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数字化转型
【财报】Kelly Services 2025全年营收45亿美元，但其控股权已正式发生变更，私募入主控股
HRTech概述：Kelly Services发布2025年第四季度及全年财报。全年营收约45亿美元，在全球招聘市场放缓背景下，公司强调成本优化与利润率管理。专业与科技人才业务表现相对稳健，教育招聘板块呈区域差异。另外Kelly Services 的控股权已正式发生变更，Hunt Equity 的入主不仅实质上改变了公司长期以来由创始家族控制的治理结构。2026年，公司计划进一步提升运营杠杆与盈利能力。
Kelly Services 于2026年2月12日发布2025年第四季度及全年财报。2025年全年营收为43亿美元，同比下降1.9%；第四季度营收为11亿美元，同比下降11.9%。
从盈利能力来看，2025年全年毛利率为20.1%，同比下降30个基点；第四季度毛利率为18.8%，同比下降150个基点。毛利率下滑主要由于员工相关成本上升以及业务结构变化，尤其是教育板块占比提升带来的结构性影响。
全年Adjusted EBITDA为1.094亿美元，同比下降23.8%，Adjusted EBITDA Margin为2.6%，同比下降70个基点。第四季度Adjusted EBITDA为2100万美元，对应利润率2.0%，同比下降170个基点。整体来看，公司在收入下行环境中通过成本控制部分对冲了毛利压力。
净利润与EPS：非经常性项目显著影响报表表现
2025年全年净亏损2.541亿美元，每股摊薄亏损7.24美元。亏损的主要原因包括：
递延税资产估值准备1.976亿美元
商誉减值8360万美元
整合与重组费用2140万美元（税后）
经调整后，2025年Adjusted Net Earnings为4650万美元，每股收益1.26美元。
第四季度净亏损1.288亿美元，每股亏损3.69美元；经调整后净利润590万美元，每股收益0.16美元。
可以看出，报表层面亏损主要来自会计处理与减值调整，核心经营利润仍为正。
业务板块表现：Education保持增长，SET与ETM受离散因素影响
2025年第四季度收入结构为：
ETM（Enterprise Talent Management）占44%
SET（Science, Engineering & Technology）占28%
Education占28%
从收入趋势看：
ETM Q4同比下降18.6%，剔除离散因素后下降5.4%
SET Q4同比下降11.3%，剔除离散因素后下降5.4%
Education Q4同比增长1.3%
公司指出，SET与ETM受到美国联邦政府承包商需求下降及三家大型私营客户影响。若剔除这些因素，基础需求趋势与前一季度保持一致。
Education板块持续保持正增长，但其毛利率相对较低，对整体毛利率形成一定稀释。
成本优化与转型推进：SG&A明显下降
第四季度SG&A同比下降8.7%，经调整下降11.1%，反映结构性降本措施取得进展。
公司在Q4完成技术现代化项目第一阶段，并与主要技术供应商签署企业级协议。该举措旨在整合分散系统、降低长期管理成本，并为SET板块及全集团提供更快的创新能力支持。
此外，公司持续推进对Motion Recruitment Partners（MRP）的整合，并完成EMEA业务出售后的相关调整。
流动性与资本结构：现金充足，债务压力可控
截至Q4，公司拥有4亿美元综合借款能力（1.5亿美元循环信贷+2.5亿美元资产证券化）。本季度实现净偿还债务，主要得益于营运资本改善带来的现金流。
Q4现金约2.55亿美元，未使用借款额度约2.88亿美元，整体流动性状况稳健。
2026年展望：短期承压，下半年有望改善
公司预计2026年第一季度同比收入下降11%–13%，若剔除离散客户影响，下降3%–5%。Adjusted EBITDA Margin预计约1.5%，受年度薪资税重置影响。
在宏观环境无重大变化前提下，公司预计2026年各季度同比表现逐步改善，下半年实现温和收入增长及明显利润率扩张。
综合分析：Kelly处于“盈利能力修复周期”
当前Kelly面临的挑战主要包括：
一是个别大型客户及政府项目影响带来的阶段性收入压力；二是业务结构向Education倾斜带来的毛利率波动；三是并购整合与技术升级带来的阶段性费用。
但从经营质量角度看：
剔除离散因素后收入下滑幅度明显收窄
SG&A控制效果显现
Adjusted EBITDA持续为正
现金流与流动性稳定
公司正从传统规模型招聘企业向更专业化、整合型人才解决方案平台转型。若2026年下半年需求复苏兑现，经营杠杆将放大盈利弹性。
Kelly目前处于结构调整与利润率修复阶段，短期承压但战略方向清晰。
控股权完成变更：Hunt Equity 成为Kelly Services 控制股东
根据最新监管披露和公司公告显示，Kelly Services 的控股权已正式发生变更。2026 年 1 月 30 日，Hunt Equity Opportunities, LLC 完成了对 Terence E. Adderley Revocable Trust K 持有的 3,039,940 股 Class B 普通股的收购，总对价约 1.06 亿美元，这部分股份约占全部 Class B 投票权的 92.2%，使 Hunt Equity 成为 Kelly Services 的新控制股东。
完成交易后，Kelly 的股东毒丸计划（Stockholder Rights Plan）已被修改并在交割前终止，不再作为股权转移的触发机制。与此同时，公司董事会进行了重组，四名 Hunt 指定董事加入董事会，James Christopher Hunt 出任董事会主席，原有五名董事因交割完成而辞任。Kelly Services 仍保留 CEO Christopher Layden 和三名原任独立董事。
Hunt Equity 的入主不仅实质上改变了公司长期以来由创始家族控制的治理结构，也可能使 Kelly Services 未来在 Nasdaq 管理和独立董事要求方面更可能采用“controlled company（控制公司）”豁免规则，从而减少某些独立委员会席位要求。
整体来看，这次控股权变更是 Kelly Services 一项重要的治理与战略转折点，标志着公司正式进入由外部资本主导的新阶段治理框架。
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数字化转型
【赞华】降本增效新解法：当技术人才外包遇上数字化转型
