Future of Work - HRTechChina.com

Future of Work

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

Future of Work
2025年11月28日
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黄仁勋震怒背后：英伟达经理要求“减少 AI 使用”的矛盾与未来组织文化之争 HRTech概述：英伟达 CEO 黄仁勋在全体员工大会上得知公司内部部分经理要求团队“减少使用 AI 工具”后，当场表达震怒。这一情绪并非情绪化反应，而是揭示了英伟达内部关于“AI 应该在多大程度上改变工作方式”的深层矛盾。作为全球最依赖 AI 红利的公司，英伟达本应在内部全面拥抱 AI。然而部分经理却要求降低 AI 使用比例，这背后反映出几大典型的组织阻力。在英伟达（NVIDIA）最近的一次全员大会上，一段罕见的内部对话成为硅谷最引人关注的话题。据多位参会员工透露，当 CEO 黄仁勋得知公司内部竟然出现“部分经理要求团队减少使用 AI 工具”时，他当场表达了强烈不满，语气之直接和震动程度，都远超他以往的公开讲话风格。他在台上反问道：“Some managers are telling their people to use less AI. Are you insane？”这句“你疯了吗？”不仅体现了他的震怒，也反映了这家引领全球 AI 浪潮的公司内部，正在经历一场深层次的组织文化冲突。事实上，这次讲话不仅是一场情绪释放，而是一场明确的内部战略宣示。黄仁勋随即提出了英伟达未来必须执行的 AI 落地“四项内部要求”，这些要求将直接影响组织的工作方式、管理结构和文化方向。他首先强调，AI 必须融入所有工作场景，成为默认工作方法，而不是实验性工具。英伟达内部全面采用自动化，包括工程、文档、市场、行政、运营等部门。他甚至使用了强硬字句：“I want to automate every task which can be automated with AI.”这意味着任何仍沿用“人工流程优先”的团队，都将被视为阻碍创新。其次，他指出 AI 不完美不是拒绝使用的理由，而是英伟达员工参与改进的必要动力。、他要求团队在不成熟的情况下就开始尝试，并通过使用反馈推动工具完善。“Use it until it works”被视为一种责任，而不是压力。第三，他将矛头明确指向管理层，强调管理者的角色不再是流程维护者，而是团队 AI 转型的推动者。如果经理阻碍或限制 AI，他认为这“本质上偏离了公司的方向”，也会影响管理绩效。最后，他提出了英伟达未来的标准工作模式——“AI-first, Human-verified”。过去几十年的工作流程都是先由人工产出，再由技术辅助，但未来英伟达要求所有团队反转顺序：AI 生成初稿，人类进行验证与提升。然而，一个问题随之而来：为什么连英伟达内部会出现“减少 AI 使用”的指令？原因并不神秘，而是所有科技公司在转型过程中都会遇到的组织现实。部分经理担心 AI 工具不够稳定或准确，可能影响产出质量；有些担忧团队技能差异导致结果不可控；更多的顾虑则来自安全与保密压力——英伟达的许多业务涉及敏感数据与技术细节，管理层会对全新的工具保持天然谨慎。同时，大型公司长年形成的流程惯性也让团队更倾向于沿用熟悉的方式而不是快速变革。然而，真正的矛盾并不在技术层面，而在组织文化层面。英伟达的增长速度极快，而内部的流程与文化能否匹配这种速度，将决定公司能否继续在 AI 时代保持领先。黄仁勋的震怒，是对这种文化滞后的直接反应。他需要的不仅仅是技术领先，更是一个敢于全面拥抱 AI 的组织。而限制 AI 使用的管理行为，在他看来，实质上是在削弱公司未来的竞争力。英伟达的这场内部冲突，其象征意义已远超公司本身。它揭示了一个普遍真相：技术革命的难点，不在技术，而在组织。无论企业规模多大、技术多先进，只要涉及流程重构与权力结构变化，就一定会遇到中层阻力与文化惯性。黄仁勋的反击，展示了一个科技巨头在 AI 时代试图重塑自身的决心，也为整个行业提供了一个重要参照。在自动化和 AI 渗透越来越深的时代，每一家企业都将面对类似的挑战：该如何推动员工真正使用 AI？如何处理中层对变革的焦虑？如何让组织结构适应全新的生产方式？更关键的是，当 AI 生成内容成为工作默认方式时，团队的能力模型、考核方式和协作方式又将如何重塑？英伟达这场风波只是开端，却已经提出了一个足够深刻的问题：当最懂 AI 的公司都必须直面内部的犹豫与阻力时，其他组织又该如何迎接即将到来的自动化时代？

Future of Work
2025年11月27日
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AI 时代下企业人力资源管理（HR）的重塑与实践：基于领英峰会中出海案例的深度解析 HRTech概述：本文根据 “ConnectIn 2026 年度出海峰会” 的现场分享和报告内容整理而成，该峰会由领英 (LinkedIn) 主办，旨在探讨中国企业在全球化 4.0 时代所面临的机遇与挑战。峰会内容围绕人才信任、技术信任和绿色信任三大支柱展开，强调企业需具备生而全球化的视野，并在组织、人才、技术和合规方面进行深度变革。多位行业领袖，包括领英、阿里云、小米、美图和霸王茶姬的高管，分享了各自企业在构建AI驱动的组织、吸引国际化人才、应对全球合规挑战（如ESG、数据合规）以及进行文化软出海的实践经验。仅供参考。 AI 与组织变革的浪潮人工智能（AI）与数字化浪潮正以前所未有的深度和广度重塑全球商业格局。正如领英大中华区总经理王倩女士所指出的，AI 叠加经济周期正在重塑全球商业规则，直接导致“旧的岗位被快速迭代，新的能力缺口激增”。在这一宏观背景下，企业面临着前所未有的挑战与机遇。本文的核心论点在于，AI 在人力资源（HR）领域的角色已经从单纯的工具辅助，升级为驱动组织持续进化的关键引擎。它不仅是提升效率的手段，更是企业在全球化竞争中构建组织韧性、实现人才战略升级的核心动力。场景一：AI 在招聘与人才筛选中的实践应用面对全球人才的激烈竞争，AI 正从根本上颠覆企业人才获取的逻辑。它不再是简单的效率工具，而是重塑了人才价值评估（从履历到技能）、筛选信度（从经验到数据）和战略储备（从被动响应到主动构建）的三大核心支柱。下述来自行业领军者的实践，清晰地揭示了这一系统性变革。从‘履历’到‘技能’：重塑人才评估的底层逻辑 AI 技术正有力推动招聘从传统的“学历履历导向”向更为精准的“技能导向”转变。领英（LinkedIn）的实践正是这一趋势的典范。作为“人才信任的加速器”，领英依托其全球 13 亿会员的庞大数据基础与先进的 AI 技术，通过精细化的技能标签，为企业在全球范围内快速、精准地匹配到符合需求的顶尖人才，极大地提升了招聘的效率和质量。智能化面试：将招聘流程标准化与专业化 AI 不仅能筛选简历，还能深度辅助面试官，全面提升招聘的质量与效率。小米集团的**‘面试助手’工具是这一趋势的力证，它通过集成 AI 简历筛选、智能问题生成、自动化面评及复盘等功能，将面试流程系统性地标准化与专业化。该工具上线不到 6 个月**，已有 10 万场面试借助其完成，有效提升了面试的专业度与一致性。智能算法驱动：在海量数据中精准锁定顶尖人才小米的实践展示了一种“组合拳”打法：通过在招聘流程的多个关键节点植入 AI，将单点提效升级为全流程的智能化重塑。其**‘智能选材’**系统进一步印证了这一点，该系统通过 AI 算法分析内部人才数据，帮助管理者发现了许多在传统人才盘点中“未曾被发现的人”，并成功筛选出多位符合其全球国家经理模型的顶尖人才，为海外业务的拓展提供了关键支持。专业人才池的主动构建对于绿色能源等新兴领域，专业人才的稀缺性尤为突出，被动等待已无法满足战略需求。AI 能够助力企业快速构建专业人才储备，为未来发展奠定基础。全球锂电池领军者 ATL 的案例极具代表性。领英协助 ATL 开展了其首次全球海外校园招聘，在短短 6 周时间内，不仅帮助 ATL 实现了海外雇主品牌粉丝超过 17 倍的惊人增长，更重要的是，为其储备了近 9,000 名硕士和博士学历的高精尖绿色人才，为企业奠定了坚实的全球绿色人才基础。场景二：AI 在人才发展与能力建设中的实践应用随着技能迭代速度空前加快，“技能错配”和“能力缺口”已成为组织发展的核心痛点。AI 正在成为构建“学习型组织”的核心引擎，它通过将能力建设融入组织战略、集成个性化学习平台并激发个体潜能，帮助企业系统性地应对未来的不确定性。 AI 驱动的组织战略：实现全员能力系统性升级将 AI 能力建设融入组织战略与企业文化，是实现全员能力升级的关键。阿里云提出的**‘AI 驱动战略’，不仅是业务战略，更是组织战略。它明确要求所有员工（不论是否为技术岗）**都必须学习并通过阿里云大模型认证。这一举措有力地推动了组织内部的角色转型，使业务专家能够向 AI 架构师进化，开发人员则向全栈 AI 工程师迈进，从而系统性地提升了整个组织的 AI 能力基线。定制化学习平台的集成对于拥有大规模海外员工的企业而言，如何提供统一且个性化的培训是一大难题。美的集团通过将自身的学习平台与 LinkedIn Learning (领英学习平台) 进行深度集成，为海外 4,000 多名员工提供了个性化的、多语言的软技能与 AI 培训。这一举措不仅有效增强了全球化组织的软实力，更带来了显著的业务成果：美的招聘的中高级人才中，超过 50% 来自于领英渠道，实现了人才发展与人才获取的良性循环。 ‘复合型人才’的涌现：从个体赋能到组织效能倍增 AI 时代要求人才具备更强的综合能力，从而提升整个组织的效能。美图公司鼓励员工成为**‘六边形/蜂巢模型’**那样的多面手，鼓励每一位员工结合 AI 像一个新团队一样工作。这种模式旨在通过提升单个人才的质量和能力维度，激发个体潜能，进而促进组织整体效能的飞跃，使组织在面对复杂多变的市场环境时更具韧性和创造力。场景三：AI 在组织管理与效率提升中的实践应用 AI 正作为一种“革命的工具”，深刻地重构着组织的内部流程与管理模式，成为现代组织的“中枢神经系统”。它通过流程自动化、管理数据化和决策智能化，帮助管理者从繁琐的事务中解放出来，聚焦于更具战略价值的工作，将管理直觉升级为数据驱动的实时洞察。工作流程的自动化与重构利用数字员工或 AI 工具接管重复性、标准化的工作任务，是提升组织效率的直接手段。阿里云在这方面取得了显著成效。例如，技术文档翻译岗位已由数字员工全面接管，实现了 7x24 小时不间断工作；同时，内部代码生成工具通义灵码的代码采纳率在一年内已从 25% 提升至 50%，有效释放了开发人员的生产力。动态人才盘点与匹配流程自动化为组织敏捷性创造了条件。为了支持更加柔性的组织架构，企业需要将人才数据在线化，实现动态盘点与匹配。阿里云通过智能化方式为人才提炼标签，其核心目标是：“随时找到匹配的人才，来之即战，战之即散”。这种模式打破了传统组织架构的壁垒，使人才资源能够根据业务需求进行快速、灵活的调配。 ‘组织仪表盘’：将管理直觉升级为数据驱动的实时洞察数字化工具能够辅助管理者实时掌控组织的健康状况。小米集团为此打造了**‘组织档案’**系统，并将其形象地比喻为“操作系统的命令行”。该工具整合了成本、招聘进度、关键人群状态等多维度数据，帮助管理者实时、全面地掌控组织的运行状态，为科学决策提供了坚实的数据支持。智能决策辅助：提升一线管理的精度与敏锐度 AI 还能辅助一线管理者进行决策和资源调优，提升管理的精细度。阿里云通过 OKR 智能分析与反馈系统，审视组织内目标承接的一致性。同时，其推出的**‘组织探针’**工具，能够帮助管理者实时感知“组织温度”，即员工与团队的工作状态，从而为管理决策提供更敏锐、更及时的洞察。拥抱变革，构建 AI 时代的组织新范式通过对领英峰会上多个出海企业案例的深度解析，一个清晰的战略蓝图浮出水面：AI 正在从根本上重塑人力资源管理，并催生一种全新的组织范式。对于每一位企业领导者而言，拥抱这一变革已非选择，而是生存与发展的必然要求。组织本质的进化：从静态结构到动态生命体。 AI 时代的组织必须具备自适应、自调整、自学习的能力。它不再是一个固化的科层结构，而是一个能够感知、决策、行动和持续进化的生命体，正如阿里云所追求的“AI 时代的组织操作系统”。这要求管理者必须从传统的“结构设计者”转变为“系统进化官”，其核心任务是构建一个能够自我优化的组织生命体。人才未来的趋势：从执行者到人机协同的创造者。一个已被广泛认同的观点是：未来人不会被 AI 替代，但不会使用 AI 的人一定会被会使用 AI 的人替代。在此背景下，管理者的角色必须从传统的管控者转变为“企业操作系统的架构师”。其核心职责不再是分配任务，而是设计一个能够激发个体潜能、促进持续学习、并实现高效人机协同的机制。最终的价值展望：回归于人，赋能于人。 AI 技术的最终目的，是赋能于人，而非取代人。它旨在将员工从重复性劳动中解放出来，让每个人的时间更有意义，让每个员工的独特贡献被看见。通过高效的人机协同，企业能够创造一个更有活力、更有创造力的新型组织，最终实现个体价值与组织价值的共同成长。

