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调查显示：AI没有让HR变轻松，反而把HR推到了经营中心
HRTech核心解读：Lattice报告显示AI越深入企业，HR反而越接近经营核心。83%的HR对AI感到兴奋，44%的企业已使用内置AI的企业平台，58%使用AI生产力/自动化工具。但74%的HR认为，用AI裁员的企业高估了生产率提升；54%表示员工正在“工作更多、薪酬不变”。AI也正在进入绩效管理。越来越多企业采用季度甚至月度评价，但涉及晋升、加薪等关键决定时，HR仍强调Human-in-the-Loop。更重要的是：Lattice发现，真正决定AI能否带来高绩效的并不是工具，而是文化、心理安全、管理者能力、清晰目标与持续反馈。AI时代，HR真正要升级的可能不是Prompt能力，而是重新设计“人+AI如何工作”的能力。更多请关注 HRTech
HRTech认为，Lattice最新发布的《2027 State of People Strategy Report》最重要的结论，不是“HR正在加速使用AI”，而是另一件更深层的变化：当AI真正进入绩效、岗位、管理和决策流程后，HR的事务性工作可能减少，但组织设计责任正在迅速增加。
换句话说，AI并没有让HR变得不重要，反而正在迫使HR从“流程管理者”转向“工作设计者”。企业真正需要HR回答的，已经不是用不用AI，而是AI进入之后，岗位怎么变、绩效怎么定、管理者承担什么责任、员工获得什么回报，以及哪些决策仍然必须由人做出。
这也是Lattice将本年度报告主题直接概括为“People strategy is the strategy”的原因。
AI正在从工具，变成工作流程的一部分
Lattice此次调查了1,358名HR专业人士。83%的HR领导者表示，对AI在HR中的应用感到兴奋；44%的企业已经使用内置AI的enterprise platforms，58%正在使用带AI功能的productivity或automation tools。AI的应用正在从过去单独打开ChatGPT写一份JD、总结会议，逐渐进入绩效、人才分析和企业工作流。
这意味着企业AI应用已经开始进入第二阶段。
第一阶段讨论的是“我们有没有使用AI”，第二阶段则必须讨论“AI究竟改变了什么工作”。
未来判断一家企业AI成熟度，单纯看有多少员工使用Copilot、ChatGPT已经没有太大意义。真正重要的是，AI进入了多少核心流程，哪些任务被自动化，哪些岗位被重新组合，以及这些效率最终是否转化成了Business Outcome。
AI首先改变的，其实是“什么叫做高绩效”
Lattice数据显示，38%的HR团队已经把Performance列为首要优先事项。在美国，42%的HR领导者把Performance Management列为第一重点。与此同时，33%的企业已经按季度进行Performance Review，12%甚至按月进行，绩效管理正在从一年一次的管理动作，逐渐变成持续反馈机制。
AI也已经直接进入这个流程。新闻稿显示，74%的HR领导者认为Managers已经在使用AI起草Performance Reviews。
表面看，这是一次效率提升，但真正值得关注的问题是：如果AI让员工完成工作的速度提高了，企业是不是也会同步提高“达到预期”的标准？
Lattice的数据已经出现这种迹象。54%的HR领导者表示，员工正在被要求做更多工作，却没有获得更多薪酬，上一年度这一比例还是43%。
这可能会成为AI时代一个越来越重要的管理问题：AI创造出来的生产率收益，究竟应该归企业、归员工，还是双方共享？
如果企业只是把AI节省出来的时间全部转化为更多任务，那么短期产出可能提高，但员工对AI的接受度、组织信任和长期敬业度未必会同步提高。
AI可以提供建议，但不能替管理者承担责任
Lattice报告呈现出的另一个重要信号，是HR对AI的态度正在从“能不能用”转向“什么地方不能完全交给AI”。
对于会议总结、信息整理、绩效评价草稿等低风险任务，AI的接受程度很高。但涉及Promotion和Compensation等高影响决策时，HR明显更加谨慎。
报告中的一句话非常准确：
“The recommendation engine, yes. The decision, no.”
这实际上定义了未来企业AI Governance最重要的一条边界。
AI可以帮助企业分析绩效数据、发现模式、生成建议，但晋升、薪酬、绩效评级甚至解雇等影响员工职业发展的决定，最终仍然需要明确的人类责任主体。
未来真正成熟的企业，不只是建立Human-in-the-Loop，而是需要根据“决策风险”定义不同程度的人类参与。
AI可以提高Decision Intelligence，但不能替代Decision Accountability。
74%的HR，并不相信“AI换人”那么简单
一个很有意思的数据是，83%的HR对AI总体持积极态度，但与此同时，74%的HR领导者认为，那些因为AI而削减员工的企业，高估了AI最终能够带来的生产率提升。美国HR的这一比例甚至达到77%。
这说明HR对AI的判断正在变得更加务实。
AI确实可以替代大量任务，但Task Replacement并不等于Job Replacement。
一个岗位除了可见任务之外，还包含客户关系、隐性知识、判断经验、跨部门协调和组织记忆。企业如果只看到AI可以完成其中一部分任务，就直接把整个岗位删除，很容易高估节省的成本，同时低估失去的组织能力。
因此，企业更合理的路径应该是先做Task Analysis，再进行Job Redesign，而不是直接从Headcount Reduction开始。
真正成熟的AI Workforce Strategy应该问：
哪些任务应该Automate，哪些应该Augment，哪些仍然应该Human-owned？
这比简单讨论“AI可以裁掉多少人”更重要。
文化正在从“软问题”变成AI基础设施
这份报告里最值得CEO和CHRO共同看的，其实不是AI数据，而是Culture。
Lattice发现，高绩效HR团队所在组织中，75%的Senior Leadership重视Psychological Safety，而低绩效团队只有40%；72%的高绩效组织领导层优先考虑Company Culture，对照组只有36%。
高绩效HR团队中，85%表示员工高度敬业，而低绩效团队只有40%；42%的高绩效团队表示员工超过公司目标，低绩效团队只有4%。
需要强调的是，这些数据主要来自HR从业者自报，能够说明明显相关性，但并不能直接证明文化是绩效提升的唯一因果因素。
不过，它揭示了AI转型中的一个现实问题。
AI Adoption需要Experimentation，而Experimentation需要Psychological Safety。
员工必须敢于试错、质疑AI结果、暴露流程问题，也必须相信“帮助公司找到更好的AI工作方式”不会直接变成自己被替代的理由。
如果这种信任不存在，企业即使购买了最先进的AI工具，也很难获得真正的组织级应用。
所以AI时代，Culture不仅没有变软，反而开始变成技术投资能否产生ROI的基础条件。
47%的HR Tech采购后悔，说明问题不只是产品
Lattice数据显示，47%的HR团队表示，过去两年购买的至少一项HR Technology产品没有达到预期。主要原因包括50%的Functionality Issues、34%的Integration Challenges，以及Pricing和Investment Return问题。
这个数字对今天疯狂采购AI产品的企业尤其值得警惕。
很多AI项目的逻辑仍然是：CEO要求使用AI，HR需要找一个AI项目，于是采购一个“带AI”的产品。
