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Agentic AI
全球在线招聘广告市场2026年预计达376亿美元，BOSS直聘排名第四，Agentic AI开启招聘平台新竞争时代
HRTech核心摘要：根据SIA最新报告预测，2026年全球在线招聘广告市场将达到376亿美元，同比增长7%。更值得关注的是，招聘平台竞争正在从“职位发布和流量获取”转向“Agentic AI驱动的招聘工作流编排”。LinkedIn和Indeed在2025年合计占据50%市场份额，来自我们中国的BOSS直聘排名第四，占比3.3%，行业集中度继续提升。HR和招聘负责人值得重点关注这个趋势。更多全球HR科技趋势，请关注 #HRTech
根据 Staffing Industry Analysts（SIA）最新发布的《Online Job Advertising Market: 2026 Update》报告，全球在线招聘广告市场预计将在2026年达到376亿美元规模，较2025年的352亿美元增长7%。这是该市场连续第二年实现增长，也标志着在线招聘行业在经历疫情后波动、科技行业裁员潮以及招聘需求调整后，重新进入稳步增长阶段。
报告显示，2025年全球在线招聘广告市场表现超出预期，并成为自2022年以来首次恢复增长的一年。在线招聘广告行业主要包括帮助企业发布本地、全国及国际职位信息的网站和应用平台，涵盖传统招聘网站（Job Boards）、社交媒体招聘平台（Social Media Job Sites）以及在线分类广告（Online Classifieds）等业务模式。
招聘平台依然是市场核心
从收入结构来看，Job Boards和Social Media Job Sites仍然占据绝对主导地位。2025年，这两类平台贡献了全球在线招聘广告市场86%的收入。
与此同时，传统Online Classifieds市场份额继续下滑，同比下降4%。SIA认为，随着人工智能技术的发展，越来越多求职者开始依赖AI驱动的个性化推荐和职位匹配服务，而不再通过传统分类广告进行职位搜索。
这一变化反映出招聘市场正在从“信息展示”向“智能决策”转型。企业和候选人都希望获得更精准、更高效的匹配结果，而不仅仅是看到更多职位信息。
Agentic AI成为行业下一阶段竞争焦点
报告指出，生成式人工智能（GenAI）功能正在快速成为在线招聘平台的标准配置。从职位描述生成、简历解析到面试问题推荐，AI能力已经逐渐普及。
但真正具有颠覆性的变化并非内容生成，而是Agentic AI（智能代理型AI）的兴起。
SIA认为，未来招聘平台的竞争重点将不再是职位发布数量、简历库规模或流量获取能力，而是能否通过AI助手完成完整招聘流程的自动化协同。
这些能力包括：
人才搜寻（Sourcing）
候选人匹配（Matching）
主动触达（Outreach）
简历筛选与评估（Screening）
面试安排（Scheduling）
未来的招聘平台将逐步从职位广告平台演变为招聘工作流平台（Recruiting Workflow Platform），帮助企业实现从职位发布到录用决策的全流程管理。
对于HR团队而言，这意味着招聘效率、候选人体验和招聘质量将越来越依赖平台的AI能力，而不仅仅是职位曝光量。
LinkedIn与Indeed进一步扩大领先优势
市场竞争格局方面，Microsoft旗下LinkedIn和Recruit Holdings旗下Indeed继续保持行业领先地位。
数据显示：
LinkedIn市场份额达到29.2%
Indeed市场份额达到20.6%
两家企业合计市场份额达到50%
值得关注的是，2015年LinkedIn与Indeed合计市场份额仅为25%，十年时间市场占有率翻倍，显示行业资源和流量正在向头部平台集中。
除两大巨头外，全球前五大在线招聘平台还包括：
Stepstone Group（3.8%）
BOSS直聘（3.3%）
Seek（2.1%）
虽然区域性平台仍然保持一定竞争力，但整体市场集中度持续提升已成为明确趋势。
对HR科技行业意味着什么？
从HR科技的发展角度来看，这份报告释放出三个重要信号。
首先，在线招聘市场已经从单纯的职位发布时代进入智能招聘时代。招聘平台的核心价值正在从流量转向效率。
其次，Agentic AI正在成为招聘科技领域最值得关注的新赛道。未来招聘软件厂商之间的竞争，将更多围绕AI工作流自动化展开。
第三，平台集中化趋势仍在持续。LinkedIn和Indeed凭借庞大的用户规模、数据优势以及AI投入，正在进一步扩大竞争壁垒，中小招聘平台需要寻找更加垂直化和差异化的发展路径。
随着Agentic AI逐步进入企业招聘场景，未来几年招聘行业或将迎来继移动招聘、社交招聘之后的新一轮变革。对于企业HR团队而言，现在需要思考的问题已经不再是“是否使用AI”，而是“如何利用AI重构招聘流程”。
在AI驱动的人才市场中，招聘平台正在从信息中介转变为智能协作者，而这或许正是在线招聘行业下一个十年的起点。
来源：Staffing Industry Analysts（SIA）《Online Job Advertising Market: 2026 Update》
编辑：HRTech
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Agentic AI
深度解读：从AI代理到AI控制塔-大型企业AI转型进入系统重构阶段：Workday、SAP、ServiceNow、Microsoft释放的新信号
HRTech深度解读：企业AI转型正在进入“系统重构”阶段。Josh Bersin近期围绕Workday、SAP、ServiceNow、Microsoft和Cornerstone的分析显示，AI不再只是写邮件、做PPT、生成JD的效率工具，而是在进入企业软件的底层运行逻辑。Workday从system of record走向platform for agents，SAP强调Autonomous Enterprise，ServiceNow布局AI Control Tower，Microsoft掌握员工日常工作入口，Cornerstone则把学习平台升级为workforce intelligence和skills platform。对HR来说，真正的挑战不是学会更多AI工具，而是理解AI如何重构工作流、岗位、能力、治理和组织责任。未来HR的价值，不在于更会使用AI，而在于帮助企业设计AI时代的组织运行方式。
过去一年，企业对AI的讨论经历了明显变化。最初，许多组织关注的是员工如何使用ChatGPT、Copilot或各类AI写作工具提升效率；随后，企业开始讨论AI如何嵌入招聘、学习、绩效、客服、IT和财务流程；而现在，从Josh Bersin近期围绕Workday、SAP、ServiceNow、Microsoft和Cornerstone等大型公司的分析来看，一个更深层的变化正在发生：AI不再只是企业软件中的一个功能，而正在成为企业运行方式、组织结构和工作流系统重构的核心力量。
这也是中国HR和企业管理者尤其需要关注的地方。AI转型的重点，已经不再是“员工会不会用AI写邮件、写JD、做PPT”，而是企业是否有能力把AI放进真实业务流程中，重新定义人、系统、数据、流程和责任之间的关系。
一、从AI工具到AI代理：企业软件的底层逻辑正在改变
在过去的SaaS时代，企业软件的核心价值是“记录”和“流程”。HCM系统记录员工信息，ERP记录财务和供应链数据，LMS记录学习课程和培训完成情况，ITSM系统记录服务请求和工单流转。系统的价值来自数据集中、流程标准化和管理可视化。
但AI Agent出现之后，企业软件的价值正在发生迁移。系统不只是记录发生了什么，而是要帮助企业判断下一步该做什么，并在权限、规则和审计框架下自动完成部分工作。
Josh Bersin在分析Workday时指出，Workday正在从传统的system of record转向platform for agents。其逻辑是：企业内部的数据、安全模型、业务规则、合规要求和审批机制已经沉淀在Workday这样的核心系统中，如果AI代理要在企业内部大规模运行，就不能绕开这些规则，而必须在可信系统的“rails”之上运行。
这句话背后的意义非常大。AI不是简单替代一个软件按钮，也不是给现有界面加一个聊天框，而是把“执行工作”的能力放进企业系统。如果AI代理可以发起审批、筛选候选人、推荐薪酬调整、生成绩效反馈、安排学习路径、识别离职风险，那么它就不再是辅助工具，而是企业工作流中的新型执行主体。
这意味着未来企业管理的一个核心问题将变成：哪些工作由人做，哪些工作由AI代理做，哪些工作由人机协同完成，以及这些行为如何被记录、审计和治理。
二、Workday的信号：HR系统不再只是HR使用的系统，而是AI代理运行的基础设施
Workday的案例对HR行业尤其重要。过去，Workday被视为大型企业HCM和财务系统的代表，是企业记录员工、组织、薪酬、审批、绩效和财务信息的核心平台。但在AI时代，Josh Bersin认为Workday正在重新定位自己：它不再只是一个system of record，而要成为企业AI代理运行的平台。
这背后的关键不是“Workday也有AI功能”，而是Workday试图把企业规则、权限体系、组织结构、岗位信息、财务约束和合规边界变成AI代理可调用、可遵守、可审计的运行环境。换句话说，Workday的价值不只是数据本身，而是“可信业务规则”的系统化沉淀。
对于HR来说，这个变化非常关键。很多企业现在谈AI，仍然停留在“用AI生成招聘文案”“用AI写员工通知”“用AI做培训内容”这一层。但真正的大型企业AI转型，关心的是AI能否在组织内部安全执行任务。例如，一个AI招聘代理是否可以筛选候选人？是否可以自动安排面试？是否可以根据企业政策判断薪酬范围？是否可以在合规框架下记录推荐理由？是否能够被审计？如果这些问题没有解决，AI就只能停留在个人效率工具层面，无法进入企业级工作流。
这也是HR未来角色变化的起点。HR不能只问“我能用AI做什么”，而要问“企业中的人力资源决策和流程，如何被AI重新设计，并仍然保持公平、合规、透明和可解释”。
三、SAP的转型：AI正在从HR系统走向企业全局运营系统
如果说Workday代表了人力与财务系统的AI代理化，那么SAP的变化则代表了更大的企业运营系统重构。Josh Bersin近期分析SAP时提到，SAP正在将自己定位为Autonomous Enterprise，并将Joule和相关AI能力放在企业级运营自动化的核心位置。SAP的优势在于，它覆盖了财务、人力资本、库存、制造、采购、供应商、合同、外包和临时劳动力等企业关键资源。
这对HR的启发在于，未来很多所谓“人力资源问题”，不会只在HR系统里被解释。比如销售团队绩效下降，原因可能不只是销售人员能力不足，也可能来自定价策略、供应链成本、产品竞争力、区域市场变化、销售激励机制、经理管理方式或组织协同效率。过去HR只能看到员工数据和绩效结果，难以连接业务全貌；但如果AI能够打通ERP、HCM、财务、供应链、销售和学习系统，HR对组织问题的判断就会从“人力数据分析”升级为“业务系统级组织诊断”。
