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那年今日【03月19日】

头条

面对AI发展，Workday应对更加快速—值得每一位HRTech领域CEO阅读 Workday不仅对其AI产品策略有清晰明确的认识，而且公司正进入多年来最强大的产品周期之一。我从未见过如此多的Workday功能达到成熟，很明显，该平台正在全面发挥作用。首先让我给大家一个概述：ERP市场庞大、重要且不断变化。每家公司都需要一个财务和人力资本系统，这些平台需要同时完成数百项任务。我们希望它们易于使用、运行迅速且能立即为我们的公司进行配置。但我们也希望它们易于扩展，能与许多其他系统集成，并建立在现代架构上。那么，作为一家成立18年的公司，Workday如何在所有这些领域保持领先地位呢？事实上，答案非常简单。Workday并非ERP或软件应用公司，而是为业务解决方案构建平台的科技公司。换句话说，Workday的思维方式是“先考虑架构，再考虑应用”，在我们了解Workday的产品时，这一点得到了一次又一次的强调。请允许我给您分享一些我们了解到的内容：首先，Workday非常明确，随着时间的推移，AI和机器学习将彻底改变业务系统的功能。传统的ERP世界是一套包括财务、人力资本（HCM）、供应链、制造业，以及后来的市场营销、客户分析等在内的核心业务应用。几乎每个从这些领域起步的供应商都试图进入相邻市场，主要目标是“向现有客户销售更多软件”。如今，尽管公司希望整合这些应用（这对Workday来说是一个巨大的机会），但更大的目标是重新定义这些应用如何协同工作。正如Workday所描述的，他们的目标是帮助企业改进计划、执行和分析。当招聘变得困难时，例如未来几年可能会持续这种趋势，我们希望HCM系统帮助我们找到承包商，寻找替代工作安排，并安排财务和结算解决方案来外包工作或任务，同时发现和培养内部候选人。因此，这些应用之间的“红线”正变得模糊，Workday对此非常了解。从某种意义上说，这是我们新的系统性人力资源运营模式的核心。例如，我们希望这些不同的HCM系统能够关注所有这些元素，并帮助我们一起管理它们。Workday新的HCM演示实际上展示了一些这方面的实践。超越ERP，将AI和ML置于核心但是平台市场的发展速度更快。企业不仅希望有一套能协同工作的应用程序（Workday、Oracle、SAP等都能做到这一点），而且还希望AI和机器学习能在整个公司运作。这将改变ERP系统的功能。Workday已经提供了50多种不同的“机器学习”体验，它们以“推荐”、“预先填写的表格”或“预先设计的工作流”等形式呈现，看起来不像是魔术，而更像是帮助你更好地运营公司的智能系统。而这正是Workday关注的领域。例如，新的劳动力管理系统（劳动力优化）可以根据月份、天气和其他外部输入预测招聘和人员配置需求。然后，根据员工的可用性、技能和工资安排工作时间。并自动生成劳动力排班表，确定何时需要合同劳动力，然后自动创建招聘门户和候选人体验来寻找人才。这实际上是“AI支持的ERP”，而不是一个花哨的用于简化撰写电子邮件的生成性AI演示。 Workday HCM继续成熟 Workday HCM套件正处于多年来最强劲的状态。Workday Skills Cloud正在成熟为一个“技能智能平台”，现在它具有让Workday客户几乎必不可少的功能。它可以从任何纵向或专业技能数据库导入数据，为公司提供多种推断或评估技能的方法，以及为您提供数十种报告技能差距、预测技能不足和为每个员工或劳动力群体创建技能提升路径的方法。多年来，我一直在关注这项技术的发展，从未见过它如此完善并能满足企业需求。顺便说一句，这并不是说公司仍然需要专门的招聘技能系统（Eightfold、Beamery、Phenom、Seekout、Paradox、iCims等）、流动性（Gloat, Fuel50）、学习（Cornerstone, Docebo, Degreed）、薪酬平等（Syndio, Trusaic, Salary.com）等。