但更成熟的顺序应该是：
Business Problem → Workflow → Task → Data → AI Capability → Technology。
先找业务问题，再找技术，而不是先买技术，再寻找使用场景。
AI不会自动修复一个错误的流程。相反，它很可能只是让错误流程运行得更快。
因此，未来HR Tech采购能力本身也需要升级。真正重要的不只是Vendor Selection，而是Process Readiness、Integration Capability和Change Management。
HR真正升值的，不是Prompt能力，而是Work Design能力
如果把Lattice这份报告放到更长的HR科技演进周期里看，可以看到一个非常清晰的变化。
AI正在压缩行政工作的价值，但同时提高Work Design、Performance Architecture、Manager Enablement、AI Governance和People Analytics的重要性。
未来HR最有价值的能力，不是成为公司里最会写Prompt的人，而是能够理解一个岗位由哪些任务组成，哪些工作应该交给AI，哪些应该由人负责，以及AI加入之后，目标、绩效、薪酬和职业发展应该如何重新设计。
这也是HRTech对这份报告最重要的判断：
AI不会淘汰HR，但会淘汰旧的HR价值模型。
过去HR的价值往往来自流程、制度和管理系统；未来HR的价值会越来越来自组织设计、决策机制和Human + AI Workforce的重新配置。
当AI可以帮企业执行越来越多工作时，真正稀缺的反而变成另一种能力：
知道应该让谁做什么，以及为什么这样设计。
所以，AI时代HR真正需要争取的位置，并不是“企业AI工具管理员”，而是参与回答一个更重要的问题：
当AI进入公司以后，我们应该如何重新组织工作？
能够回答这个问题的HR，才真正走到了经营中心。
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【深度解读】Workday二季度财报营收26.49亿美元，AI拿下超25%新增ACV，一家HR科技巨头站在新的十字路口
HRTech核心摘要：Workday 这是一份相当稳健的财报：季度营收26.49亿美元，同比增长12.8%；订阅收入24.71亿美元，同比增长13.9%；Non-GAAP营业利润率达到31.1%，全年利润率预期继续上调。但真正值得关注的变化藏在另一组数据里——AI已经贡献Workday超过25%的新增年度合同价值（ACV），超过5,500家客户正在使用至少一个Workday自主开发的AI Agent。与此同时，Workday下一季度订阅收入增速预计进一步下降到12%，资本市场正在重新思考这家HR SaaS巨头究竟应该如何估值，而Silver Lake潜在私有化收购的传闻，更让这一问题变得格外值得关注。我们一起来看详细财报解读！
营收26.49亿美元：Workday依然在增长，但已经明显进入“成熟SaaS”阶段
Workday于8月27日公布截至2026年7月31日的FY2027第二财季业绩。季度总收入达到26.49亿美元，同比增长12.8%；其中订阅收入24.71亿美元，同比增长13.9%，约占总收入的93.3%。专业服务收入为1.78亿美元，与去年同期基本持平。过去六个月，Workday累计实现收入51.91亿美元，同比增长约13.1%，其中订阅收入48.26亿美元，同比增长约14.1%。
单独来看，13%左右的增长速度对于一家年收入即将突破100亿美元的大型企业软件公司并不差。问题在于，Workday曾经是一家典型的高增长云软件公司，而现在增长曲线已经明显变平。
FY2024，Workday全年收入为72.59亿美元；FY2025增长至84.46亿美元；FY2026进一步达到95.52亿美元，但FY2026同比增速已经下降至约13%。同期订阅收入从FY2024的66.03亿美元增至FY2025的77.18亿美元，再达到FY2026的88.33亿美元。Workday目前预计FY2027全年订阅收入99.40亿至99.50亿美元，同比增长约13%。也就是说，如果没有新的增长曲线出现，Workday基本已经进入一家年收入百亿美元、长期增长约10%—15%的成熟企业软件公司的轨道。
这种变化在前瞻指标上更加明显。
截至Q2，Workday未来12个月订阅收入积压订单达到90.34亿美元，同比增长14.2%；总订阅收入积压订单为274.03亿美元，同比增长只有8.0%。而在FY2026年末，这两个指标分别增长15.8%和12.2%。Workday预计FY2027第三季度订阅收入为25.15亿美元，同比增长约12%。
换句话说，Workday并没有出现业务恶化，但传统SaaS业务自然增速正在缓慢下降。
这也是为什么这份财报里真正重要的数字不是12.8%，而是另外一个数字——25%。
AI贡献超过25%的新增ACV：这是Workday这份财报最重要的信号
Workday联合创始人、CEO兼董事长Aneel Bhusri在财报中第一次给出了一个非常明确的AI商业化指标：AI已经贡献超过25%的新增ACV。
与此同时，超过5,500家Workday客户目前正在使用至少一个Workday自主开发的AI Agent，较上一季度增长超过35%。而Workday目前全球客户总数超过11,500家，这意味着其自研Agent已经快速进入相当大比例的客户基础。
这比“AI调用次数增长了多少”“有多少用户使用Copilot”重要得多。
ACV，也就是年度合同价值，本质上已经接近收入商业化指标。当AI能够直接进入新增合同以及现有客户扩展合同，意味着Workday正在回答整个SaaS行业最重要的问题之一：
AI到底只是原有软件里的一个免费功能，还是可以成为新的收入来源？
至少从Workday目前披露的数据看，答案正在逐渐偏向后者。
这也是Workday与很多HR科技公司的最大不同。大量HR软件公司都已经加入生成式AI、Copilot或者Agent功能，但真正能够证明企业愿意为AI增加合同金额的公司并不多。Workday此次披露“AI贡献超过25%新增ACV”，意味着AI已经开始从产品故事进入财务故事。
更值得注意的是，这并不是突然出现的结果。
过去一年多，Workday实际上进行了一轮非常激进的AI资产重组。公司先后收购AI人才编排平台HiredScore、AI合同智能平台Evisort，随后又在FY2026完成Flowise、Paradox、Sana和Pipedream等AI相关交易。其中Paradox和Sana的收购对价分别约为11亿美元。Paradox切入招聘与候选人体验，Sana覆盖企业知识、学习和AI交互入口，Flowise提供Agent Builder能力，Pipedream则通过数千个连接器解决Agent跨应用执行的问题。
如果把这些收购放在一起看，会发现Workday真正想构建的已经不是传统意义上的HCM产品组合。
它正在搭建一个完整的企业Agent基础设施：
Workday自身拥有HR和财务系统中的结构化数据、权限、审批流程和业务规则；Sana提供新的AI用户入口；Flowise提供Agent开发能力；Pipedream负责跨系统连接；Paradox、HiredScore、Evisort则把Agent直接嵌入招聘、人才和合同等具体业务场景。
这也是为什么Workday现在不断强调所谓的“deterministic rails”——确定性的业务规则和控制体系。
通用大模型可以生成答案，但企业真正需要的是：AI能不能在正确的权限下访问正确的数据，在正确的流程里执行正确的动作，并且留下可以审计的记录。
HR和财务恰恰是最需要这种能力的两个领域。
从“卖Seat”走向“卖Work”，可能才是Workday真正的第二增长曲线
