AI 超级智能体时代来临：CHRO们2026年的11 项关键行动纲领2026 年，企业人力资源管理正站在一个关键转折点。随着 AI 从“辅助工具”加速演进为具备自主编排能力的“超级智能体（Superagents）”，HR 的角色、组织结构与价值创造方式正在发生根本性变化。多项研究显示，未来一年内，超过百项传统 HR 流程将被 AI 深度自动化，HR 核心岗位结构也将随之重构。
这场变革并非简单的技术升级，而是一场以组织设计、能力转型和治理体系为核心的系统性重塑。对 CHRO 而言，关键不在于是否使用 AI，而在于如何主导 AI 在组织中的落地方式、节奏与边界。围绕这一现实挑战，当前 HR 领导者需要重点把握以下 11 项行动纲领。
1. Build a unified AI architecture构建统一的 AI 架构
AI 在 HR 中的首要挑战并非能力不足，而是架构碎片化。招聘、学习、员工服务、绩效管理等模块各自引入 AI 工具，往往造成流程割裂、数据孤岛与治理复杂度上升。
CHRO 的关键任务，是从“工具采购者”转向“架构设计者”，构建可扩展、可治理的统一 AI 体系，使不同 HR 代理能够在更高层级被协调和编排。
2. Embrace the era of the corporate citizen developer拥抱“企业公民开发者”时代
AI 的构建不应只发生在技术部门。随着低代码、无代码和生成式 AI 工具的成熟，HR 专业人员本身具备参与 AI 流程设计的现实条件。
这意味着 HR 角色需要升级：不仅理解业务需求，还能参与设计和迭代 AI 工作流。CHRO 应推动 HR 从“系统使用者”走向“智能共建者”。
3. Plan for job transformation, not job destruction规划岗位转型，而非岗位消失
AI 的引入将显著减少重复性、事务型 HR 工作，但其本质并非简单裁撤人力，而是岗位结构的重塑。
CHRO 需要提前识别哪些角色将被重构，哪些新能力将出现，并为员工提供清晰的转型路径，将组织焦虑转化为能力升级的契机。
4. Put employee care at the center将员工关怀置于核心位置
随着 AI 深度介入招聘、绩效评估与行为分析，员工对公平性、隐私与信任的关注将显著上升。
在 AI 时代，员工关怀不再只是文化议题，而是治理议题。CHRO 必须确保 AI 的使用方式透明、可解释，并以员工福祉为重要评估标准。
5. Move beyond yesterday’s talent management超越旧时代的人才管理模式
基于固定岗位、年度周期和外部招聘优先的传统人才管理模式，已难以适应技能快速演进的现实。
AI 使企业更容易识别内部潜力、支持动态流动与持续成长。CHRO 需要推动从“岗位管理”转向“能力密度与人才流动性”的管理逻辑。
6. Prepare for AI-powered digital leadership为 AI 驱动的数字化领导力做好准备
领导力长期以来难以规模化复制，而 AI 为这一难题提供了新路径。通过分析优秀领导行为并形成数字化模型，AI 可以为管理者提供持续、个性化的指导与反馈。
CHRO 需要重新思考领导力培养方式，使其从经验传承走向系统化放大。
7. Start an AI-driven learning revolution启动 AI 驱动的学习革命
传统以课程为中心的学习体系正在被重构。AI 能根据个人角色、任务和发展阶段，动态生成学习内容与实践建议。
这要求 CHRO 将学习视为“能力生成系统”的设计问题，而非单纯的内容管理问题。
8. Integrate your recruitment AI investments整合招聘领域的 AI 投入
招聘往往是 AI 应用最密集、却体验最割裂的 HR 领域。多个独立工具并存，容易削弱整体效率和候选人体验。
CHRO 应从端到端流程出发，整合招聘相关 AI 代理，以整体转化率和体验质量为核心衡量标准。
9. Expect major HR vendor disruption预期 HR 科技厂商的重大洗牌
AI 将加速 HR 科技市场的分化。一部分厂商可能因无法融入新架构而退出，另一部分则通过并购和重构获得新生。
CHRO 在技术选型时，应关注长期架构适配性和治理能力，而非短期功能展示。
10. Invest in LLM quality, not just access投资于大模型质量，而不仅是接入能力
真正决定 AI 价值的，并非是否使用大模型，而是数据质量、标注逻辑、验证机制与治理体系。
HR 数据的准确性、合规性和可解释性，将直接影响 AI 决策的可靠性。CHRO 需要将 HR 数据视为长期战略资产进行管理。
11. Lead the AI transformation由 CHRO 亲自领导 AI 转型
如果 HR 不主动承担 AI 转型的领导责任，AI 将在组织内被分散推进，缺乏统一方向和治理框架。
CHRO 需要走出职能边界，与 IT 和业务高层协同，将 AI 视为组织能力建设工程，而非单一技术项目。
本文行动纲领与判断，基于 The Josh Bersin Company 于 2026 年发布的最新研究成果整理而成。该研究由 Josh Bersin 及其研究团队主导，长期聚焦人力资源科技、组织设计与未来工作模式，对全球企业 HR 战略具有广泛参考价值。本文在不涉及任何产品或平台推广的前提下，提炼了其中对 CHRO 具有普遍适用意义的核心观点与行动方向
这 11 项行动纲领的共同指向十分明确：HR 正在从流程执行者，转变为 AI 时代的组织架构师与能力设计者。
对 CHRO 而言，2026 年并不是“是否使用 AI”的选择题，而是如何在 AI 驱动下重新定义 HR 的使命、边界与长期价值。这将决定 HR 在未来企业中的战略位置，也将深刻影响组织的韧性与竞争力。
2026 人力资源趋势深度解读：HR 正站在从“支持”走向“引领”的角色拐点HRTech概述：2026 是 HR 从“支持者”走向“变革领导者”的关键一年，2026 年 HR 的胜负手，不在于是否用了 AI，而在于是否重构了“工作如何被完成、领导如何被要求、文化如何被执行”。
在持续组织变革与 AI 加速应用的背景下，HR 不再只是支持部门，而被期待成为变革与创新的引领者。领导力发展仍是首要重点，但其内涵已从管理能力扩展到变革领导、人才发展与文化塑造。报告强调，真正以人为本的组织文化必须与业务战略深度绑定，并通过制度与问责机制落地。同时，HR 与 IT、财务等职能的协作能力，决定了 AI 与新趋势能否转化为实际业务价值。更多请关注HRTech，视频解读访问视频号 #HRTech。
一、前言｜2026 年，HR 为什么正站在一个“角色拐点”上
2026 年的商业环境，正以一股不可逆转的力量，将人力资源（HR）职能推向一次根本性的角色嬗变。三大核心背景的交织驱动着这场变革：AI、员工期望变化和经济不确定性构成的持续变革浪潮；AI 的加速普及将创新嵌入日常运营，深刻重塑工作模式；以及由此带来的组织复杂度的急剧上升。
在此背景下，McLean & Company 的这份报告远非一份普通的趋势预测，它更像是一份不容置疑的行动纲领。其核心论点——2026 年标志着 HR 从被动的支持者向主动的领导者演进——实际上是对 HR 领导者提出的一份**“新角色要求说明书”**。它清晰地指出，对于 HR 而言，问题已不再是其角色 是否 会扩展，而是 如何 抓住这一历史机遇，真正掌握引领组织变革的主导权。
面对这股浪潮，每一个 HR 领导者都必须回答一个根本性问题：这些趋势对我及我的组织究竟意味着什么？我们是选择被动卷入，还是主动掌舵？
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二、趋势一：HR 正从“支持变革”走向“引领变革”
在一个“变革是唯一常量”的时代，深刻理解 HR 在变革中的角色演进，是把握未来主动权的第一步。本节将深入探讨报告标题“引领变革 (Leading Through Change)”的真正含义，并诊断 HR 从变革的执行者升级为引领者的战略必然性。
“引领变革”的真实含义
报告的核心观点是，HR 的角色需要从支持变革扩展到引领变革。这一定义远超了传统的变革管理范畴。“引领变革”不再是管理具体的变革项目，而是主动引导组织建立适应、成长并善用技术进步的能力，将变革内化为一种组织本能。
为什么传统的“项目式变革管理”已经不适用
在 AI 驱动的持续变革环境中，将变革视为有明确起点和终点的孤立项目的思维方式已经过时。报告对此的诊断一针见血：
The traditional linear approach where change is treated as a project with a clear beginning and end is now obsolete. In the age of AI, change is the only constant.