这对中国企业尤其重要。很多企业的人力资源管理仍然以流程、制度、考勤、招聘和薪酬为主，HR数字化也往往围绕“系统上线”和“数据看板”展开。但AI时代的HR价值，不再只是把HR流程线上化，而是能否帮助企业看清组织能力、业务结果和人才结构之间的真实关系。
SAP的AI转型提醒我们：未来的HR分析不应只回答“员工满意度是多少”“培训完成率是多少”“招聘周期是多少”，而要回答“组织能力是否支撑战略”“哪些岗位正在成为增长瓶颈”“哪些团队的结构与业务目标不匹配”“哪些流程正在消耗大量人力但没有创造战略价值”。
四、ServiceNow的野心：企业需要AI代理的控制塔
ServiceNow的转型则揭示了另一个重要方向：当企业内部出现越来越多AI代理之后，新的治理平台会变得非常关键。Josh Bersin在分析ServiceNow时指出，ServiceNow正在推动一个管理企业AI的宏大愿景，包括AI Control Tower、Agent Fabric、Context Engine等能力，目标是管理企业中的agent、workflow和people，并监控AI代理的成本、行为和ROI。
这个判断非常值得中国HR关注。今天很多企业还没有真正大规模部署AI代理，但已经可以看到未来的问题：不同部门会采购不同AI工具，员工会自行使用不同AI应用，业务团队会把AI接入各种流程，IT会担心数据安全，法务会担心合规风险，HR会担心公平性、岗位变化和员工能力断层。最终，企业会进入一个“AI使用高度分散，但责任边界不清晰”的阶段。
这就是为什么ServiceNow要做AI Control Tower。它看到的不是某一个AI工具的机会，而是企业AI治理层的机会。未来企业不只需要AI应用，更需要知道这些AI应用在做什么、谁授权了它们、它们调用了哪些数据、产生了什么成本、创造了什么业务价值、是否存在偏差和风险。
对HR而言，这个趋势意味着AI治理将成为HR必须参与的组织议题。尤其在人力资源场景中，AI一旦参与招聘、绩效、晋升、薪酬、培训推荐和员工关系，就会触及公平、偏见、隐私、合规和员工信任等敏感问题。HR不能只做AI工具的使用者，而必须参与制定AI使用规范、角色权限、员工培训、伦理标准和组织变革方案。
五、Microsoft的机会：谁掌握员工日常入口，谁就掌握企业AI入口
Josh Bersin近期也分析了Microsoft在企业AI中的机会。他认为Microsoft可能在企业AI竞争中占据非常重要的位置，因为它不仅有Copilot，还有Microsoft 365、Teams、Outlook、Excel、Azure、Microsoft Graph、Copilot Studio和庞大的企业客户基础。Microsoft的优势不是某一个单点AI能力，而是它已经处在员工每天工作的入口处。
这对HRTech行业有非常现实的影响。过去HR系统主要由HR部门选择和推动，员工进入HR系统通常是为了请假、查工资、做绩效、参加培训或提交申请。但在AI时代，员工可能不会主动打开某一个HR系统，而是直接在Teams、Outlook、Copilot或企业门户中提问：“我该如何申请育儿假？”“我今年的绩效目标应该怎么写？”“我适合申请哪个内部岗位？”“我需要补哪些技能？”“我的团队是否存在离职风险？”
如果Microsoft这样的横向入口能够连接企业数据和工作流，那么很多HR服务可能会从独立系统界面转移到员工日常工作入口中。这将改变HRTech产品的竞争逻辑。未来HR软件不只是比功能清单，而是比谁能进入真实工作场景、谁能与企业入口系统深度集成、谁能让员工和经理在最自然的工作环境中完成HR任务。
对中国市场而言，这也意味着企业微信、钉钉、飞书以及各类协同办公平台在AI时代可能承担更重要角色。HR系统如果仍然孤立存在，而不能进入业务沟通、任务协同和知识流转场景，其使用频率和战略价值可能会被削弱。
六、Cornerstone的变化：企业学习正在从课程管理转向能力基础设施
在学习与人才发展领域，Cornerstone的变化同样具有代表性。Josh Bersin近期分析Cornerstone时指出，这家公司正在通过Workforce AI重新定义企业学习、技能管理和全球enablement。Cornerstone不再只是传统LMS或学习内容平台，而是在向AI-native workforce intelligence和skills platform演进。
这反映了企业学习市场的根本变化。过去企业学习主要关注课程采购、内容管理、培训完成率和学习平台使用率。但AI时代真正的问题是：员工是否具备完成未来工作的能力？企业是否知道哪些技能正在缺失？哪些岗位会被AI重构？哪些团队需要重新培训？哪些经理需要被赋能？哪些员工可以通过内部流动而不是外部招聘满足业务需求？
传统L&D如果仍然停留在“买课程、推培训、统计完成率”，价值会迅速下降。AI正在把学习从内容供给转向能力诊断、个性化发展、岗位匹配、绩效支持和组织能力建设。Cornerstone的转型说明，企业学习平台正在从“培训系统”变成“员工能力基础设施”。
这对中国HR尤其有启发。很多企业过去做培训，关注的是年度培训计划和课程交付；但未来更重要的是建立动态能力图谱，识别员工当前能力、岗位未来要求和业务战略之间的差距。AI不是让培训部门更快生成课件，而是让企业更准确地判断组织能力是否跟得上业务变化。
七、HRTech判断：企业AI转型的主战场不是工具，而是工作流
综合Josh Bersin近期对这些大型公司的分析，我们认为，企业AI转型正在进入第二阶段。第一阶段是个人效率阶段，员工用AI写内容、做总结、查资料、生成文档。第二阶段是流程嵌入阶段，企业把AI放进招聘、客服、IT、财务、人力、学习等业务流程。第三阶段则是系统重构阶段，AI代理成为企业工作流的一部分，软件平台开始重新定义数据、权限、流程、角色和商业模式。
现在Workday、SAP、ServiceNow、Microsoft和Cornerstone的变化，说明大型企业软件公司已经开始进入第三阶段。
这对HRTech行业意味着，未来真正有价值的产品不只是“AI功能更强”，而是能否解决五个问题：是否理解企业真实工作流，是否能接入可信数据和业务规则，是否能让AI在权限和合规边界内执行任务，是否能衡量AI带来的业务结果，是否能帮助组织完成岗位、能力和流程的再设计。
因此，HRTech的竞争也会发生变化。单点工具如果只是包装AI生成能力，很容易被平台型产品吸收；只做内容库、表单流、简单聊天机器人的产品，也会面临替代风险。更有长期价值的方向，是围绕组织能力、工作流重构、AI治理、技能图谱、员工体验和业务结果形成可持续的数据与流程闭环。
八、对中国HR的真正启示：不要把AI转型误解为“学会几个工具”
对中国HR而言，Josh Bersin这些文章最大的价值不是告诉我们某一家美国软件公司发布了什么新产品，而是提醒我们：AI转型正在改变HR的专业边界。
过去HR的专业价值主要体现在招聘、薪酬、绩效、员工关系、培训和组织发展等模块能力。AI时代，这些模块不会消失，但它们会被重新连接。招聘会和技能图谱连接，培训会和绩效支持连接，组织发展会和业务数据连接，员工体验会和AI服务入口连接，合规会和算法治理连接。
未来HR需要具备三类新能力。
第一，是AI工作流设计能力。HR要能够识别哪些流程适合自动化，哪些流程必须保留人工判断，哪些流程需要人机协同。例如，AI可以帮助筛选简历，但最终录用决策如何保持公平？AI可以生成绩效反馈，但经理如何承担管理责任？AI可以推荐学习路径，但员工发展如何与业务目标连接？
第二，是AI治理与风险识别能力。HR必须理解AI在招聘、绩效、薪酬、晋升和员工关系中的潜在偏见、隐私风险、合规风险和员工信任问题。未来HR不只是制度执行者，而是组织AI使用边界的共同设计者。
第三，是组织能力重构能力。AI会改变岗位内容、技能要求、团队结构和管理方式。HR需要帮助企业重新定义岗位、能力模型、人才梯队、领导力标准和学习体系。真正的HR价值，不是告诉员工如何使用AI工具，而是帮助组织判断AI时代需要什么样的人和组织能力。
九、为什么这对中国企业更紧迫
中国企业在AI应用上往往行动很快，但在治理、流程、角色和组织能力建设上容易滞后。许多企业会先采购工具、先试点应用、先要求员工提升效率，但没有同步建立数据权限、流程边界、岗位影响评估和员工能力升级机制。这会带来一个问题：AI看似被广泛使用，但组织并没有真正变得更强，反而可能出现工具碎片化、流程混乱、责任不清和员工焦虑。
这正是Josh Bersin近期文章所揭示的核心趋势：大型企业软件公司正在把AI从“功能”升级为“企业运行层”。也就是说，AI真正的价值不是单点效率，而是系统能力。谁能把AI放进企业规则、数据结构、业务流程和组织治理中，谁才可能真正获得长期优势。
对中国HR来说，这也是一个重要提醒。不要只关注“AI能帮HR省多少时间”，而要关注“AI会如何改变企业管理的基本结构”。如果HR只把AI当工具，就会被工具替代；如果HR能参与设计AI时代的组织运行方式，就会成为企业转型中的关键角色。
十、HRTech结语：HR的机会，不在于更会用AI，而在于更懂组织如何被AI重构
Josh Bersin近期对Workday、SAP、ServiceNow、Microsoft和Cornerstone的分析，本质上指向同一个结论：企业AI转型已经进入平台化、代理化、治理化和系统化阶段。大型软件公司争夺的不只是AI功能，而是企业未来的工作入口、数据语义层、代理执行层、治理控制层和商业计费层。
这对HR行业是一次真正的提醒。AI不会只是让HR工作更快一点，而会重新定义HR工作的边界、价值和责任。未来优秀的HR不只是AI工具使用者，也不是简单的流程管理员，而是组织AI转型的设计者、治理者和能力建设者。
对中国企业来说，现在最需要做的不是追逐每一个新的AI工具，而是回到三个基本问题：我们的关键HR流程是否值得被AI重构？我们的组织是否具备管理AI使用行为的规则和能力？我们的HR团队是否已经从“个人AI使用”走向“组织AI治理与转型”？
真正的AI时代HR，不是会用更多工具的人，而是能够帮助企业重新设计工作、能力和组织运行方式的人。
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LinkedIn 发布Q3财报，收入达48.3亿美元，AI招聘产品突破4.5亿美元规模
HRTech核心概要：根据微软最新财报，显示LinkedIn 2026财年的第三季度营收收入48.3亿美元，同比增长12%，用户规模达到13亿。而更关键的是，其Agentic AI招聘产品已经实现4.5亿美元年化收入。这些AI能力可以自动完成候选人搜寻、筛选、沟通等核心招聘流程，真正开始替代部分HR操作工作。更多请关注HRTech。