《2025年中国人力资源行业趋势报告》揭示了一个尖锐现实：78%的企业将技术人才短缺列为业务发展的首要瓶颈，而63%的管理者正重新审视人才获取策略。 当AI、云计算、大数据领域的人才需求以年均35%的速度攀升，传统招聘却困在45天平均周期与不足60%的成功率中。更深层的变化正在发生：人力资源管理正从“事务处理”跃迁至“战略引擎”，企业不再追问“如何省钱”，而是思考“如何让人才创造更大价值”。 正是在这样的时代拐点，技术人才外包（ITO）悄然完成角色蜕变——它不再是应急补位的权宜之计，而是企业构建敏捷组织、驾驭数字化浪潮的战略支点。麦肯锡调研显示，85%的科技企业已将灵活用工纳入核心人才战略，近半数将技术外包比例提升至三成以上。柔性、精准、可持续，成为新一代ITO服务的价值内核。 为什么ITO正在成为企业数字化转型的关键支点？ 当生成式AI从概念走向产线，当云原生架构成为业务底座，企业正站在技术爆发与组织韧性的十字路口。Gartner最新预测：到2026年，75%的企业将因关键技术人才缺口延缓核心数字化项目。技术迭代周期已压缩至“月”级——大模型微调、MLOps流水线、数据编织、AIGC应用开发……这些前沿能力需求井喷，而内部培养体系难以同步。 与此同时，人力资源范式正经历深刻重构：从“岗位管理”转向“能力网络”，从“静态编制”走向“动态配置”。 赞华洞察：我们以“敏捷人才供应链”破局——依托覆盖50万+认证技术人才的“人才云”资源池，结合AI驱动的智能匹配系统，实现72小时内精准响应；通过“技术趋势雷达”机制，每季度动态更新12大技术领域能力模型，确保交付团队始终与行业前沿同频。当企业需要快速组建AIGC研发小组或云原生迁移团队，赞华ITO团队让“能力即服务”成为现实，将人才挑战转化为组织弹性。 赞华集团ITO：不止于“外包”，更是“战略伙伴” 在技术浪潮奔涌的今天，赞华ITO已迭代至“战略赋能3.0”阶段，打造“云-端-链”一体化产品矩阵与全周期服务优势。 1.全流程闭环保障：从需求诊断、人才筛选到交付后30天融入跟踪，建立标准化SOP与SLA，确保“招得准、用得好、留得住”； 本地化敏捷响应：全国200+城市设立交付中心，7×24小时专属客户经理在线支持，常规需求24小时内启动，紧急需求2小时极速响应。 2.行业深度定制：针对游戏、金融科技、人工智能、互联网、医疗科技等垂直领域沉淀解决方案库，输出《行业技术人才白皮书》，实现“懂业务、更懂技术”。 3.安全合规双认证：赞华集团通过ISO9001质量管理体系、ISO27001信息安全管理体系与CMMI-Level 3认证证书等多重认证，所有人员100%签署NDA并完成背景调查，筑牢数据安全防线。 4.价值可量化呈现：每季度提供《人才效能分析报告》，清晰呈现成本节约率、项目提速比、风险规避值、人才留存率等核心指标，让投入产出一目了然。赞华集团ITO业务交付服务流程图 赞华ITO深度融合“以流程为中心”与“以项目为中心”的双轮驱动交付模式，由SSC（共享服务中心）统一支撑岗位营销、简历筛选、面试甄选、入职管理、项目跟进及结项评估等全环节，确保标准化运作与个性化响应并行不悖。无论是长期驻场的技术团队，还是短期攻坚的专项小组，都能实现高效、稳定、高质量交付。 正如赞华服务理念所言：“我们交付的不是简历上的技能点，而是与业务同频共振的技术生命力。” 某AI高科技公司的数字化转型之路 某头部AI高科技企业需在一年内组建一支超500人的研发与运营团队，覆盖全国10余座城市。受限于编制管控、招聘流程复杂及严格的合规要求，客户亟需具备规模化交付能力与完善风控体系的ITO合作伙伴。赞华集团依托全国20+城市交付中心，快速启动项目，实现多地同步部署；通过智能匹配系统，精准筛选前端开发、架构师、测试、运维等30余类岗位人才，并由SSC中心统一支撑全流程管理，确保高效、透明、标准化交付。所有外包人员100%签署NDA并完成背景调查，全程实现零仲裁、零赔偿。 针对高端稀缺岗位，赞华同步提供猎头服务，高效引入关键技术专家，补齐核心能力短板，项目成果显著：
成功在全国10余个城市完成500+人技术团队满编交付；
在客户合作的20余家供应商中综合评分排名第一；
月度人员流失率控制在5%以内，远低于行业平均水平；
综合人力成本降低13%；
客户HR管理效能提升16%，释放更多精力聚焦战略事务。
此次合作不仅解决了客户的规模化用人难题，更输出了一套适用于体制内企业的ITO管理流程，助力其构建可持续、合规、高韧性的人才供应链。 客户技术负责人坦言：“赞华带来的不仅是人力，更是将行业最佳实践‘种’进了我们的技术基因里。”此次合作客户满意度达98.7%，复购率100%——这恰是战略伙伴关系的深层价值：赋能组织，而非简单交付。 趋势从不等待犹豫者。当技术演进速度超越组织适应能力，选择一位懂前沿、有沉淀、能共成长的伙伴，比单纯“找人”更为关键。赞华集团ITO服务，以“云-端-链”产品矩阵为基座，以全流程、本地化、行业化、可量化的服务优势为引擎，助力企业将人才挑战转化为创新势能。
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数字化转型
AI-First 时代：首席人事官的5个新标准
HRTech概述：波士顿咨询公司（BCG）的最新研究指出，企业在AI转型中最大的误判，并非技术路线选择错误，而是低估了首席人力资源官（Chief People Officer, CPO）在战略层的关键作用。在AI重塑商业版图的浪潮中，CEO们纷纷投资算法、平台与模型，却常常忽视一个更深层的现实：技术可以提升效率，唯有人才能重建信任。
真正的“AI-First企业”，CPO不再是执行AI战略的“配角”，而是引领组织再造与能力重构的核心驱动力。
推荐阅读了解，视频解读可以访问视频号：HRTech
重新定义CPO在AI时代的战略价值
在企业竞相拥抱人工智能的浪潮中，CEO们最常见也最致命的误判，是一种 foundational strategic error that directly correlates with value destruction：低估了首席人事官（CPO）在转型成功中所扮演的核心角色。他们常常将CPO定位为AI战略的“支持者”——一个负责执行和协调员工过渡的角色，而非从一开始就参与塑造战略、重塑组织关键能力的“引领者”。
这是一个代价高昂的错误。最新调研数据显示，尽管几乎所有企业都在尝试应用AI，但仍有高达60%的公司未能从其AI投资中产生实际价值。与之形成鲜明对比的是，表现最优的5%的公司（BCG称之为“未来型公司 (future-built companies)”）正在解锁巨大的商业回报，其营收增长、股东总回报和EBIT利润率分别比落后者高出1.7倍、3.6倍和1.6倍。这一差距的根源，并非仅仅是技术的优劣，而是企业在重构“人机协同”这一全新运营模式上的根本性失败。
为了弥合这一差距，企业必须重新设计工作流、重塑岗位架构、大规模提升员工技能，并赢得一线员工的信任——尤其是在那些最初并非为生成式AI（GenAI）或AI代理而设计的职能部门。所有这些职责都直指CPO。本报告旨在为人力资源领域的专业人士深入解读，为何CPO必须完成从战略支持到战略引领的角色转变，并详细剖析未来AI-First CPO必须具备的五项核心领导力新标准。
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1. 战略角色的演变：从人事管理者到企业“能力架构师”
