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。
观点
2025年12月01日
观点
为什么 AI 已成为 HR 的核心业务 ——组织重塑的时代，HR 不再是配角HRTech概述：生成式 AI 的迅猛发展，让企业看到了巨大的生产力潜力，但多数公司却难以真正落地。AI 的商业价值高达 4.4 万亿美元，然而大量组织依然停留在试点阶段，中小企业更普遍面临不会用、不敢用的问题，形成明显的“AI 优势差距”。在这场变革中，AI 并不是单纯的 IT 项目，而是关乎“人、组织与文化”的系统性重塑。HR 正处在核心位置。首先，HR 必须成为 AI 的先行者，通过在招聘、沟通、培训等实际场景中应用 AI，建立团队的信任基础。其次，HR 是组织 AI 文化的设计者，要通过公开沟通和机制建设，消除员工对 AI 的恐惧，将影子 AI 使用带到台面，让创新真正流动起来。最后，HR 需要推动岗位重塑、技能升级，构建面向未来的工作模型，协同技术团队打造“AI 时代的全新组织”。更多请关注 HR Tech，为你带来全球最新 HR 科技资讯。
近年来，生成式人工智能以惊人的速度影响了几乎所有行业，从编程、内容创作，到客户服务与教育领域，无一例外地被迫重塑工作方式。自 2022 年末 ChatGPT 面向公众以来，AI 技术展示了近乎爆炸式的能力进化：代码生成工具可在几秒钟内构建微应用；聊天机器人实现即时研究；视频生成模型开始替代部分专业制作流程。企业对 AI 的期待水涨船高，咨询机构给出的预测甚至认为 AI 将为全球企业带来高达 4.4 万亿美元的生产力价值。
然而，与宏伟的增长愿景相对照的，是令人意外的普遍“使用困难”。大量企业虽然认识到 AI 的潜力，却难以真正落地。有人被困在无止境的试点阶段；有人尝试推动 AI 却发现团队抵触；还有企业在培训、流程、角色分工上处处遇阻。特别是中小企业，面对技术复杂度、组织资源有限、员工能力差异等现实挑战，更难真正从 AI 中获益。英国的研究显示，80% 的小企业领导者将 AI 视为目前最棘手的挑战，而小企业尝试采用 AI 的比例仅为大企业的一半。
更令人担忧的是，企业内部正在形成明显的“AI 使用断层”。调查显示，高级主管中有 73% 会每月至少使用一次 AI，但基层员工只有 32%。这意味着组织的 AI 价值未能渗透到日常业务的最末端，而集中在少数人手中。Employment Hero 英国区总经理 Fitzgerald 将其称为 AI Advantage Gap（AI 优势差距）：若只有部分人能从 AI 中受益，那么 AI 永远不足以形成组织级的转型或生产力跃迁。
面对这种现实困境，一个事实变得愈发清晰：AI 转型不是技术问题，而是组织问题；不是软件决策，而是人才决策；不是 IT 的工程项目，而是 HR 的战略议题。
这不是夸张，而是结构性现实。
生成式 AI 的影响范围并非局限在工作效率提升，而是触及组织的根部——岗位如何设计、团队如何协作、权责如何划分、能力如何定义、薪酬如何分配，以及领导力如何重构。这些恰恰是 HR 的原生领域。因此，当企业试图推动 AI 时，最重要的不是“装载多少工具”，而是“重建怎样的工作系统”。这意味着：AI 转型本质上，是一场深度的人才与组织再造，而 HR 是唯一能驾驭这个系统工程的部门。
实际上，AI 已经推动 HR 走向领导桌。越来越多的组织将 AI 相关的组织重塑交给 CHRO 负责，一项面向全球的调查显示，近三分之二的 IT 决策者认为 HR 与 IT 将在未来五年合并为一个综合职能。 以 Moderna 为例，这家拥有 5000 多名员工的生物科技企业已经设立了兼管 HR 与 IT 的高层岗位，使组织转型更流畅、更系统、更敏捷。
清晰可见，AI 时代已为 HR 打开一个罕见的战略窗口。要理解 HR 为什么是 AI 时代的核心力量，我们需要深入探讨三个关键维度：HR 如何成为 AI 的实践先锋；如何成为 AI 文化的塑造者；以及如何成为未来组织的设计者。
一、HR 必须成为 AI 的实践先锋：没有“示范效应”，就没有组织级转型
要推动组织中的任何变化，尤其是与技术高度相关的变革，HR 需要的不仅是机制与流程，更是一种“可信的领导位置”。所谓可信，不是权威地位，而是“自己做到”。HR 如果想引导团队、鼓励员工、推动落地，那么自己必须成为组织中最会用、最敢用、最能用出价值的人群之一。因为员工不会相信一个“自己不用 AI，却要求别人用”的部门；组织也不会轻易跟随一个“理论正确、实践缺失”的声音。
实际上，HR 部门自身拥有大量天然适配 AI 的工作流程，正适合“先行试验”。招聘场景是最早被 AI 覆盖的领域之一，AI 可以帮助生成职位描述、筛选简历、优化面试安排；行政事务中，大模型能将复杂政策翻译为员工更易理解的文字；培训模块中，AI 可以自动生成学习内容、个性化学习路径、构建培训资料库；知识管理方面，AI 可以构建内部咨询助手或生成常见问题解答。
当 HR 能用 AI 节省时间、提升质量、加速流程，他们就能展示来自真实业务的成果，这些成功案例本身就会成为组织内最强的推动力。正如 Fitzgerald 所说：“员工不希望 AI 被强制要求，而是希望看到它能真正减少工作负担，看到他人用得好，并在这样的氛围中获得探索的自由。”
因此，HR 想参与 AI 转型，他们需要率先行动。他们需要不仅掌握工具，更要深入理解员工技能差异、培训路径、岗位匹配度等深层次组织因素。这种理解正是 HR 在 AI 时代的核心价值，也是为什么 IT 单独推动 AI 永远无法成功的原因。
