微软最新方法论:用 AI 重塑组织,迈向前沿企业(Frontier Firm)HRTech概述:微软发布全新《Becoming a Frontier Firm》框架,系统总结其 AI 转型经验,提出五大关键洞察:让知识工作可见化、明确风险边界、构建合适的 AI 工具组合、重塑角色与组织结构、建立持续实验文化。微软指出,AI 转型不是简单引入工具,而是对工作方式、流程与组织能力的全面重构。
在实践路径上,微软提供三条可复制模式:角色加速、流程重塑和 AI 原生孵化。从提升单个角色的效率,到重塑端到端流程,再到从零构建 AI 驱动的新型团队结构,为企业提供了不同层级的落地方案。AI 将成为组织竞争力的基础能力。迈向前沿企业,需要技术、流程与人的协同演进。微软的方法论,为企业提供了一个清晰可执行的转型路线图。
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微软万字报告揭秘:未来企业如何用AI重塑一切?这三大法则你必须知道
当前,企业界正普遍面临一个严峻的AI挑战:许多公司都在进行各种AI实验,但很少有公司能将这些零散的AI活动,转化为可衡量的、实实在在的业务影响。太多项目陷入了“试点炼狱”(pilot purgatory),最终只留下一堆“看起来很酷但无法扩展、无法落地、也无足轻重的演示”(shiny demos that don't scale, don't stick, and don't matter)。
为了应对这一挑战,微软提出了一个全新的组织模式——“前沿企业”(Frontier Firm)。这是一种由人领导、由智能体(Agent)运营的组织,它们像购买电力一样购买智能,并像滚雪球般让其价值复利增长(human-led, agent-operated organizations that buy intelligence like electricity... and compound it like interest)。这不仅是一个概念,更是企业驾驭AI浪潮的最终答案。
本文将从微软的深度报告中,为您提炼出最具冲击力和参考价值的三大核心法则,以及三种可落地的行动路径,帮助您理解如何将AI从“试点项目”真正转变为企业发展的核心引擎。
微软的分析揭示,“前沿企业”之所以能脱颖而出,并非依赖于其技术堆栈,而是源于其对三大基础运营法则的严格遵守。
法则一:让“看不见”的工作“看得见” (Make the Invisible Visible)
知识型工作(Knowledge work)长期以来都面临一个根本性难题:它难以被观察、衡量和改进。你无法像观察流水线一样,去观察一个人如何谈判合同,或起草一份产品发布策略,因为真正的行动发生在无形的思维和沟通之中。而一个简单却深刻的道理是:你无法改造你看不见的东西。
这正是AI转型的起点。微软劳动力转型企业副总裁Katy George指出:
“用AI进行重塑,起点并非技术,而是理解人们实际的工作方式。你无法改造你看不见的东西。” (Redesigning with AI doesn’t begin with technology. It begins with understanding how people actually work. You can’t transform what you can’t see.)