Future of Work
2025年11月25日
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微软最新方法论：用 AI 重塑组织，迈向前沿企业（Frontier Firm） HRTech概述：微软发布全新《Becoming a Frontier Firm》框架，系统总结其 AI 转型经验，提出五大关键洞察：让知识工作可见化、明确风险边界、构建合适的 AI 工具组合、重塑角色与组织结构、建立持续实验文化。微软指出，AI 转型不是简单引入工具，而是对工作方式、流程与组织能力的全面重构。在实践路径上，微软提供三条可复制模式：角色加速、流程重塑和 AI 原生孵化。从提升单个角色的效率，到重塑端到端流程，再到从零构建 AI 驱动的新型团队结构，为企业提供了不同层级的落地方案。AI 将成为组织竞争力的基础能力。迈向前沿企业，需要技术、流程与人的协同演进。微软的方法论，为企业提供了一个清晰可执行的转型路线图。视频解读关注视频号：HRTech 微软万字报告揭秘：未来企业如何用AI重塑一切？这三大法则你必须知道当前，企业界正普遍面临一个严峻的AI挑战：许多公司都在进行各种AI实验，但很少有公司能将这些零散的AI活动，转化为可衡量的、实实在在的业务影响。太多项目陷入了“试点炼狱”（pilot purgatory），最终只留下一堆“看起来很酷但无法扩展、无法落地、也无足轻重的演示”（shiny demos that don't scale, don't stick, and don't matter）。为了应对这一挑战，微软提出了一个全新的组织模式——“前沿企业”（Frontier Firm）。这是一种由人领导、由智能体（Agent）运营的组织，它们像购买电力一样购买智能，并像滚雪球般让其价值复利增长（human-led, agent-operated organizations that buy intelligence like electricity... and compound it like interest）。这不仅是一个概念，更是企业驾驭AI浪潮的最终答案。本文将从微软的深度报告中，为您提炼出最具冲击力和参考价值的三大核心法则，以及三种可落地的行动路径，帮助您理解如何将AI从“试点项目”真正转变为企业发展的核心引擎。微软的分析揭示，“前沿企业”之所以能脱颖而出，并非依赖于其技术堆栈，而是源于其对三大基础运营法则的严格遵守。法则一：让“看不见”的工作“看得见” (Make the Invisible Visible) 知识型工作（Knowledge work）长期以来都面临一个根本性难题：它难以被观察、衡量和改进。你无法像观察流水线一样，去观察一个人如何谈判合同，或起草一份产品发布策略，因为真正的行动发生在无形的思维和沟通之中。而一个简单却深刻的道理是：你无法改造你看不见的东西。这正是AI转型的起点。微软劳动力转型企业副总裁Katy George指出： “用AI进行重塑，起点并非技术，而是理解人们实际的工作方式。你无法改造你看不见的东西。” (Redesigning with AI doesn’t begin with technology. It begins with understanding how people actually work. You can’t transform what you can’t see.) “前沿企业”解决这个问题的核心方法论，就是将工作“可见化”。通过采用“生命中的一天/一周”（day-in-the-life/week-in-the-life）研究、现场观察（Gemba walks）、用户画像地图（persona mapping）、流程挖掘（process mining）、价值流图（value stream mapping）和持续改善（Kaizen）等方法，企业可以清晰地描绘出工作流程的每一步，揭示隐藏的瓶颈、延迟和交接点，从而找到AI可以发挥最大作用的具体机会。例如，金融运营平台Ramp通过追踪其财务流程中的每一个交接环节，发现许多微小的延迟在不知不觉中累积成了巨大的时间成本。在定位了这些问题后，他们部署了AI智能体来自动匹配收据和复核审批。最终，Ramp每月能处理500万张收据，节省了整整30,000个工时，并以创纪录的速度完成账目结算。法则二：AI不是“外挂”，而是“基础设施” (AI as Core Infrastructure) 许多公司对待AI的态度，更像是一场“创新戏剧”（innovation theater）——将其作为公关稿和投资者电话会议上的展示品。相比之下，“前沿企业”则将AI视为与电力、网络同等重要的核心基础设施，并将其深度嵌入到核心业务流程之中。这种思维上的根本转变，意味着企业思考的问题从“我们可以在哪里增加一些自动化？”转变为“我们如何围绕AI来重新设计工作？”。只有这样，企业才能真正开始利用AI实现复合式回报，加速业务周期，并发现全新的能力。微软提出的实践方法是“设计合适的AI解决方案集”，即根据具体的业务需求，灵活地组合使用无代码、低代码和专业代码的工具，确保技术与业务目标精准匹配。以LinkedIn为例，他们正在重塑整个产品开发流程，让AI成为日常工作密不可分的一部分。他们将一个名为“Mae”的内部AI智能体嵌入到开发工作流中，该智能体能自动修复超过三分之一的开发者构建问题。在这种模式下，AI不再是一个需要单独打开的“外挂”工具，而开发人员也能承担起从研究、设计到编码、测试的更广泛职责，最终结果是交付速度的大幅提升和一种由AI驱动业务表现的文化。法则三：抵达“前沿”不是终点，而是一种实践 (The Frontier is a Practice) AI转型没有终点线。“前沿企业”永远处于“公测版”（perpetual beta）状态，它们将每一个现有流程都视为一个等待验证的假设，并将每一次改进都视为下一次创新的燃料。这一原则是如此基础，以至于它构成了微软分析的核心论点： “前沿企业不会将AI简单地叠加在现有工作之上；它们从根基上重新思考工作的完成方式。” (Frontier Firms don't layer AI on top of existing work; they rethink how work gets done from the foundation up.) 这种“持续实验的文化”并非无序的、随意的尝试。它恰恰需要结构化的实验、可靠的衡量指标和严格的治理体系，以确保创新是负责任且风险可控的。团队需要系统地学习如何设计、运行和评估实验，将好奇心转化为指数级的价值。例如，一家金融服务机构在转型过程中，首先由CEO设定了“利用AI改善客户服务”的明确目标。随后，团队绘制了核心服务流程的每一步，并重新定义了初级和高级员工的角色。这完美体现了“由人领导、由智能体运营”的原则：AI智能体处理前期的资料分析（“智能体运营”），从而将资深专家解放出来，专注于运用判断力、同理心和战略洞察力来领导客户沟通（“由人领导”）。整个过程通过培训和激励机制来推动，并以一种“展示你的工作”（show your work）的开放方式进行追踪，确保了清晰的步骤和明确的责任。实战手册：微软给出的三种行动路径在理解了上述三大法则之后，企业需要具体的行动路径来将理念付诸实践。微软在其自身的转型探索中，总结出了三种可供其他公司参考的落地方法。路径一：加速个人角色 (Accelerate Personas) 方法解释：这种方法专注于组织内的特定角色（如销售、公关、财务分析师），通过为他们配备定制化的Copilot和智能体，将优秀员工的AI使用技巧和工作流程规模化，从而整体提升该角色的绩效。其战略意义在于，它将AI的成功从一场“个人赛”转变为一场“团体赛”。实例：微软公关部（Microsoft Communications）他们通过为公关专业人士绘制“一天的工作”，发现了重复性高且耗时的任务。随后，团队开发了定制化的“公关Copilot”（Communications Copilot），它能够自动化处理撰写社交媒体帖子、创作故事初稿和生成FAQ等日常任务。同时，团队还在探索使用“研究员智能体”（Researcher agent）来自动生成媒体简报。这些举措让团队能将更多精力聚焦于更具战略性的核心工作，显著提升了效率和影响力。路径二：重塑工作流程 (Reinvent Workflows) 方法解释：这种方法着眼于整个端到端的业务流程（如财务预测、客户支持），利用AI来重新设计整个流程，以大幅减少时间消耗、资源浪费和人力投入。实例：微软财务部（Microsoft Finance）财务部领导层首先确定了六个对业务至关重要的核心工作流程。然后，他们将这种自上而下的战略优先级，与来自一线员工自下而上的创新想法相结合。通过公民开发者和专业IT团队的协作，他们在关键节点上构建并实施了AI解决方案。最终，公司实现了更快的财务预测、更短的合规处理时间，并达成了收入增长速度超过员工人数增长的优异成果。路径三：培育AI原生孵化 (Cultivate AI-first Incubation) 方法解释：这种方法最为彻底，它采用一种“零基重设”（zero-based redesign）的思路。它由一个专家团队从零开始，以AI为核心，彻底重新设计一种全新的工作方式、团队结构和业务流程。实例：微软行业解决方案工程部（Microsoft Industry Solutions Engineering）为了加速交付为客户定制的解决方案，该部门创建了名为“萤火虫小队”（firefly squads）的敏捷团队。这些由资深专家组成的小组拥有端到端的项目所有权，他们采用一种实验驱动的模式，利用模块化模式和AI生成的参考解决方案进行快速原型设计和代码复用，并借助GitHub Copilot智能体加速开发。这种AI原生的工作方式，最终为客户带来了成本的降低、满意度的提升，并显著缩短了特定项目的交付周期。成为“前沿企业”的旅程，不是一次简单的技术升级，而是一场深刻的业务转型。通过坚守这三大法则——让工作可见以摆脱猜测，将AI作为核心基础设施以摆脱“创新戏剧”，以及拥抱永续的实验实践以摆脱停滞——企业才能最终挣脱“试点炼狱”的束缚，真正开启价值创造的征程。 AI变革的核心，不在于引进了多少工具，而在于我们是否敢于从根本上重新思考“工作”本身。问题不在于AI是否会重塑你的公司——它已经在这样做了。真正的问题是，你将带领你的组织脱颖而出，还是让别人来定义未来的可能性？附录：《Becoming a Frontier Firm》下载地址：https://www.hrtechchina.com/Resources/B3172FC0-35E3-6E17-CA66-EA98CD61E3E6.html