过去二十年，企业SaaS最核心的商业模式基本建立在Seat之上。
企业有多少员工、多少HR用户、购买几个模块、使用哪些功能，决定了软件合同金额。Workday自己在SEC文件中也明确说明，其订阅收入主要受到客户数量、每个客户的员工数量、购买的应用以及产品价格影响。
Agent的出现可能开始改变这个逻辑。
如果一个Recruiting Agent能够完成候选人筛选、沟通、面试协调和流程推进，一个Financial Audit Agent可以自动准备审计证据，一个Learning Agent能够自动生成学习内容、推荐课程并完成技能分析，那么软件供应商出售的就不再只是“让员工使用的软件”。
它开始出售被完成的工作本身。
这对于整个HR SaaS行业都是非常大的商业模式变化。
过去HR软件公司面对的问题是企业员工数量增长放缓甚至下降，就意味着Seat增长有限；AI Agent时代，一个企业即使没有新增员工，也可能因为希望自动化更多工作流程而增加AI软件支出。
这就是为什么“超过25%的新增ACV由AI驱动”如此重要。
如果这个比例未来继续上升，Workday就有可能第一次部分摆脱传统HCM软件与企业headcount高度相关的增长模式。
利润率已经超过31%，Workday正在同时证明另一件事：AI不一定意味着无限烧钱
Workday这一季度Non-GAAP营业利润达到8.24亿美元，同比增长约21%，Non-GAAP营业利润率从去年同期的29.0%提高到31.1%。公司同时把FY2027全年Non-GAAP营业利润率指引进一步提高至31.0%。
对于一家仍然大规模投入AI的企业软件公司而言，这是一个很有意思的组合：
收入增长约13%，但利润增长明显快于收入增长。
这表明Workday现在正在从过去典型的“增长优先型SaaS”转向更加平衡的“增长 + 利润 + 自由现金流”模式。
不过，投资者也不能完全只看Non-GAAP指标。
Workday本季度GAAP营业利润只有3.13亿美元，对应11.8%的营业利润率，与31.1%的Non-GAAP利润率之间存在接近20个百分点的差距。其中最重要的原因仍然是股票薪酬。
Q2 Workday确认的share-based compensation达到4.62亿美元，高于去年同期的3.91亿美元，相当于季度收入的17.4%。其中仅产品研发部门的股票薪酬就达到2.17亿美元。
所以从财务分析角度看，31%的Non-GAAP营业利润率固然说明Workday的软件商业模式拥有非常强的经营杠杆，但4亿多美元一个季度的股票薪酬同样是真实的股东经济成本。
这也是分析大型美国SaaS公司时不能忽略的一点。
另一个容易被误读的数据：单季度现金流下降，但上半年现金流实际上仍在增长
从Q2单季度看，Workday经营活动现金流从去年同期的6.16亿美元下降至5.20亿美元，自由现金流从5.88亿美元下降至4.60亿美元，分别同比下降约16%和22%。
如果只看这一季度，很容易得出“利润提升、现金流反而恶化”的结论。
但把观察周期拉到半年，情况完全不同。
FY2027上半年Workday经营现金流达到12.15亿美元，高于去年同期的10.73亿美元，同比增长约13%；自由现金流达到10.76亿美元，高于去年同期的10.09亿美元，同比增长约7%。因此目前更合理的解释是季度回款、递延收入、应收账款以及付款节奏带来的波动，而不是Workday整体现金创造能力出现明显恶化。
真正值得关注的是另一个成本。
Q2 Workday订阅服务成本从3.70亿美元增加至4.36亿美元，同比增长18%，明显快于13.9%的订阅收入增长。根据10-Q披露，其中第三方托管基础设施成本增加约3,300万美元。上半年订阅服务成本同样增长18%，其中第三方托管基础设施支出增加约8,000万美元。
这实际上提醒我们：AI不是免费的。
推理计算、数据调用、Agent执行、模型基础设施都会增加软件公司的交付成本。未来AI产品能不能真正提升SaaS公司的长期利润率，并不能只看AI合同增长，还要看AI带来的收入增量是否长期快于计算成本。
这将成为下一阶段所有AI SaaS公司都必须回答的问题。
半年花29亿美元回购股票：Workday的资本配置方式也彻底变了
另一个容易被忽略的数字，是Workday正在以前所未有的规模回购自己的股票。
仅Q2，Workday就回购约980万股Class A普通股，支出约13亿美元；FY2027上半年股票回购现金支出已经达到约29.24亿美元。董事会本季度又批准最高额外40亿美元的开放式股票回购授权。
这实际上也是Workday进入成熟阶段的另一项证据。
年轻的高增长SaaS公司通常把现金全部投入研发、销售和并购；成熟的软件平台则开始在研发、并购和股东回报之间重新配置资本。
Workday FY2026已经花费29亿美元回购股票，如今FY2027上半年又投入接近相同规模。
与此同时，截至7月31日，Workday现金、现金等价物和有价证券已经从FY2026年末的54.43亿美元下降至34.03亿美元。公司总资产也从180.74亿美元下降至158.57亿美元，其中一个重要原因就是持续回购股票。
这家公司已经越来越不像十年前那个单纯追求收入增长的Workday。
然后就是最敏感的问题：为什么这个时间点出现了Silver Lake私有化传闻？
8月13日，Reuters援引知情人士报道称，全球大型科技私募股权机构Silver Lake正在与Workday讨论潜在收购，相关谈判已经持续数月。如果最终达成交易，这可能成为全球历史上规模最大的企业软件私有化交易之一。
消息公布当天，Workday股价一度上涨接近18%，公司市值升至约511亿美元。Reuters同时强调，当时双方尚未达成最终协议，也不能保证交易一定完成。Workday和Silver Lake均没有就交易本身进行实质性评论。
值得注意的是，在8月27日公布的Q2财报中，Workday仍然没有对潜在私有化作出实质性回应。最新市场报道同样指出，公司继续对Silver Lake相关报道保持沉默。
从财务逻辑看，Silver Lake为什么会对Workday感兴趣并不难理解。
这是一家拥有超过11,500家企业客户、覆盖超过65% Fortune 500、订阅收入占比超过93%、全年订阅收入即将达到100亿美元、Non-GAAP营业利润率超过30%、每年能够产生数十亿美元自由现金流的企业软件公司。
更重要的是，它的核心系统是HR和财务。
这些系统的替换成本极高，而且涉及员工数据、薪酬、财务、审批、合规和审计。即使AI能够快速生成大量软件代码，大企业也很难突然把Workday这样的核心系统全部拆掉自己开发。
这就是所谓System of Record的价值。
而资本市场目前最大的担忧恰恰相反：生成式AI和Agent会不会削弱传统SaaS公司的护城河，甚至让企业不再需要为大量Seat支付高额订阅费。
这也是为什么Silver Lake潜在收购Workday具有非常强的象征意义。
如果一家大型PE愿意以数百亿美元规模押注Workday，本质上意味着它可能判断：
AI不是要消灭Workday，而是有可能让Workday原本最有价值的数据、流程和系统入口变得更值钱。
Reuters随后在对软件行业估值的分析中也指出，Workday潜在私有化交易被市场视为大型投资机构对成熟企业软件长期现金流价值的一次重要投票。
当然，现在仍然只是交易传闻。在正式协议、董事会决议或SEC文件出现之前，都不能把Silver Lake收购Workday当作已经确定的事实。
但它出现的时间非常值得关注。
资本市场为什么财报后反而跌了？因为市场要的已经不是“AI增长”，而是“AI重新加速公司增长”
Workday这份财报实际上超过了市场对收入和调整后EPS的预期，但财报公布后股价盘后一度下跌约5%。