“前沿企业”解决这个问题的核心方法论,就是将工作“可见化”。通过采用“生命中的一天/一周”(day-in-the-life/week-in-the-life)研究、现场观察(Gemba walks)、用户画像地图(persona mapping)、流程挖掘(process mining)、价值流图(value stream mapping)和持续改善(Kaizen)等方法,企业可以清晰地描绘出工作流程的每一步,揭示隐藏的瓶颈、延迟和交接点,从而找到AI可以发挥最大作用的具体机会。
例如,金融运营平台Ramp通过追踪其财务流程中的每一个交接环节,发现许多微小的延迟在不知不觉中累积成了巨大的时间成本。在定位了这些问题后,他们部署了AI智能体来自动匹配收据和复核审批。最终,Ramp每月能处理500万张收据,节省了整整30,000个工时,并以创纪录的速度完成账目结算。
法则二:AI不是“外挂”,而是“基础设施” (AI as Core Infrastructure)
许多公司对待AI的态度,更像是一场“创新戏剧”(innovation theater)——将其作为公关稿和投资者电话会议上的展示品。相比之下,“前沿企业”则将AI视为与电力、网络同等重要的核心基础设施,并将其深度嵌入到核心业务流程之中。
这种思维上的根本转变,意味着企业思考的问题从“我们可以在哪里增加一些自动化?”转变为“我们如何围绕AI来重新设计工作?”。只有这样,企业才能真正开始利用AI实现复合式回报,加速业务周期,并发现全新的能力。
微软提出的实践方法是“设计合适的AI解决方案集”,即根据具体的业务需求,灵活地组合使用无代码、低代码和专业代码的工具,确保技术与业务目标精准匹配。
以LinkedIn为例,他们正在重塑整个产品开发流程,让AI成为日常工作密不可分的一部分。他们将一个名为“Mae”的内部AI智能体嵌入到开发工作流中,该智能体能自动修复超过三分之一的开发者构建问题。在这种模式下,AI不再是一个需要单独打开的“外挂”工具,而开发人员也能承担起从研究、设计到编码、测试的更广泛职责,最终结果是交付速度的大幅提升和一种由AI驱动业务表现的文化。
法则三:抵达“前沿”不是终点,而是一种实践 (The Frontier is a Practice)
AI转型没有终点线。“前沿企业”永远处于“公测版”(perpetual beta)状态,它们将每一个现有流程都视为一个等待验证的假设,并将每一次改进都视为下一次创新的燃料。
这一原则是如此基础,以至于它构成了微软分析的核心论点:
“前沿企业不会将AI简单地叠加在现有工作之上;它们从根基上重新思考工作的完成方式。” (Frontier Firms don't layer AI on top of existing work; they rethink how work gets done from the foundation up.)
这种“持续实验的文化”并非无序的、随意的尝试。它恰恰需要结构化的实验、可靠的衡量指标和严格的治理体系,以确保创新是负责任且风险可控的。团队需要系统地学习如何设计、运行和评估实验,将好奇心转化为指数级的价值。
例如,一家金融服务机构在转型过程中,首先由CEO设定了“利用AI改善客户服务”的明确目标。随后,团队绘制了核心服务流程的每一步,并重新定义了初级和高级员工的角色。这完美体现了“由人领导、由智能体运营”的原则:AI智能体处理前期的资料分析(“智能体运营”),从而将资深专家解放出来,专注于运用判断力、同理心和战略洞察力来领导客户沟通(“由人领导”)。整个过程通过培训和激励机制来推动,并以一种“展示你的工作”(show your work)的开放方式进行追踪,确保了清晰的步骤和明确的责任。
实战手册:微软给出的三种行动路径
在理解了上述三大法则之后,企业需要具体的行动路径来将理念付诸实践。微软在其自身的转型探索中,总结出了三种可供其他公司参考的落地方法。
路径一:加速个人角色 (Accelerate Personas)
方法解释: 这种方法专注于组织内的特定角色(如销售、公关、财务分析师),通过为他们配备定制化的Copilot和智能体,将优秀员工的AI使用技巧和工作流程规模化,从而整体提升该角色的绩效。其战略意义在于,它将AI的成功从一场“个人赛”转变为一场“团体赛”。
