• AI transformation
    88% 的组织仍处于 AI 早期阶段,HR 也需要知道自己在哪一级 全球企业正在进入 AI 转型的新阶段,但真正的问题已经不再是“要不要使用 AI”,而是“你和你的组织处在 AI 成熟度的哪一级”。Notion 最新发布的《Inside the AI Transformation: The Great Renovation》通过对 6,118 名全球 AI Decision Makers 和 AI Users 的调研,给出了一个非常清晰的判断:AI采纳 已经广泛发生,但大多数组织仍处于早期阶段。报告显示,57% 的组织处于 Level 1,即把 AI 作为个人思考伙伴;31% 处于 Level 2,即把 AI 作为工作助手;只有 10% 达到 Level 3,让 AI 进入团队工作流;仅 2% 达到 Level 4,让 AI 成为组织系统级能力。换句话说,88% 的组织仍停留在 AI 早期阶段,真正进入工作流级和系统级 AI transformation 的组织只有 12%。 这组数据对 HR 专业人士尤其重要。过去一年,越来越多 HR 已经开始使用 ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot 或其他 AI 工具,用于撰写 JD、优化招聘文案、生成面试问题、总结政策文件、制作培训大纲、润色员工沟通邮件、分析员工反馈,甚至辅助完成 HRBP 业务支持材料。这些实践非常有价值,但它们大多仍停留在个人效率层面。一个 HR 会使用 AI,并不等于已经具备 AI-ready capability;一个团队采购了 AI 工具,也不等于已经完成 AI 转型。 一、AI 转型的关键,已经从“工具使用”进入“成熟度竞争” Notion 的报告将企业 AI 转型分为四个层级:AI as a Thought Partner、AI as an Assistant、AI as Teammates、AI as the System。这个模型最重要的价值,是把 AI adoption 从“是否使用工具”推进到“AI 在组织中承担什么角色”。在 Level 1,AI 主要帮助个人写作、总结、搜索、分析和头脑风暴;在 Level 2,AI 开始成为日常工作助手,连接公司上下文和内部数据;在 Level 3,AI agents 开始参与重复性工作流,并与团队协同;在 Level 4,AI 成为系统级能力,支持复杂、关键、端到端的业务流程。 这一路径与 HR AI Forward 的成熟度判断高度一致。HR 的 AI 能力,也会经历从认知了解、零散尝试、单点使用、场景应用、流程嵌入,到最终形成 AI-native HR operating model 的过程。对 HR 来说,AI 转型不是简单学习 prompt,也不是多试几个工具,而是重新思考招聘、员工体验、学习发展、绩效管理、HR 运营和人才决策如何被 AI 重新设计。 二、HR 的现实问题:很多人已经在用 AI,但并不知道自己在哪一级 今天很多 HR 已经开始“用 AI”,但这并不意味着他们已经进入 AI-ready 阶段。用 AI 写一份 JD、生成几道面试题、润色一封员工沟通邮件、总结一份政策文件,这些动作确实可以提升效率,但本质上仍然属于个人任务层面的 AI 使用。真正的问题是:AI 是否已经进入真实 HR 场景?是否改变了工作流?是否提升了决策质量?是否能够产生可衡量的业务影响? 这正是 HR AI Forward 试图解决的问题。我们希望帮助 HR 专业人士回答一个具体而关键的问题:我现在到底处在哪一级?我只是 AI 工具使用者,还是已经具备 AI-ready HR 的能力?我的优势在哪里?短板在哪里?下一步应该优先提升什么? HR AI Forward 不是一项普通的 AI 工具使用测试,而是一套面向 HR 专业人士和 HR 团队的 AI 成熟度测评系统。它围绕真实 HR 工作场景设计,通过系统化问题帮助 HR 判断自己的 AI maturity level、stage、能力结构和成长路径。测评不只关注你是否用过 AI,而是更关注你如何理解 AI、如何应用 AI、是否能够把 AI 放进招聘、员工服务、L&D、HRBP、HR Operations 和人才分析等场景中,是否具备风险意识、治理意识和流程设计能力。 三、会用 AI,只是起点;把 AI 放进工作流,才是真正的分水岭 HR AI Forward 的核心判断很明确:会用 AI,不等于具备 AI 能力。真正的分水岭,不在于是否会写 prompt,而在于 AI 是否从单点任务进入工作流,从个人效率进入组织影响。 在 L0 阶段,HR 可能只是听说过 AI,或者进行过零散尝试,还没有形成稳定使用习惯。在 L1 阶段,HR 已经能够把 AI 用于个人效率提升,例如 JD、面试问题、邮件、培训大纲、政策摘要和基础分析。在 L2 阶段,AI 开始进入真实 HR 工作流,例如招聘流程、员工服务、L&D 内容生产、HRBP 支持和数据分析。在 L3 阶段,AI 则成为 HR operating model 的一部分,能够支持人才决策、员工体验、组织诊断和战略 workforce planning。 这也是为什么 HR 需要一次成熟度测评。没有测评,很多人会高估自己的 AI 能力,以为“我已经在用 AI”就等于“我已经完成升级”。但从工具使用到场景应用,从场景应用到流程嵌入,从流程嵌入到组织能力建设,中间有明显的能力断层。HR AI Forward 的价值,就是帮助 HR 看清这些断层,并找到下一步可执行的升级路径。 四、管理层和员工之间的 AI 认知差距,正在成为组织转型风险 Notion 报告中另一个值得关注的发现,是管理层和员工之间存在明显的 leader-worker gap。49% 的 AI Decision Makers 对组织 AI 使用与实施能力高度自信,但 AI Users 中只有 23%;60% 的 AI Decision Makers 认为组织已经准备好部署 AI agents,但 AI Users 中只有 36%。