二、HR 是 AI 文化的设计者：没有文化，就没有 AI 的持续使用与真实价值
技术落地最大的障碍从来不是技术本身，而是人。AI 推动组织变革时，员工的恐惧、抵触、误解，会迅速形成隐形但巨大的阻力。AI 能否落地，很大程度上取决于是否能培养出“健康、开放、透明、安全”的 AI 使用文化。
当企业宣布将推动 AI，员工的第一反应往往不是“太好了”，而是“我们要被替代了吗？”这种焦虑比许多管理者以为的更普遍、更深层。员工担心 AI 是裁员前奏，担心 AI 揭露效率差异，担心领导以“自动化”之名增加工作量，更担心自己无法掌握技术，被落在组织演进之后。
这种压力催生出另一个更深层的问题——影子 AI（shadow AI）。即员工在不告知、不可控的情况下，私下使用 AI 工具。安全公司 Varonis 的数据估计，多达 98% 的员工正在使用影子 AI。
为什么？因为他们害怕承认。害怕没有权限。害怕被误解为偷懒。害怕被系统审查。
然而影子 AI 对企业产生的破坏并不仅仅是安全风险，它还阻断了一个组织最核心的价值源：来自一线的实践洞察。大模型是通用工具，它的价值并不是“按规定使用”，而是在真实岗位中被创造性地使用，探索新的工作方式。而这些创新往往来自基层，而不是会议室。
为此，HR 的文化角色变得至关重要。HR 必须向员工传递一个清晰的信息：“使用 AI 是被鼓励的、是安全的、是受支持的。”只有文化健康，员工才会愿意公开分享他们的 AI 经验，组织才能真正从海量探索中获取价值。这需要 HR 建立开放分享机制，例如部门间交流、AI 实践分享会、内部 hackathon，甚至是在 Slack 或 Teams 上专门开辟的 AI 灵感频道。同时，对于提出高价值 AI 使用方式的员工，给予认可或奖励，使 AI 成为一种积极参与的行为，而不是隐蔽使用的灰色地带。
正如 ZRG 全球 AI 负责人 Vyas 所言：“禁止影子 AI 不会让它消失，只会让它更地下。让影子 AI 浮出表面，是文化建设的核心，而这是 HR 的工作。”
三、HR 是未来组织的设计者：AI 重塑岗位、结构与能力模型
AI 的到来并不只是让员工更快地写邮件、生成报告，而是从根本上重塑组织结构。它改变了工作执行方式，也改变了工作的组成方式，甚至改变“工作”本身的定义。如果企业要真正发挥 AI 的力量，就必须重新审视岗位结构、团队协作方式、晋升路径、薪酬体系、能力模型与组织架构。
微软在《Work Trend Index Annual Report 2025》中提出了一个重要观点：传统的“三角形组织结构”将被“Work Chart”取代。后者强调以目标驱动团队，而非以职能分隔流程，并且通过 AI 扩张员工的能力边界，使组织运作更加灵活、动态、高效。
这种新型组织在多个层面需要 HR 的深度参与。例如岗位重设计：AI 接管哪些任务？哪些技能需要重新训练？团队如何围绕新的流程协作？哪些角色将新建？哪些职能需要融合？薪酬体系如何调整以反映 AI 带来的能力扩张？绩效评价应如何更新，以避免过度强调“完成任务的速度”，而忽略“与 AI 合作的质量”？
此外，AI 会推动新角色的出现，例如 Chief AI Officer、Prompt Engineer、AI Trainer 等。企业需要在人才规划中明确这些角色，并与领导层共同设计长期发展路径。更重要的是，AI 会重塑领导力模型，要求管理者从传统的任务管理者转变为能力赋能者、文化引导者和人机协作设计者。这些领域都属于 HR 的核心能力范围，HR 必须主导组织在这些方面的建设。
更重要的是，在“Work Chart”框架中，人类与 AI 代理之间的合作关系将成为组织运作的核心，这涉及流程设计、责任划分、边界设定、风险管理等复杂问题，HR 需要与技术团队共同制定“人机协作模型”。这是一个新的专业领域，也将成为 HR 职业发展的重要方向。
AI 时代属于 HR，前提是 HR 要真正承担起领导角色
回顾历史，每一次技术革命背后，都伴随着组织结构、劳动关系与管理方式的系统性重塑。从工业革命到互联网浪潮，从流程自动化到企业数字化，HR 都扮演着关键角色。然而，生成式 AI 这一次不同于以往。它不是对现有效率的优化，而是对“工作本身”的重新定义，因此是一场深度的管理革命。
这场革命的核心问题不是“技术能做什么”，而是“员工如何使用技术、团队如何协作、组织如何重塑、文化如何建立”。而这些，是 HR 的专业领域。
AI 是否能从工具变成生产力，不取决于 IT 部门部署了多少模型，而取决于 HR 是否成功构建了一个让员工敢用、愿用、能用并用得好的组织。
AI 时代的真正竞争，不是技术能力之争，而是组织能力之争。而 HR，就站在这场竞争的正中央。
ZRG 的 Vyas 说得很准确：“这将成为新的常态，而且比我们想象得更快。”AI 的到来不是问题，而是机会。站在这一刻，HR 有一次罕见的机会，真正成为企业未来发展的战略核心。
未来不是预言出来的，而是由 HR 一步步构建出来的。
观点
2025年11月29日
观点
AI 时代下企业人力资源管理（HR）的重塑与实践：基于领英峰会中出海案例的深度解析HRTech概述：本文根据 “ConnectIn 2026 年度出海峰会” 的现场分享和报告内容整理而成，该峰会由 领英 (LinkedIn) 主办，旨在探讨中国企业在全球化 4.0 时代所面临的机遇与挑战。峰会内容围绕人才信任、技术信任和绿色信任三大支柱展开，强调企业需具备生而全球化的视野，并在组织、人才、技术和合规方面进行深度变革。多位行业领袖，包括领英、阿里云、小米、美图和霸王茶姬的高管，分享了各自企业在构建AI驱动的组织、吸引国际化人才、应对全球合规挑战（如ESG、数据合规）以及进行文化软出海的实践经验。仅供参考。