原因并不复杂。
Workday预计Q3订阅收入25.15亿美元，同比增长12%，基本符合市场预期，而不是明显超过预期。资本市场目前已经相信Workday能赚钱，也已经相信Workday能够推出AI产品，甚至开始相信客户愿意为AI付费。
市场下一步要求它证明的是：
AI能不能把Workday的整体增长从12%—13%，重新推回更高水平？
这才是Workday现在最大的估值问题。
如果未来两年，AI贡献新增ACV的比例从25%继续上升到40%、50%，但Workday整体订阅收入增长仍然只有10%—12%，那说明AI可能只是在替代原来的模块销售，并没有真正创造足够大的增量。
反过来，如果AI Agent渗透率持续上升，并最终推动客户合同金额、交叉销售和Net Expansion重新提升，那么市场可能重新把Workday从“成熟SaaS公司”定价为“AI时代的企业工作平台”。
这两个结果对应的估值完全不同。
HRTech判断：Workday正在经历的不是一次产品升级，而是商业模式升级
从HR科技行业角度，我们认为Workday Q2真正值得关注的不是26.49亿美元营收本身，而是三个同时发生的变化。
第一，传统HCM SaaS正在进入成熟期。Workday的客户规模、市场占有率和收入体量已经非常大，单纯依靠新增HCM客户已经越来越难维持过去20%以上的增长。
第二，AI开始第一次形成可以量化的第二增长曲线。超过25%的新增ACV来自AI、5,500多家客户开始使用Workday自主Agent，意味着Agent正在从技术展示进入商业采购。
第三，Workday正在试图把自己的核心资产重新定义。
过去Workday是一套System of Record——记录谁在公司、薪酬是多少、职位是什么、谁审批什么、钱怎么流动。
未来Workday希望成为System of Action——不只是记录工作，而是直接让Agent完成工作。
如果这个转型成功，那么未来企业购买HR软件的逻辑也会发生变化。
过去我们问的是：“有多少员工使用这套系统？”
未来可能会变成：“这套系统替企业完成了多少工作？”
这也是HRTech认为整个HR科技行业未来三到五年最值得关注的一条商业模式主线。
Workday现在并没有陷入危机。恰恰相反，它可能正处在上市以来最重要的一次转型。
只是对一家已经接近百亿美元收入规模的公司来说，下一阶段的挑战也远比推出几个AI功能困难。
它必须证明，AI不仅能够让Workday的软件变得更聪明，还能够让一家已经进入成熟期的软件巨头重新加速增长。
如果这个答案最终是肯定的，那么今天市场讨论的Silver Lake私有化价格，未来回头看可能是在低估Workday。
如果答案是否定的，那么25%的AI新增ACV最终可能只是传统SaaS增长放缓过程中的一次结构性迁移。
接下来几个季度，HRTech认为最值得持续追踪的三个数字已经非常清楚：
AI贡献新增ACV的比例、12个月订阅收入积压订单增速，以及Workday整体订阅收入能否重新加速。
这三个指标，将比Workday发布多少个Agent更重要。
资料依据：Workday FY2027 Q2 Financial Results、Workday Form 10-Q及历史SEC文件、Workday Investor Relations公开材料、Reuters等公开市场信息。本文涉及Silver Lake收购的部分截至2026年8月27日仍属于市场报道及交易传闻，Workday尚未正式确认交易。
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【深度解读】Workday传闻要被PE收购：股价一度暴涨超25%，私募Silver Lake为何偏爱SaaS
HRTech概述：海外传闻银湖Silver Lake正在洽谈收购Workday，双方已讨论数月，但目前尚无正式协议。消息一出，Workday盘中一度暴涨超25%，收盘上涨近18%，市值升至约511亿美元。值得注意的是，Workday并非陷入经营危机：2026财年收入95.52亿美元，订阅收入88.33亿美元，经营现金流29.39亿美元；超过4,000家客户已经使用其AI Agent。真正值得关注的不是“谁收购谁”，而是AI时代资本开始重新评估HR SaaS的价值：稳定订阅收入、企业核心数据、工作流控制力和AI重构能力，正在形成新的估值逻辑。你看好吗？
一则尚未确认的收购传闻，让Workday突然成为全球软件市场焦点。
美国时间8月13日，Reuters援引知情人士报道称，科技投资机构Silver Lake正在与Workday洽谈潜在收购，相关讨论已经持续数月。目前双方尚未宣布正式协议，谈判也可能最终无果。若交易真正落地，以Workday目前超过500亿美元的市值计算，它将成为全球软件行业规模最大的私有化交易之一。
一天增加近80亿美元市值，市场为什么如此兴奋？
消息公布后，Workday股价盘中最高达到226.28美元，一度上涨超过25%并触发短暂停牌，最终收于206.45美元，全天上涨17.92%。消息出现前，公司市值约430亿美元，收盘后迅速升至500亿美元以上。
这场暴涨背后还有一个反差：在收购传闻出现前，Workday今年股价已经累计下跌约15%，较2024年高点跌去超过40%。市场真正担忧的并不是Workday没有收入和客户，而是AI出现后，传统企业SaaS未来究竟还能保持多高的增长率和估值。在全球HR上市公司排名中被Paychex超越，排名全球第四。
20年前的PeopleSoft，似乎正在形成一种历史回声。
Workday的两位创始人都与PeopleSoft关系极深，但准确地说，Dave Duffield才是PeopleSoft创始人，他在1987年创办PeopleSoft；Aneel Bhusri则曾长期担任PeopleSoft高级管理职务，包括副董事长及负责产品战略、业务发展和市场的高级副总裁。2005年，两人共同创办Workday。
PeopleSoft的结局如今看起来颇有戏剧性。2003年Oracle发动敌意收购，最初报价约16美元/股。经过长达一年多的激烈攻防、诉讼和监管争议，Oracle最终在2004年12月以26.50美元/股、约103亿美元达成协议，并于2005年完成收购。PeopleSoft消失之后，Duffield和Bhusri几乎从零重新建立了一家面向云时代的企业软件公司——Workday。
二十多年后，当Workday自己再次站到潜在收购的十字路口，这段历史自然格外引人关注。
更大的变量不是Silver Lake，而是AI正在重新定义SaaS。
过去20年，SaaS商业模式依靠按用户收费、长期订阅、高续费率和数据迁移成本创造了极高估值。但AI Agent正在挑战这一套逻辑：当大量工作由AI完成，企业是否还需要按“人头”购买同样数量的软件席位？当Agent能够跨系统直接完成任务，传统应用软件界面和工作流的价值是否会下降？
这种不确定性正在直接影响整个软件行业估值，甚至让私募股权机构更难判断传统软件公司未来的现金流价值。Reuters指出，AI带来的不确定性已经成为今年大型软件私有化交易减少的重要原因之一。
Workday换回创始人CEO，本身就是一个强烈信号。
今年2月，Workday突然宣布联合创始人Aneel Bhusri重新出任CEO，Carl Eschenbach卸任CEO和董事，并转任战略顾问。Bhusri在回归时直接表示：“AI is a bigger transformation than SaaS。”Workday也已把自身定位从传统HR和财务SaaS进一步升级为管理“people、money and agents”的企业AI平台。