Future of Work
2025年11月23日
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AI时代人力运营团队（People Ops）最渴求的 3 种 AI 自动化：让 HR 从“忙但低效”走向真正的组织驱动力 HRTech概述：在人力运营（People Ops）高速数字化的背景下，企业正持续面临“忙但不见成效”的结构性难题。最新趋势显示，团队普遍最渴求的三类 AI 自动化场景分别是：招聘资料包自动生成、端到端入职流程编排，以及员工问询 AMA 智能助手。这三类工作具有共同特征——高频、重复、依赖人工记忆、易造成信息不一致，因此特别适合以 AI 重构流程。比如：AI 在招聘中可自动生成 JD、面试题库与管理者提醒，让岗位准备时间减少 80%；在入职中可自动生成 30/60/90 天计划、同步 IT 与任务分配，使新员工生产力提升 35%；在员工支持端，通过知识库驱动的 AMA Bot，可自动解答 75% 重复提问。详细请阅读，同步视频解读访问视频号：HRTech 从“忙碌”到“高效” 如果您的HR或人力运营（People Ops）团队时常感到忙碌不堪，却又觉得未能产生应有的影响力，那么这篇文章就是为您准备的。许多团队都面临着一个共同的挑战：随着公司的发展，依赖手动的流程变得越来越难以支撑，导致效率低下、错误频发。问题不在于团队不够努力，而在于流程本身。事实是，手动的人力运营模式无法规模化。当团队的大部分时间都耗费在重复性的行政工作上时，他们就无法专注于真正能驱动业务发展的战略性任务。手动的人力运营模式无法规模化。好消息是，人工智能（AI）自动化正在为解决这些最耗时的难题提供强大的方案。本文将深入探讨三种最具变革性的人力运营自动化工作流，它们正在帮助团队摆脱繁琐，迈向高效。核心要点：三种颠覆性的AI自动化要点一：告别手动招聘，迎接AI驱动的招聘包问题所在（手动基线）：创建一个完整的招聘包——包括职位描述、面试问题和评分卡——是一个缓慢、不一致且充满风险的过程。每个新职位都需要从头开始，这不仅耗时，还容易导致不同经理之间的标准不一。数据显示，这个过程平均每个职位需要花费 5小时的手动准备时间，并且导致经理之间的招聘材料质量差异高达25%。解决方案（自动化工作流）：幸运的是，通过引入AI自动化，这个耗时且不一致的流程可以被彻底重塑。当招聘系统或Slack中出现新的职位需求时，自动化流程会立即启动。AI会根据公司的职级体系和价值观起草一份专业的职位描述，并自动生成一个完整的面试工具包（包含所需技能、面试问题和评分卡）。在整个流程中，系统会自动在关键阶段提醒招聘经理，最后由人工进行审核和发送。带来的影响（结果）：准备时间减少了 80%。从职位发布到首次面试的时间加快了 25%。服务等级协议（SLA）违规率降低了 60%。反思：这不仅仅是节省时间，更重要的是在关键的招聘流程中提高了速度和一致性，从而更快地为公司招募到顶尖人才。更重要的是，标准化的面试工具包减少了招聘经理的个人偏见，为实现更公平、更高质量的招聘决策奠定了基础。要点二：实现无缝入职，从第一天起就提高生产力问题所在（手动基线）：手动的入职流程常常陷入混乱。新员工的30/60/90天计划要么缺失，要么过于笼统；设备订单总是延迟；IT账号需要反复催促才能开通；而同事介绍也缺乏系统性。这些混乱直接导致新员工需要长达 6周的时间才能完全进入高效工作状态，并且有 20% 的新员工在入职第一周就错过了关键的设置步骤。解决方案（自动化工作流）：现在，想象一个完全不同的场景。当人力资源信息系统（HRIS）中添加新员工时，AI会自动协调整个端到端的入职体验。它会为新员工量身定制一份30/60/90天计划，自动创建任务并同步到协作工具，向IT部门发送设备和账号开通清单，安排介绍会，并在关键里程碑节点提醒其直属经理。带来的影响（结果）：新员工达到完全生产力的时间缩短了 35%。设备配置遗漏率为 0。经理的跟进执行力提升了 2倍。反思：这彻底改变了新员工的入职体验，从第一天起就塑造了积极的公司印象，并加速了他们为公司创造价值的进程。这种积极的第一印象不仅能加速新员工的价值贡献，更是提高长期敬业度和留存率的关键第一步。要点三：用知识机器人消除重复性员工问询问题所在（手动基线）：回答员工的重复性问题是人力运营团队一个“隐形的时间黑洞”。团队成员每天都在Slack或Teams中回答同样的问题，这不仅打断了他们的工作节奏，还可能因为回答者不同而导致答案不一致。数据显示，团队每周要花费 10个小时来处理重复性问询，其中 40% 的问题每个月都会重复出现。解决方案（自动化工作流）：这个问题可以通过智能自动化迎刃而解。通过将一个智能问答（AMA）机器人连接到公司的知识库（如Notion、公司内网等），可以完美解决这个问题。员工在Slack或Teams中提问，机器人会立即搜索知识库，提供一个有理有据、附带源链接的答案。只有当遇到无法解答的边缘案例时，系统才会将问题和摘要转交给人工处理。带来的影响（结果）： 75% 的问询无需人工干预即可解决（这通常被称为“问题偏转率”，即衡量自动化系统独立解决问题的能力）。团队每周处理问询的时间节省了 80%。平均响应时间从 3.5小时骤降至 30秒。反思：这使得人力运营团队终于可以从繁琐的行政事务中解放出来，将精力投入到更具战略意义和高影响力的人才发展项目中。其效率提升之巨，可以用一个惊人的数字来概括：快700倍的响应速度启动你的自动化飞轮从招聘流程的标准化，到新员工入职的无缝体验，再到日常问询的即时响应，我们看到了AI自动化在人力运营领域释放出的巨大潜力。这些变革不仅仅是效率的提升，更是团队价值的重塑。现在，是时候开始行动了。成功的秘诀在于：精准选择一个核心流程，将其深度自动化，然后静待增长的飞轮开始加速旋转。您团队的第一个自动化飞轮将从哪里开始？