从某种意义上说，现在每个人力资源技术平台都有一个技能引擎（记住，“技能”是描述一个人属性的一系列词汇），这些系统将这些数据元素用于非常独特的目的。在市场上更成熟的位置上，Skills Cloud旨在成为一个“整合点”，将术语汇集到一个地方。（它也是Workday HCM工具所依赖的技能引擎。）顺便说一下，我知道所有Workday客户都有众多其他的HCM系统。鉴于创新周期的发生（供应商正在以非常创造性的方式加入AI浪潮），这种趋势还将继续。但Workday作为“核心”的角色依然强大，特别是因为我接下来要讲的一点。 Workday现在真正开放了我还对Workday在Extend和Orchestrate方面的进展印象深刻，这些是允许客户和合作伙伴构建附加应用程序的外部API和开发工具。作为一家公司，Workday并没有计划构建很多垂直解决方案，相反，他们现在正在推动合作伙伴（如Accenture、PwC和客户）为应用程序生态系统做贡献。这创造了一个“力量倍增器”效应，第三方可以通过围绕Workday构建开发团队来赚钱。（顺便说一下，这就是为什么微软无处不在：它的经销商和合作伙伴网络庞大。）除了这些编程接口，Workday还对Microsoft Teams（Workday Everywhere）做出了严肃承诺。您现在可以在Teams中查看Workday“卡片”，并在Teams中点击深层链接，直接进入Workday事务。尽管公司仍致力于持续改进其用户界面，但我认为Workday现在明白，用户永远不会花一整天时间去弄清楚Workday的工作原理。我相信这种趋势将继续，我鼓励Workday考虑将Chat-GPT作为下一个主要界面进行构建。（他们没有作出承诺）。垂直应用我问管理团队：“你们如何看待甲骨文收购Cerner的决定，Cerner是临床患者管理领域的领导者之一？你认为这会威胁到你们的垂直战略吗？”Aneel Bhusri迅速回应说：“我们永远不会收购像那样的老旧遗产公司，因为它永远无法整合到我们的架构中。”这一点很重要，因为Workday的集成架构使公司能够大规模实现AI。换句话说，Workday打算成为纯粹的架构领导者，让垂直应用随着时间的推移而出现。如今，Workday专注于教育市场，并在金融服务、保险和医疗保健等领域拥有一些垂直解决方案（很多是由合作伙伴构建的）。我认为公司不会遵循SAP或Oracle的策略来构建深度垂直应用。而这种策略，即保持对核心架构的纯粹性，可能在长期内发挥出良好效果。因此，对于那些希望建立附加组件的人来说，Workday正比以往任何时候都更加开放。核心的AI是什么样子？现在让我们来谈谈AI，这是我们这个时代最重要的技术创新。新任联席总裁兼AI领域公认的学术专家Sayan Chakraborty持有非常坚定的立场。他认为，Workday的6000万用户（其中很多已选择参与匿名神经网络分析）已经为公司提供了一个庞大的AI启用平台。因此，公司的策略是加倍投入“声明式AI”（机器学习），然后将生成式AI视为新的研究工作。在很多方面，自从2014年收购Identified以来，Workday就一直在“做AI”，许多AI算法已经内置在Skills Cloud、招聘工具以及用于分析、自适应规划和学习的各种工具中。大部分产品经理都在负责与AI相关的功能，David Somers（负责HCM套件的人）告诉我们，有数百个新AI功能的想法在飘荡。所以从很多方面来说，Workday多年来一直是一个“AI平台”，他们现在才开始进行市场推广。话虽如此，Workday的真实数据资产并不大。假设有3000万Workday用户选择加入Workday的AI平台。再假设Skills Cloud已经尝试对他们的技能进行索引，并可能查看职业路径或其他属性。与Eightfold（超过10亿用户记录）、Seekout（近10亿）以及Retrain.ai、Skyhive等系统以及Beamery或Phenom等招聘系统中的数据相比，这是一个非常小的数据量。