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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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2025年11月11日
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【德国】AI薪酬自动化平台Ordio完成1200万欧元 A 轮融资，用 AI 重塑一线员工薪酬流程
HRTech概述：德国科隆初创公司 Ordio 宣布完成 1200 万欧元的 A 轮融资，本轮由奥地利风投机构 3VC 领投，Wecken & Cie.、Capnamic 和 Simon Capital 跟投。Ordio 专注服务“非办公桌岗位”员工，即餐饮、零售、护理、物流等一线劳动力，目标是为这一庞大但长期被忽视的群体提供全流程人力资源自动化解决方案。
总部位于德国科隆的HRTech初创公司 Ordio 宣布完成 1200 万欧元 A 轮融资，由奥地利知名风险投资机构 3VC 领投，Wecken & Cie.、Capnamic 和 Simon Capital 等跟投。本轮融资将主要用于推进其核心产品「Payroll Plus」的开发与市场拓展，旨在通过 AI 技术革新“无办公桌”行业的人员管理与薪酬流程。
Ordio 成立于 2021 年，致力于为零售、餐饮、护理、物流等高度依赖轮班工作的行业提供专属的数字化解决方案。不同于面向办公室职能的传统 HR 软件，Ordio 定位为“People Operating System（员工运营系统）”，专为解决一线员工所面临的排班混乱、合同管理低效、薪酬核算复杂等难题而设计。
其新一代产品「Payroll Plus」将于 2025 年夏季正式上线，成为首个专为 deskless workforce 量身打造的全自动净薪发放系统。该产品可根据员工的工作时间、加班、法定节假日补贴、税务规则与当地法规等多重变量，实时自动完成薪资计算与合规申报，显著减少企业在人工处理、审核与合规方面的工作量。
据介绍，Ordio 的平台已服务超过 1,700 家中小型企业，涵盖餐饮连锁、护理机构、零售品牌与制造工厂等领域。2024 年，公司营收同比增长超过 4 倍，展现出强劲的市场需求和产品粘性。
3VC 投资经理 Federico Rota Candiani 表示：“Ordio 正在重新定义一线行业的人力资源运作方式。相比传统 HR 工具，它更贴近一线管理实际，尤其在排班、请假、薪酬处理等方面具有极强的整合能力与自动化水平。”
随着欧洲超一亿“非办公桌”员工所在企业逐步迈向数字化，Ordio 所处的细分市场正成为 HR Tech 赛道中新兴的增长高地。根据 Eurostat 数据，目前已有 58% 的欧洲中小企业达到了基础数字化水平，然而真正将自动化技术深入用于人力管理的企业仍为少数。
Ordio 的两位联合创始人 David Keuenhof 和 Gregor Pilz 表示，创办初衷源于一线管理工作的现实困境。“我们不是为了做一个工具而创业，而是为了改变那些在表格和白板中挣扎的操作流程。”
此次融资后，Ordio 将继续加大 AI 算法模型与薪酬法规引擎的研发投入，并计划将产品推广至更多德语区以外的欧洲市场，强化其作为“无办公桌员工数字化基础设施”的市场地位。
关于Ordio
Ordio 是一款“人力操作系统”，它彻底革新了无办公桌行业的日常运营，精准解决了传统软件解决方案的不足之处。这款模块化软件将员工生命周期内的所有流程（从排班到工资发放）数字化和自动化，使日常运营更加规范有序。 Ordio 帮助企业高效管理员工，并减轻运营负担。Ordio 成立于科隆，目前已被酒店、医疗保健、零售和制造业等行业的 1700 多家公司采用。
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2025年07月29日
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【美国】硅谷的HRTech公司Wisq完成1500万美元A轮融资，给你安排一个AI的HR同事
HRTech概述：HR科技公司Wisq宣布完成1500万美元融资，由Norwest、Shasta Ventures和True Ventures继续加码。公司推出全球首个专为企业HR打造的大语言模型HRLM，聚焦政策合规、员工关系与绩效管理等高风险任务。其AI HR专员“Harper”已实现HR工作80%以上自动化。与此同时，Wisq还发布了HR行业首个AI能力基准“Hurdle”，HRLM在多个核心任务中与顶级模型表现持平但成本更低。Wisq由前Glint团队创立，已累计融资5500万美元，致力于引领“Agentic HR”新纪元。
