DeepSeek 招 HR，真正的信号是 AI 公司正在重新定义 HRDeepSeek 最近发布的 HR 团队招聘信息，表面上看是一次普通的职能岗位补充，但如果放在 AI 公司组织扩张的背景下看，它释放出的信号并不简单。它不是在寻找传统意义上的招聘执行者，也不是单纯补充人事运营人员，而是在为一家 AGI 导向的技术公司搭建更长期的人才识别、组织服务和文化承载能力。你觉得呢
HR 不再只是支持部门，而是 AI 公司的人才基础设施
这份 JD 最突出的特点，是将 HR 直接放进 AGI 叙事之中。岗位描述里反复出现“AGI”“长期主义”“人类潜能”“人才土壤”“共建者”等关键词，这说明 DeepSeek 对 HR 的定位并不是后台支持，而是组织能力的一部分。对于 AI 公司来说，真正的竞争不只是模型、算力和数据，也包括能否持续吸引、识别、保留并激发顶尖人才。技术突破背后，最终还是人的密度、协作方式和创新环境。
这也意味着，AI 时代的 HR 不再只是处理流程、发布岗位、安排面试和完成入职，而是要参与构建公司的人才系统。谁能识别未来可能成长为关键人才的人，谁能建立长期人才关系，谁能让高潜人才进入组织后真正发挥作用，谁就在参与一家 AI 公司的核心能力建设。
招聘 HR 的能力正在从“招人”转向“人才情报”
在招聘 HR 方向中，最值得关注的是“系统性 Mapping”“海内外高潜人才”“长期、真诚的互动”“准确识别能力特质与职业诉求”。这不是传统招聘专员的工作语言，而更接近 Talent Intelligence。DeepSeek 想要的不是只会在招聘平台上筛简历、推流程的人，而是能够理解技术人才市场、判断人才潜力、建立候选人网络，并长期经营人才池的 HR。
更重要的是，JD 中提到要识别“尚未被市场验证、却蕴含巨大潜力的人才”。这句话很关键。很多公司的人才策略是抢已经被大厂、论文、title 和薪酬证明过的人，但真正有长期竞争力的组织，往往需要更早地发现那些还没有被市场充分定价的人。这样的招聘 HR，本质上更像“人才投资人”：既要懂人，也要懂技术组织的成长逻辑。
招聘闭环被拉长，Quality of Hire 变得更重要
这份 JD 还明确要求招聘 HR 跟踪候选人入职后的融入情况，协助解决初期适应问题，确保招聘成果真正落地。这说明 DeepSeek 对招聘结果的理解，不只是 offer 数量和入职人数，而是候选人进入组织后的适配、留存和实际贡献。
这对 HR 是很大的能力升级。过去很多招聘团队的 KPI 停留在招聘周期、到岗率和 HC 完成率，但在高密度人才组织中，真正重要的是 Quality of Hire。一个关键人才是否适应团队节奏，是否理解公司使命，是否能与现有研发文化协作，都会直接影响组织效率。招聘不再是交易，而是人才进入组织后的持续转化过程。
综合服务 HR 不是行政人事，而是 People Operations
另一个方向“综合服务 HR”也值得注意。它覆盖入职、档案、考勤、薪酬、福利等基础人事流程，但 JD 同时强调要运用自动化工具和 AI 能力持续优化流程，提高效率和员工体验。这意味着 DeepSeek 并不希望这个角色停留在传统事务型 HR，而是希望其成为 People Operations 的建设者。
对快速成长的 AI 公司来说，基础人事流程看似普通，实际上决定了组织扩张的稳定性。员工能否顺利入职，薪酬福利是否准确，问题响应是否及时，跨城市团队服务是否一致，都会影响员工对组织的信任感。AI 公司越强调长期主义，越不能忽视这些基础体验。真正好的 HR Ops，不是把流程做复杂，而是用系统、工具和服务意识，让组织在扩张中保持清晰、稳定和高效。
AI 公司正在要求 HR 自身也变得 AI-native
这份 JD 的另一个重要信号，是 HR 不只是服务 AI 公司，还要主动使用 AI 工具改造自己的工作。综合服务方向明确提出自动化和 AI 能力，这意味着 AI-native 组织不会允许 HR 仍然停留在传统手工流程中。未来 HR 的价值，不是简单地“更有人情味”，而是在效率、数据、体验和判断之间找到新的平衡。
