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Future of Work
AI不是“理解”人类，而是“预测人类”：前Google人力资源副总裁Laszlo Bock谈职场的下一个十年挑战
在一场广受关注的主题演讲中，前Google人力资源副总裁Laszlo Bock分享了他对“AI如何重塑未来工作形态”的深度洞察。这不仅是一场关于技术的讲座，更是一份面向HR群体的战略警告和实践指南。非常值得推荐给大家！他的核心论点可以归结为三点：AI并不真正“理解”语言，它只是预测下一句话最可能出现什么词；AI将迅速改变职场结构，尤其是初级岗位和事务性工作的消失；HR若不掌握数据能力和实验逻辑，将失去为员工发声和引导组织转型的机会。
人类直觉无法判断AI边界：它看世界是“token”，不是意义
Laszlo用一个看似简单但极具颠覆性的观点开场：AI不是在“思考”，而是在“预测”。
他指出，大型语言模型（LLMs）是通过将语言拆解成“token”（语言单位）进行训练的。这些模型并不具备语义理解能力，而是基于庞大的语料库，预测下一个最有可能的token。比如，当你问AI“生成一个1到100之间的随机数”，你可能经常得到“42”这个答案。这并不是因为42有任何数学意义，而是因为它在互联网上出现频率高——尤其是在大量关于《银河系漫游指南》的内容中。
这种基于“频率预测”而非“逻辑理解”的模式导致AI具备一种“锯齿状的能力边界”——即它在某些任务上表现卓越，但在看似相似的任务上却经常出错。例如，它可以写出流畅的商业邮件，但无法准确区分事实与虚构；它可以写诗，但很难遵守准确的格式要求；它可以下棋，却经常做出输局的决策。
正因为如此，我们人类在评估AI能否胜任某项任务时，往往会被自己的“直觉”误导。
AI提升了工作绩效平均值，但并不意味着每个人都会受益
Laszlo引用了BCG与哈佛商学院的联合研究，展示AI对员工绩效的实质影响。在这项研究中，团队设计了18种与真实工作情境接近的任务，从数据分析到创意思维，从说服性表达到战略建议。结果发现，当员工使用AI工具协助完成任务时，整体绩效水平显著提升，原本员工间28%的能力差距被缩小至5%。
这意味着，未来的职场中，“差距”会被压缩，“平均”成为常态。听起来似乎是件好事，但Laszlo却抛出一个值得HR深思的问题：如果每个人都变得“高效”，组织会如何反应？是减少工时？提高薪酬？还是干脆将“平均线”当作新标准，进一步压缩人力成本？
这并非杞人忧天。历史经验告诉我们，技术进步往往首先带来“效率红利”，但最终这些红利会在某些层级被资本所吸收，而不是自动回流到员工手中。
职场结构正在重构：五类岗位首当其冲
在对未来工作的预判中，Laszlo明确指出了五类岗位或将迅速减少，甚至消失。
首先是离岸外包型工作。随着AI在数据处理、文档生成等任务中的普及，企业将更倾向于直接部署AI模型，而非将工作转包给人力成本较低的国家。
其次是初级岗位，尤其是在咨询、银行、律师事务所等以“精英路径”著称的行业。大量初级岗位的主要任务是处理数据、制作PPT、整理分析报告，这些恰恰是AI擅长的内容。
第三类是事务性小时工，例如快餐店点单员、呼叫中心客服等。这些岗位过去被认为是“不可被机器取代”的人机交互工作，如今正被AI语音助手、聊天机器人、自动点餐系统等迅速替代。
第四，组织将逐渐发现一个更棘手的问题：中层管理人才短缺。Laszlo预测，未来4至7年内，具备协调能力、能带团队、能处理人际复杂问题的管理者将变得极为稀缺，因为AI可以替代事务执行，但无法承担信任建立、冲突调和、判断取舍等高度人性化的职责。
最后，是那些“以为安全”的专业性岗位，例如金融分析师、法律助理、初级产品经理等。如果其主要职责是信息归纳与逻辑输出，同样处于AI威胁之下。
HR需重新定位：别再做“感觉派”，而要成为“实验派”
Laszlo在演讲中特别点名了HR行业的一个致命短板：很多政策和项目的设计并没有建立在实证基础之上，而是靠“经验”与“感觉”。
他列举了一些广泛存在的误区，例如：
提高员工内推奖金，并没有显著提升推荐量；
健康激励项目（如健身补贴）往往吸引的本来就是健康人；
看重名校背景的招聘标准，与员工实际绩效无关，甚至有时是负相关；
培训项目6个月后的绩效反而下降；
要求员工返岗的政策，降低了满意度，但并未提升生产力。
这些都说明，缺乏实验和数据支持的HR决策，可能带来反效果。
因此，他呼吁HR团队要向科学靠拢，掌握A/B测试、因果验证、数据解读等基本实验方法。特别是在部署AI相关工具和流程时，必须通过“高质量实验”来判断其真正影响，否则就只是被技术牵着走。
企业该如何准备？Laszlo提出六条实践路径
为了帮助企业和HR真正应对AI带来的变革，Laszlo提出了六条务实的建议。这些建议并不需要企业“砸钱买AI”，而是聚焦于“组织能力”的构建。
第一，清洗和集中数据。数据质量是AI成功的前提，脏乱差的数据只会导致错误的预测和决策。
第二，建立统计和实验能力。无论是HR项目还是AI工具的效果评估，都必须靠科学实验说话。
第三，设立“AI专责角色”。组织中应有一位专门负责AI探索的人，持续关注行业动态，并定期向管理层报告AI试点进展。
第四，选择业务最痛的地方，或个人最热情的领域作为AI试点起点。这样更容易获得支持与反馈。
第五，培养员工的学习能力，并将其作为招聘标准。因为我们无法预测未来五年最需要的技能，但可以培养出善于学习的员工。
第六，保持耐心。AI转型不是一蹴而就的。强生公司就用了三年时间，通过系统实验才明确AI的价值落点。
HR的第二次“高光时刻”已到来
Laszlo的结尾令人动容。他说，疫情期间，HR成为企业最重要的部门之一——引导组织远程办公、调整政策、守护员工心理健康。今天，随着AI浪潮席卷而来，HR再次站在战略变革的第一线。
而这一次，HR面临的不是临时危机，而是长期结构性重塑。一个真正成熟的HR团队，必须不仅能理解人，也要能理解技术；不仅能提出人本关怀，也能设计科学流程；不仅能代表员工发声，也能为组织盈利模式注入长期主义。
这既是一份挑战，更是一份召唤。
AI时代来临，每一个组织都必须重新思考“人”的价值。而HR，正是那个最应该引领答案的人。
Laszlo Bock的这场演讲，值得每一位HR反复阅读、深入讨论，并在组织内部真正落地。
如果你还没有准备好，不如从这六件事做起。
如果你已经在路上，欢迎把这篇文章分享给更多同行，一起构建一个更智慧也更有人性的未来职场。
备注：
Laszlo Bock背景介绍： 前 Google 全球人力资源高级副总裁（SVP of People Operations），Humu 联合创始人，已退出管理岗位，AI 与组织变革思想领袖。
