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AI-First 时代：首席人事官的5个新标准
HRTech概述：波士顿咨询公司（BCG）的最新研究指出，企业在AI转型中最大的误判，并非技术路线选择错误，而是低估了首席人力资源官（Chief People Officer, CPO）在战略层的关键作用。在AI重塑商业版图的浪潮中，CEO们纷纷投资算法、平台与模型，却常常忽视一个更深层的现实：技术可以提升效率，唯有人才能重建信任。
真正的“AI-First企业”，CPO不再是执行AI战略的“配角”，而是引领组织再造与能力重构的核心驱动力。
推荐阅读了解，视频解读可以访问视频号：HRTech
重新定义CPO在AI时代的战略价值
在企业竞相拥抱人工智能的浪潮中，CEO们最常见也最致命的误判，是一种 foundational strategic error that directly correlates with value destruction：低估了首席人事官（CPO）在转型成功中所扮演的核心角色。他们常常将CPO定位为AI战略的“支持者”——一个负责执行和协调员工过渡的角色，而非从一开始就参与塑造战略、重塑组织关键能力的“引领者”。
这是一个代价高昂的错误。最新调研数据显示，尽管几乎所有企业都在尝试应用AI，但仍有高达60%的公司未能从其AI投资中产生实际价值。与之形成鲜明对比的是，表现最优的5%的公司（BCG称之为“未来型公司 (future-built companies)”）正在解锁巨大的商业回报，其营收增长、股东总回报和EBIT利润率分别比落后者高出1.7倍、3.6倍和1.6倍。这一差距的根源，并非仅仅是技术的优劣，而是企业在重构“人机协同”这一全新运营模式上的根本性失败。
为了弥合这一差距，企业必须重新设计工作流、重塑岗位架构、大规模提升员工技能，并赢得一线员工的信任——尤其是在那些最初并非为生成式AI（GenAI）或AI代理而设计的职能部门。所有这些职责都直指CPO。本报告旨在为人力资源领域的专业人士深入解读，为何CPO必须完成从战略支持到战略引领的角色转变，并详细剖析未来AI-First CPO必须具备的五项核心领导力新标准。
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1. 战略角色的演变：从人事管理者到企业“能力架构师”
AI时代从根本上颠覆了CPO的核心职责：其使命不再是维护和渐进式优化现有组织，而是要以前所未有的魄力，对工作结构、领导方式和组织适应性进行一场颠覆性的重构。这意味着，CPO的角色正在从传统的人事管理者，演变为企业的“首席能力架构师”（Chief Capabilities Architect）。
传统CPO职责
AI-First CPO（能力架构师）
核心：维护与渐进式发展
核心：颠覆与重构
- 人才规划与招聘
- 重新设计整合AI的工作流
- 领导力发展
- 重塑岗位架构与角色期望
- 薪酬福利管理
- 主导大规模、持续性的员工技能提升
- 绩效评估体系
- 制定衡量AI真实价值（如生产力）的KPI
- 塑造积极的企业文化
- 在变革中建立并维护员工信任
“首席能力架构师”这一新角色要求CPO具备深刻的战略性和概念性思维。他们必须能够精准判断：哪些工作应由人类完成，哪些可以交由AI承担？如何构建能够无缝整合AI工具的新工作流程？这是一项艰巨的挑战，随着AI技术的不断迭代，CPO需要持续地对岗位进行“拆解”与“重组”，并决定何时引入新人才、为谁提供何种技能提升。然而，这种前瞻性的技术架构能力必须与一种永恒的领导力优势相结合——即深刻的共情能力，以引导焦虑的员工，将他们对未知的恐惧转化为拥抱变革的热情。
这一角色的紧迫性已在领先企业中得到印证。数据显示，那些从AI中获得卓越回报的顶尖公司，在为员工提供结构化的AI学习项目方面的可能性是落后者的四倍。这不仅是投资力度的差异，更是战略优先级的体现。
这种深刻的角色转变，要求CPO必须具备一套全新的思维模式与核心能力。接下来的章节，我们将深入探讨这些具体的能力标准。
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2. AI-First CPO的五项核心领导力标准
尽管目前拥有直接AI转型经验的CPO凤毛麟角，但决定其成功与否的关键，并非履历本身，而是其是否具备适应AI革命的特定思维模式和技能组合。CEO们应运用以下五项标准作为评估其CPO是否具备“AI-First”领导力的核心框架。
2.1. 标准一：具备强烈的“AI好奇心”与实践经验
在ChatGPT亮相全球近三年之际，一位卓越的CPO不应再仅仅停留在“讨论”AI的层面，而必须成为AI的积极使用者和实践者。这种“AI好奇心”并非空谈，而是体现在具体的行动中：
亲自使用：积极试用各类AI工具，理解其潜力和局限。
内部试点：在人力资源部门内部率先启动AI试点项目，以亲身体验应用过程中的障碍，并探索解决方案。
定义价值：着手制定能够衡量真实价值创造（如生产力提升、效率增益）的KPI，而非满足于流于表面的参与度或活动指标。
建立技术语感：CPO无需成为技术专家，但必须具备足够的实践经验和技术流畅度，以便能够主导战略对话，并对AI将如何重塑劳动力提出清晰、有根据的见解。
2.2. 标准二：拥有领导“范式转移”的转型经验
虽然直接的AI转型经验尚属稀缺，但其他类型的大规模变革经验（如重大的技术转型或颠覆性的行业运营模式重塑）同样至关重要，其经验具备高度的可迁移性。
拥有此类经验的CPO对变革的艰巨性有着深刻的理解。他们曾亲眼见证新技术如何重新定义角色和工作流程，这为他们提供了一套预判阻力点、管理利益相关者焦虑、并驾驭转型过程中非线性混乱的心理“剧本”。更重要的是，他们在过往的转型中，已经培养出一种关键能力：识别并解决那些可能拖延甚至破坏敏捷转型的心理、实践和管理层面的障碍。 这种洞察力让他们在引导AI转型时，更不易被人性层面的挑战所颠覆。
2.3. 标准三：具备在模糊中“构建结构”的能力
最成功的CPO能够将创新思维与严谨、结构化的方法相结合，从而将团队的创造力引导至价值最高的领域。当他们参与转型决策时，他们带来的不是一堆悬而未决的问题，而是一个清晰的行动框架。这种结构化思维通常表现为：
立即解决: 他们明确了“3个当前就能回答的问题”。
验证假设: 他们对另外“3个问题已形成有力假设，并正通过实验验证”。
监控未来: 他们识别出“4个到2027年才需解决，但正密切监控其加速信号的问题”。
这种能力确保了CPO在战略讨论中，始终能带着清晰的优先级和可行的方案，推动议程向前发展，而不是让讨论陷入无休止的开放式提问中。
2.4. 标准四：能够与员工构建并管理“新的社会契约”
AI转型的最大阻力并非来自技术，而是源于信任的缺失。为了直接应对这一挑战，CPO必须主动构建并管理一份与员工的“新社会契约”。员工们普遍担忧自己的工作岗位会因此消失、被降级或失去原有的意义。这些真实存在的恐惧会逐渐侵蚀员工的使命感，并固化为对变革的阻力。