AI 与组织变革的浪潮
人工智能（AI）与数字化浪潮正以前所未有的深度和广度重塑全球商业格局。正如领英大中华区总经理王倩女士所指出的，AI 叠加经济周期正在重塑全球商业规则，直接导致“旧的岗位被快速迭代，新的能力缺口激增”。在这一宏观背景下，企业面临着前所未有的挑战与机遇。本文的核心论点在于，AI 在人力资源（HR）领域的角色已经从单纯的工具辅助，升级为驱动组织持续进化的关键引擎。它不仅是提升效率的手段，更是企业在全球化竞争中构建组织韧性、实现人才战略升级的核心动力。
场景一：AI 在招聘与人才筛选中的实践应用
面对全球人才的激烈竞争，AI 正从根本上颠覆企业人才获取的逻辑。它不再是简单的效率工具，而是重塑了人才价值评估（从履历到技能）、筛选信度（从经验到数据）和战略储备（从被动响应到主动构建）的三大核心支柱。下述来自行业领军者的实践，清晰地揭示了这一系统性变革。
从‘履历’到‘技能’：重塑人才评估的底层逻辑
AI 技术正有力推动招聘从传统的“学历履历导向”向更为精准的“技能导向”转变。领英（LinkedIn）的实践正是这一趋势的典范。作为“人才信任的加速器”，领英依托其全球 13 亿会员的庞大数据基础与先进的 AI 技术，通过精细化的技能标签，为企业在全球范围内快速、精准地匹配到符合需求的顶尖人才，极大地提升了招聘的效率和质量。
智能化面试：将招聘流程标准化与专业化
AI 不仅能筛选简历，还能深度辅助面试官，全面提升招聘的质量与效率。小米集团的**‘面试助手’工具是这一趋势的力证，它通过集成 AI 简历筛选、智能问题生成、自动化面评及复盘等功能，将面试流程系统性地标准化与专业化。该工具上线不到 6 个月**，已有 10 万场面试借助其完成，有效提升了面试的专业度与一致性。
智能算法驱动：在海量数据中精准锁定顶尖人才
小米的实践展示了一种“组合拳”打法：通过在招聘流程的多个关键节点植入 AI，将单点提效升级为全流程的智能化重塑。其**‘智能选材’**系统进一步印证了这一点，该系统通过 AI 算法分析内部人才数据，帮助管理者发现了许多在传统人才盘点中“未曾被发现的人”，并成功筛选出多位符合其全球国家经理模型的顶尖人才，为海外业务的拓展提供了关键支持。
专业人才池的主动构建
对于绿色能源等新兴领域，专业人才的稀缺性尤为突出，被动等待已无法满足战略需求。AI 能够助力企业快速构建专业人才储备，为未来发展奠定基础。全球锂电池领军者 ATL 的案例极具代表性。领英协助 ATL 开展了其首次全球海外校园招聘，在短短 6 周时间内，不仅帮助 ATL 实现了海外雇主品牌粉丝超过 17 倍的惊人增长，更重要的是，为其储备了近 9,000 名硕士和博士学历的高精尖绿色人才，为企业奠定了坚实的全球绿色人才基础。
场景二：AI 在人才发展与能力建设中的实践应用
随着技能迭代速度空前加快，“技能错配”和“能力缺口”已成为组织发展的核心痛点。AI 正在成为构建“学习型组织”的核心引擎，它通过将能力建设融入组织战略、集成个性化学习平台并激发个体潜能，帮助企业系统性地应对未来的不确定性。
AI 驱动的组织战略：实现全员能力系统性升级
将 AI 能力建设融入组织战略与企业文化，是实现全员能力升级的关键。阿里云提出的**‘AI 驱动战略’，不仅是业务战略，更是组织战略。它明确要求所有员工（不论是否为技术岗）**都必须学习并通过阿里云大模型认证。这一举措有力地推动了组织内部的角色转型，使业务专家能够向 AI 架构师进化，开发人员则向全栈 AI 工程师迈进，从而系统性地提升了整个组织的 AI 能力基线。
定制化学习平台的集成
对于拥有大规模海外员工的企业而言，如何提供统一且个性化的培训是一大难题。美的集团通过将自身的学习平台与 LinkedIn Learning (领英学习平台) 进行深度集成，为海外 4,000 多名员工提供了个性化的、多语言的软技能与 AI 培训。这一举措不仅有效增强了全球化组织的软实力，更带来了显著的业务成果：美的招聘的中高级人才中，超过 50% 来自于领英渠道，实现了人才发展与人才获取的良性循环。
‘复合型人才’的涌现：从个体赋能到组织效能倍增
AI 时代要求人才具备更强的综合能力，从而提升整个组织的效能。美图公司鼓励员工成为**‘六边形/蜂巢模型’**那样的多面手，鼓励每一位员工结合 AI 像一个新团队一样工作。这种模式旨在通过提升单个人才的质量和能力维度，激发个体潜能，进而促进组织整体效能的飞跃，使组织在面对复杂多变的市场环境时更具韧性和创造力。
场景三：AI 在组织管理与效率提升中的实践应用
AI 正作为一种“革命的工具”，深刻地重构着组织的内部流程与管理模式，成为现代组织的“中枢神经系统”。它通过流程自动化、管理数据化和决策智能化，帮助管理者从繁琐的事务中解放出来，聚焦于更具战略价值的工作，将管理直觉升级为数据驱动的实时洞察。
工作流程的自动化与重构
利用数字员工或 AI 工具接管重复性、标准化的工作任务，是提升组织效率的直接手段。阿里云在这方面取得了显著成效。例如，技术文档翻译岗位已由数字员工全面接管，实现了 7x24 小时不间断工作；同时，内部代码生成工具通义灵码的代码采纳率在一年内已从 25% 提升至 50%，有效释放了开发人员的生产力。
动态人才盘点与匹配
流程自动化为组织敏捷性创造了条件。为了支持更加柔性的组织架构，企业需要将人才数据在线化，实现动态盘点与匹配。阿里云通过智能化方式为人才提炼标签，其核心目标是：“随时找到匹配的人才，来之即战，战之即散”。这种模式打破了传统组织架构的壁垒，使人才资源能够根据业务需求进行快速、灵活的调配。