这意味着，组织必须将变革能力从一种“项目技能”转变为一种“文化基因”，而 HR 则是这一转变过程中的关键架构师。
对 HR 领导人的启示：HR 在变革中的新责任
为了承担引领者的角色，报告为 HR 领导者指明了清晰的战略要务：
• 与领导者合作驱动变革 (Partner with leaders to drive change)：HR 的新任务不是单打独斗，而是赋能各级领导者，系统性地构建他们管理变革的能力。
• 主动发起情景规划 (Initiate scenario planning now)：HR 必须前瞻性地帮助组织预见潜在的颠覆性风险与机遇，从而建立组织韧性。
数据显示，目前仅有 37% 的 HR 组织能高效管理变革。然而，这份报告揭示了一个更为深刻的差距：拥有“结构化且成文的情景规划方法”的组织，与没有规划的组织相比，在规模化变革能力上高出 2.1 倍，在创新表现上高出 1.8 倍，在实现战略目标的能力上高出 1.6 倍。这清晰地证明，“引领变革”不仅是一种角色转变，更是一种可以量化的竞争优势。
然而，这一引领变革的全新使命，却立即与一个残酷的现实迎面相撞：HR 最需要依赖的领导梯队，本身已成为组织最大的系统性风险点。
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三、趋势二：领导力已成为组织最大的“系统性风险”
领导力发展虽然常年位居 HR 的首要任务，但在 2026 年，其战略意义已从“人才培养”的常规议题，急剧上升为关乎组织存亡的“系统性风险管理”。这并非简单的技能缺口，而是一个深刻的系统性失灵。
领导力对组织绩效的杠杆效应
报告用数据清晰地证明了领导力的巨大杠杆作用：当领导者在人才发展和变革管理方面表现出色时，组织在创新和敏捷性上的表现会高出两倍以上。例如，高效的人才管理型领导者，能让组织在高绩效员工体验方面的可能性提升 2.1 倍。领导力不再是“软实力”，而是驱动硬核业务成果的关键引擎。
领导力不足如何放大变革疲劳、拖慢创新
领导力短板的负面影响是直接且破坏性的。报告指出，当领导者能有效管理变革时，员工经历变革疲劳的可能性会降低 1.6 倍。然而，现实却是，领导者普遍“心力交瘁、疲惫不堪 (stretched thin and burned out)”，这导致他们在变革管理（有效率仅 24%）和人才发展（有效率仅 19%）等关键领域的效能普遍偏低。这种普遍的“领导力赤字”已从一个能力问题演变为一场关乎组织容量与福祉的危机，直接导致内部变革阻力倍增，创新动力枯竭。
HR 在领导力体系建设中的关键作用
面对这一系统性风险，仅仅增加培训项目无异于杯水车薪。报告强调，真正的解决方案在于将学习嵌入文化 (Embedding learning into culture)，使领导力发展成为一项“不容置疑 (non-negotiable)”的组织行为。HR 的核心任务，是推动建立持续学习的文化，并系统性地将领导力发展与绩效管理、继任计划、薪酬激励等核心人才机制深度挂钩，确保其成为组织上下的共同责任。
要修复领导力赤字，不能仅靠培训。领导者在一个系统中运作，而这个系统就是组织文化。当文化只是空洞的口号时，它无法为领导行为提供有效的护栏，从而放大了风险，侵蚀了战略执行力。
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四、趋势三：文化不再是价值观口号，而是战略执行系统
许多企业习惯于将文化视为悬挂于墙上的价值观标语，但报告揭示了一个更为深刻的诊断：文化是战略落地和变革成功的“操作系统”。若操作系统失灵，再完美的战略也无法有效执行。
文化与战略一致性的巨大价值
报告的数据揭示了文化作为战略执行系统的力量：
When values and strategy align, organizations are twice as likely to excel at innovation and adaptability.
这清晰地表明，文化不是战略的附属品或点缀，而是实现战略的催化剂和放大器。
“价值观不落地”对组织变革的真实伤害
当领导者的决策与行为与组织宣称的价值观脱节时，其伤害是致命的。报告发现，当领导者的决策与组织价值观一致时，员工的变革疲劳感会显著降低（可能性降低 1.5 倍）。反之，当员工持续目睹言行不一，不信任感便会滋生，并迅速内化为对变革的抵触和阻力。报告中仅有 56% 的员工认为领导者的决策与价值观一致，这揭示了一个普遍存在的巨大组织风险点。
HR 应如何通过机制而非口号塑造文化
要让文化真正“落地”，依靠宣讲是徒劳的。报告给出的解决方案是，HR 必须将组织价值观嵌入人力资源项目 (Embed organizational values in HR programs) 中。数据显示，当价值观被整合进绩效标准、薪酬决策和认可体系时，领导者践行价值观的可能性会提高 1.7 到 1.9 倍。这才是通过设计机制来系统性塑造文化的正确路径。HR 的角色，正是这个文化操作系统的首席架构师。
当然，文化和战略的有效落地，无法仅靠 HR 部门单打独斗，它必须依赖于强大的跨职能协作。
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五、趋势四：HR 的影响力，取决于能否走出 HR 部门
一个令人警醒的数据揭示了紧迫性：过去六年来，“HR 的战略影响力已陷入停滞 (HR's strategic influence within organizations has stalled)”，始终在 47% 至 50% 之间徘徊。诊断很明确：在日益复杂的商业挑战面前，闭门造车是影响力停滞的根源。HR 的战略价值，如今更多地体现在其跨越部门边界、整合组织资源的能力上。
关键协作的战略价值
报告系统性地分析了 HR 与各关键部门协作的战略意义：
• HR–IT：在 AI 时代，这种合作是“不容置疑的 (non-negotiable)”。它确保技术实施能以人为本。高效合作的组织，拥有正式 AI 战略的可能性是其他组织的 2 倍。
• HR–Finance：确保对“人”的投资能够被量化和优化。HR 必须学会用财务语言沟通，以获得关键人才项目的资源支持并证明其商业回报。
• HR–Legal：在 AI 风险、数据隐私、合规要求不断变化的环境下，主动管理风险，而非仅仅是被动地进行合规审查。
• HR–Comms (沟通)：在持续的变革中，通过清晰、一致的信息传递来管理员工情绪、建立信任、降低变革阻力。
为什么 AI 时代 HR 单打独斗注定失败
AI 带来的挑战尤其凸显了协作的必要性。报告明确指出：
Without HR’s involvement, AI decisions risk overlooking the people impact, which has become a major barrier to successful adoption.