Microsoft在最新发布的2026财年第三季度财报中披露，其旗下职业社交平台LinkedIn继续保持稳健增长，并在AI商业化方面取得关键进展。数据显示，LinkedIn本季度实现收入48.3亿美元，同比增长12%，在固定汇率下增长9%，成为微软“生产力与业务流程”板块的重要增长引擎之一。
相比收入本身，更值得关注的是LinkedIn在AI招聘领域的突破。微软董事长兼首席执行官Satya Nadella在财报电话会议中表示，LinkedIn Talent Solutions中的Agentic AI产品已实现超过4.5亿美元的年化收入规模。这类AI能力可以自动完成招聘流程中的关键环节，包括候选人搜寻、筛选以及沟通内容生成，显著提升招聘效率并降低人力成本。
从业务结构来看，LinkedIn当前主要收入仍来自Talent Solutions、Marketing Solutions以及会员订阅等传统板块，但AI相关收入的快速增长正在形成一条新的增长曲线。虽然目前该部分收入占整体比例尚不足10%，但其商业模式已出现明显变化——从过去以“席位订阅”为核心，逐步转向以“招聘流程自动化”为导向的价值交付方式。
这一变化也反映出HR科技行业的结构性转型。传统的人力资源系统以信息记录和流程管理为主，而以LinkedIn为代表的平台，正在通过AI能力嵌入实际业务流程，向“执行系统”演进。企业客户不再仅为工具付费，而是为“结果导向的自动化能力”买单。
与此同时，LinkedIn用户规模已达到13亿，持续扩大的网络效应为其商业化提供了坚实基础。微软首席财务官Amy Hood表示，预计LinkedIn在下一季度仍将保持约10%的收入增长，显示其增长动能依然稳定。
在整体层面，微软本季度实现收入829亿美元，同比增长18%。在云计算与AI持续驱动增长的背景下，LinkedIn作为连接企业、人才与数据的重要入口，其战略价值正在不断提升。
业内分析认为，LinkedIn当前所推进的Agentic AI，不仅是产品层面的创新，更可能重塑招聘行业的商业模式。如果AI能够持续替代招聘流程中的核心环节，未来HR技术市场的竞争焦点将从“功能完善度”转向“自动化执行能力”。在这一趋势下，LinkedIn有望从传统招聘平台，演变为全球人力资源基础设施的重要组成部分。
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Workday的重塑：从系统记录平台到智能体平台，你看好这个转型吗？
HRTech概述：Josh Bersin最新分析指出，Workday正从“system of record”转向“agent platform”，试图将其在数据、权限、流程与合规方面的积累，升级为AI时代的企业运行基础设施。这一判断意味着，未来HR系统不再只是记录工具，而将成为AI执行工作流的核心支撑层。但从市场反馈来看，确定性仍优先于想象力。Paychex在部分阶段市值已超过Workday，反映出资本更看重稳定现金流与合规执行能力，而非尚未兑现的AI叙事。对HRTech行业而言，一个清晰趋势正在形成：AI将重构“入口层”，系统将下沉为“执行与规则层”，而真正的竞争，将围绕谁能掌控工作流、数据语义与合规能力展开。更多关注HRTech，了解全球HR科技资讯。
以下是Josh Bersin的文章
Workday是财务和人力资源企业应用领域的先驱，但在人工智能时代，它一直在努力转型。本周，该公司以引人注目且整合的方式发布了清晰的未来战略，该战略充分利用了其近30亿美元的收购成果（HiredScore、Evisort、Paradox、Sana）、新的管理团队以及Workday在智能代理领域的重新定位。
我看好这些举措，所以我想详细解释一下。
Aneel Bhusri的重塑战略
2008年，Workday首次上市时，该公司率先推出了一种专为云端设计、独具创新性的平台。这是一项突破。
当时，企业普遍采用本地部署的客户端/服务器系统，唯一的替代方案是SaaS，即由其他公司托管的解决方案。这些老旧系统往往过时、难以集成，且缺乏扩展性和灵活性。
Workday 引入了一种新的架构：面向对象的数据库、集成的安全和业务规则引擎以及新颖的用户界面，这令各行各业的公司都感到兴奋。
公司发展迅猛，始终秉持“一体化”的理念——打造一个能够满足所有人力资源和财务需求的单一系统，采用统一架构，面向未来。公司营收增长迅速，成功吸引了超过30%的《财富》世界2000强企业客户，目前拥有超过11500家客户和超过7500万终端用户。
在这些年的发展历程中，公司始终秉持以员工为先的企业文化，吸引了众多人力资源主管、IT团队和投资者。联合创始人阿尼尔·布斯里(Aneel Bhusri)一直担任首席执行官一职，直至2024年将首席执行官的职位移交给卡尔·埃申巴赫(Carl Eschenbach)。
正如阿尼尔在峰会上解释的那样，过去两年里，他感觉Workday失去了创业文化，人工智能战略也不明确。因此，他重返公司担任CEO，重组了高管团队，领导公司进行重塑。下面我将详细解释。
新的Workday职位
让我们先从主要问题入手：在人工智能代理技术日新月异、易于构建的今天，Workday 的角色是什么？“记录系统”在未来将发挥怎样的价值或作用？
以下是我们所看到的他们的高层次回答。
Workday正在将系统记录平台转变为一个智能体平台。
如果我们能够释放公司内部的数据、安全性和业务规则，就可以设计和构建可扩展、安全且快速的代理。Workday 作为值得信赖的记录系统，提供公司规则、策略、安全模型和合规性，使代理能够大规模运行。这些“基础架构”目前已存在于 Workday 中，在 Workday 之外重新构建它们成本高昂、耗时且风险巨大。
Workday重塑计划的五大支柱
让我们来仔细分析一下这项战略的五大支柱。
第一：AI是企业软件的补充，而不是替代。
正如Workday所强调，仅靠推理能力无法完成发薪、财务结账、员工入职或职责分离。这些需要确定性的规则、审批链和二十年来构建的数据模型。Workday将概率推理与确定性执行结合，从而实现企业级AI。那些建立在提取数据之上的独立智能体平台，本质上是不完整的。
第二：Workday的“运行轨道”是企业AI的核心。
Workday的配置和业务流程框架编码了每个客户的独特政策、审批流程、合规规则和组织结构。从某种意义上说，这些规则本身就是企业。
在Workday之外运行的智能体并不了解这些规则，可能产生看似合理但违反合规的结果。而Workday通过现有配置来执行智能体操作，使其默认符合规则。
第三：治理与智能体管理可以产品化。
Workday认为，智能体管理将成为未来基础设施的核心组成部分。智能体像员工一样，是一等主体，拥有身份、技能、权限范围以及审计记录。
Agent System of Record（目前已有1200多家客户注册并观察智能体）、新的基于标准的访问与权限管理系统，以及统一的智能体入口，共同构成这一体系。这些能力被定位为企业级“信任基础设施”，用于管理智能体的扩张。
第四：通过Sana实现统一且解放的体验。
Sana成为Workday的新默认入口，所有客户均可使用（Sana for Workday），并可升级为Sana Enterprise，扩展至Salesforce、Slack、Teams和SharePoint。Sana正在与Microsoft Copilot等入口型AI竞争。
Workday的观点是，Sana将成为员工最后需要学习的企业应用。同时，它也是智能体开发平台和学习界面。
第五：新的商业模式与结果对齐，而非席位。
过去Workday按用户席位收费，价格高但使用率低。现在转向“席位+使用量”的混合模式，通过Flex Credits计量使用量。这将收入与客户结果（业务增长、生产力等）绑定。同时外部API也将按调用收费，补充此前未计入的收入。
Workday认为Sana是员工需要学习的最后一个企业应用软件（Joel Hellermark称之为软件界的达芬奇）。它同时也是代理开发工作室和学习平台。
（我想指出的是，Sana 的动态学习平台远比大多数公司意识到的要强大得多。人工智能原生学习不仅仅是培训，它还能全面赋能员工，从而显著提升生产力并促进员工技能提升。）
Workday 对“从零开始构建”的回应
现在我们都体验过 Claude Code、Codex、Cursor 或其他工具，很容易想象从零开始“重建”HCM 系统。
原则上，客户可以将 Workday 数据提取到数据湖中，使用工具将大型语言模型连接到数据湖，并尝试在 Workday 之外重建相同的代理功能。Workday
的回应是：这种方法会产生一个影子 ERP，构建成本高达数百万美元，缺少统一的对象图、配置系统和合规机制，而且自身也十分脆弱。由此产生的代理本质上就是不受规则约束的——它们在不执行规则的情况下最大化任务完成度。这会带来风险，并最终需要依赖现有的安全和工作流工具。
（我对此有一些不同意见，因为使用微软、谷歌或 ServiceNow 的工具很容易构建多进程代理，这些代理可能使用 Workday 进行身份验证，但也可能依赖 OKTA 或 Azure Identity 进行身份验证。因此，为了便于实施，一些应用程序会保留在 Workday 中，但其他应用程序可能会部署在其他地方。如果 Workday 意识到这一点，并且不对 API 收取过高的费用，那就一切都好。）
Workday 对多智能体未来的解决方案
客户将运行多个AI平台：Microsoft Copilot、Anthropologie Claude、Gemini Enterprise、Salesforce Agentforce以及内部定制代理。Workday对此表示赞同。
外部代理通过代理网关接入，使用 MCP 和 A2A 等开放标准。他们可以将任务委托给 Workday 代理以继承 Workday 的默认流程，也可以直接调用 Workday API（现在按调用次数计费）。无论哪种方式，当代理需要与人员、资金或受监管的工作流程交互时，逻辑推理部分将交由 Workday 处理。
（再次强调，如果 Workday 基于 Sana 的全新 Agent Developer 真如演示那样令人兴奋，那么很多应用开发者都会使用它。过去，构建 Workday Extend 应用相当棘手，因此，开发过程越简单易用，对 Workday 就越有利。）
我们能否让 Workday 更具动态性？动态重配置。
反对云系统的一大理由是其产品发布周期缓慢，导致客户往往需要等待数年才能获得新功能。目前，Workday 每年仅更新两次系统，产品路线图的推进缓慢且高度关联。
两项重大变革旨在解决这个问题。
首先，您现在可以利用全新的用户体验和 Sana 扩展 Workday 的功能。在代理记录系统中注册代理，即可轻松构建新应用，无需等待。此外，Workday 还与数百家合作伙伴携手，共同构建代理合作伙伴网络，为行业特定代理和咨询代理提供服务。
其次，更重要的是，Workday 推出了“部署代理”，这是一个动态的系统测试、配置和咨询式部署系统，可帮助客户更快地部署变更。
