Josh Bersin
HR 2030：HR团队或将缩减50%，但HR的价值可能比今天更重要
Josh Bersin刚发布《HR 2030: The Journey to Agentic HR》研究蓝图，其中有几个数据非常值得HR关注：未来HR团队规模可能减少30%-50%，但战略工作占比可能提升到75%；企业未来可能管理130个AI Agent和95项HR Agent能力。报告提出“Agentic HR”“HR Superagent”“Agent Sprawl”等新概念，核心观点是：AI不会简单取代HR，而是在重构HR职能本身。未来HR管理的可能不只是员工，而是员工+Agent组成的新型劳动力体系。值得一读。
近日，Josh Bersin正式发布《HR 2030: The Journey to Agentic HR》研究蓝图。这并不是一份普通的AI趋势报告，而是一份关于未来人力资源职能如何重构的路线图。Josh Bersin认为，未来HR最大的变化并不是引入几个AI工具，而是整个HR运营模式将发生根本性转变。
HR正在从运营职能走向增长职能
过去几十年，HR的核心工作主要围绕招聘、员工关系、薪酬福利、绩效管理和合规运营展开。而在HR 2030的愿景中，HR将逐步从流程管理者转变为业务增长赋能者（Dynamic Enablement for Growth）。
这意味着HR的关注重点将从“管理流程”转向“推动组织能力增长”。人才获取、技能发展、内部流动、组织设计和业务增长之间的联系将更加紧密，HR将越来越深入地参与企业战略决策。
HR团队可能变小，但价值会更高
报告中最受关注的数据之一是，到2030年，HR团队规模可能减少30%至50%。但这并不意味着HR的重要性下降。相反，随着大量事务性工作被AI Agent接管，HR专业人士将把更多时间投入到战略工作中。
Josh Bersin预计，未来HR团队中的战略性工作占比可能从目前约30%提升至75%。简单来说，未来企业需要更少的HR人员完成日常运营，却需要更多具备组织设计、技能战略、数据治理和AI治理能力的HR人才。
Agentic HR不是聊天机器人升级版
很多企业已经开始使用AI助手和智能客服，但Josh Bersin提出的Agentic HR远不止于此。未来HR体系中将出现招聘Agent、学习Agent、员工服务Agent、监测Agent、决策Agent以及规则治理Agent等多种角色。
这些Agent并非各自独立工作，而是在统一架构下协同运作。报告甚至提出未来企业可能拥有130个Agent和95项HR相关Agent能力，并通过“HR Superagent”进行统一协调。企业管理的对象将不再只是员工，而是员工与Agent共同构成的新型劳动力体系。
最大的风险不是AI，而是Agent失控
报告提出了一个值得关注的新概念——Agent Sprawl（Agent泛滥）。
未来企业可能会部署越来越多的Agent，如果缺乏统一架构和治理机制，不同Agent之间可能使用不同的数据、规则和逻辑，最终形成新的信息孤岛。因此，数据质量、业务规则、治理框架和Agent训练能力，将成为未来HR和IT团队的重要职责。
这意味着未来企业最需要的，不仅是AI工具，更是管理AI的能力。
CHRO将迎来新的战略机会
随着组织数据、技能数据、业务数据和人才数据被全面连接，CHRO有机会成为企业最重要的战略角色之一。未来CEO关心的问题，例如组织效率、领导力质量、技能缺口以及业务增长瓶颈，都将越来越依赖人才和组织数据来回答。
未来的CHRO不只是人力资源负责人，更可能成为企业的组织能力负责人。
未来已经开始
HR 2030最重要的价值，并不在于预测未来一定会发生什么，而是在提醒企业：AI正在改变HR工作的方式，也正在改变组织运行的逻辑。
过去二十年，HR数字化解决的是效率问题；未来十年，Agentic HR试图解决的是组织智能问题。当越来越多Agent开始参与招聘、学习、绩效和人才决策时，企业需要思考的不再是“是否使用AI”，而是“如何重新设计组织”。
如果你希望了解Josh Bersin对于Agentic HR、HR Superagent、Agent治理以及未来HR运营模式的完整判断，建议下载最新发布的《HR 2030: The Journey to Agentic HR》Executive Summary。这份报告或许无法回答所有问题，但它提供了一个值得每一位HR管理者认真思考的未来框架。
https://www.hrtechchina.com/Resources/58C22F3C-D045-36BD-9D56-81F2BCDDBCC4.html
Josh Bersin
深度解读：从AI代理到AI控制塔-大型企业AI转型进入系统重构阶段：Workday、SAP、ServiceNow、Microsoft释放的新信号
HRTech深度解读：企业AI转型正在进入“系统重构”阶段。Josh Bersin近期围绕Workday、SAP、ServiceNow、Microsoft和Cornerstone的分析显示，AI不再只是写邮件、做PPT、生成JD的效率工具，而是在进入企业软件的底层运行逻辑。Workday从system of record走向platform for agents，SAP强调Autonomous Enterprise，ServiceNow布局AI Control Tower，Microsoft掌握员工日常工作入口，Cornerstone则把学习平台升级为workforce intelligence和skills platform。对HR来说，真正的挑战不是学会更多AI工具，而是理解AI如何重构工作流、岗位、能力、治理和组织责任。未来HR的价值，不在于更会使用AI，而在于帮助企业设计AI时代的组织运行方式。
过去一年，企业对AI的讨论经历了明显变化。最初，许多组织关注的是员工如何使用ChatGPT、Copilot或各类AI写作工具提升效率；随后，企业开始讨论AI如何嵌入招聘、学习、绩效、客服、IT和财务流程；而现在，从Josh Bersin近期围绕Workday、SAP、ServiceNow、Microsoft和Cornerstone等大型公司的分析来看，一个更深层的变化正在发生：AI不再只是企业软件中的一个功能，而正在成为企业运行方式、组织结构和工作流系统重构的核心力量。
这也是中国HR和企业管理者尤其需要关注的地方。AI转型的重点，已经不再是“员工会不会用AI写邮件、写JD、做PPT”，而是企业是否有能力把AI放进真实业务流程中，重新定义人、系统、数据、流程和责任之间的关系。
一、从AI工具到AI代理：企业软件的底层逻辑正在改变
在过去的SaaS时代，企业软件的核心价值是“记录”和“流程”。HCM系统记录员工信息，ERP记录财务和供应链数据，LMS记录学习课程和培训完成情况，ITSM系统记录服务请求和工单流转。系统的价值来自数据集中、流程标准化和管理可视化。
但AI Agent出现之后，企业软件的价值正在发生迁移。系统不只是记录发生了什么，而是要帮助企业判断下一步该做什么，并在权限、规则和审计框架下自动完成部分工作。
Josh Bersin在分析Workday时指出，Workday正在从传统的system of record转向platform for agents。其逻辑是：企业内部的数据、安全模型、业务规则、合规要求和审批机制已经沉淀在Workday这样的核心系统中，如果AI代理要在企业内部大规模运行，就不能绕开这些规则，而必须在可信系统的“rails”之上运行。
这句话背后的意义非常大。AI不是简单替代一个软件按钮，也不是给现有界面加一个聊天框，而是把“执行工作”的能力放进企业系统。如果AI代理可以发起审批、筛选候选人、推荐薪酬调整、生成绩效反馈、安排学习路径、识别离职风险，那么它就不再是辅助工具，而是企业工作流中的新型执行主体。
这意味着未来企业管理的一个核心问题将变成：哪些工作由人做，哪些工作由AI代理做，哪些工作由人机协同完成，以及这些行为如何被记录、审计和治理。
二、Workday的信号：HR系统不再只是HR使用的系统，而是AI代理运行的基础设施
