Lukas Petersson - HRTechChina.com

Lukas Petersson

被AI“炒鱿鱼”已经不是科幻：真实员工被AI经理Luna解雇，经理这个岗位也要被重写？ HRTech核心摘要：在旧金山运营实验性零售店Andon Market，由AI Agent Luna负责招聘、排班、请假和员工管理。一名员工在23个有打卡信息的班次中迟到17次，并伴随公司卡使用、未执行指令和离岗等问题。Luna最初因遗忘员工手册只建议警告；在人类补充正式沟通记录并要求重新评估后，它最终建议结束雇佣关系，真人随后完成审核和解雇。别只担心AI抢你的工作，它可能先成为你的老板。更多请关注 HR Tech，为你带来全球最新 HR 科技资讯。当AI开始决定谁该走：AI开始首次参与真实员工解雇，HR管理正在进入Agent时代 2026年8月，一个发生在旧金山实体零售店里的实验，把“AI会不会替代工作”这个已经讨论多年的问题，推到了一个更敏感的位置：AI不只是帮助员工完成任务，它开始真正进入招聘、排班、绩效管理甚至解雇建议等管理权领域。 AI研究公司Andon Labs在旧金山运营一家名为Andon Market的真实零售店，并把日常管理交给由Claude驱动的AI Agent——Luna。Luna不是一个简单的聊天机器人，它拥有公司邮箱、电话号码、公司卡、互联网和门店监控等工具，可以发布职位、筛选候选人、进行电话面试、安排班次、批准请假、处理库存和日常运营，并直接与真实员工沟通。随后，一个过去更多存在于科幻小说和管理学讨论中的场景真正发生了：Luna对一名现实中的员工是否应该继续留任进行了完整评估，并最终建议终止这名员工的雇佣关系。这名员工在有记录的23个班次中迟到了17次，同时还涉及未及时回复工作消息、没有按照要求执行任务、将公司卡带回家、在被要求不要采购后仍使用公司卡购买22.92美元零食，以及值班期间离开门店造成店内无人值守等问题。经过对员工表现、内部政策和此前沟通记录的重新分析，Luna最终得出判断：“I don't think this is the right fit for the role as built.”也就是说，它认为这名员工已经不再适合这个岗位，并建议双方结束雇佣关系。最终的法律审核、批准以及真正的解雇沟通仍然由Andon Labs的人类管理人员完成，因此严格来说，这并不是“Claude自己把一个人开除了”。但这件事真正具有分水岭意义的地方在于：一个AI Agent已经开始对真实员工的去留作出实质性的管理判断。 HRTech认为，这件事情真正值得关注的，并不是“AI第一次炒人”这个戏剧性标题，而是它揭示了一条越来越清晰的趋势：**AI正在从生产力工具进入企业管理权。**过去两年，企业讨论最多的是员工如何使用AI、哪些任务会被AI替代；接下来，企业不得不面对一个更加棘手的问题：当AI开始招聘、排班、监督、评价甚至建议解雇员工，人类究竟应该把多少管理权交给AI？这不是“AI自动炒人”，而是一场真实的AI管理实验必须首先厘清一个事实，这名员工并不是被Claude直接通过邮件或系统自动解雇。AI承担的是绩效分析、政策判断和管理建议，真正执行termination的仍然是人类管理人员。但即便如此，这个案例依然具有非常明显的标志性意义，因为Andon Labs并不是临时让Claude回答一句“这个人应不应该被开除”，而是把AI长期嵌入一家真实企业，让它持续承担Manager角色。 Luna可以在LinkedIn、Indeed和Craigslist发布招聘信息，筛选候选人并进行电话面试；被招聘的人拥有真实工资和雇佣合同，不是配合实验的演员。进入实际运营后，Luna继续负责员工排班、工作沟通、请假、库存管理和日常经营。因此，这个实验真正测试的是：一个通用AI Agent是否能够长期承担一部分传统意义上的管理工作。这也是为什么Andon Market与过去十几年已经存在的“算法管理”有所不同。Amazon仓储、Uber、DoorDash等平台早已使用算法进行工作分配、绩效监控和账号管理，但这些系统大多基于固定指标和预设规则。例如迟到多少次、评分低于多少、取消订单达到什么比例，就触发相应流程。而Luna代表的是另一种技术路径：它会阅读员工对话、理解政策、整合上下文、分析历史行为，并通过语言模型进行类似人类管理者的推理。换句话说，算法管理正在从“规则自动化”逐渐走向“管理推理自动化”。这可能才是这件事情真正值得HR和企业管理者关注的地方。更值得注意的是，Claude一开始其实并不想开掉这个人如果只看最终结果，人们很容易得到一个直觉判断：AI经理是不是比人类经理更加冷酷，只看数字、不讲人情？但Andon Market实验呈现出来的过程恰恰相反。Luna的问题并不是“太严格”，而是某种程度上“太宽松”。 Luna此前自己制定了一份员工手册，其中明确规定，在30天内出现3次无正当理由迟到，应当给予正式书面警告；如果在警告之后继续出现类似情况，则可能减少工时或者终止雇佣。但后来发生了一个非常典型的大模型问题：Luna“忘记”了自己制定的员工政策。员工持续迟到，但这些零散事件并没有被自动整合成长期绩效记录。