AI时代从根本上颠覆了CPO的核心职责：其使命不再是维护和渐进式优化现有组织，而是要以前所未有的魄力，对工作结构、领导方式和组织适应性进行一场颠覆性的重构。这意味着，CPO的角色正在从传统的人事管理者，演变为企业的“首席能力架构师”（Chief Capabilities Architect）。
传统CPO职责
AI-First CPO（能力架构师）
核心：维护与渐进式发展
核心：颠覆与重构
- 人才规划与招聘
- 重新设计整合AI的工作流
- 领导力发展
- 重塑岗位架构与角色期望
- 薪酬福利管理
- 主导大规模、持续性的员工技能提升
- 绩效评估体系
- 制定衡量AI真实价值（如生产力）的KPI
- 塑造积极的企业文化
- 在变革中建立并维护员工信任
“首席能力架构师”这一新角色要求CPO具备深刻的战略性和概念性思维。他们必须能够精准判断：哪些工作应由人类完成，哪些可以交由AI承担？如何构建能够无缝整合AI工具的新工作流程？这是一项艰巨的挑战，随着AI技术的不断迭代，CPO需要持续地对岗位进行“拆解”与“重组”，并决定何时引入新人才、为谁提供何种技能提升。然而，这种前瞻性的技术架构能力必须与一种永恒的领导力优势相结合——即深刻的共情能力，以引导焦虑的员工，将他们对未知的恐惧转化为拥抱变革的热情。
这一角色的紧迫性已在领先企业中得到印证。数据显示，那些从AI中获得卓越回报的顶尖公司，在为员工提供结构化的AI学习项目方面的可能性是落后者的四倍。这不仅是投资力度的差异，更是战略优先级的体现。
这种深刻的角色转变，要求CPO必须具备一套全新的思维模式与核心能力。接下来的章节，我们将深入探讨这些具体的能力标准。
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2. AI-First CPO的五项核心领导力标准
尽管目前拥有直接AI转型经验的CPO凤毛麟角，但决定其成功与否的关键，并非履历本身，而是其是否具备适应AI革命的特定思维模式和技能组合。CEO们应运用以下五项标准作为评估其CPO是否具备“AI-First”领导力的核心框架。
2.1. 标准一：具备强烈的“AI好奇心”与实践经验
在ChatGPT亮相全球近三年之际，一位卓越的CPO不应再仅仅停留在“讨论”AI的层面，而必须成为AI的积极使用者和实践者。这种“AI好奇心”并非空谈，而是体现在具体的行动中：
亲自使用：积极试用各类AI工具，理解其潜力和局限。
内部试点：在人力资源部门内部率先启动AI试点项目，以亲身体验应用过程中的障碍，并探索解决方案。
定义价值：着手制定能够衡量真实价值创造（如生产力提升、效率增益）的KPI，而非满足于流于表面的参与度或活动指标。
建立技术语感：CPO无需成为技术专家，但必须具备足够的实践经验和技术流畅度，以便能够主导战略对话，并对AI将如何重塑劳动力提出清晰、有根据的见解。
2.2. 标准二：拥有领导“范式转移”的转型经验
虽然直接的AI转型经验尚属稀缺，但其他类型的大规模变革经验（如重大的技术转型或颠覆性的行业运营模式重塑）同样至关重要，其经验具备高度的可迁移性。
拥有此类经验的CPO对变革的艰巨性有着深刻的理解。他们曾亲眼见证新技术如何重新定义角色和工作流程，这为他们提供了一套预判阻力点、管理利益相关者焦虑、并驾驭转型过程中非线性混乱的心理“剧本”。更重要的是，他们在过往的转型中，已经培养出一种关键能力：识别并解决那些可能拖延甚至破坏敏捷转型的心理、实践和管理层面的障碍。 这种洞察力让他们在引导AI转型时，更不易被人性层面的挑战所颠覆。
2.3. 标准三：具备在模糊中“构建结构”的能力
最成功的CPO能够将创新思维与严谨、结构化的方法相结合，从而将团队的创造力引导至价值最高的领域。当他们参与转型决策时，他们带来的不是一堆悬而未决的问题，而是一个清晰的行动框架。这种结构化思维通常表现为：
立即解决: 他们明确了“3个当前就能回答的问题”。
验证假设: 他们对另外“3个问题已形成有力假设，并正通过实验验证”。
监控未来: 他们识别出“4个到2027年才需解决，但正密切监控其加速信号的问题”。
这种能力确保了CPO在战略讨论中，始终能带着清晰的优先级和可行的方案，推动议程向前发展，而不是让讨论陷入无休止的开放式提问中。
2.4. 标准四：能够与员工构建并管理“新的社会契约”
AI转型的最大阻力并非来自技术，而是源于信任的缺失。为了直接应对这一挑战，CPO必须主动构建并管理一份与员工的“新社会契约”。员工们普遍担忧自己的工作岗位会因此消失、被降级或失去原有的意义。这些真实存在的恐惧会逐渐侵蚀员工的使命感，并固化为对变革的阻力。
这份契约是建立信任、引导变革的关键，其核心要素包括：
清晰阐明公司为何以及如何使用AI。
明确界定相关的决策将如何制定，确保过程的透明度。
公开定义成功的标准将如何衡量，让员工理解变革的目标。
理想情况下，这份契约应在转型之初，通过征求各级员工的意见来共同制定，从而建立广泛的共识和认同感。
2.5. 标准五：勇于在决策层“主张应有席位”并挑战现状
在AI转型中，CPO的角色绝不能被视为次要。他们必须心安理得地主导公司的人才战略，并深度参与公司的重塑过程，在决策桌上拥有不容置疑的一席之地。
这意味着CPO需要具备无畏的挑战者精神，能够勇敢地挑战组织内固有的假设——即使这些假设来自CEO本人。只有这样，才能确保人才战略与公司整体的AI战略紧密结合、切实可行，而不是沦为纸上谈兵。
最终，一位AI-First的CPO是三个身份的结合体：一位高瞻远瞩的战略大师、一位推动变革的创新者，以及一位信任的捍卫者 (trust champion)。
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3. 引领企业迈向AI驱动的未来
定义一家AI-First公司的标准，绝不仅仅是其技术实力或算法的先进性，更在于其如何有效地重塑工作方式，并带领全体员工共同迈向未来。这使得CPO的角色变得前所未有的重要。
对于CEO而言，其在AI时代的首要任务，就是挑选、赋能并支持一位能够胜任这一重塑使命的CPO。未能做到这一点，并非简单的授权失误，而是一种领导力的根本性缺失，它将不可避免地把公司归入那60%停滞不前的落后者行列。只有确保CPO有能力、有信心在这个主角位置上发光发热，他才能真正引领整个组织，穿越变革的迷雾，迈向一个截然不同的、由AI驱动的未来。
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数字化转型
AI重写规则：2026年HR领导者的五项关键优先事项
在AI加速重塑工作的时代，HR已不再只是管理制度与流程的职能部门，而是组织智能化与文化变革的核心驱动力。面对AI带来的结构性变革与技能重构，2026年的HR领导者必须从战略高度重新定义“人”的价值与“工作”的边界。未来HR的使命在于引领AI转型、重塑组织结构、构建以技能为核心的灵活体系，并将AI素养纳入专业能力核心。这不仅关乎技术，更关乎组织信任、文化韧性与长期增长。本文将系统阐述AIHR报告中的五大优先方向，帮助HR专业人士把握AI时代的领导力关键。视频解读请关注视频号：HRTech
AI驱动下的组织再造
