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【英国】AI原生HR运营平台 Kinfolk 获700万英镑融资，HR工单系统或迎来替代者 HRTech概述：英国HR科技创业公司 Kinfolk 宣布完成 700万英镑Seed轮融资，由 AlbionVC 领投，PROfounders Capital、Ascension、Emerge 等机构参投，OysterHR创始人 Tony Jamous 也作为天使投资人加入。公司累计融资达到 850万美元。 Kinfolk打造的是一款 AI原生HR运营平台，核心思路不是简单聊天机器人，而是 Agentic AI 自动执行HR工作。平台直接嵌入 Slack 和 Microsoft Teams，可以自动完成员工生命周期管理、HRIS数据更新、文档生成和运营流程处理。更多全球HR科技资讯，请关注HRTech. 英国伦敦HR科技创业公司 Kinfolk 近日宣布完成 700万英镑Seed轮融资。本轮融资由风险投资机构 AlbionVC 领投，PROfounders Capital、Ascension 与 Emerge 共同参与投资。此外，OysterHR 创始人兼执行董事长 Tony Jamous 也以天使投资人身份加入。本轮融资完成后，公司累计融资金额达到 850万美元。Kinfolk表示，新资金将主要用于进一步强化其 Agentic AI 平台能力，提升企业级产品成熟度，并扩大市场销售与客户成功团队。 HR运营系统的长期结构性问题在多数企业内部，人力资源团队承担着大量运营型工作，例如员工入职、离职流程管理、员工信息维护、政策咨询以及内部服务请求处理。然而，这些工作长期依赖传统工单系统，例如 Zendesk、ServiceNow 或 Jira。这些系统原本主要服务于IT支持或客户服务，并非专门为HR运营设计，因此在实际使用中往往显得流程复杂、体验割裂。与此同时，许多企业近年来开始尝试引入AI聊天机器人作为HR助手，但大多数产品仍停留在信息查询层面，即通过FAQ方式回答员工问题，却无法真正完成HR运营任务。例如，员工可以询问假期政策，但机器人却无法直接更新员工信息或执行入职流程。这种“只能回答、不能执行”的AI形态，使得HR团队仍然需要投入大量人工处理事务性工作。 Kinfolk的创始团队认为，当前HR系统面临的核心问题并不是信息获取效率，而是运营执行效率。从聊天机器人到Agentic AI Kinfolk由 Jeet Mukerji 与 Kim Hellbom 创立，公司定位为 AI Workforce Operations Platform（AI员工运营平台）。其核心理念是通过 Agentic AI（代理式AI），让系统不仅能够理解请求，还可以自动完成HR工作流程。与传统HR SaaS不同，Kinfolk并不要求员工进入新的系统界面，而是将AI代理直接嵌入企业已经广泛使用的协作工具，例如 Slack 和 Microsoft Teams。在这些平台中，员工只需像日常聊天一样提出需求，AI代理即可自动完成相关任务。例如，系统可以根据员工请求自动起草HR文档、更新HRIS系统中的员工记录、触发员工入职或转岗流程、处理离职手续，并在多个系统之间自动协调工作流程。这种方式减少了HR团队在不同系统之间手动操作和协调的时间，使HR运营逐渐从“人工处理”转向“自动执行”。 Kinfolk联合创始人兼CEO Jeet Mukerji 表示，许多HR团队长期被重复性的行政事务所困扰，被迫在复杂的工单系统和功能有限的聊天机器人之间做出选择，而Kinfolk希望打破这一循环，通过AI代理实现真正的运营自动化。 80%的员工请求可以自动处理 Kinfolk透露，目前其平台已经能够自动处理最多80%的 Tier 0–1 员工请求。这些请求通常包括员工政策咨询、假期信息查询、员工信息更新、入离职流程支持以及常见HR流程问题。通过自动化处理这些高频事务，公司估算HR团队每年可以释放约45天的工作时间，从而将更多精力投入到组织发展、员工体验和业务战略等更高价值的工作中。目前Kinfolk的客户包括 Deliveroo、Hudl、Intercom 与 RetailNext 等企业。公司表示，一些客户在使用Kinfolk后，已经显著减少甚至完全替代了原本用于内部支持的 Zendesk、ServiceNow 与 Jira 等工单系统。 ARR五倍增长背后的行业信号 Kinfolk披露，公司在 2025年实现了5倍的年度经常性收入（ARR）增长。虽然具体收入规模尚未公开，但这一增长速度反映出企业市场对AI驱动HR运营系统的需求正在快速上升。 AlbionVC 合伙人 Paul Lehair 在投资声明中表示，Kinfolk正在进入一个长期由传统软件主导但效率低下的市场。在他看来，Kinfolk的产品并不仅仅是一个新的HR工具，而更像是为HR团队增加了一名“高度自动化的数字员工”，能够承担大量运营工作，从而释放HR团队的战略价值。 HR科技正在进入“执行型系统”时代从更宏观的HR科技发展来看，Kinfolk所代表的产品路径正在推动行业发生重要变化。过去十多年，HR软件的主要作用是记录数据和管理流程，例如HRIS、ATS或薪酬系统等，这些系统更多被视为“System of Record（记录系统）”。随着 Agentic AI 的成熟，新一代HR平台开始承担执行运营任务的角色，即从“记录系统”向“执行系统（System of Execution）”转变。在这种模式下，HR系统不仅保存数据，还可以自动完成工作流程，并在多个企业系统之间协调执行任务。如果这一趋势持续发展，未来企业HR团队的角色也可能进一步变化。大量事务性工作将由AI系统承担，而HR专业人员则更多聚焦于组织能力建设、人才战略和员工体验等更具战略意义的领域。在这一背景下，类似Kinfolk这样的 AI Workforce Operations 平台，有可能成为下一代企业人力资源基础设施的重要组成部分。

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2026年03月06日
