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88% 的组织仍处于 AI 早期阶段，HR 也需要知道自己在哪一级
全球企业正在进入 AI 转型的新阶段，但真正的问题已经不再是“要不要使用 AI”，而是“你和你的组织处在 AI 成熟度的哪一级”。Notion 最新发布的《Inside the AI Transformation: The Great Renovation》通过对 6,118 名全球 AI Decision Makers 和 AI Users 的调研，给出了一个非常清晰的判断：AI采纳 已经广泛发生，但大多数组织仍处于早期阶段。报告显示，57% 的组织处于 Level 1，即把 AI 作为个人思考伙伴；31% 处于 Level 2，即把 AI 作为工作助手；只有 10% 达到 Level 3，让 AI 进入团队工作流；仅 2% 达到 Level 4，让 AI 成为组织系统级能力。换句话说，88% 的组织仍停留在 AI 早期阶段，真正进入工作流级和系统级 AI transformation 的组织只有 12%。
这组数据对 HR 专业人士尤其重要。过去一年，越来越多 HR 已经开始使用 ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot 或其他 AI 工具，用于撰写 JD、优化招聘文案、生成面试问题、总结政策文件、制作培训大纲、润色员工沟通邮件、分析员工反馈，甚至辅助完成 HRBP 业务支持材料。这些实践非常有价值，但它们大多仍停留在个人效率层面。一个 HR 会使用 AI，并不等于已经具备 AI-ready capability；一个团队采购了 AI 工具，也不等于已经完成 AI 转型。
一、AI 转型的关键，已经从“工具使用”进入“成熟度竞争”
Notion 的报告将企业 AI 转型分为四个层级：AI as a Thought Partner、AI as an Assistant、AI as Teammates、AI as the System。这个模型最重要的价值，是把 AI adoption 从“是否使用工具”推进到“AI 在组织中承担什么角色”。在 Level 1，AI 主要帮助个人写作、总结、搜索、分析和头脑风暴；在 Level 2，AI 开始成为日常工作助手，连接公司上下文和内部数据；在 Level 3，AI agents 开始参与重复性工作流，并与团队协同；在 Level 4，AI 成为系统级能力，支持复杂、关键、端到端的业务流程。
这一路径与 HR AI Forward 的成熟度判断高度一致。HR 的 AI 能力，也会经历从认知了解、零散尝试、单点使用、场景应用、流程嵌入，到最终形成 AI-native HR operating model 的过程。对 HR 来说，AI 转型不是简单学习 prompt，也不是多试几个工具，而是重新思考招聘、员工体验、学习发展、绩效管理、HR 运营和人才决策如何被 AI 重新设计。
二、HR 的现实问题：很多人已经在用 AI，但并不知道自己在哪一级
今天很多 HR 已经开始“用 AI”，但这并不意味着他们已经进入 AI-ready 阶段。用 AI 写一份 JD、生成几道面试题、润色一封员工沟通邮件、总结一份政策文件，这些动作确实可以提升效率，但本质上仍然属于个人任务层面的 AI 使用。真正的问题是：AI 是否已经进入真实 HR 场景？是否改变了工作流？是否提升了决策质量？是否能够产生可衡量的业务影响？
这正是 HR AI Forward 试图解决的问题。我们希望帮助 HR 专业人士回答一个具体而关键的问题：我现在到底处在哪一级？我只是 AI 工具使用者，还是已经具备 AI-ready HR 的能力？我的优势在哪里？短板在哪里？下一步应该优先提升什么？
HR AI Forward 不是一项普通的 AI 工具使用测试，而是一套面向 HR 专业人士和 HR 团队的 AI 成熟度测评系统。它围绕真实 HR 工作场景设计，通过系统化问题帮助 HR 判断自己的 AI maturity level、stage、能力结构和成长路径。测评不只关注你是否用过 AI，而是更关注你如何理解 AI、如何应用 AI、是否能够把 AI 放进招聘、员工服务、L&D、HRBP、HR Operations 和人才分析等场景中，是否具备风险意识、治理意识和流程设计能力。
