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Agents, Robots, and Us：在AI智能体时代，HR必须主导组织能力重塑
HRTech概述：在AI时代，人类与机器之间不再是替代关系，而是“技能伙伴关系（Skill Partnerships）”。随着智能体（Agents）、机器人和生成式AI的普及，人类逐渐从任务执行者转变为负责目标设定、判断、统筹与监督的“编排者”，这也成为未来最重要的职业能力之一。AI 不会取代 HR，但会迫使 HR 完成一次“从人员管理者到组织能力架构师”的进化。未来最重要的HR能力将不是招聘、绩效或薪酬，而是构建人机协同体系的能力，是设计组织未来工作的能力，是引导技术发挥最大效能的能力。
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人工智能进入第三阶段的跃迁——从工具化 AI，走向可执行任务的智能体（Agents）与可自主协作的机器人系统。这一转变正在深刻改变企业的运作方式，也正在重新定义工作的本质。麦肯锡的《Agents, Robots, and Us》这一报告揭示并提供了一个高度前瞻且系统性的框架，它明确指出：进入智能体时代后，人类与AI之间的关系，从传统的工具使用，转向更复杂的技能伙伴关系（Skill Partnerships）。组织不再依赖人类执行任务，而是依赖人类设计并编排人机协同的工作体系。
这一趋势不仅是技术层面的升级，更是组织能力的重构，是企业效率模型、治理模式、岗位结构和人才能力体系的全面重写。在这场变革中，最需要承担主导角色的，不是技术部门，而是 HR。因为真正被重塑的是“工作”本身，而工作结构的设计权、人才能力模型的定义权、岗位与流程的重构权，都属于人力资源。
引言：当AI成为“执行者”，人类的角色必须重新定义
过去十年，企业对于人工智能的理解主要聚焦在自动化、效率提升和任务加速等工具型价值。然而进入智能体时代后，AI 不再只是执行“指令”，它拥有理解上下文、规划任务步骤、根据目标进行推演和决策建议的能力。换句话说，AI第一次具备了可独立承担任务链中部分环节的能力。
当AI成为“执行者”，人类从链条中的“操作员”变成“编排者（Orchestrator）”。在这一结构变化下，组织能力的核心逻辑也随之重写。工作不再由角色驱动，而是由任务驱动；岗位不再固定，而是由任务组合实时变化；技能不再是个人工具，而是人机协作体系中的一部分。
这也意味着，传统的岗位描述、能力模型、流程制度、绩效体系，都将在 AI 的推动下重新定义。HR 的角色也从“管理人”扩展为“设计工作”和“协调人机系统”。面对这样的结构性变化，HR 需要成为组织新的架构师，让技术与人力在统一的治理和流程体系下协作。
一、人机技能伙伴关系：从执行到编排的根本性跃迁
报告最重要的观点之一，是提出了三种典型的技能伙伴关系模式：自动化、增强与编排。这三个模式不仅是技术使用的路径，也代表了不同阶段的组织成熟度。
自动化模式主要解决重复性任务，让工具代替人类执行标准化流程。这一模式已经在薪酬、行政、文档处理等领域普及，并成为企业降本增效的基础。
增强模式则意味着 AI 提升人类的判断效率。这是目前大多数专业工作者最直接感受到的变化，例如招聘中 AI 的候选人筛查、绩效过程中 AI 带来的行为洞察、组织发展中基于AI的模拟与预测。增强模式不是替代，而是放大人的专业价值。
最值得关注的是编排模式，这是未来十年的核心能力方向，也是组织必须最早布局的能力建设。编排模式中，人类成为“任务的设计者”，把目标拆解为一系列步骤，再将其中的部分交给 AI 和机器系统执行，并在关键节点做出监督和判断。此时，任务不再由单一角色完成，而是由“人类 + AI + 自动化工具”组成的动态团队完成。
这一模式要求组织具备完全不同的能力结构：流程知识、判断力、沟通协调能力、AI素养、跨系统协作能力、风险洞察和质量监督能力等。它也要求岗位从固定性变为开放性，通过任务来动态调整工作内容。
正如报告提出的核心观点，未来组织的生产力，并不是来自于某一个强大的智能体，而来自于人类与 AI 的协同效率，这正是“Skill Partnerships”的本质。
二、AI时代的五类核心技能：从个人竞争力到组织竞争力的全局转向
报告以系统化方式指出，进入智能体时代后，人类必须掌握五大类核心技能。这五类技能不仅适用于个人成长，也是组织能力模型重构的基础。
认知技能作为未来最核心的能力，依然是人区别于机器最重要的来源。复杂问题解决、批判性思维、反事实推演和情境判断，是 AI 无法完全替代的领域。随着 AI 能承担更多操作性任务，人类在认知层面的价值反而被放大。
人际技能在 AI 时代的重要性不减反增。当工具承担更多信息处理任务后，人与人的沟通、协作、领导与文化建设变得更关键。尤其在组织变革时期，人际技能是推动员工转型、推动跨部门协作的基础。