Future of Work
2025年11月22日

Future of Work

2026年六大人力资源趋势 2026年将是人力资源领域以目标为导向引领变革之年。在技术、绩效、社群与文化四大维度，领导者将聚焦构建更具前瞻性的流程、决策与联结，以信任与透明为核心基石。他们将深入思考人工智能应用中的责任担当，在持续的政治动荡中守护企业文化，建立巩固新型人力资源实践的关系纽带，并通过构建高效系统助力管理者实现稳定运营。以下六大人力资源趋势将塑造未来一年的战略格局： 1. 人工智能治理而非单纯应用，将成为人力资源合规的核心议题。 2025年是人力资源领域正视人工智能的一年。当人力资源领导者面对AI驱动工具在HR职能中的伦理现实及其对整个组织的影响时，对工作新世界的兴奋已让位于忧虑。在《2026年人才战略现状报告》中，高达61%的人力资源专业人士对采用AI提出了伦理担忧。随着招聘领域相关法规持续完善，确保组织合规的责任正落在人力资源领导者肩上。 “我们已观察到首席人力资源官/首席人才官与首席信息官角色融合的缓慢趋势，这使人力资源部门正式掌握了组织人工智能战略的主导权，”Blossom人力资源咨询公司创始人Siobhan Brunwin指出。 “但多数企业尚未建立正式治理机制。现行雇佣法对人工智能的规范极少。未来人力资源团队将承担更多伦理把关职责——在缺乏法律框架支撑的情况下，必须迅速形成对人工智能的立场。” 构建负责任的人工智能治理基础对多数人力资源团队而言，人工智能治理的首要任务是明确“负责任”应用的具体内涵。在投入新工具实验前，需先思考：如何在人才管理、入职培训、劳动力管理等员工生命周期关键节点部署人工智能？哪些领域最适合应用人工智能？ AI应在哪些决策环节提供辅助？哪些环节不应介入？谁应负责监督HR领域AI工具的应用？员工数据平台Illoominus创始人兼CEO诺埃尔·伦敦指出，深度治理基础工作既涉及概念构建也关乎运营实践。 “人人都想了解预测模型能提供什么洞见，但他们的数据尚未做好准备，”她指出，“90%的工作在于将数据整理成正确格式并建立稳固基础，仅有10%是预测模型呈现的输出结果。” 她补充道：“若不同访问层级缺乏完善治理，AI可能将敏感信息暴露给无权获取的人员。” 治理始于明确对AI解决方案的质询方向，并尽早提出——尤其围绕数据访问权限、隐私保护及模型处理敏感信息的方式。" 人力资源团队可通过以下方式推进AI治理：评估人力资源实践与全球法规的适配性，例如欧盟《人工智能法案》或加州《人工智能安全法》识别在人力资源领域部署AI时面临的核心数据隐私与安全风险向员工透明说明HR职能将在关键工作流程中如何使用AI，以维护信任与员工体验评估HR技术供应商的数据安全与合规标准，包括：工具如何使用和存储员工数据？工具的决策过程透明度如何？能否清晰追溯每个决策的逻辑依据？哪些人可查看、使用和导出数据？如何控制访问权限？若更换供应商，数据将如何处置？ 2. 绩效管理成为首要议题——但高参与度才是卓越团队的持久动力。 2026年首次在我们的报告中，绩效管理超越员工敬业度成为人力资源首要任务。从统计角度看，这种转变幅度微乎其微——但它凸显出：维持巅峰绩效的关键不在于强迫员工加倍努力，而在于激发其内在动力，使团队能同时收获两者效益。 “当我们将员工敬业度视为独立项目时，反而可能分散注意力，”Code Traveller HR创始人兼首席顾问金·明尼克指出。“人们常将其视为'调查-行动规划-执行'的循环，但本质上它是众多项目的综合成果。当其他环节都到位时，参与度自然水到渠成——因为参与度即绩效。” 设计驱动参与度的绩效体系对于人力资源团队而言，要充分利用绩效与参与度之间的共生关系，关键在于建立清晰、一致且公平的体系，使二者能够相互强化。关键在于夯实基础，培育成长感、目标达成感与公平回报感。 “若能建立卓越的绩效体系——设定清晰预期、制定聚焦目标与可控优先级、提供可预测的公平晋升通道，并确保员工理解奖励机制——便已踏上提升参与度的正轨，”明尼克指出，“当组织明确宣示并持续践行核心价值观时，这种效应将得到强化。” 据明尼克分析，2026年人力资源领导者可通过以下方式提升绩效与员工敬业度：建立有意义的认可计划，明确薪酬晋升机制及奖金/非金钱奖励的获取标准营造表彰团队与公司层级成就的企业文化确保所有员工清晰认知各岗位及层级的职责要求制定结构化、个性化的成长路径，提供公平的技能提升与转岗机会，并配套发展资源与支持通过员工调查、经理一对一等反馈机制，营造重视开放透明的文化创造保障员工福祉与工作生活平衡的条件 3. 人力资源领导者正寻求突破传统机构的社群人力资源从业者无疑是擅长与人打交道的人。但许多人开始更深入思考：究竟该与哪些专业人士建立联系？专业人力资源会员数量正持续减少，Z世代人力资源从业者中仅有不到三分之一（32%）加入人力资源协会，而千禧一代同行中这一比例为43%。仅32%的Z世代人力资源工作者是专业人力资源机构的成员。随着部分历史悠久的行业机构近年遭遇激烈批评与抵制，许多领导者开始质疑传统会员资格的价值。 “我认为实践社群仍有价值，它们让我们扎根于核心需求：法律、道德和运营层面的规范确实需要统一标准，”人力资源咨询公司Truer Words创始人兼首席顾问Nicole Eisdorfer博士表示。 “但它们不再是新理念或更优工作方式的源泉。人力资源的下一个篇章不再是证明你熟悉规则——而是愿意接受这样一个事实：普遍实践未必等同于我们组织的最佳实践。” 重塑人力资源的联结与学习 2026年的同道中人之旅或许与往昔迥异，但这更像是战略性转型而非阵营转换。 “传统协会教导我们死记硬背与遵规守纪；战略性人力资源则要求我们洞察趋势并灵活适应，”艾斯多弗指出，“影响力不再源于标准化资质认证，而是通过大声思考、检验假设、在复杂情境中赢得信任所建立的公信力。” 艾斯多夫强调信任社群将成为HR核心：“那是人们畅谈真实经历的群聊或Slack频道——实验、失误、混乱过程皆可分享，无需顾虑'品牌形象'。” “重点不在建立新大型协会，”她补充道。“关键在于串联现有的小型高信任圈层，让人力资源专业人士更快找到彼此——那些能挑战你、而非仅认同你的人。” 2026年，人力资源领导者可通过以下方式建立社群：加入Reddit和Slack等在线社区建立联系。艾斯多夫推荐Lattice的“人力资源资源库”、Open Org、HR暑期学校及Fractional People People等平台参与同行互评、反向指导或双向辅导项目，共享知识并提升技能重新评估招聘标准中专业资质与行业协会会员资格的价值主办或参与以思想交流为核心的圆桌会议及本地活动（如DisruptHR） 4. 极化趋势与监管动荡达到临界点如今显而易见的是，员工从未真正将私人生活留在办公室门外——数十年的茶水间闲谈便是明证。但近两年间，他们的政治立场也日益跨越了职场边界。随着政治冲突、职场价值观变迁及法律环境演变持续加剧紧张态势，2026年或将成为人力资源领域必须站队的关键之年。人力资源咨询与辅导公司Chapter tOO的创始人兼首席执行官查梅恩·格林-福德解释道：“2026年将成为道德抉择的关键之年。当前全球正经历信任衰退，机构、媒体和领导层的公信力已然丧失，员工们正向雇主寻求真相与稳定。 “员工或许不会立即离职，但他们正默默记录、悄然疏离，等待投奔有立场组织的良机，”她补充道，“我坚信2026年，人力资源部门与组织将面临前所未有的价值观契合度检验——其行动是否与言论相符将成为评判标准。” 以正直引领两极化时代在表达政治观点可能招致解雇的时代，员工正根据雇主的立场重新审视工作归属。人力资源部门的职责在于化解激烈的紧张关系与对立观点，同时坚守诚信准则。近四分之一（23%）的人力资源专业人士表示，应对文化与政治两极化正成为重大难题——这使得人力资源部门和组织更难保持中立。 “中立性与诚信将成为更多人力资源从业者面临的核心困境，”格林-福德指出，“我们曾被教导保持中立，但当下局势甚至会考验这种原则。这意味着沉默不再代表安全，反而会被解读为回避或同谋。人力资源部门必须做出选择。” 在组织层面，“选边站”意味着员工和求职者能清晰认知企业立场。但在人力资源层面，关键在于关键时刻捍卫公平与诚信。 “实践中，'选边站'未必需要公开表态，”格林-福德解释道。“它将体现在日常决策中——当价值观与商业压力发生冲突时，人力资源部门和领导层所做的权衡取舍。” 格林-福德指出，人力资源团队可通过以下方式化解政治紧张局势和员工分化：制定明确准则界定可接受的政治对话范畴，并在价值观面临考验时保持一致性确保核心流程与决策的透明度和诚实度，包括裁员、社会立场或薪酬决策通过Slack群组或员工资源小组等举措促进开放对话建立安全冲突解决渠道，包括正式投诉流程与匿名举报机制 5. 预算紧缩催生技术整合浪潮若论2025年最具统治力的词汇，当属“预算削减”——且这一趋势将延续至2026年。在动荡经济背景下，逾半数（55%）人力资源从业者面临不同程度压力，需精简人力资源技术架构。但数据显示，高绩效人力资源团队配备了专业的绩效管理工具。简化与精简人力资源技术体系随着人力资源技术体系日益庞大，数字化功能重叠已成为常态，裁减哪些系统对人力资源团队而言并非易事——尤其当某些传统系统与难以中断的业务流程紧密相连时。米尼克指出，最简便的切入点是明确必需系统。 “人力资源部门正迎来春季大扫除，”她表示。“关键在于判断'这个工具能否淘汰？未来是否仍需使用？'首先明确核心必备系统，其次识别辅助系统——那些支撑工作与项目高效推进的工具，如绩效管理工具。剩余的便是第三层级工具，这些很可能就是可考虑淘汰的对象。” 优化技术栈的方法： 1. 基于工具的实际应用场景而非功能特性进行评估，并设想若立即停用该工具会产生何种影响 2. 明确每项工具如何助力人力资源部门达成直接关联业务成果的目标——例如提升绩效、改善员工留存率或强化人力规划工作 3. 评估工具间的协同整合程度——尤其关注输出数据的准确性考量工具整体用户体验对采用率的影响（涵盖HR部门及全组织范围）。若操作复杂或仅适用于小众场景，则值得考虑淘汰。 6. 经理人肩负多重职责——若缺乏监管，技术反而会加重负担经理人是组织成功的关键支柱，但他们如今承担的责任前所未有。招聘、绩效管理、员工参与度与职业发展：每位管理者同时肩负着导师、激励者、职业教练和企业代言人的多重角色，却往往缺乏必要的工具、培训和支持来胜任这些职责。在《2025年人才战略现状报告》中，我们指出30%的管理者感到不堪重负，其中10%已开始出现职业倦怠。而《商业内幕》2025年的报告更强调管理者控制范围正在扩大，这使得他们面临被责任重担压垮的切实风险。融合流程与技术，减轻管理者负担管理者不堪重负并非新鲜事——但低效系统、不断变化的期望以及人工智能工具整合不均，可能正加剧这一困境。技术与人工智能本可缓解压力，但关键在于精准定位其应用场景。 “人性化是管理者最重要的资产，”人力资源战略咨询公司Patchwork Portfolio创始人金·罗勒强调，"若将人工智能融入工作流程，务必确保它能为你腾出空间，深化与团队成员的人际联结。 “人工智能无法替代人类认知——它应在优化团队项目优先级、整理多场关联会议笔记、自动化发送提醒邮件等机械性事务上提供支持，而非用于反馈传达、路线图决策或晋升评估等核心职能。” 但这一愿景唯有在人工智能工具与精心设计的流程相辅相成时才能实现。否则管理者只会陷入照看额外工具的泥潭——徒增负担。当绩效管理仅围绕半年一次的例行检查设计，缺乏明确框架指导如何提供有意义的反馈或设定目标时，添加人工智能生成的谈话要点无助于解决问题。但当绩效管理聚焦于月度核查，设定明确目标并建立结构化反馈循环，辅以一对一会议等机制时，引入人工智能便能持续梳理会议记录、挖掘长期趋势规律、标记发展领域。技术由此成为优化流程的推动力，而非依赖的拐杖。 2026年人力资源团队可通过以下方式支持管理者： · 全流程审计核心管理流程，识别导致管理者超负荷的缺口与阻碍 · 邀请管理者参与人力资源流程设计与AI工具整合，在真实场景中检验工具效能 · 分层分析管理者调研指标，实时掌握管理者整体情绪、离职风险及敬业度评分运用自动化与生成式AI等智能工具重构管理者工作负荷，使AI成为无感助手而非颠覆性工作模式 2026年压力下的使命坚守对领导者而言，2026年核心人力资源趋势将由多重高成本且往往相互冲突的优先事项持续博弈所定义。人工智能治理、政治极化与预算削减可能使部分团队陷入苦战，竭尽全力捍卫人才计划。但当万事皆如火烧眉毛时，人力资源部门内在的使命感与目标意识将成为团队聚焦核心要务的基石。在人力资源部门可能陷入四处灭小火的困境之年，成功团队必是那些深谙何处该全力以赴、何处可适时放手的团队。有效连接人员、流程与技术至关重要——但唯有在清晰认知组织及其员工需求、明确发展方向的基础上建立这些连接，方能实现真正价值。