这份契约是建立信任、引导变革的关键，其核心要素包括：
清晰阐明公司为何以及如何使用AI。
明确界定相关的决策将如何制定，确保过程的透明度。
公开定义成功的标准将如何衡量，让员工理解变革的目标。
理想情况下，这份契约应在转型之初，通过征求各级员工的意见来共同制定，从而建立广泛的共识和认同感。
2.5. 标准五：勇于在决策层“主张应有席位”并挑战现状
在AI转型中，CPO的角色绝不能被视为次要。他们必须心安理得地主导公司的人才战略，并深度参与公司的重塑过程，在决策桌上拥有不容置疑的一席之地。
这意味着CPO需要具备无畏的挑战者精神，能够勇敢地挑战组织内固有的假设——即使这些假设来自CEO本人。只有这样，才能确保人才战略与公司整体的AI战略紧密结合、切实可行，而不是沦为纸上谈兵。
最终，一位AI-First的CPO是三个身份的结合体：一位高瞻远瞩的战略大师、一位推动变革的创新者，以及一位信任的捍卫者 (trust champion)。
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3. 引领企业迈向AI驱动的未来
定义一家AI-First公司的标准，绝不仅仅是其技术实力或算法的先进性，更在于其如何有效地重塑工作方式，并带领全体员工共同迈向未来。这使得CPO的角色变得前所未有的重要。
对于CEO而言，其在AI时代的首要任务，就是挑选、赋能并支持一位能够胜任这一重塑使命的CPO。未能做到这一点，并非简单的授权失误，而是一种领导力的根本性缺失，它将不可避免地把公司归入那60%停滞不前的落后者行列。只有确保CPO有能力、有信心在这个主角位置上发光发热，他才能真正引领整个组织，穿越变革的迷雾，迈向一个截然不同的、由AI驱动的未来。
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大咖观点：生成式AI将全面普及，HRTech的未来在哪里？
HRTech概述：Josh Bersin最新推文谈到，生成式AI全面进入主流！46%的企业领导每天使用AI，80%每周使用，74%报告正向回报，AI投资普遍超千万美元。当前主要用于会议总结、数据分析与文档撰写，但AI正在从“个人助理”升级为“多功能智能体”。IBM Ask HR 与 Galileo 等系统正在成为企业的数字伙伴。未来，AI Agent 将具备记忆与个性，并通过数据治理实现跨系统协作。AI不会取代工作，而是让HR成为“超级工作者”。企业的竞争，将取决于谁能率先完成AI系统化转型。推荐阅读了解，视频解读可以访问视频号：HRTech
这里有一份JoshBersin发布的报告《充分发挥 AI 影响力，拥抱超级员工时代》，点击下载
Josh Bersin刚刚完成了一次横跨欧洲、亚洲和中东、累计近六万英里的行程，拜访了数百家公司，讨论他们的AI战略。虽然每家公司的成熟度各不相同，但有一点非常明确：AI作为商业工具已经到来——它是真实存在的，其使用场景正在迅速增长。
宾夕法尼亚大学沃顿商学院（Wharton）的最新调查显示，46%的商业领袖每天使用生成式AI（Gen AI），80%每周至少使用一次。在这些用户中，72%正在衡量投资回报率（ROI），74%表示结果是正向的。顺带一提，HR部门在使用率上排名第三，仅次于IT和财务部门。
预算投入也在大幅上升：23%的大型公司每年在AI上的支出超过2000万美元，43%超过1000万美元。
企业从AI中获得了什么？答案是：生产力。目前最主要的应用是我称之为“第一阶段”的使用方式——个人生产力提升。AI帮助员工总结会议、分析数据、查找信息、撰写或分析文档。这些个人层面的应用确实带来了实在的效率提升，但这仅仅是开始。
生成式AI或将成为“新一代微软Office”
不得不说，这种使用方式与文字处理、电子表格和互联网搜索早期的发展非常相似——它们都是“个人生产力”的革命。微软对此早已深谋远虑，MS Copilot正在逐渐成为“新一代Office套件”。
当然，AI能做的远不止这些。目前约有12%的公司部署了企业级AI代理（Corporate Agent），例如IBM的“Ask HR”。这类“知识与信息管理”聊天机器人正迅速普及，它们可以取代复杂的门户网站和SharePoint页面，也可用于客户支持。未来，每家公司都会拥有自己的AI代理。
举个例子：我们的一位客户——一家大型医疗保健公司——已经运行员工聊天机器人（Agent）四年之久。它的成功使得公司所有的HR应用都逐步整合在其后端。员工通过该Agent就能获得关于薪资、福利、工作排班甚至培训的帮助。
AI在招聘领域的应用也已被证明行之有效：候选人可以与智能代理聊天、完成AI评估，甚至接受AI虚拟面试——这一切可在深夜进行，无需安排与招聘经理的通话。
虽然高ROI的多功能Agent（Stage 3）尚未全面落地，但各企业已开始部署AI教练和AI学习工具。许多大型客户已上线AI原生学习系统，实现了30%–40%的人员优化，同时显著提升了学习与赋能效率。
跨越卢比孔河：我们越过了什么界限？
“跨越卢比孔河”（Crossing the Rubicon）意味着“无法回头的临界点”。现在，我们正处在这样的时刻。
尽管外界仍有各种危言耸听的报道——称AI将毁掉工作与生活——生成式AI其实是一种有用、务实、且易于理解的工具。它并不完美（我在播客中讨论过ChatGPT的高错误率），但一旦你掌握了使用方法，并建立可靠的数据集，AI的表现相当令人满意。
两年前，《纽约时报》还在刊登那些关于AI恋人或“AI伴侣”的怪异故事。如今这些报道早已消失，取而代之的是超过1万亿美元的基础设施、工程与能源投资——让AI真正变得安全且可用。
当然，这并不意味着AI百分之百安全。如果使用不当，你仍可能得到错误结论、糟糕报告或虚假结果。但我们正在学习如何“验证AI”的输出，对其“概率性特征”也更加适应。
新的挑战也随之出现——AI的能耗与资源消耗。例如，阿联酋的一位领导者告诉我，每一次ChatGPT查询平均会消耗4升水，这已成为亟待解决的新问题。
接下来会怎样？
我们才刚刚开始，AI的演进远未结束。
第一阶段：从单用户到多功能使用场景
AI的最大ROI将来自我称之为“多功能智能体”（Multi-Functional Agent）的形态。当前的AI工具，就像汽车中的“助力方向盘”——虽然能帮助转动方向，但我们真正想要的是“AI直接带我们到达目的地”，而非仅帮忙转向。
这种转变正在招聘和培训领域率先出现。如今的AI代理能自动撰写职位需求、与候选人沟通、安排面试并筛选简历，接下来还会连接入职与绩效评估。这种“招聘-职业一体化智能体”正是多功能AI的雏形，我们也在为供应商与买方制定相关蓝图。
企业不希望拥有上百个“各自为政的Agent”，而是希望建立能贯穿端到端业务流程的“智能工作代理”。例如，“从设计到生产再到销售”或“从营销到签约、再到开票与支持”的全流程。当前的单一用例AI将逐步走向融合。