实例:微软公关部(Microsoft Communications) 他们通过为公关专业人士绘制“一天的工作”,发现了重复性高且耗时的任务。随后,团队开发了定制化的“公关Copilot”(Communications Copilot),它能够自动化处理撰写社交媒体帖子、创作故事初稿和生成FAQ等日常任务。同时,团队还在探索使用“研究员智能体”(Researcher agent)来自动生成媒体简报。这些举措让团队能将更多精力聚焦于更具战略性的核心工作,显著提升了效率和影响力。
路径二:重塑工作流程 (Reinvent Workflows)
方法解释: 这种方法着眼于整个端到端的业务流程(如财务预测、客户支持),利用AI来重新设计整个流程,以大幅减少时间消耗、资源浪费和人力投入。
实例:微软财务部(Microsoft Finance) 财务部领导层首先确定了六个对业务至关重要的核心工作流程。然后,他们将这种自上而下的战略优先级,与来自一线员工自下而上的创新想法相结合。通过公民开发者和专业IT团队的协作,他们在关键节点上构建并实施了AI解决方案。最终,公司实现了更快的财务预测、更短的合规处理时间,并达成了收入增长速度超过员工人数增长的优异成果。
路径三:培育AI原生孵化 (Cultivate AI-first Incubation)
方法解释: 这种方法最为彻底,它采用一种“零基重设”(zero-based redesign)的思路。它由一个专家团队从零开始,以AI为核心,彻底重新设计一种全新的工作方式、团队结构和业务流程。
实例:微软行业解决方案工程部(Microsoft Industry Solutions Engineering) 为了加速交付为客户定制的解决方案,该部门创建了名为“萤火虫小队”(firefly squads)的敏捷团队。这些由资深专家组成的小组拥有端到端的项目所有权,他们采用一种实验驱动的模式,利用模块化模式和AI生成的参考解决方案进行快速原型设计和代码复用,并借助GitHub Copilot智能体加速开发。这种AI原生的工作方式,最终为客户带来了成本的降低、满意度的提升,并显著缩短了特定项目的交付周期。
成为“前沿企业”的旅程,不是一次简单的技术升级,而是一场深刻的业务转型。通过坚守这三大法则——让工作可见以摆脱猜测,将AI作为核心基础设施以摆脱“创新戏剧”,以及拥抱永续的实验实践以摆脱停滞——企业才能最终挣脱“试点炼狱”的束缚,真正开启价值创造的征程。
AI变革的核心,不在于引进了多少工具,而在于我们是否敢于从根本上重新思考“工作”本身。
问题不在于AI是否会重塑你的公司——它已经在这样做了。真正的问题是,你将带领你的组织脱颖而出,还是让别人来定义未来的可能性?
附录:
《Becoming a Frontier Firm》
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2025 全球劳动力未来报告:员工对 AI 抱持高度乐观HRTech概述:《2025 全球劳动力未来报告》显示,AI 正以前所未有的速度重塑全球职场。75% 的员工相信 AI 会创造更多岗位,70% 认为工作正在演变,但只有 19% 担心被替代。AI 已连续三年成为最影响职场的核心趋势。虽然 AI 每天为员工节省近 120 分钟,但企业产出并未同步提升。多数员工将节省时间投入战略思考、质量检查和培训等方向,却难以用传统 KPI 衡量。仅有 1/3 的员工能评估自身工作价值,成为效率提升的最大阻力。
引言:超越炒作,探寻 AI 工作的真实面貌
关于人工智能(AI)将如何颠覆职场的讨论不绝于耳,其中既有对未来的无限憧憬,也夹杂着对大规模失业的普遍焦虑。然而,在众说纷纭的炒作之外,员工的真实感受和经历是怎样的?Adecco 集团发布的最新《全球未来劳动力报告》(Global Workforce of the Future 2025)为我们提供了宝贵的答案。这份报告基于对全球 37,500 名员工的广泛调查,揭示了一系列令人意外的发现。本文将为你揭示其中四个最引人深思的真相,它们正在挑战我们对 AI 职场革命的传统认知。
发现一:员工出人意料的乐观——AI 创造的岗位多于取代的岗位
与媒体普遍渲染的“AI 将导致大规模失业”的论调相反,大多数员工对 AI 的到来持乐观态度。他们看到的更多是机遇,而非威胁。
数据清晰地描绘了这种乐观情绪:当绝大多数人看到机会(76% 的员工认为 AI 正在创造更多工作岗位,70% 的员工表示自己的工作岗位正在不断演变)时,只有极少数人(23%)担心被取代。