2026年，人力资源领域正经历自工业革命以来最深刻的变革。生成式AI与智能自动化的快速渗透，使组织必须重新思考“工作”本身的定义。AI不再只是技术项目，而是牵动人、文化与治理的系统性转型。根据Cisco《AI Readiness Index》数据，98%的企业表示必须尽快在AI上取得实质成果，但同时91%的企业尚未具备推动AI文化的准备度。在这种背景下，HR的角色不再是执行，而是引领。未来的HR领导者应聚焦五项核心优先事项，以重新定义“人力资源”在智能组织中的战略地位。
一、共同领导组织AI转型（Co-lead Organizational AI Transformation）
在AI浪潮中，技术部门常被视为主导者，但现实表明：AI项目的成功取决于文化与人的准备度，而非算法精度。AIHR的调研显示，87%的组织尚未准备好捕捉AI的潜在价值。仅有少数企业，如Moderna，将HR与IT整合为一个战略单元，共同构建“AI协作治理模型（AI Co-Leadership Model）”，实现技术部署与员工文化并行落地。
HR的首要任务，是建立“人本导向的AI治理体系”。这意味着：
在AI卓越中心（AI CoE）中确立HR的决策席位；
绘制AI对岗位与技能的影响地图（Impact Map）；
建立员工信任机制，通过内部“AI公开论坛”与透明沟通来减少焦虑。
关键数据支持：
59%的组织必须在12个月内展示AI投资回报；
91%的组织文化尚未适配AI环境（Cisco AI Readiness Index, 2025）。
换言之，AI不是IT项目，而是组织设计项目。HR是AI转型的社会架构师。
二、将AI产能再投资于增长与创新（Reinvest AI Capacity Gains into Growth）
AI平均每年可为员工节省超过120小时（Google, 2025），但时间节省并不等于组织成长。AIHR的分析指出，若企业将效率红利仅用于裁员与成本控制，将导致组织知识断层与信任崩塌。IBM在2024年的案例证明了这一点——企业因AI自动化裁员8000人，随后又因创新停滞不得不重新招聘。
未来的HR领导者应将AI带来的时间盈余转化为“学习资本”，通过以下方式推动再投资循环：
能力再培养（Reskilling）：识别AI替代风险岗位，建立内部技能迁移通道；
创新投入（Innovation Time）：为员工预留5%–10%的创新探索时间；
组织福祉（Wellbeing）：监测技术压力（Technostress）指数，防止产能过载。
关键数据支持：
86%的CHRO认为整合数字劳动力已成为核心职责（Salesforce, 2025）；
30%的企业预期因AI带来生产力增长，但仅19%计划同步提升员工学习投资。
AIHR建议企业制定“产能再投资ROI模型”，以员工参与率、创新项目数量与技能增长率为衡量标准。
三、重构HR体系以支持跨职能成果（Redesign HR for Cross-Functional Outcomes）
AI的价值在于连接，而传统HR的结构在于分割。AIHR的研究指出，42%的HR团队认为现有系统无法支撑战略执行，45%的HR结构对业务目标支持力不足。在AI驱动的组织中，HR不再是孤立职能，而是“跨职能网络（Cross-Functional Network）”的一部分。
领先企业正通过**“HR敏捷小组（HR Pods）”**取代传统的职能部门：
以业务成果为导向（如员工留存率、技能转化率）；
成员来自HR、IT、业务部门与分析团队；
每季度复盘成果并调整策略。
例如，微软在其AI劳动力优化项目中，采用跨部门数据小组形式，将招聘、绩效与学习系统打通，实现了员工生命周期的智能化管理。这种结构不仅提升了响应速度，也让HR成为企业创新的引擎。
关键数据支持：
HR数字化市场正以25%的年增长率扩张（Grandview Research, 2025）；
63%的HR专业人士表示尚未准备好领导数字化转型（AIHR HRBP Model Research）。
未来的HR不再是“人力资源中心”，而是“成果交付网络”。
四、从人头数转向技能数（Move from Headcount to Skill Count）
AI与灵活用工平台的崛起，使“岗位”这一概念逐渐被“技能”取代。Deloitte研究表明，技能驱动型组织比传统组织高52%的创新力，57%的应变力，更有63%的绩效领先概率。
AIHR指出，未来组织的竞争力将取决于技能的深度与可流动性（Skill Depth & Mobility）。这意味着HR需要：
建立AI辅助的技能图谱（AI-enabled Skills Taxonomy）；
允许员工、合同工与AI代理人（AI Agents）按项目灵活协作；
将绩效与激励机制从职位导向转为成果与技能导向。
某全球制造集团在AI驱动的技能生态建设中，通过AI自动识别员工技能并匹配项目需求，项目完成效率提升了35%。
关键数据支持：
77%的高管认为灵活技能流动是未来组织韧性的关键（Deloitte, 2025）；
73%的员工认为基于技能的实践将提升工作体验与公平感。
技能将成为新的“货币”，HR的任务是建立其“流通机制”。
五、将AI素养打造为HR的核心竞争力（Build AI Fluency as a Core HR Capability）
AI素养（AI Fluency）不只是会用AI工具，而是能理解其逻辑、治理与伦理。AIHR在2025年调研了1500名HR专业人士，发现：
仅35%的人认为自己具备AI协作能力；
61%的HR几乎未参与AI项目；
38%的人依靠自学AI工具。
AI素养包含四个层面：
认知层（Awareness）：理解AI原理、限制与潜在风险；
应用层（Application）：将AI嵌入招聘、绩效与学习流程；
伦理层（Ethics）：识别偏见、防止算法歧视；
领导层（Leadership）：推动组织在“负责任AI”框架下运作。
AIHR提出“T型HR模型（T-Shaped HR Model）”，将AI能力与商业洞察、人文判断并列为核心专业能力。正如AIHR首席科学家Dieter Veldsman所言：“AI素养将成为HR的新语言，谁能流利表达，谁就能定义未来。”
从管理者到智能组织的共同设计师
AI的普及意味着HR职能正被彻底重塑。未来的HR领导者不仅要懂人，更要懂算法；不仅要能管理员工，更要能管理智能系统。AIHR认为，HR将成为连接技术理性与人文温度的桥梁。他们的成功，不仅取决于技术采用速度，更取决于是否能引导组织在效率、信任与意义之间找到平衡。
2026年的人力资源领导者，将不再是事务执行者，而是智能组织的共同设计师（Co-Designer of Intelligent Organizations）。
来源：AIHR《HR Priorities 2026 Report》，2025年11月发布。(参考文献包括Cisco AI Readiness Index, McKinsey State of AI 2025, Deloitte Skills-based Organization Report, Salesforce Agentic AI Impact Study, Grandview Research 2025.)