随着这些多功能Agent的出现（多数由IT团队自建，而非完全依赖供应商），企业岗位将被系统性重塑。不再需要“面试协调员”“客户预约助理”或“应收账款专员”——这些工作将被整合到AI工作流中。
在我们的Galileo实践中也能看到这一趋势：它从最初的HR助手，进化为能自动回答问题、生成课程、解决复杂薪酬或内部政策问题的系统。Galileo如今能“为你构建解决方案”，从“问题或想法”一步直达“验证过的解决方案”，就像一辆“自动驾驶汽车”。
智能体将拥有记忆与个性
第二个重大变化是：AI智能体开始“了解你是谁”。例如，Galileo现在可以记住你的身份和过往行为。与其每次都从零开始，这些智能体会**“从你的使用中学习”，或“从业务本身学习”**，因此变得更具自主性、更个性化，也更有价值。
想象一下：你是一位经理，面临产能不足的问题。你问Galileo：“能帮我招聘一个新员工吗？”Galileo可能会回答：“在我帮您开启招聘申请之前，能否请您说明这个职位要做什么？”然后它可能继续问你部门的管理幅度（因为它掌握基准数据），并建议道：“以您预算的薪资水平，寻找内部候选人可能更合适。是否希望我帮您筛选具备相关技能的公司内部员工？”
一个月后，当你再次向Galileo求助时，它可能会说：“上次您新招的那位员工似乎上手速度较慢。我们是否该为团队制定一个新的培训计划，再考虑增员？”
看出差别了吗？当所有这些“助力方向盘式”的AI工具逐渐协同工作时，下一步就是让AI真正“接管整辆车的驾驶”——帮助企业整体运作，而非只处理单点事务。Bersin预测：这类系统将在2026年大量落地。
数据管理将成为企业的命脉
在与拥有AI经验的公司交流时，我们几乎发现了一个共同点：他们新培养的最关键能力，是数据管理、数据标注与数据治理。
我们在构建Galileo的过程中也得到了相同的教训：如果数据不准确、不及时、未正确标注，AI的输出就会失真。AI本身并不“理解”这些文字或数字的意义，它只是通过概率与向量计算来生成答案。因此，哪怕最微小的数据错误，都可能导致高比例的错误结论。（可参考我关于“45%的新闻查询结果有误”的播客内容。）
这也是为什么像IBM、沃尔玛、BMS这样的公司最终发现，“数据所有权”成为了关键战略资源。
例如，IBM在其“Ask HR”智能体中管理着超过6000条HR政策，并为每条政策指定负责人，负责更新与维护。现在，IBM正在构建新的智能体，用以扫描政策内容，监测全球数千个地区的法规变动，以提醒潜在风险。可以预见，所有公司都将踏上这一学习曲线。
智能体将与智能体对话
更令人兴奋的是：AI智能体之间的“互联互通”即将实现。我们称之为Agent-to-Agent（A2A）通信，或多代理通信协议（MCP）。虽然这些协议仍在早期阶段，但企业界已在积极探索。
不过我也要提醒一句：别急着采购五十个不同的AI代理。如果这些代理不能互相协作，它们的实际价值会大打折扣。许多客户现在签合同时只签一年，就是为了避免“被锁死在某个快速过时的AI系统中”。
供应商风险与市场格局
AI前路依然存在风险。我们仍不确定OpenAI是否能“自我整顿”，微软的Copilot目前分散在多个方向，而谷歌（Gemini）与Anthropic还需面对来自Grok、DeepSeek等新竞争者。如果股市出现剧烈调整，AI行业也很可能迎来一轮整合。
我认为，那些专注于高质量、务实商业应用的产品才最值得购买。例如Galileo、Paradox、Eightfold、Sana、Arist等，这些HR领域的AI产品都已具备成熟的落地能力。
此外，各大HCM厂商——SAP、Workday、ADP、HiBob、ServiceNow——也正在将AI智能体嵌入薪酬与流程引擎中，力图成为企业的端到端多功能智能体供应商。SAP收购SmartRecruiters、Workday收购HiredScore、Paradox与Sana的整合，正是这一趋势的体现。HR团队必须密切跟进这些生态变化。
其他担忧：工作流失与员工“被弱化”？
在我这次旅途中，听到了很多类似的担忧：HR人员害怕被取代；招聘人员不确定候选人是否“真人”；有人问我：“我们是不是都要变得更笨？”
我的回答是——如果你不主动拥抱这场革命，它也会在没有你的情况下开始。这是一个商业史上难得的转型时期，我们有机会彻底重塑自己的工作方式。现在不是退缩的时刻，而是亲手掌握AI工具、亲身实践的时刻。只要你开始使用这些工具，或者让我们带你体验Galileo，你就会发现新的职业机会——你的熟练度与经验将成为你在AI时代的竞争优势。
至于AI是否会取代人类的工作？我建议别听技术圈那些危言耸听的人。这根本不可能。
即便有一天我们真的拥有“自动驾驶汽车”，我们回头也可能会说：“其实开车也没多有趣嘛。”那时候我们会把注意力放到生活的其他部分，用新的方式创造价值。
而AI技术仍然如此新、如此不完美、变化如此迅速，反而创造了无数新的岗位与角色——超级员工（Superworkers）、顾问、创新者——去挖掘新的应用场景。
我记得1981年电子表格刚推出时，大家都以为会计师要失业了。结果呢？如今会计师比过去更多，只是他们不再浪费时间手算列数。
对于设计师、创作者、作家或分析师而言，AI就像你身边的一台个人超级计算机。正如木匠使用电动锯与自动雕刻机一样，你依然能创造出精美、复杂的作品——只要学会使用这些新工具。
欢迎来到新的世界
现在迷雾已散，AI将长期存在。让我们一起走上“超级工作者”的道路，帮助组织学习、应用并充分利用这项惊人的新技术。接下来的方向，就掌握在我们手中。
附录：这里有一份JoshBersin发布的报告《充分发挥 AI 影响力，拥抱超级员工时代》，点击下载
附录思维导图：
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信任AI，还是绕开AI？2025职场人正在重新选择
HRTech概述：德勤《Workforce Trust with AI》（点击可下载）最新调研显示，尽管企业内部AI工具的可及性提升，但员工对生成式AI的信任却大幅下滑——仅三个月内下降35%。43%的员工承认使用未经批准的AI工具，暴露出企业在AI治理与信任建设方面的巨大缺口。研究指出，AI技术的最大挑战已从“可用性”转向“可信度”。当员工不再相信AI，创新也将失去持续动力。视频解读请访问视频号：HRTech
一、AI时代的“信任危机”正在蔓延
AI在企业中无处不在，从简历筛选、绩效评估到客户分析，几乎每个环节都在被智能化。然而，德勤最新发布的《Workforce Trust with AI》报告提醒我们：AI的最大障碍不再是技术成熟度，而是“信任”。
报告基于2025年5月至7月对六大行业、超过1.7万名员工的调研，结果令人警醒——生成式AI（GenAI）在职场的使用率下降了15%，员工对AI的信任度更是在三个月内暴跌35%。这意味着，AI在企业内部虽然普及了，但“敢不用、不想用”的现象却在扩大。
二、数据背后的现实：员工为何“不信任AI”？
在拥有AI工具可用权限的员工中，43%承认自己使用了“未经批准的AI工具”。换句话说，几乎一半的员工在“绕过”企业提供的AI系统，选择自己信任的外部工具。这种“信任错位”背后有三大原因：