这说明,AI 转型最大的风险之一,不是企业没有投入,而是管理层以为转型已经发生,员工却还没有真正改变工作方式。 对 HR 团队来说,这个问题更加敏感。HR 既是 AI 转型的使用者,也是组织变革的推动者。如果 HR 自己缺乏清晰的 AI maturity baseline,就很难帮助业务部门判断 workforce readiness,更难推动组织形成真正可落地的 AI adoption 路径。企业不能只看采购了多少 AI 工具,也不能只看举办了多少场 AI 培训,而要知道员工和团队是否真正具备 AI-ready capability。 HR AI Forward 可以成为这个问题的起点。它帮助个人看清自己的 AI 成熟度,也可以帮助 HR 团队建立整体 AI readiness baseline。团队中哪些成员还在 L0?哪些已经达到 L1?哪些能够进入 L2 的流程应用?哪些人可以成为内部 AI champion?这些问题如果没有数据,就很难设计有效的培训、工具选择、流程改造和治理机制。 五、HR AI Forward 的价值,不是打分,而是给出成长路径 HR AI Forward 的价值首先是“看清位置”。很多 HR 已经在日常工作中使用 AI,但并不清楚自己处于 L0、L1、L2 还是 L3。只有先知道自己在哪一级,才知道下一步怎么升级。对于 HR 专业人士而言,这是一种职业能力定位;对于 HR 团队而言,这是一种组织准备度诊断。 其次,HR AI Forward 的价值是“找到差距”。AI 能力不是单一技能,而是由认知、使用、场景、治理、流程和影响力共同构成的复合能力。一个 HR 可能很擅长使用 AI 写内容,但不一定能把 AI 应用到真实流程;可能知道很多 AI 工具,但不清楚数据隐私和合规边界;可能能完成个人任务,但无法设计团队级 AI workflow。测评的意义,是把这些差异拆解出来,让 HR 看到自己的能力结构,而不是用一句“会用 AI”或“不会用 AI”简单概括。 第三,HR AI Forward 的价值是“形成下一步路径”。AI 学习最怕泛化。很多 HR 参加过 AI 培训,也看过很多工具推荐,但回到工作中仍不知道从哪里开始。真正有效的成长路径应该基于当前 level 和 stage。对于 L0 阶段的 HR,重点是建立基础认知和安全使用习惯;对于 L1 阶段的 HR,重点是从内容生成走向真实场景应用;对于 L2 阶段的 HR,重点是把 AI 嵌入流程,并建立可衡量的效率、质量和体验指标;对于 L3 阶段的 HR,重点则是推动 AI-native HR operating model,形成组织级影响。 六、对企业 HR 团队来说,AI readiness baseline 比一次工具培训更重要 很多企业推进 AI adoption 的第一反应,是安排一场 AI 培训,或者采购一套 AI 工具。但 Notion 报告显示,成熟组织与早期组织的差异,并不只是培训更多,而是更善于进行 system integration、governance and oversight、AI impact measurement。也就是说,成熟组织真正做得好的,是把 AI 变成一个有边界、有流程、有数据、有责任、有结果的组织能力。 这对 HR 团队有直接启示。企业不能只问“我们要不要培训 HR 使用 AI”,而应该先问“我们的 HR 团队现在处在什么成熟度阶段”。如果团队整体还处在 L0 或 L1,就应该先建立基础能力和场景应用;如果团队已经有一部分成员进入 L2,就应该进一步设计工作流试点和 AI governance;如果企业希望推动更深层的 HR transformation,就需要识别内部 AI champion,并建立可衡量的 HR AI impact metrics。 HR AI Forward for Teams 可以帮助企业完成这一步。它不是简单给员工一个分数,而是帮助企业理解 HR 团队的 AI 能力分布、成熟度差距和升级优先级。对于 CHRO、HRD、L&D、OD 和 HR Transformation 负责人来说,这比一次泛泛的 AI 培训更有决策价值,也更容易转化为后续的培训计划、流程优化、工具选择和治理建设。 七、AI 时代的 HR 竞争力,正在被重新定义 过去,HR 的竞争力主要来自招聘经验、员工关系处理、薪酬福利专业度、组织发展能力、劳动法规知识和业务理解力。未来,这些能力仍然重要,但会与 AI 能力重新组合。更有竞争力的 HR,不只是会执行流程,而是能够用 AI 重新设计流程;不只是会写政策,而是能够让员工更快获得准确支持;不只是会做培训,而是能够借助 AI 生成更个性化、更贴近岗位的学习内容;不只是会看报表,而是能够从人才数据中提炼业务洞察;不只是提升个人效率,而是能够推动组织能力升级。 这正是 HR AI Forward 要推动的方向:帮助 HR 从 AI tool user 走向 AI-ready HR,再进一步走向 AI-native HR。会用 AI,只是起点;能够把 AI 转化为真实 HR 工作成果,才是下一阶段的核心竞争力。 对于个人 HR 来说,HR AI Forward 是一次能力定位和成长路径梳理。对于企业 HR 团队来说,它是一次 AI readiness baseline 建设。对于整个 HR 行业来说,它代表着一个更重要的趋势:HR 的 AI 能力将不再停留在经验判断和工具尝试层面,而会逐步进入可评估、可比较、可成长、可认证的新阶段。 八、现在,是时候测一下自己在哪一级了 全球企业正在进入 AI 成熟度竞争。对 HR 来说,真正的问题已经不是“要不要用 AI”,而是“我是否已经准备好成为 AI-ready HR”。如果你已经开始使用 AI,但不确定自己只是停留在工具使用阶段,还是已经具备更系统的 AI-ready capability,HR AI Forward 可以帮助你在 10–15 分钟内完成一次自我评估,了解你的 AI maturity level、stage、能力差距和下一步升级路径。 对于达到相应成熟度的 HR 专业人士,还可以进一步申请 AI-Ready Credential,让你的 AI 能力被更清晰地识别和呈现。AI 时代的 HR 能力差距已经开始出现,越早看清自己的位置,越早建立下一阶段的竞争力。 会用 AI,不等于具备 AI 能力。现在,是时候从 AI 工具使用者,升级为 AI-ready HR。
