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HCM Platform
【重磅】HCM时代正在结束：Workday正重构AI驱动的工作执行系统，微软重构HR架构，HRTech进入AI执行时代
HRTech核心概述：这篇文章强烈推荐HR科技公司的CEO、企业HR负责人收藏研究，把握未来趋势！
过去二十年，企业通过 HCM 系统来“管理人”和“记录工作”；而接下来十年，系统本身将开始参与并完成工作。这不是一次简单的 AI 升级，而是一场关于“工作如何被执行”的范式转移。当系统不再只是承载流程与数据，而是具备理解上下文、遵循规则并推动任务完成的能力时，企业运行的基本逻辑正在发生改变。HCM 时代所代表的“以记录为中心的系统范式”，正在走向终点。
而Workday刚刚发布新一代Agentic AI，标志着企业软件进入“执行时代”。不同于传统AI只提供建议，这一代AI Agent可以理解企业数据、遵循流程规则，并直接完成HR与财务任务。Workday提出“New Work Day”概念，人类负责决策，AI负责执行，形成全新的协作模式。同时，其引入按结果付费的flex credits模式，也意味着SaaS商业模式正在发生变化。HCM时代正在结束！更多全球HR科技趋势，请关注 HRTech
Workday 这最新一轮产品发布的意义，不在于又增加了多少 AI 功能，而在于它正在重新定义企业系统的角色。按照官方表述，Workday 这次推出的是“hundreds of new AI capabilities and agents”，并且将这些能力直接嵌入平台，用于 HR、Finance、IT 和 Legal 等关键职能，目标是让企业从“AI-assisted tasks”走向“truly agentic work”。这说明 Workday 想做的，已经不再只是传统意义上的 HCM 软件，而是一个能够理解上下文、遵循企业规则并推动任务执行的平台。与此同时，微软在 Amy Coleman 领导下对 HR 组织架构的调整，也释放出相似信号：组织侧正在为“人类 + AI”共同工作的未来重构自身。这不是两个孤立事件，而是系统与组织同时转向新工作方式的开始。
Workday 当前到底在做什么：从 AI 辅助走向 Agentic Work
从 Workday 官方文章来看，这次发布的核心非常明确：Workday 正在把 AI 从“功能层”推进到“工作层”。文章开宗明义写到，未来企业不会再只受限于人本身能做什么，而将由 people 和 AI agents 共同驱动；同时，Workday 正在向客户推出“hundreds of new AI capabilities and agents built directly into the platform”，并强调这些能力不仅改变工作如何完成，也改变工作的体验。这里的关键，不只是 AI 更强，而是 AI 被定义为平台内的“agentic teammates”，能够结合 trusted HR、finance、business data，连同 operational context 和 enterprise guardrails，把工作“做对”。
Workday 在这篇文章中给出的结构，其实已经勾勒出一个新的平台框架。
第一层是 Sana from Workday。官方说明，Sana from Workday 已在全球范围内正式可用，其中包括 Sana for Workday、Sana Self-Service Agent，以及 Sana Enterprise。Sana for Workday 被定义为新的 AI interface；Sana Self-Service Agent 负责自动化大量 HR 和 finance 的任务、问题与工作流；Sana Enterprise 则把这种能力扩展到 Workday 之外，去 orchestrate hundreds of enterprise systems and business applications。换句话说，Workday 不再满足于做自己系统内部的对话入口，而是在尝试成为跨系统的统一 conversational interface。
第二层是面向职能域的 agentic teammates。官方列出的 HR 侧能力包括 Payroll Agent、Total Rewards Agent（Early Access）、Talent Management Agent（Early Access）以及 Sana Self-Service Agent。Payroll Agent 的定位是横跨 payroll process 编排工作流、识别缺失数据与配置、管理 minimum wage updates，并提供 conversational insights。Total Rewards Agent 用于将 job profiles 与 market data 进行 benchmark，帮助 HR leaders 对 roles、skills 和 structures 做更准确的匹配。