可用性差：45%的员工认为企业AI工具“太难用”，不如外部平台便捷。
结果不可靠：37%的人指出官方工具“输出不准、不懂语境”。
缺乏透明性：大量员工反映AI的决策过程“不可解释”，难以信任其公平性。
这揭示了一个核心问题——企业在AI导入阶段往往只关注技术性能，却忽视了员工的“心理信任成本”。
三、信任的断层：谁更信任AI？谁更抵触？
德勤的细分数据发现，高层与基层员工的AI信任差距接近两倍。
企业高管与管理层普遍对AI持积极态度，认为其能提升效率、降低风险；
一线员工则更担忧AI取代岗位、加剧考核压力。
代际差异同样明显：
X世代和婴儿潮一代对AI的信任度普遍高于Z世代与千禧一代。
年轻员工虽然更熟悉AI工具，却对其公平性和透明度更敏感。
换言之，“越懂技术的人，越不轻易信任技术”。
四、培训=信任：数据证明了这一点
报告揭示一个惊人的数字：
接受过AI实操培训的员工，对雇主AI的信任度提升 144%。
培训不仅让员工理解“AI如何工作”，更让他们感受到“AI为何值得信任”。同样重要的是，那些拥有开放沟通与示范机制的企业，AI采纳率更高、员工更积极。
德勤指出，“信任AI”的员工每周平均节省两小时工作时间，并更可能主动向他人推荐AI工具。这种正向循环，正是企业AI转型的关键。
五、企业信任重建三步走：从透明到共创
在德勤的模型中，职场信任的四大支柱包括：人性（Humanity）、能力（Capability）、可靠性（Reliability）、透明度（Transparency）。结合报告结论，企业可从以下三个方向重建AI信任：
让AI“看得见”：公开算法逻辑、用途和数据来源，让员工理解AI不是“黑箱”。
让AI“用得顺”：将AI融入现有流程，而非强制替代人类判断。
让AI“更懂人”：在AI设计中融入人性化体验与反馈机制，建立共创式关系。
信任并非通过制度“要求”出来的，而是通过体验“赢得”的。
六、从治理到文化：AI信任是企业竞争力的新指标
德勤认为，AI信任正在成为继“数字化转型指数”之后的第二个关键组织指标（Workforce Trust Index）。
当企业AI的可解释性、伦理框架与人机协作机制逐渐成熟，员工会重新建立“数字信心”。未来的竞争，不仅是算法的比拼，更是信任生态的建设。
对HR而言，这份报告带来的最大启示是：
“AI治理不只是IT部门的事，它正在成为HR文化与员工体验的新核心。”
七、结语：信任AI，才能用好AI
生成式AI的崛起改变了工作方式，但决定其成败的仍然是“人”。当员工不再害怕AI、当AI不再被视为“威胁”，信任才可能转化为生产力。
德勤的研究无疑为企业指明方向：从算法信任到组织信任，AI的未来不在机器，而在人心。
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AI并购潮下的人力资源科技重构：揭示HCM市场的4个惊人真相
在AI浪潮与资本力量的双重推动下，全球人力资源科技（HRTech）市场正经历前所未有的并购潮。Workday、ADP、SAP、Deel、Dayforce等巨头正通过收购AI平台、薪资系统与编排工具，全面重塑人力资本管理（HCM）的未来格局。
表面上，这是一场AI驱动的技术竞赛，实则是一场关于“系统编排（System Orchestration）”的深层战争——谁能让企业的HR、财务与IT系统自动协同、实时行动，谁就掌握了未来。私募基金的深度介入进一步加速了这一重构，推动市场从“增长优先”转向“整合优先”。
AI只是开端，真正的竞争焦点，正在于让系统“动起来”的行动智能。
AI之外，真正改变游戏规则的是什么？
当前，人力资源（HR）领域的每一次对话似乎都离不开人工智能（AI）。从自动化招聘到员工体验，AI无疑是当下最热门的话题，重塑着我们对未来工作的想象。这股浪潮声势浩大，以至于我们很容易认为AI就是故事的全部。
然而，在这股显而易见的AI浪潮之下，一场更深刻、更具结构性的变革正在悄然发生。它关乎资本的流向、厂商的战略分野以及HR系统本质的进化。如果我们只关注AI，就如同只看到了冰山的一角。真正理解人力资本管理（HCM）市场的未来，需要我们潜入水下，看清那些正在重塑整个行业格局的底层力量。
本文将揭示四个出人意料的发现，它们共同描绘了一幅远比“AI革命”更宏大、更复杂的市场图景。
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1. 真正的战场不是AI，而是“系统编排”
尽管AI是热门话题，但HCM厂商竞争的核心已悄然转向“系统编排”（System Orchestration）。这不再是简单的流程自动化，而是赋予多个独立系统（如HR、财务、IT）自动协作、实时行动的能力。它意味着系统不仅能存储数据，更能基于数据触发跨部门、跨平台的行动。
正如RedThread Research联合创始人Stacia Garr的核心观点所指出的：“未来HCM的胜负不在于谁的AI更聪明，而在于谁能让系统之间自动行动、协同决策。”
顶级厂商的布局清晰地印证了这一点。它们正在积极投资于构建这种“系统之间的连接层”。例如，Workday接连收购了AI知识层Sana、对话式AI平台Paradox、低代码AI Agent构建器FlowiseAI、文档智能工具Evisort以及人才编排AI平台HiredScore；ADP在收购低代码工作流平台Sora之后，又收购了WorkForce Software以强化劳动力管理与编排能力；SAP则将数字采用平台WalkMe与人才招聘系统SmartRecruiters收入囊中。这些举动表明，未来的竞争优势将属于那些能够让组织内所有系统协同作战的平台。
2. 隐形推手：私募基金正在重塑行业格局
一个容易被忽视的真相是，私募基金（Private Equity, PE）已经成为HR科技领域最强大的力量之一。PE的深度介入正在显著加速行业的并购节奏，并从根本上改变了厂商的优先事项，使其更加关注盈利能力、规模化和高效整合。
具体的案例包括：
Thoma Bravo拟议的123亿美元私有化Dayforce的交易，预示着一场资本驱动的转型。
UKG 在Hellman & Friedman和Blackstone的支持下，本身就是合并的产物，并持续通过并购扩张。
Silver Lake 成为Qualtrics的新东家，推动其在体验管理领域的整合。
这种资本逻辑正推动市场从过去的“增长优先”转向“整合优先”。对于厂商而言，平台扩张、AI协同和交叉销售成为了投资回报的关键指标。对于采购者而言，这意味着需要更深入地理解厂商背后的资本结构，因为它直接影响着产品路线图、定价策略和客户支持的稳定性。
3. 厂商三分天下：三大新兴阵营正在形成
市场的演变并非趋于统一，而是正在分化为几个截然不同的战略阵营。理解厂商属于哪个阵营，对于企业做出正确的采购决策至关重要。目前，三大新兴阵营已清晰可见：