Future of Work
2025年11月20日
Future of Work

2025 全球劳动力未来报告：员工对 AI 抱持高度乐观 HRTech概述：《2025 全球劳动力未来报告》显示，AI 正以前所未有的速度重塑全球职场。75% 的员工相信 AI 会创造更多岗位，70% 认为工作正在演变，但只有 19% 担心被替代。AI 已连续三年成为最影响职场的核心趋势。虽然 AI 每天为员工节省近 120 分钟，但企业产出并未同步提升。多数员工将节省时间投入战略思考、质量检查和培训等方向，却难以用传统 KPI 衡量。仅有 1/3 的员工能评估自身工作价值，成为效率提升的最大阻力。引言：超越炒作，探寻 AI 工作的真实面貌关于人工智能（AI）将如何颠覆职场的讨论不绝于耳，其中既有对未来的无限憧憬，也夹杂着对大规模失业的普遍焦虑。然而，在众说纷纭的炒作之外，员工的真实感受和经历是怎样的？Adecco 集团发布的最新《全球未来劳动力报告》（Global Workforce of the Future 2025）为我们提供了宝贵的答案。这份报告基于对全球 37,500 名员工的广泛调查，揭示了一系列令人意外的发现。本文将为你揭示其中四个最引人深思的真相，它们正在挑战我们对 AI 职场革命的传统认知。发现一：员工出人意料的乐观——AI 创造的岗位多于取代的岗位与媒体普遍渲染的“AI 将导致大规模失业”的论调相反，大多数员工对 AI 的到来持乐观态度。他们看到的更多是机遇，而非威胁。数据清晰地描绘了这种乐观情绪：当绝大多数人看到机会（76% 的员工认为 AI 正在创造更多工作岗位，70% 的员工表示自己的工作岗位正在不断演变）时，只有极少数人（23%）担心被取代。这一发现至关重要，因为它表明，员工队伍比许多企业领导者想象的更能接纳变革。对企业而言，真正的挑战并非安抚员工的恐惧，而是如何有效地引导和利用这种普遍存在的积极性。雇主有责任在利用员工当前变革热情的同时，管理好他们对 AI 影响的预期，将员工的热情转化为推动组织发展的动力。发现二：目标感——留住人才的“新秘密武器” 在 AI 时代，技术和薪酬固然重要，但报告揭示了一个更强大的员工保留因素：工作中的目标感。当员工理解自己工作的意义和价值时，他们的忠诚度会显著提升。数据显示，工作目标感与留任意愿之间存在惊人的强关联：在每天都能感受到强烈工作目标感的员工中，高达 99% 的人计划在未来 12 个月内留任；而在从未感受到强烈目标感的员工中，这一比例骤降至 53%。这对领导者来说是一个明确的信号。要培养员工的目标感，组织必须清晰地传达公司战略，解释 AI 将如何影响个人角色，并提供明确的职业成长机会。这种目标感不仅仅是留住人才的工具，更是我们接下来将要讨论的生产力提升的引擎。当员工理解了工作的“为什么”，他们才能更好地将 AI 节省下来的时间投入到创造可衡量价值的活动中。随着任务和角色随着技术的发展而演变，目标、价值和信任将我们的人性锚定在工作场所。发现三：AI 生产力悖论——我们节省了更多时间，却并未创造更多价值 AI 工具的普及确实为员工节省了大量时间，但这并不总能直接转化为企业所期望的商业价值。这便是报告中揭示的“AI 生产力悖论”。一方面，效率的提升毋庸置疑：员工报告称，使用 AI 平均每天可以节省 2 小时，是去年的两倍。但另一方面，这些节省下来的时间并未有效转化为价值：惊人的是，有三分之一的员工将这些时间用于完成相同或更繁琐的任务，并且只有 36% 的人能够自信地衡量自己工作所带来的影响。这意味着，仅仅为员工部署 AI 工具是远远不够的。报告进一步揭示，这一悖论在“未来就绪型员工”（Future-ready workers）中表现得并不明显。这类员工更有可能获得清晰的业务目标，并理解自己的工作如何为公司做出贡献。正是这种框架性的指导，使他们能够将节省下来的时间投入到更高价值的活动中。因此，解决生产力悖论的关键，在于企业能否创造一个培养“未来就绪型员工”的环境。发现四：AI 越智能，我们对人类信任和数据隐私的需求就越迫切随着员工对 AI 的了解日益加深，他们对其风险的认知也愈发清晰，尤其是对数据安全的担忧。报告显示，员工对数据或个人信息被滥用的恐惧从去年的 46% 飙升至今年的 75%。有趣的是，员工对 AI 的信任是有选择性的。他们乐于将日程安排、信息检索等后勤任务交给 AI，但在处理职业发展、绩效辅导、离职面谈等涉及个人情感和高风险决策的事务时，他们仍然压倒性地信任人类。这一趋势揭示了一个深刻的道理：对 AI 的信任并非源于熟悉，而是源于参与。数据显示，“未来就绪型员工”对 AI 的信任度（6.6/10）远高于“主流员工”（3.3/10），其根本原因在于，有 41% 的“未来就绪型员工”被雇主邀请参与到由 AI 重塑的工作设计中，而“主流员工”的这一比例仅为 24%。将“让人参与”作为一项战略，是建立信任的唯一途径。人际联系是无可替代的。构建有韧性、适应性强的未来型员工队伍，要靠人，而不是技术。结论：AI 的未来，始于“以人为本” 这份报告为领导者揭示了一条清晰的路径：员工队伍普遍的乐观情绪（发现一），只有在强烈的目标感（发现二）生产力（发现三）。而整个转型的实现，则完全取决于通过让员工参与工作再设计来建立深厚的信任（发现四）。因此，在 AI 时代，衡量领导力的终极标准，将不是部署了何种技术，而是解锁了多少人类潜能。这向所有管理者提出了一个核心问题：当我们将 AI 融入团队时，我们是否在为技术效率进行设计的同时，也投入了足够的时间来为人类价值进行重新设计？报告下载：https://www.hrtechchina.com/Resources/24BC690A-0B8E-9A22-2B4C-469355963A39.html