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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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负责任的AI（Responsible AI）在招聘中的分界线：从 Workday 到 Eightfold，企业该让算法走多远？ HRTech概述：全球近一半企业已在招聘中引入人工智能，用于职位描述撰写、简历筛选和候选人匹配。然而数据显示，约四成HR担心算法偏见与透明度问题。企业已经结束试点阶段，进入规模化应用阶段。成功关键不在工具数量，而在数据基础、岗位架构与治理规则。AI更适合承担高重复性任务，人类则保留判断、同理心与最终决策权。Responsible AI强调人机协作，让技术放大能力，而不是取代专业。更多请关注 HR Tech，为你带来全球最新 HR 科技资讯。过去三年，招聘领域经历了一次前所未有的技术跃迁。生成式 AI、大模型和自动化工具迅速进入人才获取流程，从职位描述生成、简历筛选，到技能识别与候选人匹配，越来越多企业发现，招聘不再只是“人对人”的工作，而正在变成“人机协作”的系统工程。效率的提升肉眼可见：同样规模的招聘团队，可以处理数倍于过去的申请量，初筛时间从数周压缩至数小时，数据洞察也更加结构化和量化。但当算法开始决定“谁被看到、谁被淘汰”时，问题的性质就发生了变化。招聘从来不仅仅是流程优化问题，它更关乎公平、合规与责任边界。当技术进入决策核心，企业真正需要思考的，已经不是“AI 能做什么”，而是“AI 应不应该做”。 Responsible AI 的讨论，正是在这样的背景下成为 HR 领域的新关键词。从实践来看，AI 已经成为招聘的基础设施，而非锦上添花的工具。许多企业的招聘流程中，JD 写作、关键词筛选、候选人排序和技能标签提取都已实现自动化，部分组织甚至利用模型从非结构化简历中推断隐性能力，并为面试官生成结构化问题清单。这些能力极大释放了 HR 的时间，使团队可以从事务型工作中抽身，投入到更有价值的沟通和判断中。从效率维度看，AI 的确是必选项。然而，风险也在同步放大。算法并非中立，它学习的是历史数据，而历史本身就可能带有偏见。如果过往录用人群集中于某些学校、性别或背景，模型极可能无意中复制甚至强化这种倾向。一旦问题存在，AI 的规模化能力反而会将偏差快速放大，形成系统性不公平。这也是为什么越来越多 HR 负责人开始意识到：招聘 AI 的挑战，并非技术成熟度，而是治理成熟度。一些头部厂商的实践，恰好为行业提供了两个极具代表性的对照案例。作为全球最大的人力资源系统厂商之一，Workday 近年来持续强化其 AI 能力，在招聘与人才管理中推出 Skills Cloud、自动匹配推荐和生成式 Copilot 等功能。这些工具的核心逻辑，并不是直接替代 HR 决策，而是提供“建议层”。系统可以基于海量数据推断技能相似度、识别内部人才流动机会、生成职位描述草稿，但最终的录用与晋升判断始终保留在人类手中。同时，Workday 强调模型可解释性与合规框架，在产品层面嵌入审计记录、权限管理和透明度机制，让企业清楚知道 AI 参与了哪一步、提供了什么依据。这种“增强型 AI”路径，本质上是在放大 HR 的判断力，而不是取代它。另一家快速崛起的 Talent Intelligence 厂商 Eightfold AI 则走得更激进一些。其平台强调通过深度学习构建人才画像，实现大规模自动匹配与推荐，并宣称可以减少人为偏见、提升多元化招聘效果。然而，在实际落地过程中，外界也对算法透明度与公平性提出过质疑，甚至出现过与合规相关的争议与诉讼讨论。这类事件为行业敲响了警钟：即便技术目标是“更公平”，如果缺乏清晰的解释机制与责任边界，仍然可能带来法律与品牌风险。算法并不会自动等于公正，治理永远先于能力。这两个案例共同揭示了一个现实：Responsible AI 的关键不在“多智能”，而在“有边界”。技术本身没有对错，真正决定风险高低的，是组织如何定义 AI 的角色。越来越多领先企业开始采用一种更务实的分工逻辑，将招聘任务拆解为三类。对于高重复、低判断风险的环节，例如简历去重、批量筛选和流程通知，AI 完全主导是合理的选择；对于技能分析、候选人推荐或面试评分参考等场景，AI 作为辅助工具提供洞察，但仍由人类做最终判断；而在最终录用决定、文化契合评估或敏感沟通等关键节点，则必须由人类负责，算法需要主动“退场”。这种“主导—辅助—退场”的分层模型，比追求全面自动化更符合现实，也更有助于建立信任。事实上，Responsible AI 的最大难点往往不在系统，而在组织文化。很多 HR 团队对 AI 的担忧并非来自技术本身，而是来自角色不确定性：是否会被替代？谁为结果负责？出了问题找谁？如果这些问题没有答案，再先进的工具也难以真正落地。因此，越来越多企业将重点放在 AI literacy 培训、流程标准化与治理机制建设上，让招聘经理理解 AI 能做什么、不能做什么，并在制度层面明确责任归属。只有当人类始终站在决策链条的终点，AI 才能被真正信任。回到招聘的本质，它从来不是简单的匹配游戏，而是一种高度情境化的人类判断。候选人的潜力、团队协作能力、价值观契合度，往往难以被完全量化。算法可以帮助我们更快看到信息，但无法替我们承担责任，也无法替我们建立信任。因此，Responsible AI 的终点，并不是“无人招聘”，而是让机器处理噪音，让人专注于真正重要的部分。当 HR 不再把时间花在翻简历和填表格，而是投入到候选人体验、组织设计与业务合作时，技术才算真正创造了价值。说到底，招聘的未来不是 AI 或人类二选一，而是更聪明的分工。算法负责速度，人类负责温度。只有当两者各司其职，Responsible AI 才不再是口号，而是可持续的竞争力。附录： Responsible AI in HR—推动HR工作中实践负责任AI的倡导者（简称RAIHR）—特此发起此倡议。我们呼吁所有的人力资源行业同仁一同参与，共同构建和推广RAIHR的理念，RAIHR框架包含六个关键方面：透明性、公平性、隐私性、安全性、道德性和持续性。我们倡议每一位HR专业人士在其企业内部积极主导RAIHR的实施，并鼓励HR科技产品的开发和使用都围绕这一框架展开，以实现真正的可持续发展！我们更相信RAIHR是所有参与者和倡导者的未来关键竞争优势。发起倡议的签名地址：https://www.hrtechchina.com/raihr *RAIHR 由HRTech的Next AI专家委员会倡导成立 Responsible AI in HR（RAIHR） Responsible AI in HR（RAIHR）是指在HR实践中的AI应用遵循高标准的道德和透明性原则，确保AI决策过程公开、可审查，并且对所有利益相关者公正无偏。这包括在招聘、员工发展、绩效管理等HR功能中，AI技术的使用既促进了工作效率，也增强了员工的工作体验和满意度。

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2026年02月02日