Workday的案例对HR行业尤其重要。过去，Workday被视为大型企业HCM和财务系统的代表，是企业记录员工、组织、薪酬、审批、绩效和财务信息的核心平台。但在AI时代，Josh Bersin认为Workday正在重新定位自己：它不再只是一个system of record，而要成为企业AI代理运行的平台。
这背后的关键不是“Workday也有AI功能”，而是Workday试图把企业规则、权限体系、组织结构、岗位信息、财务约束和合规边界变成AI代理可调用、可遵守、可审计的运行环境。换句话说，Workday的价值不只是数据本身，而是“可信业务规则”的系统化沉淀。
对于HR来说，这个变化非常关键。很多企业现在谈AI，仍然停留在“用AI生成招聘文案”“用AI写员工通知”“用AI做培训内容”这一层。但真正的大型企业AI转型，关心的是AI能否在组织内部安全执行任务。例如，一个AI招聘代理是否可以筛选候选人？是否可以自动安排面试？是否可以根据企业政策判断薪酬范围？是否可以在合规框架下记录推荐理由？是否能够被审计？如果这些问题没有解决，AI就只能停留在个人效率工具层面，无法进入企业级工作流。
这也是HR未来角色变化的起点。HR不能只问“我能用AI做什么”，而要问“企业中的人力资源决策和流程，如何被AI重新设计，并仍然保持公平、合规、透明和可解释”。
三、SAP的转型：AI正在从HR系统走向企业全局运营系统
如果说Workday代表了人力与财务系统的AI代理化，那么SAP的变化则代表了更大的企业运营系统重构。Josh Bersin近期分析SAP时提到，SAP正在将自己定位为Autonomous Enterprise，并将Joule和相关AI能力放在企业级运营自动化的核心位置。SAP的优势在于，它覆盖了财务、人力资本、库存、制造、采购、供应商、合同、外包和临时劳动力等企业关键资源。
这对HR的启发在于，未来很多所谓“人力资源问题”，不会只在HR系统里被解释。比如销售团队绩效下降，原因可能不只是销售人员能力不足，也可能来自定价策略、供应链成本、产品竞争力、区域市场变化、销售激励机制、经理管理方式或组织协同效率。过去HR只能看到员工数据和绩效结果，难以连接业务全貌；但如果AI能够打通ERP、HCM、财务、供应链、销售和学习系统，HR对组织问题的判断就会从“人力数据分析”升级为“业务系统级组织诊断”。
这对中国企业尤其重要。很多企业的人力资源管理仍然以流程、制度、考勤、招聘和薪酬为主，HR数字化也往往围绕“系统上线”和“数据看板”展开。但AI时代的HR价值，不再只是把HR流程线上化，而是能否帮助企业看清组织能力、业务结果和人才结构之间的真实关系。
SAP的AI转型提醒我们：未来的HR分析不应只回答“员工满意度是多少”“培训完成率是多少”“招聘周期是多少”，而要回答“组织能力是否支撑战略”“哪些岗位正在成为增长瓶颈”“哪些团队的结构与业务目标不匹配”“哪些流程正在消耗大量人力但没有创造战略价值”。
四、ServiceNow的野心：企业需要AI代理的控制塔
ServiceNow的转型则揭示了另一个重要方向：当企业内部出现越来越多AI代理之后，新的治理平台会变得非常关键。Josh Bersin在分析ServiceNow时指出，ServiceNow正在推动一个管理企业AI的宏大愿景，包括AI Control Tower、Agent Fabric、Context Engine等能力，目标是管理企业中的agent、workflow和people，并监控AI代理的成本、行为和ROI。
这个判断非常值得中国HR关注。今天很多企业还没有真正大规模部署AI代理，但已经可以看到未来的问题：不同部门会采购不同AI工具，员工会自行使用不同AI应用，业务团队会把AI接入各种流程，IT会担心数据安全，法务会担心合规风险，HR会担心公平性、岗位变化和员工能力断层。最终，企业会进入一个“AI使用高度分散，但责任边界不清晰”的阶段。
这就是为什么ServiceNow要做AI Control Tower。它看到的不是某一个AI工具的机会，而是企业AI治理层的机会。未来企业不只需要AI应用，更需要知道这些AI应用在做什么、谁授权了它们、它们调用了哪些数据、产生了什么成本、创造了什么业务价值、是否存在偏差和风险。
对HR而言，这个趋势意味着AI治理将成为HR必须参与的组织议题。尤其在人力资源场景中，AI一旦参与招聘、绩效、晋升、薪酬、培训推荐和员工关系，就会触及公平、偏见、隐私、合规和员工信任等敏感问题。HR不能只做AI工具的使用者，而必须参与制定AI使用规范、角色权限、员工培训、伦理标准和组织变革方案。
五、Microsoft的机会：谁掌握员工日常入口，谁就掌握企业AI入口
Josh Bersin近期也分析了Microsoft在企业AI中的机会。他认为Microsoft可能在企业AI竞争中占据非常重要的位置，因为它不仅有Copilot，还有Microsoft 365、Teams、Outlook、Excel、Azure、Microsoft Graph、Copilot Studio和庞大的企业客户基础。Microsoft的优势不是某一个单点AI能力，而是它已经处在员工每天工作的入口处。
这对HRTech行业有非常现实的影响。过去HR系统主要由HR部门选择和推动，员工进入HR系统通常是为了请假、查工资、做绩效、参加培训或提交申请。但在AI时代，员工可能不会主动打开某一个HR系统，而是直接在Teams、Outlook、Copilot或企业门户中提问：“我该如何申请育儿假？”“我今年的绩效目标应该怎么写？”“我适合申请哪个内部岗位？”“我需要补哪些技能？”“我的团队是否存在离职风险？”
如果Microsoft这样的横向入口能够连接企业数据和工作流，那么很多HR服务可能会从独立系统界面转移到员工日常工作入口中。这将改变HRTech产品的竞争逻辑。未来HR软件不只是比功能清单，而是比谁能进入真实工作场景、谁能与企业入口系统深度集成、谁能让员工和经理在最自然的工作环境中完成HR任务。
对中国市场而言，这也意味着企业微信、钉钉、飞书以及各类协同办公平台在AI时代可能承担更重要角色。HR系统如果仍然孤立存在，而不能进入业务沟通、任务协同和知识流转场景，其使用频率和战略价值可能会被削弱。
六、Cornerstone的变化：企业学习正在从课程管理转向能力基础设施
在学习与人才发展领域，Cornerstone的变化同样具有代表性。Josh Bersin近期分析Cornerstone时指出，这家公司正在通过Workforce AI重新定义企业学习、技能管理和全球enablement。Cornerstone不再只是传统LMS或学习内容平台，而是在向AI-native workforce intelligence和skills platform演进。
这反映了企业学习市场的根本变化。过去企业学习主要关注课程采购、内容管理、培训完成率和学习平台使用率。但AI时代真正的问题是：员工是否具备完成未来工作的能力？企业是否知道哪些技能正在缺失？哪些岗位会被AI重构？哪些团队需要重新培训？哪些经理需要被赋能？哪些员工可以通过内部流动而不是外部招聘满足业务需求？
传统L&D如果仍然停留在“买课程、推培训、统计完成率”，价值会迅速下降。AI正在把学习从内容供给转向能力诊断、个性化发展、岗位匹配、绩效支持和组织能力建设。Cornerstone的转型说明，企业学习平台正在从“培训系统”变成“员工能力基础设施”。
这对中国HR尤其有启发。很多企业过去做培训，关注的是年度培训计划和课程交付；但未来更重要的是建立动态能力图谱，识别员工当前能力、岗位未来要求和业务战略之间的差距。AI不是让培训部门更快生成课件，而是让企业更准确地判断组织能力是否跟得上业务变化。
七、HRTech判断：企业AI转型的主战场不是工具，而是工作流
综合Josh Bersin近期对这些大型公司的分析，我们认为，企业AI转型正在进入第二阶段。第一阶段是个人效率阶段，员工用AI写内容、做总结、查资料、生成文档。第二阶段是流程嵌入阶段，企业把AI放进招聘、客服、IT、财务、人力、学习等业务流程。第三阶段则是系统重构阶段，AI代理成为企业工作流的一部分，软件平台开始重新定义数据、权限、流程、角色和商业模式。
现在Workday、SAP、ServiceNow、Microsoft和Cornerstone的变化，说明大型企业软件公司已经开始进入第三阶段。