三、会用 AI，只是起点；把 AI 放进工作流，才是真正的分水岭
HR AI Forward 的核心判断很明确：会用 AI，不等于具备 AI 能力。真正的分水岭，不在于是否会写 prompt，而在于 AI 是否从单点任务进入工作流，从个人效率进入组织影响。
在 L0 阶段，HR 可能只是听说过 AI，或者进行过零散尝试，还没有形成稳定使用习惯。在 L1 阶段，HR 已经能够把 AI 用于个人效率提升，例如 JD、面试问题、邮件、培训大纲、政策摘要和基础分析。在 L2 阶段，AI 开始进入真实 HR 工作流，例如招聘流程、员工服务、L&D 内容生产、HRBP 支持和数据分析。在 L3 阶段，AI 则成为 HR operating model 的一部分，能够支持人才决策、员工体验、组织诊断和战略 workforce planning。
这也是为什么 HR 需要一次成熟度测评。没有测评，很多人会高估自己的 AI 能力，以为“我已经在用 AI”就等于“我已经完成升级”。但从工具使用到场景应用，从场景应用到流程嵌入，从流程嵌入到组织能力建设，中间有明显的能力断层。HR AI Forward 的价值，就是帮助 HR 看清这些断层，并找到下一步可执行的升级路径。
四、管理层和员工之间的 AI 认知差距，正在成为组织转型风险
Notion 报告中另一个值得关注的发现，是管理层和员工之间存在明显的 leader-worker gap。49% 的 AI Decision Makers 对组织 AI 使用与实施能力高度自信，但 AI Users 中只有 23%；60% 的 AI Decision Makers 认为组织已经准备好部署 AI agents，但 AI Users 中只有 36%。这说明，AI 转型最大的风险之一，不是企业没有投入，而是管理层以为转型已经发生，员工却还没有真正改变工作方式。
对 HR 团队来说，这个问题更加敏感。HR 既是 AI 转型的使用者，也是组织变革的推动者。如果 HR 自己缺乏清晰的 AI maturity baseline，就很难帮助业务部门判断 workforce readiness，更难推动组织形成真正可落地的 AI adoption 路径。企业不能只看采购了多少 AI 工具，也不能只看举办了多少场 AI 培训，而要知道员工和团队是否真正具备 AI-ready capability。
HR AI Forward 可以成为这个问题的起点。它帮助个人看清自己的 AI 成熟度，也可以帮助 HR 团队建立整体 AI readiness baseline。团队中哪些成员还在 L0？哪些已经达到 L1？哪些能够进入 L2 的流程应用？哪些人可以成为内部 AI champion？这些问题如果没有数据，就很难设计有效的培训、工具选择、流程改造和治理机制。
五、HR AI Forward 的价值，不是打分，而是给出成长路径
HR AI Forward 的价值首先是“看清位置”。很多 HR 已经在日常工作中使用 AI，但并不清楚自己处于 L0、L1、L2 还是 L3。只有先知道自己在哪一级，才知道下一步怎么升级。对于 HR 专业人士而言，这是一种职业能力定位；对于 HR 团队而言，这是一种组织准备度诊断。
其次，HR AI Forward 的价值是“找到差距”。AI 能力不是单一技能，而是由认知、使用、场景、治理、流程和影响力共同构成的复合能力。一个 HR 可能很擅长使用 AI 写内容，但不一定能把 AI 应用到真实流程；可能知道很多 AI 工具，但不清楚数据隐私和合规边界；可能能完成个人任务，但无法设计团队级 AI workflow。测评的意义，是把这些差异拆解出来，让 HR 看到自己的能力结构，而不是用一句“会用 AI”或“不会用 AI”简单概括。