‘组织仪表盘’：将管理直觉升级为数据驱动的实时洞察
数字化工具能够辅助管理者实时掌控组织的健康状况。小米集团为此打造了**‘组织档案’**系统，并将其形象地比喻为“操作系统的命令行”。该工具整合了成本、招聘进度、关键人群状态等多维度数据，帮助管理者实时、全面地掌控组织的运行状态，为科学决策提供了坚实的数据支持。
智能决策辅助：提升一线管理的精度与敏锐度
AI 还能辅助一线管理者进行决策和资源调优，提升管理的精细度。阿里云通过 OKR 智能分析与反馈系统，审视组织内目标承接的一致性。同时，其推出的**‘组织探针’**工具，能够帮助管理者实时感知“组织温度”，即员工与团队的工作状态，从而为管理决策提供更敏锐、更及时的洞察。
拥抱变革，构建 AI 时代的组织新范式
通过对领英峰会上多个出海企业案例的深度解析，一个清晰的战略蓝图浮出水面：AI 正在从根本上重塑人力资源管理，并催生一种全新的组织范式。对于每一位企业领导者而言，拥抱这一变革已非选择，而是生存与发展的必然要求。
组织本质的进化：从静态结构到动态生命体。 AI 时代的组织必须具备自适应、自调整、自学习的能力。它不再是一个固化的科层结构，而是一个能够感知、决策、行动和持续进化的生命体，正如阿里云所追求的“AI 时代的组织操作系统”。这要求管理者必须从传统的“结构设计者”转变为“系统进化官”，其核心任务是构建一个能够自我优化的组织生命体。
人才未来的趋势：从执行者到人机协同的创造者。 一个已被广泛认同的观点是：未来人不会被 AI 替代，但不会使用 AI 的人一定会被会使用 AI 的人替代。在此背景下，管理者的角色必须从传统的管控者转变为“企业操作系统的架构师”。其核心职责不再是分配任务，而是设计一个能够激发个体潜能、促进持续学习、并实现高效人机协同的机制。
最终的价值展望：回归于人，赋能于人。 AI 技术的最终目的，是赋能于人，而非取代人。它旨在将员工从重复性劳动中解放出来，让每个人的时间更有意义，让每个员工的独特贡献被看见。通过高效的人机协同，企业能够创造一个更有活力、更有创造力的新型组织，最终实现个体价值与组织价值的共同成长。
观点
2025年11月25日
观点
微软最新方法论：用 AI 重塑组织，迈向前沿企业（Frontier Firm）HRTech概述：微软发布全新《Becoming a Frontier Firm》框架，系统总结其 AI 转型经验，提出五大关键洞察：让知识工作可见化、明确风险边界、构建合适的 AI 工具组合、重塑角色与组织结构、建立持续实验文化。微软指出，AI 转型不是简单引入工具，而是对工作方式、流程与组织能力的全面重构。
在实践路径上，微软提供三条可复制模式：角色加速、流程重塑和 AI 原生孵化。从提升单个角色的效率，到重塑端到端流程，再到从零构建 AI 驱动的新型团队结构，为企业提供了不同层级的落地方案。AI 将成为组织竞争力的基础能力。迈向前沿企业，需要技术、流程与人的协同演进。微软的方法论，为企业提供了一个清晰可执行的转型路线图。
视频解读关注视频号：HRTech
微软万字报告揭秘：未来企业如何用AI重塑一切？这三大法则你必须知道
当前，企业界正普遍面临一个严峻的AI挑战：许多公司都在进行各种AI实验，但很少有公司能将这些零散的AI活动，转化为可衡量的、实实在在的业务影响。太多项目陷入了“试点炼狱”（pilot purgatory），最终只留下一堆“看起来很酷但无法扩展、无法落地、也无足轻重的演示”（shiny demos that don't scale, don't stick, and don't matter）。
为了应对这一挑战，微软提出了一个全新的组织模式——“前沿企业”（Frontier Firm）。这是一种由人领导、由智能体（Agent）运营的组织，它们像购买电力一样购买智能，并像滚雪球般让其价值复利增长（human-led, agent-operated organizations that buy intelligence like electricity... and compound it like interest）。这不仅是一个概念，更是企业驾驭AI浪潮的最终答案。
本文将从微软的深度报告中，为您提炼出最具冲击力和参考价值的三大核心法则，以及三种可落地的行动路径，帮助您理解如何将AI从“试点项目”真正转变为企业发展的核心引擎。
微软的分析揭示，“前沿企业”之所以能脱颖而出，并非依赖于其技术堆栈，而是源于其对三大基础运营法则的严格遵守。
法则一：让“看不见”的工作“看得见” (Make the Invisible Visible)
知识型工作（Knowledge work）长期以来都面临一个根本性难题：它难以被观察、衡量和改进。你无法像观察流水线一样，去观察一个人如何谈判合同，或起草一份产品发布策略，因为真正的行动发生在无形的思维和沟通之中。而一个简单却深刻的道理是：你无法改造你看不见的东西。
这正是AI转型的起点。微软劳动力转型企业副总裁Katy George指出：
“用AI进行重塑，起点并非技术，而是理解人们实际的工作方式。你无法改造你看不见的东西。” (Redesigning with AI doesn’t begin with technology. It begins with understanding how people actually work. You can’t transform what you can’t see.)