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数字化转型
从岗位到技能：全球HR战略的范式转移
“以技能为核心（Skills-first HR）”在人力资源战略中的重要性。面对全球经济波动与技能短缺，传统基于岗位的HR模式已难以支撑企业敏捷转型。Skills-first HR以“技能”为组织设计和人才配置的核心，通过数据与AI技术实现员工技能与业务需求的动态匹配，促进内部流动、降低招聘成本，并增强组织的战略韧性。
视频解读请访问视频号：HRTech
在全球经济充满不确定性、组织转型节奏不断加快的当下，企业在“人才战略”上的核心逻辑正在经历深刻变革。过去以“岗位”为基础的管理体系，正在被一种更具前瞻性的模式取代——“以技能为核心（Skills-first HR）”。这一理念不仅是人力资源职能的创新，更是企业竞争力与战略韧性的重要基石。
一、技能短缺成为企业生存的战略焦虑PWC 2024 年全球CEO调研显示，45%的首席执行官认为，如果维持现有运作模式，他们的企业在十年内将难以为继。主要原因之一，正是组织缺乏适应未来变革所需的关键技能。劳动力市场数据亦显示，美国、欧盟及英国的劳动生产率增长自疫情后明显放缓，而技能缺口被视为拖慢增长的核心因素。在这种背景下，企业亟需一种能够快速识别、调配和培养技能的机制，使人力资源成为战略执行的关键引擎。这正是“Skills-first HR”概念的由来。
二、Skills-first HR的核心逻辑Skills-first HR的理念是：不再将岗位视为人力资源管理的基本单位，而是以“技能”作为组织设计与人才配置的核心要素。这种转变有三大特征：
以技能而非职位驱动：通过识别员工可迁移的技能，快速匹配组织内部机会，打破岗位边界；
以数据和技术为支撑：借助AI与数据分析，实时描绘技能地图，预测未来需求；
以内部流动和持续成长为目标：让员工在组织内部找到成长路径，减少外部招聘依赖。
这种模式下，内部员工的再部署更高效、更具成本优势，同时组织的敏捷度显著提升。
三、构建Skills-first HR的四大支柱作者提出，企业要实现从“岗位导向”到“技能导向”的转型，需要构建四个关键基础：
技能分类体系（Skills Taxonomy）：建立组织统一的技能语言与评估标准。无论是新加坡的沟通能力还是美国的项目管理，都需在同一框架下可比、可验证。然而，这一体系的建立往往伴随权力结构的博弈——总部主导与地区自治的冲突，技术团队与HR专业判断的差异，都可能成为阻力。成功企业往往将其上升为“业务战略项目”，而非HR内部工程。
技能盘点与验证（Skills Audit）：通过员工自评、管理者反馈及AI数据推断等多渠道，形成“技能护照（Skills Passport）”。组织可据此生成技能热力图，识别短板与潜力区域，为战略规划提供依据。关键在于——“先行动，再完善”，而非追求完美数据。
需求建模（Demand Modelling）：仅了解现有技能远远不够，企业还需预测未来需求。作者引用的案例中，一家保险公司通过外部专家与AI模型发现，未来10年内15%的岗位将被技术替代，50%的岗位将被重塑。这类预测帮助企业提前布局人才发展与学习战略。
减少结构性障碍（Structural Barriers）：传统层级式的岗位体系已不适应敏捷用工。Mastercard通过将3.3万名员工分入11个“行会（Guilds）”，每个行会设有学习学院，员工可跨部门、跨地区流动。这种灵活架构被视为未来组织的雏形。
四、变革落地的关键：从HR项目到业务战略转向Skills-first HR并非一蹴而就。研究指出，成功转型的企业普遍遵循三大原则：
分阶段推进：以小范围试点为先，积累组织经验；
业务牵引：由CEO与高层主导，明确其对战略目标的支撑；
跨部门协作：如保险公司建立“HR数据作战室”，由精算与HR团队共同分析技能数据。
同时，HR职能本身也需重塑：
HR需掌握数据分析能力，从“经验判断”转向“数据洞察”；
从被动响应转为战略前置，基于业务规划主动塑造未来能力；
打破传统“招聘、培训、薪酬”孤岛，重构以技能价值链为导向的HR组织架构。
五、从“职位管理者”到“能力战略家”Skills-first HR不是HR的技术革命，而是一场思维范式的转变。当企业真正以技能为中心运营，员工不再只是被动的“岗位占有者”，而是可流动、可成长的“能力载体”；而HR，也从后台支持者，转变为推动组织战略实现的“能力架构师”。
未来，谁能先掌握“技能语言”，谁就能在人才竞争中赢得先机。
来源：Collings, D. G. & McMackin, J. (2025). Skills-first HR: a key enabler of future global strategy. Organizational Dynamics, 54(1), 101140. Elsevier Inc.
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数字化转型
超级经理的崛起：AI 时代的新型管理角色
Josh Bersin 在最新文章《The Rise of the Supermanager》中提出：未来的管理者不应只是简单协调者，而应成为真正的 Supermanager（超级经理） —— 协同 AI 重塑流程、赋能团队、主导创新。虽然 AI 工具能够带来个体效率提升（约 10–20%），但这只是底层红利。若要撬动组织生产力边界，就必须走向多流程自动化和全面流程重构。Supermanager 会主动在自己的职能边界内“实验”、推动 AI 应用、引导团队创新。
我从未见过像 AI 这样大规模、快速、而且充满乐观情绪的技术投资。2025 年，Google、Nvidia、Meta、Microsoft、OpenAI 和 Amazon 的资本支出接近 9000 亿美元，相当于美国 GDP 的近 3%。
为什么如此乐观？因为企业相信，AI 是未来的生产力技术，而且越早让公司拥抱 AI 越好。
但到目前为止，实际结果喜忧参半。
虽然人们被 AI 工具所吸引，但美国 GDP 却在下滑（从 2023 年的 2.9% 降至 2025 年预计的 1.8%，上半年甚至出现 -1.6% 的负增长），企业利润也在放缓。IT 行业利润增长 34%，金融服务增长 10%，但其他行业利润大幅下滑，说明 AI 的盈利目前主要集中在 AI 公司自身。
这就是一个关于承诺、期望和众多好点子的故事。
大企业的难题
AI 的潜力毋庸置疑。我们在研究与咨询中也彻底革新了工作方式，实现了在几乎不增加人手的情况下保持增长。
但对那些有着几十年官僚体系、繁多职位层级的大型组织而言，要真正实现生产力的提升并不容易。
我们调研了数百家公司，正在开展一项重大研究。在 HR 领域，已经有超过 100 个 AI 应用场景，可以改善招聘、员工支持、发展与生产力。例如渣打银行已经用 AI 来评估绩效和撰写评语。
然而，正如 MIT 最近的一项研究所示，真正的“流程再造”还没有到来。
四阶段框架与生产力极限
在我们的四阶段框架中，一个人使用 AI 代理来加速工作是相对容易的。OpenAI 的数据显示，41% 的使用场景是“信息检索”，其次是写作、数据分析和回答复杂问题。这些“个人生产力技巧”确实能带来帮助，但提升的上限通常只有 10–20%。