Talent Management Agent 则可基于 real-time contribution signals，为 managers 起草 evidence-based reviews。除了这些 agent，Workday 还增加了 Fraudulent Application Detection、Organizational Design & Scenario Modeling、Demand Forecasting 以及 Workday Peakon AI Topics 等 HR 能力。也就是说，这一轮变化已经不只是“问答式AI”，而是覆盖招聘、入职、绩效、薪酬、员工反馈与组织设计等多个核心流程。
第三层是将 agentic AI 扩展到 Finance、IT、Legal 和数据基础设施。Finance 侧新增 Financial Audit Agent、Planning Agent、Revenue Contract Agent（Early Access），并引入 Reimagined Expense Management 与 AI-Powered Reconciliation；其中 AI-Powered Reconciliation 被官方表述为可将 preparation and reconciliation 自动化“up to 70%”。IT 侧新增 Adoption Agent、BP Optimize Agent 和 Deployment Agent，同时扩展了 Workday Developer Copilot 与 AI Widgets。Legal 侧则继续推进 Workday Contract Intelligence Agent 和 Contract Negotiation Agent，并新增 full-document review and redlining capability。与此同时，Workday 还在强化 Workday Data Cloud、Live Data Query、Workday Data Connect 与 Workday Data Lake，明确强调要在 preserving Workday as the system of record 的同时，让外部平台获得 governed、real-time SQL access，且基于 zero-copy approach 避免数据重复。
如果把这些变化放在一起看，就能更准确理解 “Agentic AI” 与 “New Work Day” 的含义。它和此前常见的 Copilot、Assistant、Automation 的差别在于：Copilot 更偏向建议与生成，Assistant 更偏向问答与支持，Automation 多数基于预设规则；而 Workday 这次强调的是 reasoning、operational context、enterprise guardrails 与 orchestration。也就是说，系统不只是回应你的请求，而是在企业权限、流程与数据边界内，参与到多步骤任务的完成过程。Workday 自己在文中也明确写出，这些能力会让客户从 “AI-assisted tasks” 走向 “truly agentic work”，结果是 fewer clicks、fewer handoffs，以及更多时间投入更重要的工作。
Workday 为什么现在必须这么做：四层逻辑正在合流
如果只把这次动作理解为“AI 很热，所以 Workday 也要发 AI”，判断会过浅。更准确的说法是，Workday 是在商业、产品、技术与行业四层力量同时推动下，不得不向前走。
先看商业逻辑。过去企业采购 HCM 或 ERP，更关注的是流程标准化、数据统一、报表能力和合规性；而今天，客户越来越关心系统到底能否真正减少人工、提升产出、降低共享服务成本，并缩短业务完成路径。Workday 在文章里刻意强调，让 HR、Finance、IT、Legal teams “trade mundane, repetitive tasks for the work that really matters”，并多次使用 fewer clicks、fewer handoffs、automates routine work、agent-driven workflows 等表达。这反映出企业客户衡量软件价值的方式正在改变：不再只看有没有这个模块，而开始看这个系统能不能把工作做完。
再看产品逻辑。传统 HCM 的产品结构，建立在相对清晰的模块边界之上：招聘是招聘、绩效是绩效、薪酬是薪酬、员工服务是员工服务。但这次 Workday 的产品叙事，已经明显不是按模块展开，而是按工作流和执行任务展开。比如 Sana Self-Service Agent 并不局限于某个模块，而是横跨 Workday 与其他 knowledge sources 回答问题；Sana Enterprise 更进一步，直接跨 hundreds of enterprise applications 做 orchestration。Payroll Agent、Planning Agent、Contract Negotiation Agent 这些命名本身，也表明产品单元从“模块”变成了“执行主体”。这背后反映出一个变化：企业软件的核心设计对象，正在从功能模块转向任务流与工作结果。