第三，HR AI Forward 的价值是“形成下一步路径”。AI 学习最怕泛化。很多 HR 参加过 AI 培训，也看过很多工具推荐，但回到工作中仍不知道从哪里开始。真正有效的成长路径应该基于当前 level 和 stage。对于 L0 阶段的 HR，重点是建立基础认知和安全使用习惯；对于 L1 阶段的 HR，重点是从内容生成走向真实场景应用；对于 L2 阶段的 HR，重点是把 AI 嵌入流程，并建立可衡量的效率、质量和体验指标；对于 L3 阶段的 HR，重点则是推动 AI-native HR operating model，形成组织级影响。
六、对企业 HR 团队来说，AI readiness baseline 比一次工具培训更重要
很多企业推进 AI adoption 的第一反应，是安排一场 AI 培训，或者采购一套 AI 工具。但 Notion 报告显示，成熟组织与早期组织的差异，并不只是培训更多，而是更善于进行 system integration、governance and oversight、AI impact measurement。也就是说，成熟组织真正做得好的，是把 AI 变成一个有边界、有流程、有数据、有责任、有结果的组织能力。
这对 HR 团队有直接启示。企业不能只问“我们要不要培训 HR 使用 AI”，而应该先问“我们的 HR 团队现在处在什么成熟度阶段”。如果团队整体还处在 L0 或 L1，就应该先建立基础能力和场景应用；如果团队已经有一部分成员进入 L2，就应该进一步设计工作流试点和 AI governance；如果企业希望推动更深层的 HR transformation，就需要识别内部 AI champion，并建立可衡量的 HR AI impact metrics。
HR AI Forward for Teams 可以帮助企业完成这一步。它不是简单给员工一个分数，而是帮助企业理解 HR 团队的 AI 能力分布、成熟度差距和升级优先级。对于 CHRO、HRD、L&D、OD 和 HR Transformation 负责人来说，这比一次泛泛的 AI 培训更有决策价值，也更容易转化为后续的培训计划、流程优化、工具选择和治理建设。
七、AI 时代的 HR 竞争力，正在被重新定义
过去，HR 的竞争力主要来自招聘经验、员工关系处理、薪酬福利专业度、组织发展能力、劳动法规知识和业务理解力。未来，这些能力仍然重要，但会与 AI 能力重新组合。更有竞争力的 HR，不只是会执行流程，而是能够用 AI 重新设计流程；不只是会写政策，而是能够让员工更快获得准确支持；不只是会做培训，而是能够借助 AI 生成更个性化、更贴近岗位的学习内容；不只是会看报表，而是能够从人才数据中提炼业务洞察；不只是提升个人效率，而是能够推动组织能力升级。
这正是 HR AI Forward 要推动的方向：帮助 HR 从 AI tool user 走向 AI-ready HR，再进一步走向 AI-native HR。会用 AI，只是起点；能够把 AI 转化为真实 HR 工作成果，才是下一阶段的核心竞争力。
对于个人 HR 来说，HR AI Forward 是一次能力定位和成长路径梳理。对于企业 HR 团队来说，它是一次 AI readiness baseline 建设。对于整个 HR 行业来说，它代表着一个更重要的趋势：HR 的 AI 能力将不再停留在经验判断和工具尝试层面，而会逐步进入可评估、可比较、可成长、可认证的新阶段。
八、现在，是时候测一下自己在哪一级了
全球企业正在进入 AI 成熟度竞争。对 HR 来说，真正的问题已经不是“要不要用 AI”，而是“我是否已经准备好成为 AI-ready HR”。如果你已经开始使用 AI，但不确定自己只是停留在工具使用阶段，还是已经具备更系统的 AI-ready capability，HR AI Forward 可以帮助你在 10–15 分钟内完成一次自我评估，了解你的 AI maturity level、stage、能力差距和下一步升级路径。
对于达到相应成熟度的 HR 专业人士，还可以进一步申请 AI-Ready Credential，让你的 AI 能力被更清晰地识别和呈现。AI 时代的 HR 能力差距已经开始出现，越早看清自己的位置，越早建立下一阶段的竞争力。
会用 AI，不等于具备 AI 能力。现在，是时候从 AI 工具使用者，升级为 AI-ready HR。