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2025年全球的HR Tech并购深度观察：资本重塑产业版图，平台化整合加速，Agentic AI与技能智能走向基础设施化在全球科技投资整体趋于理性的背景下，人力资源技术（HR Tech）却逆势走出一条截然不同的曲线。2025年，这一市场不仅没有降温，反而迎来了近年来最为密集的一轮并购高峰。根据 Drake Star 的统计数据，仅前三季度，全球HR Tech领域就已完成超过650起并购与投资交易，披露资金规模达到223亿美元。无论从交易数量还是资本体量来看，HR软件正在被视作“高续费、强现金流、抗周期”的企业基础设施型资产，成为私募股权基金与大型平台厂商争夺的核心标的。从全年走势看，本轮整合并非单点补强式的小规模收购，而是围绕三条清晰主线展开：私募资本主导的十亿美元级Mega Deal频现，Agentic AI从概念进入可执行阶段，学习与技能（Learning & Skills）赛道出现首次结构性洗牌。这三股力量叠加，使HR Tech行业从“多点创新”逐步转向“平台集中化与智能化执行”的新阶段。首先，私募资本成为2025年并购节奏的决定性力量。最具代表性的交易来自 Thoma Bravo，其以123亿美元将 Dayforce 私有化收购，成为全年规模最大的HR科技交易之一。与此同时，Paychex 以41亿美元收购 Paycor，进一步巩固北美中小企业薪资与HCM市场的领先地位。此类交易背后体现的是典型PE逻辑：收购成熟现金流资产，通过产品整合与成本协同实现利润提升，再通过二次并购或资本退出获得回报。这也意味着，缺乏规模优势与盈利能力的独立HR SaaS厂商，未来生存空间将愈发收窄，行业集中度持续提高几乎已成定局。在资本整合之外，技术路径的变化同样深刻。2025年，Agentic AI真正开始走出“演示文稿”和“营销话术”，进入实际产品落地阶段。与早期只提供分析洞察的生成式AI不同，Agentic AI强调直接完成任务执行，即系统不再只是告诉HR“该做什么”，而是自动“把事情做完”。在这一方向上，Workday 的动作最为激进，短时间内连续收购 Paradox、Sana 与 FlowiseAI，分别强化对话式招聘、AI学习中枢以及自定义Agent构建能力。其战略意图十分清晰：从传统的“记录系统（System of Record）”转型为“执行系统（System of Action）”。未来的招聘安排、学习推荐、薪酬分析乃至合规检查，都可能由AI自动完成，HR角色逐步从执行者转向监督者与决策者。与AI并行推进的，是学习与技能赛道的重组升级。长期以来，企业学习系统往往被视为边缘模块，难以直接与业务结果挂钩，但2025年情况出现明显变化。Coursera 与 Udemy 宣布合并，形成估值约25亿美元、拥有1.91亿注册学习者与超过15亿美元年收入的超级学习平台，这一交易被视为学习科技领域里程碑式事件。与此同时，Lightcast 通过多起收购强化技能与劳动力数据能力，ETU与Realizeit合并成立Skillwell，将沉浸式训练与自适应学习结合。行业共识逐渐形成：学习不再是课程堆叠，而是技能数据驱动的能力基础设施，招聘、内部流动与绩效管理都将围绕“技能智能（Skills Intelligence）”展开。招聘科技同样进入整合加速期。SAP 收购 SmartRecruiters 补齐SuccessFactors在ATS方面的短板；Zoom 收购 BrightHire，将视频面试与智能分析深度结合；iCIMS 收购 Apli 强化一线用工自动化能力；Findem 收购 Getro 推出AI自动搜寻候选人的智能职位发布模式。可以看到，聊天机器人、筛选工具、面试分析等单点产品正快速被整合进大型平台，传统ATS逐步演变为集自动化、数据智能与关系网络于一体的人才运营中枢。此外，员工体验与福祉领域也出现PE推动的“roll-up”整合趋势。LumApps 与 Beekeeper 合并打造覆盖办公室与一线员工的统一员工门户，估值超过10亿美元；meQuilibrium 与 RippleWorx 合并，形成心理健康与绩效分析结合的平台化方案。员工体验产品开始从“工具”升级为“综合服务层”。综合来看，2025年的HR Tech并购潮揭示出三个长期结构性变化：其一，行业集中度显著提升，寡头平台逐渐成型；其二，AI能力从辅助分析走向自动执行，Agentic成为新竞争核心；其三，技能数据成为底层基础设施，学习、招聘与绩效体系开始深度融合。对于企业买方而言，平台整合有助于简化技术栈、提升效率，但也带来供应商路线变化与议价能力下降的风险；对于创业厂商而言，要么建立清晰差异化价值，要么成为并购标的，否则极易被边缘化。可以预见，2026年这一趋势仍将延续。随着更多Agentic产品上线与私募资金持续入场，HR Tech的竞争焦点将不再是谁的功能最多，而是谁真正能够替企业“完成工作”。当系统能够自动执行招聘、培训与组织决策时，人力资源管理的形态也将随之被重新定义。

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2026年01月31日
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AI重塑工作？你可能想错了——来自《2026年全球技能趋势报告》的4个惊人真相 HRTech概述：AI 正重新定义组织的学习方式、工作方式与竞争方式。报告指出，AI 流利度已经成为团队新的数字素养，不再是工具培训，而是理解 AI 的应用场景、风险边界、伦理规则以及每日使用习惯。报告强调，推动 AI 规模化的核心不是技术，而是领导力与组织文化。透明沟通、授权式管理和心理安全，是员工愿意尝试、迭代、信任 AI 的关键。视频解读访问视频号：#HRTech 更多请关注 HR Tech，为你带来全球最新 HR 科技资讯。关于人工智能（AI）将如何改变我们的工作，你是否也感到既兴奋又焦虑？我们每天都被各种关于AI工具和技术的新闻轰炸，但真正的变革远不止于此。许多公司和个人都专注于“学习使用AI”，却忽略了更深层次的转变。这些观点将帮助我们理解，在AI时代取得成功的关键，并非仅仅掌握一项新技术，而是关乎思维模式、学习方式、领导力乃至整个组织文化的重塑。 1. AI素养：它不是一项技术，而是一种新的工作操作系统大多数组织错误地将“掌握AI技能”等同于学习如何操作某个工具或软件。然而，报告指出，真正的挑战在于重塑企业文化——鼓励员工去试验、探索，并将AI自然地融入日常工作流程中。这引出了一个核心概念：“AI素养”（AI fluency）。它不是一项待办清单上的技术任务，而是一种全新的工作“操作系统”。真正的AI素养意味着深入理解AI的能力、风险和道德问题，并养成每天使用它的习惯。至关重要的是，AI素养还需要培养判断力、好奇心、灵活性和风险承受能力等适应性技能。它要求我们不仅知道如何使用AI，更要知道何时该依赖它，何时该质疑它。这种转变并非纸上谈兵，员工们已经以惊人的速度在积极拥抱它。数据显示，对Microsoft Copilot和GitHub Copilot等工具的学习使用量出现了爆炸性增长，年同比增长率分别高达 +3,400% 和 +13,534%。这个观点之所以重要，是因为它将焦点从被动学习工具转移到了主动重塑工作方式和思维模式上——这是一种更深刻、更持久的变革。 2. 忘记培训课吧：最好的AI学习发生在工作中一个普遍的迷思是：学习只发生在培训室或在线课程中。