    AI transformation
    2026年06月27日
  • AI transformation
    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。
    AI transformation
    2026年05月26日
  • AI transformation
    超级经理的崛起:AI 时代的新型管理角色 Josh Bersin 在最新文章《The Rise of the Supermanager》中提出:未来的管理者不应只是简单协调者,而应成为真正的 Supermanager(超级经理) —— 协同 AI 重塑流程、赋能团队、主导创新。虽然 AI 工具能够带来个体效率提升(约 10–20%),但这只是底层红利。若要撬动组织生产力边界,就必须走向多流程自动化和全面流程重构。Supermanager 会主动在自己的职能边界内“实验”、推动 AI 应用、引导团队创新。 我从未见过像 AI 这样大规模、快速、而且充满乐观情绪的技术投资。2025 年,Google、Nvidia、Meta、Microsoft、OpenAI 和 Amazon 的资本支出接近 9000 亿美元,相当于美国 GDP 的近 3%。 为什么如此乐观?因为企业相信,AI 是未来的生产力技术,而且越早让公司拥抱 AI 越好。 但到目前为止,实际结果喜忧参半。 虽然人们被 AI 工具所吸引,但美国 GDP 却在下滑(从 2023 年的 2.9% 降至 2025 年预计的 1.8%,上半年甚至出现 -1.6% 的负增长),企业利润也在放缓。IT 行业利润增长 34%,金融服务增长 10%,但其他行业利润大幅下滑,说明 AI 的盈利目前主要集中在 AI 公司自身。 这就是一个关于承诺、期望和众多好点子的故事。 大企业的难题 AI 的潜力毋庸置疑。我们在研究与咨询中也彻底革新了工作方式,实现了在几乎不增加人手的情况下保持增长。 但对那些有着几十年官僚体系、繁多职位层级的大型组织而言,要真正实现生产力的提升并不容易。 我们调研了数百家公司,正在开展一项重大研究。在 HR 领域,已经有超过 100 个 AI 应用场景,可以改善招聘、员工支持、发展与生产力。例如渣打银行已经用 AI 来评估绩效和撰写评语。 然而,正如 MIT 最近的一项研究所示,真正的“流程再造”还没有到来。 四阶段框架与生产力极限 在我们的四阶段框架中,一个人使用 AI 代理来加速工作是相对容易的。OpenAI 的数据显示,41% 的使用场景是“信息检索”,其次是写作、数据分析和回答复杂问题。这些“个人生产力技巧”确实能带来帮助,但提升的上限通常只有 10–20%。 那么,如何实现“多流程自动化”,真正重构工作的方式? 这就是管理的职责所在,也是我今天要讨论的。   管理模式的演变 我研究管理已有 30 年,这是一条曲折的道路。它可以追溯到 Peter Drucker 的《卓有成效的管理者》,之后经历了 Jack Welch 的裁员式管理、Howard Schultz 的员工关怀、Brene Brown 的勇敢领导、John Mackey 的有意识资本主义,再到 IBM 的敏捷管理和 Zappos 的“无管理者”实验(最终失败)。 管理从来是一个充满新思想的领域,模式层出不穷。但我今天要讨论的是:在 AI 世界中,有效管理正在发生怎样的变化? 两大变化:赋能与实验 在过去十年中,出现了两大深刻变化: 赋能(Empowerment) 员工比以往更有自主权,能获取大量信息和强大工具。 互联网和疫情让员工获得前所未有的自由,他们不会再回到过去。 实验(Experimentation) 技术民主化让变革不再完全来自上层,而是更多自下而上推动。 一线团队不只是执行者,而是创新与变革的源头。 这两点在当今商业世界全面展开。忽视它的企业将面临风险。 微软、Meta 等公司快速转向 AI,依靠项目驱动的领导文化。拜耳、联合利华、汇丰、万事达、Spotify 和飞利浦等企业的成功,也源于小型自治团队承担改进责任。 今天,与过去不同的是,超级经理无需等待高层委员会批准。他们直接在前线实验、迭代并推动变革。 打破组织惰性 随着技术飞速发展,职位与头衔反而成为阻碍(“这不是我的工作”)。超级经理则打破这种模式,主动承担责任,推动成长与改进。他们拥抱新思想,分享探索经验,把 AI 的实践直接带入业务,而不是等待总部下达“项目指令”。 这种趋势的原因在于:AI 与过去的技术不同。 ERP、云计算、移动互联网等技术往往需要大量 IT 投入和多年建设。而 AI 是一种 终极民主化技术,任何人都能学习使用。最具创新的人,可能是最年轻或资历最浅的员工,因为他们“通过实践学习”,没有旧有 IT 习惯的束缚。 这就是所谓的 “超级员工效应(Superworker effect)”:每个人都可能成为高绩效者,经验的价值相对下降。新想法可能来自任何地方,最贴近客户或流程的人反而能创新最多。 管理角色的转型 AI 让监督与绩效考核变得更容易,因为它能跟踪行为和结果。这使得领导者可以从繁琐的监督中解放出来,专注于战略、辅导、协作和工作再设计。 因此,经理不会消失,而是角色被重新定义: 监督和绩效管理是基本职能; 真正优秀的经理要在流程再造、实验与增长方面脱颖而出。 传统的“推动业绩”“强化竞争”依然重要,但现在被放到学习与成长的语境下。问题从“你今天完成了什么”变成“你今天学到了什么”。 超级经理带来信任、支持和同理心,帮助员工在 AI 时代学习、重塑与成长。 我们是否需要更少的经理? 如果管理者只做监督工作,那确实可能被 AI 代理取代。但这类“空壳经理”本就存在多年,未来会更快被淘汰。 真正的超级经理则不同: 他们协调跨团队的创新; 在生产力项目上进行理性投资或果断止损; 促进知识共享、团队协同和优先级一致性。 这才是未来管理者的核心价值。 我并不认为“中层经理”会消失,而是他们的工作内容正在重新定义。能推动超级经理行为的公司,将在新世界中脱颖而出。 AI 带来的不只是技术,而是管理模式的再造。 如果过去十年是“数字化转型”, 那么未来十年就是“管理重构”。 超级经理不会是额外的头衔,而是企业在 AI 时代必须具备的关键能力。