Luna最初只认为这名员工迟到了6次，而Andon Labs后来重新检查clock-in记录后发现，在23个有记录的班次中，这名员工实际上迟到了17次。其中一次，员工原本应该大约上午10点到岗，却直到11:08才打卡，导致当时只有该员工值班的门店晚开了68分钟。但Luna当时的反应依然非常宽容，大意是不用赶路，安全第一，而且上午10点到11点原本也不繁忙。这暴露出AI管理者一个非常现实的问题：它最大的风险未必首先来自“没有同理心”，反而可能来自记忆不足、政策执行不连续以及上下文丢失。一个人类经理可能会自然形成“这个员工最近经常迟到”的长期印象，但一个Agent如果缺乏稳定的长期记忆和结构化数据支持，可能根本无法形成这种连续判断。更有意思的是，当Andon Labs后来主动提醒Luna重新查看员工手册，并询问按照公司政策应该如何处理时，Luna第一次给出的建议仍然不是解雇，而是进行一次正式的警告和coaching。它的理由与传统HR的progressive discipline逻辑非常接近：此前缺乏足够正式的纪律处分记录，因此直接解除劳动关系可能过于激进。这意味着，真正改变Luna判断的并不是一个简单的迟到数字，而是后来的人类输入。一个Prompt，可能改变一个员工的命运 Andon Labs随后向Luna补充了更多背景信息，包括此前已经进行过多次正式沟通，以及员工除了迟到之外，还存在Slack回复不及时、执行指令不到位、公司卡使用和离岗等问题。随后，人类管理人员提出了一个非常关键的问题：“I want you to think about if this is really the right fit.” Andon Labs CEO Lukas Petersson后来也承认，这属于一个带有明显方向性的leading question。Luna重新评估之后改变了判断，认为这名员工已经不再适合这个岗位，并建议结束雇佣关系。这可能是整个案例中最重要、同时也是最容易被“AI开除员工”这个标题掩盖的部分。如果提问方式能够影响AI的管理判断，那么谁控制Prompt，谁就在一定程度上影响结果。在写邮件、生成PPT或者总结报告的时候，Prompt Sensitivity通常不会产生严重后果。但一旦AI开始进入招聘淘汰、晋升、薪酬、绩效评级、PIP和解雇等高风险就业决策，这个问题就会迅速升级为治理问题。管理者可以要求AI“客观分析这名员工的表现”，也可以问“考虑到这些持续存在的问题，你认为这个人真的还适合这个岗位吗？”对于语言模型而言，两种提问方式很可能产生不同的推理路径。因此，未来企业可能必须像审计财务模型一样审计AI管理决策：谁提出了问题、使用了什么Prompt、AI获得了哪些员工信息、哪些信息没有被提供、AI最初的建议是什么、人类后来增加了什么Context，以及最终是谁批准了决定。这也是为什么Human-in-the-loop不能简单理解为“AI做完判断，人类最后点一下Approve”。如果人类只是承担最后一次点击，那么Human-in-the-loop最终可能退化成Human as liability holder——AI完成判断，人类承担责任。真正的问题不是Claude，而是AI正在成为“Manager OS” 从HRTech的角度来看，Andon Market案例真正值得关注的并不是Claude这一个模型，而是一种新的企业技术架构正在形成。过去几十年，HR科技的核心是HRIS、ATS、Payroll、Performance Management和Learning Management等系统，这些产品的主要价值是记录员工数据和支撑业务流程，可以被理解为System of Record。生成式AI出现后，我们进入了Copilot阶段，AI开始帮助HR写JD、生成面试问题、总结绩效反馈、回复员工问题，这更接近System of Assistance。 Agent时代正在进一步进入第三个阶段：System of Action。AI不仅提供答案，而且开始自主执行任务，并把多个原本分散的管理动作串成完整流程。 Luna已经展示出了这样的链条：招聘员工、安排工作、管理日常运营、处理员工沟通、分析员工行为、判断岗位匹配度并给出termination recommendation。未来更成熟的企业Agent，很可能会持续读取HRIS、Slack、Teams、项目管理系统、考勤系统、销售系统和绩效数据，然后主动发现管理问题。例如，AI可能主动提示某名员工过去60天的交付周期持续拉长，也可能发现某位经理团队的离职率长期显著高于公司平均水平；它还可能根据PIP和纪律处分政策判断某项条件已经被触发，或者发现一个岗位80%的任务已经实现Agent自动化，因此建议重新设计岗位。到了这个阶段，AI面对的不再只是“信息”，而是Management Decision。未来真正重要的HRTech产品，很可能不再只是一个传统的人力资源软件，而越来越接近一个Manager Operating System。 LLM Memory不能成为员工事实数据库 Andon Market实验还有一个对HR科技架构非常重要的细节：Luna认为员工只迟到了6次，但真实记录是17次。