技术实施的成败，最终取决于“人的准备度”——这恰恰是 HR 的核心领域。若不与 IT 等部门紧密合作，再先进的 AI 项目也极有可能因人的因素而失败。
HR 战略在跨职能协作中的核心价值
如何有效驱动跨职能协作？报告给出了一个基于数据的关键洞察：一份正式、成文且被广泛沟通的 HR 战略是提升协作效率的催化剂。当组织拥有这样的战略时，高效协作的可能性将急剧上升：与财务部门的合作有效性从 51% 跃升至 70%，与 IT 部门的合作有效性则从 39% 飙升至 58%。这份战略如同一份“通用语言”，清晰地向其他部门展示了 HR 的价值贡献与共同目标。
而所有成功的跨职能协作，尤其是在技术领域，最终都指向一个共同的挑战：组织如何应对 AI 带来的深层次能力重构。
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六、趋势五：AI 不是技术趋势，而是组织能力分水岭
到 2026 年，AI 已不再是一个可选项或单纯的技术工具，它正在成为区分组织核心竞争力的分水岭。它不仅改变我们“做什么”，更在深刻地改变“我们是谁”以及“我们如何做”。
AI、技能与岗位重构的深层关系
报告指出了 AI 带来的结构性变化，即“通过更多 AI 驱动的自动化来重塑岗位 (Reimagining roles with more AI-driven automation)”。这远不止是自动化重复性任务。一个更深远的、且对 CHRO 构成直接挑战的警示是：AI 可能会导致大量入门级岗位的消失。这不仅仅是裁员问题，它将直接冲击传统的领导力发展阶梯，在组织内部造成一个危险的“领导力管道缺口 (gap in the leadership pipeline)”，并催生出组织远未准备好的扁平化结构。
为什么“上了 AI 系统”≠“组织准备好了”
报告揭示了企业在 AI 议题上“预期”与“行动”的巨大鸿沟。数据显示，尽管企业对 AI 驱动的分析能力抱有极高热情，但在最关键的“AI 专项技能提升”方面的行动却在减弱（计划实施率从 42% 降至 36%）。这有力地证明，拥有技术和拥有驾驭技术的能力是两回事。组织在技术硬件上投入巨大，但在“人的准备度”这一软件上，已严重滞后。
HR 领导人需提前关注的人才与结构问题
这为 HR 敲响了警钟。报告指出，HR 必须抓住这个关键机会去引领，通过主动规划来应对这些转变。这不再是一个选项，而是一项战略要务：
HR has a critical opportunity to lead... by proactively planning for these shifts.
HR 必须立即行动，主动规划应对因入门级岗位消失而可能带来的领导力断层，并重新设计非线性的领导力发展路径，同时加速重塑现有员工的技能，以避免出现大规模的技能错配。
以上五大趋势共同指向了 HR 领导者面前的一个关键抉择时刻。
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七、2026 年 HR 的分水岭，不在技术，而在选择
当我们将这五个看似独立的趋势——引领变革、重塑领导力、活化文化、跨界协作、驾驭 AI——并置审视，一幅清晰的图景便浮现出来：HR 职能正从一个传统的“流程管理者”和“服务提供者”，彻底转变为“组织能力的构建者”和“业务价值的驱动者”。
技术，特别是 AI，仅仅是这场变革的催化剂。真正的分水岭，在于 HR 领导者自身的战略选择。是选择停留在舒适区，继续扮演被动的支持角色，等待业务部门提出需求；还是主动向前一步，成为业务的战略伙伴，在不确定性中引领组织构建面向未来的核心能力。
最终，2026 年的商业格局将把 HR 职能清晰地划分为两大阵营：一部分将成为未来工作形态的架构师，另一部分则沦为组织能力衰退的管理者。这个选择无关乎技术采纳，而关乎身份认同。被动支持的时代已经结束，引领或被淘汰，抉择的时刻已经到来。
Future of Work
2025年12月26日
Future of Work
忘掉你所知的HR：重塑人力资源的4个惊人AI洞见AI正在把HR推向一次真正的“长期重置”。信息洪流、工作污泥、AI代理的出现，让传统HR模式迅速失效。关键不在于用什么工具，而在于HR是否能重新设计工作流、明确AI边界，并用透明的数据治理赢得员工信任。未来的HR不再只是执行者，而是“体验工程师”，通过人机协同打造真正有吸引力的员工体验。AI不是替代HR，而是在考验HR是否准备好进化。
你听说过“work slob”（工作污泥）吗？这是今年的年度新词。随着人工智能的普及，组织内部的提案和新倡议的数量达到了前所未有的峰值，正是这种信息的绝对“体量”催生了这个词。在这场信息洪流中，HR 领导者正处于变革的中心。然而，许多人感觉自己像个初学者，面对汹涌而来的变化不知所措。
本文将拨开迷雾，揭示 HR 领导者在这个新时代中脱颖而出所需的最具冲击力、甚至有些反直觉的核心洞见。这些不仅仅是技能，更是重塑 HR 职能、驱动未来的新思维。
洞见一：超越基础指令——精通为 HR 工作流设计的“提示工程”
当下 HR 所需的 AI 技能，远不止是下达“写一首抑扬格五音步的诗”这类基础指令。真正的核心技能是“为 HR 工作流编写提示（prompting for HR workflows）”。这意味着你需要掌握如何创建结构化的提示，用于生成合规的职位描述，或者设计能够优化 HR 服务中心流程、减轻行政负担的提示。
这项技能之所以至关重要，是因为它关乎效率的本质性提升。它不是将 AI 仅仅作为一个外部工具来使用，而是将其深度融入 HR 的核心职能，重新设计工作流程，从而释放组织的真正潜力。
然而，掌握这项技能的第一步，出人意料地与技术无关。在接触任何 AI 工具之前，你首先要做的是与团队坐下来，识别业务流程中的真正差距和痛点。如果你不带着清晰的目标去接触技术，你最终解决的只会是供应商想卖给你的那个问题。因此，真正的 AI 转型始于对业务需求的深刻洞察，而非技术本身。
洞见二：AI 使用的“3C 法则”——何时应该放手，何时必须坚守
为了在日常工作中清晰地决策何时使用 AI，一个实用的决策框架至关重要。通过整合不同专家的见解，我们构建了一个三维度的“3C”决策模型，它能清晰地界定 AI 的应用边界、赋能领域及投资回报路径，形成一个完整的战略框架。
• 何时绝对不能使用 AI： 在处理涉及承诺 (Commitment)、危机 (Crisis) 和 冲突 (Conflict) 的场景时，应避免使用 AI。这包括最终的招聘决策、薪酬设定、处理员工个人危机或调解内部冲突。在这些高度人性化的时刻，人的判断、同理心和亲身参与是任何技术都无法替代的。
• 何时应该拥抱 AI： 在需要激发创造力 (Creativity)、促进协作 (Collaboration) 以及建立连接 (Connection) 的领域，AI 是一个强大的赋能工具。无论是用于头脑风暴、辅助团队协作，还是帮助员工建立更广泛的内部联系，AI 都能显著提升效率和成果。
• 如何利用 AI 实现投资回报（ROI）： 真正的竞争优势并非来自标准化的“开箱即用”方案。要实现真正的投资回报，必须针对组织的具体背景 (Context)、独特的文化 (Culture) 和服务的客户 (Customers)，对 AI 工具进行深度专业化定制。
洞见三：数据是新基石——从“数据素养”到“透明治理”
“垃圾进，垃圾出 (garbage in, garbage out)”这句经典论断在 AI 时代显得尤为重要。HR 领导者必须深刻理解输入 AI 系统的数据质量和类型，因为这直接决定了输出结果的有效性和公正性。
因此，数据治理变得至关重要。它不仅在于保护敏感的员工数据，更在于建立一种透明的沟通机制。HR 领导者必须有能力向员工清晰地解释 AI 是如何被用于做出关键决策的，例如薪酬计算或绩效评估。这关乎信任的建立和企业文化的健康发展。
“这真的是关于建立‘玻璃盒’，而不是‘黑匣子’……HR 领导者需要有能力……向员工解释 AI 是如何被用来管理劳动力的。”
当未来的 AI “代理”开始为我们自动协调人才与岗位时，我们对数据源的理解和掌控将变得更加攸关重要，直接决定了这些自动化决策是提升效率还是制造混乱。
洞见四：人机协同的艺术——成为“体验工程师”
未来 HR 的核心技能可能不再是我们传统意义上所理解的任何一项，而是一个全新的身份：“体验工程 (experience engineering)”。