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    2025年09月24日
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    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。
    AI transformation
    2025年09月08日
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    员工体验平台的演进:推动 AI 转型的关键引擎 员工体验平台(EXP)正在成为企业 AI 转型的关键基础设施。EXP 不再只是HR工具,而是推动组织学习、透明沟通和员工赋能的核心平台。研究提出五大战略:以人为本、自下而上、持续学习、透明沟通和实时优化。案例包括 Microsoft 的 HR AI 转型、ASOS 的 AI 自动化、Clifford Chance 的法律文书 AI 起草。EXP 赋能组织实现敏捷变革和AI落地。 AI 正在快速改变职场——不仅是技术,更是组织文化与工作方式的深刻变革。 人工智能(AI)的广泛应用为生产力、效率和业务增长带来了前所未有的机遇。然而,AI 转型并不仅仅意味着“部署新技术”,它实际上深刻地重塑了员工体验,影响着组织文化、团队协作方式与工作流程。 在这一转型过程中,员工体验平台(Employee Experience Platform,简称 EXP) 正逐渐从传统的 HR 工具,演进为推动企业成功实施 AI 的关键引擎。EXP 不再只是一个用于请假或查政策的门户,而是集成沟通、学习、协作、数据与自动化的智能化平台,帮助组织推动 AI 采纳、提升员工准备度,并确保 AI 真正带来业务价值。 员工体验平台的演进 EXP 的初始功能主要是处理事务性流程,如请假申请、薪资查询等。但如今,随着 AI 技术的发展,EXP 已演变为智能化的交互中心,集成以下核心功能: 跨系统的员工沟通与协作 提供关于 AI 使用和员工情绪的实时洞察 支持个性化的学习与技能建设 自动化重复任务,让员工专注于更有价值的工作 同时,得益于 AI Agent 的融入,如今的 EXP 变得更易使用,员工可通过自然语言与系统交互,实现跨系统流程操作,无需再进入多个事务性系统。 因此,EXP 不再是“可有可无”的系统,而是 企业 AI 成功转型的关键基础设施。 企业 AI 转型案例 我们调研了三家具有代表性的公司,探讨他们在 AI 转型中如何借助 EXP 实现落地与成效: 1. ASOS(线上时尚零售) 部署 Microsoft Copilot 与 Microsoft Viva 赋能多业务部门 用 AI 驱动 HR 案例处理工具,提升服务效率 通过自助服务门户精简事务流程 用自定义 AI bot 自动完成可持续认证流程 成果:员工生产力提升、参与度增强、AI 无缝落地 2. Microsoft(打造 AI 驱动的 HR 部门) 通过 Viva 学习模块开展 AI 培训 自助 HR 工具增强员工支持体验 实时分析 AI 使用情况,持续优化策略 成果:HR 效率显著提升,数千名 HR 领导参与 AI 社群 3. Clifford Chance(国际律所) 用 AI 起草法律文件,为律师提供初稿 借助 AI 语言工具跨越法律语境差异 利用 AI 管理法律知识,快速找出相关案例 成果:文书效率提升、知识共享加速、决策更精准 AI 转型的敏捷性要求 与传统变革不同,AI 推广不是一次性事件,而是一个 持续试验、迭代和适应的过程。因此,企业需具备“变革敏捷性”(Change Agility),用灵活的机制推动员工学习和组织协同。 借助 EXP 实现 AI 成功的五大战略 我们总结出五个成功企业在 AI 转型过程中普遍遵循的策略,而 EXP 是支撑这些策略实施的核心平台: 1. 以人为本与目标导向(Focus on People and Purpose) AI 的导入需与组织使命、价值观和员工需求保持一致。EXP 可确保所有 AI 工具围绕员工体验设计,提升参与度、工作效率和福祉。 📌 案例:Microsoft HR 借助 Viva Amplify 定制 AI 推广内容,让 HR 团队及时获取战略沟通信息,确保 AI 项目与业务目标保持一致。 2. 采用自下而上的迭代方法(Bottom-Up, Iterative Approach) AI 转型不能靠高层指令推动,而应依赖一线员工的反馈与试验。EXP 通过实时反馈与学习机制,让员工在实际工作中试用、迭代与优化 AI 工具。 📌 案例:ASOS 借助 Viva 社区功能发起“Work Smarter”活动,员工可在平台上公开交流 AI 使用案例,形成知识共享文化。 3. 鼓励透明沟通与试验精神(Transparent Communication and Experimentation) 员工需要明确知道 AI 工具的使用场景、目的与风险,才能建立信任并积极参与。EXP 提供结构化、公开的试验机制,确保过程透明。 📌 案例:Clifford Chance 在 Microsoft Viva 中嵌入 AI 工作流程,员工可以实时测试 AI 辅助起草功能,同时了解其运行逻辑。 