AI编排型 (AI Orchestration) 这类厂商的目标是成为组织的智能决策中枢，将AI能力嵌入到跨系统的工作流中。以Workday、SAP和ADP为代表，它们通过收购AI Agent构建器、人才编排AI和数字采用平台，致力于构建一个能够连接HR、财务乃至整个企业的智能一体化平台。
基础设施整合型 (Infrastructure Integration) 这类厂商致力于打造覆盖HR、财务、IT的全球运营“基础设施”，控制着企业运转的核心命脉。以Deel和HiBob为例，前者通过收购全球薪资、支付、IT设备管理等公司，旨在成为“全球运营操作系统”；后者则通过整合薪资与财务规划（FP&A）工具，强化其在中端市场的人财一体化能力。
资本驱动型 (Capital-Driven) 这一阵营是第二节中讨论的私募基金力量的最直接体现。这类厂商在PE的支持下，更倾向于通过快速并购来整合市场、实现规模化盈利。以Dayforce和UKG为代表，它们的战略通常更侧重于市场整合和运营效率，通过捆绑产品和优化定价来实现资本回报。
4. 从“被动记录”到“主动行动”：HR系统的终极进化
HCM市场正在经历一场根本性的转变：HR系统正从一个存储员工信息的“记录系统”，演变为一个能够驱动组织决策和行动的“行动中枢”。
这个转变的深层含义是，系统不再仅仅是被动地存储数据，而是能够基于数据更快地理解、决策并触发跨系统行动，进而掌控工作流程的“连接性结构”（connective fabric of work）。例如，当AI识别到某位关键员工有离职风险时，未来的系统不仅会发出警报，还能自动同步提醒其主管，并主动推荐有效的留任策略和沟通话术。这标志着“行动智能”的到来。
Stacia Garr的理念精辟地总结了这一趋势：“未来的HR系统，不仅要看得见人，更要动得起组织。”
AI之后，决胜的关键是“行动力”
在AI的浪潮席卷之后，人力资源科技正迈入一个全新的“行动智能”时代。真正的变革不在于谁的数据更多或算法更优，而在于谁的系统能更快地理解、决策并触发有效的行动。竞争的关键已经从单纯的“智能化”转向了系统的“行动力”与“智能协同能力”。
这场以AI为名的重构，实则是一场关于系统行动力的全球竞赛。当你的HR系统开始拥有“行动力”时，你和你的团队准备好了吗？
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从岗位到技能：全球HR战略的范式转移
“以技能为核心（Skills-first HR）”在人力资源战略中的重要性。面对全球经济波动与技能短缺，传统基于岗位的HR模式已难以支撑企业敏捷转型。Skills-first HR以“技能”为组织设计和人才配置的核心，通过数据与AI技术实现员工技能与业务需求的动态匹配，促进内部流动、降低招聘成本，并增强组织的战略韧性。
视频解读请访问视频号：HRTech
在全球经济充满不确定性、组织转型节奏不断加快的当下，企业在“人才战略”上的核心逻辑正在经历深刻变革。过去以“岗位”为基础的管理体系，正在被一种更具前瞻性的模式取代——“以技能为核心（Skills-first HR）”。这一理念不仅是人力资源职能的创新，更是企业竞争力与战略韧性的重要基石。
一、技能短缺成为企业生存的战略焦虑PWC 2024 年全球CEO调研显示，45%的首席执行官认为，如果维持现有运作模式，他们的企业在十年内将难以为继。主要原因之一，正是组织缺乏适应未来变革所需的关键技能。劳动力市场数据亦显示，美国、欧盟及英国的劳动生产率增长自疫情后明显放缓，而技能缺口被视为拖慢增长的核心因素。在这种背景下，企业亟需一种能够快速识别、调配和培养技能的机制，使人力资源成为战略执行的关键引擎。这正是“Skills-first HR”概念的由来。
二、Skills-first HR的核心逻辑Skills-first HR的理念是：不再将岗位视为人力资源管理的基本单位，而是以“技能”作为组织设计与人才配置的核心要素。这种转变有三大特征：
以技能而非职位驱动：通过识别员工可迁移的技能，快速匹配组织内部机会，打破岗位边界；
以数据和技术为支撑：借助AI与数据分析，实时描绘技能地图，预测未来需求；
以内部流动和持续成长为目标：让员工在组织内部找到成长路径，减少外部招聘依赖。
这种模式下，内部员工的再部署更高效、更具成本优势，同时组织的敏捷度显著提升。
三、构建Skills-first HR的四大支柱作者提出，企业要实现从“岗位导向”到“技能导向”的转型，需要构建四个关键基础：
技能分类体系（Skills Taxonomy）：建立组织统一的技能语言与评估标准。无论是新加坡的沟通能力还是美国的项目管理，都需在同一框架下可比、可验证。然而，这一体系的建立往往伴随权力结构的博弈——总部主导与地区自治的冲突，技术团队与HR专业判断的差异，都可能成为阻力。成功企业往往将其上升为“业务战略项目”，而非HR内部工程。
技能盘点与验证（Skills Audit）：通过员工自评、管理者反馈及AI数据推断等多渠道，形成“技能护照（Skills Passport）”。组织可据此生成技能热力图，识别短板与潜力区域，为战略规划提供依据。关键在于——“先行动，再完善”，而非追求完美数据。
需求建模（Demand Modelling）：仅了解现有技能远远不够，企业还需预测未来需求。作者引用的案例中，一家保险公司通过外部专家与AI模型发现，未来10年内15%的岗位将被技术替代，50%的岗位将被重塑。这类预测帮助企业提前布局人才发展与学习战略。
减少结构性障碍（Structural Barriers）：传统层级式的岗位体系已不适应敏捷用工。Mastercard通过将3.3万名员工分入11个“行会（Guilds）”，每个行会设有学习学院，员工可跨部门、跨地区流动。这种灵活架构被视为未来组织的雏形。
四、变革落地的关键：从HR项目到业务战略转向Skills-first HR并非一蹴而就。研究指出，成功转型的企业普遍遵循三大原则：
分阶段推进：以小范围试点为先，积累组织经验；
业务牵引：由CEO与高层主导，明确其对战略目标的支撑；
跨部门协作：如保险公司建立“HR数据作战室”，由精算与HR团队共同分析技能数据。
同时，HR职能本身也需重塑：
HR需掌握数据分析能力，从“经验判断”转向“数据洞察”；
从被动响应转为战略前置，基于业务规划主动塑造未来能力；
打破传统“招聘、培训、薪酬”孤岛，重构以技能价值链为导向的HR组织架构。
五、从“职位管理者”到“能力战略家”Skills-first HR不是HR的技术革命，而是一场思维范式的转变。当企业真正以技能为中心运营，员工不再只是被动的“岗位占有者”，而是可流动、可成长的“能力载体”；而HR，也从后台支持者，转变为推动组织战略实现的“能力架构师”。
未来，谁能先掌握“技能语言”，谁就能在人才竞争中赢得先机。
来源：Collings, D. G. & McMackin, J. (2025). Skills-first HR: a key enabler of future global strategy. Organizational Dynamics, 54(1), 101140. Elsevier Inc.