Future of Work
2025年11月20日
Future of Work

AI 招聘的信任危机：候选人、HR 与企业的“三方失序”正在重写招聘的规则 HRTech概述：全球招聘正在进入“AI 信任危机”。美国 46% 的求职者对招聘系统的信任下降，42% 直接指向 AI。只有 8% 的候选人认为 AI 会让招聘更公平。面对不透明筛选，41% 的候选人开始使用 prompt injection 等技术突破过滤，超过三分之一曾在视频面试中使用 AI 修改声音或外貌，甚至出现 deepfake。招聘端同样压力巨大：91% 的招聘经理识别过 AI 驱动的欺诈，74% 更担心伪造经历。尽管 70% 的招聘经理认为 AI 提升效率，但只有 21% 的招聘团队对 AI 不误删优秀人才有信心。视频解读关注 HRTech 视频号。 2025 年的招聘世界正在经历一场剧烈震荡。这并不是由某次经济衰退或某类职位集体缩减引起的，而是来自一个更深层、更难以察觉的结构性力量：AI 正在重塑招聘，但人与系统之间的信任正在全面瓦解。Greenhouse 发布的《AI in Hiring Report 2025》通过调查美国、英国、爱尔兰、德国共 4,136 名求职者、招聘人员与招聘经理，呈现了一个令人不安的事实：招聘行业正在进入一个“AI 失控循环”，候选人、招聘者与企业都在反制彼此，而真正的受害者是招聘流程本身。本文将从五大关键视角进行系统性分析，并探讨对未来招聘、人才战略与 HR 科技体系的深远影响。一、信任的流失，是 2025 年招聘最大的隐性风险报告最醒目的数据是：46% 美国求职者过去一年对招聘系统的信任下降 42% 认为 AI 是信任下降的主要原因欧洲信任下降比例也高达 40% 这意味着：AI 的普及不仅没有提高公平性，反而让候选人更不相信招聘流程是公正的。其中，年轻人群的信任下降最明显：62% 的美国 Gen-Z 入门级候选人表示对招聘系统不再信任。这背后有三个原因： 1）AI 筛选机制不透明求职者意识到自己正在被 ATS、算法和自动化模型评估，却不知道规则是什么。 “看不见、听不到、问不明”导致强烈的无力感。 2）系统性“误杀”优秀候选人的担忧加剧报告显示：只有 21% 的招聘人员相信自家 AI 不会筛掉优秀候选人！～企业自己都不信任 AI，更别说求职者。 3）招聘信息质量下降（例如幽灵职位）美国有 69% 的求职者遇到过 fake jobs，严重削弱了候选人对招聘市场的整体信任。信任不是一个“体验问题”，而是一个战略问题：它决定了企业是否能够吸引真正的人才，也决定了招聘品牌是否具有长期生命力。二、AI 正在促使候选人与企业进入一场“技术对抗战” 在 AI 大规模进入招聘流程后，一个全新现象出现了：候选人开始系统性地使用 AI 反制 AI。AI 在招聘已不再是自动化工具，而是“攻防双方的武器”。报告揭示了候选人的具体行为： 1）41% 的候选人使用 Prompt Injection 绕过 AI 筛选 prompt injection = 在简历中插入隐藏指令，让 AI 放过简历或给出更高评价。非技术候选人也在学习如何“欺骗算法”：例如：隐藏关键词用背景色调整白字文本通过 AI 改写业内同质化程度更高的简历利用 ATS 弱点攻击评分标准而那些尚未使用 prompt injection 的人中，有 52% 正在考虑学习。 2）36% 的候选人在视频面试中使用 AI 修改外貌、声音或背景这意味着： HR 在 Zoom 面试中的“对面那个人”未必是真实的那个人。 3）18% 招聘经理遇到过 Deepfake 面试这几乎可以被视为招聘流程的一次“安全事件”。 4）49% 的求职者为了突破 AI 过滤，不得不申请更多职位大量“无差别投递”本质上是 AI 筛选不透明的副作用。结论很清晰：候选人正在努力打败 AI，而不是努力变得更好。这是 AI 招聘最大的系统性副作用。三、招聘人员正在被 AI 逼向极限：工作量上升、风险感知增强、系统信任下降报告中最被忽视但最值得 HR 领导关注的数据是： 91% 招聘经理发现过 AI 驱动的欺诈行为形式包括： AI 改写经验 AI 撰写面试脚本面试实时听写/提词器深度伪造视频虚假资历 AI 制作假作品集与此同时： 34% 的招聘人员每周有一半时间被迫处理垃圾申请这是过去从未出现过的现象。在 AI 投递工具、自动化简历生成器爆发后，申请量暴涨，但质量急剧下降。这促使招聘人员疲惫、质疑甚至不再信任自己的工具。四、招聘经理和招聘人员出现了明显分歧：AI 不是万能药，而是组织结构性矛盾的放大器报告呈现了一个非常关键的矛盾：招聘经理喜欢 AI（70% 认为它优化了招聘）因为：提升速度减少对招聘团队依赖快速筛选大量申请提高决策感知质量招聘人员对 AI 并不乐观数据表明：25% 对自家 AI 不信任 8% 完全不知道 AI 在筛什么只有 21% 相信 AI 不会错杀优秀人才这说明：企业正在经历一个“招聘职责重新分配”的过程：招聘经理重新介入流程（美国 68%）做更多线下面试（美国 39%）招聘团队在 AI 系统面前失去了部分专业权力决策并不在 HR，而在系统和 hiring manager 这是一个值得高度关注的组织动态：AI 不仅改变流程，也改变了组织内部的权力结构。五、招聘正在进入“真实性时代”：未来不是更多 AI，而是更多“实证信号” 报告后半部分点出了核心趋势： “我们需要的是更透明的流程与更强的真实性信号，而不是更强的算法。”通俗地说：大家都在用 AI，但每个人都越来越不信任 AI。未来招聘的破局点将包括： 1）透明化 AI 使用说明（AI Disclosure） 87% 的求职者认为企业应公开：哪个环节使用 AI 如何使用用于评估哪些维度如何避免偏见与误伤这将成为未来雇主品牌信誉的重要组成部分。 2）重建“良性摩擦” 完全自动化不是目标。报告提出要增加必要的人工验证，例如：身份验证线下面试结构化评估基于能力的真实工作样本 AI 不是为了替代人，而是为了让招聘人员的判断更可靠。 3）提升“招聘信号”质量传统简历 → 已经被 AI 同质化未来更重要的是：真实的工作样本 Skills-based hiring 验证过的工作经历真实技能评估可追踪的职业轨迹多维度行为面试即：能证明“你是谁”的比能证明“你写得多好”的重要。六、结语：AI 正在推着招聘行业走向一次结构性重塑这份 2025 年 AI 招聘报告不仅呈现了一个“招聘信任崩塌”的事实，更指出了行业必须思考的未来方向： 1. AI 将继续渗透招聘流程，但“信任透明度”必须成为基础设施未来的招聘流程必须像金融体系一样透明、可追溯、可验证。 2. 企业必须构建“真实性策略” 这是未来雇主品牌与 HR 科技竞争力的重要组成部分。 3. 招聘团队需要重新获得“对 AI 的解释权” HR 不应该是被动使用者，而应成为系统的管理者和解释者。 4. 招聘的本质不会改变：人–岗位的匹配仍是核心 AI 可以优化效率，但无法替代真实性、信任和关系。 2025 年是招聘 AI 时代的拐点。这不是技术问题，而是 “人如何与技术共存” 的问题。真正能突破混乱局面的，不是更强的模型，而是更可信的机制、更透明的流程、更真实的候选人与企业交互。招聘行业正在被 AI 撕裂，但也正在被迫进化。未来十年，谁先建立“可信任的 AI 招聘体系”，谁就掌握全球人才竞争的主动权。