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调查：员工开始用AI“抢同事工作”，有人因此升职，有人被裁
HRTech概述：AI正在迅速改变职场结构，但最新一项调查显示，这种变化已经从“提升效率”演变为更复杂的行为模式—很多人用 AI 把同事的工作接过来做，但不会告诉老板是 AI 做的，最后结果是——同事被裁了，他反而升职加薪。AI 已经不只是提效工具，而是“保饭碗工具”。这个对 HR 和管理者，其实是个很大的挑战
调查背景：1000名美国员工揭示新趋势美国职业平台ResumeBuilder发布的一项最新调查显示，在当前充满裁员压力的职场环境中，AI的使用方式正在发生显著变化。该调查于2026年4月通过Pollfish平台完成，覆盖1000名美国全职员工，且所有受访者均表示对未来12个月可能发生裁员“至少有一定担忧”。
结果显示，60.7%的受访者承认曾使用AI承担原本由同事负责的任务，这一行为被定义为“AI job hijacking”（AI岗位接管）。在过去12个月发生过裁员的公司中，这一比例进一步上升至74.3%，显示出裁员压力与该行为之间的显著关联。
行为变化：从“用AI提效”到“用AI替代同事”从人群分布来看，这一行为在35至44岁员工中最为集中，比例达到74.7%；男性员工的参与比例为67.1%，女性为51.8%。此外，近三分之一（32.3%）的AI使用者在过去六个月中已经接管了四项或以上的同事职责，显示出该行为正在规模化发展。
这一趋势意味着，AI在职场中的角色正在发生转变：从最初的效率工具，逐步演变为一种提升个人竞争力、甚至替代他人的手段。
信息不透明：大多数员工不会告诉老板AI参与程度更值得关注的是，AI的使用过程高度不透明。调查显示，62.8%的员工并未向管理者披露AI在工作中的实际参与程度。相反，他们往往将成果归因于个人努力或能力提升。
具体来看，50.1%的受访者表示会向经理解释为“主动承担更多职责”，28.2%称是“工作更加努力”，还有26.5%表示“通过与同事合作学习获得能力提升”。与此同时，61.6%的AI使用者坦言，如果管理者完全了解AI的参与程度，他们会对自身岗位安全感到担忧。
职场关系冲击：被替代的往往是“关系不错的同事”在组织关系层面，这一趋势的影响更加直接。调查显示，70.8%的受访者表示，被其接管工作的对象通常是“关系较好的同事”。
更具冲击力的是，在这些案例中，有63%的被替代者最终被裁员。按整体样本计算，约27.1%的受访者表示，他们曾通过AI接管朋友的工作，并最终看到对方被裁。这一结果表明，AI不仅改变了岗位结构，也正在重塑职场中的人际关系与信任基础。
激励机制扭曲：使用AI者反而获得更多回报尽管这一行为对同事产生了直接影响，但从个体职业发展的角度来看，AI使用者却普遍获得正向反馈。调查显示，79.6%的相关员工获得了至少一种职业回报。
其中，47.9%获得正面绩效评价，44.2%被赋予更多职责，21.7%获得晋升，20.4%获得加薪。这意味着，在当前绩效评价体系下，AI能力正在被直接转化为职业优势。
专家观点：从“创新”转向“生存竞争”ResumeBuilder首席职业顾问Stacie Haller指出，这一现象反映出职场行为逻辑的变化。她认为，这种趋势“更像是生存竞争，而不是单纯的创新”。
她进一步指出，当员工因裁员焦虑而采取行动时，往往会减少信息分享、规避风险，甚至在无意中削弱团队合作。长期来看，这种行为可能侵蚀组织内部的信任与文化，而管理层往往难以及时察觉。
AI治理将成为企业核心管理议题从更宏观的角度看，这一趋势并非孤立现象。在裁员压力、绩效竞争与AI能力差异叠加的背景下，员工行为正在发生结构性变化。AI逐渐从效率工具演变为“职场生存工具”。
对于企业而言，这提出了新的管理挑战：如何界定AI参与下的绩效归因，如何建立透明的使用规则，以及如何在推动AI应用的同时维护团队信任与协作机制。
未来的竞争，不仅在于谁更早采用AI，更在于谁能够更有效地治理AI。
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AI时代的员工敬业度与幸福感危机——我们该怎么办？
