱人工智能。 人工智能可以帮助招聘人员优化招聘、发掘隐藏人才并促进内部流动。此外，组织可以使用人工智能来改善工作流程，使管理人员更轻松地管理日程安排，并帮助员工找到所需的信息 - 无论是总结长时间的对话还是快速找到薪酬和福利问题的答案。
未来之路
工作世界正在不断演变，大家一致认为我们需要找到一个稳定的中心。我们还需要达到这样的程度：企业可以实现所需的结果，员工可以获得所需的支持，即使在偶尔繁重的工作量下也能脱颖而出
为了蓬勃发展，公司必须优先考虑员工的需求，并培养信任和成长的文化。通过关注这些关键领域，您可以打造一支坚韧、敬业、高效的员工队伍，为迎接未来做好准备。
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信任驱动：重塑HR技术文化
当今商业世界充满挑战和活力，其中最重要的是建立和培养一种以信任和诚信为基础的企业文化。随着企业越来越依赖人力资源技术来提供解决方案、课程和洞察力，人才管理正在成为一项数字化工作，但人的因素不应被抹杀。信任和开放不仅是需要遵循的价值观，也是影响组织承诺、绩效和整体组织成果的基本前提。本文探讨了人力资源领导者和技术先驱为何都应采用这些价值观，同时介绍了这种方法如何能带来益处。
1. 数字时代信任的必要性
信任在领导力和组织成功中一直扮演着重要角色。然而，在二十一世纪的组织中，个人是远程雇佣的，大部分交流都是通过技术工具进行的，因此建立信任变得更加困难，并成为最重要的因素。人力资源技术及其跟踪、监控和衡量员工表现的应用程序，如果操作不当，确实会导致公司文化中充满信任和猜疑。
想想在 COVID-19 爆发期间对员工监控应用程序的利用吧。这些工具的流行是为了在世界不得不转向远程工作的情况下，帮助组织保持工作效率；然而，它们也带来了隐私和信任问题。持续的监控会让员工产生怀疑，失去对雇主的信任，从而失去工作热情或动力。因此，更多的人力资源领导者必须在实施新工具和利用技术提高效率与促进对员工的强烈信任之间找到适当的平衡。
2. 透明度是信任的促进因素
透明是一种责任感，而责任感正是建立信任的基础。换言之，在完全透明的组织中工作，员工可以确信领导层没有隐瞒任何事情，从而营造出信任的氛围。在人力资源领域使用技术时，透明度指的是公开数据收集、处理和保护方式的过程。这还需要良好的沟通，说明为什么有必要实施新工具，以及变革将如何为组织及其员工带来好处。
例如，在部署基于人工智能的人力资源技术时，明确这些技术将如何影响人力资源领域的管理决策（包括人员配置、晋升和奖励确定）至关重要。这意味着，员工需要得到解释，说明这些技术旨在支持人类的判断，而不是替代人类的判断。此外，组织必须传达这些局限性，因为必须注意到，虽然人工智能可以提供有用的信息和分析，但它并不完美，绝不能完全依赖人工智能。
3. 领导力在培养信任和透明度方面的作用
组织领导者最重要、最关键的任务之一就是确保将信任和透明度融入组织文化。因此，人力资源领导应为组织行为定下基调，这包括在与员工接触时践行诚信和一致性原则，并对员工认为重要到需要在组织层面解决的问题持开放态度。这将在整个组织中形成一种文化，让各级员工都能意识到这些价值观，并据此行事。
让员工参与与组织决定采用新的人力资源技术有关的决策，是其中一种行之有效的方法。当员工认为他们有权决定如何在工作场所采用或整合技术时，他们就会接受并信任技术。此外，定期更新信息以及设立员工可以表达关切和提问的日子，也会对企业文化起到支持作用。
4. 信任和透明的商业案例
除了伦理道德方面的论据外，促进建立在信任和诚实基础上的企业文化还具有显著的商业优势。大量研究表明，当组织中的信任度较高时，员工的参与度更高，留任率更高，组织的业绩也会更好。根据盖洛普的研究，员工敬业度排名前 25% 的公司比排名后 25% 的公司利润率高出 1.21%。
不过，在招聘和留住高素质员工方面，透明度也能为公司带来巨大优势。在员工可以获取潜在雇主信息的今天，企业应在其价值观、实践和决策中体现透明度，以表明自己是值得信赖的雇主。当今的劳动力不仅热衷于薪酬，他们还希望与那些坚持自己的信念和价值观、对管理层有信心的公司建立联系。
5. 人力资源技术在促进信任和透明度方面的作用
值得注意的是，人力资源技术可以而且应该用来促进和提高信任度和组织透明度。例如，可以开发人力资源平台，为员工提供更加透明的数据，包括关键绩效指标、晋升机会以及其他员工和管理人员的评价。员工可以从这些信息中获益，因为这让他们对自己生活中的选择以及组织中影响他们的流程有一种积极的感觉。
此外，应用于人力资源的技术还可以提高沟通的开放性，让员工可以立即报告问题或发表意见。例如，开放式反馈平台可以让员工自由发表意见，而不会受到影响，从而促进包容性的工作环境。
前进之路
鉴于人力资源技术在数字化进程中变得更加重要，信任和透明度问题对企业来说仍然至关重要。这不仅是道德上的绝对要求，也是可以用来促进利益、绩效和可持续性的商业资源。这样，以信任和透明度为坚实基础，人力资源领导者不仅可以欢迎和推动所需的技术发展，还可以保护和支持作为每个高效、蓬勃发展的企业核心的人的因素。
通过将这些价值观融入企业文化，企业不仅能应对数字时代的挑战，还能充分释放员工这一最宝贵资产的潜力。
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