解读:AI不会淘汰所有 SaaS,而是重新定义HR Tech的价值HRTech核心指南:AI 会不会让 HR SaaS 没价值了?Harvard Business Review 最新文章给出了一个很有意思的观点:AI 不会淘汰所有 SaaS,而是重新定义它们的价值。未来真正值钱的,不是 AI 功能,而是 Operational Intelligence(运营智能)——也就是基于真实业务数据持续提升组织判断能力。对于 HR Tech、HR Leader 和投资人来说,这可能是未来几年最值得关注的趋势之一。推荐一读。
解读 Harvard Business Review:AI's Impact on SaaS Will Be Uneven
过去一年,几乎所有 HR Tech 厂商都在发布 AI 功能。从 AI 招聘助手、AI 面试官,到 AI HRBP、AI Agent,整个 SaaS 行业似乎都在进入一个新的竞争阶段。
不少企业也开始提出一个问题:当 AI 能够编写代码、自动完成流程、快速生成应用之后,SaaS 还有价值吗?
Harvard Business Review 最新发表的文章《AI's Impact on SaaS Will Be Uneven. Here's What Leaders Need to Know》中,Harvard Business School 教授 Christopher Stanton 给出了一个值得整个 SaaS 行业思考的答案:
AI 并不会让所有 SaaS 都失去价值,它真正改变的是不同 SaaS 的价值结构。
对于 HR Tech 企业、投资人以及企业 HR 来说,这一观点值得深入理解。
AI 不会平均冲击所有 HR SaaS
很多人认为,大模型出现之后,大量软件最终都会被 AI Agent 所替代。
Christopher Stanton 并不认同这种观点。
他认为,AI 的影响并不是平均发生的,而是取决于两个关键因素:
第一,软件主要解决的是规则明确、流程固定的任务(Deterministic Tasks),还是需要预测、判断和决策支持的任务(Predictive Tasks)。
第二,软件依赖的是企业自己的内部数据(Internal Company Data),还是大量跨客户、跨行业积累形成的共享数据(Pooled Data)。
这两个维度共同决定了一款 SaaS 产品未来的竞争力。
流程自动化软件,将最先受到 AI 冲击
如果一个 SaaS 产品主要负责流程执行,例如审批、通知、数据录入、报表生成、信息查询等标准化工作,那么 AI 将大幅降低这些产品的技术门槛。
随着 AI Agent、低代码开发平台以及自然语言工作流不断成熟,这类软件越来越容易被企业内部快速搭建,或者直接整合进现有平台。
这并不意味着流程管理没有价值,而是意味着流程本身将越来越难形成长期竞争壁垒。
未来企业购买软件,不再只是为了把纸质流程搬到线上,而是希望软件能够帮助组织做出更好的决策。
真正的竞争壁垒来自 Operational Intelligence
文章提出了一个非常重要的概念——Operational Intelligence(运营智能)。
这里的 Operational Intelligence,并不是简单的数据分析,也不仅仅是 AI 模型,而是企业通过大量真实业务运行过程中积累的数据、经验和场景,不断提升判断能力的一套智能体系。
作者认为,这类产品未来将成为 SaaS 中最具竞争力的一类。
原因在于,大模型能够学习公开知识,却无法天然拥有企业多年运营过程中形成的大量真实案例、边缘场景和业务经验。
这些数据和经验,正是企业决策过程中最有价值的部分。
未来的软件,价值将来自“判断”而不是“功能”
过去,大多数 HR 软件强调的是功能覆盖。
招聘系统能够管理职位和简历。
学习系统能够管理课程。
绩效系统能够完成考核流程。
这些能力未来仍然重要,但已经不足以形成明显差异。
真正具有竞争力的软件,需要能够帮助企业回答更复杂的问题。
例如:
哪些候选人在未来更有可能取得成功?
哪些员工存在较高离职风险?
哪些技能将在未来两年成为组织能力短板?
哪些岗位更适合内部流动而不是外部招聘?
这类能力并不是增加几个 AI 按钮就能够实现,而是依赖长期积累的数据、算法以及真实业务经验。
企业采购 SaaS 的标准正在发生变化
Christopher Stanton 提醒企业,在 AI 时代评估 SaaS,不应再只关注产品功能,而应该重新思考几个问题:
这款产品真正创造的是流程价值,还是决策价值?
它依赖的是企业自己的数据,还是拥有跨客户、跨行业积累形成的数据优势?
这些数据是否经过真实业务场景持续验证?
AI 是否只是增加了交互方式,还是能够持续提升企业的判断质量?
这些问题,将比是否拥有 AI Chat、AI Copilot 或 AI Agent 更重要。
对于 HR Tech 行业意味着什么?