技术逻辑则更直接。过去的自动化，多数依赖规则引擎、流程脚本和固定触发条件；它可以让流程更快，但很难处理跨系统、跨上下文、带判断色彩的复杂任务。而 Workday 这次反复强调 AI reasoning、trusted data、operational context 和 enterprise guardrails，说明它试图把大模型的推理能力与企业级 deterministic systems and controls 结合起来。这一步很关键，因为企业并不缺一个会聊天的模型，企业缺的是一个能够在权限边界、流程规则和真实数据约束下可靠执行的系统。Workday 的思路，本质上是把大模型从“生成层”引入到“执行层”。
行业逻辑则是更深的一层。无论是 HR Shared Services、Finance operations，还是 IT administration、contract review，这些职能过去十几年都在被不断标准化、流程化、中心化。今天它们共同面临的问题是：复杂性不断增加，但企业无法无限增加人手。于是，企业需要的已不再只是“更好的记录系统”，而是“更强的工作执行平台”。Workday 文章中把 HR、Finance、IT、Legal 一并纳入这一轮 agentic AI 叙事，本身就说明它看到的不是单一 HR 场景，而是整个企业后台与中台职能的共同转型。这也意味着，HR Tech 厂商如果仍然把自己理解为“某个模块的软件提供商”，很可能已经落后于客户需求的转变。
Workday 这一步的核心逻辑：它真正争夺的是 work execution platform 的位置
把前面的事实和逻辑合起来看，我的判断是：Workday 这次并不只是扩展 HCM，而是在从 HCM platform 走向 work execution platform。这个判断不是基于夸张想象，而是基于它在文章里已经做出的几项明确信号。
第一，Workday 依然强调 preserving the integrity of Workday as the system of record，但同时又通过 Sana、Data Cloud、Live Data Query、Data Connect 和 Data Lake，把系统能力向外扩展。也就是说，它并没有放弃 system of record 的位置，反而是在此基础上向 system of action 延伸。
第二，Sana Enterprise 被定义为可以 orchestrate agents across hundreds of enterprise systems and business applications。这已经不是单一 HCM 的叙事，而是 agent orchestration layer 的叙事。谁能成为这个层，就有机会从“一个系统”升级为“多个系统之上的工作入口和执行协调者”。
第三，Workday 这次把 HR、Finance、IT、Legal 放在同一波发布中，不是偶然。它在试图证明：agentic AI 不是某个部门的小功能，而是贯穿 enterprise operations 的统一方法。这意味着，未来讨论 Workday 时，不能再只把它看成“人力资源管理系统厂商”。更准确的理解是，它正在试图占据企业后台工作执行平台的位置。
至于 Flex Credits、outcome-based pricing、AI agent as labor 这类变化，这篇官方文章并未展开详细说明，因此若做进一步讨论，必须明确属于趋势判断，不应伪装成本文事实。原文未说明 Flex Credits 的具体机制，也未直接使用 outcome-based pricing 或 AI agent as labor 这些表述。但从 Workday 将 agent 明确包装为能持续执行任务的“teammates”，并把价值叙事从“软件功能”转向“把工作做对、做快、做完”，可以预见的是，未来企业软件的商业模式很可能会向结果与执行量倾斜，而不再仅以 seat 或 module 为中心。这种变化一旦发生，影响就不会局限于 HR，而会同时波及 Finance、IT、Legal 等系统预算与采购逻辑。这里需要强调：这是基于现有动作的行业推演，并非该篇原文直接陈述。
从 Workday 的现实变化出发，未来 HR 科技产品会怎么演进
如果以 Workday 这次已经发生的变化为起点，未来 HR 科技产品的演化方向会越来越清晰。