然而，报告强调，技能只有在实际工作中被应用、调整和改进时，才能被真正掌握。这种模式被称为“在工作流中学习”（learning in the flow of work）。这一观点得到了研究的有力支持。卡内基梅隆大学的数据显示，通过实践和即时反馈学习的学生，其学习效率是仅通过听讲学习的学生的3倍。这意味着，为员工创造一个可以安全试验、应用AI并获得反馈的环境，远比单纯提供课程重要得多。 “能够蓬勃发展的组织，将是那些建立了沉浸式环境，让员工能够掌握AI素养，并建立了技术放大独特人类能力文化的公司。” —— Hugo Sarrazin, CEO of Udemy 这种学习方式之所以关键，因为它极大地减少了“学”与“用”之间的摩擦，使技能培养与创造实际业务价值直接挂钩，从而同时加速了个人和组织的成长。 3. 真正的瓶颈不是技术，而是人：领导力、道德与信任 AI转型成功与否，其决定性因素往往不是技术本身，而是“人的因素”。报告中一句极具冲击力的话点明了真相：“AI焦虑既是颠覆性技术的症状，也是领导力失败的症状。” 数据显示，领导层的准备严重不足：只有 48% 的员工认为他们的领导者已经为AI时代做好了准备。成功的领导者不能仅仅是技术的推行者，他们更需要成为信任的建立者、文化的塑造者和道德的守护者。他们必须赋予员工自主权（agency），让他们有信心去探索和塑造AI的应用方式，并为AI的使用制定清晰的道德准则。这意味着他们需要就AI带来的影响进行坦诚沟通，并为员工和领导者创造安全的空间，让他们可以承认自己的未知……并在共同学习（和从失败中前进）的过程中安全地挑战既有假设。 “未来的竞争格局不由谁拥有最好的AI来定义，而是由谁拥有最能推动变革并赋能员工有效使用AI的领导者来定义。” —— Stephen Bailey, CEO and Co-Founder of ExecOnline 技术可以被复制，但一个充满信任、安全感和道德感的组织文化，才是最难被模仿的核心竞争力。 4. AI不是终点线，而是适应未来的训练场这是本文最具前瞻性的观点：将AI转型本身视为最终目标，是一个巨大的战略失误。AI只是未来众多颠覆性变革中的一次，它更像是一个“训练场”，而不是“终点线”。真正的竞争优势，在于建立一种“永久的适应能力”（permanent adaptability）。这就需要我们大力培养那些保质期超越任何特定技术的“适应性技能”（adaptive skills），例如批判性思维、决策能力、情绪恢复力和沟通能力。这些技能是应对未来一切不确定性的基石。数据的增长也印证了这一点：决策能力的学习需求增长了 +38%，而批判性思维则增长了 +37%。麦肯锡的研究进一步强化了这一观点：高度适应和有韧性的员工，其创新能力要高出 3.8倍。因此，AI转型本身就是一个完美的、高风险的训练场。它所带来的挑战——模糊性、对道德判断的需求、对新思维方式的渴求——恰恰迫使我们建立起那种永久的适应能力，这种能力将在AI变得司空见惯之后，长久地确保我们的价值。在持续变革中重塑未来 AI时代的真正挑战不在于技术本身，而在于如何建立一个以人为本、由AI赋能、并能不断学习和适应的组织。领导力、员工自主性和适应性技能，将共同构成未来成功的基石。 AI正在重塑我们的工作，与其问“我们该如何使用AI？”，或许更重要的问题是：“我们希望成为一个怎样的组织，我们的员工作为人类又该如何成长？”

Agentic AI
2025年11月28日

Agentic AI

AI转型时代的HR角色：从人力资源到首席AI赋能官 HRTech推荐：《HR’s Role in AI Transformation》（点击下载）报告指出，人工智能带来的不仅是技术变革，更是以人为核心的管理革命。AI能够帮助企业简化流程、提升生产力、释放时间，使员工专注于更具创造性和战略性的工作。 AI转型不是单纯的技术问题，而是“人”的变革。HR 在其中扮演“首席AI赋能官（Chief AI Enablement Officer）”的角色。报告提出了一个“三步战略”：第一，重塑AI驱动的HR职能，包括强化数据与技术基础、建立AI治理模式、实施AI控制塔并设计未来HR岗位；第二，在HR及全组织范围内推动AI应用，重点是技能重塑与提升，构建AI赋能框架，推动员工在Know AI、Use AI、Build AI与Lead with AI四个层面成长；第三，转型劳动力，涵盖变革管理、工作设计、人与AI代理协作、以及文化引领。特别强调AI代理将成为劳动力新成员，人类与AI的组合将决定未来组织的竞争力。引言：AI转型是一场人类与组织的双重革命过去几十年里，技术革新不断改变企业运营的方式，但人工智能的兴起无疑是迄今为止最具颠覆性的力量。它不仅仅是一场技术浪潮，更是一次深刻的“人”的变革。人工智能的发展使组织在效率、洞察力和业务增长方面迎来了前所未有的机遇，但同时也带来了治理、文化和技能方面的巨大挑战。正是在这种背景下，HR被赋予了前所未有的使命——不仅是人才管理的执行者，更要成为AI转型的推动者和引领者。本报告由ServiceNow及其合作专家撰写，提出了一份面向HR领导者的行动手册，强调CHRO应成为“首席AI赋能官”，通过三步战略，将AI真正嵌入组织运行的血液之中。为什么HR在AI转型中处于核心地位人工智能带来的变化远远超过了效率层面的改进。它让企业重新思考工作的设计方式、人才的定义以及组织的整体结构。报告提出，“AI是一场人文复兴”，这意味着AI的最大价值在于释放人类的潜能，让员工摆脱低价值的事务性任务，把时间和精力集中在创造力、战略思维和创新活动上。数据印证了这一趋势。根据ServiceNow的《AI成熟度指数2025》，82%的企业计划在未来一年增加AI投资。世界经济论坛的《未来就业报告》显示，86%的雇主认为到2030年AI和信息处理技术将会深刻改变业务模式。而Accenture的调查发现，64%的员工已经意识到AI将改变他们的工作内容，需要新的技能或进行显著的再培训。然而，McKinsey的调研也指出，只有1%的高管认为他们的生成式AI落地已达到成熟水平。这一矛盾说明，虽然AI投资与应用的热度极高，但企业在治理、应用深度和人才适配上依旧存在明显差距。在这样的背景下，HR的任务不仅是配合技术部门落地工具，而是要将AI转型与人力战略绑定起来。正如报告所强调的，“企业战略始于人才战略”，如果HR不能主动推动AI赋能，那么企业的AI转型必然流于表面。三步战略：HR引领AI转型的完整路线图第一部分：重塑AI驱动的HR职能 AI要在HR中真正落地，首先必须打下坚实的技术与数据基础。报告强调，HR必须与IT形成紧密的战略合作关系，而不是过去的单向依赖。两者需要共同决定数据架构、技术平台和AI伙伴的选择，从而保证数据集中、质量可控，避免出现信息孤岛。只有这样，AI应用才能覆盖全员，形成统一体验，而不是分散在多个工具中导致混乱。在此基础上，企业应建立HR专属的AI治理模式。ServiceNow提出“AI工厂”的概念，即通过结构化流程，将AI的创意收集、评估、优先级排序、开发与治理整合在一个可重复、可扩展的框架中。