那么，如何实现“多流程自动化”，真正重构工作的方式？
这就是管理的职责所在，也是我今天要讨论的。
管理模式的演变
我研究管理已有 30 年，这是一条曲折的道路。它可以追溯到 Peter Drucker 的《卓有成效的管理者》，之后经历了 Jack Welch 的裁员式管理、Howard Schultz 的员工关怀、Brene Brown 的勇敢领导、John Mackey 的有意识资本主义，再到 IBM 的敏捷管理和 Zappos 的“无管理者”实验（最终失败）。
管理从来是一个充满新思想的领域，模式层出不穷。但我今天要讨论的是：在 AI 世界中，有效管理正在发生怎样的变化？
两大变化：赋能与实验
在过去十年中，出现了两大深刻变化：
赋能（Empowerment）
员工比以往更有自主权，能获取大量信息和强大工具。
互联网和疫情让员工获得前所未有的自由，他们不会再回到过去。
实验（Experimentation）
技术民主化让变革不再完全来自上层，而是更多自下而上推动。
一线团队不只是执行者，而是创新与变革的源头。
这两点在当今商业世界全面展开。忽视它的企业将面临风险。
微软、Meta 等公司快速转向 AI，依靠项目驱动的领导文化。拜耳、联合利华、汇丰、万事达、Spotify 和飞利浦等企业的成功，也源于小型自治团队承担改进责任。
今天，与过去不同的是，超级经理无需等待高层委员会批准。他们直接在前线实验、迭代并推动变革。
打破组织惰性
随着技术飞速发展，职位与头衔反而成为阻碍（“这不是我的工作”）。超级经理则打破这种模式，主动承担责任，推动成长与改进。他们拥抱新思想，分享探索经验，把 AI 的实践直接带入业务，而不是等待总部下达“项目指令”。
这种趋势的原因在于：AI 与过去的技术不同。
ERP、云计算、移动互联网等技术往往需要大量 IT 投入和多年建设。而 AI 是一种 终极民主化技术，任何人都能学习使用。最具创新的人，可能是最年轻或资历最浅的员工，因为他们“通过实践学习”，没有旧有 IT 习惯的束缚。
这就是所谓的 “超级员工效应（Superworker effect）”：每个人都可能成为高绩效者，经验的价值相对下降。新想法可能来自任何地方，最贴近客户或流程的人反而能创新最多。
管理角色的转型
AI 让监督与绩效考核变得更容易，因为它能跟踪行为和结果。这使得领导者可以从繁琐的监督中解放出来，专注于战略、辅导、协作和工作再设计。
因此，经理不会消失，而是角色被重新定义：
监督和绩效管理是基本职能；
真正优秀的经理要在流程再造、实验与增长方面脱颖而出。
传统的“推动业绩”“强化竞争”依然重要，但现在被放到学习与成长的语境下。问题从“你今天完成了什么”变成“你今天学到了什么”。
超级经理带来信任、支持和同理心，帮助员工在 AI 时代学习、重塑与成长。
我们是否需要更少的经理？
如果管理者只做监督工作，那确实可能被 AI 代理取代。但这类“空壳经理”本就存在多年，未来会更快被淘汰。
真正的超级经理则不同：
他们协调跨团队的创新；
在生产力项目上进行理性投资或果断止损；
促进知识共享、团队协同和优先级一致性。
这才是未来管理者的核心价值。
我并不认为“中层经理”会消失，而是他们的工作内容正在重新定义。能推动超级经理行为的公司，将在新世界中脱颖而出。
AI 带来的不只是技术，而是管理模式的再造。
如果过去十年是“数字化转型”，
那么未来十年就是“管理重构”。
超级经理不会是额外的头衔，而是企业在 AI 时代必须具备的关键能力。
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数字化转型
【财报】Fiverr 2025 年第二季度营收达 1.09 亿美元，AI 驱动服务收入同比大涨 84%
HRTech概述：Fiverr 于 2025 年第二季度实现营收 1.086 亿美元，同比增长 14.8%，主要得益于 AI 相关服务的强劲增长与 Fiverr Pro 托管服务（Managed Services）的持续扩展。其中服务收入增长尤为显著，达 3400 万美元，同比激增 83.8%。尽管活跃买家数量同比下降 10.9%，但每位买家年均消费额增长至 318 美元（+9.8%），显示 Fiverr 正在吸引更多高价值项目。在财务方面，Fiverr 本季度自由现金流达 2500 万美元（+21.1%），调整后 EBITDA 为 2140 万美元，利润率达 19.7%。净利润维持稳定为 320 万美元，公司继续维持全年财务指引。
近日，全球领先的自由职业平台 Fiverr International Ltd.（纽交所代码：FVRR）发布了截至 2025 年 6 月 30 日的第二季度财报。报告显示，Fiverr 本季度实现营收 1.094 亿美元，同比增长 8.5%，略高于华尔街预期。尽管活跃买家数量持续下滑，但 Fiverr 在高价值订单、AI 驱动服务和平台效率提升方面取得实质性进展，支撑其持续盈利能力的增强。
本季度，Fiverr 的毛利率和自由现金流继续维持在健康水平，调整后 EBITDA 达到 2140 万美元，较去年同期增长超过 13%，利润率提升至 19.7%。公司同时重申了全年营收区间指引为 4.25 亿至 4.38 亿美元，并预计全年 EBITDA 将达到 8400 万至 9000 万美元。
在宏观环境充满不确定性的背景下，Fiverr 管理层强调将战略重心转向高质量供需匹配与 AI 能力建设。首席执行官 Micha Kaufman 在财报信中指出，公司正进入平台结构性重构的关键阶段，从“人工撮合型交易平台”逐步演进为“AI 原生的服务交易与自动化交付平台”。
具体来看，传统 Marketplace 收入本季度为 7470 万美元，同比下降 2%。但服务类收入表现突出，达到 3400 万美元，年增幅高达 83.8%，已占总营收的 31%，较去年同期提升超过 10 个百分点。这部分收入包括 Fiverr Go、Seller Plus 订阅、项目托管服务及 AI 工具插件，具备更高的利润率和可持续性，是公司未来营收结构重塑的核心动力。
用户活跃度方面，平台活跃买家数降至 340 万，较去年同期减少约 11%。不过，每用户平均支出继续上行，达到 318 美元，同比增长 8.5%。这表明，虽然用户总体数量有所收缩，但高价值用户比重在持续提升。平台数据显示，单笔订单金额超过 200 美元的项目已占据整体交易量的一半以上，反映出 Fiverr 正逐步吸引更多中大型客户，尤其是在企业服务与专业技能类项目中。
本季度最受市场关注的是 Fiverr 推出的多项 AI 产品和平台升级。其中，买家侧的 AI 助理 Neo 和卖家侧的 Fiverr Go 被管理层视为“Agentic Marketplace”的关键入口，未来将承担起平台端到端服务撮合、内容生成与流程优化的功能。公司同时强调，AI 驱动不仅用于搜索与推荐，而是正在延伸至定价优化、交付模板、客户沟通和任务分发等流程，构建智能交易闭环。