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2026人力资源领域的十大趋势：从 AI 采用到“代理型转型”
HRTech概述：HRTechChina每年都会聚合整理全球各个专家、媒体发布的新趋势，供大家参考，2026年的趋势是什么？你怎么看，欢迎一起讨论交流！关注HRTechChina
大家都在谈 AI 与人力资源，但 2026 年的焦点不再只是“工具”，而是——自治系统、被激发的人，以及可衡量的动能。
来自 Gartner、Mercer、麦肯锡和德勤的多份研究报告都指向同一个结论：我们正进入“代理型人力资源（Agentic HR）”时代——智能系统不再只是辅助决策，而是与我们并肩行动、共同执行。
以下是未来即将到来的十大发展趋势，以及希望保持领先的领导者应如何应对。
从“AI 采用”到“代理型运营模式”
AI 助手已经是去年的话题。根据德勤预测，到 2028 年，三分之一的企业应用程序将支持“自驱动代理（self-driving agents）”，能够以极少的人类干预来感知、决策与行动。新的北极星指标将是 RoA（自主回报率，Return on Autonomy） —— 衡量人机协作在速度、信任与价值上的释放。
CHRO 从政策执行者转变为价值架构师
Gartner 2026 年调查显示，CHRO 不再优化流程，而是重新设计“工作如何创造价值”。AI 正在接管事务性任务，而 HR 的新使命，是构建一个让人类目标、数据与技术高度契合的生态系统。
技能也许是新的操作系统，但“动机”才是能源
Mercer 称“技能智能（skills intelligence）”是新的组织操作系统。确实，岗位正在逐渐消融，取而代之的是基于技能的灵活团队。但技能只能说明“人能做什么”，而动机才揭示“人为什么去做”。
下一个进化方向不只是技能智能，而是 动机智能（Motivational Intelligence™）。当企业将工作与员工内在驱动力相匹配，不只是重组团队，而是点燃组织的持续动能。未来的人力资源，不是“基于技能”，而是“由动机驱动”。
战略性劳动力规划终于走向成熟
麦肯锡的 HR Monitor 显示，多数公司仍停留在“人数规划”阶段，而非“能力规划”。2026 年将成为分水岭——能否利用 AI 预测技能缺口、驱动因素与业务结果，将决定企业的竞争层级。
人机信任将成为新的商业指标
德勤《代理型企业（Agentic Enterprise）》报告指出：自主性若缺乏信任，终将失败。我们将看到“政策即代码（policy-as-code）”、AI 审计，以及“监护型代理（guardian agents）”等机制，用以监督其他代理。AI 治理与透明度，将决定其能否真正被采纳。
经理效能被重新定义
随着 AI 自动化行政工作，管理者将重新成为“教练”。Mercer 预测，这一转变将要求全新能力：同理心、数据素养，以及 AI 导师支持下的持续反馈机制。
职业成长取代薪酬，成为留才关键
麦肯锡与 Work Institute 的研究均显示：员工离职并非因为薪酬，而是因为“停滞”。2026 年，能够让职业发展可视化、个性化、持续化的企业，将赢得人才。
员工体验 = 行为改变
Gartner 指出，HR 投资的回报不在于技术采用，而在于员工行为的改变。换句话说，关键不是工具，而是“动能”。
平台整合与代理层叠
多平台碎片化的时代即将结束。未来属于互联平台，以及能跨系统运行的 AI 层。多代理协同（multi-agent orchestration）将推动实时教练、洞察与执行，助力企业规模化运营。
变革管理进化为“变革运营”
变革将不再是事件，而是一项长期能力。它是一种“持续运转的肌肉”，通过沟通、试验与信任构建而成。德勤发现，当前仅有 44% 的员工支持重大组织变革——这一比例将决定谁能突破、谁将停滞。
结语：进入“代理型HR”的新时代
2026 不只是又一个“转型之年”，而是新纪元的开端：
AI 不取代人类，而是放大人类潜能；领导者不再管理流程，而是设计生态系统；成长不再是季度指标，而是每日实践。
对于那些在构建未来的 HR 者来说——现在正是从试点走向实践的时刻：让参与转化为能量，让数据变为决策，让动机驱动可衡量的绩效。
这正是 Claro Mentor 的使命：帮助企业结合 AI 与人类动机，实现持续成长，而非条件成长。
思考提问在这 10 大趋势中，哪一个将对你所在的组织产生最大的影响？
作者：斯玛达尔·塔德莫尔 Claro-AI Mentor 首席执行官兼联合创始人
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全球HR能力报告：超过一半HR低估了AI转型的挑战
HRTech概述：在AI驱动的新时代，人力资源正在经历前所未有的能力裂变。《全球HR能力报告》通过对13,000多名HR专业人士的研究发现，超过一半的HR团队对自身应对AI转型的能力缺乏信心。报告指出，未来HR的竞争力将由五大核心要素决定：商业敏锐度、数据素养、数字敏捷、人员倡导与执行卓越。然而，现实中多数HR仍停留在事务管理阶段，对业务理解不足，对技术应用信心不强。AI的浪潮不仅重塑岗位与流程，更在重新定义HR的角色与价值。
想要掌握这场变革的关键，就必须以数据为依据、以数字化为引擎。关注HRTechChina，获取最新全球HR趋势与AI转型洞察。
在AI加速重塑组织的时代，人力资源部门正站在一场能力重构的门槛上。最新发布的《Future-Ready HR Skills Report（未来型HR技能报告）》通过对13,000多名全球HR专业人士的调研，为“面向未来的人力资源能力”描绘了全景图。关注视频号：HRTech 获取视频解读。
报告揭示了一个令人警醒的现实：
超过一半的HR团队承认，他们没有信心能够真正满足企业对人力资源职能的期待。
这份研究不仅是关于“HR需要学习什么”，更是关于“HR如何重新定义自己”的答案。
一、五维度重塑：未来HR的核心能力地图
报告认为，面向未来的HR需要具备五大核心能力：
商业敏锐度（Business Acumen）：理解商业逻辑，将人力决策与价值创造直接挂钩。
数据素养（Data Literacy）：从数据中提炼洞察，驱动基于证据的决策。
数字敏捷（Digital Agility）：懂得何时、如何、为何使用技术以创造业务影响。
人员倡导（People Advocacy）：在变化中坚守公平、包容与价值导向。
执行卓越（Execution Excellence）：将战略转化为结果，解决复杂问题并推动落地。
这五大领域共同构成HR的“未来能力模型”，而现实中，HR群体在这些方面的差距仍然明显。
二、能力错位：HR的“信心陷阱”
1. 商业敏锐度：懂业务，才有发言权
73%的HR自认为具备商业理解力，但“商业流利度（Commercial Fluency）”是得分最低的子能力。在服务岗位上，这种差距更为突出；相反，那些直接参与战略制定的HRBP得分明显更高。
结论： HR若想成为决策层的一部分，必须理解利润模型、市场动态与客户需求。
2. 数据素养：从报告到洞察的进化
人力资源拥有史上最丰富的数据，却仍未能把数据转化为决策力。最大短板不是工具，而是**“数据翻译力”与“故事化表达”**——也就是让数据真正说服业务。
AIHR指出：“Insight without action is just noise.” —— 洞察若无法落地，只是噪音。
优秀的HR不仅能读懂数据，还能讲出影响决策的故事。在未来三年内，“数据翻译力”将成为HR是否能参与公司决策的分水岭。
真正具备数据素养的HR，能用一页图表讲清决策依据，用一句洞察带动组织行动。
3. 数字敏捷：技术不再是选项，而是生存力
数字敏捷是目前HR最薄弱的领域。仅39%的受访者认为自己擅长使用数字工具，而经验的积累并未显著改善这一点。很多HR“会用系统”，却不会评估ROI或选择合适的工具。
未来的关键在于： 技术思维与业务判断的融合。数字化不是HR的“额外技能”，而是能力底座。
4. 人员倡导：价值导向的领导力回归
74%的HR表示对“以价值为导向”充满信心，但在“伦理与风险应对”上存在明显短板。报告指出，真实的组织历练比任何课程更能塑造HR的价值观。