从HRTech角度看，这意味着企业软件的竞争正在从“谁拥有更多功能”，转向“谁能够真正控制数据、工作流和AI Agent”。如果你也正在思考AI究竟只是HR工具升级，还是会改变HR本身的工作方式，可以通过 HR AI Forward · AI能力成熟度评测，重新判断个人和团队目前处于什么阶段；9月17日深圳举行的 2026人力资源科技年度论坛·“What’s Next”，也将把AI如何重构HR工作与企业数字化作为核心议题。
Workday会不会真的被Silver Lake收购，现在还没有答案。但从PeopleSoft到Workday，从本地部署到SaaS，再从SaaS走向Agentic AI，企业软件可能正在进入又一次结构性转折。
HRTech将持续跟踪Workday与Silver Lake的最新进展。随时关注HRTech，一旦双方公布正式协议、交易价格或新的重大进展，我们将第一时间分享。
Silver Lake并不是第一次盯上SaaS，而且尤其熟悉HR与企业软件。
如果说这次Workday潜在收购最终成真，它并不会是Silver Lake突然跨界进入HR SaaS。过去十年，这家科技投资机构已经反复复制过“投资企业软件—私有化—长期重构”的路径。
2023年，Silver Lake联合CPP Investments以约125亿美元将员工体验和客户体验平台Qualtrics私有化；2024年又联合GIC以17亿美元收购订阅管理SaaS公司Zuora，并于2025年完成退市。更早之前，Silver Lake先向Software AG投资3.44亿欧元支持其向SaaS转型，随后在2023年完成约26亿美元收购并推动公司退市。此外，它还投资了提供HR、财务和企业管理SaaS的Cegid，以及直接收购法国Payroll和HR SaaS企业Silae。
这些交易呈现出一个非常清晰的逻辑：Silver Lake往往并不排斥已经进入成熟期的软件公司。相反，只要企业拥有稳定的订阅收入、强客户关系、关键企业数据和可持续现金流，而公开市场暂时低估其长期转型价值，就可能成为私募资本理想的私有化对象。
这也是Workday传闻真正值得注意的地方。过去，Silver Lake帮助Software AG完成的是从传统软件向SaaS的转型；今天，如果它真的考虑Workday，面对的则可能是更大的命题——如何把一家接近百亿美元收入规模的HR SaaS巨头，从“管理People和Money的软件”，重新改造成管理People、Money与AI Agents的企业AI平台。
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【财报】Upwork发布2026年二季度财报，营收 1.917 亿美元，同比下降约 2%：AI正在重写自由职业市场
HRTech概述：全球自由职业平台 Upwork 发布2026年第二季度财报。公司GSV为9.664亿美元，同比下降3.6%，营收1.917亿美元，同比下降2%，活跃客户也下降4%。但一个更重要的变化正在发生：低复杂度工作正在持续转向自动化，而高价值AI人才、更复杂项目和新的工作类别正在增长。
AI正在拆掉知识工作的初级职业阶梯，而新的Human + AI职业阶梯还没有完全建起来。Upwork已经开始把自己从传统自由职业平台重新定义为连接企业、Human Experts和AI Agents的工作市场，并通过ChatGPT、Claude和MCP进入AI工作流。
未来企业管理的不只是员工和外包人员，还可能包括大量AI Agent。更多请关注 HR Tech，为你带来全球最新 HR 科技资讯。
Upwork 2026 年第二季度财报看起来并不“增长”：GSV 为 9.664 亿美元，同比下降 3.6%；营收 1.917 亿美元，同比下降约 2%；活跃客户降至 76.3 万，同比下降 4%。但如果把这些数字与 AI 业务、单客户价值和利润率放在一起看，呈现出的并不是一家传统自由职业平台简单进入衰退，而是一个更值得 HR 行业关注的信号——低复杂度工作正在被 AI 自动化，而平台正在主动把增长重心转移到高价值 AI 工作、复杂项目、SMB 深度服务和 Enterprise Workforce Management。
从 HRTech 的视角看，这份财报真正值得研究的，也不是 Upwork 本季度少了多少客户，而是它正在试图回答一个所有 HR 科技公司未来都会面对的问题：当企业里的“劳动力”开始同时包括 Employee、Contractor 和 AI Agent，人才平台究竟应该管理“人”，还是管理“工作”？
收入仍在下降，但Upwork已经从“追求更多客户”转向“经营更高价值客户”
Q2 2026，Upwork Marketplace Revenue 为 1.669 亿美元，同比下降 2%；Enterprise Revenue 为 2,480 万美元，同比增长 2%。GAAP Net Income 为 2,540 万美元，同比下降 22%，但 Adjusted EBITDA 却达到 6,410 万美元，同比增长 12%，Investor Presentation 披露的 Adjusted EBITDA Margin 达到约 33.4%。与此同时，Take Rate 提升至 19.8%，同比增加 40 个基点。
真正关键的是另一项指标：GSV per Active Client 达到创纪录的 5,230 美元，同比增长约 5%，并已经连续八个季度环比增长。 与此同时，Active Clients 同比下降 4%。
这组数据实际上揭示了 Upwork 当前非常明确的经营方向：客户数量可以下降，但留下来的客户必须产生更多、更复杂、更高价值的交易。
过去的自由职业平台依赖的是“大量客户 × 大量任务 × 平台抽佣”；新的 Upwork 更希望形成“大客户/高价值 SMB × 持续工作需求 × 更高客单价 × 更多服务收入”的模式。
这也是为什么收入仍然承压，但 Adjusted EBITDA 和 Take Rate 却能够继续改善。Upwork 已经不再单纯追求 Marketplace 的交易规模，而是在主动优化其业务结构。
AI没有把旧工作等量转换成新工作，它首先正在消灭一部分低复杂度任务
CEO Hayden Brown 在此次财报中给出了一句非常重要的判断：
“While lower-complexity work continues to shift toward automation…”
也就是说，低复杂度工作正在持续转向自动化。
这是本季度最值得 HR 与人才行业重视的一句话。
如果 AI 只是帮助 Freelancer 提高效率，那么理论上 Upwork 总体 GSV 不一定应该下降。但现实是，Q2 GSV 下降 3.6%、Active Clients 下降 4%。这意味着部分原来需要支付给自由职业者的任务，并没有转化成新的人工需求，而是被 AI 直接完成了。
但另一方面，新需求正在出现。Q2 2026，Upwork 平台 AI-related work GSV 同比增长超过 22%；其中 AI Strategy & Consulting GSV 增长超过 50%。Investor Presentation 显示，AI-related work 按 Q2 GSV 年化计算已经达到约 3.3 亿美元。
这形成了一个非常典型的 AI 劳动力市场分层：
基础写作、简单设计、翻译、标准化数据处理和低复杂度数字任务越来越容易自动化，而 AI Strategy、Consulting、Workflow Design、Agent Implementation 和更复杂的业务项目开始产生新的需求。
因此，未来人才市场真正需要讨论的可能已经不是简单的“AI会不会取代工作”，而是：
哪些任务会消失，哪些任务会升级，哪些任务会由 Human + AI共同完成。