此外，Fiverr 正加快对 GenAI 服务类目的标准化建设。本季度平台新增多个以生成式 AI 为核心的服务子类，包括 Prompt Engineering、自动化工作流、模型微调与数据清洗等。这些高技术门槛的新类目正吸引一批专业自由职业者入驻，也有望为平台带来更高的交易价值与专业声誉。
管理层还首次披露了其长期产品路线图，即构建 “Agentic Marketplace + Agentic SaaS” 的双轮增长模式。前者致力于通过 AI 助理提升交易撮合效率，后者则通过插件、订阅和托管服务建立可复购的 SaaS 收入来源。此一战略转型意味着 Fiverr 正试图从单一佣金依赖，迈向多元化收入模型，进而缓解平台型公司在宏观下行周期中的营收弹性瓶颈。
尽管转型之路仍面临挑战，如用户增长承压与行业竞争持续，但 Fiverr 已展现出较强的战略定力与技术执行力。特别是在生成式 AI 的爆发窗口期内，公司抢先构建了从需求生成到订单交付的智能闭环，并通过订阅和项目托管增强商业模型的韧性，这为其下半年及中长期的增长奠定了重要基础。
投资者与市场将持续关注 Fiverr AI 产品的转化效率、买家活跃度的止跌信号，以及平台是否能够构建可持续的增长飞轮。财报发布后，公司股价在盘前交易中小幅上扬，反映出投资者对其 AI 转型路径保持一定信心。
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数字化转型
【德国】AI薪酬自动化平台Ordio完成1200万欧元 A 轮融资，用 AI 重塑一线员工薪酬流程
HRTech概述：德国科隆初创公司 Ordio 宣布完成 1200 万欧元的 A 轮融资，本轮由奥地利风投机构 3VC 领投，Wecken & Cie.、Capnamic 和 Simon Capital 跟投。Ordio 专注服务“非办公桌岗位”员工，即餐饮、零售、护理、物流等一线劳动力，目标是为这一庞大但长期被忽视的群体提供全流程人力资源自动化解决方案。
总部位于德国科隆的HRTech初创公司 Ordio 宣布完成 1200 万欧元 A 轮融资，由奥地利知名风险投资机构 3VC 领投，Wecken & Cie.、Capnamic 和 Simon Capital 等跟投。本轮融资将主要用于推进其核心产品「Payroll Plus」的开发与市场拓展，旨在通过 AI 技术革新“无办公桌”行业的人员管理与薪酬流程。
Ordio 成立于 2021 年，致力于为零售、餐饮、护理、物流等高度依赖轮班工作的行业提供专属的数字化解决方案。不同于面向办公室职能的传统 HR 软件，Ordio 定位为“People Operating System（员工运营系统）”，专为解决一线员工所面临的排班混乱、合同管理低效、薪酬核算复杂等难题而设计。
其新一代产品「Payroll Plus」将于 2025 年夏季正式上线，成为首个专为 deskless workforce 量身打造的全自动净薪发放系统。该产品可根据员工的工作时间、加班、法定节假日补贴、税务规则与当地法规等多重变量，实时自动完成薪资计算与合规申报，显著减少企业在人工处理、审核与合规方面的工作量。
据介绍，Ordio 的平台已服务超过 1,700 家中小型企业，涵盖餐饮连锁、护理机构、零售品牌与制造工厂等领域。2024 年，公司营收同比增长超过 4 倍，展现出强劲的市场需求和产品粘性。
3VC 投资经理 Federico Rota Candiani 表示：“Ordio 正在重新定义一线行业的人力资源运作方式。相比传统 HR 工具，它更贴近一线管理实际，尤其在排班、请假、薪酬处理等方面具有极强的整合能力与自动化水平。”
随着欧洲超一亿“非办公桌”员工所在企业逐步迈向数字化，Ordio 所处的细分市场正成为 HR Tech 赛道中新兴的增长高地。根据 Eurostat 数据，目前已有 58% 的欧洲中小企业达到了基础数字化水平，然而真正将自动化技术深入用于人力管理的企业仍为少数。
Ordio 的两位联合创始人 David Keuenhof 和 Gregor Pilz 表示，创办初衷源于一线管理工作的现实困境。“我们不是为了做一个工具而创业，而是为了改变那些在表格和白板中挣扎的操作流程。”
此次融资后，Ordio 将继续加大 AI 算法模型与薪酬法规引擎的研发投入，并计划将产品推广至更多德语区以外的欧洲市场，强化其作为“无办公桌员工数字化基础设施”的市场地位。
关于Ordio
Ordio 是一款“人力操作系统”，它彻底革新了无办公桌行业的日常运营，精准解决了传统软件解决方案的不足之处。这款模块化软件将员工生命周期内的所有流程（从排班到工资发放）数字化和自动化，使日常运营更加规范有序。 Ordio 帮助企业高效管理员工，并减轻运营负担。Ordio 成立于科隆，目前已被酒店、医疗保健、零售和制造业等行业的 1700 多家公司采用。
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数字化转型
CHRO如何在Agentic AI时代引领转型？-从工具使用者到组织智能架构师
HRTech概述：在AI快速演进的背景下，一种全新的人力资源战略正在崛起——Agentic AI。与传统自动化不同，Agentic AI 更强调“人机协作”，由HR主导、AI支持，共同实现更高效、更可信、更具战略性的决策模式。CHRO将不再只是执行者，而是组织智能的塑造者。他们将管理AI治理、建立伦理规范，并重塑人才战略与工作模式。
在AI技术席卷各行各业的当下，HR也站在了关键转型的风口浪尖。但这一次，变革不再是简单的流程自动化，而是一场围绕“智能协作”展开的深层重构。一场名为“Agentic AI”的革命正在悄然开启，而CHRO（首席人力资源官）正成为这场革命的核心引领者。
过去十年，AI在HR中的应用多集中于效率层面，例如自动筛选简历、智能排班或聊天机器人。人们习惯性地把AI当成一套“流程优化工具”。然而，在Agentic AI崛起的今天，这种理解已远远不够。
所谓“Agentic AI”，并非仅指具备感知、预测和处理能力的AI系统，更强调它在组织中作为“主动代理者”的角色。换句话说，它不再是“被调用的工具”，而是“共同参与决策与价值创造的智能个体”。
这对CHRO而言，既是一场挑战，更是一场空前的战略机遇。
CHRO的角色，将从“流程守门人”走向“组织智能架构师”
在《Agentic Carousel》报告中，HR的AI成熟度被划分为五个阶段，每一个阶段都对CHRO提出了新的要求。
在最初阶段，HR引入AI主要为了减负降本，例如RPA自动化、招聘系统、考勤管理工具。此时的CHRO，更多是“效率优化者”，关注系统选型与ROI。
进入第二阶段，AI开始赋能洞察。HR团队借助AI进行离职率预测、招聘渠道分析或薪酬对比。这一时期的CHRO，要成为“洞察翻译者”，能够将数据解读转化为业务语言，支撑高层决策。
而真正的转折点，发生在第三阶段——协作。Agentic AI的概念在这一阶段真正落地。HR开始引入智能推荐引擎、AI教练、员工发展路径推演等新型产品。AI不再仅服务于流程，而是与HR共建体验。CHRO的角色也随之转型，成为“人机协作推动者”。
接下来，是最难但也是最关键的第四阶段：信任建立。AI的使用引发隐私、偏见、透明度等伦理问题，这一时期的CHRO，不再只是HR部门的负责人，而是组织中AI治理的倡导者与建设者。他们必须从零建立伦理框架，设定治理边界，与法务、IT、风控部门紧密协作，确保AI在组织内“用得对、用得稳、用得明白”。