这是一项巨大的改进。企业不仅可以在一周甚至更短的时间内配置和部署 Workday，而且客户也不再需要聘请昂贵的系统集成商来使其正常运行。此外，Workday 现在将更加持续地推出新版本。
这大幅降低了实施和拥有成本，并使 Workday 能够更频繁地发布产品、功能和系统更新。这对客户来说是一项重大胜利，但对 Workday 系统集成合作伙伴来说却是一次巨大的冲击。（埃森哲报告称，他们在短短一周内就重组了 80 万名员工。）
我对这个故事的分析
我们派出了三位高级分析师参加峰会，并旁听了产品演示，还就整个产品战略进行了深入讨论。以下是我对这一切意义的总结。
1. 创始人回归，带来全新活力
就像苹果公司的史蒂夫·乔布斯和星巴克的霍华德·舒尔茨一样，有时一家开拓型公司也会迷失方向。阿尼尔作为一位对技术和Workday市场有着深刻理解的领导者，拥有定义“下一个篇章”的活力和热情。
创始人不仅引进了新的领导者，他还围绕产品领域建立了“总经理”模式，而不是将人工智能战略分散到各个领域。
现在，Workday 为 Agent Factory 和 AI API 分别设立了专人负责，管理团队每月还会召开一次跨职能 AI 工作组会议。此外，在产品与技术总裁Gerrit Kazmaier的带领下，公司仅用一个下午就将 50 个代理项目精简至 15 个。“创业文化回归了。”
（值得注意的是，微软最近出于几乎相同的原因，将其 Copilot 工程战略集中化。）
2. Workday 可以引领人力资源和财务部门实现自主运作的潮流。
与其继续专注于 Workday 现有的数百个小型代理，该公司现在将目光投向了面向未来的大型转型代理。
通过收购人工智能（招聘、智能代理和学习）领域的两大市场领导者 Paradox 和 Sana，Workday 拥有了一支在智能代理应用方面经验丰富的管理团队。Workday 不仅能够展示符合智能代理未来发展趋势的应用，还能充分利用其现有基础设施。这使公司有机会主动向企业展示未来的发展方向——构建和推动智能代理，从而重新定义企业的工作方式。
（我们的经验表明，将现有工作流程或任务“智能化”带来的收益有限。真正的巨大回报来自于构建我们所谓的“第三阶段智能体”，它可以自动化整个工作流程，并消除流程中的任务和步骤。Sana 和 Paradox 就是这种未来趋势的体现。）
3. Sana 和 Paradox 改变了Workday：新的领导层
Workday正在利用新的领导者来实现这一目标。
向产品和技术总裁 Gerrit Kazmaier 汇报工作的是 Workday 最新人工智能超级明星的两位新领导人：Adam Godson 和 Joel Hellermark。
Paradox 的首席执行官 Adam Godson 现在领导 Workday 的整个人才招聘平台，包括从 HiredScore 收购的 ATS 和人才情报系统。这是一个竞争异常激烈的热门市场，总支出超过 2000 亿美元。
Sana 的首席执行官（Joel Hellermark）现在领导着 Workday 的整个学习平台（和 AI 层），包括 Workday 的老产品 Workday Learning，这是一个总支出超过 4000 亿美元的市场。
这些具有创业精神的领导者现在成为General Managers，因此他们不仅负责产品战略，也同时负责收入和客户支持。这创造出一组高度负责的产品负责人，与此前那个交付速度非常缓慢的“integrated product group”形成鲜明对比。产品愿景、产品速度和竞争力都会呈指数级提升。
还要记住，现在talent acquisition、mobility、corporate learning和enablement，正是HR领域中AI发展最先进的几个领域。因此，我预计这两家公司中的开创性创新，将会直接影响Workday其他部分未来发生的许多agentic redesigns。
（请注意这些新兴人工智能市场的动态变化：SAP 刚刚以 18 亿美元收购了 SmartRecruiters，知识工具供应商 Glean 的估值高达 72 亿美元。Workday 与这些解决方案直接竞争，因此从某种意义上说，Paradox + Sana 在外部市场上的价值可能达到 100 亿美元。）
4. Workday可以尝试定义企业AI基础设施
我的第四个观察是，Workday有机会定义企业AI架构应该如何演进。这是一个混乱的话题，而且似乎让我见到的每一家公司都感到困惑。
我们必须提出的问题非常复杂：我们到底要构建多少个agents？我们要设计什么样的Superagents和Subagents？是否应该有一些agents负责“action”，而另一些agents负责“observation and benchmarking”？是否应该存在主从关系，让某些agents必须向其他agents请求许可？我们又该如何划分不同agents所拥有的信息与权限？
如果我们把agents看作“superpowered people”（我知道这是一个有些别扭的说法），那么我们就会遇到一些情绪和组织问题：agents会不会踩到其他agents的脚？某个人私下构建的小型“叛逆agents”，是否会复制、重叠甚至冲突于IT部门构建的更正式的企业级agents？
这是一团乱麻。
不过，Workday正在思考这个问题，而且他们看到了这个问题。在旧世界中，mainframe掌控一切。后来，“system of record”设定规则。
今天，我们有很多层：智能LLM、语义与规则层、agent code layer，也就是编排、工具和工作流层，以及runtime/trust layer，也就是安全、合规和护栏层。
Workday可以定义这一切应该如何运作。虽然这里有很多竞争厂商，包括Microsoft、Anthropic、OpenAI、ServiceNow和Google，但在ERP/HCM世界里，我挑战Workday去承担领导角色。而这也引出了一个问题：谁是Workday的“forward deployed engineering team”？
5. Workday理解context和semantic layer的挑战
“每个人都在忽视糟糕context这个巨大而无聊的问题。”——Joel Hellermark
这句话听在我耳朵里简直是音乐。
关于AI，有一个重要经验是每个人都应该学习的：context创造价值；如果我们不能信任内容，我们就不能信任agent。
Gerrit解释说，Workday在准确性方面最大的提升，并不是来自更大的模型，而是来自对knowledge graphs和context engineering的投入。我们在自己的产品Galileo中也看到了同样的情况。
因此，Workday正在推动Data Cloud演进，使其包含的不只是数据，而是你作为一家企业所建立起来的真实客户语义。这包括skills models、cost centers、career paths、certification workflows，以及数百种其他没有存储在HCM或财务数据库中的内容。
Workday团队理解这一点，说明Workday正在像一家AI公司一样思考，而不是像一个只想在工作流中构建agents的交易型软件供应商那样思考。
结论
这次活动，以及Workday一系列新领导者的出现，标志着一个转折点。
公司已经准备好重塑自身、开创新解决方案，并专注于帮助客户和合作伙伴参与到business agent revolution之中。
随着新的产品领导者、新的AI基础设施，以及帮助客户近乎实时地测试和重组其Workday系统的重点，我认为Workday确实正处在重塑的边缘。
对于金融分析师而言，我预计像Sana、Paradox以及Enterprise AI management tools这样的产品，几乎会立即展现出新的收入增长。过去五年，我们与Paradox和Sana都有非常密切的合作，它们各自都有客户和实施案例，证明其能够为Workday客户带来巨大价值。
我想祝贺Aneel、Gerrit以及整个Workday团队迎来这一重要转折点。随着未来更多公告发布，我们也会继续向大家更新相关信息。
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Agentic AI
【收购】美国HR科技公司Lattice收购AI原生教练平台Mandala，加速AI原生人才平台布局，HR进入“执行时代”
HRTech概述：旧金山的HR科技公司 Lattice宣布收购AI教练平台Mandala，并引入其创始人Tarun Galagali，全面加速“People + AI”战略。Mandala基于神经科学打造AI教练体系，已服务Google、Microsoft等企业，并培训3000+管理者。这次整合的关键不只是“加AI”，而是把AI嵌入到绩效管理流程中，实现实时辅导与决策支持。从“告诉你发生了什么”，转向“告诉你下一步该怎么做”。更多全球HR科技资讯，请关注HRTech。
2026年3月31日，总部位于旧金山的人力资源科技公司 Lattice 宣布收购AI原生教练平台 Mandala，并引入其创始人兼CEO Tarun Galagali，负责推进平台中AI能力的研发与落地。这一举措被视为其“People + AI”战略的重要里程碑，也标志着HR技术正从数据驱动走向AI驱动的执行阶段。
此次收购的核心在于Mandala所构建的AI-native coaching能力。Mandala基于神经科学方法论开发教练体系，并与沃顿商学院神经科学项目负责人Dr. Michael Platt合作，将行为科学与管理实践结合。其产品已在包括Google、Microsoft、Pendo、Grow Therapy等组织中应用，累计培训超过3000名管理者，形成了可验证的领导力提升路径。
Lattice计划将这一能力整合进自身平台，与其现有的Lattice AI Agent结合，进一步强化“在工作流中提供实时指导”的能力。不同于传统绩效管理系统依赖历史数据进行回顾分析，Lattice正在构建的是一个“行动导向”的AI层——不仅解释发生了什么，更直接给出下一步建议，从而推动管理行为的改变。
Lattice CEO Sarah Franklin在公告中表示，大多数平台仍停留在“告诉你发生了什么”的阶段，而Lattice正在构建的是“告诉你下一步该做什么”的能力层。这一定位本质上重新定义了绩效管理的价值，从记录工具升级为决策与执行系统。
从行业趋势来看，这一动作并非孤立。根据Gartner数据预测，到2030年，50%的HR活动将由AI自动完成或由AI Agent执行。同时，截至去年1月，已有61%的HR负责人进入生成式AI应用的高级阶段，较2023年的19%大幅提升；另有82%的HR领导者在过去一年中已规划部署Agentic AI能力。这意味着HR系统正在经历从“信息系统”向“执行系统”的结构性转型。