畅销书：《Work Rules!》（2015）《重新定义公司：谷歌是如何运营的》
Future of Work
2025年07月14日
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Future of Work
从美国招聘网站裁员，看就业市场的深层重构—AI主导招聘入口，蓝领市场韧性凸显，平台价值面临重估
HRTech概述：2025年7，招聘行业接连迎来冲击：Indeed裁员1300人、Glassdoor被整合、CareerBuilder与Monster宣告破产、ZipRecruiter股价腰斩。传统“职位广告+流量”模式正被AI快速取代。同时，ADP数据也显示：白领岗位同比下降12.7%，而蓝领岗位需求相对稳定。招聘正发生深层结构性转移。你认为未来企业还需要传统招聘平台吗？你所在公司是否也开始使用 AI 工具招聘了？
以上仅代表美国市场的情况，我们做一个参考，国内的情况你怎么看？
2025年7月，日本人力资源服务巨头 Recruit Holdings 再次宣布重组其 HR 科技部门，裁员约1300人，约占该部门员工总数的6%。此次调整涉及旗下的 Indeed 和 Glassdoor，其中 Glassdoor 将正式并入 Indeed，原CEO也已确认将在10月离职，平台独立运营时代宣告结束。Recruit Holding的 CEO 也是目前Indeed 的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。”
这已是 Recruit 旗下 HR 科技业务三年来的第三轮大规模裁员，自2023年以来，仅Indeed一家公司累计裁员人数就已超过4000人（2023年2200人，2024年1000人，2025年这次），影响范围涵盖全球产品、市场、人力资源及研发团队。然而，这场变动并非孤例，而是整个美国招聘科技行业深度震荡的缩影。
招聘平台集体调整，传统模式遭遇全面冲击
除了Indeed，行业内多个知名招聘平台也已陷入结构性困境。2025年6月24日，CareerBuilder 与 Monster Worldwide 的母公司 Zen JV, LLC 及其旗下9家子公司正式在美国特拉华州申请了Chapter 11破产保护，标志着北美招聘平台两大代表性品牌正式走向终章。此次破产涵盖包括 CareerBuilder、Monster Worldwide、CareerBuilder France、Monster Government Solutions、FastWeb、Luceo Solutions 等在内的10家实体。根据法院文件披露，Zen JV 负债总额高达5亿美元，主要集中在市场推广、技术服务、法律费用等长期应付款项，资产规模则不足1亿美元。
更令人警醒的是，该集团已公开表示“当前无能力向普通无担保债权人偿付”，预计仅能在破产管理期间支付行政费用。这不仅是一场财务重组事件，更是AI技术变革与平台商业模式失灵交织下，传统招聘平台集体“退场”的标志性时刻。
科技招聘平台 DICE 的母公司 DHI Group 也在6月宣布裁员约100人，占其总员工数超过30%。即便是公开市场上的幸存者，如 ZipRecruiter，也面临严重的增长压力。其股价在2021年上市初期曾达到每股24美元以上，而截至2025年7月，已跌至不足12美元，市值缩水超过50%。2024年年报显示，其营收同比下降近8%，净利润出现连续两个季度负增长。
此外，大型招聘服务公司如 Randstad、Robert Half、ManpowerGroup 等，也都在2024年底至2025年初陆续下调年度营收预期。其中，Robert Half在其2025年Q1财报中明确指出“招聘需求持续低迷，白领岗位需求尤其不稳定”，并削减了近10%的内部招聘职位。
白领岗位下滑，蓝领市场韧性仍在
招聘平台的收缩，背后是白领岗位持续萎缩的宏观现实。根据 ADP 发布的2025年6月就业报告，美国私营部门当月净减少3.3万个岗位，为过去一年中最严重的月度下滑之一。而下滑的重点集中在信息、金融、教育与专业服务等“白领板块”。
相对而言，蓝领市场仍表现出一定的韧性。数据显示，6月制造业新增岗位1.5万个，建筑业新增9000个，运输与仓储岗位持平或微增。Revelio Labs的职位发布数据也印证了这一趋势：截至2025年第一季度，白领岗位发布同比下降12.7%，而蓝领岗位下降幅度仅为11.6%。
换句话说，并非整个就业市场都在收缩，而是招聘平台原本依赖最深的中高端白领市场正在发生结构性转移。同时，中小企业、制造业和本地化服务企业越来越倾向于通过私有化渠道或AI系统直接招聘，而非依赖传统平台。
AI招聘工具替代平台功能，入口权力正在迁移
更具颠覆性的，是 AI 技术对招聘流程的全方位替代。Paradox.ai 等AI平台已将简历筛选、候选人沟通、面试安排等环节自动化运行，企业平均可节省5至7天的招聘周期，并显著降低人工操作成本。 SmartRecruiters 在2025年初推出的 Winston 平台，更是几乎实现了招聘流程的全链路自动化，从岗位描述生成、候选人匹配到跟进面试与录用，全程无需人工介入。
而 Shopify 的招聘政策则更具象征意义：管理者必须先证明“AI无法完成任务”，才被允许新增人力岗位。 这种“AI优先”模式正在快速扩展至大型科技公司、远程组织和新兴初创企业。
这一切都对传统招聘平台构成根本性挑战。当企业可以通过AI系统在内部完成筛人、沟通、反馈等流程，是否还需要Indeed、Monster、CareerBuilder这样的“二手中介”？
自带人才资源的AI平台，正在绕过传统招聘入口
与招聘网站不同，以 HireEZ 为代表的 AI 主导型 sourcing 平台，正通过“自带人才图谱 + 主动推荐 + 多渠道触达”模式，直接打通企业招聘链条的前段。其最新推出的 Agentic AI 产品线，不仅能智能生成职位描述和人才画像，还能根据职位动态自动搜索全球超过8亿候选人的数据池，并通过多渠道（如邮件、LinkedIn、GitHub）实现个性化触达。
这类平台的核心优势在于：不依赖传统“发布-等待”的流量机制，而是主动“找到人、联系他、推动转化”，显著缩短招聘流程，尤其适用于技术、销售、医疗等“高需求+人才稀缺”岗位。
HireEZ 并非个例。Entelo、SeekOut、Findem、Fetcher 等新一代 sourcing tech 公司，纷纷布局 AI Agent 能力，试图将“招聘入口”从平台导流转为“搜索+自动跟进+分析”的闭环式体验。