技术与数据技能不再是技术部门专属，而成为全员工最低限度的能力要求。报告强调，AI素养是未来的通用技能，类似于当年电脑操作技能的普及。员工不需要会写代码，但必须懂得如何向 AI 发出高质量指令、理解AI的局限与误差、具备基本的数据判断能力。
系统性技能将成为组织未来最稀缺的能力之一，尤其是编排型岗位依赖于流程设计、治理体系、风险控制、质量监督和伦理判断等能力。这些能力不仅要求跨专业知识，也要求对组织运作系统有深刻理解。
自我管理技能是适应 AI 时代变化速度的重要基础。AI 使知识快速更新，人类唯一的可持续优势是持续学习、保持好奇心与心理韧性。组织也必须培育可持续学习文化，才能支撑员工应对变化。
这些技能不是独立存在，而是构成未来岗位、任务和组织结构的底层能力模块。HR 的任务，是让整个组织具备这些能力，而不是只培养少数人才。
三、岗位的未来：由“固定职位”向“任务组合”迁移
报告的另一核心观点，是岗位从固定结构转向任务组合化，这将改变 HR 对岗位、绩效、招聘和人才发展的全部方法。
传统岗位是职责驱动，即每个岗位有明确的范围和职责清单。但 AI 的加入使任务可以被重新组合。某些任务可完全交由AI处理，某些任务则由人类判断，另一些任务则需要人机共同协作。因此岗位从静态的“职责包”转向动态的“任务包”。
这一变化意味着，岗位将更频繁地依业务需求调整，角色的重要性下降，任务的重要性上升。人才的核心价值也从“我是谁”转向“我能完成哪些任务”。任务成为资源分配的单位，员工成为任务的编排者，而 AI 成为任务的执行者或共同参与者。
这种模式要求 HR 完全重写岗位描述，从“职责清单”式的描述，转为“任务链条与人机分工”的结构化设计。同时，绩效体系也需从“是否完成职责”转向“是否有效建立人机协作体系并实现业务成果”。
组织结构也会随之扁平化，跨团队协作提升，角色界线模糊，传统的部门式分工被更灵活的任务流所替代。
四、在人机协作时代，HR必须承担战略主导权
技术部门可以部署 AI 工具，但“工作”仍属于 HR 的领域。真正决定 AI 能否在组织产生价值的，并不是算法，而是流程设计、人才能力和治理体系——这些全部属于 HR 的战略范畴。
AI 进入组织后，最需要 HR 主导的三个关键领域包括岗位重设计、能力体系重建与组织流程重写。
岗位重设计需要 HR 理解业务目标，将工作拆解为可由 AI 完成的任务、必须由人类完成的任务和需要人机协作的任务。这个过程必须由 HR 牵头，因为它涉及组织的整体工作方式，而不仅是技术部署。
能力体系重建要求 HR 新定义人才的底层能力结构，并让 AI 素养、编排能力、系统性思维、人际协作和认知能力成为组织投资的重点。这将影响招聘、培训、绩效与晋升等关键制度。
组织流程重写需要 HR 与业务共同重新定义流程节点和治理机制，使 AI 能嵌入真实业务，并真正成为协作主体，而不是附加资源。尤其是 AI 的质量监督、伦理判断和风险控制，必须纳入正式的管理体系，这本质上是一个组织治理任务，而非技术任务。
AI 驱动的组织能力重塑，是一次深刻的战略转型。HR 唯一能让技术变成生产力的方法，是成为组织的“AI编排者”，让人机系统在统一的结构下协同运行。
五、迈向AI智能体时代的组织：HR的使命与未来十年的工作重点
未来组织的核心竞争力，不取决于谁拥有更多AI，而取决于谁拥有更强的人机协作能力。一家企业若想在未来十年保持竞争力，必须从现在开始构建“AI Ready”的组织结构，使人类与 AI 的技能伙伴关系成为基础能力。
这一转型需要从顶层战略、组织结构、岗位设计、能力体系、文化塑造与治理机制多维度同步开展。HR 是唯一能够跨越组织横向与纵向结构，并同时触达人、流程与文化的职能部门，也因此成为这场变革的核心驱动力。
AI 不会取代 HR，但会迫使 HR 完成一次“从人员管理者到组织能力架构师”的进化。未来最重要的HR能力将不是招聘、绩效或薪酬，而是构建人机协同体系的能力，是设计组织未来工作的能力，是引导技术发挥最大效能的能力。
智能体时代已经到来。技术的力量不可逆转，而组织能力的重塑必须从现在开始。
HR在AI时代的三大使命
第一，推动岗位与任务的全面重构。通过将工作拆解为可由AI执行、可由人判断和需要协作的任务，让组织的工作结构与技术能力相匹配。
第二，重建人才能力模型。把AI素养、编排能力、系统思维与持续学习能力纳入全员基本能力，让每一位员工都能与AI协作。
第三，构建组织的AI治理与协作体系。让AI成为流程中的正式参与者，而不是附属工具，建立质量监督、伦理判断与风险控制机制。
在智能体时代，HR不是应对者，而是定义者；不是配合者，而是主导者。未来十年的组织能力竞争，将由HR决定。
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2025年12月01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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