HRTech概述:Josh Bersing刚刚发布文章指出，美国职场幸福度与员工敬业度出现严重滑坡。根据 Gallup 数据，全面敬业的员工比例仅为 21%，优秀的管理者仅为 27%；令人担忧的是，66% 的员工处于“痛苦”状态，8%处于“挣扎”状态。同时，世界幸福报告显示，美国幸福排名从 2024 年的第 15 名跌至 2025 年第 24 名，首次跌出前 20 名，现仅略高于波兰、伯利兹与台湾。文章分析背后成因：AI 引发裁员与不确定恐惧感；曾经被推崇的远程与灵活工作被缩减；缺乏对年轻管理者的培训与支持；社会关系被社交媒体与政治撕裂；员工对领导层的信任及公平感下降。
员工敬业度与幸福感的统计数据令人震惊
Gallup 2025 年的数据表明，只有 21% 的员工完全投入工作（比去年下降 10%），只有 27% 的管理者投入工作（下降 11%），66% 的员工处于“痛苦”状态，**8%**处于“挣扎”状态。
还有更多令人沮丧的消息。《2025 年世界幸福报告》显示，美国的幸福感从 2024 年的第 15 位骤降到 2025 年的第 24 位，这是美国首次跌出前 20 名。美国的幸福感仅略高于波兰、伯利兹和台湾，如今已低于英国。
而且，这不仅仅是蓝领或一线工人的问题：正如《华尔街日报》文章《为什么管理者如此痛苦》指出的那样，管理者（27% 敬业度）比去年幸福感低 11%，年轻管理者的感受最糟。只有三分之一的年轻管理者接受过任何培训，而且他们的管理跨度还在不断扩大。
我认为，管理者可能是受人工智能直接影响最大的群体。他们不仅被要求裁员、提高产出，还被期望在很多已经力不从心的情况下“改造”团队。
然后是恐惧的问题。由于 DOGE、各种关于 AI 消灭工作的文章以及大量裁员，86% 的员工表示在工作中经常感到“恐惧”，**34%**的人害怕发声。他们害怕什么？害怕 AI 抢走工作、害怕被淘汰，或干脆害怕被忽视。
（Adecco 对 8 万名员工的全球调查发现，40% 的员工担心工作稳定性，其中人工智能被列为这种恐惧的第一来源。）
为什么会发生这一切？
正如我在下方视频中讨论的那样，关于员工和劳动力幸福感的源源不断的调查和报告，源自多种因素的结合。
远程工作刚刚习惯了灵活性，却被“拉回”办公室。AI 技术人员过度推销他们的工具，并说服 CEO 裁员。政治和社交媒体削弱了我们的社区感、友情和善意。
《世界幸福报告》认为幸福有六个因素：
人均 GDP（财富）
社会支持（在遇到困难时是否有人可以依靠）
预期寿命（寿命长短与健康质量）
选择生活的自由（人们对自己生活控制和决策能力的感受）
慷慨（慈善捐赠、志愿服务以及帮助陌生人的意愿）
腐败感知（对政府和商业腐败的认知）
当我们观察美国的幸福状况时，问题很明显。尽管 GDP 上升，但社会支持显著下降（19% 的年轻人表示没有可以依靠的人）、预期寿命下降、自由度下降 15%、腐败感知下降近 20%。正如那句老话所说，金钱并不是幸福的来源。
在实际生活中，还有很多问题：加沙和乌克兰战火不断；美国政治极度两极化；关税战让国家对立；商业领袖们忙于追赶 AI，而 AI 现在主导着股市估值。
如果你在普通的一天打开 CNBC，你会看到大多数记者在将公司的业绩与 Nvidia 或 Microsoft 比较，并想知道“他们如何才能跟上”。这给 CEO 带来了更大的压力，公司在不确定中手忙脚乱地重组、转型或裁员，试图成为一家“超级员工公司”。
还有那些 AI 评论员，他们告诉我们“超级智能”即将到来。尽管听起来荒谬，但这让人们更加担心。
四天工作制？还是 72 小时（996）工作制？
现在我们来谈压力问题。尽管我们梦想着 AI 能带来四天工作制，但科技公司现在却走上了中国的路线，要求员工在周六工作。这被称为“996”，即早 9 点到晚 9 点，一周 6 天。在工作岗位稀缺的情况下，一些雇主能够强制执行这种规定。（风投似乎很喜欢这种方式。）
事实上，中国现在真的在实行“007”——从午夜到午夜，一周七天，只是采用轮班制。
“如果你想建立一家价值 1 亿美元的公司，你可以每周工作五天。但如果你想建立一家价值 100 亿美元的公司，你就必须每周工作七天。”——某知名风投