这类产品的崛起正在清晰传递一个信号：企业并不一定非要依赖招聘网站，只要能高效获取人、联系到人、推进流程，平台不再是唯一通道。
平台价值重估：从流量生意转向数据能力
过去二十年，招聘平台依靠“职位广告+简历流量”的商业模式稳居入口地位。但今天，企业不再需要依赖外部平台筛选简历，也不再需要为“曝光”买单。
随着招聘数字化、AI自主化程度的提升，平台的价值正在从“渠道聚合”向“数据能力、系统协同”迁移。Recruit的整合动作正体现了这一趋势：通过将Glassdoor并入Indeed，集中资源打造AI招聘系统，并将“品牌+技术+用户行为”打通，才可能形成下一阶段的增长支点。
平台如果不能在AI系统中扮演“操作系统”角色，或在某一垂直行业构建高门槛的专业壁垒，将极易被AI招聘助手、私域SaaS系统所取代。
未来的招聘入口，将由AI定义
从表面看，这一轮平台裁员潮似乎只是经济寒冬下的被动收缩。但更深层的信号是：招聘的入口权正在从平台转向AI，从流量转向系统，从广告转向数据。
白领招聘正逐步走向智能化，蓝领招聘则重回本地化和平台外部化。传统平台的中介属性正在被解构，取而代之的是“流程引擎”和“智能交互”的新角色。
AI不会完全取代招聘行业，但它一定会取代那些缺乏AI能力、无法重新定义自身价值的招聘平台。
Future of Work
2025年07月14日
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Future of Work
麦当劳的AI招聘平台被曝重大漏洞，一串弱密码可看6400万条聊天记录，招聘机器人背后的安全漏洞警示了什么？
如果你今天想在麦当劳找一份工作，很可能会“遇到”Olivia。Olivia并不是人类，而是一个AI聊天机器人。她会负责筛选求职者、收集联系信息与简历，引导完成性格测试，有时候还会反复误解最基本的问题，让人“崩溃”。直到上周，这个由AI软件公司 Paradox.ai 构建、支撑 Olivia 的平台，存在一些荒谬的基本安全漏洞。因此，几乎任何黑客都可以用极其简单的方式（例如输入用户名和密码“123456”）访问麦当劳所有应聘者与Olivia的对话记录，以及其中包含的个人信息。
2025年7月9日，美国科技媒体 Wired 报道了一起令人震惊的安全事件：由 Paradox.ai 为麦当劳提供的 AI 招聘平台 McHire 被发现存在严重安全漏洞。研究人员 Ian Carroll 和 Sam Curry 仅用“123456”这组常见密码，就成功进入了平台后台，并访问了多达 6400 万条应聘者的聊天与个人数据记录。
这起事件不仅揭示出一家全球快餐巨头在供应链数据管理方面的重大疏漏，也成为 AI 在人力资源应用中“黑箱、安全、合规”问题的现实缩影。
一、事件回顾：AI 招聘系统，岂能如此“裸奔”？
McHire 是 Paradox.ai 为麦当劳及其全球加盟门店提供的智能招聘平台，其核心功能是通过 AI 聊天机器人 “Olivia” 自动与应聘者进行沟通、筛选和性格测试。Olivia 被麦当劳视为提效利器，但它的“智商”并未能预料到“安全”才是立足之本。
根据 Wired 报道，两位白帽黑客仅通过一个早已弃用却未关闭的测试账号，成功绕过验证机制，获得了后台系统的管理员权限。不仅如此，他们还发现：
该账户使用的是“123456”密码；
系统未启用任何双因素认证（MFA）；
应聘者数据可以通过修改 ID 参数被穷举访问。
最终，他们验证了系统中至少存在 6400万条聊天记录，含有应聘者姓名、电话、邮箱和申请时间等信息。
Carroll 表示，起初是看到 Reddit 上有人抱怨 Olivia 聊天机器人不断误解应聘者的问题，浪费了他们时间，引发他的兴趣。他与 Curry 随即开始测试该系统是否存在“提示注入（prompt injection）”漏洞，即通过输入特定指令绕过大型语言模型的安全防护。但他们并未发现该漏洞，转而尝试查看 McHire.com 网站是否存在其他问题。
他们注意到一个供 Paradox.ai 员工登录的后台链接，于是尝试了两个最常见的登录组合：“admin / admin”以及“123456 / 123456”。第二组竟然成功登录。
更令人震惊的是，该系统竟没有设置多因素验证。通过这个入口，Carroll 和 Curry 获得了对一个麦当劳“测试门店”的管理员权限。该门店并不真实存在，其“员工”名单上列出的其实是 Paradox.ai 的开发人员，看似位于越南。
他们在平台中找到一个职位发布链接，点击后提交了应聘，随后就能在后台系统中看到自己的申请记录。Paradox.ai 后续在博客中表示，该测试账户“自2019年后未再使用，早该停用”。
但是你知道吗，第二个更加致命漏洞：修改申请编号即可查看他人数据，这个是非常低级的错误。
更严重的是，他们在查看自己的应聘信息时注意到，只要修改申请编号（从6400多万向下逐条尝试），就能看到他人应聘记录，包括聊天内容与联系方式。
Carroll 和 Curry 出于道德与法律考量，仅对少量数据进行了检查。Paradox.ai 证实，他们仅查看了7条记录，其中5条包含真实的个人信息。
随后联系了其中2位应聘者，对方确认他们在指定日期应聘过麦当劳。
二、Paradox.ai的回应：我们确实做错了，也正在承担责任
在事件曝光当天，Paradox.ai 发布了题为《Responsible Security Update》的官方博客回应，承认问题的存在并做出如下说明：
漏洞已于第一时间修复；
问题源于一个“2019年后未再登录的测试账号”；
除了两名研究人员外，没有任何第三方滥用记录；
公司将立即启动漏洞赏金计划（Bug Bounty Program）；
所有账户结构、访问流程、身份认证机制将彻底重构；
承诺将“安全文化嵌入组织的每一个流程”。
Paradox.ai 首席法务官 Stephanie King 对媒体表示：“我们并没有试图逃避这个问题，而是选择拥有它（We own this）。”
三、麦当劳回应：我们已责令第三方立即整改
麦当劳方面迅速表态，将此次事件的责任归咎于第三方技术供应商 Paradox.ai，并强调：
“我们对这一不可接受的漏洞深感失望，已经在得知后立即要求其修复。我们会持续对所有合作伙伴提出最严格的数据安全要求。”
值得注意的是，麦当劳近年来高度依赖 AI 来处理大量基层岗位招聘，尤其是在美国本土和全球主要市场的门店中，AI 招聘几乎已成为标配。这也意味着：一旦系统失守，波及面远不止一个“测试账号”。
四、行业震荡：不仅是麦当劳，每个 HR SaaS 都应自省