Mandala创始人Tarun Galagali表示，其未来工作的重点将是打造一个“基于神经科学、具有人类感知体验的AI智能层”，将人才数据转化为实际行为改变与领导力进化。这一方向与当前HRTech行业对“AI Agent”的探索高度一致，即让系统具备自主决策与执行能力，而非仅提供辅助信息。
在客户侧，这一转型同样得到验证。Pendo人力发展与战略副总裁Jessica Jolley指出，Mandala通过将个性化教练与实际管理工具结合，使管理者能够在不增加复杂性的前提下提升领导力。而Huge组织发展负责人JD Slaughter则表示，Lattice帮助其减少了低效反馈流程，同时提升了关键对话的质量与影响力。
成立于2015年的Lattice，目前服务全球近5000家企业客户，包括Brilliant Earth、Calm、Figma、Intercom和NPR等。公司近年来持续强化其在绩效管理、员工发展、薪酬与敬业度等模块的整合能力，并通过AI能力构建差异化竞争优势。
此次收购释放出一个清晰信号：HRTech的竞争焦点正在发生转移。从以数据为核心的系统能力，转向以AI驱动的行动与执行能力。对于企业而言，这意味着未来的人才管理系统，不再只是记录和分析工具，而将成为推动组织决策与行为改变的关键基础设施。
对中国HRTech同行的启示与建议
从Lattice的这次并购可以看到，全球HRTech的竞争已经不再停留在“功能完整性”或“模块覆盖度”，而是进入“是否能够驱动行为改变”的阶段。
对中国HRTech企业而言，至少有三点值得重点思考：
第一，从“数据平台”走向“执行系统”，不再只是做绩效记录、招聘管理，而是通过AI直接嵌入业务流程，输出可执行建议；
第二，构建差异化能力，不一定是通用大模型，而是像Mandala一样，在垂直场景（如管理者教练、反馈机制、组织行为）中形成方法论壁垒；
第三，重新定义产品价值，从“提升效率”升级为“提升管理质量和业务结果”，这将直接影响客户的付费意愿与长期留存。
更重要的是，HRTech若希望参与全球竞争，需要在“产品能力 + 方法论 +数据闭环”三者之间形成协同，而不仅是单点功能创新。
AI时代的赢家，很可能不是功能最多的平台，而是最接近“组织决策中枢”的系统。
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Agentic AI
【重磅】HCM时代正在结束：Workday正重构AI驱动的工作执行系统，微软重构HR架构，HRTech进入AI执行时代
HRTech核心概述：这篇文章强烈推荐HR科技公司的CEO、企业HR负责人收藏研究，把握未来趋势！
过去二十年，企业通过 HCM 系统来“管理人”和“记录工作”；而接下来十年，系统本身将开始参与并完成工作。这不是一次简单的 AI 升级，而是一场关于“工作如何被执行”的范式转移。当系统不再只是承载流程与数据，而是具备理解上下文、遵循规则并推动任务完成的能力时，企业运行的基本逻辑正在发生改变。HCM 时代所代表的“以记录为中心的系统范式”，正在走向终点。
而Workday刚刚发布新一代Agentic AI，标志着企业软件进入“执行时代”。不同于传统AI只提供建议，这一代AI Agent可以理解企业数据、遵循流程规则，并直接完成HR与财务任务。Workday提出“New Work Day”概念，人类负责决策，AI负责执行，形成全新的协作模式。同时，其引入按结果付费的flex credits模式，也意味着SaaS商业模式正在发生变化。HCM时代正在结束！更多全球HR科技趋势，请关注 HRTech
Workday 这最新一轮产品发布的意义，不在于又增加了多少 AI 功能，而在于它正在重新定义企业系统的角色。按照官方表述，Workday 这次推出的是“hundreds of new AI capabilities and agents”，并且将这些能力直接嵌入平台，用于 HR、Finance、IT 和 Legal 等关键职能，目标是让企业从“AI-assisted tasks”走向“truly agentic work”。这说明 Workday 想做的，已经不再只是传统意义上的 HCM 软件，而是一个能够理解上下文、遵循企业规则并推动任务执行的平台。与此同时，微软在 Amy Coleman 领导下对 HR 组织架构的调整，也释放出相似信号：组织侧正在为“人类 + AI”共同工作的未来重构自身。这不是两个孤立事件，而是系统与组织同时转向新工作方式的开始。
Workday 当前到底在做什么：从 AI 辅助走向 Agentic Work
从 Workday 官方文章来看，这次发布的核心非常明确：Workday 正在把 AI 从“功能层”推进到“工作层”。文章开宗明义写到，未来企业不会再只受限于人本身能做什么，而将由 people 和 AI agents 共同驱动；同时，Workday 正在向客户推出“hundreds of new AI capabilities and agents built directly into the platform”，并强调这些能力不仅改变工作如何完成，也改变工作的体验。这里的关键，不只是 AI 更强，而是 AI 被定义为平台内的“agentic teammates”，能够结合 trusted HR、finance、business data，连同 operational context 和 enterprise guardrails，把工作“做对”。
Workday 在这篇文章中给出的结构，其实已经勾勒出一个新的平台框架。
第一层是 Sana from Workday。官方说明，Sana from Workday 已在全球范围内正式可用，其中包括 Sana for Workday、Sana Self-Service Agent，以及 Sana Enterprise。Sana for Workday 被定义为新的 AI interface；Sana Self-Service Agent 负责自动化大量 HR 和 finance 的任务、问题与工作流；Sana Enterprise 则把这种能力扩展到 Workday 之外，去 orchestrate hundreds of enterprise systems and business applications。换句话说，Workday 不再满足于做自己系统内部的对话入口，而是在尝试成为跨系统的统一 conversational interface。
第二层是面向职能域的 agentic teammates。官方列出的 HR 侧能力包括 Payroll Agent、Total Rewards Agent（Early Access）、Talent Management Agent（Early Access）以及 Sana Self-Service Agent。Payroll Agent 的定位是横跨 payroll process 编排工作流、识别缺失数据与配置、管理 minimum wage updates，并提供 conversational insights。Total Rewards Agent 用于将 job profiles 与 market data 进行 benchmark，帮助 HR leaders 对 roles、skills 和 structures 做更准确的匹配。Talent Management Agent 则可基于 real-time contribution signals，为 managers 起草 evidence-based reviews。除了这些 agent，Workday 还增加了 Fraudulent Application Detection、Organizational Design & Scenario Modeling、Demand Forecasting 以及 Workday Peakon AI Topics 等 HR 能力。也就是说，这一轮变化已经不只是“问答式AI”，而是覆盖招聘、入职、绩效、薪酬、员工反馈与组织设计等多个核心流程。
第三层是将 agentic AI 扩展到 Finance、IT、Legal 和数据基础设施。Finance 侧新增 Financial Audit Agent、Planning Agent、Revenue Contract Agent（Early Access），并引入 Reimagined Expense Management 与 AI-Powered Reconciliation；其中 AI-Powered Reconciliation 被官方表述为可将 preparation and reconciliation 自动化“up to 70%”。IT 侧新增 Adoption Agent、BP Optimize Agent 和 Deployment Agent，同时扩展了 Workday Developer Copilot 与 AI Widgets。Legal 侧则继续推进 Workday Contract Intelligence Agent 和 Contract Negotiation Agent，并新增 full-document review and redlining capability。与此同时，Workday 还在强化 Workday Data Cloud、Live Data Query、Workday Data Connect 与 Workday Data Lake，明确强调要在 preserving Workday as the system of record 的同时，让外部平台获得 governed、real-time SQL access，且基于 zero-copy approach 避免数据重复。
如果把这些变化放在一起看，就能更准确理解 “Agentic AI” 与 “New Work Day” 的含义。它和此前常见的 Copilot、Assistant、Automation 的差别在于：Copilot 更偏向建议与生成，Assistant 更偏向问答与支持，Automation 多数基于预设规则；而 Workday 这次强调的是 reasoning、operational context、enterprise guardrails 与 orchestration。也就是说，系统不只是回应你的请求，而是在企业权限、流程与数据边界内，参与到多步骤任务的完成过程。Workday 自己在文中也明确写出，这些能力会让客户从 “AI-assisted tasks” 走向 “truly agentic work”，结果是 fewer clicks、fewer handoffs，以及更多时间投入更重要的工作。
Workday 为什么现在必须这么做：四层逻辑正在合流
如果只把这次动作理解为“AI 很热，所以 Workday 也要发 AI”，判断会过浅。更准确的说法是，Workday 是在商业、产品、技术与行业四层力量同时推动下，不得不向前走。