“前沿企业”解决这个问题的核心方法论，就是将工作“可见化”。通过采用“生命中的一天/一周”（day-in-the-life/week-in-the-life）研究、现场观察（Gemba walks）、用户画像地图（persona mapping）、流程挖掘（process mining）、价值流图（value stream mapping）和持续改善（Kaizen）等方法，企业可以清晰地描绘出工作流程的每一步，揭示隐藏的瓶颈、延迟和交接点，从而找到AI可以发挥最大作用的具体机会。
例如，金融运营平台Ramp通过追踪其财务流程中的每一个交接环节，发现许多微小的延迟在不知不觉中累积成了巨大的时间成本。在定位了这些问题后，他们部署了AI智能体来自动匹配收据和复核审批。最终，Ramp每月能处理500万张收据，节省了整整30,000个工时，并以创纪录的速度完成账目结算。
法则二：AI不是“外挂”，而是“基础设施” (AI as Core Infrastructure)
许多公司对待AI的态度，更像是一场“创新戏剧”（innovation theater）——将其作为公关稿和投资者电话会议上的展示品。相比之下，“前沿企业”则将AI视为与电力、网络同等重要的核心基础设施，并将其深度嵌入到核心业务流程之中。
这种思维上的根本转变，意味着企业思考的问题从“我们可以在哪里增加一些自动化？”转变为“我们如何围绕AI来重新设计工作？”。只有这样，企业才能真正开始利用AI实现复合式回报，加速业务周期，并发现全新的能力。
微软提出的实践方法是“设计合适的AI解决方案集”，即根据具体的业务需求，灵活地组合使用无代码、低代码和专业代码的工具，确保技术与业务目标精准匹配。
以LinkedIn为例，他们正在重塑整个产品开发流程，让AI成为日常工作密不可分的一部分。他们将一个名为“Mae”的内部AI智能体嵌入到开发工作流中，该智能体能自动修复超过三分之一的开发者构建问题。在这种模式下，AI不再是一个需要单独打开的“外挂”工具，而开发人员也能承担起从研究、设计到编码、测试的更广泛职责，最终结果是交付速度的大幅提升和一种由AI驱动业务表现的文化。
法则三：抵达“前沿”不是终点，而是一种实践 (The Frontier is a Practice)
AI转型没有终点线。“前沿企业”永远处于“公测版”（perpetual beta）状态，它们将每一个现有流程都视为一个等待验证的假设，并将每一次改进都视为下一次创新的燃料。
这一原则是如此基础，以至于它构成了微软分析的核心论点：
“前沿企业不会将AI简单地叠加在现有工作之上；它们从根基上重新思考工作的完成方式。” (Frontier Firms don't layer AI on top of existing work; they rethink how work gets done from the foundation up.)