这种模式既能保障创新速度，又能确保伦理、合规和业务价值的平衡。例如，ServiceNow的AI控制塔就是一个典型案例，它能够实时监测AI模型的表现、数据质量和合规性，帮助HR领导者清晰掌握AI在组织内的使用情况，避免出现偏差或风险。更重要的是，AI不仅改变了HR的工具箱，还将深刻改变HR岗位本身。未来的HR将不再只是处理招聘、绩效和培训，而是要承担更多“产品思维”和战略角色。新兴岗位包括AI编排设计师，负责规划AI代理与业务流程的融合；员工体验设计师，专注于优化AI驱动下的员工旅程；AI伦理官，确保AI使用与企业价值观一致；人才战略师，利用预测分析塑造长期的人才布局。这些角色的出现，意味着HR正在从事务执行者转向企业未来的战略设计者。第二部分：推动AI赋能，重塑技能与学习生态报告的第二步战略强调，AI赋能不仅发生在HR职能内部，更要扩展到整个组织。HR的责任是帮助所有员工掌握新技能，并通过合理的框架推动全员适应AI时代的工作方式。世界经济论坛指出，到2030年，全球劳动力中约有59%的人需要进行技能重塑或升级，其中11%可能无法获得相应机会。这是一个极大的挑战。ServiceNow的研究同样表明，几乎所有岗位都将不同程度地经历任务的自动化或增强。因此，HR需要以战略性的方式推动再培训和技能升级，把员工从事务性任务中解放出来，让他们专注于创造价值。未来的关键技能既包括技术能力，也包括人类核心能力。在技术层面，AI、大数据、网络安全和数字素养将持续增长。在人类核心方面，创造性思维、韧性、灵活性、领导力和好奇心同样重要。报告指出，单一的技能组合已不足以支撑未来，真正的竞争力在于技术与人类技能的结合。为此，ServiceNow提出了“Know-Use-Build-Lead”的AI赋能框架。所有员工都需要具备AI的基础知识，理解提示工程和数据隐私等基本原则（Know）。大多数员工需要掌握如何使用AI工具完成工作（Use）。技术人员则需要具备构建AI解决方案的能力（Build）。而管理者必须学会如何引导团队与AI共事，推动采用和文化转型（Lead）。这种层级化的框架确保不同层次的员工都能找到清晰的学习目标。此外，AI热力图是一个非常直观的工具，帮助企业识别岗位中最适合AI接管的任务。例如在HR共享服务岗位，AI能够处理知识库维护、案例管理和供应商对接等事务，从而节省员工约28%的时间。这些节省下来的时间被重新分配到人才发展和战略项目中，形成了“效率—学习—价值提升”的正向循环。 ServiceNow还推出了ServiceNow University，以AI驱动的学习体验取代传统的静态培训模式。它通过预测和个性化推荐，提供从入职到深度进阶的学习路径，使员工在工作中就能完成技能提升。这种模式意味着学习将不再是周期性任务，而是与工作高度融合的持续过程。第三部分：转型劳动力，构建人机协同的新团队 AI的普及最终会改变劳动力的定义。报告提出，AI代理（Agentic AI）不再只是工具，而是将成为组织中的“虚拟员工”。这意味着HR必须考虑如何为AI代理“入职”，如何培训它们、如何评估绩效，甚至如何与人类员工共同组成混合团队。未来的组织将由人类与AI共同构成，HR的角色是设计并治理这种新型劳动力结构。劳动力转型的关键在于三方面。第一是变革管理。许多员工对AI存有焦虑，担心被替代。HR必须通过沟通、培训和文化建设，确保员工理解AI是赋能工具而非竞争对手。第二是工作设计。企业需要明确哪些岗位和任务由AI承担，哪些仍需人类独有的判断、创造力和同理心。第三是文化引领。AI的真正成功取决于信任，当领导者投资于员工的学习和成长时，会传递一个重要信号：员工属于企业的未来。报告特别强调，组织必须选择是用AI来替代人以削减成本，还是通过AI增强人类潜能。如果选择后者，就能打造更有韧性和创造力的团队，并形成长期竞争优势。 AI在实践中的应用价值为了证明上述战略的可行性，报告提供了多个案例。在ServiceNow内部，AI已经帮助HR共享服务部门实现生产力翻倍。一名HR支持员工的数量从412人提升到881人，同时不以裁员为目标，而是通过再培训把释放出来的时间投入到人才发展与战略工作中。在AstraZeneca，AI平台帮助替代了实验室日常的手工流程，例如试管登记与存储，每年节省超过6万小时。这些时间被重新用于药物研发，从而加速了寻找罕见疾病治疗方案的进程。 BT集团的案例展示了AI在客户体验中的威力。通过ServiceNow平台，BT将客户服务的响应时间从4.7小时缩短到1分钟，任务自动化率提升80%。同时，AI还能预测并防止网络故障，帮助客户服务人员减少55%的文书时间。这些案例表明，AI的价值不仅在于效率，更在于通过再分配时间和资源，实现业务增长和员工发展的双重目标。未来趋势与大赌注报告最后提出了未来几年的重点方向。首先是Agentic AI。AI代理将成为劳动力规划的重要组成部分，独立完成任务并大规模运作，而人类则专注于需要创造力和复杂判断的工作。其次是以技能为核心的组织模式。AI工具可以帮助企业绘制员工技能地图，识别差距并推荐培训。这样，组织能够更敏捷地适应变化，并把AI释放的能力重新分配到关键领域。第三是“学习即工作”。未来的学习将不再依赖周期性的培训，而是融入日常工作流程。员工在完成任务的同时，不断获得新知识和技能，保持岗位的长期适应性。此外，治理和信任将成为AI成功的基石。Accenture的调研显示，77%的高管认为，只有在信任和治理的基础上，AI才能真正释放潜力。结论：HR是AI时代的变革引领者《HR’s Role in AI Transformation》（点击下载）清晰地指出，HR在AI时代的使命远超传统职责。CHRO需要承担起“首席AI赋能官”的角色，推动AI的合规治理、技能重塑与文化转型，确保技术与人才的深度融合。AI的最终价值不是取代，而是增强，当人类的创造力与AI的效率结合，企业将迎来真正的人文复兴。对企业而言，这意味着不能仅仅把AI视作提升成本效率的工具，而要把它看作战略资产，积极管理、合理分配，并通过文化和学习机制把员工纳入转型之中。只有这样，AI才能既推动业务增长，也成就更加有意义和有韧性的职场。

Agentic AI
2025年09月08日