这一事件引发的影响远超一家公司或一个供应商，HRTechChina在2024年就发起了HR科技公司和企业负责任AI的倡议。
1. AI招聘系统的“合规黑箱”被撕开
在实际操作中，大量企业购买或租用第三方招聘平台，却缺乏对系统架构与数据路径的深度了解。尤其在使用 AI 的场景中，聊天记录、评估结果、筛选标准等都不够透明，甚至连系统是否具备多因素验证、数据是否加密存储都一无所知。
2. “人+AI”并非万能组合，安全才是信任基础
Olivia 再智能，也无法阻止“123456”这个账号问题带来的巨大后果。人力资源作为组织最靠近“人”的业务单元，应当比任何部门都更警觉于：AI 是否值得托付？谁来负责出事之后的“人道成本”？
3. 白帽研究员为何成为安全底线？
讽刺的是，这起重大安全漏洞并非通过正式测试流程发现，而是通过两个独立安全研究人员的“业余探索”曝光。若他们没有负责任地披露，企业甚至可能多年后仍处于裸奔状态。HR Tech 行业是否应当建立更正式、更可持续的第三方审计与通报机制？
五、下一步：不是追责，而是行动
我们赞赏 Paradox.ai 在风波后的公开承认和快速应对，但也要清醒地认识到：
AI 正在成为人力资源基础设施的一部分，我们不能再用“实验态度”对待它。
为此，我们建议：
企业用户（甲方 HR、IT、法务）：
在选择 AI 招聘工具时，必须将安全审计列入采购流程；
要求供应商提供 SOC 2、ISO 27001、GDPR/CCPA 合规证书；
明确系统数据访问结构，审查是否具备 MFA、加密、访问日志等机制。
AI HR SaaS 服务商：
不仅要“修补系统”，更要“重塑文化”；
应建立“安全透明公约”，每年主动向客户披露风险清单；
将漏洞赏金制度常态化，引入更多白帽力量进行监督。
行业协会与政策制定者：
制定AI招聘领域的数据最小使用原则；
建立AI决策可解释性评估机制；
鼓励建立第三方AI招聘平台认证体系。
六、负责任的AI，不只是PR口号
AI技术的迅猛发展已无可避免，但责任意识不能“滞后部署”。招聘是人与组织建立信任的起点，而信任建立的基础从来不只是效率、算法和界面——更是对每一份数据的尊重、保护与敬畏。
“123456”只是个密码，但也像是一记响亮耳光，提醒整个行业：HR科技的未来，不仅属于聪明的 AI，更属于负责任的 AI。
附录：推动HR工作中实践负责任AI的倡议书
Future of Work
2025年07月10日
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Future of Work
CHRO如何在Agentic AI时代引领转型？-从工具使用者到组织智能架构师
HRTech概述：在AI快速演进的背景下，一种全新的人力资源战略正在崛起——Agentic AI。与传统自动化不同，Agentic AI 更强调“人机协作”，由HR主导、AI支持，共同实现更高效、更可信、更具战略性的决策模式。CHRO将不再只是执行者，而是组织智能的塑造者。他们将管理AI治理、建立伦理规范，并重塑人才战略与工作模式。
在AI技术席卷各行各业的当下，HR也站在了关键转型的风口浪尖。但这一次，变革不再是简单的流程自动化，而是一场围绕“智能协作”展开的深层重构。一场名为“Agentic AI”的革命正在悄然开启，而CHRO（首席人力资源官）正成为这场革命的核心引领者。
过去十年，AI在HR中的应用多集中于效率层面，例如自动筛选简历、智能排班或聊天机器人。人们习惯性地把AI当成一套“流程优化工具”。然而，在Agentic AI崛起的今天，这种理解已远远不够。
所谓“Agentic AI”，并非仅指具备感知、预测和处理能力的AI系统，更强调它在组织中作为“主动代理者”的角色。换句话说，它不再是“被调用的工具”，而是“共同参与决策与价值创造的智能个体”。
这对CHRO而言，既是一场挑战，更是一场空前的战略机遇。
CHRO的角色，将从“流程守门人”走向“组织智能架构师”
在《Agentic Carousel》报告中，HR的AI成熟度被划分为五个阶段，每一个阶段都对CHRO提出了新的要求。
在最初阶段，HR引入AI主要为了减负降本，例如RPA自动化、招聘系统、考勤管理工具。此时的CHRO，更多是“效率优化者”，关注系统选型与ROI。
进入第二阶段，AI开始赋能洞察。HR团队借助AI进行离职率预测、招聘渠道分析或薪酬对比。这一时期的CHRO，要成为“洞察翻译者”，能够将数据解读转化为业务语言，支撑高层决策。
而真正的转折点，发生在第三阶段——协作。Agentic AI的概念在这一阶段真正落地。HR开始引入智能推荐引擎、AI教练、员工发展路径推演等新型产品。AI不再仅服务于流程，而是与HR共建体验。CHRO的角色也随之转型，成为“人机协作推动者”。
接下来，是最难但也是最关键的第四阶段：信任建立。AI的使用引发隐私、偏见、透明度等伦理问题，这一时期的CHRO，不再只是HR部门的负责人，而是组织中AI治理的倡导者与建设者。他们必须从零建立伦理框架，设定治理边界，与法务、IT、风控部门紧密协作，确保AI在组织内“用得对、用得稳、用得明白”。
最终，顶尖的CHRO将进入第五阶段，成为真正的“组织智能架构师”。此时的AI已融入企业战略执行链条，HR也不再是传统的支持职能，而是构建“人+机”共生系统的中枢——既理解人性，也管理算法；既制定人才策略，也操控技术杠杆。
Agentic AI的核心：不是替代人类，而是赋能人类
Agentic AI强调的是主动性与人类协同。它不是接管HR的工作，而是把HR从繁杂冗余中解放出来，让HR团队更聚焦于影响力建设、战略落地与文化引导。
在这种模式下，CHRO的重点工作也随之改变。他们不再只关心绩效制度是否公平、薪酬是否具有市场竞争力，而是开始构思：
我们的AI招聘系统是否存在潜在偏见？
员工是否信任他们的职业成长轨迹是AI建议的？
组织是否具备基于AI洞察灵活重构团队的能力？
我们是否已建立起可以透明追责的AI治理体系？
这些问题，过去并不属于HR的核心关注，但如今，CHRO必须站在这些议题的最前线。
三个关键行动，构建AI时代的战略型HR中枢
首先，CHRO要搭建AI伦理与治理机制。这不是IT或法务部门的任务，而应由HR牵头，设立跨部门委员会，定义AI的边界与员工知情权，推动透明与信任的组织文化。
其次，要推动技能结构的系统性升级。AI不会自动提升组织智能，它需要人类理解、引导、解释。CHRO要重构培训体系，将AI素养、数据分析、跨职能协作、文化演进等能力融入人才发展路径。