对于 HR Tech 企业来说,未来竞争的重点可能不再是谁拥有更多 AI 功能,而是谁拥有更深的数据积累和行业理解。
能够持续沉淀招聘、组织、绩效、薪酬、技能、员工体验等真实运营数据,并将这些数据转化为企业可以直接应用的管理洞察,才更有可能建立长期竞争优势。
未来,HR Tech 的价值也将逐渐从"流程数字化"转向"运营智能"。
软件不仅需要告诉企业发生了什么,更需要帮助企业理解为什么发生,以及下一步应该采取什么行动。
HRTech 观点
AI 正在降低软件开发的门槛,却没有降低企业管理的复杂度。
未来,真正难以复制的,不会是某一个 AI 功能,而是长期积累形成的数据资产、业务经验和管理判断能力。
对于 HR Tech 行业而言,这篇文章释放出的一个重要信号是:AI 时代真正值得投资的,不一定是功能最多的软件,而是能够持续输出 Operational Intelligence(运营智能)的产品。
未来企业采购 HR Tech,也许最应该问的不再是:
"这个产品有没有 AI?"
而是:
"如果去掉 AI,它是否仍然拥有别人无法复制的运营智能?"
你觉得呢,欢迎讨论!
HR Tech
2026年07月07日
HR Tech
【瑞典】AI招聘平台 Fika Jobs 完成400万美元Pre-Seed融资,打造视频优先的人才匹配平台HRTech概述:瑞典AI招聘平台Fika Jobs 完成 400 万美元 Pre-Seed 融资,由 Luminar Ventures 领投,Alliance VC、King 联合创始人 Sebastian Knutsson 和 Riccardo Zacconi 等参投。Fika Jobs 想解决的问题很直接:当简历和求职信越来越容易被 AI 批量生成,企业如何更早看到候选人的真实表达、沟通能力和职业动机?它让候选人连接 LinkedIn profile,再通过 Google Gemini 驱动的 AI agent 完成约 10 分钟视频面试,平台随后自动生成短视频候选人 profile。求职者免费,雇主成功招聘后支付候选人第一年薪资的 10%。这代表招聘入口正在从简历走向动态候选人画像,但视频招聘的偏见与合规治理也会成为关键问题。
HRTech获悉,瑞典斯德哥尔摩创业公司 Fika Jobs 完成400万美元种子前轮融资,正在打造一个以视频为核心的人工智能招聘平台。该平台通过人工智能面试智能体与短视频候选人档案,将传统以简历为中心的招聘流程,转向更具表达性和动态化的候选人画像。
本轮融资由 Luminar Ventures 领投,Alliance VC、Wave Ventures 参投,同时包括 King 联合创始人 Sebastian Knutsson、Riccardo Zacconi,以及多位瑞典创业者、天使投资人和创业建设者参与。Fika Jobs 官方信息显示,本轮融资获得了超额认购,对应金额为3500万瑞典克朗。
从简历到视频画像,Fika Jobs试图改变招聘第一入口
长期以来,招聘流程一直存在效率低、反馈慢、信息不透明等问题。候选人投入大量时间准备简历、求职信和申请材料,却经常在投递后进入“黑箱”;企业端则面对越来越多的申请,尤其在生成式人工智能普及后,简历和求职信的生成成本进一步降低,传统筛选方式反而更难判断候选人的真实能力、沟通风格和职业动机。
Fika Jobs 的切入点,是将招聘入口从“静态简历”转向“视频优先的候选人档案”。候选人首先连接 LinkedIn 个人资料,平台的人工智能会基于候选人背景生成个性化面试问题,随后候选人与人工智能面试智能体完成大约10分钟的视频面试。目前,该面试智能体由 Google Gemini 模型驱动。面试完成后,Fika Jobs 会自动将候选人的回答剪辑成短视频片段,并组织成一个可持续更新的候选人档案,方便雇主在后续岗位需求中发现和重新评估候选人。
兄弟创业者再次出发,瞄准“简历之外”的人才信号
Fika Jobs 由 Jakob Dubois 和 Alexander Dubois 兄弟共同创立,其中 Jakob Dubois 担任首席执行官,Alexander Dubois 担任首席技术官。两位创始人的创业灵感来自他们此前在招聘过程中遇到的真实问题:一些候选人的简历并不突出,但一旦进入交流环节,其韧性、驱动力、表达能力和职业潜力会迅速显现。