这对HRTech行业意味着，未来真正有价值的产品不只是“AI功能更强”，而是能否解决五个问题：是否理解企业真实工作流，是否能接入可信数据和业务规则，是否能让AI在权限和合规边界内执行任务，是否能衡量AI带来的业务结果，是否能帮助组织完成岗位、能力和流程的再设计。
因此，HRTech的竞争也会发生变化。单点工具如果只是包装AI生成能力，很容易被平台型产品吸收；只做内容库、表单流、简单聊天机器人的产品，也会面临替代风险。更有长期价值的方向，是围绕组织能力、工作流重构、AI治理、技能图谱、员工体验和业务结果形成可持续的数据与流程闭环。
八、对中国HR的真正启示：不要把AI转型误解为“学会几个工具”
对中国HR而言，Josh Bersin这些文章最大的价值不是告诉我们某一家美国软件公司发布了什么新产品，而是提醒我们：AI转型正在改变HR的专业边界。
过去HR的专业价值主要体现在招聘、薪酬、绩效、员工关系、培训和组织发展等模块能力。AI时代，这些模块不会消失，但它们会被重新连接。招聘会和技能图谱连接，培训会和绩效支持连接，组织发展会和业务数据连接，员工体验会和AI服务入口连接，合规会和算法治理连接。
未来HR需要具备三类新能力。
第一，是AI工作流设计能力。HR要能够识别哪些流程适合自动化，哪些流程必须保留人工判断，哪些流程需要人机协同。例如，AI可以帮助筛选简历，但最终录用决策如何保持公平？AI可以生成绩效反馈，但经理如何承担管理责任？AI可以推荐学习路径，但员工发展如何与业务目标连接？
第二，是AI治理与风险识别能力。HR必须理解AI在招聘、绩效、薪酬、晋升和员工关系中的潜在偏见、隐私风险、合规风险和员工信任问题。未来HR不只是制度执行者，而是组织AI使用边界的共同设计者。
第三，是组织能力重构能力。AI会改变岗位内容、技能要求、团队结构和管理方式。HR需要帮助企业重新定义岗位、能力模型、人才梯队、领导力标准和学习体系。真正的HR价值，不是告诉员工如何使用AI工具，而是帮助组织判断AI时代需要什么样的人和组织能力。
九、为什么这对中国企业更紧迫
中国企业在AI应用上往往行动很快，但在治理、流程、角色和组织能力建设上容易滞后。许多企业会先采购工具、先试点应用、先要求员工提升效率，但没有同步建立数据权限、流程边界、岗位影响评估和员工能力升级机制。这会带来一个问题：AI看似被广泛使用，但组织并没有真正变得更强，反而可能出现工具碎片化、流程混乱、责任不清和员工焦虑。
这正是Josh Bersin近期文章所揭示的核心趋势：大型企业软件公司正在把AI从“功能”升级为“企业运行层”。也就是说，AI真正的价值不是单点效率，而是系统能力。谁能把AI放进企业规则、数据结构、业务流程和组织治理中，谁才可能真正获得长期优势。
对中国HR来说，这也是一个重要提醒。不要只关注“AI能帮HR省多少时间”，而要关注“AI会如何改变企业管理的基本结构”。如果HR只把AI当工具，就会被工具替代；如果HR能参与设计AI时代的组织运行方式，就会成为企业转型中的关键角色。
十、HRTech结语：HR的机会，不在于更会用AI，而在于更懂组织如何被AI重构
Josh Bersin近期对Workday、SAP、ServiceNow、Microsoft和Cornerstone的分析，本质上指向同一个结论：企业AI转型已经进入平台化、代理化、治理化和系统化阶段。大型软件公司争夺的不只是AI功能，而是企业未来的工作入口、数据语义层、代理执行层、治理控制层和商业计费层。
这对HR行业是一次真正的提醒。AI不会只是让HR工作更快一点，而会重新定义HR工作的边界、价值和责任。未来优秀的HR不只是AI工具使用者，也不是简单的流程管理员，而是组织AI转型的设计者、治理者和能力建设者。
对中国企业来说，现在最需要做的不是追逐每一个新的AI工具，而是回到三个基本问题：我们的关键HR流程是否值得被AI重构？我们的组织是否具备管理AI使用行为的规则和能力？我们的HR团队是否已经从“个人AI使用”走向“组织AI治理与转型”？
真正的AI时代HR，不是会用更多工具的人，而是能够帮助企业重新设计工作、能力和组织运行方式的人。
Josh Bersin
Workday的重塑：从系统记录平台到智能体平台，你看好这个转型吗？
HRTech概述：Josh Bersin最新分析指出，Workday正从“system of record”转向“agent platform”，试图将其在数据、权限、流程与合规方面的积累，升级为AI时代的企业运行基础设施。这一判断意味着，未来HR系统不再只是记录工具，而将成为AI执行工作流的核心支撑层。但从市场反馈来看，确定性仍优先于想象力。Paychex在部分阶段市值已超过Workday，反映出资本更看重稳定现金流与合规执行能力，而非尚未兑现的AI叙事。对HRTech行业而言，一个清晰趋势正在形成：AI将重构“入口层”，系统将下沉为“执行与规则层”，而真正的竞争，将围绕谁能掌控工作流、数据语义与合规能力展开。更多关注HRTech，了解全球HR科技资讯。
以下是Josh Bersin的文章
Workday是财务和人力资源企业应用领域的先驱，但在人工智能时代，它一直在努力转型。本周，该公司以引人注目且整合的方式发布了清晰的未来战略，该战略充分利用了其近30亿美元的收购成果（HiredScore、Evisort、Paradox、Sana）、新的管理团队以及Workday在智能代理领域的重新定位。
我看好这些举措，所以我想详细解释一下。
Aneel Bhusri的重塑战略
2008年，Workday首次上市时，该公司率先推出了一种专为云端设计、独具创新性的平台。这是一项突破。
当时，企业普遍采用本地部署的客户端/服务器系统，唯一的替代方案是SaaS，即由其他公司托管的解决方案。这些老旧系统往往过时、难以集成，且缺乏扩展性和灵活性。
Workday 引入了一种新的架构：面向对象的数据库、集成的安全和业务规则引擎以及新颖的用户界面，这令各行各业的公司都感到兴奋。
公司发展迅猛，始终秉持“一体化”的理念——打造一个能够满足所有人力资源和财务需求的单一系统，采用统一架构，面向未来。公司营收增长迅速，成功吸引了超过30%的《财富》世界2000强企业客户，目前拥有超过11500家客户和超过7500万终端用户。
在这些年的发展历程中，公司始终秉持以员工为先的企业文化，吸引了众多人力资源主管、IT团队和投资者。联合创始人阿尼尔·布斯里(Aneel Bhusri)一直担任首席执行官一职，直至2024年将首席执行官的职位移交给卡尔·埃申巴赫(Carl Eschenbach)。
正如阿尼尔在峰会上解释的那样，过去两年里，他感觉Workday失去了创业文化，人工智能战略也不明确。因此，他重返公司担任CEO，重组了高管团队，领导公司进行重塑。下面我将详细解释。
新的Workday职位
让我们先从主要问题入手：在人工智能代理技术日新月异、易于构建的今天，Workday 的角色是什么？“记录系统”在未来将发挥怎样的价值或作用？
以下是我们所看到的他们的高层次回答。
Workday正在将系统记录平台转变为一个智能体平台。
如果我们能够释放公司内部的数据、安全性和业务规则，就可以设计和构建可扩展、安全且快速的代理。Workday 作为值得信赖的记录系统，提供公司规则、策略、安全模型和合规性，使代理能够大规模运行。这些“基础架构”目前已存在于 Workday 中，在 Workday 之外重新构建它们成本高昂、耗时且风险巨大。
Workday重塑计划的五大支柱
让我们来仔细分析一下这项战略的五大支柱。
第一：AI是企业软件的补充，而不是替代。
正如Workday所强调，仅靠推理能力无法完成发薪、财务结账、员工入职或职责分离。这些需要确定性的规则、审批链和二十年来构建的数据模型。Workday将概率推理与确定性执行结合，从而实现企业级AI。那些建立在提取数据之上的独立智能体平台，本质上是不完整的。
第二：Workday的“运行轨道”是企业AI的核心。
Workday的配置和业务流程框架编码了每个客户的独特政策、审批流程、合规规则和组织结构。从某种意义上说，这些规则本身就是企业。
在Workday之外运行的智能体并不了解这些规则，可能产生看似合理但违反合规的结果。而Workday通过现有配置来执行智能体操作，使其默认符合规则。
第三：治理与智能体管理可以产品化。