4. 推动持续学习与技能建设(Continuous Learning and Skill-Building) 员工必须掌握 AI 基本素养,才能有效融入 AI 工具。EXP 提供基于角色定制的学习路径,支持技能升级与长期成长。 📌 案例:Clifford Chance 借助 Viva Learning 培训员工 prompt 工程、AI 素养与数据分析技能,为 AI 工具的使用打下基础。 5. 实现实时度量与持续优化(Real-Time Measurement and Improvement) 与传统 IT 项目不同,AI 推广必须持续监测并快速调整策略。EXP 提供实时分析能力,帮助企业追踪员工情绪、生产力与 AI 使用情况。 📌 案例:Microsoft HR 借助 Viva Insights 实时追踪 AI 使用频率、员工负荷减轻情况与情绪变化,以便动态调整 AI 战略。 HR 在 AI 转型中的新角色 在 AI 重构工作的过程中,HR 部门不再只是支持者,而是: 主导员工技能升级与再培训 协助重塑岗位定义与工作流程 在 HR、IT 与业务之间架起 AI 战略桥梁 落实负责任 AI 政策,确保 AI 应用符合伦理与企业文化 HR 将在未来的 AI 时代中扮演 “战略引导者 + 管理变革催化者” 的核心角色。 行动建议与未来展望 企业若想在 AI 转型中取得成功,应当: ✅ 采用“变革敏捷”思维,持续学习、实时迭代 ✅ 建立 AI 驱动的员工体验平台,支持流程与文化融合 ✅ 打破 HR、IT、业务之间的壁垒,实现跨部门协同 ✅ 实施实时度量机制,根据反馈不断优化 AI 战略 EXP 已成为企业迈入 AI 未来的基础设施。 AI 将持续重塑职场,但决定 AI 成败的关键并非技术本身,而是组织是否能让员工真正拥抱 AI、用好 AI。 EXP 不再只是一个 HR 工具,而是打造学习型组织、推动信任建设和灵活变革的“中枢神经系统”。企业若想在 AI 驱动的时代中保持竞争力,就必须把员工体验放在战略核心位置。 作者:Kathi Enderes | 全球研究与行业分析高级副总裁 | Josh Bersin Company
    AI transformation
    2025年07月20日
  • AI transformation
    【突发】日本Recruit宣布HR科技部分裁员1300人,Glassdoor合并入Indeed HRTech概述:7月11日,日本Recruit Holdings宣布,其HR科技部门将裁员1300人,占总员工数的6%,裁员对象主要为美国的研发及可持续发展团队。这一部门负责运营全球招聘平台Indeed与Glassdoor。CEO出木场久征表示:“AI正在改变世界,我们必须确保产品体验真正卓越。”此次整合也包括将Glassdoor并入Indeed,原CEO将于10月离职。 AI驱动招聘巨头战略大调整,美国招聘科技行业进入洗牌阶段 裁员1300人,重组波及美国核心团队 2025年7月10日(美国时间),日本Recruit Holdings正式宣布其HR Technology事业部将裁员约1300人,占该部门全球员工总数的6%。受影响岗位主要集中在美国,涵盖产品研发、人力与可持续发展等关键职能部门。 该部门下属的Indeed和Glassdoor是全球招聘科技市场中的重要玩家。公司在声明中指出,本轮裁员属于战略性组织调整,相关财务影响已纳入2025财年的财务展望,因此公司维持对截至2026年3月31日财年的全年业绩预测不变。Recruit  CEO Deko 在发给员工的内部信中写道:“AI 正在改变世界,我们必须适应,并确保我们的产品能够真正为用户提供卓越体验。” CEO更替:Chris Hyams卸任,Deko重掌Indeed 此次裁员之前,Indeed也已完成最高领导层的更替。今年6月,现任CEO Chris Hyams 宣布卸任,由Recruit集团现任CEO出木场久征(Hisayuki “Deko” Idekoba)重新接任Indeed业务的全面领导。 Chris Hyams自2010年加入Indeed,2019年起担任首席执行官。他的离任标志着Indeed在新时代开启战略转型。接任者出木场久征在给员工的公开信中表示:“AI正在改变世界,我们必须适应变化,并确保产品体验真正卓越。” Glassdoor不再独立运营,CEO将于10月离任 本次重组的另一核心动作是Glassdoor的全面整合。Recruit宣布将Glassdoor的品牌、技术与运营团队并入Indeed,以提升招聘流程的统一性和平台体验的连贯性。Glassdoor作为独立平台的历史正式宣告结束。 与整合同步,Glassdoor现任首席执行官Christian Sutherland-Wong将于2025年10月1日正式离任。他在公司服务已有十年,是Glassdoor品牌的关键建设者之一。 此举显示,Recruit正在减少业务线重叠与品牌分散,通过合并资源来增强产品的竞争力,并为下一步推出基于AI的“Agentic AI平台”打下基础。 招聘科技行业动荡升级,多平台陷入调整期 Indeed与Glassdoor的重组,并非孤立事件。2025年以来,美国招聘科技行业整体处于高度震荡状态,多个知名平台陆续传出裁员、破产或高管变动的消息。 今年6月,老牌招聘平台CareerBuilder因未能完成数字化转型、债务高企,被迫申请破产保护。作为曾与Monster、Indeed并肩发展的主流平台之一,CareerBuilder的退场反映出中型招聘企业在AI转型浪潮中的艰难挣扎。 几乎同一时期,科技招聘平台DICE的母公司DHI Group宣布裁员约100人,占其总员工数超过三成。由于科技行业整体招聘需求疲软,DICE所依赖的B2B订阅模式面临收入压力,公司正在寻求业务重构。 虽然LinkedIn等头部平台尚未出现大规模裁员,但也正在加速AI招聘助手、技能图谱、人才匹配技术的开发,以应对未来的人才获取模式变化。 