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【财报】科锐国际2025年上半年营收70.75亿元，同比大增27.67% 科锐国际（300662）发布2025年上半年业绩：营业收入70.75亿元，同比增长27.67%；归母净利润1.27亿元，同比增长46.96%；扣非归母净利润0.96亿元，同比增长50.08%。分业务看，灵活用工收入67.36亿元，同比增长29.31%，继续作为核心驱动力；中高端人才访寻与RPO合计实现恢复性增长；技术服务收入同比增长48.23%，受益于“禾蛙”产业互联平台与CRE、Match System等AI引擎带来的匹配效率提升。分区域看，中国大陆收入58.60亿元，同比增长33.62%；中国香港及海外收入12.15亿元，同比增长5.10%，实现由负转正。北京，2025年8月28日 —— 北京科锐国际人力资源股份有限公司（深交所代码：300662）今日发布2025年半年度财务报告，揭示公司核心财务表现：营业收入达到人民币70.75亿元，同比增长 27.67%；归属于母公司股东的净利润 1.27亿元，同比增长 46.96%；扣非后净利润 0.96亿元，同比增长 50.08%。另外科锐国际2025年4月调整管理层，高勇在继续担任董事长的同时兼任总经理，接替卸任总经理的李跃章。业务板块表现灵活用工继续担当核心增长引擎，上半年实现收入 67.36亿元，同比增长 29.31%，在总营收中占据九成以上份额。随着灵活用工市场需求扩大，公司在稳定交付、规模效应和政策利好的支持下保持了高速增长。同时，中高端人才访寻及RPO业务恢复增长，体现了企业招聘需求的逐步释放。技术服务收入表现尤为突出，上半年达到 6.5亿元，同比大幅增长 48.23%，主要受益于“禾蛙”产业互联平台与AI引擎（CRE、Match System）的深度应用和规模化落地。区域市场表现中国大陆业务继续稳健扩张，上半年收入 58.60亿元，同比增长 33.62%，是整体业绩提升的关键驱动力。值得关注的是，中国香港及海外业务实现收入 12.15亿元，同比增长 5.10%，相比去年同期的负增长已显著改善，显示出公司国际化布局的复苏迹象。 AI与技术投入财报显示，公司在2025年上半年持续推进 “AI-First”战略，研发投入总计 0.65亿元。其中36%用于内部信息化建设，64%用于数字化产品升级。技术层面，公司迭代发布了 CRE 0.5、1.0、1.1 模型及 Match System 2.1，并引入 Refine-Thought（RT）推理框架，在行业标准 PJBenchmark 测评中实现了 60%的性能提升。此外，公司还启动了基于图神经网络（GNN）的 CRN（Career International Relation Network）模型研发，并已进入 Agent（智能体）落地阶段，标志着AI能力正加速从研发走向应用场景化。财务与现金流公司上半年经营性现金流为 -1.93亿元，同比有所下降，主要原因在于灵活用工业务的“先行垫资+结算周期”模式。为确保业务拓展与研发资金，公司董事会决定不进行半年度分红、不送股、不转增，维持稳健的资本分配策略。 HRTech观察：科锐国际2025年上半年财报呈现出几个突出的看点：营收与利润双高增长 —— 收入规模首次突破70亿元，净利润增速（+46.96%）显著快于营收，显示出经营杠杆效应正在释放。业务与区域结构优化 —— 灵活用工保持稳定支撑，技术服务成为新的增长引擎；大陆市场继续高增，海外市场由负转正，为未来国际化战略提供支撑。 AI战略落地成效明显 —— CRE/Match System的迭代与智能体落地，体现公司在人岗匹配、招聘效率提升方面的核心竞争力。现金流压力与资本分配 —— 经营性现金流仍为负，反映出业务模式的资金周转压力。但公司通过不分红的方式保留更多资金投向研发和扩张，展现出对长期发展的战略定力。总体而言，这份财报不仅体现了科锐国际在“基本盘”上的稳健增长，更展示出其在AI驱动的人力资源科技化转型上的持续进展。在“稳就业”和“新质生产力”的政策环境下，科锐国际正在逐步从传统人力资源服务商，转型为具备技术与平台化优势的综合型人才解决方案提供商。

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2025年08月29日
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深度观察 | AI重构HR的未来蓝图：战略编排才是核心战场--解读Deloitte《HR Reimagined: Agentic AI for HR》 HRTech隆重推荐！在AI加速重塑企业运作方式的今天，人力资源领域也正经历着一场深刻变革。2025年夏季，Deloitte 发布了最新研究报告《HR Reimagined: Agentic AI for HR》，由资深人力资本与AI转型顾问 Greg Vert 和 Kyle Forrest 联合撰写。报告围绕“Agentic AI”（智能体AI）这一新一代技术，系统探讨了AI如何在HR全价值链中发挥作用——从战略规划、治理体系，到能力建设与技术架构，并通过16项HR核心能力与67个具体活动的分析，描绘了从AI辅助（Assisted）到增强（Augmented）再到AI驱动（AI-Powered）的成熟路径。本文将结合报告核心内容与行业背景，带来一份深入的中文解读，帮助HR领导者与业务决策者理解AI在HR中的落地价值、潜在风险及战略编排方法。非常值得推荐阅读！！如果需要PDF 可以添加客服或者邮件获取德勤报告人工智能的快速发展，正在让HR领域面临一次前所未有的变革。从招聘到员工体验，从绩效管理到流程优化，AI的触角已经伸入几乎所有HR职能。Deloitte 在《HR Reimagined: Agentic AI for HR》中，描绘了一幅未来蓝图——AI不再只是工具，而是HR战略执行的核心力量。本文将结合报告要点，带来一份面向HR领导者的深度解读。 1. AI在HR的三种形态：从辅助到驱动报告指出，AI在HR的应用大致分为三个阶段：辅助型（Assisted）：AI为人类提供支持，如自动生成职位描述、初步整理数据等。增强型（Augmented）：人类与AI交替协作，AI能处理部分复杂任务，如候选人筛选、知识库更新、调查分析。驱动型（AI-Powered）：AI主导流程执行，人类负责监督与优化，例如自动完成员工咨询、生成分析报告、触发跨部门流程。解读：企业应先明确自身在这三个阶段中的位置，然后规划向更高阶段的演进路径，而不是盲目堆砌工具。 2. Agentic AI：HR的“虚拟同事” 传统AI往往是功能插件，作用单一。而Agentic AI的特征在于：理解上下文、规划多步骤任务、调用不同系统完成工作，并能根据反馈优化执行。这类AI更像是一名“虚拟同事”，能够独立完成从信号识别到结果交付的全流程。解读：这要求HR团队具备“管理AI”的能力——为AI设定任务边界、明确流程接口、评估其工作成效，而不是只当它是一个按钮或查询工具。 3. 角色重塑：从事务处理到战略赋能 AI的引入会让HR的时间分配发生显著变化： HR业务伙伴（HRBP）：从有限服务部分业务单元，转向为全体管理者提供战略性人才辅导。卓越中心（COE）：从数据收集整理转向实时洞察与预测，参与前置决策。 HR运营（HR Ops）：80%以上的日常事务由AI执行，团队重心转向员工体验和流程改进。解读：HR的绩效评估指标也应随之调整，从“完成多少任务”转向“业务贡献度”和“战略影响力”。 4. 高价值落地场景报告给出了一些能快速显现成效的Agentic AI应用：入职流程：多个AI协作完成任务分配、福利登记、培训安排，跨平台无缝衔接。