我们对四天工作制做了详尽的研究，大多数学术研究表明，生产力（每小时的实际产出）在每周 30–35 小时时达到峰值。当人们的体力极限被突破时，他们可以靠喝更多咖啡来支撑，但工作质量会下降。而软件公司是少数几个经常接受持续存在的缺陷的行业之一。
我认为，大多数人都不希望自己的汽车、飞机或医疗设备是由一个为了赶进度在周六加班的人设计或制造的。是的，iPhone 是由疲惫的中国工人制造的（我建议你阅读《Apple in China》了解详情），但苹果对质量的专注克服了倦怠的工作条件。
我们如何应对这些问题？（基于多年的研究）
这些问题很复杂，正如我们下面的框架所示。我将解释其中一些主题，并推荐我的书《Irresistible》。注意：下面讨论的所有研究及更多内容可在 Galileo 和 Galileo Learn 中找到。
重新思考“财务优先”先从基本问题开始：你的唯一商业目标是赚钱吗？如果是这样，你可能会忽视“持久的组织为股东带来最佳回报”这一事实。投资人力资本，你会发现这是你唯一会增值的资产（机器甚至软件都会老化）。
将使命感与问责制重新聚焦我们遇到的最佳公司在“使命感”和“问责制”之间保持强大平衡。他们对产品和客户有不懈的关注，同时也会彼此问责。最近几位客户告诉我，他们的文化“太友好”。人们不愿进行困难的对话，因此绩效问题得不到解决。我听到的最佳做法是使用“张力时间（Time under Tension）”的概念，迫使人们在情况不佳时彼此交流。
尽量避免过度招聘在我们的系统性 HR 研究中，我们发现太多公司认为所有问题都可以通过雇佣下一个专家来解决。这不仅非常昂贵，而且大多数“专家”不会久留。是的，我们希望建立人才密度，但你可以在公司内部找到优秀人才，而不必总是向外寻找。
慷慨投资于员工发展平均公司每年在每位员工的发展上只花费 1,200–1,500 美元（约占工资总额的 1.5–2%）。要确保这些钱花得值得，不要浪费在没人会用的一堆课程上。我们建议采用动态学习模式，例如 Galileo Learn 和其他新兴平台。学习可以提高生产力、质量、创新和敬业度。因此，将发展性任务、临时项目、岗位轮换和灵活安排视为学习、成长和提高生产力的机会。
打造动态组织：让人能够变换角色现在 AI 已经到来，我们都在面对职位变化、新角色和新的业务流程。PwC 的 CEO 调查支持我们的研究：那些经常调动人员的公司，其盈利能力比不这样做的公司高 27%，而且员工更敬业、更幸福、更高效。
公平支付，而不仅仅是高薪薪酬固然重要，但它的重要性可能没有你想象的大。我们关于薪酬公平的研究发现，薪酬的公平性和透明度比薪酬水平本身重要七倍。确保你的薪酬与当地生活成本、技能水平和市场保持一致。在福利方面，要了解本地需求——在一个城市，健身房会员资格可能远不如物理治疗补贴有价值。
学会欣赏、感谢并认可员工人类不是机器：我们都渴望被欣赏。一句简短的感谢、一次正式的表彰，甚至一个强大的社交认可平台，都能改变公司的运作方式。那些只是一味索取、很少奖励员工的公司，总是深陷倦怠之中。你可以通过专注于善意来避免这种情况。我们的研究显示，拥有高认可文化的公司，其自愿离职率比同行低 70%。
践行企业公民责任虽然现在这并不流行，但请记住，作为私营部门领导者，你也有公民责任。我们对待员工、商业伙伴、供应链和社区的方式非常重要。这包括 DEI（多元化、公平性和包容性）、社区参与、归属感以及我们称之为“员工激活”（倾听员工）。伟大的公司也是伟大的公民，这些投入构成了员工幸福、满足和意义的基础。
拥抱宽容、灵活和启发性最后，让我们记住以人为本的领导力基础。我们是人，不是机器。我们需要休息，我们有情感，有时会脆弱，也会犯错。是的，我们希望员工表现出色，但正如我们在疫情期间学到的那样，照顾好人，是照顾好业务的最佳方式。
是的，员工敬业度确实很重要最后一点，正如我在《Irresistible》中所描述的，企业中的员工敬业度呈钟形分布。虽然平均分是 3.4（满分 5 分），但许多公司表现得更高。这些“不可抗拒型组织”在长时间内始终优于同行。如果你希望你的业务长久发展，就要照顾好你的团队。
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