这意味着 HR 专业人士的角色将从执行者转变为设计师。他们的核心任务是利用 AI 等先进工具，精心打造能够吸引、激励和留住顶尖人才的员工体验。这个新角色融合了品牌营销的吸引力、销售的推动力以及服务的关怀精神。因此，“体验工程”不仅是一项新技能，它更是一种根本性的身份重塑，预示着整个 HR 职业的演进终局。
抓住最后的重置机会
人工智能为 HR 带来的，绝不仅仅是一套新工具，而是一次深刻的、根本性的职能重塑。如果说新冠疫情是第一次“重置”，那么“AI 则是持久的重置 (AI is the lasting reset)”。它为 HR 提供了一个前所未有的机会，使其能够真正成为驱动组织未来的核心力量。
我们的内心深处一直渴望帮助每个人在组织中找到自己的位置，并做出最大的贡献。当技术终于能让我们大规模地实现这一愿景时，我们准备好迎接这个未来了吗？
Future of Work
2025年12月25日
Future of Work
HR未来趋势：2026年10个信号正在重新定义HR的角色2026年10个信号正在重新定义HR的角色，随着 AI 深度进入组织运作，工作方式、技能结构、领导力模型和员工体验都在发生系统性变化。我们正在看到 10 个清晰的信号：HR 正从支持职能，走向工作设计、组织重构与企业级决策的核心位置。这个是David Green 每年发布的10个趋势，原文是12个，其中2个是让你参与的，所以我们还是按照10个趋势分享给你。
如果你不想看长篇文章，直接拷贝学习走这10个趋势就可以了。我们还有视频解读，你可以访问视频号：HRTech
1. Redesign Work for a Human–AI Operating System重新设计工作本身，让“人 + AI 智能体”成为一个协同运行的工作系统，而不是在旧流程上简单叠加 AI 工具。
2. Elevate Strategic Workforce Planning into a Core Enterprise Discipline将战略性人力规划（SWP）提升为企业级核心能力，与业务战略、资本配置和生产力决策深度绑定。
3. Build a Dynamic Skills and Capability Ecosystem构建动态技能与能力生态系统，用统一的技能语言、技能数据和流动机制支撑长期转型，而非一次性培训。
4. Reshape Leadership for the Agentic Age重塑领导力模式，帮助管理者在“人类 + AI 智能体并行工作”的环境中重新理解决策、责任与影响力。
5. Strengthen Organisational Health, Fairness & Inclusion to Unlock Sustainable Performance以组织健康、公平与包容为可持续绩效的基础，在 AI 放大效应下建立信任、透明与责任文化。
6. Reimagine Employee Experience for a Hybrid, AI-Augmented Workforce将员工体验视为一个“系统工程”，为混合办公与 AI 增强型工作方式重新设计体验、流程与协作节奏。
7. Scale People Analytics as a Strategic Intelligence Function把 People Analytics 从“HR 报表工具”升级为“企业级战略情报系统”，直接影响业务与组织决策。
8. Embed Responsible AI & Workforce Governance将 Responsible AI 与 Workforce Governance 内嵌到组织运行中，明确决策边界、人类监督与伦理责任。
9. Elevate the CHRO as Enterprise Co-Pilot in Organisational Reinvention推动 CHRO 成为 CEO 的企业级“共同驾驶者”，参与业务模式、组织结构与生产力重构。
10. Reinvent the HR Operating Model and HR Capabilities for the Agentic Era重构 HR Operating Model，从传统 COE 与交付模式，转向跨职能、AI 驱动、结果导向的运作体系。
“预测未来的最好方式，就是创造未来。”（Peter Drucker）
如果说 2024 年和 2025 年是对生成式 AI 与 agentic AI 进行实验的年份，那么 2026 年就是组织必须规模化落地的一年。CEO 现在期待可衡量的生产力提升，而 CFO 则要求更有纪律的价值创造。然而，许多组织仍停留在试点阶段——不是因为技术不成熟，而是因为其运营模式、技能与组织结构还无法在规模上吸收 AI。
三分之二的 CEO 表示：他们的竞争差异化取决于是否能在正确的岗位上拥有正确的专业能力，并通过再技能化（reskilling）、选择性招聘、AI agents 以及战略合作伙伴关系来支撑——即“build, buy, bot, borrow”模型。劳动力战略已经成为 CEO 级别的议题。
引言：HR 的 R&D 时刻 “在 AI 的未来里，HR 将成为你的 R&D 部门。”（Ethan Mollick）
对 HR 而言，其影响是深远的。正如 Ethan Mollick 所说：“在 AI 的未来里，HR 将成为你的 R&D 部门。”HR 如今正处在工作再设计、技能战略、领导力能力、组织健康与 AI 治理的交汇点。HR 在 2026 年做出的选择，将决定组织能否释放 agentic productivity，还是继续在几乎没有影响的实验中徘徊。
在我发布这份年度前瞻的 10 多年里，它已从“预测”演变为“机会”，因为塑造工作的力量正在以多年为周期展开——正如 Niels Bohr 诙谐地说：
“预测是非常困难的，尤其是关于未来的预测！”（Niels Bohr）
THE 12 OPPORTUNITIES FOR HR IN 2026FIG 1：12 Opportunities for HR in 2026（由 NotebookLM 设想；来源：David Green）
#1. Redesign Work for a Human-AI Operating System（为 Human-AI Operating System 重构工作）“Agentic AI 已经在改变任务、工作流与角色的本质——组织必须重新设计工作，才能充分捕捉收益。”（McKinsey, The State of AI in 2025）
组织正开始走出实验阶段，并重新思考工作的结构。HR 现在应当带头设计一个能够编排 humans 与 AI agents 的“操作系统”：明确任务、工作流、决策权、升级/上报点，以及人类在哪些环节提供独特价值。
问题不再是“我们能自动化什么？”，而是“为了交付我们需要的结果，人类与 agents 的最佳组合是什么？”这意味着从结果出发，将工作拆解为任务，再决定哪些应由人主导、哪些由 AI 增强、哪些由 agent 交付。
一个一致的操作系统需要清晰治理：透明度、伦理边界、决策阈值，以及人类监督的规范。在 CEO 推动生产力、CFO 要求成本纪律的背景下，HR 有机会成为安全、可扩展、能创造价值的 AI-enabled work 的架构师。做对了，组织将加速生产力、决策质量与执行速度；做错了，则可能继续被困在“试点炼狱”里。
“未来的工作不会由替代人类来塑造，而是通过重新设计系统，来优化人与技术的伙伴关系。”（Oliver Wyman Forum, How Generative AI is Changing the Future of Work）“当你围绕人类优势重构工作时，AI 会成为倍增器而不是威胁。从‘做任务’转向‘编排结果’。”（Loren Shuster，Digital HR Leaders podcast）FIG 2：Human Agency Scale（来源：Stanford）
#2. Elevate Strategic Workforce Planning into a Core Enterprise Discipline（将战略性劳动力规划提升为企业核心学科）“战略性劳动力规划如今是 CEO 级别的优先事项。”（McKinsey, Workforce Planning in the Age of AI）