请假与返岗管理：AI提前识别返岗事件，触发跨部门流程，并根据反馈优化体验。人才保留：AI实时分析流失风险并推送定制化留才方案，直接触发奖励或调配。解读：这些场景有三个共性——跨系统、闭环执行、可持续优化，非常适合做为企业的AI试点项目。 5. 碎片化风险与战略编排如果不同部门各自引入AI工具，很容易造成“67个AI源”的割裂局面：数据孤岛、体验不一致、治理困难。报告提出五个关键步骤来避免碎片化：规划：目标与业务战略、员工需求一致；治理：覆盖伦理、数据安全、信任机制；能力建设：集中AI专业能力，设立卓越中心；编排：工具互通并嵌入核心流程，而非外挂；衡量：效率、体验、公平性与成果并重。解读：这本质上是“企业级AI治理”的HR版本，需要跨部门协作才能真正落地。 6. 技术趋势：多智能体系统（MAS）未来12-18个月，用户与HR系统的交互将从传统API调用，逐步转向多智能体系统（MAS）——多个AI可以相互协作、与人类互动、跨平台执行复杂任务。例如，招聘AI可以直接与培训AI、薪酬AI协作，实现从录用到入职培训到福利登记的自动化闭环。解读：这意味着企业未来的AI生态将是“团队作战”而非“单兵作战”，需要提前规划架构与数据接口。结语：AI价值取决于编排能力 AI进入HR是不可逆趋势，但它的价值并不会自动释放。真正的竞争力来自于战略性编排与持续优化——让AI不只是辅助工具，而是组织能力的一部分。对于想在未来人才竞争中保持领先的HR团队来说，现在正是重新设计角色、流程与能力结构的关键窗口期。报告来源：Deloitte《HR Reimagined: Agentic AI for HR》作者：Greg Vert 与 Kyle Forrest

Agentic AI
2025年08月18日
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【印度】HRTech公司Darwinbox再获4000万美元投资，加速北美扩张与AI创新布局 HRTech概述：来自印度的HRTech平台Darwinbox获Teachers’ Venture Growth（加拿大安大略省教师退休金计划）4000万美元投资，加速北美市场扩张与Agentic AI创新。D此次融资继2025年3月1.4亿美元融资后，投资方阵容包括KKR、Partners Group、微软、Salesforce等。全球HR科技最新资讯请关注HRTechChina。2025年8月14日印度海得拉巴及美国旧金山HRTech消息——全球增长最快的AI驱动人力资本管理（HCM）平台Darwinbox宣布，已获得来自加拿大安大略省教师退休金计划（Ontario Teachers’ Pension Plan）旗下晚期风险与成长投资部门Teachers’ Venture Growth（TVG）的4000万美元投资。此次合作将助力Darwinbox加速全球扩张，特别是在北美市场的业务增长，同时进一步推进“AI优先”战略和Agentic AI创新。公司计划率先在HCM平台中支持Model Context Protocol（MCP），实现AI代理与Darwinbox系统的安全交互，为全球企业提供新一代智能化HR解决方案。 Darwinbox自进入北美市场以来已实现三倍年度增长，客户包括EXL、Virtusa、Orion Innovation、Ephicacy、Apollo.io、妮维雅（Nivea）、WeWork、Zara、星巴克和阿迪达斯等知名企业。目前，Darwinbox为全球130个国家超过1000家企业、400多万名员工提供服务。这笔投资是在2025年3月由Partners Group与KKR领投的1.4亿美元融资之后追加的。TVG通过一次性和二级市场交易取得Darwinbox股份。TVG在帮助高成长科技企业实现国际市场扩张方面拥有丰富经验，将借助其全球网络和本地化团队，支持Darwinbox的长期增长。现有投资方还包括KKR、Partners Group、微软（Microsoft）、Salesforce、Peak XV、Lightspeed和TCV。 TVG印度区董事Darius Vakil表示：“我们很高兴与这支卓越的团队合作，他们将Darwinbox打造并发展成领先的HR科技企业。凭借灵活可定制、AI驱动的全栈产品，以及以客户为中心的核心理念，公司持续在全球大型企业中实现快速采纳。我们期待通过我们的全球资源与经验，助力Darwinbox的未来发展。” Darwinbox联合创始人Jayant Paleti则指出：“我们非常高兴欢迎TVG加入下一阶段的扩张之路。正确打造的HR科技能够为企业释放巨大价值，但传统HCM供应商仍未实现这种飞跃。Darwinbox的使命是改变这一现状——以全球化设计、AI为核心、并始终聚焦客户成果，建设下一代HCM公司。” Darwinbox在产品能力与市场认可度上表现亮眼。Gartner和Forrester均高度评价其功能深度、卓越用户体验与AI创新速度。Darwinbox是Gartner云HCM魔力象限中最年轻的入选厂商，并连续四年在Gartner® Peer Insights™《客户之声》报告中被评为客户之选，评分显著高于竞争对手。目前，公司正积极扩大在美国、东南亚及中东和北非（MENA）等地区的业务版图，以推动“未来工作”愿景的落地。此次交易中，Avendus Capital担任Darwinbox的财务顾问与投资银行。关于Teachers’ Venture Growth（TVG）Teachers’ Venture Growth专注于全球范围内的晚期风险投资和成长型股权投资，聚焦具备前沿技术与全球扩张潜力的企业。该团队与拥有远大使命的创始人合作，帮助其拓展产品线、加速地域扩张并在市场中建立领导地位。TVG注重长期价值创造，并通过其在欧洲、北美和亚洲的直接布局，兼顾全球视野与本地执行力。 TVG隶属于安大略省教师退休金计划（Ontario Teachers’ Pension Plan Board，简称Ontario Teachers’），后者是一家全球投资机构，截至2025年6月30日净资产为2696亿加元。Ontario Teachers’为34.3万名在职及退休会员提供完全基金化的固定收益养老金计划，其投资组合涵盖多元资产类别。关于Darwinbox成立于2015年的Darwinbox，是全球领先的HR科技公司，通过云端HCM软件为企业提供涵盖整个员工生命周期的人才管理解决方案。平台依托新一代员工体验设计与AI驱动技术，助力企业提升人力资源管理效率与战略价值。目前，Darwinbox获得包括KKR、Partners Group、TCV、微软、Salesforce Ventures、Peak XV、Lightspeed、Endiya Partners等在内的全球顶级投资机构支持。

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2025年08月15日