AI重构招聘平台生态,行业洗牌加速 从裁员规模、高管更替到平台整合,美国招聘科技行业正经历由内而外的“AI重构”。企业客户的招聘预算更加谨慎,对平台效率、数据智能与精准推荐能力的要求不断提高。 Recruit的此次大规模调整,正是对这一趋势的回应。通过精简组织、集中资源、加速AI平台建设,公司试图重新定义“未来招聘平台”的角色——不仅是职位信息的中介,更是智能化、自动化的招聘合作伙伴。 随着AI技术与劳动力市场变化的交汇,这场从业务、产品到组织的全方位洗牌仍将持续。下一阶段的胜出者,将是那些真正理解用AI提升招聘体验、整合资源并高效运营的平台。 附录:2024年05月,Indeed,这家招聘网站宣布裁员约 1000 人,约占其美国员工总数的 8%。这一决定是通过首席执行官克里斯-海姆斯(Chris Hyams)的一封信传达的,主要影响到研发团队和市场团队。与去年因节约成本而裁员 15%不同,此次裁员旨在简化组织结构,以更好地进行决策和实现收入增长。
    AI transformation
    2025年07月12日
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    Josh Bersin谈为什么关于 AI 会毁掉工作和人类的恐慌被严重夸大 HRTech 概述:Josh Bersin驳斥了关于AI将摧毁就业、削弱人类价值的广泛担忧。他指出,尽管AI发展迅猛,但多数企业目前仍处在AI转型的初期阶段,仅10%不到的公司真正实现了深度集成。以Galileo平台为例,Bersin强调,AI实际上正在释放员工的创造力,催生所谓的“超级员工”(Superworker),提升个人与组织的生产力,而非简单替代工作。 文章列举了多个行业和场景中的AI应用情况,包括Chipotle、H&M和中东地区的大型航空公司,均处于流程重构与工具探索阶段。Bersin认为,AI的使用反而创造了更多管理与优化工作的机会,从而使人类在工作中向更高层次的创造与决策迈进。他还指出AI目前仍缺乏情感、同理心、历史理解与人类的复杂动机系统,未来的企业创新仍依赖于人类独有的智慧与精神力量。 他呼吁业界抛弃AI恐慌,聚焦于学习如何善用AI这项工具。AI不会毁掉工作,而是会重塑工作,为未来几十年的职业发展提供新的路径。 详情阅读: Josh Bersin说自己常被那些盛行的夸张文章和评论惊讶——说 AI 会毁掉就业市场、网络或我们的生活。尤瓦尔·赫拉利(Yuval Noah Harari)认为这是对人类的“存在性”变革。马克·贝尼奥夫(Mark Benioff)宣称,Salesforce 30–50% 的运营现在由 AI 完成。媒体如 The Verge(Nilay Patel)担心所有谷歌的网页流量将消失。 虽然没有人能预测未来,但我每个月都与数百家公司对话,每周与至少 5 家软件厂商会面,所以对现状有较清晰了解。正如我在《超级员工的崛起》中所述,上述很多恐惧其实都没有根据。相反,我坚信 AI 工具和平台将激发个人创造力、业务增长与创新,并由此创造许多岗位、提高工资、改善我们的职场与企业运营。 第一,所谓白领工作将被全面淘汰,目前还没发生 确实,招聘有些疲软,但主要原因是 IT 预算上涨 62%,CEO 正推动业务领导“采用” AI。这种推动效应减缓了招聘速度,几乎所有公司都在思考如何通过自动化重组岗位与职责。 我每天与高级 HR 领导交流,得到的反馈一致:CEO 与 CFO 已下达命令,“别招人了,赶快上 AI”。因此,招聘预算被冻结。 这种推动虽有道理,但很多东西尚未落地,因为像 MS Copilot、SAP Joule、ChatGPT 这样的现成工具,还不够贴合业务流程。目前尚不明确哪些岗位将被改变、哪些常规工作可以被淘汰,也不知道该买或做什么 AI 产品。 以我的 AI 转型四阶段模型为例,我估计当前有 60% 的企业处于阶段 1,30% 处于阶段 2,仅有不到 10% 达到阶段 3(在各业务职能中差异较大)。例如 Chipotle 在招聘中应用 Paradox 到第 3 阶段,H&M 应用 Maki People 也如此,我们自己的 HR Academy 已通过 Galileo Learn 达到阶段 3。 但总体来看,销售自动化、潜在客户生成(我现在每天都会收到许多“Agent”发来的垃圾邮件)、合同管理、营销(我们的 HubSpot 系统并不像想象中智能)、采购、应收账款等领域,AI 还没成熟。这正在到来,但还远远不到成熟阶段。 我希望在贝尼奥夫下次财报电话会上,他能具体说明到底节省了多少钱,并列出那“50% 岗位”。我怀疑他会这样做。根据 LinkedIn 数据,Salesforce 的自然营收增长约 8%,员工人数增长 4%,看起来只是略微提高了效率,不像贝尼奥夫所言那样夸张。 所以,这些承诺确实在未来几年内会兑现,但当前企业级落地仍有 1–2 年的开发周期。 例如上周,我在中东与一家大型航空公司会面,他们的 HR 团队刚开始做流程再造。虽然愿景逐渐明朗,但他们意识到所需产品目前尚未到位。他们正在做设计,并寻找合适的 AI 解决方案。 这就是为什么我认为大部分企业的 AI 转型将主要依赖内部构建,并联动供应商。我们已无法再用“买 Workday 然后启动”的方式实现自动化——AI agent 将高度可配置,公司必须清晰知道自己需要什么。 它会来……但现在还根本没到那一步。 第二,每一个 AI Agent 都创造了大量新工作 例如我们 Galileo 的 Agent 已有超过 4,000 人启用,它们发现自己有更多“新工作”需要做(如数据查找、流程清理等),因为那些重复、枯燥的工作被 AI 接管了。这就是“超级员工”效应。 就像买电吹风:叶子不会消失,你也不会扔掉扫帚。它只是让你吹叶子的速度快了 10 倍,但接下来你还得收拾、打包、放上路边回收。现在回收公司获得了更多叶子,你还可以修剪灌木(另一个机器人岗位),电吹风公司也赚更多钱。 换句话说,自动化一个任务,会推动我们从事更高价值的事情;越来越多时间会被用于管理这些工具(学习 prompt、找到高质量数据、不断迭代、培训、确保安全)。 