先看商业逻辑。过去企业采购 HCM 或 ERP，更关注的是流程标准化、数据统一、报表能力和合规性；而今天，客户越来越关心系统到底能否真正减少人工、提升产出、降低共享服务成本，并缩短业务完成路径。Workday 在文章里刻意强调，让 HR、Finance、IT、Legal teams “trade mundane, repetitive tasks for the work that really matters”，并多次使用 fewer clicks、fewer handoffs、automates routine work、agent-driven workflows 等表达。这反映出企业客户衡量软件价值的方式正在改变：不再只看有没有这个模块，而开始看这个系统能不能把工作做完。
再看产品逻辑。传统 HCM 的产品结构，建立在相对清晰的模块边界之上：招聘是招聘、绩效是绩效、薪酬是薪酬、员工服务是员工服务。但这次 Workday 的产品叙事，已经明显不是按模块展开，而是按工作流和执行任务展开。比如 Sana Self-Service Agent 并不局限于某个模块，而是横跨 Workday 与其他 knowledge sources 回答问题；Sana Enterprise 更进一步，直接跨 hundreds of enterprise applications 做 orchestration。Payroll Agent、Planning Agent、Contract Negotiation Agent 这些命名本身，也表明产品单元从“模块”变成了“执行主体”。这背后反映出一个变化：企业软件的核心设计对象，正在从功能模块转向任务流与工作结果。
技术逻辑则更直接。过去的自动化，多数依赖规则引擎、流程脚本和固定触发条件；它可以让流程更快，但很难处理跨系统、跨上下文、带判断色彩的复杂任务。而 Workday 这次反复强调 AI reasoning、trusted data、operational context 和 enterprise guardrails，说明它试图把大模型的推理能力与企业级 deterministic systems and controls 结合起来。这一步很关键，因为企业并不缺一个会聊天的模型，企业缺的是一个能够在权限边界、流程规则和真实数据约束下可靠执行的系统。Workday 的思路，本质上是把大模型从“生成层”引入到“执行层”。
行业逻辑则是更深的一层。无论是 HR Shared Services、Finance operations，还是 IT administration、contract review，这些职能过去十几年都在被不断标准化、流程化、中心化。今天它们共同面临的问题是：复杂性不断增加，但企业无法无限增加人手。于是，企业需要的已不再只是“更好的记录系统”，而是“更强的工作执行平台”。Workday 文章中把 HR、Finance、IT、Legal 一并纳入这一轮 agentic AI 叙事，本身就说明它看到的不是单一 HR 场景，而是整个企业后台与中台职能的共同转型。这也意味着，HR Tech 厂商如果仍然把自己理解为“某个模块的软件提供商”，很可能已经落后于客户需求的转变。
Workday 这一步的核心逻辑：它真正争夺的是 work execution platform 的位置
把前面的事实和逻辑合起来看，我的判断是：Workday 这次并不只是扩展 HCM，而是在从 HCM platform 走向 work execution platform。这个判断不是基于夸张想象，而是基于它在文章里已经做出的几项明确信号。
第一，Workday 依然强调 preserving the integrity of Workday as the system of record，但同时又通过 Sana、Data Cloud、Live Data Query、Data Connect 和 Data Lake，把系统能力向外扩展。也就是说，它并没有放弃 system of record 的位置，反而是在此基础上向 system of action 延伸。
第二，Sana Enterprise 被定义为可以 orchestrate agents across hundreds of enterprise systems and business applications。这已经不是单一 HCM 的叙事，而是 agent orchestration layer 的叙事。谁能成为这个层，就有机会从“一个系统”升级为“多个系统之上的工作入口和执行协调者”。
第三，Workday 这次把 HR、Finance、IT、Legal 放在同一波发布中，不是偶然。它在试图证明：agentic AI 不是某个部门的小功能，而是贯穿 enterprise operations 的统一方法。这意味着，未来讨论 Workday 时，不能再只把它看成“人力资源管理系统厂商”。更准确的理解是，它正在试图占据企业后台工作执行平台的位置。
至于 Flex Credits、outcome-based pricing、AI agent as labor 这类变化，这篇官方文章并未展开详细说明，因此若做进一步讨论，必须明确属于趋势判断，不应伪装成本文事实。原文未说明 Flex Credits 的具体机制，也未直接使用 outcome-based pricing 或 AI agent as labor 这些表述。但从 Workday 将 agent 明确包装为能持续执行任务的“teammates”，并把价值叙事从“软件功能”转向“把工作做对、做快、做完”，可以预见的是，未来企业软件的商业模式很可能会向结果与执行量倾斜，而不再仅以 seat 或 module 为中心。这种变化一旦发生，影响就不会局限于 HR，而会同时波及 Finance、IT、Legal 等系统预算与采购逻辑。这里需要强调：这是基于现有动作的行业推演，并非该篇原文直接陈述。
从 Workday 的现实变化出发，未来 HR 科技产品会怎么演进
如果以 Workday 这次已经发生的变化为起点，未来 HR 科技产品的演化方向会越来越清晰。
首先，HCM 的核心数据结构会逐步从 job-based 走向 task-based。今天的大多数 HCM 依然围绕职位、组织层级、岗位说明、审批路径来设计；但当系统开始能够处理具体任务时，企业管理的对象会越来越多地变成“谁来完成什么任务，以什么规则完成”。这并不意味着 job 会立刻消失，而是意味着 task、workflow、signal、context 会在产品结构中越来越重要。Workday 这次已经把 Payroll、Talent Management、Total Rewards、Planning、Contract Review 这些工作，重新组织为 agentic teammates 的执行单元，这正是一个前兆。
其次，Employee Experience、People Analytics、Knowledge、Workflow、Service Delivery 会加速融合。过去这些是分开的市场：一个做员工体验，一个做员工服务，一个做知识库，一个做分析，一个做流程。但从 Sana Self-Service Agent 和 Workday Peakon AI Topics 这类能力可以看到，未来体验不再只是界面体验，分析也不再只是报表分析，知识也不再只是静态知识库。系统会把员工提问、知识检索、反馈主题、流程执行和个性化答案整合成一个连续过程。员工感知到的，不再是“我在用几个系统”，而是“我在一个界面里把问题解决了”。
第三，AI Agent 对 HR Shared Services 和 HR Operations 的影响会最先落地。因为这些职能天然拥有高频、重复、规则明确、跨系统协同的特征。Workday 自己在文中提到 recruiting、onboarding、performance、payroll 等流程都正在走向 agent-driven workflows，这意味着 HR 运营工作会先被重写：一线问答、资料查找、状态更新、规则校验、数据补全、绩效材料草拟等任务，会越来越多地由 agent 完成。这里的结果不一定是简单裁员，更可能是团队结构重组：人类 HR 从执行大量标准动作，转向处理异常、提供判断、做组织设计与策略支持。
Talent Acquisition、Learning、Performance 也会随之变化。招聘环节中，Fraudulent Application Detection 已经说明 AI 将成为甄别 bot 或可疑申请的重要能力；Talent Management Agent 则表明绩效反馈的起草与初步整合正在自动化。至于 Learning，本文原文未展开详细说明，因此不能据此断言 Workday 已发布对应 agent；原文未说明。但可以预见的是，若招聘、绩效、组织设计、员工反馈已经进入 agentic 逻辑，那么学习与技能发展迟早也会被纳入同一条“从 signal 到 action”的链条。这一点属于趋势判断。
未来产品竞争的核心，也会从“功能多不多”转向“是否能完成工作、是否能编排人和 AI 的协作”。因为当所有厂商都能接入模型、都能做聊天界面时，真正的壁垒就不在生成能力，而在于上下文、数据质量、企业规则、跨系统编排能力和执行可靠性。Workday 这次最值得行业重视的地方，不是它用了多先进的模型表述，而是它明确把 trusted data、controls、guardrails、deterministic systems 作为 agent 成立的基础。未来 HCM 的界面会更对话化、动作更自动化、数据模型更强调实时信号与任务上下文，价值衡量方式也更偏向“系统帮企业减少了多少人工步骤、缩短了多少周期、完成了多少可审计任务”。这些变化目前还在展开过程中，但方向已经很明确。
为什么微软最新的 HR 组织架构调整是关键呼应
如果只看 Workday，很容易把这件事理解为系统厂商的主动升级；但把微软的 HR 组织调整放进来，逻辑就更完整了。因为它说明，企业组织一侧也在同步变化。
你提供的微软新架构中，最值得重视的不是某个具体部门名称，而是这些名称组合起来所反映出的设计思路。Engineering HR 这个设置，本身就不是传统 HR 语言。它说明 HR 不再只是制度管理和业务支持部门，而正在把流程、系统、工程化能力视为 HR 核心能力的一部分。换句话说，组织已经在假设：未来 HR 要管理的，不只是人和政策，还包括系统配置、流程逻辑和自动执行能力。
Employee Experience 与 People Analytics 的整合也同样重要。过去很多公司把体验与分析拆开，体验偏沟通与设计，分析偏数据与洞察。但当 AI 和 agent 进入 HR 体系后，体验和分析必须合一。因为未来员工体验不只由界面和政策决定，也由系统是否能基于数据及时响应、理解问题并推动动作决定。微软把 People Analytics 并入 Employee Experience，恰恰说明组织侧已经意识到：数据不再只是用来看，而是用来驱动体验与行动。