这也是 Fika Jobs 想要解决的核心问题:很多企业真正看重的特质,很难被一页简历充分表达。尤其对于早期职业人才、非传统背景候选人、跨行业转型者,或者在简历上缺少“标准化亮点”的求职者来说,传统招聘流程往往容易低估他们的潜力。Fika Jobs 希望通过人工智能面试与短视频候选人档案,让候选人更早展示“纸面之外”的能力。
不同于传统人工智能筛选工具,Fika Jobs更强调候选人侧体验
当前人工智能招聘市场中,不少平台重点服务雇主端,帮助企业更快完成人才搜寻、简历筛选、人才匹配和面试安排。Fika Jobs 的定位有所不同,它不是单纯替企业筛简历,而是让候选人建立可持续维护的视频优先档案,并让雇主浏览一个已经经过人工智能面试和初步评估的人才池。
从产品逻辑看,Fika Jobs 更接近“LinkedIn、短视频平台与人工智能面试”的结合体。候选人不是每次都重新填写申请,而是通过一个更立体的档案持续被雇主发现;雇主也不再只依赖简历关键词和工作经历,而是可以更早观察候选人的表达能力、沟通方式、职业动机和潜在文化适配度。这种模式如果成立,可能会改变早期职业招聘、技术岗位招聘、成长型公司招聘以及非标准背景人才发现的流程。
商业模式:求职者免费,企业成功招聘后付费
Fika Jobs 对求职者免费。雇主前期无需支付费用,只有在成功招聘后,Fika Jobs 才会收取候选人第一年薪资的10%作为费用。公司表示,这一比例低于传统招聘顾问和猎头常见的20%至30%招聘服务费。
从商业模式上看,Fika Jobs 采用的是结果导向的成功付费模式。这种设计降低了企业试用平台的前期门槛,也有助于快速积累雇主端需求。对于候选人而言,免费建立档案也降低了进入门槛,使平台有机会在早期形成更大的候选人人才池。
市场进展:从瑞典起步,已有企业测试平台
Fika Jobs 计划先从瑞典市场起步,再逐步走向国际市场。根据公开信息,平台将于近期向候选人开放早期访问,并预计在今年秋季进行更大范围的公开发布。公司目前团队规模较小,但计划到年底增长至约10名员工。
在市场验证方面,Fika Jobs 已吸引超过100家公司进入等候名单,并有超过50家公司测试过该平台,其中包括 Plenty Labs、SICS.ai、Kognity 和 Rebtel。对于一家处于种子前轮阶段的 HR Tech 创业公司而言,这一早期验证说明市场对“简历之外的人才信号”已经产生明确兴趣。
HRTech观察:人工智能招聘正在从“筛选效率”走向“候选人表达”
Fika Jobs 的融资,反映了人工智能招聘领域正在出现一个重要变化:人工智能不再只是提高企业筛选效率的工具,也开始成为候选人展示能力、表达动机和建立职业画像的入口。过去几年,人工智能招聘更多围绕关键词匹配、自动筛选、面试安排和候选人排序展开;而 Fika Jobs 代表的方向,则是把人工智能用于创造更丰富的候选人信号。
这对 HR 和招聘团队具有现实意义。当简历、求职信和初筛问答都可以被人工智能批量生成时,企业需要重新思考什么才是真正有价值的人才信号。沟通能力、职业动机、学习速度、文化适配、抗压能力和成长潜力,可能需要通过更动态的交互方式来识别。视频与人工智能面试的结合,正是试图补足这一缺口。
但视频化招聘也必须面对公平性与合规挑战
尽管视频优先招聘带来了更丰富的人才信号,但也会引发新的公平性问题。视频候选人档案会让候选人的年龄感、外貌、性别表达、口音、种族特征等信息在招聘早期就被暴露出来。如果平台和雇主缺少结构化评价标准、偏见审计机制和合规治理框架,视频化招聘可能不仅不会减少偏见,反而会让偏见更早发生、更难追踪。
因此,Fika Jobs 这类平台未来真正的壁垒,不只是人工智能面试体验或视频剪辑能力,而是能否建立一套可信、可解释、可审计的人才评估体系。对于企业 HR 来说,采用这类工具时,也需要关注其评估逻辑、数据使用方式、候选人同意机制、隐私保护、反歧视设计以及不同国家和地区的招聘合规要求。
人工智能时代,招聘平台正在重新定义“被看见”的方式
Fika Jobs 的出现说明,人工智能招聘正在从后台自动化走向前台体验重构。未来的人才平台,可能不只是帮助企业更快找到人,也要帮助候选人更好地表达自己、被合适的公司发现,并在更公平、更透明的机制中完成匹配。
从 HR Tech 行业视角看,Fika Jobs 仍处于非常早期阶段,但它所代表的方向值得持续关注:当简历变得越来越不稀缺,候选人的真实表达、职业动机和潜力识别,可能会成为下一代招聘平台竞争的关键。