招聘可以借助 AI 做人才 mapping、简历分析和候选人关系管理；HR Ops 可以用自动化工具优化入职、档案、薪酬福利和员工问答；HRBP 则需要用数据和组织洞察支持更复杂的人才决策。AI 不会让 HR 消失，但会让低效、重复、缺乏判断力的 HR 工作被重新定价。
真正的启发：HR 也要进入下一代能力模型
DeepSeek 这份 HR 招聘信息最值得关注的地方，不在于它招了几个 HR，而在于它呈现了 AI 时代 HR 能力模型的变化。未来优秀的 HR，不能只会执行流程，也不能只会讲文化，而是要同时具备人才洞察、组织理解、数据意识、系统化能力和长期主义。
AI 公司正在重新定义人才，也正在重新定义 HR。对 HR 从业者来说，这既是压力，也是机会。真正有价值的 HR，不会只是“支持业务的人”，而会成为理解技术变革、识别关键人才、建设组织土壤的人。DeepSeek 招 HR 的背后，看到的是一个更大的趋势：在 AI 时代，人才不是资源部门管理的对象，而是公司最核心的生产力系统。
Talent Intelligence
2026年06月29日
Talent Intelligence
员工体验平台的演进：推动 AI 转型的关键引擎员工体验平台（EXP）正在成为企业 AI 转型的关键基础设施。EXP 不再只是HR工具，而是推动组织学习、透明沟通和员工赋能的核心平台。研究提出五大战略：以人为本、自下而上、持续学习、透明沟通和实时优化。案例包括 Microsoft 的 HR AI 转型、ASOS 的 AI 自动化、Clifford Chance 的法律文书 AI 起草。EXP 赋能组织实现敏捷变革和AI落地。
AI 正在快速改变职场——不仅是技术，更是组织文化与工作方式的深刻变革。
人工智能（AI）的广泛应用为生产力、效率和业务增长带来了前所未有的机遇。然而，AI 转型并不仅仅意味着“部署新技术”，它实际上深刻地重塑了员工体验，影响着组织文化、团队协作方式与工作流程。
在这一转型过程中，员工体验平台（Employee Experience Platform，简称 EXP） 正逐渐从传统的 HR 工具，演进为推动企业成功实施 AI 的关键引擎。EXP 不再只是一个用于请假或查政策的门户，而是集成沟通、学习、协作、数据与自动化的智能化平台，帮助组织推动 AI 采纳、提升员工准备度，并确保 AI 真正带来业务价值。
员工体验平台的演进
EXP 的初始功能主要是处理事务性流程，如请假申请、薪资查询等。但如今，随着 AI 技术的发展，EXP 已演变为智能化的交互中心，集成以下核心功能：
跨系统的员工沟通与协作
提供关于 AI 使用和员工情绪的实时洞察
支持个性化的学习与技能建设
自动化重复任务，让员工专注于更有价值的工作
同时，得益于 AI Agent 的融入，如今的 EXP 变得更易使用，员工可通过自然语言与系统交互，实现跨系统流程操作，无需再进入多个事务性系统。
因此，EXP 不再是“可有可无”的系统，而是 企业 AI 成功转型的关键基础设施。
企业 AI 转型案例
我们调研了三家具有代表性的公司，探讨他们在 AI 转型中如何借助 EXP 实现落地与成效：
1. ASOS（线上时尚零售）
部署 Microsoft Copilot 与 Microsoft Viva 赋能多业务部门
用 AI 驱动 HR 案例处理工具，提升服务效率
通过自助服务门户精简事务流程
用自定义 AI bot 自动完成可持续认证流程
成果：员工生产力提升、参与度增强、AI 无缝落地
2. Microsoft（打造 AI 驱动的 HR 部门）
通过 Viva 学习模块开展 AI 培训
自助 HR 工具增强员工支持体验
实时分析 AI 使用情况，持续优化策略
成果：HR 效率显著提升，数千名 HR 领导参与 AI 社群
3. Clifford Chance（国际律所）
用 AI 起草法律文件，为律师提供初稿
借助 AI 语言工具跨越法律语境差异
利用 AI 管理法律知识，快速找出相关案例
成果：文书效率提升、知识共享加速、决策更精准