首先，HCM 的核心数据结构会逐步从 job-based 走向 task-based。今天的大多数 HCM 依然围绕职位、组织层级、岗位说明、审批路径来设计；但当系统开始能够处理具体任务时，企业管理的对象会越来越多地变成“谁来完成什么任务，以什么规则完成”。这并不意味着 job 会立刻消失，而是意味着 task、workflow、signal、context 会在产品结构中越来越重要。Workday 这次已经把 Payroll、Talent Management、Total Rewards、Planning、Contract Review 这些工作，重新组织为 agentic teammates 的执行单元，这正是一个前兆。
其次，Employee Experience、People Analytics、Knowledge、Workflow、Service Delivery 会加速融合。过去这些是分开的市场：一个做员工体验，一个做员工服务，一个做知识库，一个做分析，一个做流程。但从 Sana Self-Service Agent 和 Workday Peakon AI Topics 这类能力可以看到，未来体验不再只是界面体验，分析也不再只是报表分析，知识也不再只是静态知识库。系统会把员工提问、知识检索、反馈主题、流程执行和个性化答案整合成一个连续过程。员工感知到的，不再是“我在用几个系统”，而是“我在一个界面里把问题解决了”。
第三，AI Agent 对 HR Shared Services 和 HR Operations 的影响会最先落地。因为这些职能天然拥有高频、重复、规则明确、跨系统协同的特征。Workday 自己在文中提到 recruiting、onboarding、performance、payroll 等流程都正在走向 agent-driven workflows，这意味着 HR 运营工作会先被重写：一线问答、资料查找、状态更新、规则校验、数据补全、绩效材料草拟等任务，会越来越多地由 agent 完成。这里的结果不一定是简单裁员，更可能是团队结构重组：人类 HR 从执行大量标准动作，转向处理异常、提供判断、做组织设计与策略支持。
Talent Acquisition、Learning、Performance 也会随之变化。招聘环节中，Fraudulent Application Detection 已经说明 AI 将成为甄别 bot 或可疑申请的重要能力；Talent Management Agent 则表明绩效反馈的起草与初步整合正在自动化。至于 Learning，本文原文未展开详细说明，因此不能据此断言 Workday 已发布对应 agent；原文未说明。但可以预见的是，若招聘、绩效、组织设计、员工反馈已经进入 agentic 逻辑，那么学习与技能发展迟早也会被纳入同一条“从 signal 到 action”的链条。这一点属于趋势判断。
未来产品竞争的核心，也会从“功能多不多”转向“是否能完成工作、是否能编排人和 AI 的协作”。因为当所有厂商都能接入模型、都能做聊天界面时，真正的壁垒就不在生成能力，而在于上下文、数据质量、企业规则、跨系统编排能力和执行可靠性。Workday 这次最值得行业重视的地方，不是它用了多先进的模型表述，而是它明确把 trusted data、controls、guardrails、deterministic systems 作为 agent 成立的基础。未来 HCM 的界面会更对话化、动作更自动化、数据模型更强调实时信号与任务上下文，价值衡量方式也更偏向“系统帮企业减少了多少人工步骤、缩短了多少周期、完成了多少可审计任务”。这些变化目前还在展开过程中，但方向已经很明确。
为什么微软最新的 HR 组织架构调整是关键呼应
如果只看 Workday，很容易把这件事理解为系统厂商的主动升级；但把微软的 HR 组织调整放进来，逻辑就更完整了。因为它说明，企业组织一侧也在同步变化。
你提供的微软新架构中，最值得重视的不是某个具体部门名称，而是这些名称组合起来所反映出的设计思路。Engineering HR 这个设置，本身就不是传统 HR 语言。它说明 HR 不再只是制度管理和业务支持部门，而正在把流程、系统、工程化能力视为 HR 核心能力的一部分。换句话说，组织已经在假设：未来 HR 要管理的，不只是人和政策，还包括系统配置、流程逻辑和自动执行能力。
Employee Experience 与 People Analytics 的整合也同样重要。过去很多公司把体验与分析拆开，体验偏沟通与设计，分析偏数据与洞察。但当 AI 和 agent 进入 HR 体系后，体验和分析必须合一。因为未来员工体验不只由界面和政策决定，也由系统是否能基于数据及时响应、理解问题并推动动作决定。微软把 People Analytics 并入 Employee Experience，恰恰说明组织侧已经意识到：数据不再只是用来看，而是用来驱动体验与行动。