本周我看到一个新的 AI 工具,它做 FP&A(财务、预算、计划与管理),每家公司都需要这种工具。旧系统人工处理简直是噩梦。这个新系统将其财务、CRM、HRMS 数据合在一起,自动发现利润缺口、进度滞后和预算超支。原来这要我和 CFO 手动处理几个小时。 这种超级员工效应正在进行中:美国目前失业率仍很低(4.2%),正如我在上一篇关于初级岗位的文章里说明的,工作市场虽有波动,但白领工作将在几十年内继续存在。我们只处在转型期。 我猜想当初互联网兴起(1998 年左右),人们预测“书本”会消失、零售门店会消失。但现实恰恰相反:作家和零售者进化为使用和借助网络。27 年后,我们建立了 Substack、混合电子商务、移动点餐等商业模式,推动图书出版反而繁荣。 写书依然值得,但很多作者更愿透过 Substack 建立受众,而不是被亚马逊“绑架”。超现实吧?这就是“超级员工”效应。一旦你意识到你会看到它无处不在。 这种关于我们工作、职业、生活的“创造性重塑”只会加速。我告诉客户:你们都是开发者!只要用英语(或本语)学习如何“编程与自动化”你的工作、生活与企业。 第三,AI 并不像 AI 工程师认为的那般“智能” 虽说大家痴迷于 AI 超智能和通用人工智能(GAI),但人类基因组比 AI 的高级数学复杂 1,000 倍。我们的基因组是数百万年进化的产物,因此人类擅长“感知、创造、情感与不可预测性”。 70 万亿种蛋白质组成为我们 DNA,每个细胞类型不同。这些 DNA 编码了千万年的学习、进化、环境与经验,有些科学家认为它近乎无限。拜托 Nvidia,不要拿它跟人比。 人类的这些“人类技能”:感知力、同理心、创造力、雄心、激情、毅力、创新力,在 AI 中都找不到。但 AI 是个非常强大的分析引擎,肯定会从经验中学习。 比如 Meta 刚宣布“超级智能实验室”,说到底是为了卖广告(也许还想做“恋爱机器人”)。它的业务由广告驱动,我懒得相信它会彻底改变我们的行业。除了让广告更精准(比如“焦虑中年女性”的广告),我没看到它能改变商业。 另一方面,我对“物理 AI”非常感兴趣——涉及物理、光、动量等方面,比如自动车辆、类人机器人和军用用途。我在中东看到了 Boston Dynamics 的一组爬行机器人网络,用于监测与保障石化厂的安全——非常让人毛骨悚然。 今天我在健身时跟教练聊起那些可以清理 100 磅杠铃的机器人。早年我在炼厂工作时,有一年硫化物泄漏杀死了一名操作工,那次惨剧绝对值得投资数百万来部署机器人监测系统。我猜现在很多化工厂、核电厂都在用这种机器人。我曾在核电站实习时,电厂工作人员总说“别靠那个阀门太近,因为那里有辐射”,但你看不见、感觉不到东西! 所以 AI 有成千上万惊人的用途,但这并不意味着自动驾驶汽车或炼厂机器人可以“感知”或“理解”道路、工厂或天气中的微妙差异。当然随着时间编码这些信号,但人类适应能力更强,我们将始终“超越”这些机器。 第四,是人类创造了新思想、新业务与新工业 再强调:是人类想出新的商业模式、创新、产品与服务,将价值带给世界。如果 AI 这么“聪明”,它为何不会自己成立公司?🙂 每一个突破性产品、科学发现、企业或创意,都是来自人的智慧。我们从出生起就是“学习动物”,具备生存、本能、恐惧、学习、ego、同理心、耐心、宽恕与胜利等复杂能力,正是这些特质造就了 Apple、Microsoft、Nike、Disney 等公司。每一个伟大的企业背后都有一个(或几个人)的主意,他们填补了市场空白。 AI 时代,我们终将迎来一套自动化 agent。买一个机器人,开启它,用它完成日常工作听上去挺诱人(我们用了几天就自动化了编辑与转录流程)。但推动我们的业务转向“智能 HR 与人才体系”的想法,是人类的主意,是我脑海中孕育的概念,是由我们的管理团队与合作伙伴策划打造的。 在压力之下,人类智慧大放异彩:看看乌克兰军队的创造力;看看我们如何迅速应对疫情;看看慢性病或某些残疾患者如何学会应对。这种人类智慧中蕴含神秘,我们拥有历史智能、道德标准。正如英国首席拉比 Jonathan Sacks 在他的经典著作中所言。这就是我所谓的“人类精神之不灭力量”。 每当我在客户面前讲述此类故事时,我感受到人类的创造力如何被激发。AI 并没有这种历史智能或时间因果关系。就如我与 Galileo 合作伙伴 Sana 的 CTO 探讨,他也认可 AI 不具备对历史及因果变化的真正理解。我会进一步与科学家们交流,但仍相信人类在学习与适应上远远领先于任何数据系统。 底线:我们的工作与生活是安全的 最后的结论是,也是我想传达的核心:AI 是工具。我们可以构建它,也可以教它做我们想要的事。如果我们不加控制,它或许会伤害我们(正如割草机或电锯),但是否使用取决于我们这群高级智慧人类。学习它、理解它、驾驭它,用它改善我们的工作、企业与生活——那就没错了。 生活会继续,经济仍由情感驱动,商业仍由人类的灵感、激情、毅力与努力推动。
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    2025年07月02日