Workforce Acceleration 则是另一个强信号。传统 HR 语境更常见的是 Workforce Planning、Workforce Management、Talent Management，而“Acceleration”这个词意味着关注点已经从“管理既有劳动力”转向“提升整体工作速度与能力”。在 AI 进入工作流的背景下，这个命名很有意味。它暗示组织正在思考的，不只是人怎么被管理，而是整体 workforce——包括未来可能由系统和 agent 承接的一部分工作——如何被加速和放大。
把微软这套组织调整与 Workday 的产品方向放在一起看，就能看到非常清晰的行业信号：系统方已经在从 HCM 转向 work execution，组织方也在从传统 HR team 转向更工程化、更数据化、更面向未来协作模式的结构。两边同时变化，就意味着 HR 科技行业不能再停留在旧范式里。未来 HR 能力模型会明显分化：一部分 HR 会更像 architect，负责设计流程、规则、人机协作与组织结构；另一部分偏执行型、事务型岗位则会被 agent 和自动化持续压缩。这里同样要强调，关于微软此举未来影响的部分属于分析判断；微软具体内部意图，若未在正式材料中说明，则不宜做超出证据的断言。
未来 HR 的核心，不再只是管理人，而是设计“人 + AI 如何共同完成工作”的组织与系统
Workday 这次动作最重要的意义，不在于发布了多少 agent，而在于它正在把 HR 系统从“记录人”推向“执行工作”。它没有放弃 system of record 的根基，反而是在 trusted data、controls 和 enterprise guardrails 之上，向 system of action 迈进。与此同时，微软的 HR 架构调整说明，企业组织本身也已经开始为这种新系统逻辑做准备：HR 要更工程化、更数据化，也更面向任务流和生产力提升。
这背后的真正变化是，未来 HR 的核心职责将不再只是管理人、制定政策或维护流程，而是设计一个新的工作系统：在这个系统里，人类负责判断、创造、关系与复杂决策，AI 负责越来越多的执行、整合、提醒、检索、草拟与编排。谁能先把“人 + AI 如何共同完成工作”这件事设计清楚，谁就更可能在下一阶段的 HR 科技和组织竞争中占据主动。
对 HR 科技行业而言，最危险的不是 AI 来得太快，而是仍用旧 HCM 的想法去理解新一代系统。因为当组织方已经开始变化、系统方也已经开始变化时，行业再把自己理解为“卖模块、卖功能、卖记录系统”，就已经慢了一拍。Workday 这一步真正提出的问题不是“要不要加 AI”，而是“未来的企业系统，到底是记录工作，还是完成工作”。这才是接下来几年 HR 科技行业最值得严肃面对的分水岭。
Workday 正在把 HR 系统从“记录人”推向“执行工作”，微软则在把 HR 组织从“支持职能”转向“生产力设计者”。两者共同指向的，是一个全新的企业运行逻辑：工作不再完全由人完成，而是由“人 + AI”共同构成的混合劳动力系统来执行。在这个框架下，HR 的核心不再只是管理人，而是设计任务如何被拆解、如何在不同主体之间分配、以及如何在系统中被可靠地执行。对于 HRTech 行业而言，这已经不是是否拥抱 AI 的问题，而是是否能够完成从“记录系统”向“执行系统”的跃迁。
HCM 的旧边界正在失效，新的竞争，将围绕“谁能真正让工作被完成”展开。
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Agentic AI
【硅谷】AI HR平台Novaworks完成800万美元种子轮融资，打造Agentic劳动力操作系统
HRTech概述：硅谷的Novaworks完成800万美元种子轮融资。Novaworks提出“Agentic Operating System”概念，核心目标是实现Total Workforce Management，将员工、合同工以及AI代理统一纳入同一平台进行管理。该系统基于ServiceNow AI基础设施构建，通过将AI直接嵌入工作流程，实现跨系统自动化执行与智能调度。与传统HCM系统不同，这一平台不再以“员工管理”为核心，而是以“工作流编排”为核心，支持企业在复杂环境下高效运作。创始团队来自ServiceNow与Hitch Works，具备丰富的企业级HR系统与AI转型经验。
AI原生人力资本管理（HCM）平台Novaworks今日宣布正式发布，并同步完成800万美元种子轮融资。本轮融资由Stalwart Ventures领投，ServiceNow Ventures与Bell Ventures参与。公司同时推出其面向企业级客户的“Agentic Operating System”，用于实现Total Workforce Management（全劳动力管理），以支持企业在AI时代对员工、合同工及AI代理的统一管理。
Novaworks基于ServiceNow平台构建，定位为AI-native的企业级HCM操作系统。公司表示，其产品旨在解决传统HCM系统在现代劳动力结构下的适配问题。随着企业用工形态从单一员工向多元化转变，包括外包人员与AI代理的加入，原有系统架构已难以满足组织对复杂工作流与跨系统协同的需求。
Novaworks联合创始人兼CEO Kelley Steven-Waiss表示：“传统HCM系统是为一个相对静态的劳动力环境设计的，但这一前提已经发生改变。随着Agentic AI的发展，企业有机会通过新一代技术重新定义劳动力管理模式，实现对员工、合同工以及AI代理的统一编排与管理。”
本轮融资将主要用于产品研发、团队扩展以及客户增长。Stalwart Ventures执行董事David Mann表示：“Novaworks正在重新构建企业劳动力管理的基础架构。团队在企业级平台构建方面具备深厚经验，我们认为其具备在AI时代定义Total Workforce Management的能力。”
ServiceNow Ventures副总裁Victor Chang指出：“未来的工作模式将依赖于连接人员、系统与AI的智能工作流。Novaworks基于ServiceNow平台打造AI原生操作系统，帮助企业应对这一复杂性转变。”
Bell Ventures负责人Martin Cossette则表示，该公司在企业级AI解决方案领域具备清晰战略与技术能力，其投资将支持Novaworks在企业市场中的持续拓展。
在团队方面，Novaworks由两位具有丰富企业软件与HR科技经验的连续创业者创立。CEO Kelley Steven-Waiss曾创立AI HR科技公司Hitch Works，并于2022年出售给ServiceNow，随后担任ServiceNow首席转型官（Chief Transformation Officer），推动全球客户的AI与数字化转型。联合创始人兼CTO Eswar Vandanapu曾在ServiceNow担任高级开发总监，负责IT运营、安全与治理等核心产品领域。
此外，Melanie Lougee加入公司担任首席产品官（Chief Product Officer）。她拥有超过25年的HR科技经验，曾在Workday担任Vision and Experience副总裁，并在Gartner、Oracle和PeopleSoft担任多个产品与战略相关高管职位。
在产品层面，Novaworks提出的“Agentic Operating System”概念，强调将AI直接嵌入企业核心工作流，实现从信息获取到任务执行的闭环。与传统以系统为中心的HR管理模式不同，该平台通过统一工作流，连接企业内部各类系统与角色，从而提升运营效率并优化员工体验。
公司表示，其选择基于ServiceNow平台构建产品，主要考虑到其在企业级扩展性、安全性与治理能力方面的优势，以确保平台能够满足大型组织在复杂环境下的运行需求。
随着AI技术在企业中的快速渗透，Novaworks的发布被视为HR科技领域向AI-native架构转型的重要信号。公司将于2026年3月23日至24日在拉斯维加斯举行的Transform大会上与行业交流其产品与战略方向。
关于 Novaworks
Novaworks 由一支深谙降低复杂性和创造价值之道的 HR 和技术专家团队基于 ServiceNow 的可靠平台打造而成，是一款面向全面劳动力管理的 AI 原生操作系统，旨在统一企业内的人员、代理和流程。借助 Novaworks，各类员工都能大规模地受益于更高的工作效率和更佳的员工体验。
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Agentic AI
【重磅解读】当8万人开始依赖AI：工作正在被重新定义，而不是被加速
HRTech概要：基于8万+真实用户访谈，它揭示了一个非常关键的趋势：AI的角色正在发生结构性变化。很多人还在讨论AI是否能提高效率，但真实情况是——用户已经在用AI做更深层的事情，比如学习、决策甚至情绪支持。这意味着AI正在进入“认知层”和“心理层”。更值得关注的是一个核心发现：AI的收益和风险是绑定出现的。效率提升往往伴随着判断能力下降，学习增强可能导致认知依赖，而情绪支持则更容易形成心理依赖。而且这些问题不是提前设计出来的，而是在实际使用中逐渐出现的。
这对企业提出了一个新的问题：AI不是简单的工具，而是一种“能力交换机制”。更多全球最新HR科技趋势，请关注 HRTech
刚刚，Anthropic发布了《What 81,000 People Want from AI》研究。这份报告表面上是一次关于AI使用场景的大规模调研，实则更接近一份“人类行为结构变化”的底层观察。研究基于超过80,000份高质量访谈数据，覆盖159个国家、70种语言，在短时间内构建了一个极具代表性的样本体系。与传统问卷不同，这是一组通过AI访谈获得的开放语义数据，其核心价值不在统计分布，而在于揭示一个更深层的问题：当人们真正开始依赖AI时，他们到底在“交换什么”。
如果仅从使用场景来看，这份报告并不新颖。软件开发、写作辅助、学习支持等仍然是最主流的应用领域。但当这些使用行为被放入“需求—体验—担忧”的结构中进行分析时，一个更具解释力的模式开始浮现：AI并没有简单地提升效率，而是在重塑人类完成工作的方式本身。
AI使用的真实逻辑：从效率工具到能力外包系统
过去两年，企业引入AI的主要叙事是“效率提升”。这一逻辑在早期阶段成立，但Anthropic的研究表明，这只是表层现象。用户在访谈中呈现出的需求，实际上分布在三个递进层级：首先是效率，即自动化重复性任务；其次是认知，即辅助学习、理解复杂问题以及参与决策；第三则是情绪层面，包括缓解压力、提供陪伴以及处理关系问题。尤其值得关注的是，访谈中大量用户主动提及 grief、mental health、relationship 等内容，这类表达在传统用户研究中极为罕见，却在AI访谈中成为高频信号 。