这种“持续实验的文化”并非无序的、随意的尝试。它恰恰需要结构化的实验、可靠的衡量指标和严格的治理体系，以确保创新是负责任且风险可控的。团队需要系统地学习如何设计、运行和评估实验，将好奇心转化为指数级的价值。
例如，一家金融服务机构在转型过程中，首先由CEO设定了“利用AI改善客户服务”的明确目标。随后，团队绘制了核心服务流程的每一步，并重新定义了初级和高级员工的角色。这完美体现了“由人领导、由智能体运营”的原则：AI智能体处理前期的资料分析（“智能体运营”），从而将资深专家解放出来，专注于运用判断力、同理心和战略洞察力来领导客户沟通（“由人领导”）。整个过程通过培训和激励机制来推动，并以一种“展示你的工作”（show your work）的开放方式进行追踪，确保了清晰的步骤和明确的责任。
实战手册：微软给出的三种行动路径
在理解了上述三大法则之后，企业需要具体的行动路径来将理念付诸实践。微软在其自身的转型探索中，总结出了三种可供其他公司参考的落地方法。
路径一：加速个人角色 (Accelerate Personas)
方法解释： 这种方法专注于组织内的特定角色（如销售、公关、财务分析师），通过为他们配备定制化的Copilot和智能体，将优秀员工的AI使用技巧和工作流程规模化，从而整体提升该角色的绩效。其战略意义在于，它将AI的成功从一场“个人赛”转变为一场“团体赛”。
实例：微软公关部（Microsoft Communications） 他们通过为公关专业人士绘制“一天的工作”，发现了重复性高且耗时的任务。随后，团队开发了定制化的“公关Copilot”（Communications Copilot），它能够自动化处理撰写社交媒体帖子、创作故事初稿和生成FAQ等日常任务。同时，团队还在探索使用“研究员智能体”（Researcher agent）来自动生成媒体简报。这些举措让团队能将更多精力聚焦于更具战略性的核心工作，显著提升了效率和影响力。
路径二：重塑工作流程 (Reinvent Workflows)
方法解释： 这种方法着眼于整个端到端的业务流程（如财务预测、客户支持），利用AI来重新设计整个流程，以大幅减少时间消耗、资源浪费和人力投入。
实例：微软财务部（Microsoft Finance） 财务部领导层首先确定了六个对业务至关重要的核心工作流程。然后，他们将这种自上而下的战略优先级，与来自一线员工自下而上的创新想法相结合。通过公民开发者和专业IT团队的协作，他们在关键节点上构建并实施了AI解决方案。最终，公司实现了更快的财务预测、更短的合规处理时间，并达成了收入增长速度超过员工人数增长的优异成果。
路径三：培育AI原生孵化 (Cultivate AI-first Incubation)
方法解释： 这种方法最为彻底，它采用一种“零基重设”（zero-based redesign）的思路。它由一个专家团队从零开始，以AI为核心，彻底重新设计一种全新的工作方式、团队结构和业务流程。
实例：微软行业解决方案工程部（Microsoft Industry Solutions Engineering） 为了加速交付为客户定制的解决方案，该部门创建了名为“萤火虫小队”（firefly squads）的敏捷团队。这些由资深专家组成的小组拥有端到端的项目所有权，他们采用一种实验驱动的模式，利用模块化模式和AI生成的参考解决方案进行快速原型设计和代码复用，并借助GitHub Copilot智能体加速开发。这种AI原生的工作方式，最终为客户带来了成本的降低、满意度的提升，并显著缩短了特定项目的交付周期。
成为“前沿企业”的旅程，不是一次简单的技术升级，而是一场深刻的业务转型。通过坚守这三大法则——让工作可见以摆脱猜测，将AI作为核心基础设施以摆脱“创新戏剧”，以及拥抱永续的实验实践以摆脱停滞——企业才能最终挣脱“试点炼狱”的束缚，真正开启价值创造的征程。
AI变革的核心，不在于引进了多少工具，而在于我们是否敢于从根本上重新思考“工作”本身。
问题不在于AI是否会重塑你的公司——它已经在这样做了。真正的问题是，你将带领你的组织脱颖而出，还是让别人来定义未来的可能性？
附录：
《Becoming a Frontier Firm》
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2025 全球劳动力未来报告：员工对 AI 抱持高度乐观HRTech概述：《2025 全球劳动力未来报告》显示，AI 正以前所未有的速度重塑全球职场。75% 的员工相信 AI 会创造更多岗位，70% 认为工作正在演变，但只有 19% 担心被替代。AI 已连续三年成为最影响职场的核心趋势。虽然 AI 每天为员工节省近 120 分钟，但企业产出并未同步提升。多数员工将节省时间投入战略思考、质量检查和培训等方向，却难以用传统 KPI 衡量。仅有 1/3 的员工能评估自身工作价值，成为效率提升的最大阻力。
引言：超越炒作，探寻 AI 工作的真实面貌
关于人工智能（AI）将如何颠覆职场的讨论不绝于耳，其中既有对未来的无限憧憬，也夹杂着对大规模失业的普遍焦虑。然而，在众说纷纭的炒作之外，员工的真实感受和经历是怎样的？Adecco 集团发布的最新《全球未来劳动力报告》（Global Workforce of the Future 2025）为我们提供了宝贵的答案。这份报告基于对全球 37,500 名员工的广泛调查，揭示了一系列令人意外的发现。本文将为你揭示其中四个最引人深思的真相，它们正在挑战我们对 AI 职场革命的传统认知。
发现一：员工出人意料的乐观——AI 创造的岗位多于取代的岗位
与媒体普遍渲染的“AI 将导致大规模失业”的论调相反，大多数员工对 AI 的到来持乐观态度。他们看到的更多是机遇，而非威胁。