2025年7月1日，美国加州Redwood City —— 人力资源科技公司 Wisq 正式宣布完成 1500万美元融资，本轮由老股东 Norwest Venture Partners、Shasta Ventures 与 True Ventures 持续加注，标志着其“Agentic HR”战略迈入关键加速期。Wisq以“AI First & Deeply Human”（AI优先，深具人性）为理念，致力于通过 AI 重新定义 HR 运作模式，而非替代人类角色。
企业HR的新角色：AI同事，而非聊天机器人
本轮融资的核心落点，在于Wisq所推出的两项重要创新成果：
Harper：全球首个AI HR Generalist（AI人力资源专员），能在无需替换现有系统的前提下，承担起HR服务交付、政策解读、绩效反馈、员工关系管理等日常复杂任务；
HRLM（HR Language Model）：专为HR场景设计的大型语言模型，强调合规性、准确性与响应速度，区别于市场上为IT、客服或财务场景训练的通用模型。
Wisq的创始人兼CEO Jim Barnett 表示：“未来的HR AI，不是一个聊天机器人，而是一位同事。”在他看来，通用型AI远不足以胜任HR这门复杂且富有人性的工作，真正的突破应来自对HR业务本质的深度理解和结构化建模。
发布Hurdle行业基准：HR AI有了测量标准
为了建立HR领域AI性能的评估标准，Wisq还同步推出行业首个专门用于HR场景的AI性能评估基准 —— Hurdle。该测试覆盖绩效反馈、员工关系处理、政策解释等多个高风险环节。据官方披露，HRLM在Hurdle测试中的表现与OpenAI o3等领先推理模型持平，但运行速度更快、成本显著降低。
这也意味着，Wisq不仅在建构产品，更在塑造一个全新的HR AI行业标准体系。
从“自动化”到“增能化”：Agentic HR的时代来临
Wisq所倡导的“Agentic HR”，核心在于 将AI从工具提升为HR团队的智能同事。Harper能够支持HR减少80%以上的日常工作负担，释放更多战略精力，同时提升员工体验和组织敏捷性。
在客户使用中，Wisq平台已经展现出强大的落地能力——帮助HR团队打破服务瓶颈、提升员工满意度、增强政策执行力。
团队基因：延续Glint文化，推动HR深度变革
Wisq由前员工体验平台 Glint（已被LinkedIn收购）核心团队于2022年创办。延续对“人性化体验”的理解与数据驱动的敏锐，Wisq快速成长为HR AI领域的佼佼者。至今累计融资已达 5500万美元，本轮资金将主要用于技术产品迭代、扩充工程与市场团队、加强与大型企业HR团队的协作部署。
Wisq的崛起，既是对“AI替代HR”论调的有力回应，也为全球HR科技从“系统化”迈向“智能体化”提供了路径示范。它所提出的“Agentic HR”理念，是当前市场中少数真正从组织价值与HR专业性角度出发构建的AI模型。
在全球HR从执行中心转向战略伙伴、AI基础设施逐步普及的背景下，Wisq无疑是该转型浪潮中的核心推手之一。
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2025年07月02日
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Josh Bersin谈数字孪生体、数字员工和无处不在的智能代理
Josh Bersin 刚写了一篇文章，其中谈到2025年，数字员工和AI驱动的助手将彻底变革HR运营，优化招聘、数据分析和员工管理等任务。这些技术，包括数字孪生体和智能代理，将与人类专业人士协作，提升生产力并优化工作流程。随着AI工具日益融入日常业务，HR领导者必须接受这些创新，同时关注技能培训、心理健康和包容性工作环境。AI的崛起还将重塑团队动态，HR需重新设计角色和流程以保持竞争力。
AI不再是未来的愿景，它正在重塑HR领域的每个角落，HR专业人士必须积极适应，利用这些智能工具提升工作效率。
下面文章有一定删减，请查看
最近，我听到Elon Musk预测，每个公民将在五年内拥有多个Optimus机器人在家里。虽然我通常会忽略他的预测，因为它们通常是夸大的，但这次我认为他可能抓住了某些东西。我们即将见证公司中数字员工的爆发，这些可能就是我们多年来一直听说的“机器人”。现在很明显，明年我们将会与大量“数字员工”共事。
（正如Anthropic创始人Dario Amodei解释的那样，AI在商业、科学和健康领域能够做的积极事情，远超我们之前的想象。）
所谓“数字员工” digital employee，我指的是一种由软件驱动的代理，它可以与我们交谈，回答详细问题，解决复杂的分析问题，并能够在众多系统之间进行导航。ChatGPT及其同行引入了代理的概念，并且现在已经衍生出了数十个“代理性”应用案例，我甚至愿意将它们称为“人格化的应用”。
让我从“数字孪生体” “Digital Twin 开始。想象一下，你有一个出色的客服代表，拥有多年帮助最苛刻客户的经验。如果你加载了他过去五年的电子邮件记录，结合所有内部文档，以及最近两年的服务电话记录，你可以基本上“数字化地再现”这个员工，拥有他所积累的所有知识、风格和内部联系人网络。这个孪生体，最初可能看起来像一个AI助手，但当现实中的员工去度假时，它可以继续进行该员工的工作。