第三，要以**“战略运营核心”的定位重塑HR架构**。不再把HR当作后台，而是将其升级为企业的“智能中控室”。通过AI与人协同，HR能实时洞察员工状态，预测团队动能，辅助管理层制定业务决策，真正参与业务成长。
未来的HR，不是更自动化，而是更智能化、更人性化
如果说过去的HR转型靠的是系统实施、流程重组与服务共享，那么未来的HR转型靠的将是战略主导、文化重塑与智能融合。
Agentic AI不是一项技术趋势，而是一场范式转变。它要求CHRO具备前所未有的综合能力——理解人性、驾驭技术、治理复杂系统、引领组织文化。
这正是未来最强CHRO的进化之路。
Future of Work
2025年07月03日
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Future of Work
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。
Future of Work
2025年07月02日
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Future of Work
HRTech观察：从“人+钱”到“人+钱+AI代理”：Workday品牌定位的演进，标志着HR科技新时代的开启
HRTech观察：过去三年，Workday对品牌定位的不断更新，折射出HR科技正从流程数字化走向智能代理时代。从“管理人和钱”到“管理人、钱与AI代理”，这一转变不仅是语言升级，更标志着AI代理正式成为企业管理的第三核心资源，开启了“人+AI共事”的新范式。
在2025年5月19日，Workday 发布了其最新一代 AI 产品——Illuminate Agents。这本是一次常规性的AI升级新闻，但若我们留意新闻稿中的一句定位变化，会发现一场“时代的转向”已经静静发生：
“Workday, Inc. (NASDAQ: WDAY), the AI platform for managing people, money, and agents.”
这是 Workday 首次将“agents（代理）”与“people（人员）”和“money（资金）”并列，写入企业品牌定位。表面上看只是一句slogan的更新，实际上却是整个 HR 科技行业迈入“Agentic AI”时代的里程碑。
而这场变革的线索，早已隐藏在 Workday 过去三年的品牌语言变化中。
🕰 Workday品牌定位的三年演进时间线
从这条时间线不难看出，Workday 正在逐步从“应用”到“解决方案”，再向“平台”转型；从“工具支持”走向“智能代理”；从“系统”升级为“智能协作伙伴”。
💡 从“support”到“replace”：AI Agents的崛起不是简单技术演进
此次发布的 Illuminate Agents 不再只是嵌入式AI功能，而是具备执行、理解、判断能力的任务型智能代理（Agentic AI），它们拥有“身份”、“权限”和“上下文认知”。
Workday此次推出的七大新代理包括：
Contingent Sourcing Agent：加速临时工招聘流程
Contract Intelligence Agent / Negotiation Agent：解析合同内容、识别风险与生成条款
Document Driven Accounting Agent：自动读取发票、生成会计分录
Frontline Agent：为一线员工提供缺勤申报、替岗推荐与薪资合规支持
Self-Service Agent：快速响应员工请求、直接执行操作
Supplier Contracts Agent：解读供应商合同条款并推动采购合规
这些“agent”并非仅是chatbot，而是可以连接业务流程、理解角色身份、执行具体动作的“数字员工”。
在HR场景中，这意味着一个全新的“员工”类别已经诞生——AI Agent。
📐 为什么说这是一个时代的开始？
从“cloud applications for HR”到“AI platform for managing agents”，品牌语言本身就代表了战略导向的转折。
我们可以从三个层面理解这种转变的深远意义：
1. 品牌语言的改变 = 技术路径的成熟
Workday 并非一家惯于追风口的公司，其产品发展历来强调稳定、内控、合规和实用性。若非对 agentic AI 架构已达到产品化阶段，其不会将“agents”写入品牌主语中。
2. “agents”成为组织资源的第三类
传统企业管理的两大核心资源是：人（people）与钱（money）。Workday将“agents”并列其中，实质是在告诉我们：
企业未来的“人力资源”不仅指“人”，也包括“AI劳动力”。
3. 标志着从“数据驱动决策”到“代理驱动运营”的范式跃迁
HR 科技一直在强调“数据驱动”（data-driven），但今天，Workday 正在推动“代理驱动”（agent-driven）：
不仅提供数据洞察，更直接执行决策，自动完成任务，从支持系统跃迁为执行系统。
🔍 HR科技行业的三个未来判断
借助 Workday 的这次定位升级，我们可以合理做出以下判断：
✅ 1. AI Agent 将成为未来HR系统的默认功能
招聘、入职、考勤、合同管理、薪酬、绩效等核心流程中，将逐步内嵌可执行的智能代理。
✅ 2. “管理代理”成为HR的新能力
HR的核心职责将不再只是管理员工，也将包括管理“虚拟代理”：配置、授权、监督、优化AI任务执行。
✅ 3. Agentic AI 将成为HR产品差异化的新战场
谁能在HR系统中率先打造稳定、可控、可解释的Agent体系，谁就有望在下一个十年的竞争中抢占主动。
HRTech提醒：别忽视一条新闻稿的措辞变化
很多人可能会忽略品牌语言的力量，但对于一家如 Workday 这样高度理性、产品导向型的企业来说，一句话的修改，往往意味着战略的调整、技术的成熟，甚至行业方向的转弯。
当“agents”成为 Workday 的品牌主语之一，它不仅仅在卖AI工具，更是在定义：未来的企业管理，必须把“代理”当作核心劳动力之一加以思考与设计。
这是一次语言的革命，更是一次时代的揭幕。
Future of Work
2025年05月26日
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Future of Work
【必读】AI正在重塑HR工作流程：什么是MCP与A2A？以HCM为例-HR领导者必读