数据清晰地描绘了这种乐观情绪：当绝大多数人看到机会（76% 的员工认为 AI 正在创造更多工作岗位，70% 的员工表示自己的工作岗位正在不断演变）时，只有极少数人（23%）担心被取代。
这一发现至关重要，因为它表明，员工队伍比许多企业领导者想象的更能接纳变革。对企业而言，真正的挑战并非安抚员工的恐惧，而是如何有效地引导和利用这种普遍存在的积极性。雇主有责任在利用员工当前变革热情的同时，管理好他们对 AI 影响的预期，将员工的热情转化为推动组织发展的动力。
发现二：目标感——留住人才的“新秘密武器”
在 AI 时代，技术和薪酬固然重要，但报告揭示了一个更强大的员工保留因素：工作中的目标感。当员工理解自己工作的意义和价值时，他们的忠诚度会显著提升。
数据显示，工作目标感与留任意愿之间存在惊人的强关联：在每天都能感受到强烈工作目标感的员工中，高达 99% 的人计划在未来 12 个月内留任；而在从未感受到强烈目标感的员工中，这一比例骤降至 53%。
这对领导者来说是一个明确的信号。要培养员工的目标感，组织必须清晰地传达公司战略，解释 AI 将如何影响个人角色，并提供明确的职业成长机会。这种目标感不仅仅是留住人才的工具，更是我们接下来将要讨论的生产力提升的引擎。当员工理解了工作的“为什么”，他们才能更好地将 AI 节省下来的时间投入到创造可衡量价值的活动中。
随着任务和角色随着技术的发展而演变，目标、价值和信任将我们的人性锚定在工作场所。
发现三：AI 生产力悖论——我们节省了更多时间，却并未创造更多价值
AI 工具的普及确实为员工节省了大量时间，但这并不总能直接转化为企业所期望的商业价值。这便是报告中揭示的“AI 生产力悖论”。
一方面，效率的提升毋庸置疑：员工报告称，使用 AI 平均每天可以节省 2 小时，是去年的两倍。但另一方面，这些节省下来的时间并未有效转化为价值：惊人的是，有三分之一的员工将这些时间用于完成相同或更繁琐的任务，并且只有 36% 的人能够自信地衡量自己工作所带来的影响。
这意味着，仅仅为员工部署 AI 工具是远远不够的。报告进一步揭示，这一悖论在“未来就绪型员工”（Future-ready workers）中表现得并不明显。这类员工更有可能获得清晰的业务目标，并理解自己的工作如何为公司做出贡献。正是这种框架性的指导，使他们能够将节省下来的时间投入到更高价值的活动中。因此，解决生产力悖论的关键，在于企业能否创造一个培养“未来就绪型员工”的环境。
发现四：AI 越智能，我们对人类信任和数据隐私的需求就越迫切
随着员工对 AI 的了解日益加深，他们对其风险的认知也愈发清晰，尤其是对数据安全的担忧。报告显示，员工对数据或个人信息被滥用的恐惧从去年的 46% 飙升至今年的 75%。
有趣的是，员工对 AI 的信任是有选择性的。他们乐于将日程安排、信息检索等后勤任务交给 AI，但在处理职业发展、绩效辅导、离职面谈等涉及个人情感和高风险决策的事务时，他们仍然压倒性地信任人类。这一趋势揭示了一个深刻的道理：对 AI 的信任并非源于熟悉，而是源于参与。数据显示，“未来就绪型员工”对 AI 的信任度（6.6/10）远高于“主流员工”（3.3/10），其根本原因在于，有 41% 的“未来就绪型员工”被雇主邀请参与到由 AI 重塑的工作设计中，而“主流员工”的这一比例仅为 24%。将“让人参与”作为一项战略，是建立信任的唯一途径。
人际联系是无可替代的。构建有韧性、适应性强的未来型员工队伍，要靠人，而不是技术。
结论：AI 的未来，始于“以人为本”
这份报告为领导者揭示了一条清晰的路径：员工队伍普遍的乐观情绪（发现一），只有在强烈的目标感（发现二）生产力（发现三）。而整个转型的实现，则完全取决于通过让员工参与工作再设计来建立深厚的信任（发现四）。因此，在 AI 时代，衡量领导力的终极标准，将不是部署了何种技术，而是解锁了多少人类潜能。
这向所有管理者提出了一个核心问题：当我们将 AI 融入团队时，我们是否在为技术效率进行设计的同时，也投入了足够的时间来为人类价值进行重新设计？
报告下载：https://www.hrtechchina.com/Resources/24BC690A-0B8E-9A22-2B4C-469355963A39.html
观点
2025年11月20日
观点
AI 招聘的信任危机：候选人、HR 与企业的“三方失序”正在重写招聘的规则HRTech概述：全球招聘正在进入“AI 信任危机”。美国 46% 的求职者对招聘系统的信任下降，42% 直接指向 AI。只有 8% 的候选人认为 AI 会让招聘更公平。面对不透明筛选，41% 的候选人开始使用 prompt injection 等技术突破过滤，超过三分之一曾在视频面试中使用 AI 修改声音或外貌，甚至出现 deepfake。招聘端同样压力巨大：91% 的招聘经理识别过 AI 驱动的欺诈，74% 更担心伪造经历。尽管 70% 的招聘经理认为 AI 提升效率，但只有 21% 的招聘团队对 AI 不误删优秀人才有信心。视频解读关注 HRTech 视频号。
2025 年的招聘世界正在经历一场剧烈震荡。这并不是由某次经济衰退或某类职位集体缩减引起的，而是来自一个更深层、更难以察觉的结构性力量：AI 正在重塑招聘，但人与系统之间的信任正在全面瓦解。Greenhouse 发布的《AI in Hiring Report 2025》通过调查美国、英国、爱尔兰、德国共 4,136 名求职者、招聘人员与招聘经理，呈现了一个令人不安的事实：
招聘行业正在进入一个“AI 失控循环”，候选人、招聘者与企业都在反制彼此，而真正的受害者是招聘流程本身。本文将从五大关键视角进行系统性分析，并探讨对未来招聘、人才战略与 HR 科技体系的深远影响。
一、信任的流失，是 2025 年招聘最大的隐性风险
报告最醒目的数据是：46% 美国求职者过去一年对招聘系统的信任下降
42% 认为 AI 是信任下降的主要原因