Workday认为，智能体管理将成为未来基础设施的核心组成部分。智能体像员工一样，是一等主体，拥有身份、技能、权限范围以及审计记录。
Agent System of Record（目前已有1200多家客户注册并观察智能体）、新的基于标准的访问与权限管理系统，以及统一的智能体入口，共同构成这一体系。这些能力被定位为企业级“信任基础设施”，用于管理智能体的扩张。
第四：通过Sana实现统一且解放的体验。
Sana成为Workday的新默认入口，所有客户均可使用（Sana for Workday），并可升级为Sana Enterprise，扩展至Salesforce、Slack、Teams和SharePoint。Sana正在与Microsoft Copilot等入口型AI竞争。
Workday的观点是，Sana将成为员工最后需要学习的企业应用。同时，它也是智能体开发平台和学习界面。
第五：新的商业模式与结果对齐，而非席位。
过去Workday按用户席位收费，价格高但使用率低。现在转向“席位+使用量”的混合模式，通过Flex Credits计量使用量。这将收入与客户结果（业务增长、生产力等）绑定。同时外部API也将按调用收费，补充此前未计入的收入。
Workday认为Sana是员工需要学习的最后一个企业应用软件（Joel Hellermark称之为软件界的达芬奇）。它同时也是代理开发工作室和学习平台。
（我想指出的是，Sana 的动态学习平台远比大多数公司意识到的要强大得多。人工智能原生学习不仅仅是培训，它还能全面赋能员工，从而显著提升生产力并促进员工技能提升。）
Workday 对“从零开始构建”的回应
现在我们都体验过 Claude Code、Codex、Cursor 或其他工具，很容易想象从零开始“重建”HCM 系统。
原则上，客户可以将 Workday 数据提取到数据湖中，使用工具将大型语言模型连接到数据湖，并尝试在 Workday 之外重建相同的代理功能。Workday
的回应是：这种方法会产生一个影子 ERP，构建成本高达数百万美元，缺少统一的对象图、配置系统和合规机制，而且自身也十分脆弱。由此产生的代理本质上就是不受规则约束的——它们在不执行规则的情况下最大化任务完成度。这会带来风险，并最终需要依赖现有的安全和工作流工具。
（我对此有一些不同意见，因为使用微软、谷歌或 ServiceNow 的工具很容易构建多进程代理，这些代理可能使用 Workday 进行身份验证，但也可能依赖 OKTA 或 Azure Identity 进行身份验证。因此，为了便于实施，一些应用程序会保留在 Workday 中，但其他应用程序可能会部署在其他地方。如果 Workday 意识到这一点，并且不对 API 收取过高的费用，那就一切都好。）
Workday 对多智能体未来的解决方案
客户将运行多个AI平台：Microsoft Copilot、Anthropologie Claude、Gemini Enterprise、Salesforce Agentforce以及内部定制代理。Workday对此表示赞同。
外部代理通过代理网关接入，使用 MCP 和 A2A 等开放标准。他们可以将任务委托给 Workday 代理以继承 Workday 的默认流程，也可以直接调用 Workday API（现在按调用次数计费）。无论哪种方式，当代理需要与人员、资金或受监管的工作流程交互时，逻辑推理部分将交由 Workday 处理。
（再次强调，如果 Workday 基于 Sana 的全新 Agent Developer 真如演示那样令人兴奋，那么很多应用开发者都会使用它。过去，构建 Workday Extend 应用相当棘手，因此，开发过程越简单易用，对 Workday 就越有利。）
我们能否让 Workday 更具动态性？动态重配置。
反对云系统的一大理由是其产品发布周期缓慢，导致客户往往需要等待数年才能获得新功能。目前，Workday 每年仅更新两次系统，产品路线图的推进缓慢且高度关联。
两项重大变革旨在解决这个问题。
首先，您现在可以利用全新的用户体验和 Sana 扩展 Workday 的功能。在代理记录系统中注册代理，即可轻松构建新应用，无需等待。此外，Workday 还与数百家合作伙伴携手，共同构建代理合作伙伴网络，为行业特定代理和咨询代理提供服务。
其次，更重要的是，Workday 推出了“部署代理”，这是一个动态的系统测试、配置和咨询式部署系统，可帮助客户更快地部署变更。
这是一项巨大的改进。企业不仅可以在一周甚至更短的时间内配置和部署 Workday，而且客户也不再需要聘请昂贵的系统集成商来使其正常运行。此外，Workday 现在将更加持续地推出新版本。
这大幅降低了实施和拥有成本，并使 Workday 能够更频繁地发布产品、功能和系统更新。这对客户来说是一项重大胜利，但对 Workday 系统集成合作伙伴来说却是一次巨大的冲击。（埃森哲报告称，他们在短短一周内就重组了 80 万名员工。）
我对这个故事的分析
我们派出了三位高级分析师参加峰会，并旁听了产品演示，还就整个产品战略进行了深入讨论。以下是我对这一切意义的总结。
1. 创始人回归，带来全新活力
就像苹果公司的史蒂夫·乔布斯和星巴克的霍华德·舒尔茨一样，有时一家开拓型公司也会迷失方向。阿尼尔作为一位对技术和Workday市场有着深刻理解的领导者，拥有定义“下一个篇章”的活力和热情。
创始人不仅引进了新的领导者，他还围绕产品领域建立了“总经理”模式，而不是将人工智能战略分散到各个领域。
现在，Workday 为 Agent Factory 和 AI API 分别设立了专人负责，管理团队每月还会召开一次跨职能 AI 工作组会议。此外，在产品与技术总裁Gerrit Kazmaier的带领下，公司仅用一个下午就将 50 个代理项目精简至 15 个。“创业文化回归了。”
（值得注意的是，微软最近出于几乎相同的原因，将其 Copilot 工程战略集中化。）
2. Workday 可以引领人力资源和财务部门实现自主运作的潮流。
与其继续专注于 Workday 现有的数百个小型代理，该公司现在将目光投向了面向未来的大型转型代理。
通过收购人工智能（招聘、智能代理和学习）领域的两大市场领导者 Paradox 和 Sana，Workday 拥有了一支在智能代理应用方面经验丰富的管理团队。Workday 不仅能够展示符合智能代理未来发展趋势的应用，还能充分利用其现有基础设施。这使公司有机会主动向企业展示未来的发展方向——构建和推动智能代理，从而重新定义企业的工作方式。
（我们的经验表明，将现有工作流程或任务“智能化”带来的收益有限。真正的巨大回报来自于构建我们所谓的“第三阶段智能体”，它可以自动化整个工作流程，并消除流程中的任务和步骤。Sana 和 Paradox 就是这种未来趋势的体现。）
3. Sana 和 Paradox 改变了Workday：新的领导层
Workday正在利用新的领导者来实现这一目标。
向产品和技术总裁 Gerrit Kazmaier 汇报工作的是 Workday 最新人工智能超级明星的两位新领导人：Adam Godson 和 Joel Hellermark。
Paradox 的首席执行官 Adam Godson 现在领导 Workday 的整个人才招聘平台，包括从 HiredScore 收购的 ATS 和人才情报系统。这是一个竞争异常激烈的热门市场，总支出超过 2000 亿美元。
Sana 的首席执行官（Joel Hellermark）现在领导着 Workday 的整个学习平台（和 AI 层），包括 Workday 的老产品 Workday Learning，这是一个总支出超过 4000 亿美元的市场。
这些具有创业精神的领导者现在成为General Managers，因此他们不仅负责产品战略，也同时负责收入和客户支持。这创造出一组高度负责的产品负责人，与此前那个交付速度非常缓慢的“integrated product group”形成鲜明对比。产品愿景、产品速度和竞争力都会呈指数级提升。
还要记住，现在talent acquisition、mobility、corporate learning和enablement，正是HR领域中AI发展最先进的几个领域。因此，我预计这两家公司中的开创性创新，将会直接影响Workday其他部分未来发生的许多agentic redesigns。