Strategic workforce planning（SWP）已从 HR 流程上升为 C-suite 优先事项。CEO 现在将人才、技能、自动化与成本决策视为企业绩效的核心。因此，HR 必须把 SWP 转变为连接战略、技能、成本与组织设计的动态系统。这需要情景建模、内部流动映射、人才流动分析与生产力预测——而不是传统的人头规划。
CEO 希望 HR 管理的“build, buy, bot, borrow”组合要求持续决策，而非年度循环。在 agentic 环境中，技能需求持续变化，SWP 成为帮助领导者做出判断的机制：何时 reskill，何时招聘，何时部署 agents，何时合作伙伴协同。
做好 SWP，它将成为 CEO 提升竞争力的利器：让人才更快重新配置、权衡更清晰、长期投资更有信心。
“领先的公司把 workforce planning 融入业务节奏——不把它当作年度 HR 活动，而是当作战略能力。”（Diane Gherson，Digital HR Leaders Podcast）FIG 3：Five shifts for the future of workforce planning（来源：Deloitte）
#3. Build a Dynamic Skills and Capability Ecosystem（构建动态技能与能力生态）“技能已成为工作的货币——组织必须建立系统，让人可以流动地进入机会。”（World Economic Forum, Global Skills Taxonomy Toolkit）
静态的岗位架构无法跟上工作变化的速度。HR 必须建立一个动态 skills ecosystem，持续识别、更新并部署技能。AI-driven inference 能实时发现新兴能力，替代过时的自我申报与静态胜任力模型。
这个生态支持透明的内部流动、人才市场（talent marketplaces）、AI-enabled learning，以及与业务优先级对齐的能力建设，而不是泛泛的培训。可雇佣性（employability）将更多转向适应力、能力广度，以及与 AI 高效协作的能力。
技能生态能减少外部招聘、提升内部流动，并支撑规模化转型。到 2026 年，skills 可能成为企业“运行层”，把战略、劳动力决策与学习连接成一个自适应系统。
“高绩效公司正从 jobs 转向 skills，从等级层级转向随业务同速演进的能力生态。”（BCG, AI at Work 2025）“成为 skills-based organization 的真正原因是业务敏捷性。战略变化、技术演进时，你必须持续理解你拥有什么人，以及需要完成什么工作。”（Sandra Loughlin，Digital HR Leaders Podcast）FIG 4：Core skills in 2030（来源：World Economic Forum）
#4. Reshape Leadership for the Agentic Age（为 Agentic Age 重塑领导力）“当 AI 改变工作如何发生，领导力也必须进化。”（BCG, As AI Changes Work, CEOs Must Change How Work Happens）
为监督、专业与控制而设计的领导模式，已经不适用于 agentic AI 能执行任务、综合信息并加速决策周期的世界。在 agentic age，领导者的工作将从“管理工作”转向“编排系统”：界定问题、设定方向、治理风险，并让 people 与 agents 共同高效运作。
研究似乎非常明确：只有当领导者发展新的“肌肉”——判断力、系统思维、伦理推理、快速学习、透明度，以及以速度管理变革的能力——组织才能捕捉 AI 的价值。领导者必须成为工作流设计者，而不是工作审阅者；成为实验的推动者，而不是门禁；成为适应力的榜样，而不是确定性的象征。
心理安全（psychological safety）变得更重要。正如 Amy Edmondson 指出，人们需要感到安全，才能挑战领导者与 AI 输出。能够创造清晰、连接与信任的领导者，会看到更高的 agentic tools adoption。Insight222 的研究强调：最有效的领导者用数据与证据指导决策，同时在沟通与文化建设中保持深度的人性。
也许更重要的是，领导者必须学会“去学习”（unlearn）。正如 Katarina Berg 所说，几乎所有关于领导的方式都在被“重写”——执着于旧行为只会拖慢组织。
能真正胜出的领导者，会拥抱谦逊、好奇心与系统架构师的心态，引导 people 与 AI 创造出任何一方都无法独自达成的结果。
“心理安全延伸到 AI。人们必须感到安全，才能质疑输出并提出担忧。”（Amy Edmondson，Digital HR Leaders podcast）“领导者必须适应去学习……我们不能执着于那些已无法帮助人们繁荣的做法。”（Katarina Berg，Digital HR Leaders podcast）
#5. Strengthen Organisational Health, Fairness & Inclusion to Unlock Sustainable Performance（强化组织健康、公平与包容，释放可持续绩效）“提升员工 wellbeing 是提高生产力的强力机制——可能提升 10–15%。”（McKinsey Health Institute & World Economic Forum, Thriving workplaces）
组织健康、公平与包容如今是关键的经济倍增器。优先关注 wellbeing 的组织，往往在创新、留任、生产力与财务表现上持续优于同业。
在 agentic age，这些议题更为核心。治理不当的 AI 可能增加认知负荷、降低自主性，并引入新的公平风险——从偏差模型到不透明决策。HR 必须把公平、安全与包容嵌入工作流、招聘系统、绩效管理与职业路径中。工作也应被重新设计，以减少摩擦、保护自主性，并确保机会与技能的公平可及。
健康的组织转型更快、能留住稀缺技能，并建立 AI adoption 所需的信任。“让工作更好”不该只是口号（同时也是 Bruce Daisley 的优秀博客名），而应成为可持续绩效的硬性要求。
“优先投入 wellbeing 的公司跑赢股市……为股东带来更高回报。”（De Neve et al, Workplace Wellbeing and Firm Performance）“公平的重要性前所未有。AI 把风险抬高了，因此领导者必须清晰沟通，并建立问责文化。”（Patricia Frost，Digital HR Leaders podcast）FIG 5：员工 wellbeing 与公司财务表现的关系（来源：McKinsey、World Economic Forum、De Neve et al）
#6. Reimagine Employee Experience for a Hybrid, AI-Augmented Workforce（为混合、AI 增强型劳动力重塑员工体验）“员工体验如今是留任、生产力与韧性的首要预测因子。”（Deloitte, Global Human Capital Trends 2025）
Employee experience（EX）必须被当作系统来设计，而不是一堆分散的项目。持续倾听、行为洞察与实时反馈闭环，将取代年度调查，成为 EX 的核心“仪表盘”。
AI 正在重塑协作、问题解决与获取支持的方式——从生产力工具中的 copilots，到嵌入 HR 服务的 agents。HR 的任务是确保这些工具减少摩擦、增强连接，并提升意义与工艺感（craftsmanship），而非侵蚀它们。
文化是在微小瞬间被体验到的：团队仪式、协作规范、角色清晰度、系统响应速度。能够在工作流、领导行为、办公空间设计、技术与混合节奏上整体重构 EX 的组织，将释放更高水平的韧性、投入与绩效。
在 2026 年，EX 应进化为“员工每天如何感受到战略”的方式，而不是一个独立项目。
“混合办公不是政策——它是生态系统。你必须有意地设计体验，否则就会得到两边最糟的结果。”（Michael Fraccaro，Digital HR Leaders podcast）