优秀的HR懂得在变革中守住边界，在组织利益与员工权益之间找到平衡。
5. 执行卓越：让战略真正落地
82%的HR对自己的执行力充满信心，但“分析型问题解决”仍是普遍弱项。执行力不是“多做”，而是“做对”。
真正的执行卓越，是能在复杂环境中保持方向感与持续性，并通过数据衡量结果，而非过程。
三、四大转型优先级：从“泛学”到“定向成长”
报告最后总结出未来HR能力建设的四个关键方向：
聚焦基础（Focus on Fundamentals）：商业流利度、数据翻译力、数字决策力，是HR的生存底线。
宽度与深度并行（Build Broad and Deep Skills）：未来HR应既懂人，又懂数、懂业务、懂技术。
以曝光驱动学习（Learning Through Exposure）：能力成长源自跨部门协作、实战项目与真实场景，而非年资堆积。
看清真实能力（Understand Real Capability）：不同职能、人格与行为模式决定HR的发展路径，应以“行为画像”而非“职位等级”来评估。
四、90天落地蓝图：从认知到实践
报告提出可操作的三步路径：
第1月：诊断与对齐评估团队在商业理解、数据与工具应用上的差距，确定两个可量化业务目标。
第2月：实战与复盘发起跨部门OKR项目，组织“数据驱动决策”模拟演练。
第3月：数字化落地试点自动化流程或AI工具应用，将结果与业务指标直接挂钩。
这份“90天计划”帮助HR从学习走向执行，实现能力的真正转化。
HR的未来，不在AI，而在人
报告的结尾写道：
“HR团队的成功，取决于他们的技能是否仍具相关性。”
AI不会取代HR，但会淘汰那些不懂业务、不会用AI、缺乏判断力的从业者。未来的HR将不只是“人事管理者”，而是能用数据和洞察驱动组织成长的战略伙伴。
面对AI浪潮，中国的HR正站在全球转型的同一起跑线上。要抓住时代机遇，关注HRTechChina，获取更多关于HR数字化转型、AI应用与全球趋势的最新解读。
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【硅谷】Mercor完成3.5亿美元C轮融资，估值达100亿美元：引领“人类训练AI”的新劳动形态
HRTech概述：硅谷公司 Mercor 近期完成 3.5 亿美元 C 轮融资，估值约 100 亿美元。它所做的，就是将医生、律师、银行家等领域大牛纳入平台，帮助他们指导AI模型理解判断、意图与专业经验。这样的角色不是重复性劳动，而是“专家 → 训练师”的转型。
在AI浪潮加速重塑全球劳动力市场之际，总部位于旧金山的AI科技公司 Mercor 宣布完成 3.5亿美元C轮融资，由 Felicis 领投，Benchmark、General Catalyst、Robinhood Ventures 等共同参投。此轮融资使公司估值达到 100亿美元，较上一轮增长约五倍，成为AI经济领域增长最快的独角兽之一。
人机协作的新范式：从执行者到“AI训练师”
Mercor成立于2022年，由联合创始人兼CEO Brendan Foody 与CTO Alex Kovacs 创办，定位于“连接人类专才与AI经济”的桥梁。公司构建了一个覆盖全球的专业人才网络，现已拥有 3万多名专家，每天支付超过 150万美元 的报酬，净推荐值（NPS）超过 65。
这些专家来自医疗、法律、金融、工程等领域，他们通过Mercor平台为AI模型提供真实世界的知识、经验和判断力训练。Mercor的核心理念是——AI不取代人，而是由人来训练AI，让机器学习人类的判断、意图与品味。
CEO Brendan Foody在公司公告中表示：“AI的每一次进步，都会释放新的‘人类潜能’。我们看到越来越多的专业人士从重复性劳动中解放出来，专注于AI无法可靠完成的高价值工作。”
投资人押注“Human + AI”经济体
本轮融资的领投方 Felicis 创始人 Aydin Senkut 指出：“Mercor正在构建未来AI经济的基础设施，让人类智慧成为AI系统不可或缺的一部分。掌握专业知识、能够提供判断和反馈的专家，将成为AI时代最有价值的劳动力资源。”
Mercor的客户已涵盖多家前沿AI实验室和财富500强企业，广泛应用于医疗影像识别、金融分析、法律推理、企业智能体训练等领域。通过将专家的知识转化为模型评估与微调数据，Mercor帮助企业在保持合规与质量的同时，加速AI系统的落地和价值创造。
迈向“人类+智能体”的经济时代
Mercor表示，此轮融资将主要用于三大方向：
扩大专家网络规模，吸纳更多领域型人才；
优化匹配算法，提升专家与AI项目之间的匹配效率；
加速项目交付，强化人机协作流程与企业集成能力。
分析人士指出，Mercor正推动一种全新的劳动形态：人类不再是AI的竞争者，而是“AI训练师”。在未来十年，数以百万计的专业人士将以“教机器做事”的方式参与经济创造，让AI成为“被训练的学徒”，而非“取代者”。
人类潜能的再次解锁
随着AI逐步进入企业核心运营层，Mercor的模式代表了从“自动化”到“增强化”的转变——人机协作成为提升生产力的核心引擎。Foody认为，企业价值链将持续上移，“那些能把专业判断力转化为可学习标准的人，将成为AI经济中最具竞争力的群体。”
Mercor 融资历程一览：
2022 年（种子轮 Seed）：融资约 360 万美元，投资方包括 Y Combinator 与 General Catalyst。
2023 年（A 轮融资）：融资约 3,000 万美元，由 Benchmark 与 Felicis 领投，投后估值约 6 亿美元。
2024 年（B 轮融资）：融资约 1 亿美元，主要投资方为 Benchmark 与 General Catalyst，估值提升至 20 亿美元。
2025 年 10 月（C 轮融资）：完成 3.5 亿美元融资，由 Felicis 领投，Benchmark、General Catalyst、Robinhood Ventures 等参投，公司最新估值约 100 亿美元。
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深度解读：AI正在成为你的新“同事”，从工具到队友，企业准备好了吗？(附录报告下载)
一、AI不再是工具，而是“团队的一员”
报告《AI Agents As Employees》（附下载），揭示了一个前所未有的趋势：AI正从“被动执行的工具”，转变为“主动参与的员工”。在企业的日常运作中，AI代理（AI Agents）已经开始承担明确的职责，它们可以理解目标、设定行动计划、跨系统执行任务，并与人类同事协作。
这意味着，AI不再仅仅是后台算法或客服机器人，而是正在被企业正式“纳入组织结构图”。在某些创新公司中，AI代理甚至被赋予职位名称——如“AI市场分析员”“AI合规专员”“AI创意顾问”等。
二、AI代理的崛起：企业自动化的新形态
AI代理（AI Agent）与传统AI最大的区别在于其“主动性”与“自主性”。它们可以不依赖人工指令，自行感知任务、拆解目标并执行决策。报告指出，一个成熟的AI代理具备四个特征：
主动性（Proactivity）：能够自发识别并启动任务；
目标导向（Goal-driven）：不再仅响应指令，而是围绕目标执行；
持续学习（Adaptive Memory）：能记住历史任务与结果，不断优化自身行为；
协作能力（Collaborative Integration）：能与人类或其他AI协同完成复杂任务。
这类“智能员工”正在出现在多个行业中。例如：
Unstoppable Domains 的AI客服代理已处理约三分之一的用户请求；
Shopify 利用AI代理帮助新商家自动上架和优化产品；
Banco do Brasil 用AI代理执行实时风险与合规监控；
Synergetics.ai 建立AI代理市场，提供金融、法务、合规等可即插即用的AI员工。
三、从自动化到协作：组织正在被重塑
AI代理的出现，不仅改变了工作效率，更重塑了组织关系。报告强调：真正的变革，不是AI接管人类，而是AI融入团队结构。