随着人工智能（AI）在企业中的加速应用，人力资源工作也正经历一场深刻的转型。从自动化到智能化，从系统孤岛到跨系统协同，AI正在让HR的角色发生质的变化。其中，两个你将越来越常听到的新术语——MCP（Model Context Protocol） 和 A2A（Agent-to-Agent）通信，正在成为这场变革的关键支撑技术。5月23日上海，HR科技年度峰会中，我们奖邀请嘉宾现场分享交流，机会难得点击报名
那么，它们到底是什么？又会怎样影响HR的日常工作？本文将通过全球领先的HCM平台 Darwinbox 的实践案例，为你详细讲清楚。
一、什么是 MCP？让AI真正“读懂”HR系统的通用协议
MCP 简介
MCP（Model Context Protocol）是一个由 AI 公司 Anthropic 提出的开放协议，允许各种 AI Agent（智能代理）访问企业系统的数据、功能与上下文信息。
简单来说，MCP 就像是“AI 与系统之间的通用语言”。它打通了 HR 系统、财务系统、CRM 等传统数据孤岛，让 AI 可以“看见并理解”这些系统中的业务内容。
MCP 让 AI 不只是听懂你的指令，更能理解你的组织架构、岗位职责、审批权限、数据来源……从而作出真正有用的行动。
HCM公司Darwinbox的 实践：
Darwinbox 成为全球首个推出自主 MCP Server 的 HCM 平台，意味着其 HR 系统可以直接暴露出 20+ 可调用工具（未来扩展至100+），供 AI 调用。
这些工具包括但不限于：
发起请假
查询绩效报告
启动调岗流程
发放offer
管理审批流
二、什么是 A2A？让AI之间协同工作的“智能对话机制”
如果说 MCP 是 AI 与系统之间的“桥梁”，那 A2A（Agent-to-Agent）通信机制 就是 AI 与 AI 之间的“协作协议”。
A2A 简介
A2A 允许多个 AI Agent 彼此通信、协作完成复杂任务。例如，一个 HR Agent 可以通知 IT Agent 去开设系统账号，同时通知 Admin Agent 去安排办公位与门禁卡。
传统流程中，这一切需要 HR 发邮件、打电话、填写表单反复协调。而在 A2A 架构下，AI 自己就能完成这些工作协同，HR 只需发起一次指令。
MCP + A2A = 重新定义HR工作方式
结合场景更容易理解：
场景1：智能请假建议（MCP 单独应用）
员工提问：“我下个月可以请三天假吗？”
AI Agent 将通过 MCP 调用以下内容：
假期余额（来自 HR 系统）
项目进度（来自项目管理工具）
同事排班（来自日程管理工具）
团队空缺情况（来自组织架构）
然后推荐合适请假时间，并自动发起申请、通知上级、安排替班。
过去需要HR核对多个系统 + 手动协调，现在全自动。
场景2：一键发起入职流程（MCP + A2A 协作）
HR 只需对 AI 说：“帮我安排新员工张伟的入职。”
以下操作会由多个 AI Agent 协同完成：
各个 Agent 间通过 A2A 通信协作，每一步都可自动完成或提醒相关负责人确认，大幅提升效率与准确性。
四、为什么这对HR人非常重要？
MCP 和 A2A 不只是技术名词，它们意味着 HR 可以从“事务执行者”转型为“流程设计师”“策略推动者”和“智能组织管理员”。
五、Darwinbox如何保障安全与可控？
所有 Agent 的行为都受 API 权限和角色控制（RBAC）
每个 MCP 工具都有访问控制列表（ACL）
企业可自定义哪些 Agent 可以做什么事，确保安全合规
每次调用都有审计记录，方便监管与追溯
六、未来，HR 会有哪些新可能？
构建组织“AI助理团队”：比如 HRBP Agent、绩效Agent、招聘Agent 各司其职。
自动识别组织风险：AI 发现绩效下滑趋势后，自动提醒并启动辅导机制。
全员“自然语言交互HR”：每个员工都能随时通过语音/文字找AI处理HR事务。
跨部门智能工作流自动运转：从调岗到升职，从离职到入职，全流程零摩擦。
MCP 是入口，A2A 是协作，HR 的未来已经来了
AI不是未来，是现在。而 MCP 和 A2A，是HR进入AI智能协作时代的关键基础设施。
Darwinbox 正在用这套架构，重构HR系统的底层逻辑，帮助HR部门真正从“支持功能”走向“战略引擎”。
如果你是HR从业者，现在正是了解这些新技术、思考AI时代HR价值重塑的最好时机。关注HRTech，第一时间了解最新人力资源科技
Future of Work
2025年05月13日
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Future of Work
IBM用AI Agent替代数百个HR岗位？这场“AI Agent革命”才刚刚开始
HRTech概述：AI代理正以前所未有的速度重塑人力资源领域，从招聘、入职、绩效管理到员工关怀，传统HR职能正被智能代理接管并优化。随着HR系统从静态工具演进为主动式智能平台，企业开始构建由多个专业AI代理组成的人才管理生态，推动组织运作方式全面升级。本文深入解析AI代理架构、员工数字双胞胎、技能驱动管理等核心趋势，揭示HR如何在技术主导的新时代中，从流程管理员跃升为战略协同者。 5月23日上海HR科技年度论坛中，我们也特邀嘉宾现场分享AI Agent的相关话题，点击抢票
一、如果你的下一位HR同事是AI代理？
“AI代理（AI Agents）正在接管招聘、入职、员工关怀、绩效反馈等流程，HR不再只是支持部门，而正在成为企业战略引擎。”Amber Grewal，全球人力资本领导者谈到。
而IBM的行动已经走在了这场革命的前线。今年5月，IBM首席执行官Arvind Krishna公开表示，公司内部已有数百个人力资源岗位被AI代理所替代，同时公司却在程序开发与销售等“关键性岗位”增加了招聘，实现了总就业人数的增长。
这并不是“被裁员”的传统剧本，而是“角色再定义”的真实上演。
二、AI代理经济的崛起：不仅是趋势，更是结构性转变
在平台经济之后，“代理经济（Agent Economy）”成为新主流。与其说企业在部署AI，不如说它们正在引入“数字同事”——拥有独立执行力、可协作、能推理决策的AI代理。
根据Grewal的研究，预计到2030年，AI代理将自动化30%至50%的企业流程。Salesforce、NVIDIA、亚马逊、Mayo Clinic都已部署了上百万个AI代理，覆盖从客户服务、医疗诊断到金融建议的多个场景。
对于HR而言，这代表着技术栈的彻底转型——从静态工具（如ATS/HCM）向主动智能平台转变；从“HR系统”变为“HR智能生态系统”。
三、IBM案例启示：用AI替代HR流程，却反向提升就业
IBM的Think大会期间，CEO Krishna指出：