（请注意这些新兴人工智能市场的动态变化：SAP 刚刚以 18 亿美元收购了 SmartRecruiters，知识工具供应商 Glean 的估值高达 72 亿美元。Workday 与这些解决方案直接竞争，因此从某种意义上说，Paradox + Sana 在外部市场上的价值可能达到 100 亿美元。）
4. Workday可以尝试定义企业AI基础设施
我的第四个观察是，Workday有机会定义企业AI架构应该如何演进。这是一个混乱的话题，而且似乎让我见到的每一家公司都感到困惑。
我们必须提出的问题非常复杂：我们到底要构建多少个agents？我们要设计什么样的Superagents和Subagents？是否应该有一些agents负责“action”，而另一些agents负责“observation and benchmarking”？是否应该存在主从关系，让某些agents必须向其他agents请求许可？我们又该如何划分不同agents所拥有的信息与权限？
如果我们把agents看作“superpowered people”（我知道这是一个有些别扭的说法），那么我们就会遇到一些情绪和组织问题：agents会不会踩到其他agents的脚？某个人私下构建的小型“叛逆agents”，是否会复制、重叠甚至冲突于IT部门构建的更正式的企业级agents？
这是一团乱麻。
不过，Workday正在思考这个问题，而且他们看到了这个问题。在旧世界中，mainframe掌控一切。后来，“system of record”设定规则。
今天，我们有很多层：智能LLM、语义与规则层、agent code layer，也就是编排、工具和工作流层，以及runtime/trust layer，也就是安全、合规和护栏层。
Workday可以定义这一切应该如何运作。虽然这里有很多竞争厂商，包括Microsoft、Anthropic、OpenAI、ServiceNow和Google，但在ERP/HCM世界里，我挑战Workday去承担领导角色。而这也引出了一个问题：谁是Workday的“forward deployed engineering team”？
5. Workday理解context和semantic layer的挑战
“每个人都在忽视糟糕context这个巨大而无聊的问题。”——Joel Hellermark
这句话听在我耳朵里简直是音乐。
关于AI，有一个重要经验是每个人都应该学习的：context创造价值；如果我们不能信任内容，我们就不能信任agent。
Gerrit解释说，Workday在准确性方面最大的提升，并不是来自更大的模型，而是来自对knowledge graphs和context engineering的投入。我们在自己的产品Galileo中也看到了同样的情况。
因此，Workday正在推动Data Cloud演进，使其包含的不只是数据，而是你作为一家企业所建立起来的真实客户语义。这包括skills models、cost centers、career paths、certification workflows，以及数百种其他没有存储在HCM或财务数据库中的内容。
Workday团队理解这一点，说明Workday正在像一家AI公司一样思考，而不是像一个只想在工作流中构建agents的交易型软件供应商那样思考。
结论
这次活动，以及Workday一系列新领导者的出现，标志着一个转折点。
公司已经准备好重塑自身、开创新解决方案，并专注于帮助客户和合作伙伴参与到business agent revolution之中。
随着新的产品领导者、新的AI基础设施，以及帮助客户近乎实时地测试和重组其Workday系统的重点，我认为Workday确实正处在重塑的边缘。
对于金融分析师而言，我预计像Sana、Paradox以及Enterprise AI management tools这样的产品，几乎会立即展现出新的收入增长。过去五年，我们与Paradox和Sana都有非常密切的合作，它们各自都有客户和实施案例，证明其能够为Workday客户带来巨大价值。
我想祝贺Aneel、Gerrit以及整个Workday团队迎来这一重要转折点。随着未来更多公告发布，我们也会继续向大家更新相关信息。
Josh Bersin
Josh Bersin：人力资源伟大革新正式开启
人力资源（HR）部门始终在两种身份间挣扎。HR究竟是战略伙伴——推动组织价值增长、激发人力资本潜能的引擎？还是行政职能部门——充当“公司警察”，负责执行规章制度、政策法规及劳动条例？
前者是价值创造者，需要人文素养；后者是行政职能，理应尽可能实现自动化。
这种双重角色定义了该职业多年。事实上，曾有“别相信HR”的流行梗，试图让员工相信HR是反派角色。
如今我们正迈入变革时代。自2026年起，人力资源行业将迎来由人工智能驱动的重大革新，这场变革将化解上述矛盾，使HR摆脱行政负担，迈向真正的战略性“全栈”模式。
历史的重担：日益复杂的职业
人力资源行业规模庞大，全球从业者逾4000万人，涵盖数百种不同职位。过去50年间，其复杂性呈爆炸式增长。
每当商业理念、社会规范与法律要求更新迭代，人力资源部门便需承担新使命。从基础薪酬核算、招聘管理和工作行政起步，逐步拓展至培训体系、工业心理学和岗位设计领域。20世纪60至70年代，我们又引入了工业心理学支持、职业发展管理、强制排名法及基于九宫格的继任者管理。
近二十年又涌现出员工福祉、混合办公模式、DEI（或DEI的终结）、生产力管理、企业文化、管理跨度及领导力等议题。而今人工智能时代来临，我们必须应对人才密度、灵活岗位与组织设计、“无岗位”工作模式，以及薪酬公平与绩效管理等截然不同的全新范式。
试想如何管理由超级工作者组成的企业——单个员工既能开发应用、分析数据，又可能对业务流程产生颠覆性影响？难道我们都要面对要求万亿薪酬的马斯克式员工？
新领域涌现之际，旧领域并未消亡，导致人力资源部门最终需要数十位专家，各自负责百余个专业领域中的一个。
现在再叠加运营结构的复杂性。
大型组织采用联邦式人力资源模式，由中央团队配合地域或业务单元的地方团队运作。这些团队通常由人力资源业务伙伴领导——该角色职能跨度极大，既可高度战略化也可纯粹官僚化——必须根据具体区域需求本地化政策。因此人力资源不仅需要流程和专业知识，还必须通过本地规则、就业市场和文化来实施。（在新加坡招聘工程师与在德国招聘工程师存在天壤之别。）
过去二十年间，管理这种复杂性的主要工具是人力资源技术，特别是Workday、Oracle和SAP等供应商提供的人力资本管理（HCM）系统。尽管这些系统非常复杂，但它们主要充当“业务工作流和记录保存系统”，而非真正解决人的问题。它们追踪员工数据、管理薪酬并处理基础流程，但仍需大量人力资源专业人员进行调试、维护和管理。
人工智能催化剂：从记录保存到主动行动
2026年将成为企业人工智能驱动的转折点。我们不再将人工智能视为提升个人效率的工具，而是将其应用于业务流程本身。
这使我们超越了提升个人效率的承诺：我们重新设计企业运作模式，构建名为“超级智能体”的系统以实现规模化与自主化。
最佳类比是自动驾驶汽车。
与其不断添加功能提升驾驶员效率（助力转向、刹车系统、车道碰撞检测、自动泊车），不如将这些独立智能体整合为专注于结果而非驾驶员的超级智能体。
汽车的本质是优化乘客出行体验，而非减轻驾驶员负担。当驾驶员角色“消失”（类似于取代重复性工作）时，车辆安全性提升百倍，全新商业模式与规模化要素随之诞生（例如按里程付费而非购车）。
人力资源及其他业务职能领域同样经历着变革。我们从助理起步，继而转向代理（面向个人的自动化工具），如今正迈向超级代理以管理完整流程。这一转变虽非一蹴而就，但正加速推进。
我们正与大型保险公司、航空公司及制药企业合作开发超级代理，应用于全球员工入职、精准人才招聘及销售培训。这些代理应用将取代大量人力资源岗位，最终为企业带来更高效的规模化运营与更优异的成果。
为何30-40%的人力资源岗位将消失
基于超 250 个人力资源岗位的任务级深度数据，结合自动化工具与供应商的专业研究发现，当前人力资源领域中 30%-40% 的岗位，仅需较低成本投入即可实现自动化落地。企业可结合自身人力资源岗位名称与组织架构，快速开展相关岗位的自动化适配分析。