这一发现至关重要,因为它表明,员工队伍比许多企业领导者想象的更能接纳变革。对企业而言,真正的挑战并非安抚员工的恐惧,而是如何有效地引导和利用这种普遍存在的积极性。雇主有责任在利用员工当前变革热情的同时,管理好他们对 AI 影响的预期,将员工的热情转化为推动组织发展的动力。
发现二:目标感——留住人才的“新秘密武器”
在 AI 时代,技术和薪酬固然重要,但报告揭示了一个更强大的员工保留因素:工作中的目标感。当员工理解自己工作的意义和价值时,他们的忠诚度会显著提升。
数据显示,工作目标感与留任意愿之间存在惊人的强关联:在每天都能感受到强烈工作目标感的员工中,高达 99% 的人计划在未来 12 个月内留任;而在从未感受到强烈目标感的员工中,这一比例骤降至 53%。
这对领导者来说是一个明确的信号。要培养员工的目标感,组织必须清晰地传达公司战略,解释 AI 将如何影响个人角色,并提供明确的职业成长机会。这种目标感不仅仅是留住人才的工具,更是我们接下来将要讨论的生产力提升的引擎。当员工理解了工作的“为什么”,他们才能更好地将 AI 节省下来的时间投入到创造可衡量价值的活动中。
随着任务和角色随着技术的发展而演变,目标、价值和信任将我们的人性锚定在工作场所。
发现三:AI 生产力悖论——我们节省了更多时间,却并未创造更多价值
AI 工具的普及确实为员工节省了大量时间,但这并不总能直接转化为企业所期望的商业价值。这便是报告中揭示的“AI 生产力悖论”。
一方面,效率的提升毋庸置疑:员工报告称,使用 AI 平均每天可以节省 2 小时,是去年的两倍。但另一方面,这些节省下来的时间并未有效转化为价值:惊人的是,有三分之一的员工将这些时间用于完成相同或更繁琐的任务,并且只有 36% 的人能够自信地衡量自己工作所带来的影响。
这意味着,仅仅为员工部署 AI 工具是远远不够的。报告进一步揭示,这一悖论在“未来就绪型员工”(Future-ready workers)中表现得并不明显。这类员工更有可能获得清晰的业务目标,并理解自己的工作如何为公司做出贡献。正是这种框架性的指导,使他们能够将节省下来的时间投入到更高价值的活动中。因此,解决生产力悖论的关键,在于企业能否创造一个培养“未来就绪型员工”的环境。
发现四:AI 越智能,我们对人类信任和数据隐私的需求就越迫切
随着员工对 AI 的了解日益加深,他们对其风险的认知也愈发清晰,尤其是对数据安全的担忧。报告显示,员工对数据或个人信息被滥用的恐惧从去年的 46% 飙升至今年的 75%。
有趣的是,员工对 AI 的信任是有选择性的。他们乐于将日程安排、信息检索等后勤任务交给 AI,但在处理职业发展、绩效辅导、离职面谈等涉及个人情感和高风险决策的事务时,他们仍然压倒性地信任人类。这一趋势揭示了一个深刻的道理:对 AI 的信任并非源于熟悉,而是源于参与。数据显示,“未来就绪型员工”对 AI 的信任度(6.6/10)远高于“主流员工”(3.3/10),其根本原因在于,有 41% 的“未来就绪型员工”被雇主邀请参与到由 AI 重塑的工作设计中,而“主流员工”的这一比例仅为 24%。将“让人参与”作为一项战略,是建立信任的唯一途径。
人际联系是无可替代的。构建有韧性、适应性强的未来型员工队伍,要靠人,而不是技术。
结论:AI 的未来,始于“以人为本”
这份报告为领导者揭示了一条清晰的路径:员工队伍普遍的乐观情绪(发现一),只有在强烈的目标感(发现二)生产力(发现三)。而整个转型的实现,则完全取决于通过让员工参与工作再设计来建立深厚的信任(发现四)。因此,在 AI 时代,衡量领导力的终极标准,将不是部署了何种技术,而是解锁了多少人类潜能。
这向所有管理者提出了一个核心问题:当我们将 AI 融入团队时,我们是否在为技术效率进行设计的同时,也投入了足够的时间来为人类价值进行重新设计?
报告下载:https://www.hrtechchina.com/Resources/24BC690A-0B8E-9A22-2B4C-469355963A39.html
2026HR趋势
2025年11月20日
2026HR趋势
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。
2026HR趋势
2025年11月20日
2026HR趋势
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