Business Plus正在证明：Upwork真正想争夺的是企业级SMB预算
Upwork 第二条增长曲线来自 Business Plus。
Q2 Business Plus GSV 环比增长 24%、同比增长 174%；Business Plus Active Clients 环比增长 16%、同比增长 219%。更值得注意的是，38%的 Business Plus 活跃客户第一次在 Upwork 发生消费，就是通过 Business Plus 完成。 Investor Presentation 同时披露，其 Q2 Business Plus Revenue 同比达到约 2.5 倍。
这说明 Business Plus 并不仅仅是在把原来的 Freelancer Marketplace 用户升级成付费会员，而是在帮助 Upwork 获取一种新的客户群体：有持续项目、有复杂需求、有管理需求，同时又没有完整 Enterprise Procurement Infrastructure 的中型及成长型企业。
这类客户的价值远高于一次性的 Freelancer Hiring。
Upwork实际上正在尝试从：
“帮你找一个自由职业者”
升级为：
“帮你持续获得、组织和管理外部专业能力”。
这也是 HR Tech 产品增长中非常值得参考的一条路径：不要只提供单点工具，而是围绕客户不断增加的复杂度，从 Entry Product 向 Workflow、Management、Benchmark 和 Enterprise Solution逐层升级。
Enterprise与Lifted：Upwork正在逼近真正的Contingent Workforce Management
第三条增长主线是 Enterprise。
Upwork 旗下 Lifted 已在 6 月底将第一批企业客户迁移到新的平台，并扩大 Go-to-Market 团队，包括招聘新的 Head of Sales。与此同时，Enterprise Solutions 中的 EOR offering GSV 同比增长29%。该业务在 2025 年通过 Lifted 收购 Ascen 后得到进一步加强。
这意味着 Upwork 的边界正在继续扩大。
从最初的 Freelancer Marketplace，到 Contractor Management，再到 EOR、Managed Services、Enterprise Workforce Solutions，它越来越接近一套完整的 Contingent Workforce Infrastructure。
未来企业可能不再分别购买“自由职业平台”“EOR”“Contractor Management”“AI Agent”，而是希望在一个统一的 Work Layer 中配置：
Employee、Contractor、Freelancer、EOR Worker，以及 AI Agent。
一旦这个方向成立，Upwork真正竞争的就不再只是 Fiverr 或其他 Freelancer Marketplace，而会逐渐进入更广泛的 Workforce Management 市场。
ChatGPT、Claude和MCP背后的野心：让AI成为新的“劳动力采购入口”
Upwork另一个非常值得观察的战略，是它正在主动进入 AI Agent 的工作流程。
继 2026 年 4 月推出 Upwork app for ChatGPT 后，公司又推出 Upwork Claude Connector，并发布 Model Context Protocol（MCP）server。通过 MCP，客户与 Freelancer 可以让 AI Agent 在已有工具和工作流中寻找人才、发现工作机会，并帮助管理 Upwork 上的工作。Investor Presentation 明确提到 Claude、ChatGPT、Cursor 以及其他 MCP-compatible products。
这里真正重要的并不是又多了一个 ChatGPT 插件。
传统人才平台的入口是“人搜索人”：
企业产生需求 → HR或业务部门进入人才平台 → 搜索人才 → 发布项目。
Agent时代可能变成：
企业告诉 AI Agent 一个业务目标 → Agent拆解任务 → 判断哪些任务AI能够完成 → 哪些任务需要Human Expert → 自动调用 Upwork寻找相应专业人才。
这样一来，Upwork就可能从一个“用户访问的网站”，逐渐变成一个被 AI Agent调用的劳动力网络。
这也是 Upwork 为什么开始强调自己的定位不是 Freelancer Marketplace，而是：
“The human and AI-powered work marketplace.”
真正的新变量，是AI Agent开始成为一种独立的劳动力供给
Investor Presentation 第10页给出的结构非常清晰：
Clients、Human Experts、AI Agents，三者围绕 Upwork 平台形成新的工作关系。
更进一步，公司在 Presentation 中提出，Upwork希望为 SMB 提供 “AI diffusion layer”，通过人才和 human-supervised agents 帮助中小企业跨越从“拥有AI能力”到“真正采用AI”的鸿沟。公司同时披露，其 human-supervised agent product 已于 2026 年 8 月推出，但原文未披露独立正式产品名称。
这个变化对 HR Tech 的意义可能比单纯的 AI Recruiting 更大。
过去企业劳动力结构主要是：
Employee + Contractor。
现在正在出现第三种资源：
AI Agent。
未来 HR 和企业管理者必须开始回答新的问题：什么任务应该由员工完成？什么任务可以直接交给 Agent？哪些工作必须 Human-in-the-loop？一个 AI Agent 的成本应该如何核算？Human + Agent组合之后，生产率究竟提升多少？增加的 Token、模型、软件和治理成本是否值得？
这些问题最终都会落到一个核心概念：
AI Workforce Management。
$1.3万亿美元市场故事很大，但Upwork短期仍处于转型“Gap”
Upwork Investor Presentation 给出了三个长期增长支柱：Transforming human + AI work、Accelerating SMB growth，以及 Unlocking Enterprise expansion。公司引用委托第三方完成的市场研究，预计到2028年相关机会约为 1.3万亿美元，其中 SMB contingent digital knowledge work 为 5,300 亿美元、Enterprise 为 6,500 亿美元、Agentic AI 为 1,200 亿美元。需要强调的是，这属于市场机会估算，并非 Upwork 已经实现的收入。
短期数据仍然说明转型并没有完成。
Q3 2026 Revenue Guidance 为 1.76亿至1.84亿美元；全年 Revenue Guidance 为 7.30亿至7.50亿美元。与此同时，Q2 Operating Cash Flow 从去年同期的 7,250 万美元降至 4,690 万美元，Free Cash Flow 从 6,560 万美元下降到 3,590 万美元。
因此，目前最准确的描述并不是“Upwork已经完成AI转型”，而是：
传统低价值任务下降，新型AI高价值工作正在快速增长，但新的需求规模暂时仍未完全覆盖旧市场的收缩。
这正是 AI 时代大量知识工作平台未来几年都可能经历的“增长缺口”。