Future of Work
2025年11月20日
Future of Work

2026HR大趋势:AI 涨潮之下,人力资源如何保住战略地位？ HRTech概述：Visier 在最新发布的《Trends 2026: The Business Case for Humans in the AI Era》指出：在 AI 加速渗透组织运作的背景下，“人”的价值正在被重新定义，而企业真正的竞争力，将来自能否把技术能力与人的洞察结合起来。报告认为，AI 不是终点，而是放大管理效能、提升决策质量、强化组织韧性的工具。2026 年 CHRO 的领导力核心，就是帮助组织进入“以人驱动、以 AI 增强”的新周期。推荐阅读了解，视频解读可以访问视频号：HRTech 在过去一年里，AI 的力量正在全面渗透人才管理、组织运营与商业决策。对于 HR 而言，这既是巨大的机会，也是前所未有的压力：AI 工具越来越聪明、生成越来越快、影响决策的力度越来越强。当企业高层问出“AI 能不能直接替代一部分 HR 职能？”时，CHRO 与 HR 领导者必须拿出更具战略性的答案。 Visier 最新发布的《Trends 2026》提出了一个清晰却反常识的观点：**越是 AI 加速的时代，HR 越要靠“人”的洞察能力、判断能力、组织力来创造差异化价值。**换句话说，AI 涨潮之下，真正被放大的不是技术，而是 HR 的战略高度。以下内容基于报告核心数据、案例与趋势洞察，结合北美、中国与欧洲 HR 场景进行深入解读。经理体验，将成为新的员工体验 AI 工具的普及正在改变管理者的工作方式。Visier 指出，在大多数组织中，经理是企业战略落地的“最后一公里”，但他们往往缺乏实时数据、缺乏洞察工具，导致管理动作延迟甚至失效。研究数据显示：当员工认为自己的经理“非常有效”时，他们对企业目标的理解度显著提升。新员工的高质量 onboarding 能让生产力提升 50%，并将满意度提升到 2.6 倍。若经理不是有效教练，高潜人才的离职风险提高 2.7 倍。这些数字清晰传递一个信号：无论 AI 走多远，企业绩效的可持续性仍然取决于人，而不是工具。引用报告中的一句话尤为关键： “Experience alone isn’t enough.” 经验不再能保证优秀管理，而 AI 能把差距放大。未来，能熟练使用数据、洞察团队动态、与 AI 共事的“增强型经理”，将成为组织的绩效关键点。 AI 是“副手”而非“船长” 当企业投入巨额预算建设 AI 能力时，一个尴尬现象随之浮现：超过 80% 的企业仍未看到显著财务回报。尽管： 71% 企业已采用生成式 AI 78% 领导者预计明年增加 AI 预算 52% 认为 agentic AI 最值得投资但多数项目仍处在成本投入高、业务价值不明确的状态。真正能产生 ROI 的 AI 应聚焦在：提升人才效率（如自动生成分析、简化 HR 查询）优化业务决策（实时洞察与预测）释放管理者时间（减少行政工作） Visier 的案例显示，一个拥有 2.8 万员工的组织，通过 AI Agent “Vee”每月能节省 466 小时，折合 35,000 美元成本，全年节省高达 42 万美元。但报告也强调： “AI 的最佳价值是增强，而不是替代。” 这对 CHRO 们释放出一个重要信号：你的战略不是让 AI 取代人，而是让 AI 让人做得更好。劳动力规划，从“兴趣项目”变成必须能力近年来，企业经历：冗余岗位自动化复合技能岗位爆发性增长招聘紧缩与高成本 rehiring 技能快速老化 Visier 数据显示，某些复合技能岗位（如 Financial Systems Analyst）增长高达 338%，而传统岗位则加速消失。如果组织不能提前规划，后果非常真实：裁错人、裁过头高成本紧急回聘（5% 裁掉的员工被重新雇用，且成本更高）部门技能断层导致业务中断更重要的是，世界经济论坛预测： AI 将取代 9,200 万岗位但同时创造 1.7 亿新岗位 HR 不应盯着“被替代”，而应盯着“新增需求与技能差距”。战略劳动力规划，将正式成为 CHRO 的核心KPI。 GenAI 让人人都成为“数据驱动决策者” 在北美与欧洲的大多数组织中，最大的问题不是“没有数据”，而是： 85% 的企业无法有效利用数据仅 23% 的高管会在战略中纳入员工数据造成管理者普遍“数据焦虑”与“洞察缺口”。而生成式 AI 正在打破这一壁垒。像 Visier Vee 这样的对话式 AI，让业务负责人、HRBP、经理都能用一句自然语言提问，例如： “过去 6 个月销售团队的离职率趋势？” “财务部门的技能缺口最大的岗位是什么？” “我应该怎样调整团队资源？” 报告显示，AI 能为企业带来：实时会议中的数字校验 80% 以上的 HR 查询被自动处理将数据真正嵌入日常决策流这意味着：People Analytics 不再是少数专家的能力，而是每位管理者的必备武器。五大趋势：第一，经理体验将成为新的员工体验。经理被视为企业战略落地的“最后一公里”，AI 工具可帮助他们减少行政负担、掌握实时指标，从而提升团队绩效、保留核心人才。第二，AI 将成为“副手”而非“船长”。尽管高达 71% 的企业已投入使用生成式 AI，但真正显著的财务回报仍有限。企业需要选择可衡量 ROI 的场景，以“AI 辅助 + 人类判断”为主线推动效能提升。第三，劳动力规划从“兴趣项目”变成关键战略能力。随着岗位被重塑、技能需求快速变化，企业必须进行持续化、数据驱动的规划，否则将面临成本上升、裁员失误等风险。第四，生成式 AI 将扩展 People Analytics 的边界。依靠自然语言交互，数据将从分析团队走向每一位业务领导者，使决策真正实现实时化、可操作化。第五，HR 技术栈面临全面重构压力。从过去追求“效率与整合”，走向衡量是否能创造业务价值。能够连接 HR 数据与业务数据、支持 AI 决策的平台将成为主流。 HR 技术栈将被“重构”，而非“整合”，过去十年，HR Tech 的主旋律是： “减少系统、降低成本、整合平台。” 但 2026 年开始将迎来新转折： “不是更少工具，而是更多价值。” 企业的关注点从：效率、省钱转变为：效能增长决策质量战略价值贡献 Visier 报告指出，拥有先进 People Analytics 的企业，不仅成本降低，更能显著提升财务表现与创新能力。因此未来的 HR 技术趋势是： HR 数据与业务数据全面打通 AI 嵌入关键决策流程架构可扩展、能处理跨系统数据 CHRO 与 CIO 协同成为常态换句话说：HR 技术不再是“后台工具”，而是业务操作系统的一部分。 AI 不会取代 HR，但会取代不懂 AI 的 HR 2026 的核心命题不是：“AI 会不会取代 HR？” 而是：“HR 能不能在 AI 时代提升自己的战略能力、数据能力与组织影响力？” 未来的领先 HR 将具备：用 AI 做决策，而不是被动应对用数据讲故事，而不是凭经验做选择用技术增强经理，而不是只做后台支持引领企业建立“人机协作”的文化，而不是盯着流程数字化最终，HR 能否坐上决策桌，取决于是否能回答这个问题：在 AI 涨潮的时代，你为组织带来的不可替代价值是什么？ The Visier 2026 Trends Report