加入我在 1 月 15 日的 webinar，我们将公布 Insight222 People Analytics Trends 的关键发现。请注册，与 Madhura Chakrabarti, PhD、Jonathan Ferrar 和我一同参加，揭晓第六年度 Insight222 People Analytics and AI Trends study 的结果（基于全球 370+ 家公司的数据）。Sign-up here。
#7. Scale People Analytics as a Strategic Intelligence Function（将 People Analytics 规模化为战略情报职能）“People analytics 必须从回答 HR 问题，进化为塑造企业决策。”（Insight222, People Analytics Trends Report 2025–26）
People analytics 正在成为指导企业决策的“情报系统”。借助 skills data、workflow telemetry、组织网络洞察以及 AI-usage patterns，组织终于可以理解“工作实际如何发生”，而不再只看组织架构图或流程图上“看起来如何”。这种从描述性报告到实时组织感知的转变，在 agentic age 是根本性的。
要有效规模化，people analytics 需要坚实基础：自动化数据管道、整合的 skills 与 work data、负责任的治理，以及能够快速设计与运行实验的能力。目标不是产出更多 dashboard（但愿别这样），而是产出清晰度：哪些行为驱动生产力？价值在团队中如何被创造？关键技能在哪些地方出现或流失？AI agents 对工作质量、决策速度与员工体验有什么影响？
做好后，people analytics 将成为战略优势：能够早期识别风险、更快重新配置人才，并持续改进工作流与领导行为。在 agentic organisation 中，赢家将是学习更快的人，而不仅是衡量更快的人。
“当你能证明参与度与能力如何提升盈利能力时，人力数据与业务绩效之间的联系就会变得清晰。”（Sharon Taylor，Digital HR Leaders podcast）“people analytics 的力量在于：洞察能直接连接业务结果——绩效、客户体验、生产力。”（Dawn Klinghoffer，Digital HR Leaders podcast）FIG 6：Insight222 Leading Companies in People Analytics Model（来源：Insight222）
#8. Embed Responsible AI & Workforce Governance（嵌入 Responsible AI 与劳动力治理）“AI 无法在缺乏信任的情况下规模化。”（Gartner, AI in HR: Hits, Misses and Growing Pains）
可信 AI 现在是业务的硬性要求。随着组织在工作流中部署 agentic systems，HR 必须主导建立治理框架，确保公平、可解释性与对员工/组织数据的伦理使用。这意味着设定清晰的决策边界、定义 human-in-the-loop 监督、对模型偏差进行压力测试，并建立透明沟通，让员工理解 AI 如何影响机会、评估与职业路径。
有效治理也需要持续监测结果，而不仅是部署前的风险评估。研究显示：治理不当的 AI 会侵蚀信任、增加认知负荷并放大不平等；而设计良好的系统则能提升自主性、安全与规模化绩效。
治理不是创新的刹车，而是让安全加速成为可能的护栏。拥有明确原则、文档化护栏与可信监督机制的组织，会更快 adoption AI，并获得更高的员工支持。Responsible AI 不再是边缘议题——它是雇主与员工之间现代社会契约的核心组成部分。
“Responsible AI 必须从一开始就嵌入，而不是等问题出现后再补丁式修复。”（TI People, From AI Impact Assessment to Results）“AI 会放大好与坏的决策。治理不是可选项——它决定的是进步还是伤害。”（Tomas Chamorro-Premuzic，Digital HR Leaders podcast）
#9. Elevate the CHRO as Enterprise Co-Pilot in Organisational Reinvention（把 CHRO 提升为组织再造的企业级副驾驶）“CHRO 现在是 CEO 在 AI 转型中最重要的伙伴。”（BCG, What CEOs Should Look For in an AI-First Chief People Officer）
当工作、技能、领导力与运营模式同时被重新设计时，CHRO 已成为 CEO 最紧密的战略伙伴。董事会也越来越依赖 CHRO 来评估领导力能力、组织健康、技能准备度、人才配置与 AI 驱动变革对劳动力的影响。
现代 CHRO 必须融合经济学、组织心理学、AI literacy、系统思维、文化专长与数据素养。他们将影响业务模式再造、自动化战略、生产力、领导任命、能力建设与文化更新等决策。
这是一种深刻的职责扩张。拥抱这一使命的 CHRO 将成为“再造的架构师”，而不仅是 HR 流程的守护者。这个角色比过去 50 年——也许是有史以来——更复杂、更关键、更接近企业绩效核心。
“CHRO 已从‘人力专家’转变为‘组织架构师’——塑造工作如何与技术一起演进。”（Lynda Gratton，Digital HR Leaders podcast）“CHRO 具备独特视角：理解能力、文化与变革。这种组合正是推动转型的关键。”（Janine Vos，Digital HR Leaders podcast）
#10. Reinvent the HR Operating Model and HR Capabilities for the Agentic Era（为 Agentic Era 重塑 HR 运营模型与能力）“传统结构无法交付如今所需的速度与整合度。”（Mercer, Operating by Design）
如果 HR 不先自我重塑，就无法交付本文前九项机会。传统 COEs 与服务交付模式是为稳定时代设计的——而非当下这种持续工作流重构、动态技能需求与 AI 无处不在的时代。
一个现代 HR operating model 需要：跨职能整合，而不是孤立的 COEsAI-enabled workflows，把事务性工作自动化来自 people analytics 与 skills data 的实时情报清晰的决策权与对结果负责的 owner–accountability具备 AI、经济学、数据与组织诊断能力的 HRBPs
HR 团队需要新的基础能力：系统思维、体验设计、产品思维、实验能力、行为科学、数据素养与技术素养。
只有先重塑自身，HR 才能推动组织其他部分的重塑。
“未来的 HR 职能融合 analytics、实验、组织设计与技术素养。这些不再是可选项——而是基础能力。”（Insight222, People Analytics Trends Report 2025–2026）“HR leaders 需要把自己当作产品经理——‘雇佣’就是产品。这种心态会改变一切——从我们如何设计体验，到我们如何推动 adoption，并与利益相关方共同创造解决方案。”（Tanuj Kapilashrami，Digital HR Leaders podcast）FIG 7：The New HR Operating Model（来源：TI People）
WHAT HR MUST BECOME TO DELIVER THESE OPPORTUNITIES（HR 必须成为什么，才能交付这些机会）为了实现这十个机会，HR 必须进化为一个更整合、更洞察驱动、更能定义未来的组织职能。这种转型需要三个关键转变。
1）以整合的企业系统方式运作工作再设计、技能、领导力与员工体验不可能由孤立团队完成。人才、学习、EX、people analytics 与 HR operations 必须作为互联平台运作：共享结果、共享情报、共享问责。我们正在解决的问题——技能稀缺、组织再设计、领导力转型与 AI 融合——都是系统问题，因此必须用系统方式回应。