HRTech观察：未来企业真正缺少的可能不是更多AI工具，而是一套AI Workforce衡量体系
从 Upwork 这份财报继续往前推一步，HRTech认为，一个新的企业管理问题正在形成。
今天多数企业仍然通过“有多少员工使用 ChatGPT”“采购了多少 Copilot席位”来衡量AI采用。但当 AI 真正进入工作流程后，这些指标很快会失去意义。
企业真正需要知道的是：
一项工作原来需要多少 Human Hours，现在需要多少；Human与Agent分别完成了什么；单位任务成本是否下降；AI增加了多少模型和Token成本；质量、速度和风险是否改善；以及哪些岗位正在从“执行工作”转向“监督、设计和管理Agent”。
因此，HRTech接下来关注的重点也正在从单纯的 AI Readiness，进一步走向 AI Workforce ROI、AI Workforce Benchmark和Human + AI工作结构分析。HRAI Forward所衡量的“AI是否已经成为可复用、可迁移、可衡量的HR工作能力”，本质上也是这条路径的起点：先知道组织和HR当前处于什么位置，再进一步判断AI投入究竟有没有真正改变工作方式和产出。
Upwork此次财报给出的启示非常明确：
未来最有价值的 HR Tech 公司，未必只是帮助企业“招聘更多人”或“部署更多AI”，而是能够帮助企业回答——
什么工作应该由谁完成，以及Human + AI组合之后，企业是否真的创造了更多价值。
这可能才是 AI Workforce 时代真正的新基础设施。
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Agentic AI
【财报】德科集团二季度营收近60亿欧元，其中AI代理已覆盖50%收入，招聘服务进入运营重构阶段
HRTech核心摘要：The Adecco Group发布2026年第二季度财报：收入59.97亿欧元，有机及交易日调整增长5.6%，实现连续第五个季度增长，利润率升至2.8%。Adecco业务增长6.6%，Akkodis恢复1%有机增长，LHH利润率达到11.0%。更重要的是，Adecco已有50%的收入由AI代理赋能，端到端招聘代理已进入10个国家，使岗位填补率提升10%、候选人提交时间缩短40%、招聘顾问生产率提高25%至35%。公司因此将2026年年底AI代理赋能收入目标上调至70%。这不仅是一份增长财报，也意味着AI正在从HR工具转变为招聘公司的核心经营基础设施。推荐马上参与HR AI Forward测评，了解团队当前的AI能力成熟度与下一阶段行动重点。
全球人才与技术服务集团The Adecco Group发布2026年第二季度及上半年财务业绩。第二季度集团收入为59.97亿欧元，同比增长4%；按有机及交易日调整口径计算，同比增长5.6%，实现连续第五个季度增长。剔除一次性项目后的EBITA达到1.65亿欧元，按有机及固定汇率口径增长21%，EBITA利润率同比提升30个基点至2.8%。
与收入和利润数据相比，本季度更值得HR科技行业关注的，是Adecco首次将AI代理部署与收入覆盖率、岗位交付率、招聘周期和顾问生产率系统地联系起来。目前，已有50%的Adecco业务收入由AI代理支持，公司因此将2026年年底的AI赋能收入目标由50%上调至70%。
这意味着，AI在大型人力资源服务集团内部，已经开始从局部工具进入核心运营系统。
收入连续五个季度增长，市场份额继续向头部集中
Adecco Group第二季度收入为59.97亿欧元，较上年同期的57.75亿欧元增长4%。剔除汇率和业务组合等因素后，有机及交易日调整增长率达到5.6%。
公司表示，集团相对主要竞争对手取得约160个基点的市场份额增量，其中Adecco业务单元取得约60个基点的相对市场份额增长。管理层将增长归因于客户覆盖、重点终端市场渗透，以及更严格的执行和成本管理。
从业务结构看，Flexible Placement仍是集团最重要的收入来源。2026年上半年，该业务收入为86.03亿欧元，有机增长5%，占集团收入约74%；Outsourcing, Consulting & Other Services收入为23.95亿欧元，有机增长9%。Permanent Placement收入为2.78亿欧元，有机下降4%，显示永久招聘市场仍未完全恢复。
这一收入结构说明，当前企业用工需求恢复的主要驱动力仍然来自灵活用工、外包及咨询服务，而不是传统永久招聘的大规模反弹。企业在宏观环境仍存在不确定性的情况下，更倾向于通过灵活配置和项目制方式增加人力投入。
利润增长明显快于收入，核心动力来自运营杠杆
第二季度毛利润为11.13亿欧元，同比增长2%，有机增长4%；毛利率为18.6%，同比下降30个基点。虽然毛利率仍低于上年同期，但相较第一季度同比下降60个基点的情况，降幅已经明显收窄。
毛利率下降主要反映业务组合变化，而不是价格体系显著恶化。Flexible Placement和Permanent Placement分别对毛利率产生25个基点和15个基点的负面影响，Outsourcing, Consulting & Other Services则带来20个基点的正向贡献。
真正推动利润改善的是费用效率。第二季度剔除一次性项目后的SG&A费用为9.53亿欧元，按报告口径与上年基本持平，占收入比例由16.5%下降至15.9%，同比降低60个基点。
在此基础上，剔除一次性项目后的EBITA达到1.65亿欧元，有机增长21%，明显高于5.6%的收入增速。EBITA利润率由2.5%提高至2.8%，集团有机drop-down ratio达到64%，即新增毛利润中有较高比例转化为经营利润。
从财务角度看，Adecco本季度呈现的是一种典型的“低毛利率改善、强费用杠杆”增长模式。公司并没有依靠价格上涨或高毛利永久招聘快速恢复，而是通过业务规模、人员生产率和后台成本控制提高盈利能力。
员工数量下降2%，但单位生产率提高6%
第二季度Adecco Group平均公司员工FTE为33,543人，按有机口径同比减少2%。与此同时，以每名销售FTE的direct contribution衡量的生产率同比提高6%。
这组数据非常关键。它说明Adecco的增长不再完全依赖增加招聘顾问和交付人员数量，而是在尝试建立一种“更少人员支持更大业务规模”的运营模式。
对于传统人力资源服务公司而言，收入长期以来与顾问人数高度相关：更多客户和岗位通常需要更多招聘顾问、客户经理和运营人员。但当AI代理承担候选人筛选、沟通、岗位匹配、材料提交及部分销售和回款流程后，人均可管理岗位数量和客户规模开始提升。
本季度的利润改善，实际上已经部分体现了这种组织模型的变化。
Adecco核心业务增长6.6%，Americas和APAC表现最强
Adecco业务单元第二季度收入为49.49亿欧元，占集团收入约82%，有机及交易日调整增长6.6%。剔除一次性项目后的EBITA为1.61亿欧元，利润率为3.3%，同比提升10个基点。
从区域看，Americas收入为7.89亿欧元，有机增长12%，EBITA利润率为2.6%，同比提高90个基点；APAC收入为6.64亿欧元，有机增长10%，利润率为4.8%，提高20个基点；EMEA excluding France收入为23.64亿欧元，增长8%，利润率为3.2%。
France收入为11.32亿欧元，有机下降1%，利润率为3.0%，同比下降50个基点。法国市场受到物流和医疗行业需求疲软影响，但制造业和汽车行业表现相对较强。
行业层面，汽车、物流、金融服务以及航空航天与国防成为主要增长来源。Flexible Placement增长6%，Outsourcing增长15%，MSP业务增长11%，Permanent Placement则由第一季度下降7%改善至基本持平。