Future of Work
2025年11月15日
Future of Work

AI治理的真相：为什么HR不能再置身事外？来自2025年最新报告的四大颠覆性洞察 HRTech概述：过去两年，HR 的讨论几乎都围绕着“AI 会不会取代 HR”、“AI 能不能提升 HR 的效率”，但在技术快速落地的背后，有一个更关键、却普遍被忽视的现实正在发生——AI 治理（AI Governance）正成为企业组织能力的新核心，而 HR 在其中既是最大缺席者，也是最大受益者。最新发布的《AI Governance Profession Report 2025》给出了一个清晰信号：AI 治理正在从“技术问题”变成“组织问题”；从“法律合规”变成“人才与文化变革”。这篇文章将带你从 HR 的角度，看懂这波变化到底意味着什么。视频解读，请访问视频号：HRTech 引言：从AI热议到HR的现实困境企业高层对人工智能（AI）的期待与日俱增，而人力资源（HR）领导者则陷入了一场日益严峻的现实困境。在这场变革中，HR的角色正被他人定义，而影响这一全新权力格局的窗口期正在迅速关闭。这已不仅是关于效率工具的讨论，而是一场关乎HR未来战略价值的生存之战。权威机构IAPP最新发布的**《2025年AI治理专业报告》**用冰冷的数据敲响了警钟。报告显示，高达77%的公司已在着手AI治理，且对47%的公司而言，这已是排名前五的战略要务。这已不再是边缘议题，而是企业的核心战场。更值得警惕的是，报告揭示了一个惊人的事实：近乎所有企业（98%）都预计需要增聘员工来应对AI治理的需求。这不仅是一个合规挑战，更是一个迫在眉睫、规模庞大的组织与人才挑战。然而，HR在这场游戏中身在何处？正如HR Rebooted的创始人兼首席执行官Michelle Strasburger所指出的：“作为组织政策的守护者，设计和实施能够平衡团队、降低风险并驱动最大商业影响的AI战略与治理，是HR的责任与荣幸。”现实却不容乐观。数据表明，AI治理的版图正在被划分，而HR却可能被排除在外。本文将深入解读这份权威报告，为您揭示四个可能颠覆HR传统认知的“真相”。我们将不仅呈现数据，更会深度剖析“这对HR意味着什么”，并提供切实可行的“HR行动指南”，帮助您抓住这稍纵即逝的机会，从规则的被动接受者，转变为企业负责任AI生态的关键架构师。 1. 洞察一：反直觉的“治理先行”策略已成主流，等待观望等于落后传统观念是“先应用，后治理”——引入新技术，待问题出现后再制定管理政策。然而，《2025年AI治理专业报告》揭示了一种全新的、更具前瞻性的主流模式，这对HR规划未来工作方式发出了明确的信号：游戏规则已经改变。报告中最令人惊讶的发现之一是，“治理先行 (governance first)”已成为一种普遍的企业策略。数据显示，在那些尚未使用AI的企业中，已有高达30%启动了AI治理的相关工作。这对HR意味着什么？这彻底颠覆了HR部门的传统工作模式。HR习惯于在新的软件或工具引入后，才开始制定配套的使用政策。但AI的系统性风险——从招聘歧视到绩效评估偏见——要求HR必须转变思维。我们不能再等到AI工具在全公司铺开后才被动地“打补丁”，而必须在技术大规模部署前就深度介入，参与顶层设计，确保“以人为本”的原则从一开始就嵌入AI应用的DNA中。 HR的行动指南：从“被动响应者”到“主动设计者” HR领导者必须将AI治理前置，将角色从政策的执行者转变为规则的设计者。发起风险评估：在企业计划引入任何新的HR Tech或AI工具（如AI简历筛选、员工情绪分析软件）之前，主动联合IT、法务及合规部门，共同发起全面的风险与影响评估。嵌入政策框架：将AI伦理和负责任的使用原则，提前整合进现有的管理框架中。修订《员工手册》、招聘政策和绩效管理流程，明确AI工具使用的边界和规范。学习行业先例：全球人才公司Randstad的案例极具启发性。他们很早就意识到AI在招聘这一高风险领域应用的潜在影响，因此早在2019年就着手定义了一套AI原则，确保其技术应用从一开始就走在合规与道德的轨道上。将治理前置，不仅是风险规避，更是战略远见。当HR完成了这一步，下一个问题自然浮现：这项关键工作，究竟由谁来主导？ 2. 洞察二：AI治理并非HR的“独角戏”，而是需要主动融入的“跨职能联盟” 明确AI治理的组织归属和HR在其中的定位，是确保其发挥影响力的前提。然而，报告数据给出的答案可能会让许多HR感到警醒。当被问及哪个部门对AI治理负有主要责任时，报告显示，目前的主导者是隐私部门 (22%)、法务与合规部门 (22%) 以及 IT部门 (17%)。一个最刺眼的数据是：没有任何一家受访企业 (0%) 将HR列为主要负责部门。这对HR意味着什么？这是一个强烈的信号：尽管AI的应用深刻影响着组织的“人”，但HR在企业的AI治理架构中并非天然的核心玩家。然而，这并非意味着HR已被边缘化。报告同时强调，构建AI治理体系需要一个“村庄的共同努力 (it takes a village)”。更重要的是，数据显示，有21%的企业预计HR部门将在未来承担更多的AI治理职责。更深层次的数据揭示了一个关键趋势：在更成熟、规模更大的AI治理团队中，HR的角色变得愈发重要。当治理团队规模达到11-20人时，HR的参与预期跃升至33%；当团队规模为21-30人时，这一比例更是高达50%。这正是HR主动出击、确立自身价值的战略机遇期。 HR的行动指南：采取“联盟策略”，而非争夺“所有权” HR的最佳策略不是去争夺AI治理的“所有权”，而是成为这个跨职能联盟中不可或缺的“粘合剂”与“赋能者”。锻造正式合作机制：主动与法务、IT、隐私和安全等部门建立合作关系。报告指出，39%的公司已经设立了AI治理委员会，HR应积极争取成为其中的核心成员，贡献在员工关系、组织文化和道德伦理方面的专业视角。主导AI素养提升：发挥HR在组织变革管理、内部沟通和员工培训方面的核心优势，主导全员的AI素养（AI Literacy）提升计划。TELUS公司的实践堪称典范，他们通过向所有团队成员提供数据和AI扫盲项目，并建立一个由业务部门专家组成的“数据管家 (data stewards)”网络，成功地将治理文化渗透到业务的方方面面。拥抱跨部门协作的复杂性：正如Credo AI的创始人兼首席执行官Navrina Singh所观察到的，接受当前治理结构的分散性，并从中找到合作的切入点。当HR成功融入这个联盟后便会发现，真正的挑战不仅在于“由谁来做”，更在于“需要什么样的人来做”，而这恰恰是HR可以掌握主动权的关键所在。 3. 洞察三：真正的AI人才缺口，是既懂技术又懂合规的“治理专家” 在AI时代，当企业热议“AI人才抢夺战”时，目光大多聚焦于算法工程师。然而，报告揭示了人才缺口的另一面——一个对HR而言更具战略价值的新战场。数据显示，23.5%的受访者表示，找到合格的AI专业人才是交付AI项目的一大挑战。报告进一步解释，这里所指的“合格人才”并非技术开发者，而是那些能够驾驭和管控AI风险的复合型人才——即**“AI治理专业人才 (AI governance professionals)”。他们不仅需理解AI技术，更要具备治理、风险和合规（GRC）的深厚知识，并能将复杂的法律要求转化为企业内部可执行的政策。而前文提到的98%的企业预计需要增聘AI治理人员**，更是将这一人才缺口的巨大规模暴露无遗。这对HR意味着什么？这一发现直接将AI治理的挑战与HR的核心职能——人才战略、招聘与发展——紧密联系起来。既然HR在治理所有权上（洞察二）处于劣势，那么其最强大的战略反击就是成为这一稀缺人才的独家供应商。HR的战场不能局限于“如何用AI工具”，更要上升到战略层面，思考“如何为公司储备管理AI的人”。这为HR提供了一个从后台支持走向前台战略赋能的绝佳机会。 HR的行动指南：将“AI治理人才”纳入战略性劳动力规划 HR部门应立即行动，将这一新兴的人才类别纳入其战略性劳动力规划（Strategic Workforce Planning）中。修订招聘标准：在招聘法务、合规、IT等相关岗位时，将AI治理知识或相关认证（如报告中提到的AIGP认证）作为优先考虑或必备条件。启动内部“增能 (upskilling)”项目：与其向外苦苦寻觅，不如向内挖掘潜力。为公司现有的隐私、法务、风险管理等领域的员工设计专项培训，帮助他们补充AI知识，使其成长为内部的AI治理专家。IBM正是通过抽调不同背景的专家组建核心团队，并对业务部门的合规专员进行系统性培训，成功构建了其治理能力。明确HR的监督角色：HR必须认识到自身在确保AI合规使用与维护员工信任方面的关键角色。正如Upright HR创始人Brian Kosicki所强调的：即便拥有了合适的专才，若没有足够的权威，他们的努力也可能付诸东流。这便引出了第四个，也是关乎成败的洞察。 4. 洞察四：领导力层级比部门归属更重要，高级别负责人是信心的关键对于AI治理这样一项需要打破部门壁垒的复杂项目，其成功的决定性因素往往不是技术或流程，而是领导层的支持和清晰的问责机制。报告中的一组数据有力地证明了这一点，也为CHRO向董事会建言提供了强有力的论据。数据显示，总体而言，52%的企业对遵循《欧盟AI法案》等严格法规有信心。但当我们将负责人的级别考虑在内时，情况发生了戏剧性的变化：当公司最高级别的AI治理负责人是高级副总裁（SVP）或以上级别时，这一信心比例飙升至71%！这对HR意味着什么？这一发现的深刻含义在于：AI治理的成功与否，并不完全取决于它被安置在哪个具体部门，而更多地取决于负责人的级别、其所能调动的资源以及其在组织中的话语权。高级别领导的直接参与，能确保AI治理被视为一项严肃的战略要务，而非一个孤立的、仅为应付检查的合规任务。 HR的行动指南：在公司治理层面推动建立清晰的问责制作为公司高管团队的一员，首席人力资源官（CHRO）应从更高层级的公司治理角度出发，推动建立强有力的AI治理问责机制。任命高级别负责人：向CEO和董事会明确建议，应任命一位SVP或更高职级的负责人来统一领导公司的AI治理工作，确保其拥有跨部门的决策权和资源调配能力。融入高管绩效考核：为了确保AI治理得到持续的关注和投入，应推动将AI治理的进展和关键风险指标，纳入高管团队的绩效考核（KPIs）体系中。以身作则，加强HR领域的监督：HR自身在人才招聘等领域使用AI时，由于涉及高风险决策，更需要高级别的监督。可以借鉴Randstad的经验，他们不仅设立了AI指导委员会进行战略决策，还成立了独立的数据道德咨询委员会来审视伦理问题，构建了多层次的治理架构。当治理的问责机制在最高层得以确立，AI治理才能真正从纸面走向实践。 HR的战略抉择——做规则接受者还是规则制定者？数据描绘了一幅清晰的图景：AI治理的架构正在被快速搭建，无论HR是否参与其中。这是一个**“治理先行”（洞察一）的时代，由一个HR目前“所有权”为零的“跨职能联盟”（洞察二）所主导，这个联盟由高级别领导**（洞察四）挂帅，并且他们正迫切地寻找市场上极度稀缺的**“治理专家”**（洞察三）。这并非又一项合规任务，而是关乎企业未来组织形态的架构性工程。面对这股浪潮，HR正站在一个关键的战略十字路口。您的选择不再是成为“旁观者”还是“架构师”，而是成为“规则的接受者”还是“规则的制定者”。您可以被动地等待其他部门制定好规则后去学习和执行，也可以主动出击，利用HR在组织文化、人才发展和道德伦理方面的独特优势，成为这场变革中不可或缺的核心力量。正如万事达卡（Mastercard）的首席隐私与数据责任官Caroline Louveaux所言，这不仅是责任，更是机遇： “我们已将负责任的AI融入创新流程，并专注于提升AI素养，以确保组织各层级都为AI做好了准备。……我们期待与该领域的合作伙伴共同努力，从而建立信任，让AI惠及世界各地的每一个人。” — Caroline Louveaux, Chief Privacy and Data Responsibility Officer at Mastercard 当AI正在重新定义工作时，HR将如何重新定义自己的角色？是成为规则的被动执行者，还是成为信任的主动守护者？在未来6到12个月内，您将采取哪一项具体行动，来确保HR在公司的AI治理蓝图中占据一席之地？

Future of Work
2025年11月14日

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