我们的一位客户，一家大型保险公司，已经为理赔处理建立了“数字孪生体” “Digital Twin ”。如果你考虑到处理理赔的复杂性和工作流程，很多内容都可以由一个智能代理来学习，使得这个“理赔机器人”成为这个关键流程的专家。而且当你更改理赔规则和限制时，代理可以在几秒钟内学习新的指南。
但这还不是全部。想象一下，这个“数字孪生体”或“数字员工”对Workday、SuccessFactors或其他各种系统有着深入了解。
现在，助手不仅能够回答问题并帮助解决问题，他还可以处理事务，查找数据，并在多个系统中运行报告。这个数字员工已经变成了“数字分析师”，能够为你查找信息并完成工作，节省你日常生活中的数小时工作。（Visier的Vee就是为此设计的。）
假设你让你的数字朋友参加会议，为你参与某些话题的讨论，并在有紧急问题需要讨论时实时提醒你。他可以帮助你优化时间，随时了解你需要知道的决策，并帮助你管理行动事项。这样的应用列表不胜枚举。
最棒的是，假设你的数字孪生体可以与你对话。假设他“签到”检查你上周要求帮助的项目进展情况，你告诉他事情的进展，他变得更“聪明”，更了解你可能接下来需要的内容。Galileo今天已经能够做到这一点，提示你深入研究某个问题并探索你可能没有考虑过的领域。而且如果你问他关于管理或人员问题，他可以根据你的领导力模型甚至你公司CEO的访谈给出建议和指导。（BetterUp、Valence等公司正在研究这一点。）
这不是科幻小说，朋友们。这一切正在成为现实，并且在明年将肯定会变得很常见。
每家供应商的侧重点略有不同。Microsoft Copilot专注于与MS Office相关的活动，ServiceNow则专注于内部服务和支持，Galileo聚焦于HR需求，而Joule则是SAP所有功能的专家。这些“数字员工”都需要培训、反馈和与其他系统的连接才能保持与时俱进。所以不太可能一个数字员工能够做所有事情。（培训数字员工意味着管理他或她的信息库，这将成为HR中的一个主要新角色。）
有一点非常明确：我们将会与这些家伙一起生活和工作。而随着我们使用它们并看到它们的能力，我们将会重新设计工作。我们会逐步把任务、项目和工作流程交给它们。随着这一过程的推进，我们在重构团队时会变得越来越聪明。
我将这一过程比作一个木匠获得了一台多功能电钻。在拥有这台电钻之前，木匠可能会手动钻孔，仔细选择钻头并根据木材的密度选择压力。现在，他钻孔的速度更快，准确性更高，精度更强。很快，他便会加快这一过程，花更多时间在橱柜的贴合、表面处理或设计上。
同样的事情也将发生在我们的HR任务、项目和设计上。而这些新的数字员工是可编程的！所以一旦我们弄清楚它们的能力，我们就可以调整它们，定制它们，并将它们连接在一起。最终我们将拥有能够作为整个应用程序运行的智能助手。而这对现有软件公司的威胁在于，这些智能代理将逐步取代我们现有的许多应用程序。
我们的数字员工如何影响我们的工作？
再做一个观察。我交谈过的几位客户一直在问：“那我们的软技能呢？哪些工作是真正属于人类的？”
我认为这是错误的问题。相反，我们应该问另一个问题：我能以多快的速度将尽可能多的工作委派给我的新朋友！
你是否因为吸尘器剥夺了你扫地的“有益工作”而感到难过？你从洗碗中获得了多少快乐？当你停止在肥皂水中打湿双手时，你的洗碗机是否让你感到沮丧？
当然不是——这些工具消除了我们认为是“苦差事”的任务。
如今，感谢数字助手，创建数据透视表进行交叉分析已经成为了苦差事。你可以停止亲自处理这些任务——请Galileo或Copilot来分析数据，然后让他为你绘制图表，添加更多数据，尝试新的假设。我们越是学会使用这些新的数字员工，我们就能停止更多的“苦差事”。
再考虑一些复杂的“以人为中心”的活动，例如“变革管理”。一位客户问我：“Galileo如何帮助我管理我们新HCM系统的变革管理？”
我给了她几十个想法：让Galileo为你提供其他公司的案例研究，并根据其他公司的做法为你构建一份待考虑的清单。然后让Galileo制定一个培训计划；让它阅读用户文档并创建一张新功能表；然后让Galileo按角色重写这个变革计划。最后让Galileo撰写一份关于成功的新闻稿，编写一些吸引人的员工沟通内容，并让它计算出所有步骤被简化后的投资回报率。
这些都是我们今天做的“手动”人类任务，它们需要时间和创造力来完成。如果你在Galileo中经历了这个过程，你可以要求你的数字员工保存这些步骤和提示为“模板”，你就教会了你的数字员工如何进行变革管理。下次你需要他时，他可以引导你完成整个过程。
当我开始向我的客户解释这些时，我停了下来，说：“等一下。我不可能向你展示Galileo能够做的一切。你需要自己去尝试。”
这就是我的大信息。不要等着供应商给你一个现成的解决方案。这些是智能的、可训练的数字专家。你需要了解他们，才能弄清楚他们如何适应你的工作、项目和公司。就像你对待任何新员工一样。
我认为是时候开始了。不再亲自扫地或手洗碗碟。让我们认识我们的数字员工，告诉他们我们的项目，并请求他们的帮助。一步一步，一天一天，我们可以重新设计我们的工作，使其更加高效，让我们有更多时间去做更伟大的事情。
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2024年10月21日
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