2）成为 AI-fluent 且 evidence-ledHR professionals 不需要成为 data scientists 或 engineers，但必须理解 AI 的能力、风险与组织影响。AI literacy、数据素养与科学思维，已成为想在 HR 职业生涯中取得成功的基础能力。随着工作更 agentic，判断力与证据结合会让决策更好——HR 必须在全组织范围内倡导这种伙伴关系，从一线到董事会。
“如果 HR 不理解 AI 如何运作，我们就无法塑造工作如何被重新设计。数据与 AI 素养不再是可选项——它是入场券。”（Nickle LaMoreaux，Digital HR Leaders podcast）
3）构建新的能力组合未来 HR 职能融合组织心理学、行为科学、系统思维、体验设计、实验、治理、人才经济学与转型领导力。这些能力让 HR 能重设计工作流、以伦理方式治理 AI、加速能力建设，并编排复杂、跨多年的变革。
总之，HR 必须成为设计、赋能并加速组织再造的职能——而不是被动响应它。
“最优秀的 HR 团队一直在做实验。他们不追求拥有所有答案——而是追求比组织更快学习。”（Thomas Otter，Digital HR Leaders podcast）
CONCLUSION: HR'S MOMENT OF MAXIMUM INFLUENCE（结语：HR 影响力的最大时刻）2026 年将是决定性的一年。组织不再争论 AI 是否会重塑工作——而是在争论：会有多快、多安全、以及多有人性。这把 HR 推到企业战略中心，这是几十年来罕见的局面。
这些机会不是任务——它们是需要建设的能力。它们要求一个更整合、更实验化、更分析化、更有勇气的 HR 职能。有些会挑战长期以来的假设；大多数会把 HR 推出舒适区。
但回报也同样巨大。能够把 agentic technology 与 human judgement 和 care 结合起来的组织，将超越那些只依赖技术的组织。HR——凭借其在 people、work 与 strategy 交汇处的独特位置——握有组织如何适应、繁荣并释放价值的关键。
这是 HR 影响力的最大时刻。
问题不在于 HR 是否准备好了——而在于我们是否会抓住机会……
CROWDSOURCING: HELP SHAPE THE FINAL TWO OPPORTUNITIES（众包：一起塑造最后两个机会）每一年，最好的想法都来自这个社群。正在改变 HR 的挑战与创新，很少来自某一家公司的单点灵感——它们来自各行各业实践者的日常工作。
因此，我再次把最后两个机会开放给你。
如果你要为 HR 在 2026 年补充一个必须关注的机会，它会是什么——为什么？
它可以是你所在组织里正在出现的新变化，也可以是我在前十项机会中讨论不足的挑战，或是你认为正在更快到来的转变。
请在评论区分享你的想法。我会把最强的贡献综合成两项机会——#11 和 #12，并在新年对本文进行更新。
让我们一起塑造 2026 年 HR 的议程。
HR的影子AI行动指南： 从隐蔽使用到负责任 AI 的组织能力建设HRTech概述：影子AI （Shadow AI） 正在成为企业的真实现状：员工早已在日常工作中使用 AI，但往往“不敢说、不敢公开”。这不是违规，而是组织真实需求的外露，是基层对效率的自主追求。影子 AI 暴露的是心理安全不足、工具体验落差，以及组织学习断裂。HR 的角色正在发生改变：不再只是制度执行者，而是 AI 文化的塑造者、心理安全的设计者、治理框架的共同构建者。四步框架——心理安全、显性化、白化机制、Responsible AI 建设——将帮助企业把“地下创新”转化为组织能力。谁能更早拥抱 Shadow AI，谁就能在下一轮 AI 浪潮中领先。
一、当 AI 早已走进一线，却还停留在管理者PPT里
在很多企业的管理层会议上，AI 依然是战略汇报中的一个章节，是技术团队路演中的一个亮点，是外部大会上反复出现的关键词；但在员工的真实日常工作中，AI 早已“悄悄上岗”。销售用 ChatGPT 改邮件、运营用生成式模型写文案、HR 自己也可能用 AI 写 JD、起绩效评语、梳理政策……只是，这一切往往都发生在“未报备、未批准、未纳管”的状态下。这就是所谓的 Shadow AI（影子 AI）：员工在未正式获批、未纳入官方工具体系的前提下，自行使用各类 AI 工具完成工作目标。现有研究与市场观察都在指向同一个事实：员工实际使用 AI 的比例，远高于企业管理层的认知。而且，越是高绩效、越接近业务一线的员工，越有动力去寻找更高效的工具，也越可能成为影子 AI 的重度用户。对 HR 管理者而言，Shadow AI 不仅是一个技术或安全问题，更是一个组织问题与文化问题。如果只是简单将其视为“违规操作”，采取封堵、禁用、隔离等手段，只会把本就隐蔽的使用推向更地下的角落，让企业既承担风险，又完全丧失学习机会。本指南的出发点，是从 HRTech 与组织文化的视角，帮助 HR 管理者把 Shadow AI 从“地下水”引向“有渠道的水利系统”，把分散、隐蔽的个体实验，转化为安全、可控、可持续的 Responsible AI（负责任 AI）能力。
二、重新理解 Shadow AI：从“违规现象”到“欲望路径（Desire Path）”
如果从传统 IT 管理的视角，Shadow AI 与 Shadow IT 一样，是“未授权应用”，理应被列入风险清单。但如果我们转换视角，会看到另一层含义：Shadow AI 更像是校园里的“欲望小路（Desire Path）”——学校规划了标准道路，然而师生会按照自己的效率和习惯，踩出一条更加真实的路径；这条路径，往往比设计者想象的要合理得多。在企业中，Shadow AI 的出现，首先说明官方工具与流程无法完全满足一线需求。员工之所以绕过内部系统使用外部 AI 工具，往往不是为了规避规则，而是为了完成目标、节省时间，甚至是为了弥补现有系统的不足。其次，Shadow AI 折射出一种“不敢公开的创新”。许多员工其实已经在积累自己的提示词库、工作流模板和小型自动化流程，但出于对“被认为偷懒”“被质疑是否算自己的贡献”“被误读为岗位可被替代”的担心，他们选择不公开、不分享、不沉淀。换句话说，Shadow AI 是员工用脚投票之后留下的轨迹，是组织真实 AI 需求和真实效率突破的“热力地图”。如果企业只是从合规层面、技术控制层面去理解 Shadow AI，就会错过它作为“需求信号”和“创新线索”的价值。这也是 HR 需要主动介入的关键原因：如何将这种制度外的创新、隐蔽的效率实践，转化为可治理、可复制的组织能力。
三、Shadow AI 暴露的三大管理缺口：心理安全、工具落差与学习断裂
要把 Shadow AI 当成机会，首先要承认它是组织管理上的一面镜子。当前大量影子 AI 的存在，至少揭示了三类典型缺口。第一，AI 心理安全感缺失。员工不敢公开承认自己使用 AI，是因为在当前文化氛围下，“用 AI 完成工作”并未被正式定义为一种被鼓励的能力，反而可能被解读为“偷懒”“不够专业”，甚至被视为未来裁员时“可以被机器人替代”的证据。如果没有心理安全感，员工就不会主动说明“这里我用到了 AI”，更不会愿意把自己的 AI 工作流分享给组织，这直接阻断了企业学习的可能性。第二，官方工具与真实需求之间存在明显落差。很多企业已经在搭建内部大模型平台或 AI 助手，但常见问题包括响应缓慢、调用复杂、上下文受限、接入场景单一，甚至与员工日常使用的应用脱节。一线员工用外部 GPT 等工具可以在 30 秒完成的任务，内部工具可能需要数分钟甚至更长。一旦体验差距过大，Shadow AI 就几乎不可避免。第三，组织学习与治理机制断裂。当前不少企业对 AI 的管理仍停留在“政策下载”“使用禁令”“统一培训”的层面，缺少一个真正面向业务的、可持续的 AI 学习和治理循环：哪里出现了新的 AI 工作流，如何被发现、如何被评估、如何被白化（纳入官方）、如何被复制推广。结果是，员工的创造性实践被锁在个体层面，组织既看不到风险，也看不到机会。
四、HR 在 Shadow AI 中的独特角色：文化定义者与行为架构师