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AI不是“理解”人类，而是“预测人类”：前Google人力资源副总裁Laszlo Bock谈职场的下一个十年挑战在一场广受关注的主题演讲中，前Google人力资源副总裁Laszlo Bock分享了他对“AI如何重塑未来工作形态”的深度洞察。这不仅是一场关于技术的讲座，更是一份面向HR群体的战略警告和实践指南。非常值得推荐给大家！他的核心论点可以归结为三点：AI并不真正“理解”语言，它只是预测下一句话最可能出现什么词；AI将迅速改变职场结构，尤其是初级岗位和事务性工作的消失；HR若不掌握数据能力和实验逻辑，将失去为员工发声和引导组织转型的机会。人类直觉无法判断AI边界：它看世界是“token”，不是意义 Laszlo用一个看似简单但极具颠覆性的观点开场：AI不是在“思考”，而是在“预测”。他指出，大型语言模型（LLMs）是通过将语言拆解成“token”（语言单位）进行训练的。这些模型并不具备语义理解能力，而是基于庞大的语料库，预测下一个最有可能的token。比如，当你问AI“生成一个1到100之间的随机数”，你可能经常得到“42”这个答案。这并不是因为42有任何数学意义，而是因为它在互联网上出现频率高——尤其是在大量关于《银河系漫游指南》的内容中。这种基于“频率预测”而非“逻辑理解”的模式导致AI具备一种“锯齿状的能力边界”——即它在某些任务上表现卓越，但在看似相似的任务上却经常出错。例如，它可以写出流畅的商业邮件，但无法准确区分事实与虚构；它可以写诗，但很难遵守准确的格式要求；它可以下棋，却经常做出输局的决策。正因为如此，我们人类在评估AI能否胜任某项任务时，往往会被自己的“直觉”误导。 AI提升了工作绩效平均值，但并不意味着每个人都会受益 Laszlo引用了BCG与哈佛商学院的联合研究，展示AI对员工绩效的实质影响。在这项研究中，团队设计了18种与真实工作情境接近的任务，从数据分析到创意思维，从说服性表达到战略建议。结果发现，当员工使用AI工具协助完成任务时，整体绩效水平显著提升，原本员工间28%的能力差距被缩小至5%。这意味着，未来的职场中，“差距”会被压缩，“平均”成为常态。听起来似乎是件好事，但Laszlo却抛出一个值得HR深思的问题：如果每个人都变得“高效”，组织会如何反应？是减少工时？提高薪酬？还是干脆将“平均线”当作新标准，进一步压缩人力成本？这并非杞人忧天。历史经验告诉我们，技术进步往往首先带来“效率红利”，但最终这些红利会在某些层级被资本所吸收，而不是自动回流到员工手中。职场结构正在重构：五类岗位首当其冲在对未来工作的预判中，Laszlo明确指出了五类岗位或将迅速减少，甚至消失。首先是离岸外包型工作。随着AI在数据处理、文档生成等任务中的普及，企业将更倾向于直接部署AI模型，而非将工作转包给人力成本较低的国家。其次是初级岗位，尤其是在咨询、银行、律师事务所等以“精英路径”著称的行业。大量初级岗位的主要任务是处理数据、制作PPT、整理分析报告，这些恰恰是AI擅长的内容。第三类是事务性小时工，例如快餐店点单员、呼叫中心客服等。这些岗位过去被认为是“不可被机器取代”的人机交互工作，如今正被AI语音助手、聊天机器人、自动点餐系统等迅速替代。第四，组织将逐渐发现一个更棘手的问题：中层管理人才短缺。Laszlo预测，未来4至7年内，具备协调能力、能带团队、能处理人际复杂问题的管理者将变得极为稀缺，因为AI可以替代事务执行，但无法承担信任建立、冲突调和、判断取舍等高度人性化的职责。最后，是那些“以为安全”的专业性岗位，例如金融分析师、法律助理、初级产品经理等。如果其主要职责是信息归纳与逻辑输出，同样处于AI威胁之下。 HR需重新定位：别再做“感觉派”，而要成为“实验派” Laszlo在演讲中特别点名了HR行业的一个致命短板：很多政策和项目的设计并没有建立在实证基础之上，而是靠“经验”与“感觉”。他列举了一些广泛存在的误区，例如：提高员工内推奖金，并没有显著提升推荐量；健康激励项目（如健身补贴）往往吸引的本来就是健康人；看重名校背景的招聘标准，与员工实际绩效无关，甚至有时是负相关；培训项目6个月后的绩效反而下降；要求员工返岗的政策，降低了满意度，但并未提升生产力。这些都说明，缺乏实验和数据支持的HR决策，可能带来反效果。因此，他呼吁HR团队要向科学靠拢，掌握A/B测试、因果验证、数据解读等基本实验方法。特别是在部署AI相关工具和流程时，必须通过“高质量实验”来判断其真正影响，否则就只是被技术牵着走。企业该如何准备？Laszlo提出六条实践路径为了帮助企业和HR真正应对AI带来的变革，Laszlo提出了六条务实的建议。这些建议并不需要企业“砸钱买AI”，而是聚焦于“组织能力”的构建。第一，清洗和集中数据。数据质量是AI成功的前提，脏乱差的数据只会导致错误的预测和决策。第二，建立统计和实验能力。无论是HR项目还是AI工具的效果评估，都必须靠科学实验说话。第三，设立“AI专责角色”。组织中应有一位专门负责AI探索的人，持续关注行业动态，并定期向管理层报告AI试点进展。第四，选择业务最痛的地方，或个人最热情的领域作为AI试点起点。这样更容易获得支持与反馈。第五，培养员工的学习能力，并将其作为招聘标准。因为我们无法预测未来五年最需要的技能，但可以培养出善于学习的员工。第六，保持耐心。AI转型不是一蹴而就的。强生公司就用了三年时间，通过系统实验才明确AI的价值落点。 HR的第二次“高光时刻”已到来 Laszlo的结尾令人动容。他说，疫情期间，HR成为企业最重要的部门之一——引导组织远程办公、调整政策、守护员工心理健康。今天，随着AI浪潮席卷而来，HR再次站在战略变革的第一线。而这一次，HR面临的不是临时危机，而是长期结构性重塑。一个真正成熟的HR团队，必须不仅能理解人，也要能理解技术；不仅能提出人本关怀，也能设计科学流程；不仅能代表员工发声，也能为组织盈利模式注入长期主义。这既是一份挑战，更是一份召唤。 AI时代来临，每一个组织都必须重新思考“人”的价值。而HR，正是那个最应该引领答案的人。 Laszlo Bock的这场演讲，值得每一位HR反复阅读、深入讨论，并在组织内部真正落地。如果你还没有准备好，不如从这六件事做起。如果你已经在路上，欢迎把这篇文章分享给更多同行，一起构建一个更智慧也更有人性的未来职场。备注： Laszlo Bock背景介绍：前 Google 全球人力资源高级副总裁（SVP of People Operations），Humu 联合创始人，已退出管理岗位，AI 与组织变革思想领袖。畅销书：《Work Rules!》（2015）《重新定义公司：谷歌是如何运营的》

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2025年07月14日

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