“我们已经用AI代理替代了数百名HR人员的工作，但总就业人数反而提升。因为AI让我们有余力把资源转投到软件开发、销售、市场这些需要人类创造力的领域。”
这正体现了Grewal所说的“HR的新前沿”——人类员工与AI并肩作战，前者负责判断与人际交互，后者处理重复与流程性任务。
这种“减员增效”的路径不是终点，而是开端。IBM还推出了帮助企业构建自身AI代理的服务，构建了一个面向未来的AI人才操作系统。
四、HR职能转型：从系统管理员到AI生态协调者
根据Grewal的研究，未来HR技术栈将由三个关键层级构成：
基础模型层：大语言模型提供统一的理解与推理能力（如GPT或Workday等专属模型）；
代理协调层：不同HR代理之间协调工作，统一体验，类似“中控系统”；
专业代理层：招聘代理、员工体验代理、绩效代理等各司其职，背后协同但前台统一界面。
企业不再“采购HR系统”，而是“构建HR代理生态系统”。
例如，Unilever部署AI招聘代理后，每年节省100万英镑成本、减少超过10万小时人工筛选时间，并提升了招聘多元性。这些代理与现有系统并行运行，是“渐进式重构”的典范。
五、数字员工双胞胎（Digital Twin）是终极目标
未来的员工将不再只是一个静态的员工ID，而是有一个属于自己的“数字双胞胎代理”：
了解你的职业偏好、学习风格、绩效曲线；
主动推送适合的学习、职位、导师与成长路径；
成为你在组织内部的“AI生涯伙伴”。
Google的Career Dreamer、Wisdomlab.ai正在实践这一构想，这将是HR从“记录型系统”到“关系型智能”的质变。
六、对HR的战略建议：别问是否转型，而是现在怎么转
Grewal建议，HR部门应该分阶段制定AI代理转型路线图：
✅ 短期（1-2年）：
小步快跑，优先试点候选人匹配、员工自助服务等低风险场景；
确保现有HCM系统仍维持合规数据记录角色；
与有“API优先策略”的供应商合作，确保可扩展性。
✅ 中期（3-5年）：
建立内部AI代理生态图谱；
引入员工数字双胞胎项目；
培养“HR提示工程师”“AI协调官”等新角色。
✅ 长期（5年以上）：
从系统集成采购转向“智能代理组合”；
从流程驱动向“以人主导、以AI助力”的体验驱动模式演进；
将HR架构全面重构为“AI+人类共同工作”的组织模型。
七、AI不是终结HR，而是重塑HR的开始
Amber Grewal 所言：“这不是一场工具升级，而是一场组织支持体系的重塑。”
IBM的案例正是这场革命的真实注脚。它告诉我们，AI代理不等于裁员，而是机会重构；HR不再是记录、流程和合规，而是组织智能与体验创新的核心。
这场转型已然开始。作为HR领导者，你准备好了吗？
Future of Work
2025年05月08日
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Future of Work
最新的人才招聘矩阵：人与 AI 各自的最优位置
随着 AI 技术在招聘领域的广泛应用，企业纷纷思考：哪些环节可以完全交由自动化处理？哪些场景仍需人类招聘官深度参与？在 ERE Summit 上，演讲者提出了一张极具洞察力的“人才招聘应用矩阵（Talent Acquisition Matrix）”，从岗位复杂度、人才需求强度与候选人数量三个维度，清晰描绘了人类与 AI 各自最适配的角色定位。
这张矩阵指出，低复杂度且候选人充足的岗位已可实现流程自动化，而面对高复杂度、候选人稀缺的场景，人类依然是不可替代的核心角色。更重要的是，这一模式背后还隐藏着一个被忽视的要素：候选人体验。在追求效率的同时，我们是否也在不知不觉中牺牲了体验温度？
本文将结合该矩阵，深入解析人机协同的招聘策略，并讨论如何在 AI 招聘时代守住候选人体验的价值底线。
一张图读懂 AI 招聘的“使用说明书”
这张“Talent Acquisition Matrix”将招聘场景分为四个象限：
从中我们可以看出：
AI 最适合处理那些 申请量大、技能要求低的岗位（如客服、仓储等）；
对于 高难度岗位或高端人才猎寻，AI 仍难以完全胜任，需要人类主导配合。
为什么“AI招聘”常常忽视候选人体验？
正如演讲者在分享中所指出：
“很多所谓的自动化招聘流程，其实只是简历处理系统（Applicant Processing），并不能称为真正意义上的‘招聘’。”
在 右下象限（Full Automation） 中，AI 能以极高效率筛掉大量候选人，但：
很少提供反馈；
难以体现雇主品牌温度；
缺乏对非结构化潜力的识别。
结果是：候选人“被淘汰”得快，却不知道自己为何而输。
这种冷处理，造成的不是“高效”，而是“疏离感”——进而影响品牌口碑与长期招聘转化。
人机协同，才是体验与效率的双赢路径
在 左上象限（Human + AI） 中，招聘官主导，AI 作为能力增强工具提供辅助判断，这种模式下候选人体验往往最优。
招聘官能够在初步筛选后及时沟通，建立情感连接；
AI 可自动推送个性化信息、简化流程但不替代判断；
对于 passive talent，AI 甚至可模拟优秀招聘官的互动方式，引导候选人持续参与。
这种 “人机混合式”招聘模型，既兼顾效率，又守住了候选人的“感受价值”。
候选人体验不是软性指标，而是战略杠杆
多项研究显示：
80% 的候选人会因为一次不良体验放弃接受 offer；
60% 的候选人表示，如果他们的申请体验良好，即使未被录用，也愿意继续推荐该公司；
候选人体验已成为招聘流程设计的重要决策变量，而不仅仅是 HR 的“良心行为”。2025候选人体验大奖评选提名正在进行中，欢迎参加
写在最后：AI 招聘时代，更要“像人一样招聘”
AI 无疑在提升招聘效率上扮演着重要角色，但：
招聘的本质，是人与人的连接，而不是系统与简历的比对。
未来招聘流程的设计应更注重“分层自动化”与“体验分段干预”，让人类招聘官将时间精力集中在最能创造情感价值与判断力价值的环节上。
你所在企业的招聘流程在哪个象限？你认为 AI 应该在候选人体验中扮演什么角色？欢迎留言分享。
Future of Work
2025年05月06日
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Future of Work
【收藏】AI赋能招聘（AI-Enabled Talent Acquisition）：未来招聘体系的重塑（附图）
HRTech概述：AI-Enabled Talent Acquisition》招聘漏斗图清晰展现了未来招聘如何在AI技术的支持下实现全面升级。从需求分析到正式录用，整个流程被分为前漏斗（Pre-Funnel）与招聘漏斗（Hiring Funnel）两个阶段。通过自动化与系统集成，企业能有效降低招聘成本、缩短招聘周期，并提升候选人体验。