这表明永久招聘虽然还没有进入全面增长阶段，但需求恶化速度已经放缓。
Akkodis重新实现增长，但报告收入仍受汇率和组合调整影响
Akkodis第二季度收入为7.43亿欧元，按报告口径同比下降11%，但按有机及固定汇率口径增长1%，结束此前的收缩趋势。
其Consulting & Solutions和Talent业务均实现1%的有机增长。EMEA和North America分别增长4%，APAC下降5%。德国收入下降3%，较第一季度下降5%有所改善；North America的增长主要来自航空航天与国防、能源和汽车业务。
Akkodis剔除一次性项目后的EBITA为2,600万欧元，利润率由1.6%提高至3.4%，同比提升180个基点，项目人员利用率达到91%。利润率改善主要来自高价值咨询与解决方案收入增加、项目利润率提升，以及德国业务的成本调整。
值得注意的是，Akkodis正在主动降低传统科技人员派遣业务的比重，强化工程服务、航空航天与国防、Global Delivery和Physical AI等能力。这不是简单的周期性恢复，而是业务结构重新定位。
在人力资源和技术服务边界逐渐模糊的背景下，Akkodis代表了大型人力资源集团向“技术人才＋工程交付＋行业解决方案”发展的方向。
LHH收入保持稳定，利润率提升至11%
LHH第二季度收入为3.26亿欧元，按有机及固定汇率口径与上年持平，按报告口径下降3%。剔除一次性项目后的EBITA为3,600万欧元，利润率达到11.0%，同比提升150个基点。
Professional Recruitment Solutions恢复1%的有机增长，其中美国收入增长7%；Career Transition & Mobility增长2%；Coaching & Skilling下降10%。
Professional Recruitment Solutions的生产率提高30%，同时billing FTE同比减少15%。Career Transition业务在企业重组需求较弱的环境下仍实现增长，说明LHH在职业转型市场继续取得份额。
Coaching & Skilling业务内部则出现明显分化。Ezra收入增长3%，General Assembly受到退出B2C业务影响，但其B2B业务增长19%，主要受企业AI培训需求推动。
这反映出企业学习与技能业务正在从面向个人的课程销售，转向由企业预算驱动的AI技能培训和组织能力建设。
Adjusted EPS增长31%，但报告净利润仍然承压
第二季度Adecco Group归属于股东的净利润为4,700万欧元，按报告口径同比下降19%，按固定汇率口径下降11%；Basic EPS为0.28欧元。
净利润下降并不代表核心经营恶化。第二季度公司确认了3,600万欧元一次性成本，主要与Akkodis Germany和Adecco France重组有关；无形资产摊销为2,000万欧元，其他收入及费用中还包含约2,000万欧元的资产处置相关一次性影响。
剔除摊销、重组成本和相关税务影响后，Adjusted EPS达到0.61欧元，同比增长31%。
因此，本季度财务表现应区分“报告利润”和“经营利润”。核心业务的收入、EBITA和生产率均在改善，但组织调整和资产组合优化仍对短期净利润造成影响。
自由现金流转负，增长带来的营运资金占用需要关注
第二季度经营现金流为2,300万欧元，低于上年同期的8,100万欧元；资本支出为3,700万欧元，自由现金流为负1,400万欧元，上年同期则为正5,200万欧元。
2026年上半年自由现金流为负2.14亿欧元，较上年同期的负1.13亿欧元进一步下降。公司解释称，现金流减少主要来自业务增长带来的应收账款和营运资金占用，同时Adecco Group的现金流通常集中在下半年。
截至6月底，净债务为26.47亿欧元，同比减少2.35亿欧元；剔除一次性项目后的净债务与EBITDA比率为2.7倍，同比改善0.5倍。集团计划在没有重大宏观或地缘政治冲击的情况下，于2027年年底前将这一比率降至不高于1.5倍。
现金流仍然是未来几个季度最需要观察的指标。Adecco已经证明其能够将收入增长转化为EBITA增长，但能否进一步转化为自由现金流，将直接影响去杠杆速度和资本配置空间。
AI代理已覆盖50%收入，但不等于50%的收入由AI直接创造
本季度最重要的经营信息，是Adecco将“AI-enabled revenue”的覆盖率由目标指标转化为实际运营指标。
截至第二季度，Adecco端到端招聘代理已经在10个国家上线，累计完成220万次agent conversations。公司披露，AI代理帮助整体fill rate提高10%，候选人提交时间缩短40%，招聘顾问生产率提高25%至35%。
目前，50%的Adecco收入已经由AI代理支持，公司将2026年年底目标提高至70%，并计划向更多APAC和LATAM市场扩展，支持超过20种语言。AI代理的应用范围也从招聘逐步扩展到销售流程和现金回收。
需要特别说明的是，“50%的收入由AI赋能”并不意味着AI直接创造了50%的收入，而是指相关收入对应的业务流程已经由AI代理参与支持。
这一指标的价值，在于Adecco不再只披露AI工具的用户数或功能数量，而是将AI与收入覆盖、岗位交付、流程时间和顾问生产率联系起来。
这可能成为未来HR科技产品评估的重要变化：企业不会只问产品是否包含AI，而会进一步追问AI覆盖了多少业务流程、缩短了多少时间、提高了多少交付率，以及是否最终改善了利润率。
HRTech观察：招聘行业正在从“人力规模模型”转向“人机协同产能模型”
Adecco本季度的财报，释放了三个值得HR和HR科技行业关注的信号。
第一，AI不会立即取代整个人力资源服务流程，但会率先改变单位产能。Adecco员工FTE下降2%，销售人员单位贡献提高6%，说明AI首先改变的是每名顾问能够处理的岗位、候选人和客户数量。
第二，未来领先招聘公司的竞争优势，不只是候选人数据库规模，而是数据、流程、AI代理和人工判断的组合能力。岗位匹配速度、提交时间、fill rate和客户响应速度，将逐渐成为核心运营指标。这些都与HRTech刚发布的全球行业观察不谋而合，详情可以访问 https://www.hrtechchina.com/Public/html/captitalwatch/08.html
第三，企业HR采购AI产品的标准需要升级。仅有生成职位描述、面试问题或候选人摘要等功能，已经不足以证明商业价值。更关键的是产品能否进入端到端流程，并与ATS、HRIS、人才数据、招聘服务和管理指标形成闭环。
Adecco的财报显示，AI正在从功能工具进入招聘运营基础设施。企业HR需要重新评估AI在招聘、人才管理和HR运营流程中的实际覆盖程度。
参与HR AI Forward测评，了解团队当前的AI能力成熟度与下一阶段行动重点。
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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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Agentic AI
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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Agentic AI
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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