面试安排专员、招聘协调员、服务台助理等岗位，其核心的战术性行政工作，长期以来一定程度上制约了人力资源部门的整体效率。而这些岗位的从业者，可向更具价值的工作方向转型，比如人工智能代理的搭建与管理、候选人的深度对接，以及为业务团队提供专业的人力资源咨询支持。
人力资源职业版图会因此萎缩吗？答案是否定的。过去五年，人力资源岗位的招聘量实现了 60% 的增长，增速显著领先于多数职业领域。真正发生变革的是人力资源的岗位结构 —— 常规性的人力资源岗位将逐步退出舞台，人工智能相关的新型岗位正加速涌现，绝大多数人力资源从业者也将向 “全栈型” 人才转型。与此同时，人力资源从业者的薪资水平也有望迎来上涨，相关深度分析可参考往期播客内容。
自动化潜力领域：
通过系统性人力资源AI蓝图分析，我们锁定了六大核心机遇领域：
人才招聘与入职：AI智能助手可承担候选人筛选、面试安排及新员工入职的多步骤复杂流程。（关于偏见与诉讼风险，我将另文详述。）
员工服务：解答政策、规章制度及例外条款相关咨询——用高度智能的代理取代呼叫中心。
表单处理、理赔与档案管理：维护精准员工档案、确保合规性的后台工作（包括学习管理系统运营）将实现自动化。
培训、员工赋能与内容交付：面对企业培训数百亿的投入，人工智能可优化个性化学习内容的创建与交付流程。（详见《企业学习革命》研究报告，探讨这个4000亿美元市场的重塑进程。）
人力资源业务伙伴影响力提升：通过“经理人伽利略”等智能助手分担业务伙伴工作，让员工直接获取团队管理建议、信息及工具。
“全栈式”人力资源的崛起
自动化终极目标并非削减成本，而是创造商业价值。通过自动化流程，我们能提升其可扩展性、准确性，并减轻员工与管理者的负担。HR团队可助力更快更具战略性地招聘；避免近期常见的“雇佣/解雇”循环；实时培训管理者与员工；并快速精准识别管理问题、高流失区域及风险。
对人力资源团队而言，专业人员得以专注于我们称之为“全栈式人力资源”的战略工作——这些工作直接影响企业的最终收益。
这种转变使人力资源部门更贴近其服务的业务单元。人力资源业务团队无需耗费时间处理数据录入或政策执行，可专注于：
人才获取与内部流动：作为人才顾问，决定招聘对象、调动人选及晋升人选。
战略性人才管理：识别高潜质领导者，构建与业务目标及员工发展相契合的职业路径。
文化与员工敬业度：营造安全、创新、高效能的企业文化
组织架构与岗位设计：协助企业调整组织结构及岗位职能，适应人工智能与市场新需求。
人工智能协调：构建、整合并设计自动化HR流程的人工智能代理系统，这是新兴且至关重要的职能。
对人力资源基准的影响
员工与人力资源专员的配比，历来是人力资源领域的核心衡量指标，其行业历史基准值约为 100:1。
伴随人工智能逐步承接人力资源领域的战术性工作，这一经典配比将迎来显著重构，未来有望突破 200:1、300:1，甚至达到 400:1 的新水平。
这一变化并非意味着人力资源部门的人力规模会大幅缩减 —— 与之相反，自动化将催生大量人力资源新岗位。而这一趋势背后，正凸显出行业的核心价值升级：AI 自动化的深度渗透，将推动人力资源从业者的薪资水平迎来上涨空间。这一变革也为各行业带来了切实的价值机遇：
在零售、餐饮等行业，企业借助 AI 实现招聘与排班的效率提升，能够快速响应客户需求，直接推动营收增长，这一模式已在奇波雷餐厅得到实践验证。
在波音等制造行业，企业可通过 AI 赋能加速员工培训、深化安全文化建设、提升人才流动的灵活性，进而推动生产效率提升，实现飞机产量的增长，相关实践思路已与企业展开深度交流。
这一系列实践，正印证着人力资源领域由 AI 驱动的价值重构与效能升级。
新挑战：数据质量与信任
还有一点需要考虑。
随着人力资源管理以人工智能的速度发展，准确性、可解释性和可信度的重要性日益凸显。在人工系统中，招聘人员偶尔会出错；但在大规模运行的自动化系统中，招聘算法或薪资规则中的单一错误可能瞬间影响数千名员工。
许多新兴的人力资源岗位都涉及管理这些系统的质量与完整性。人力资源专业人士必须确保所部署的人工智能系统由准确、最新且完整的数据驱动。
如今，人工智能偏见与信任问题已成为人力资源部门的核心责任。针对人力资源供应商（Workday和Eightfold）的两起诉讼表明，构建可解释、高信任度的系统至关重要。这项重任现已落在人力资源部门肩上。
总结
长期以来，HR部门的双重身份矛盾与日益复杂的业务负担，制约了其战略价值的释放。2026年AI技术的规模化应用，将成为破解这一困局的关键催化剂，通过超级智能体替代30%-40%的事务性岗位，推动HR从行政执行者向全栈式战略伙伴转型。这种转型并非以削减成本为目标，而是通过自动化提升流程效率与准确性，让HR聚焦人才梯队搭建、企业文化塑造、组织架构优化、AI系统运维等核心战略工作，直接赋能业务增长。与此同时，数据质量管控与AI信任体系构建将成为HR行业的全新挑战与核心职责，员工与HR的配比基准也将迎来颠覆性调整。未来，全栈式HR将成为行业主流，凭借“战略思维+AI技能+业务洞察力”，成为组织价值增长的核心引擎。
Josh Bersin
AI 超级智能体时代来临：CHRO们2026年的11 项关键行动纲领
2026 年，企业人力资源管理正站在一个关键转折点。随着 AI 从“辅助工具”加速演进为具备自主编排能力的“超级智能体（Superagents）”，HR 的角色、组织结构与价值创造方式正在发生根本性变化。多项研究显示，未来一年内，超过百项传统 HR 流程将被 AI 深度自动化，HR 核心岗位结构也将随之重构。
这场变革并非简单的技术升级，而是一场以组织设计、能力转型和治理体系为核心的系统性重塑。对 CHRO 而言，关键不在于是否使用 AI，而在于如何主导 AI 在组织中的落地方式、节奏与边界。围绕这一现实挑战，当前 HR 领导者需要重点把握以下 11 项行动纲领。
1. Build a unified AI architecture构建统一的 AI 架构
AI 在 HR 中的首要挑战并非能力不足，而是架构碎片化。招聘、学习、员工服务、绩效管理等模块各自引入 AI 工具，往往造成流程割裂、数据孤岛与治理复杂度上升。
CHRO 的关键任务，是从“工具采购者”转向“架构设计者”，构建可扩展、可治理的统一 AI 体系，使不同 HR 代理能够在更高层级被协调和编排。
2. Embrace the era of the corporate citizen developer拥抱“企业公民开发者”时代
AI 的构建不应只发生在技术部门。随着低代码、无代码和生成式 AI 工具的成熟，HR 专业人员本身具备参与 AI 流程设计的现实条件。
这意味着 HR 角色需要升级：不仅理解业务需求，还能参与设计和迭代 AI 工作流。CHRO 应推动 HR 从“系统使用者”走向“智能共建者”。
3. Plan for job transformation, not job destruction规划岗位转型，而非岗位消失
AI 的引入将显著减少重复性、事务型 HR 工作，但其本质并非简单裁撤人力，而是岗位结构的重塑。
CHRO 需要提前识别哪些角色将被重构，哪些新能力将出现，并为员工提供清晰的转型路径，将组织焦虑转化为能力升级的契机。
4. Put employee care at the center将员工关怀置于核心位置
随着 AI 深度介入招聘、绩效评估与行为分析，员工对公平性、隐私与信任的关注将显著上升。
在 AI 时代，员工关怀不再只是文化议题，而是治理议题。CHRO 必须确保 AI 的使用方式透明、可解释，并以员工福祉为重要评估标准。
5. Move beyond yesterday’s talent management超越旧时代的人才管理模式
基于固定岗位、年度周期和外部招聘优先的传统人才管理模式，已难以适应技能快速演进的现实。
AI 使企业更容易识别内部潜力、支持动态流动与持续成长。CHRO 需要推动从“岗位管理”转向“能力密度与人才流动性”的管理逻辑。
6. Prepare for AI-powered digital leadership为 AI 驱动的数字化领导力做好准备
领导力长期以来难以规模化复制，而 AI 为这一难题提供了新路径。通过分析优秀领导行为并形成数字化模型，AI 可以为管理者提供持续、个性化的指导与反馈。
CHRO 需要重新思考领导力培养方式，使其从经验传承走向系统化放大。