欧洲信任下降比例也高达 40%
这意味着：AI 的普及不仅没有提高公平性，反而让候选人更不相信招聘流程是公正的。其中，年轻人群的信任下降最明显：62% 的美国 Gen-Z 入门级候选人表示对招聘系统不再信任。这背后有三个原因：
1）AI 筛选机制不透明
求职者意识到自己正在被 ATS、算法和自动化模型评估，却不知道规则是什么。
“看不见、听不到、问不明”导致强烈的无力感。
2）系统性“误杀”优秀候选人的担忧加剧
报告显示：只有 21% 的招聘人员相信自家 AI 不会筛掉优秀候选人！～企业自己都不信任 AI，更别说求职者。
3）招聘信息质量下降（例如幽灵职位）
美国有 69% 的求职者遇到过 fake jobs，严重削弱了候选人对招聘市场的整体信任。信任不是一个“体验问题”，而是一个 战略问题：它决定了企业是否能够吸引真正的人才，也决定了招聘品牌是否具有长期生命力。
二、AI 正在促使候选人与企业进入一场“技术对抗战”
在 AI 大规模进入招聘流程后，一个全新现象出现了：候选人开始系统性地使用 AI 反制 AI。AI 在招聘已不再是自动化工具，而是“攻防双方的武器”。报告揭示了候选人的具体行为：
1）41% 的候选人使用 Prompt Injection 绕过 AI 筛选
prompt injection = 在简历中插入隐藏指令，让 AI 放过简历或给出更高评价。非技术候选人也在学习如何“欺骗算法”：例如：隐藏关键词
用背景色调整白字文本
通过 AI 改写业内同质化程度更高的简历
利用 ATS 弱点攻击评分标准
而那些尚未使用 prompt injection 的人中，有 52% 正在考虑学习。
2）36% 的候选人在视频面试中使用 AI 修改外貌、声音或背景
这意味着：
HR 在 Zoom 面试中的“对面那个人”未必是真实的那个人。
3）18% 招聘经理遇到过 Deepfake 面试
这几乎可以被视为招聘流程的一次“安全事件”。
4）49% 的求职者为了突破 AI 过滤，不得不申请更多职位
大量“无差别投递”本质上是 AI 筛选不透明的副作用。结论很清晰：候选人正在努力打败 AI，而不是努力变得更好。这是 AI 招聘最大的系统性副作用。
三、招聘人员正在被 AI 逼向极限：工作量上升、风险感知增强、系统信任下降
报告中最被忽视但最值得 HR 领导关注的数据是：
91% 招聘经理发现过 AI 驱动的欺诈行为
形式包括：
AI 改写经验
AI 撰写面试脚本
面试实时听写/提词器
深度伪造视频
虚假资历
AI 制作假作品集
与此同时：
34% 的招聘人员每周有一半时间被迫处理垃圾申请
这是过去从未出现过的现象。在 AI 投递工具、自动化简历生成器爆发后，申请量暴涨，但质量急剧下降。这促使招聘人员疲惫、质疑甚至不再信任自己的工具。
四、招聘经理和招聘人员出现了明显分歧：AI 不是万能药，而是组织结构性矛盾的放大器
报告呈现了一个非常关键的矛盾：
招聘经理喜欢 AI（70% 认为它优化了招聘）
因为：提升速度
减少对招聘团队依赖
快速筛选大量申请
提高决策感知质量
招聘人员对 AI 并不乐观
数据表明：25% 对自家 AI 不信任
8% 完全不知道 AI 在筛什么
只有 21% 相信 AI 不会错杀优秀人才
这说明：企业正在经历一个“招聘职责重新分配”的过程：招聘经理重新介入流程（美国 68%）
做更多线下面试（美国 39%）
招聘团队在 AI 系统面前失去了部分专业权力
决策并不在 HR，而在系统和 hiring manager
这是一个值得高度关注的组织动态：AI 不仅改变流程，也改变了组织内部的权力结构。
五、招聘正在进入“真实性时代”：未来不是更多 AI，而是更多“实证信号”
报告后半部分点出了核心趋势：
“我们需要的是更透明的流程与更强的真实性信号，而不是更强的算法。”通俗地说：
大家都在用 AI，但每个人都越来越不信任 AI。未来招聘的破局点将包括：
1）透明化 AI 使用说明（AI Disclosure）
87% 的求职者认为企业应公开：哪个环节使用 AI
如何使用
用于评估哪些维度
如何避免偏见与误伤
这将成为未来雇主品牌信誉的重要组成部分。
2）重建“良性摩擦”
完全自动化不是目标。
报告提出要增加必要的人工验证，例如：
身份验证
线下面试
结构化评估
基于能力的真实工作样本
AI 不是为了替代人，而是为了让招聘人员的判断更可靠。
3）提升“招聘信号”质量
传统简历 → 已经被 AI 同质化未来更重要的是：真实的工作样本
Skills-based hiring
验证过的工作经历
真实技能评估
可追踪的职业轨迹
多维度行为面试
即：能证明“你是谁”的比能证明“你写得多好”的重要。
六、结语：AI 正在推着招聘行业走向一次结构性重塑
这份 2025 年 AI 招聘报告不仅呈现了一个“招聘信任崩塌”的事实，更指出了行业必须思考的未来方向：
1. AI 将继续渗透招聘流程，但“信任透明度”必须成为基础设施
未来的招聘流程必须像金融体系一样透明、可追溯、可验证。
2. 企业必须构建“真实性策略”
这是未来雇主品牌与 HR 科技竞争力的重要组成部分。
3. 招聘团队需要重新获得“对 AI 的解释权”
HR 不应该是被动使用者，而应成为系统的管理者和解释者。
4. 招聘的本质不会改变：人–岗位的匹配仍是核心
AI 可以优化效率，但无法替代真实性、信任和关系。
2025 年是招聘 AI 时代的拐点。这不是技术问题，而是 “人如何与技术共存” 的问题。真正能突破混乱局面的，不是更强的模型，而是更可信的机制、更透明的流程、更真实的候选人与企业交互。招聘行业正在被 AI 撕裂，但也正在被迫进化。未来十年，谁先建立“可信任的 AI 招聘体系”，谁就掌握全球人才竞争的主动权。
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