Workforce Acceleration 则是另一个强信号。传统 HR 语境更常见的是 Workforce Planning、Workforce Management、Talent Management，而“Acceleration”这个词意味着关注点已经从“管理既有劳动力”转向“提升整体工作速度与能力”。在 AI 进入工作流的背景下，这个命名很有意味。它暗示组织正在思考的，不只是人怎么被管理，而是整体 workforce——包括未来可能由系统和 agent 承接的一部分工作——如何被加速和放大。
把微软这套组织调整与 Workday 的产品方向放在一起看，就能看到非常清晰的行业信号：系统方已经在从 HCM 转向 work execution，组织方也在从传统 HR team 转向更工程化、更数据化、更面向未来协作模式的结构。两边同时变化，就意味着 HR 科技行业不能再停留在旧范式里。未来 HR 能力模型会明显分化：一部分 HR 会更像 architect，负责设计流程、规则、人机协作与组织结构；另一部分偏执行型、事务型岗位则会被 agent 和自动化持续压缩。这里同样要强调，关于微软此举未来影响的部分属于分析判断；微软具体内部意图，若未在正式材料中说明，则不宜做超出证据的断言。
未来 HR 的核心，不再只是管理人，而是设计“人 + AI 如何共同完成工作”的组织与系统
Workday 这次动作最重要的意义，不在于发布了多少 agent，而在于它正在把 HR 系统从“记录人”推向“执行工作”。它没有放弃 system of record 的根基，反而是在 trusted data、controls 和 enterprise guardrails 之上，向 system of action 迈进。与此同时，微软的 HR 架构调整说明，企业组织本身也已经开始为这种新系统逻辑做准备：HR 要更工程化、更数据化，也更面向任务流和生产力提升。
这背后的真正变化是，未来 HR 的核心职责将不再只是管理人、制定政策或维护流程，而是设计一个新的工作系统：在这个系统里，人类负责判断、创造、关系与复杂决策，AI 负责越来越多的执行、整合、提醒、检索、草拟与编排。谁能先把“人 + AI 如何共同完成工作”这件事设计清楚，谁就更可能在下一阶段的 HR 科技和组织竞争中占据主动。
对 HR 科技行业而言，最危险的不是 AI 来得太快，而是仍用旧 HCM 的想法去理解新一代系统。因为当组织方已经开始变化、系统方也已经开始变化时，行业再把自己理解为“卖模块、卖功能、卖记录系统”，就已经慢了一拍。Workday 这一步真正提出的问题不是“要不要加 AI”，而是“未来的企业系统，到底是记录工作，还是完成工作”。这才是接下来几年 HR 科技行业最值得严肃面对的分水岭。
Workday 正在把 HR 系统从“记录人”推向“执行工作”，微软则在把 HR 组织从“支持职能”转向“生产力设计者”。两者共同指向的，是一个全新的企业运行逻辑：工作不再完全由人完成，而是由“人 + AI”共同构成的混合劳动力系统来执行。在这个框架下，HR 的核心不再只是管理人，而是设计任务如何被拆解、如何在不同主体之间分配、以及如何在系统中被可靠地执行。对于 HRTech 行业而言，这已经不是是否拥抱 AI 的问题，而是是否能够完成从“记录系统”向“执行系统”的跃迁。
HCM 的旧边界正在失效，新的竞争，将围绕“谁能真正让工作被完成”展开。
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HCM Platform
【印度】HRTech公司Darwinbox再获4000万美元投资，加速北美扩张与AI创新布局
HRTech概述：来自印度的HRTech平台Darwinbox获Teachers’ Venture Growth（加拿大安大略省教师退休金计划）4000万美元投资，加速北美市场扩张与Agentic AI创新。D此次融资继2025年3月1.4亿美元融资后，投资方阵容包括KKR、Partners Group、微软、Salesforce等。全球HR科技最新资讯请关注HRTechChina。2025年8月14日 印度海得拉巴及美国旧金山HRTech消息——全球增长最快的AI驱动人力资本管理（HCM）平台Darwinbox宣布，已获得来自加拿大安大略省教师退休金计划（Ontario Teachers’ Pension Plan）旗下晚期风险与成长投资部门Teachers’ Venture Growth（TVG）的4000万美元投资。
此次合作将助力Darwinbox加速全球扩张，特别是在北美市场的业务增长，同时进一步推进“AI优先”战略和Agentic AI创新。公司计划率先在HCM平台中支持Model Context Protocol（MCP），实现AI代理与Darwinbox系统的安全交互，为全球企业提供新一代智能化HR解决方案。
Darwinbox自进入北美市场以来已实现三倍年度增长，客户包括EXL、Virtusa、Orion Innovation、Ephicacy、Apollo.io、妮维雅（Nivea）、WeWork、Zara、星巴克和阿迪达斯等知名企业。目前，Darwinbox为全球130个国家超过1000家企业、400多万名员工提供服务。