AI 转型的敏捷性要求
与传统变革不同，AI 推广不是一次性事件，而是一个 持续试验、迭代和适应的过程。因此，企业需具备“变革敏捷性”（Change Agility），用灵活的机制推动员工学习和组织协同。
借助 EXP 实现 AI 成功的五大战略
我们总结出五个成功企业在 AI 转型过程中普遍遵循的策略，而 EXP 是支撑这些策略实施的核心平台：
1. 以人为本与目标导向（Focus on People and Purpose）
AI 的导入需与组织使命、价值观和员工需求保持一致。EXP 可确保所有 AI 工具围绕员工体验设计，提升参与度、工作效率和福祉。
📌 案例：Microsoft HR 借助 Viva Amplify 定制 AI 推广内容，让 HR 团队及时获取战略沟通信息，确保 AI 项目与业务目标保持一致。
2. 采用自下而上的迭代方法（Bottom-Up, Iterative Approach）
AI 转型不能靠高层指令推动，而应依赖一线员工的反馈与试验。EXP 通过实时反馈与学习机制，让员工在实际工作中试用、迭代与优化 AI 工具。
📌 案例：ASOS 借助 Viva 社区功能发起“Work Smarter”活动，员工可在平台上公开交流 AI 使用案例，形成知识共享文化。
3. 鼓励透明沟通与试验精神（Transparent Communication and Experimentation）
员工需要明确知道 AI 工具的使用场景、目的与风险，才能建立信任并积极参与。EXP 提供结构化、公开的试验机制，确保过程透明。
📌 案例：Clifford Chance 在 Microsoft Viva 中嵌入 AI 工作流程，员工可以实时测试 AI 辅助起草功能，同时了解其运行逻辑。
4. 推动持续学习与技能建设（Continuous Learning and Skill-Building）
员工必须掌握 AI 基本素养，才能有效融入 AI 工具。EXP 提供基于角色定制的学习路径，支持技能升级与长期成长。
📌 案例：Clifford Chance 借助 Viva Learning 培训员工 prompt 工程、AI 素养与数据分析技能，为 AI 工具的使用打下基础。
5. 实现实时度量与持续优化（Real-Time Measurement and Improvement）
与传统 IT 项目不同，AI 推广必须持续监测并快速调整策略。EXP 提供实时分析能力，帮助企业追踪员工情绪、生产力与 AI 使用情况。
📌 案例：Microsoft HR 借助 Viva Insights 实时追踪 AI 使用频率、员工负荷减轻情况与情绪变化，以便动态调整 AI 战略。
HR 在 AI 转型中的新角色
在 AI 重构工作的过程中，HR 部门不再只是支持者，而是：
主导员工技能升级与再培训
协助重塑岗位定义与工作流程
在 HR、IT 与业务之间架起 AI 战略桥梁
落实负责任 AI 政策，确保 AI 应用符合伦理与企业文化
HR 将在未来的 AI 时代中扮演 “战略引导者 + 管理变革催化者” 的核心角色。
行动建议与未来展望
企业若想在 AI 转型中取得成功，应当：
✅ 采用“变革敏捷”思维，持续学习、实时迭代
✅ 建立 AI 驱动的员工体验平台，支持流程与文化融合
✅ 打破 HR、IT、业务之间的壁垒，实现跨部门协同
✅ 实施实时度量机制，根据反馈不断优化 AI 战略
EXP 已成为企业迈入 AI 未来的基础设施。
AI 将持续重塑职场，但决定 AI 成败的关键并非技术本身，而是组织是否能让员工真正拥抱 AI、用好 AI。
EXP 不再只是一个 HR 工具，而是打造学习型组织、推动信任建设和灵活变革的“中枢神经系统”。企业若想在 AI 驱动的时代中保持竞争力，就必须把员工体验放在战略核心位置。
作者：Kathi Enderes | 全球研究与行业分析高级副总裁 | Josh Bersin Company
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