在 AI 治理的角色分工中，IT 负责技术护栏和安全架构，高管层负责战略方向与问责机制，而 HR 的核心职责在于“人”和“行为”。这意味着，HR 在 Shadow AI 问题上的角色，不是简单地转发 IT 的禁用公告，而是要通过文化、制度、激励与能力建设，把一个隐蔽、分散、个体化的现象，转化为公开的、可讨论的、可治理的集体实践。其一，HR 是 AI 心理安全感的主要设计者。心理安全感不是一句口号，而是涉及绩效评估逻辑、能力模型定义、晋升标准、沟通语境的一整套机制。HR 需要帮助管理层明确：使用 AI 是一种能力，不是作弊；公开分享 AI 使用经验，是一种贡献，而不是可疑行为。只有这样，员工才会相信“说真话是安全的”，AI 使用才能从影子状态走向阳光之下。其二，HR 是 AI 文化的塑造者。HR 可以引导企业从“工具导向”转向“文化导向”：与其问“我们有没有自己的大模型”，不如问“我们的员工能不能自然地把 AI 作为工作伙伴”。这种文化关乎是否鼓励尝试、是否允许试错、是否鼓励跨团队分享，以及是否把“AI 流畅性（AI Fluency）”写进人才画像与能力模型之中。其三，HR 是 AI 能力建设与治理框架的共同设计者。在岗位说明书、培训发展、人才盘点和组织发展项目中，HR 完全可以把“与 AI 协作的能力”“构建 AI 工作流的能力”“识别和审查 AI 输出风险的能力”作为新一代核心能力维度，并与 IT、安全、法务共同搭建 Responsible AI 的制度框架和教育体系。
五、HR Shadow AI 行动框架：从察觉现象到建立负责任 AI 体系
要从战略层面走向具体行动，HR 可以参考一个“四步式”行动框架：心理安全 → 显性化与分享 → 白化与护栏 → Responsible AI 体系化。
第一步：建立 AI 心理安全感，明确“用 AI 是被鼓励的行为”HR 需要与高管层一起，向全公司发出清晰、统一的信息：在合理边界下使用 AI，是被鼓励的；在工作中说明自己使用了 AI，不会削弱对个人能力的认可；凡是能够证明 AI 使用为业务带来实质价值的案例，都可以成为正面的组织故事。这种信息不应停留在“口头安抚”，而要落实到绩效评估标准、KPI 设定、团队例会、内部沟通中，甚至体现在领导者自身的示范行为里。只有当员工真正相信“用 AI 和说明用 AI 都是安全的”，Shadow AI 才会从“要隐藏”的状态转向“可以讨论”的状态。
第二步：建立 Shadow AI 显性化与分享机制，把个体经验变成组织资产当心理安全感初步建立后，HR 应主动设计可持续的分享机制。例如，设立跨部门 AI 使用经验分享会或内部“AI Demo Day”，开设专门的 Slack/飞书频道收集高效提示词与工作流，鼓励团队每季度提交一到两个“AI 提效案例”。同时，HR 可以配合设立激励机制，如“季度最佳 AI 工作流”“年度 AI 创新团队”等，以非物质荣誉与适度物质奖励相结合的方式，让员工知道：不仅可以公开，而且值得公开。在这一阶段，HR 的重点不在于立刻统一工具，而在于尽量全面地看见：哪些岗位、哪些业务场景、哪些流程已经自然地被 AI 改造；在哪些地方，Shadow AI 已经成为事实标准。这些信息会成为后续治理和产品化的坚实基础。
第三步：与 IT 共建“白化机制”和技术护栏，从影子实践走向合规落地当大量 Shadow AI 使用场景被可视化之后，HR 应与 IT、安全、法务组成联合治理小组，对这些场景进行分级评估：哪些场景风险较低，可以通过简单规范直接纳入官方工具；哪些场景涉及敏感数据，需要通过技术手段（如脱敏、私有化部署、安全网关等）重构方案；哪些场景暂时不宜使用外部公共模型，需要专门设计替代路径。所谓“白化机制”，并不等同于“一刀切审批”，而是一个将影子实践纳入正式工具链与风控体系的过程。例如，将员工实践中最常用的提示词整理成组织级 Prompt Library，将高频工作流固化为一键调用的自动化模板，将临时性质的“复制粘贴+外部网站”操作替换为安全 API 或内部模型调用。HR 在此过程中的角色，是确保白化过程不压制真实需求，避免以管理的名义牺牲体验，从而促使员工再次转向影子路径。
第四步：构建以 Responsible AI 为目标的治理体系，将 AI 融入人才与组织发展
当显性化、白化和护栏搭建初步完成，组织就进入了 Responsible AI（负责任 AI）的建设阶段。此时，HR 需要协同其他关键职能，搭建一个长期可运行的治理体系，而不是一次性的专项项目。在制度层面，可以明确 AI 使用政策，包括可用场景、敏感数据边界、必须进行人工复核的情形、生成内容的署名与责任划分等；在能力层面，可以将 AI 相关能力写入岗位能力模型和晋升标准，将提示词能力、AI 判断能力、工作流设计能力、风险识别能力等，作为人才发展的新维度；在教育层面，可以设计分层培训体系：对所有员工提供基础 AI 素养课程，对管理者提供“AI 驱动团队”的领导力课程，对关键岗位提供场景化的深度训练。更进一步，HR 还可以推动将 AI 相关数据纳入组织诊断与人才盘点：例如，团队内部 AI 使用质量与频率是否与业务成效相关，哪些团队在 AI 采用上明显落后，哪些岗位的任务内容已经悄然改变，需要调整职位说明与绩效权重。这些工作会让 Responsible AI 不仅停留在“安全与合规”的层面，而真正延伸到“能力与竞争力”的层面。
六、典型应用场景：从招聘到绩效，Shadow AI 如何转化为治理样板
在具体实践中，HR 可以从几个典型场景入手，将 Shadow AI 转化为治理范例。在招聘领域，许多企业已经观察到候选人利用 AI 优化简历与面试回答，同样也有招聘团队使用 AI 来撰写 JD、筛选简历、生成面试问题。HR 可以先通过工作坊收集招聘团队真实使用 AI 的方式，识别其中哪些做法有助于提高效率与候选人体验，哪些做法可能带来偏见或不透明的风险。随后，通过明确政策与技术手段，构建一个既利用 AI 增效，又能保证公平与可解释性的招聘流程，并在内部公开这些标准，以减少阴影和猜忌。在绩效与评价场景中，部分管理者可能已经使用 AI 来草拟绩效评语或反馈。HR 不应简单禁止，而应明确：AI 可以作为辅助撰写工具，但不可以替代管理者的主观判断；最终的评语内容必须由管理者审核并承担责任。同时，HR 可以为管理者提供“如何借助 AI 写出更清晰、更具建设性的反馈”的培训，将 Shadow AI 使用引导到有益和规范的方向。在日常运营和知识管理中，员工可能已经在用 AI 整理会议纪要、编写操作手册、归纳流程和 FAQ。HR 完全可以将这些实践纳入知识管理体系：通过统一工具和流程，确保重要内容可以被沉淀、可被搜索、可被版本管理；同时，对不同类型内容设置清晰的访问与保密等级，避免知识资产流失或误用。
七、从 Shadow AI 到 Responsible AI 的飞轮
从 HR 的视角，Shadow AI 不是短期要消灭的现象，而是长期需要理解和引导的“地下创新能量”。一味压制，只会带来更隐蔽的使用与更高的不可控风险；积极引导，则可以形成一个健康的飞轮：员工自发实验 → 组织建立心理安全与分享机制 → 高价值实践被识别并白化 → 在治理框架下标准化与规模化 → 反馈到文化与能力体系 → 刺激下一轮更高质量的实践。在这一过程中，HR 的角色正在发生根本变化：不再只是制度的执行者，而是 AI 文化的设计者、AI 能力模型的定义者、跨职能治理框架的共同架构者。那些能够主动拥抱 Shadow AI、从中提炼出组织机会并搭建 Responsible AI 体系的 HR 团队，将为企业赢得的不只是效率，还有在下一轮技术周期中持续演进的能力。当我们不再只把 Shadow AI 看成“要被消灭的影子”，而是把它视为“正在书写中的真实 AI 采用路线图”，HR 才真正有机会站到 AI 治理的前台，成为组织转型的关键推动者，而不是被动跟随者。
最后，HRTechChina在2024年就发起推动HR工作中实践负责任AI的倡议（简称RAIHR）， 我们呼吁所有的人力资源行业同仁一同参与，共同构建和推广RAIHR的理念，RAIHR框架包含六个关键方面：透明性、公平性、隐私性、安全性、道德性和持续性。我们倡议每一位HR专业人士在其企业内部积极主导RAIHR的实施，并鼓励HR科技产品的开发和使用都围绕这一框架展开，以实现真正的可持续发展！我们更相信RAIHR是所有参与者和倡导者的未来关键竞争优势。
Responsible AI in HR（RAIHR）
Responsible AI in HR（RAIHR）是指在HR实践中的AI应用遵循高标准的道德和透明性原则，确保AI决策过程公开、可审查，并且对所有利益相关者公正无偏。
这包括在招聘、员工发展、绩效管理等HR功能中，AI技术的使用既促进了工作效率，也增强了员工的工作体验和满意度。
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