这笔投资是在2025年3月由Partners Group与KKR领投的1.4亿美元融资之后追加的。TVG通过一次性和二级市场交易取得Darwinbox股份。TVG在帮助高成长科技企业实现国际市场扩张方面拥有丰富经验，将借助其全球网络和本地化团队，支持Darwinbox的长期增长。现有投资方还包括KKR、Partners Group、微软（Microsoft）、Salesforce、Peak XV、Lightspeed和TCV。
TVG印度区董事Darius Vakil表示：“我们很高兴与这支卓越的团队合作，他们将Darwinbox打造并发展成领先的HR科技企业。凭借灵活可定制、AI驱动的全栈产品，以及以客户为中心的核心理念，公司持续在全球大型企业中实现快速采纳。我们期待通过我们的全球资源与经验，助力Darwinbox的未来发展。”
Darwinbox联合创始人Jayant Paleti则指出：“我们非常高兴欢迎TVG加入下一阶段的扩张之路。正确打造的HR科技能够为企业释放巨大价值，但传统HCM供应商仍未实现这种飞跃。Darwinbox的使命是改变这一现状——以全球化设计、AI为核心、并始终聚焦客户成果，建设下一代HCM公司。”
Darwinbox在产品能力与市场认可度上表现亮眼。Gartner和Forrester均高度评价其功能深度、卓越用户体验与AI创新速度。Darwinbox是Gartner云HCM魔力象限中最年轻的入选厂商，并连续四年在Gartner® Peer Insights™《客户之声》报告中被评为客户之选，评分显著高于竞争对手。
目前，公司正积极扩大在美国、东南亚及中东和北非（MENA）等地区的业务版图，以推动“未来工作”愿景的落地。此次交易中，Avendus Capital担任Darwinbox的财务顾问与投资银行。
关于Teachers’ Venture Growth（TVG）Teachers’ Venture Growth专注于全球范围内的晚期风险投资和成长型股权投资，聚焦具备前沿技术与全球扩张潜力的企业。该团队与拥有远大使命的创始人合作，帮助其拓展产品线、加速地域扩张并在市场中建立领导地位。TVG注重长期价值创造，并通过其在欧洲、北美和亚洲的直接布局，兼顾全球视野与本地执行力。
TVG隶属于安大略省教师退休金计划（Ontario Teachers’ Pension Plan Board，简称Ontario Teachers’），后者是一家全球投资机构，截至2025年6月30日净资产为2696亿加元。Ontario Teachers’为34.3万名在职及退休会员提供完全基金化的固定收益养老金计划，其投资组合涵盖多元资产类别。
关于Darwinbox成立于2015年的Darwinbox，是全球领先的HR科技公司，通过云端HCM软件为企业提供涵盖整个员工生命周期的人才管理解决方案。平台依托新一代员工体验设计与AI驱动技术，助力企业提升人力资源管理效率与战略价值。目前，Darwinbox获得包括KKR、Partners Group、TCV、微软、Salesforce Ventures、Peak XV、Lightspeed、Endiya Partners等在内的全球顶级投资机构支持。
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大咖谈：SAP SuccessFactors 人工智能战略
Josh Bersin 写了一篇文章介绍SAP的SuccessFactors通过其创新的AI策略正在彻底改变人力资本管理（HCM）领域。文章探讨了AI在增强招聘、学习、员工服务等各种人才流程中的变革作用。SAP在SuccessFactors的多个模块中推进其AI应用，重点关注实用、高价值的解决方案。Joule，一个为SAP应用专门设计的AI工具，是该策略的核心。文章还讨论了SAP在AI领域的方法，涵盖生成性AI、会话AI和深度学习AI。它强调了AI逐渐融入功能发布中，提升HR技术栈的整体用户体验。文章最后肯定了SAP在HR技术集成AI方面的领导地位。
以下是文章内容，AI翻译，仅供参考：
本周，Josh Bersin与 SAP / SuccessFactors 架构团队进行了深入的简报，深入了解了公司的人工智能长期战略。我离开时留下了深刻的印象，并开始理解人工智能如何不会“取代”HCM 平台，而是以一种非常重要的方式“改变它”。
人工智能在 HCM 中的应用有很多“表面”。人工智能可以协助采购、招聘、学习、继任和大多数人才流程。人工智能可以增强内容开发、员工沟通、案例管理和员工服务。作为分析引擎，人工智能可以极大地增强薪酬公平分析、绩效管理分配、领导力评估等。
对于像 SuccessFactors 这样的全球 HCM 供应商来说，机会空间很大。目前，该公司并没有考虑核心人力资源的架构替代品，而是专注于务实、高价值的用例，这些用例可以立即使 SuccessFactors 变得更有用、更高效、更有价值。