这一变化的本质在于，AI已经从“完成任务的工具”，演变为“参与认知与情绪结构的系统”。当用户将AI用于思考、判断甚至情绪处理时，其角色已经不再是外部辅助，而是逐步嵌入到人类能力结构之中。这也是为什么单纯以“生产力工具”来理解AI，会低估其长期影响。
最关键的发现：价值与代价是同一件事的两面
这份研究最有穿透力的结论，不在于用户如何使用AI，而在于他们如何同时理解AI的好处与风险。数据表明，提到AI带来收益的用户，显著更可能同时提到其潜在问题，这种“正负共现”在多个维度上都呈现出稳定结构。效率提升往往伴随着对“虚假效率”的警惕，即用户担心自己在更快完成任务的同时，可能降低了判断质量；学习能力的增强，则对应对“认知退化”的担忧；而情绪支持，则与依赖性之间呈现出最强关联，其共现概率达到基准水平的三倍以上 。
更值得注意的是，这种风险意识并不是在使用前形成的，而是在使用过程中逐步出现。研究中区分了“经验性表达”和“预期性表达”，结果显示，基于真实使用体验的收益—风险关联显著强于基于假设的判断（φ≈0.20 vs φ≈0.07） 。这意味着，AI的影响并不是一个可以完全通过设计或培训提前控制的变量，而是一个在持续使用中不断显现的系统性后果。
换句话说，AI并不是一个“先理解再使用”的工具，而是一个“先使用再理解其代价”的系统。
AI的真正变化：从工具层进入“行为结构层”
如果将这份研究放入更广泛的产业背景中，可以发现它与当前AI技术演进路径形成了高度一致的映射。在NVIDIA GTC 2026大会上，Jensen Huang提出未来企业将同时拥有Human Workforce和Digital Workforce，而Workday、UKG等企业正在推动的Agentic AI，则进一步将AI从“响应指令”转向“主动执行任务”。
Anthropic的研究从用户行为侧验证了这一趋势。过去，工作的基本结构是“人使用工具完成任务”，工具只是延伸人类能力的外部手段。而现在，AI正在逐步参与任务的拆解、路径选择以及执行过程，在部分场景中甚至可以独立完成完整工作闭环，人类的角色转变为监督与校正。这种变化并不只是效率提升，而是将AI引入到“工作结构本身”。
当AI开始参与决策路径时，工作的定义已经发生改变。它不再是“人做什么”，而是“人和系统如何共同完成结果”。
对HR的深层影响：从“人力管理”走向“人机协同管理”
对于HR而言，这一变化的意义远远超出工具引入或技能培训层面。真正的挑战在于，企业正在从单一的人类劳动力体系，转向“人类与数字系统共同构成的劳动力结构”。这将直接冲击现有的人力资源管理逻辑。
首先，岗位定义将发生根本变化。传统岗位基于个人能力设计，而在AI参与的环境中，岗位需要围绕“人机组合能力”进行重构，即一个人能够通过AI系统实现的整体产出。其次，绩效评估将变得更加复杂。当产出部分来自AI能力时，如何区分个体贡献与系统贡献，将成为新的管理难题。更重要的是，风险管理将从边缘问题变为核心能力，因为AI的每一项能力提升，都伴随着潜在的依赖、偏差与合规风险。
在这一背景下，HR的角色也将发生转变，从“管理人”转向“设计与管理人机协同系统”。
一个被低估的本质：AI是一种能力交换机制
综合这份研究的所有发现，可以抽象出一个更具解释力的结论：AI并不是一个单向提升生产力的工具，而是一种“能力交换机制”。用户通过AI获得更高效率、更强认知支持以及更低情绪成本，但同时也在交换掉部分独立判断能力、学习路径以及心理边界。
这种交换并不是线性的，也不是完全可控的，而是在持续使用中逐步累积。正因如此，未来企业真正需要建立的，不是单一的AI应用能力，而是一套能够管理这种交换关系的体系，包括使用边界、风险识别以及行为引导。
结语：HR需要重新理解“工作”本身
Anthropic的这份研究，并没有直接回答企业“如何使用AI”的问题，但它提供了一个更基础的视角：AI正在改变的，不是工具，而是“人类如何完成工作”的基本结构。当工作从“人完成任务”转变为“人和系统共同产生结果”，HR所面对的对象、能力模型以及管理边界，都需要被重新定义。
对于中国HR科技行业而言，这不仅是一个技术趋势，更是一次关于“工作本质”的再认识。谁能够率先理解这一变化，并将其转化为组织能力，谁就有可能在下一阶段的人才竞争中占据主动。
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Agentic AI
【独家】当AI成为“数字员工”：英伟达的全球AI大会GTC2026给我们HR的10个重要启示
HR可能没注意今天开幕的英伟达全球AI大会GTC，但这场大会正在重新定义工作的现在！
HRTech概述：今天上午（美西时间3月16日上午）全球最受关注的人工智能大会之一——NVIDIA GTC（GPU Technology Conference）在硅谷举行。这场大会被很多科技媒体视为“AI产业的年度风向标”，因为全球大量AI技术路线、算力基础设施以及未来产业趋势，往往会在这里首次集中发布。
NVIDIA创始人兼CEO Jensen Huang（黄仁勋）在主题演讲中提出了一个重要判断：未来的数据中心将变成“AI工厂”，企业不仅拥有Human Workforce（人类员工），还会拥有Digital Workforce（数字劳动力）。随着AI agents开始承担越来越多运营任务，这一变化将直接影响企业组织结构、岗位设计以及人才需求。
对HR来说，这场技术大会其实释放了一个非常重要的信号：未来企业管理的对象，可能不仅是员工，还包括AI系统。
基于GTC 2026释放的技术趋势，可以从HR与未来工作的角度看到十个值得关注的变化。
NVIDIA GTC（GPU Technology Conference）大会由 Jensen Huang（黄仁勋）在主题演讲中揭幕，现场发布了多项新的 AI 基础设施技术，包括下一代 AI 平台 Vera Rubin、AI 推理系统 Dynamo 以及面向机器人和自动驾驶的 Physical AI 体系。整场演讲的核心逻辑非常清晰：AI 正在从“模型工具”阶段进入“生产基础设施”阶段。黄仁勋反复强调一个关键概念——AI Factory（AI 工厂）。在他的定义中，未来的数据中心将不再只是存储和计算的设施，而是持续生产“智能（intelligence）”的工厂。这些工厂通过训练模型、运行推理以及调度 AI agents，源源不断地产生智能 token，而企业则会像使用电力一样使用 AI。
黄仁勋提出了一个核心判断：未来的数据中心将不再只是计算设施，而会演变为“AI工厂”（AI Factory）。这些AI工厂将持续训练模型、运行推理并调度AI agents，从而源源不断地产生“智能（intelligence）”。在这样的体系中，企业将像使用电力一样使用AI能力。
在这一叙事之下，另一个概念被频繁提及：Digital Workforce（数字劳动力）。这一变化意味着，AI不再只是一个软件工具，而正在成为新的生产要素。对于HR和企业管理者而言，这一变化可能比任何一代技术更深刻，因为它触及的是企业组织结构与劳动力形态本身。
在这样的背景下，GTC 2026释放的信号，不仅关乎芯片和算力，更关乎未来企业如何组织工作、如何招聘人才以及如何管理生产力。基于大会释放的技术趋势，从HR与未来工作的视角，可以看到十个值得关注的变化方向。
一、企业将同时拥有Human Workforce与Digital Workforce
过去企业只有人类员工，而未来企业将同时管理两类劳动力：人类员工与AI agents。AI将承担大量重复性任务，例如客服响应、数据整理、财务核对和流程审批。HR在未来组织管理中的职责，也将逐渐扩展到数字员工的配置与治理，例如AI agent的权限、责任边界以及人机协作机制。
二、组织设计将从“岗位结构”转向“任务结构”
AI的影响并不一定是直接替代岗位，而是重新划分岗位中的任务结构。许多岗位将被拆分为三类任务：可以完全自动化的任务、需要AI辅助完成的任务，以及必须由人类完成的任务。未来的岗位设计和职位说明书，将更加关注任务组合，而不是传统岗位边界。
三、招聘标准将更强调AI协作能力
随着AI agents成为日常工作的一部分，企业将更加需要能够与AI高效协作的人才。这类能力包括理解AI的工作方式、能够设计AI工作流程、以及能够判断AI输出质量。招聘评估标准也将逐渐从工作经验转向学习能力与AI协作能力。
四、组织规模可能变小但产出更高
AI agents能够承担大量运营工作，使企业在保持甚至扩大业务规模的同时减少对传统岗位的依赖。未来可能出现更多“高产小团队”，即团队规模更小，但借助AI系统能够完成更复杂的业务。
五、绩效管理将出现“人机协同效率”指标
传统绩效体系通常只衡量个人产出，但在AI时代，员工是否能够利用AI提升效率将成为重要指标。例如员工是否能够通过AI缩短决策周期、优化流程或者提高分析质量。绩效评价体系也将逐渐转向“人机协同效率”。
六、HR专业能力需要技术理解能力
HR不需要成为工程师，但需要理解AI技术的基本逻辑与风险。例如算法偏见、数据隐私、自动化决策透明度等问题，都可能直接影响员工权益与组织治理。因此HR未来的角色将更加接近组织治理者。
七、员工技能更新周期将显著缩短
AI技术发展速度极快，这意味着许多技能的生命周期正在缩短。企业需要更加持续化的学习体系，而不是周期性的培训。HR的重点将从课程管理转向技能生态建设，包括持续学习平台、技能评估体系以及内部人才流动机制。
八、劳动力市场将出现新的职业角色
随着AI agents和自动化流程的普及，一些新的职业角色将逐渐出现，例如AI workflow designer、AI operations manager、AI governance specialist等。这些岗位将负责设计AI工作流程、优化AI使用效率以及确保AI使用符合组织政策。
九、企业文化需要重新定义人与技术的关系
当AI成为日常工作的组成部分，企业文化也需要重新定义人与技术之间的关系。组织需要明确AI是替代员工还是增强员工能力，以及企业如何在效率提升与员工发展之间保持平衡。
十、HR将成为AI治理体系的重要参与者
随着AI逐渐参与决策流程，企业必须建立AI治理机制。HR将与IT、法务以及风险管理部门共同参与这一体系的建设，包括制定AI使用政策、员工培训、数据使用规范以及AI决策透明度机制。
总体来看，GTC 2026所展示的并不仅是一场技术发布会，更像是一场关于未来生产体系的预演。当AI从工具升级为“数字劳动力”，企业组织结构、人才需求以及HR的职责边界都将随之改变。
未来HR需要管理的对象，或许不再只是员工，而是一个由人类与智能系统共同构成的组织。
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Agentic AI
【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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