企业的组织图正在发生革命性变化。传统的人力层级——经理、主管、执行者——正在被“人机混合团队（Human + AI Teams）”替代。这种新模式下：
AI负责数据密集型、重复性、系统性任务；
人类负责战略决策、创新思维、情绪沟通与伦理判断。
但这种融合带来新的挑战：信任、透明度与心理安全。员工会担心“AI是否在取代我”，而管理者则困惑“AI输出的结论是否可信”。
四、信任的重建：AI透明化成为企业竞争力
报告认为，未来的核心竞争力不再是AI算法的先进程度，而是AI决策的透明性与可解释性。只有可解释、可追溯的AI，才能赢得员工和客户的信任。
目前，包括 Salesforce、Microsoft、PwC 在内的企业，正在研发“Explainable AI（可解释AI）”与“AI Audit Trail（AI决策追踪）”机制，以确保AI的行为合规、可靠且可核查。63%的员工表示，“人工复核”机制是提升AI信任度的关键。
报告建议企业建立：
AI服务卡（AI Service Card）：记录AI的功能、数据源与决策范围；
伦理审计机制（Ethical Audit）：确保AI行为符合公司价值观；
透明反馈系统（Feedback Loop）：让员工能追溯AI行为背后的逻辑。
五、领导力的转变：从“管理人”到“管理AI”
随着AI代理融入团队，管理者的职责也在变化。未来的领导者，不仅要懂得如何激励人，还要学会如何监督AI、纠偏AI、与AI协作。
这意味着一种新型的“AI领导力”正在诞生。报告提出三大核心能力：
技术理解力：掌握AI的基本原理与局限；
伦理判断力：在冲突与风险中平衡效率与公平；
系统思维：能同时统筹人类与AI的协作机制。
同时，新的岗位也在兴起，如 首席AI官（Chief AI Officer）、AI治理主管（AI Governance Lead）、AI伦理负责人（AI Ethics Officer）。
六、效率的代价：IBM与麦当劳的警示
报告中特别引用了两个案例，揭示AI“过度自动化”的风险：
IBM案例：2023年，IBM采用AskHR系统后，裁掉了约8000名HR员工。但两年后，公司发现AI虽能处理94%的问题，却无法应对复杂的人类事务。最终，IBM重新招聘人类HR岗位，CEO Arvind Krishna 承认：“AI没有情感判断力，它能给答案，却无法安抚人心。”
麦当劳案例：2024年，麦当劳放弃AI自动点餐系统，因为AI频繁出错、误识别语音。高效率带来的，却是用户体验和信任的崩塌。
这两个案例成为报告中的警示章节：The Limits of Automation（自动化的边界）。AI能提升效率，但当企业忽视“温度”与“人性”，自动化就会变成风险放大器。
七、未来的衡量标准：ROI不止是省钱
过去企业衡量AI的投资回报率（ROI）主要看成本节约与效率提升。但报告提出了全新的“四维ROI模型”：
维度 说明
经济价值（Economic Value） 成本节约、营收增长、时间效益
运营绩效（Operational Performance） 准确性、执行力、稳定性
员工与客户体验（Human Impact） 满意度、信任度、协作度
伦理与社会价值（Ethical Value） 品牌信任、社会责任、AI治理透明度
企业未来的竞争，不再只是“谁用AI更多”，而是“谁用AI更负责任、更聪明、更人性化”。
八、结语：AI的未来，不是取代，而是共生
《AI Agents As Employees》的核心结论是：
“未来的竞争优势，不属于最先采用AI的企业，而属于最懂得让AI与人类共生的企业。”
AI代理正在成为企业的新成员，但它不是人类的替代品，而是人类智慧的放大器。真正的未来组织，将是一个 “Human + AI” 协作生态—人在其中创造意义，AI在其中驱动效率。
而领导者的终极考验，不是如何驯服AI，而是如何在人与AI之间，重新定义“信任”的边界。
想了解更多关于“AI代理如何重塑组织结构、信任机制与领导力”的研究，请下载完整报告：《AI Agents As Employees》——来自Unstoppable Domains COO Sandy Carter 的深度分析，揭示AI从工具到“队友”的全路径演化。
（下载地址：https://www.hrtechchina.com/Survey/E729DF7E-1F90-FD11-9E24-688BA8ED8B1D ）
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IBM裁掉8000名HR后，又重新招聘人类HR——当AI效率高，却失去了判断的温度
HRTech概述：IBM曾用AskHR系统取代8000名HR，AI能处理94%的询问，却无法理解员工的情绪与信任。两年后，IBM重新招聘人类HR岗位，重建人与组织的桥梁。麦当劳的AI点餐系统也因高错误率被终止。AI的确提升了效率，却削弱了人性温度。未来领导者的关键，不是完全自动化，而是在人机之间找到平衡——让AI处理事务，让人类判断情境。真正的竞争力，将来自“人机共生”。
一、AI狂飙的年代：IBM的“理性实验”
2023年，IBM成为全球AI转型的先锋之一。公司高调宣布将通过其自研的智能人力资源系统 AskHR，实现HR自动化与成本优化。系统上线后，IBM在全球范围内裁撤了约 8000名人力资源岗位员工，这被视为AI接管人力工作的一次大胆实验。
AskHR系统的确强大——它能在几秒内回答员工关于薪资、假期、绩效、合规等常见问题，处理速度和准确率远超人工。据IBM CEO Arvind Krishna 介绍，该平台能处理 94% 的标准询问，实现了显著的运营效率提升。
然而，IBM很快意识到一个更深层的问题：AI能回答问题，却无法理解问题背后的“人”。
二、AI的极限：无法替代“人类判断”
自动化系统擅长逻辑，但在需要情境理解和人性判断的场景中，AI往往显得“机械而冷漠”。当员工情绪波动、绩效分歧、文化冲突或伦理争议出现时，AskHR的回答虽然正确，却让人“感觉被拒绝了”。
报告指出，在裁员后的两年间，IBM的内部员工满意度显著下降。尤其在涉及晋升、公平与组织文化的议题中，AI的冷处理方式削弱了信任，员工与组织之间的关系被“算法化”了。
到2025年，IBM不得不重新招聘人类HR岗位，尤其在 工程、市场、销售与组织发展部门，重建人类判断与沟通的桥梁。这一决策被外界称为——
“AI自动化的一次人性反弹（the human backlash to automation）”。
三、效率的代价：麦当劳的“AI点餐失败”
IBM并非唯一的例子。麦当劳在2024年终止了其AI自动点餐系统试点，因为AI在识别顾客语音时频频出错。错误率高达20%，不仅延误了订单，还引发大量客户投诉。
这些案例都揭示出一个相同的事实：
AI的效率提升是显著的，但人类的信任损失更昂贵。
AI的局限不在算法，而在对复杂情境的理解。它缺乏“语境判断力”（contextual judgment），无法分辨人类语言中的情绪、隐喻与价值冲突。
四、“效率”与“温度”的平衡：AI领导者的课题
IBM的案例在全球商业界引发强烈反思。报告认为，未来企业在部署AI代理（AI Agents）时，必须在效率与人性之间重新找到平衡。
领导者的角色，也从“流程管理者”转向“AI监督者（AI Steward）”。他们需要懂得以下三点：
建立双循环系统（Human-in-the-loop）：让AI处理机械任务，但在人类判断关键节点保留人工复核。
重塑信任机制：建立AI决策的“可解释性”（Explainability）与“追溯机制”（Audit Trail）。
衡量新型ROI：不仅看成本节约，还要看文化、信任与长期创新的收益。
五、启示：AI的未来，不是取代，而是协作
IBM的“先裁后招”是一个时代信号——AI不是终点，而是检验组织智慧的分水岭。那些盲目追求效率的企业，最终会发现，真正的竞争优势来自“人机共生”。
AI可以处理问题，但解决问题仍需要人心。正如报告结语所写：
“Efficiency without empathy backfires.”没有温度的效率，终将反噬组织的信任。
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