在前漏斗阶段，HR团队通过内部人力计划与外部市场分析确定招聘需求，并设定用工方式（正式员工、FTC或灵活用工）。接着通过AI助力的职位描述优化、布尔搜索与广告发布，进入寻源流程，利用人才社区与SaaS平台进行持续吸引。
进入招聘漏斗后，AI代理团队承担简历筛选、初步对话、技能评估等任务，实现高达85%的流程自动化。通过区块链验证确保候选人身份可信，并由候选人体验团队全程优化旅程体验。与Workday、Deel、HireVue等标准化平台的集成，进一步打通数据链路，实现精准高效招聘。
在全球化与数字化加速发展的今天，企业的人才招聘（Talent Acquisition，简称TA）工作正经历着一场由人工智能（AI）驱动的深刻变革。基于Korn Ferry Talent绘制的《AI-Enabled TA》全景图，我们可以系统地了解未来招聘体系的核心构建模式——如何通过AI技术，实现招聘流程的标准化、智能化与自动化，大幅提升效率、降低成本，同时优化候选人体验。
一、招聘整体架构：双漏斗体系与领导机制
整个AI赋能招聘体系由TA领导团队（TA Leadership Team）统筹，设有：
候选人体验管理（Experience Management）
伦理与治理（Ethics & Governance）
招聘交付与寻源（Delivery & Sourcing）
数据与分析（Data & Analytics）
技术与系统（Tech & Systems）
通过建立专业化的卓越中心（COEs），确保招聘标准统一、技术前沿、运营高效。
招聘流程被清晰划分为两个阶段：
Pre-Funnel（前置阶段）：需求确认与岗位准备
Hiring Funnel（招聘漏斗阶段）：从简历筛选到正式录用
这种双漏斗体系确保了招聘从起点到终点的全链路精细化管理。
二、Pre-Funnel阶段：战略型准备与寻源（Days to Weeks）
前置阶段强调战略性招聘准备，包括：
需求分析（Needs Analysis）
内部（Internal）：结合企业人力规划（Workforce Planning）、业务需求，确定招聘需求。
外部（External）：通过市场分析（Market Analytics）了解人才市场供需情况。
招聘策略制定（Hiring Approach Confirmed）
明确是内部招聘、外包、项目制、临时工还是灵活用工（Gig/Fractional）。
招聘批准（Approvals）
包括正式合同（Perm）与固定期限合同（FTC）两种用工方式。
寻源与准备（Setup & Sourcing）
利用AI Agent、招聘经理（Manager）、HR通才（Generalist）协同作业，撰写职位描述、发布广告、进行布尔搜索、设置面试流程。
同时，在这一阶段，企业通过与外部SaaS工具集成，如Beamery、hackajob、hireEZ等，建立内部人才库与外部招聘渠道，形成持续运营的人才社区。
三、Hiring Funnel阶段：自动化驱动的招聘加速器（Hours to Days）
招聘漏斗阶段由底至顶依次包括：
简历筛选（CV Screening）
初步资格预筛（Conversational Pre-Qualification）
技能评估（Skills Assessments）
面试安排与管理（Interviews & Scheduling）
Offer发放（Offer）
合同签署（Contract）
正式录用（Hire）
在此过程中，有两大显著特点：
高比例自动化：招聘漏斗底部阶段（CV筛选到技能评估）实现了85%自动化率；整体流程平均达到75%自动化率。
AI代理团队（AI Agent Team）主导：尤其在前中期筛选工作，由AI完成简历解析、候选人初步沟通、技能匹配，大幅压缩人工成本与时间成本。
此外，还引入了候选人身份验证机制（Candidate ID Authentication），基于区块链技术，提高了数据安全性与候选人真实性验证的效率。
四、智能集成生态：SaaS与ATS协同作战
在技术集成层面，体系通过StackOne统一接入多家标准化SaaS工具与ATS（申请人追踪系统），包括：
ATS系统：如Workday
招聘协作与沟通平台：Slack、Kula、Pinpoint
薪资与人力管理平台：Deel、HiBob
人才筛选与测评工具：HireVue、HackerRank、TestGorilla
人才社区与CRM系统：Beamery、hackajob、hireEZ
这种“标准化集成”极大提高了招聘工具间的数据流动性与流程协同，避免信息孤岛现象。
五、候选人体验管理（Candidate Experience Management）：招聘成功的关键变量
在AI赋能的招聘体系中，候选人体验管理成为不可或缺的核心组成部分。
专设候选人体验团队（Candidate Experience Team），覆盖从简历投递到Offer发放、合同签署的每个环节。
流程中设置强制反馈点（如Offer和Contract阶段100%反馈），确保及时沟通与正向体验。
体验优化策略包括：
候选人旅程设计（Candidate Journey Mapping）
简化申请流程
自动化状态更新提醒
个性化面试安排
数据化监控体验得分（如Candidate Net Promoter Score, CNPS）
体验管理不仅影响候选人是否接受Offer，还直接关联到雇主品牌形象（Employer Branding）、招聘周期长度与人才转化率。目前HRTechChina正在举办2025候选人体验大奖的评选，积极参与了解行业变化趋势，更是赢得人才和雇主品牌的绝佳方法
在未来，体验即竞争力，优秀的Candidate Experience将成为企业吸引顶尖人才的重要武器。
六、总结：AI赋能招聘的六大变革价值
大幅缩短招聘周期（Days to Hours）
降低每次招聘成本（Full Cost per Hire下降）
提升候选人体验与满意度
加强招聘数据的可追溯性与透明度
实现招聘流程的可扩展性与标准化
助力企业人才战略落地，打造未来竞争力
AI正在将招聘流程从传统的“人海战术”，转变为精准、智能、体验驱动的战略模块。未来的TA团队，将成为AI与人力高度融合的新型作战单位，引领企业人才竞争迈入全新时代。
Future of Work
2025年04月30日
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