目前，该公司 在 SAP SuccessFactors 模块中拥有大约十个主要的 AI 用例系列，每个用例系列都有一个多场景功能路线图。其中包括智能职位描述、推荐的学习和职业、人才流动和人才市场、技能和能力推断和分析、员工政策和沟通，以及员工服务、员工交易、福利和核心人力资源中的用例。（智能职位描述和面试问题已上线。）
当我查看整个路线图（其细节仍然保密）时，我对 SAP 的务实和成熟感到震惊。由于该公司在几乎每个行业的数百个人才流程中都拥有深厚的领域专业知识，因此该团队显然正在尽可能地“应用人工智能”。他们并没有做出使用 OpenAI、Microsoft Azure 服务、IBM 或其他技术堆栈的单一架构决策，而是为每个用例找到合适的法学硕士，并针对其目的进行了优化。
例如，最大的用例之一是语言翻译。 。该团队有数百个界面和对话需要翻译，因此他们找到了为此目的优化的特定法学硕士。是的，SAP 正在与 Microsoft 合作开发 Copilot，但他们也在构建自己的副驾驶，称为 Joule。
Joule（“焦耳”就像一瓦特的能量）是为所有 SAP 应用程序精心设计的 Copilot。该团队已经开发了 30 多个用例（交易或旅程），其中许多将在 2024 年 1 月推出。它是在 IBM 的一些支持下开发的，它允许公司使用 Joule 进行目标管理、人力资源政策、工作变动、打卡/外出、请假等事务。想象一下使用聊天机器人开发、管理和审查您的目标：SAP 即将推出它。
SuccessFactors 将其人工智能项目分为三种类型：生成式人工智能、对话式人工智能和深度学习人工智能。在众多功能中，这意味着SuccessFactors客户将获得各种工具，如写作助手、申请人筛选、职业对话、学习导师，以及人才情报功能，如职业探索、人才市场和高级学习建议。SuccessFactors 也非常注重人才情报。
客户将通过“功能发布”来了解这项技术。换句话说，客户不会尝试将人工智能作为一个全新的平台进行营销，而是会看到应用程序的所有领域都出现了许多高级功能。
随着公司构建 Joule（系统中的核心新功能），该范式被分为三种类型的工作流程： 信息模式（查找和显示信息，例如查看您的福利或假期余额）、导航模式（导航用户）通过带有卡片和提示的业务流程，例如创建或查找职业道路）和事务模式（直接执行事务，无需进入应用程序模块，例如输入费用报告或开设新职位）。
由于 Joule 是一款对话式应用程序，它不仅可以回答问题，还可以引导用户完成工作流程以简化工作流程。SAP 明白这是一个巨大的范式转变，从“填写表格”转变为“告诉系统您想要做什么”。上周我与一家全球科技公司的人力资源技术主管讨论了这个问题，他告诉我，由于为员工使用智能代理，他们的呼叫中心查询量已经减少了 30%。唐娜·莫里斯 (Donna Morris) 也分享了沃尔玛员工助理的类似甚至更好的结果。
Joule 适用于所有 SAP 产品，并且还存储历史记录。因此，当您在工作中执行不同的操作时，系统会记住您最后执行的操作，从而使其变得越来越易于使用。例如，如果您想给员工奖金，您可能需要在 CRM 中查看员工的销售业绩，将该数据放入奖金文档中，然后将其发送以供审批。如果您不是使用 CRM 的专家，Joule 会帮您找出您的需求。
其底层架构称为SAP Business AI。SAP Business AI 是各种 LLM 和 AI 服务，能够为系统的不同部分提供不同的功能。这意味着 Joule 本质上是一个“开放系统”，它也可以访问其他交易信息。想象一下，如果您将 Joule 连接到公司的银行系统：员工可以使用 SuccessFactors 查看或管理他们的财务账户，查看他们的奖金何时到达支票簿等。（这不是 SAP 计划做的事情；尚未宣布，我'我只是想象了很多选择。）
这种开放式架构很重要。当公司构建自己的 Copilot 和人工智能代理（如 Galileo）时，他们将希望与 SAP 和 SuccessFactors 进行交互、共享数据并连接。这种“开放 API”流程是 Joule 战略的一部分，因此在某些方面 Joule 可以在这个更大的空间中发挥作用。
竞争即将来临
虽然没有其他 HCM 供应商宣布过这种深度水平，但您可以打赌，未来还会有更多深度。 Workday几个月前推出了其高层战略，微软已经推出了与 HCM 和 CRM 产品集成的Microsoft Dynamics 365 Copilot 。这只是冰山一角：每个人力资源技术提供商都在尽快添加 Gen AI 功能。
但 SAP 作为最大的供应商，显然保持着领先地位。他们的战略是综合的、全面的，并且注重务实的需求。
未来还有很多
当 OpenAI 去年秋天进入市场时，我们几乎无法想象人工智能会走向何方。 现在，感谢 SAP 等供应商，我们将看到人工智能功能、对话界面和令人惊叹的生产力工具出现在我们的日常生活中。
这是一个令人兴奋的新世界，我很高兴看到 SAP 引领潮流。
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