7. Start an AI-driven learning revolution启动 AI 驱动的学习革命
传统以课程为中心的学习体系正在被重构。AI 能根据个人角色、任务和发展阶段，动态生成学习内容与实践建议。
这要求 CHRO 将学习视为“能力生成系统”的设计问题，而非单纯的内容管理问题。
8. Integrate your recruitment AI investments整合招聘领域的 AI 投入
招聘往往是 AI 应用最密集、却体验最割裂的 HR 领域。多个独立工具并存，容易削弱整体效率和候选人体验。
CHRO 应从端到端流程出发，整合招聘相关 AI 代理，以整体转化率和体验质量为核心衡量标准。
9. Expect major HR vendor disruption预期 HR 科技厂商的重大洗牌
AI 将加速 HR 科技市场的分化。一部分厂商可能因无法融入新架构而退出，另一部分则通过并购和重构获得新生。
CHRO 在技术选型时，应关注长期架构适配性和治理能力，而非短期功能展示。
10. Invest in LLM quality, not just access投资于大模型质量，而不仅是接入能力
真正决定 AI 价值的，并非是否使用大模型，而是数据质量、标注逻辑、验证机制与治理体系。
HR 数据的准确性、合规性和可解释性，将直接影响 AI 决策的可靠性。CHRO 需要将 HR 数据视为长期战略资产进行管理。
11. Lead the AI transformation由 CHRO 亲自领导 AI 转型
如果 HR 不主动承担 AI 转型的领导责任，AI 将在组织内被分散推进，缺乏统一方向和治理框架。
CHRO 需要走出职能边界，与 IT 和业务高层协同，将 AI 视为组织能力建设工程，而非单一技术项目。
本文行动纲领与判断，基于 The Josh Bersin Company 于 2026 年发布的最新研究成果整理而成。该研究由 Josh Bersin 及其研究团队主导，长期聚焦人力资源科技、组织设计与未来工作模式，对全球企业 HR 战略具有广泛参考价值。本文在不涉及任何产品或平台推广的前提下，提炼了其中对 CHRO 具有普遍适用意义的核心观点与行动方向
这 11 项行动纲领的共同指向十分明确：HR 正在从流程执行者，转变为 AI 时代的组织架构师与能力设计者。
对 CHRO 而言，2026 年并不是“是否使用 AI”的选择题，而是如何在 AI 驱动下重新定义 HR 的使命、边界与长期价值。这将决定 HR 在未来企业中的战略位置，也将深刻影响组织的韧性与竞争力。
Josh Bersin
AI人才决策平台Findem收购招聘平台Getro，推出首款智能招聘系统
人工智能人才决策平台Findem宣布收购Getro。Getro作为全球领先的运营系统，为800余家风险投资机构、私募股权基金、经济发展组织、商会及专业网络提供技术支持。这些机构覆盖350万个开放职位，构成了市场上最值得信赖的人才生态系统之一。
此次收购将加速Findem推出业内首创的智能职位发布系统——这项突破性技术将职位发布从被动信息展示转变为自主AI代理，能够主动发掘、互动筛选并输送经过全面审核、评估和岗位适配的即聘候选人。此举标志着Findem开创全新领域：自主招聘代理将彻底取代“发布职位后坐等应聘”的传统模式，实现基于成果的招聘。
“通过整合Getro的关系智能与Findem的专家标注数据及智能代理基础设施，我们将推动行业从被动接收求职者转向主动输送合格人才，”Findem首席执行官Hari Kolam表示，“这种转变将实现更高的转化率和更快的招聘速度，这才是人工智能真正的投资回报。”
核心痛点：招聘信息制造流量而非人才
传统招聘平台依赖未经筛选的流量，缺乏预先资质审核。AI生成的申请使不合格投递量达到历史峰值，研究显示高达75%的应聘者不符合岗位要求。招聘人员耗费大量时间筛选低价值流量，而常规职位发布无法激活人脉关系、信任纽带和内部引荐——这些才是优质人才的强力预测指标。
Findem智能招聘系统将每个职位转化为自主AI代理，通过以下方式输送即聘候选人：
• 自动筛选并触达合格候选人
• 运用专家标注的验证数据评估匹配度与绩效
• 激活可信网络大幅提升响应率
此变革使招聘从流量导向转向成果导向，让企业以极低人工成本获得更高质量的人才管道。
“Findem在人才AI领域确立了决定性领先地位，”全球行业分析师、Josh Bersin公司CEO乔希·伯辛表示，“其专家标注数据赋予AI前所未有的洞察力，而整合Getro关系智能更强化了这一优势。数据质量、标注体系与时间序列智能，正成为人才AI应用的新前沿。”
为何Getro+Findem能创造行业领先信号
Getro的社交网络与Findem的智能代理架构相结合，激活了高信任度社群作为优质人才库。Findem的智能代理能洞悉人才曾取得成功的团队、追随的领导者及信任他们的社群。这种关系智能能挖掘出更可能响应、转化并茁壮成长的候选人。
Getro首席执行官埃文·沃尔登表示：“Findem为人才领域带来罕见突破：基于验证数据的人工智能。结合我们可信赖的网络基础，企业发布职位后即可让智能代理承担繁重工作。这标志着将人脉转化为实际成果的重大飞跃。”
不断扩展的招聘智能代理生态系统
此次发布涵盖不断壮大的专业合作伙伴代理生态：
Glider AI 提供筛选、身份验证、日程安排、面试及技能评估服务，实现大规模验证候选人能力与诚信度。
RecruitMilitary 部署专注退伍军人的招聘代理，在美国各地发掘并吸引退伍军人人才。
这些集成共同构建可组合的代理生态系统，各合作伙伴贡献专业智能，拓展 Findem 的覆盖范围，提升跨行业招聘成效。
“招聘领域的人工智能发展迅速却未必智能，技能验证仍是痛点，”Glider AI首席执行官萨蒂什·库马尔指出，“通过将Glider AI的技能与身份验证能力与Findem的标注数据结合，招聘团队将获得前所未有的解决方案——从人才寻源到技能验证的真正端到端工作流，产出即聘候选人。”
验证数据+关系智能：自主招聘的基础
智能职位发布的核心是Findem的数据标注引擎，该引擎可验证数十亿非结构化职业数据点，并将其转化为：
成功信号（绩效与适配性指标）
关系信号（人际关联与影响力）
基于此，招聘人员可评估候选人真实匹配度，依据验证背景自信决策，在提升人才储备质量的同时降低误聘风险。
智能职位发布功能现已通过早期访问计划推出，计划于2026年第一季度全面上线。定价采用成果导向模式。所有现有Getro产品将继续以Getro品牌运营，客户将逐步获得Findem的智能代理功能。
关于Findem
Findem是专为人才决策打造的人工智能平台。其标注引擎能将数十亿非结构化人才数据点转化为：经验证的成功信号（揭示成功驱动因素的背景信息）与关系信号（洞察人际关联及影响力流向）。二者协同赋能客户在招聘、人才流动、学习发展及人力规划领域获得竞争优势。正因如此，Nutanix和RingCentral等行业领军企业选择Findem来提升人才管道质量、降低成本并实现更快速、更稳定的人才价值转化。作为“美国最具创新力企业”之一，Findem正重新定义组织如何将人才数据转化为商业优势。
关于Getro
Getro是备受800余家风投机构、区域人才组织及专业网络青睐的招聘平台构建器与人脉关系管理平台。通过自动化招聘信息板、增强型联系人数据库、暖场引荐自动化、加速招聘的人工智能助手以及人才成果深度洞察，助您激活人脉网络。借助Getro，您的社交网络将成为所在社区企业的核心竞争力。
Josh Bersin
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：
Josh Bersin
【收购】Workday 宣布收购AI招聘平台Paradox，AI 招聘进入新阶段
HRTech概述：美国时间2025年8月21日，Workday 宣布签署最终协议，将收购 AI 招聘平台 Paradox。Paradox 以智能对话助手 Olivia 闻名，专注于提升候选人体验，尤其适用于高频量的前线岗位招聘。数据显示，Paradox 已实现超过1.89亿次候选人 AI 对话，候选人转化率超过70%，招聘周期缩短至最快3.5天。更多全球最新资讯，请关注HRTechChina.