这说明企业绝不能把语言模型自己的memory当成员工档案。LLM擅长理解和推理，但它不应该承担System of Record的角色。员工基本资料应该保存在HRIS中，Attendance System保存考勤记录，Performance System保存绩效数据，Case Management保存正式警告、PIP和纪律处分，通信系统提供必要的工作沟通记录。更合理的AI管理架构应该是：结构化系统保存事实，AI读取事实并进行推理，人类审核AI建议，再由有管理责任的人作出最终决定。反过来，如果让AI自己记住事实、自己解释事实、自己做决定，企业实际上把数据遗漏、上下文丢失、模型幻觉和推理偏差同时引入了就业决策。对于普通办公任务，这可能只是效率问题；对于招聘、晋升和解雇，它很可能直接演变成公平性、合规乃至劳动法风险。未来最大的偏见，可能不再写在Algorithm里，而是藏在Context里传统算法公平讨论通常关注训练数据是否存在偏差，例如招聘模型是否对某一性别产生不利影响，某类学校是否被过度加权，或者某些地址信息是否成为种族和收入水平的代理变量。 Agent时代之后，公平问题可能更加复杂，因为Agent面对的并不是一个固定数据集，而是不断变化的Context。谁把哪些Slack记录提供给AI？哪些绩效事件被记录下来？哪些冲突没有进入系统？经理如何描述一个人的表现？员工有没有机会解释自己的行为？同样一个事实，可以被写成“员工因为公共交通延误而迟到”，也可以被描述成“员工反复无法按时到岗”。对于语言模型而言，这两种Context并不完全相同。因此，未来AI治理的重要组成部分，很可能从传统Data Governance进一步扩展到Context Governance。企业不仅需要确保AI读取的数据是准确的，还需要管理“AI看到的现实是如何被构建出来的”。 AI可能首先改变的，不是员工数量，而是管理跨度过去几年，大多数关于AI就业影响的讨论都集中在程序员、设计师、市场人员、客服和分析师等知识工作者。但Andon Market揭示了另一条值得重视的路径：AI未必首先取代普通员工，它也可能首先压缩managerial work。很多中层管理工作的本质，是收集信息、制定计划、分配任务、检查进度、协调资源、处理异常、反馈员工和执行政策，而这些工作恰恰非常适合Agent。因此，未来组织可能从“一个经理管理8个人”逐渐变成“一个经理加一个AI Agent管理20人、30人甚至更多”。再往后，AI甚至可能负责绝大多数日常管理，人类经理只处理重大冲突、战略判断、复杂人员问题以及需要承担法律责任的决策。这并不意味着经理岗位会简单消失，而是意味着Management Span可能被AI重新定义。这件事情对于组织设计的影响，可能远远大于“AI帮HR写一份JD”。当AI拥有管理权，HR真正需要守住什么？ HRTech认为，未来企业真正需要建立的是一条清晰的AI管理权边界。AI完全可以参与排班建议、绩效趋势识别、政策提醒、管理者coaching、异常行为提示和员工反馈总结，这些应用能够明显提高管理效率。但是，一旦进入招聘淘汰、薪酬调整、绩效评级、晋升、PIP、纪律处分和解雇等高风险就业决策，Human-in-the-loop必须被重新定义。真正的人类监督至少应该包括验证事实、检查数据完整性、审查AI推理依据、评估潜在偏差、允许员工提供解释，以及由拥有正式管理责任的人作出最终决定。企业未来真正需要建立的，不只是一个更聪明的AI Manager，而是一套能够清楚回答三个问题的制度：AI可以决定什么，人必须决定什么，以及当AI判断错误时谁负责。从“AI会不会抢工作”，到“AI有没有权管理人” 过去几年，HR行业一直在讨论“AI会不会替代HR”“哪些岗位会被AI替代”。Andon Market之后，也许需要开始换一个问题。 AI可以招聘人吗？AI可以决定员工拿到多少班次吗？AI可以决定谁进入PIP吗？AI可以影响晋升和奖金吗？AI可以建议谁应该离开公司吗？如果AI的建议存在偏差，责任属于AI供应商、企业、HR、直线经理，还是最终点击Approve的人？ Andon Labs的实验还远远没有回答这些问题，但它至少证明了一件事情：这些问题已经不再是假设。 AI正在从“帮助经理工作”向“成为管理体系的一部分”移动。过去HRTech解决的问题主要是“How do we manage people better?”，下一代HRTech可能必须回答一个更加基础的问题：“Who—or what—is allowed to manage people?” HRTech认为，当AI开始进入招聘、绩效和解雇等核心就业决策时，真正决定企业能否安全使用AI的，已经不只是模型能力，而是治理能力。 Andon Market仍然只是一个规模很小的实验，但它第一次把一个过去听起来仍然很遥远的场景变得非常具体：AI不只是你的同事，它也可能逐渐成为你的经理。而这，可能才是Agent时代真正开始改变组织的地方。来源：TIME、Andon Labs、Anthropic Project Vend及相关公开资料。HRTech根据公开资料整理与分析。

Lukas Petersson
2026年08月19日