最终，顶尖的CHRO将进入第五阶段，成为真正的“组织智能架构师”。此时的AI已融入企业战略执行链条，HR也不再是传统的支持职能，而是构建“人+机”共生系统的中枢——既理解人性，也管理算法；既制定人才策略，也操控技术杠杆。
Agentic AI的核心：不是替代人类，而是赋能人类
Agentic AI强调的是主动性与人类协同。它不是接管HR的工作，而是把HR从繁杂冗余中解放出来，让HR团队更聚焦于影响力建设、战略落地与文化引导。
在这种模式下，CHRO的重点工作也随之改变。他们不再只关心绩效制度是否公平、薪酬是否具有市场竞争力，而是开始构思：
我们的AI招聘系统是否存在潜在偏见？
员工是否信任他们的职业成长轨迹是AI建议的？
组织是否具备基于AI洞察灵活重构团队的能力？
我们是否已建立起可以透明追责的AI治理体系？
这些问题，过去并不属于HR的核心关注，但如今，CHRO必须站在这些议题的最前线。
三个关键行动，构建AI时代的战略型HR中枢
首先，CHRO要搭建AI伦理与治理机制。这不是IT或法务部门的任务，而应由HR牵头，设立跨部门委员会，定义AI的边界与员工知情权，推动透明与信任的组织文化。
其次，要推动技能结构的系统性升级。AI不会自动提升组织智能，它需要人类理解、引导、解释。CHRO要重构培训体系，将AI素养、数据分析、跨职能协作、文化演进等能力融入人才发展路径。
第三，要以**“战略运营核心”的定位重塑HR架构**。不再把HR当作后台，而是将其升级为企业的“智能中控室”。通过AI与人协同，HR能实时洞察员工状态，预测团队动能，辅助管理层制定业务决策，真正参与业务成长。
未来的HR，不是更自动化，而是更智能化、更人性化
如果说过去的HR转型靠的是系统实施、流程重组与服务共享，那么未来的HR转型靠的将是战略主导、文化重塑与智能融合。
Agentic AI不是一项技术趋势，而是一场范式转变。它要求CHRO具备前所未有的综合能力——理解人性、驾驭技术、治理复杂系统、引领组织文化。
这正是未来最强CHRO的进化之路。
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数字化转型
IBM用AI Agent替代数百个HR岗位？这场“AI Agent革命”才刚刚开始
HRTech概述：AI代理正以前所未有的速度重塑人力资源领域，从招聘、入职、绩效管理到员工关怀，传统HR职能正被智能代理接管并优化。随着HR系统从静态工具演进为主动式智能平台，企业开始构建由多个专业AI代理组成的人才管理生态，推动组织运作方式全面升级。本文深入解析AI代理架构、员工数字双胞胎、技能驱动管理等核心趋势，揭示HR如何在技术主导的新时代中，从流程管理员跃升为战略协同者。 5月23日上海HR科技年度论坛中，我们也特邀嘉宾现场分享AI Agent的相关话题，点击抢票
一、如果你的下一位HR同事是AI代理？
“AI代理（AI Agents）正在接管招聘、入职、员工关怀、绩效反馈等流程，HR不再只是支持部门，而正在成为企业战略引擎。”Amber Grewal，全球人力资本领导者谈到。
而IBM的行动已经走在了这场革命的前线。今年5月，IBM首席执行官Arvind Krishna公开表示，公司内部已有数百个人力资源岗位被AI代理所替代，同时公司却在程序开发与销售等“关键性岗位”增加了招聘，实现了总就业人数的增长。
这并不是“被裁员”的传统剧本，而是“角色再定义”的真实上演。
二、AI代理经济的崛起：不仅是趋势，更是结构性转变
在平台经济之后，“代理经济（Agent Economy）”成为新主流。与其说企业在部署AI，不如说它们正在引入“数字同事”——拥有独立执行力、可协作、能推理决策的AI代理。
根据Grewal的研究，预计到2030年，AI代理将自动化30%至50%的企业流程。Salesforce、NVIDIA、亚马逊、Mayo Clinic都已部署了上百万个AI代理，覆盖从客户服务、医疗诊断到金融建议的多个场景。
对于HR而言，这代表着技术栈的彻底转型——从静态工具（如ATS/HCM）向主动智能平台转变；从“HR系统”变为“HR智能生态系统”。
三、IBM案例启示：用AI替代HR流程，却反向提升就业
IBM的Think大会期间，CEO Krishna指出：
“我们已经用AI代理替代了数百名HR人员的工作，但总就业人数反而提升。因为AI让我们有余力把资源转投到软件开发、销售、市场这些需要人类创造力的领域。”
这正体现了Grewal所说的“HR的新前沿”——人类员工与AI并肩作战，前者负责判断与人际交互，后者处理重复与流程性任务。
这种“减员增效”的路径不是终点，而是开端。IBM还推出了帮助企业构建自身AI代理的服务，构建了一个面向未来的AI人才操作系统。
四、HR职能转型：从系统管理员到AI生态协调者
根据Grewal的研究，未来HR技术栈将由三个关键层级构成：
基础模型层：大语言模型提供统一的理解与推理能力（如GPT或Workday等专属模型）；
代理协调层：不同HR代理之间协调工作，统一体验，类似“中控系统”；
专业代理层：招聘代理、员工体验代理、绩效代理等各司其职，背后协同但前台统一界面。
企业不再“采购HR系统”，而是“构建HR代理生态系统”。
例如，Unilever部署AI招聘代理后，每年节省100万英镑成本、减少超过10万小时人工筛选时间，并提升了招聘多元性。这些代理与现有系统并行运行，是“渐进式重构”的典范。
五、数字员工双胞胎（Digital Twin）是终极目标
未来的员工将不再只是一个静态的员工ID，而是有一个属于自己的“数字双胞胎代理”：
了解你的职业偏好、学习风格、绩效曲线；
主动推送适合的学习、职位、导师与成长路径；
成为你在组织内部的“AI生涯伙伴”。
Google的Career Dreamer、Wisdomlab.ai正在实践这一构想，这将是HR从“记录型系统”到“关系型智能”的质变。
六、对HR的战略建议：别问是否转型，而是现在怎么转
Grewal建议，HR部门应该分阶段制定AI代理转型路线图：
✅ 短期（1-2年）：
小步快跑，优先试点候选人匹配、员工自助服务等低风险场景；
确保现有HCM系统仍维持合规数据记录角色；
与有“API优先策略”的供应商合作，确保可扩展性。
✅ 中期（3-5年）：
建立内部AI代理生态图谱；
引入员工数字双胞胎项目；
培养“HR提示工程师”“AI协调官”等新角色。
✅ 长期（5年以上）：
从系统集成采购转向“智能代理组合”；
从流程驱动向“以人主导、以AI助力”的体验驱动模式演进；
将HR架构全面重构为“AI+人类共同工作”的组织模型。
七、AI不是终结HR，而是重塑HR的开始
Amber Grewal 所言：“这不是一场工具升级，而是一场组织支持体系的重塑。”
IBM的案例正是这场革命的真实注脚。它告诉我们，AI代理不等于裁员，而是机会重构；HR不再是记录、流程和合规，而是组织智能与体验创新的核心。
这场转型已然开始。作为HR领导者，你准备好了吗？
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