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    优蓝国际宣布与SPAC公司Distoken合并实现上市目标,预计2024年底登陆纳斯达克上市,代码为YOUL 优蓝国际控股有限公司(Youlife International Holdings Inc.)宣布与Distoken Acquisition Corporation签订最终业务合并协议,将通过合并实现美国上市。根据协议,优蓝国际和Distoken将分别与新成立的优蓝集团(Youlife Group Inc.)的子公司合并。合并完成后,优蓝集团将成为两家公司的母公司,并将在纳斯达克证券交易所上市,股票代码为YOUL。 (图片为AI生成,仅为参考,非真实信息和内容) 上海,2024年5月20日——优蓝国际控股有限公司(Youlife International Holdings Inc.)宣布,与公开交易的特殊目的收购公司(SPAC)Distoken Acquisition Corporation签订了最终的业务合并协议。这次合并将使优蓝国际在美国上市,为其未来的发展开辟新的前景。 合并详情 根据协议,优蓝国际和Distoken将分别与新成立的优蓝集团(Youlife Group Inc.)的子公司合并,优蓝集团是一家注册在开曼群岛的公司。合并完成后,优蓝集团将成为两家公司的母公司,并将在纳斯达克证券交易所上市,股票代码为YOUL。 上市流程与时间框架 从签署合并协议到最终完成上市,通常需要6到12个月的时间。当前预计如果一切顺利,合并后的公司最快将在2024年11月20日左右完成上市。在此期间,优蓝国际和Distoken需要进行尽职调查,准备并提交必要的文件给美国证券交易委员会(SEC),等待监管审查和批准。 合并的重要性 优蓝国际的首席执行官王云雷表示:“我们非常高兴能够与Distoken达成最终的业务合并协议。我们相信,此次合并将为公司的全球化、平台化和AI智能转型战略提供坚实的资金保障,并加速我们在大中华区及海外的快速扩张。” Distoken的首席执行官Jian Zhang对优蓝国际的管理团队和商业模式充满信心,他表示:“我们期待此次业务合并的顺利完成,并相信这将为优蓝国际提供战略和资源支持,助力其全球市场的业务增长。” 通过此次业务合并,一方面,Distoken将为Youlife的发展提供战略和资源支持,助力Youlife在全球市场的业务增长,进一步巩固和加强Youlife在蓝领人才服务领域的领先地位;另一方面,凭借不断壮大的蓝领人才服务生态、海外新兴市场的战略布局、AI智能化转型和差异化竞争优势,Youlife认为其拟赴美上市,除了为蓝领人才打造资本平台外,它的发展并受到国际资本市场投资者的关注,将进一步推动Youlife的增长战略,致力于成为全球蓝领人才首选的终身服务平台。 投资者的影响 目前,Distoken Acquisition Corporation(SPAC)已经在纳斯达克上市,并且拥有自己的股票代码DIST。在合并完成之前,投资者可以继续交易Distoken的股票。合并完成后,现有的DIST股票将自动转换为新公司的股票,股票代码为YOUL,投资者无需手动操作。更多信息,HRTechChina会第一时间为你介绍,同时也提前祝贺YOUL上市顺利。 关于优蓝国际 优蓝国际是中国领先的蓝领终身服务平台,服务包括职业教育、招聘、员工管理和市场服务,旨在帮助蓝领工人提升职业技能,连接求职者和雇主,并为企业提供定制的人力资源解决方案。此次在美国上市,优蓝国际不仅能为其发展创造资本平台,并获得国际资本市场投资者的关注,还将进一步推动公司的成长战略,促进其在海外新兴市场的战略布局和AI智能转型。 关于此次业务合并的更多信息,包括合并协议的副本,将在Distoken向美国证券交易委员会(SEC)提交的8-K表格中提供,随后优蓝集团也将向SEC提交F-4注册声明。 优蓝国际的此次举措标志着其全球化战略的重要一步,未来优蓝国际将继续致力于为蓝领人才提供全面优质的服务,推动行业的发展与创新。 关于 Distoken Acquisition Corporation 公司 Distoken 是一家于2020 年 7 月 1 日注册为开曼群岛豁免公司的空白支票公司,其目的是与一个或多个企业进行合并、股份交换、资产收购、股份购买、资本重组、重组或其他类似的业务合并。实体。 顾问 欧华律师事务所、天元律师事务所和海问律师事务所担任Youlife的法律顾问。 Ellenoff Grossman & Schole LLP、竞天公诚律师事务所和方达律师事务所担任 Distoken 的法律顾问。   特殊目的收购公司的相关知识: 特殊目的收购公司(Special Purpose Acquisition Company,简称SPAC)是一种为了筹集资金并寻找目标公司进行合并或收购而设立的空壳公司。SPAC的运作方式可以简单地概括为以下几个步骤: 1. 设立和公开募资 SPAC的发起人(通常是经验丰富的投资者或企业家)会成立一个空壳公司,通过首次公开募股(IPO)向公众投资者筹集资金。这些资金会存放在一个受信托账户中,直到找到合适的收购目标。 2. 寻找目标公司 SPAC在上市后,会有一段时间(通常为18至24个月)来寻找和评估合适的收购目标。目标公司一般是有潜力但尚未上市的企业。 3. 达成合并协议 一旦SPAC找到合适的目标公司,双方会签订一份合并或收购协议。这个过程包括尽职调查、协商交易条款,并最终达成正式的业务合并协议。 4. 股东投票和监管批准 合并协议达成后,SPAC需要获得其股东和相关监管机构的批准。股东有权投票决定是否同意这次合并,并且如果不满意,可以选择赎回其股份,收回最初投资的资金。 5. 完成合并 获得必要的批准后,合并交易会正式完成,目标公司通过SPAC实现上市。合并完成后,SPAC会解散,其资金和业务将并入目标公司,目标公司通常会更名并成为上市公司。 6. 公告和上市 合并完成后,新公司会在证券交易所挂牌交易,原SPAC的投资者将持有新公司的股票,目标公司通过SPAC完成了快速上市的过程。 优点 快速上市:相比传统的IPO流程,通过SPAC合并上市可以更快完成。 确定性强:目标公司可以提前锁定估值和交易条款,减少市场波动带来的不确定性。 资金保障:SPAC上市时募集的资金存放在信托账户中,确保了收购资金的可用性。 缺点 赎回风险:如果股东不满意合并交易,可能会选择赎回股份,导致可用资金减少。 估值挑战:由于目标公司是通过协商确定估值,可能面临高估或低估的风险。 监管复杂:尽管SPAC流程较快,但仍需满足严格的监管要求和股东审批。 总体来说,SPAC为有潜力的私营公司提供了一条较为快速和灵活的上市路径,但也伴随着一定的风险和挑战。
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    2024年05月21日