2025年8月21日，加州普莱森顿 —Workday（纳斯达克代码：WDAY）宣布，已与 AI 招聘平台 Paradox 签署最终收购协议。这笔交易不仅是 Workday 在人才获取产品上的扩展，更被业界视为一次将深远改变招聘技术格局的战略举措。
Paradox：从聊天机器人到完整 AI 招聘平台
Paradox 成立于2016年，最早以对话式招聘助手 Olivia 打开市场。当时的聊天机器人尚未进入生成式 AI 阶段，但 Paradox 已经通过移动端、聊天和短信交互，为候选人提供即时响应、自动安排面试、自助答疑等功能。如今，Paradox 已构建出一套完整的人才获取套件，覆盖筛选、评估、面试、招聘、入职和员工体验，并在高频量招聘场景（如餐饮、零售、物流和服务业）中建立了领先地位，还记得之前麦当劳的招聘数据泄露的话题吗？
目前，Paradox 已推动 超过1.89亿次 AI 驱动的候选人互动，帮助客户将 候选人转化率提升至70%以上，并将招聘周期缩短至 最快3.5天。其客户群体超过1000家，包括麦当劳、联邦快递、7-11 等全球知名品牌。Chipotle 更是通过 Paradox 将招聘周期缩短了 75%（12天降至4天），并实现候选人流量的倍增。
根据HRTech报道，目前Paradox总融资额超过2.5亿美元，其中2021 年 12 月 27 日，C轮融资金额 2 亿美元是其最后一笔融资。
Workday：打造覆盖全场景的 AI 招聘套件
通过此次收购，Workday 将把 Paradox 的候选人体验 AI 整合到其招聘生态中，形成一个覆盖前线员工、办公室员工以及临时与灵活用工的完整人才获取套件。Workday 现有的 AI 驱动人才发现与匹配（HiredScore）、统一招聘与入职管理（Workday Recruiting），再叠加 Paradox 的对话式候选人交互，将为客户提供一站式智能化招聘体验。
Workday 产品与技术总裁 Gerrit Kazmaier 表示：“招聘是员工旅程中最关键的时刻，但往往被低效的流程拖累。通过 Paradox 的对话式 AI，我们将帮助客户实现从事务性招聘到转型性招聘的跨越。”
行业分析：Workday 的战略跃迁
全球知名 HR 科技分析师 Josh Bersin 指出，这次收购不仅仅是产品功能的补充，更可能成为 Workday 增长轨迹的分水岭：
打开前线用工市场：全球近30亿前线岗位（零售、医疗、交通、酒店、娱乐等）长期是传统 ERP 覆盖不足的领域。Paradox 的定位恰好填补了这一空白。
强化中端市场竞争力：Paradox 的轻量化、会话式架构，更适合中大型企业需求，能帮助 Workday 向更多行业和客户群体下沉。
推动架构演进：Paradox 团队与 AI 技术将加速 Workday 平台向“AI 代理（agent）核心架构”转型，这也是整个 HR 科技行业的未来方向。
Bersin 同时提醒，虽然 Workday 此举将对 Maki People、Eightfold、Phenom 等创新公司形成直接压力，但大型 ERP 收购创新厂商后，往往面临 创新速度放缓 的风险，这也意味着市场竞争将更为活跃，催生新的颠覆者。
客户与市场的期待
来自客户的反馈进一步印证了收购价值。Chipotle 人力资源负责人 Ilene Eskenazi 表示，与 Paradox 的合作大幅提升了招聘效率，并解放了餐厅经理的时间，使其能更专注于业务和顾客体验。她期待 Workday 的整合能进一步放大这些成效。
交易细节
根据协议，此次收购预计将在 Workday 2026 财年第三季度（截至2025年10月31日）完成，仍需获得监管审批。Workday 的财务顾问为摩根士丹利，法律顾问为 Orrick；Paradox 的财务顾问为 Qatalyst Partners，法律顾问为 DLA Piper。
人才获取革命的新篇章
从战略层面看，Workday 收购 Paradox 不仅是对招聘流程的优化，更代表了 AI 在人才获取领域的全面渗透。面对近30亿前线劳动力市场，这笔交易标志着 HR 科技行业正在进入一个新的竞争周期：一方面，传统 ERP 正在加速 AI 化；另一方面，创新厂商依旧拥有突破性机会。
正如 Bersin 所言，这笔收购“确立了 Workday 在全球高频量招聘领域的领导地位”，同时也为整个行业敲响了新的战鼓。未来的招聘，不仅是流程的数字化，更是 AI 驱动的人才体验革命。
HRTech也提醒到此次收购不仅拓宽了 Workday 在高频量招聘领域的战局，更在人才获取与 AI 赢未来的路径上构建了独特优势，极可能成为全球 AI 招聘浪潮的重要驱动者。值得注意的是，Workday 作为 HCM 平台，已通过连续收购 HiredScore、Paradox、Rallyteam 等公司，在招聘领域集齐了足够多的关键技术与产品，这使其既与市场上的 ATS、招聘软件厂商形成直接竞争，又因平台生态而维持合作关系，形成“竞合”格局。
Josh Bersin
【限时免费下载】如何通过 AI 让每一位员工都成为超级员工？Josh Bersin 公司最新研究报告为您揭晓答案！
在当今快速变化的商业环境中，AI 技术正以前所未有的速度重塑人力资源领域。你是否渴望了解如何通过 AI 让每一位员工都成为超级员工？如何利用 AI 解决业务问题并实现卓越的业务成果？Josh Bersin 公司的最新研究报告《充分发挥 AI 影响力，拥抱超级员工时代》为你揭晓答案！
研究报告亮点抢先看
AI 赋能员工，开启超级员工时代
报告指出，AI 有望让每一位员工都成为“超级员工”，显著提高生产力、绩效和创造力。HR 领导者需要将 AI 视为重塑企业内部工作和角色的催化剂，通过重新设计工作流和提升员工技能，赋能员工发挥全部潜能。
解决业务问题，AI 应用潜力无限
AI 在 HR 领域的应用场景丰富多样，从简化日常事务、缩短招聘时间，到提高新聘人才质量、加强人才内部流动，AI 都能提供强大助力。报告通过多个真实案例，展示了企业如何利用 AI 技术解决实际业务问题，实现显著的效率提升和成本节约。
各类用户群体，AI 带来全方位优势
无论是员工、应聘者，还是管理者、领导者，亦或是HR 专业人员，AI 都能为他们带来显著的业务收益。报告详细分析了 AI 对不同用户群体的影响，包括提升工作效率、改善员工体验、优化招聘流程等，帮助你全面了解 AI 的价值。
基准评估，量化AI 的影响力
报告提供了详细的AI 影响基准评估，涵盖效率提升、体验改善、业务成效优化和员工工作效率提高等多个维度。通过这些数据，企业可以清晰地看到 AI 技术带来的实际收益，为制定 AI 战略提供有力支持。
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Josh Bersin
Josh Bersin说：HR组织将部分被AI取代——这是件好事
我(Josh Bersin)热爱人力资源这个职业。这些从业者负责招聘、人才发展、领导力培养，以及诸多企业中最重要的问题。尽管HR在历史上常被视为合规职能，但如今它的重要性比以往任何时候都要高。举个例子：在过去20年里，CHRO的薪资增长速度是CEO的5倍，这反映了HR角色的重要性正不断上升。
不过，我们也必须坦诚地面对现实：AI正在扰乱我们的角色。本周，IBM正式宣布，其AI代理现在能够回答94%的常见HR问题，而且除高层领导外，“HR业务伙伴”这一角色几乎已被淘汰。因此，CEO计划裁减HR人员编制，将预算转向销售和工程团队。
我们需要接受一个现实：我们正处于一个“加速度时代”。也就是说，AI的能力发展速度，远超组织的适应能力。因此，我们必须主动出击，重新设计企业架构。就HR而言，我们两年前提出的“系统性HR模型”现在正被AI全面自动化。
我对IBM的案例非常熟悉，它很好地展示了所有HR团队正在前往的方向。多年前，时任CHRO的Diane Gherson开启了一系列AI项目，自动化了招聘、薪酬分析和绩效管理流程。她曾在8年前的大会上分享，IBM的薪酬工具“CogniPay”（于2018年推出）如何利用AI根据技能提出薪酬建议。这款工具领先于当今的“以技能为基础”的策略，自动化了大量原本由经理决定的绩效和薪酬决策。
自那以来，IBM走得更远了。在我最近与现任CHRO Nickle Lamoureux 的交流中，她告诉我，AI代理可以协助撰写绩效评估、制定发展计划，并为管理者和高管提供绩效决策建议。我完全相信这一点，因为我每天都看到Galileo（注：Josh Bersin 公司产品）在为企业做这些事。（你可以看看他们最新的 Mercury 发布版本。）
这会对HR角色和岗位产生什么影响？很明显，许多岗位会被淘汰。
以学习与发展（L&D）或HR业务伙伴为例，我预计HR人员/员工的比例可能会减少20%-30%，甚至更多。这意味着这些人可能会转向管理AI平台，成为变革顾问（这是AI还无法胜任的），或转向组织设计、学习架构和数据管理等领域。
我认为这其实是好事。尽管我们都担心AI会“抢走我们的工作”，但必须记住，我们的真正职责不是“完成任务”，而是“创造价值”，解决复杂问题。在这个不断“爬升价值曲线”的过程中，我们必须学会使用AI、开发AI解决方案，并从系统角度思考企业如何运作。
我最近采访了一位WPP的出色HR负责人 ，他和他的团队利用OpenAI与Reejig（智能工作平台）等AI工具，将65,000个岗位名称精简为600个。这个项目涵盖了数据管理、业务分析、变革管理和领导力等多个维度。最终成果是WPP获得了重构其市场战略、创新方式与增长路径的巨大机会。
这正是我们希望HR团队做的事情。
随着越来越多的“智能代理”进入市场（参见我下面的图示），HR专业人士将不得不训练它们、部署它们，并“管理”它们的长期发展。这包括分析跨部门数据、将结果用于决策优化，并将我们的关注点从“招聘周期”“课程完成率”等过时指标，转向“转化为营收的时间”“实现生产力的时间”“客户服务成熟时间”等更有价值的指标。
你看出趋势了吗？在技术加速的时代，我们要尽可能主动拥抱变化。
停止只想着通过裁员节省多少钱（这只是短期收益），而要聚焦于如何创造价值。这才是AI带来的真正好处：更优质的客户服务、更快的产品上市、更高的创新能力。
从某种意义上讲，所谓“HR被裁员”的故事，其实是“HR正在爬上价值链”的故事——这是个积极变化。而对HR从业者来说，这也是一次个人转型的契机。
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