在某个时候，Workday将不得不明白，如今的HCM AI平台实际上是“全球劳动力数据”系统，而不仅仅是客户数据系统。因此，我们将在Workday中看到的大部分AI将使“你们版本的Workday”运行得更好。 Prism：Workday整合数据的策略最后，让我提及Prism Analytics（现在被称为Prism）的增长，它是Workday用于分析和第三方数据的开放数据平台。当公司收购了Platfora时，最初的需求是为Workday客户提供一个存放“非Workday数据”的地方。由于Workday数据平台是专有的、基于对象的数据库，因此无法直接将数据导入Workday，所以公司需要一个可扩展的数据平台。从那时起，Prism呈指数级增长。最初定位为分析系统（您可以将财务数据放入Prism并将其与HR数据进行交叉关联），现在它已经成为一个“大数据”平台，企业可以用于财务应用、人力资源应用以及您想要的任何应用。它并未旨在与Google Big Query或AWS的Red Shift竞争（至少目前不是），但对于那些希望利用他们在Workday安全性和现有应用方面的投资的客户来说，它相当强大。在会议上发言的客户之一是Fannie Mae，该公司在其风险管理投资组合中拥有超过4万亿美元的抵押贷款和贷款。他们正在使用Prism以及Workday Financials来管理他们复杂的月末结账和其他财务分析。去年，我遇到了一家大型银行，他们正在使用Prism管理、定价并分析具有大量内置计算的复杂数字银行证券。由于Prism与Workday平台集成，任何Prism应用程序都可以利用任何Workday数据对象，所以它实际上是Workday平台的一个“大数据扩展”。这将导致AI的发展。如果Sayan的愿景成真，Workday平台可能会成为一个让客户将他们的交易数据、客户数据和其他重要业务数据与Workday财务和HCM数据关联起来的地方，利用AI寻找模式和机会。虽然AWS、谷歌云和Azure也会提供这些服务，但这些供应商都没有提供任何业务应用程序。因此，Workday的AI战略的一部分是使企业能够构建自己的AI支持应用程序，通过Extend和Orchestrate实施，并利用来自Prism的数据。这将是一个竞争激烈的领域。微软的新Power Platform Copilot和OpenAI Azure Services也为企业提供了一个地方（和方法）来构建企业级AI应用程序。谷歌很快也可能推出许多新的AI服务。但是对于将Workday作为其核心财务或HCM平台的公司来说，将会有新的AI应用程序出现在Workday平台上——这将推动利用率、收入（通过Extend、Prism和Orchestrate）以及Workday的垂直应用。 Workday面向未来的地位总之，Workday在这场新技术革命中处于有利地位。我向管理团队提出了挑战，让他们考虑将ChatGPT作为整个系统的新的“会话式前端”，他们同意这是他们需要关注的事项列表中的一个。（顺便说一句，即将进入人力资源领域的生成式AI创意解决方案将令您惊叹不已。我很快会分享更多信息。）对于企业购买者来说，Workday依然稳如磐石。在只有几个主要竞争对手需要考虑的情况下（Oracle、SAP、UKG、Darwinbox、ADP），该公司很可能会继续为大型公司扩大市场份额。由于经济原因，会有一定的价格压力，但对于那些希望建立一流技术平台以支持核心财务和人力资源的公司来说，Workday将继续保持领导地位。

头条
2023年03月19日
资讯

ServiceNow收购4Industry和EY智能日常管理应用，以推动智能工业环境和互联工人的创新全球领先的数字工作流公司ServiceNow（纽约证券交易所股票代码：NOW）宣布已签署协议收购荷兰合作伙伴4Industry（其制造技术应用基于Now平台构建），并已完成对EY公司互联数字工人应用Smart Daily Management的收购。这两项交易共同增强了ServiceNow现有的运营技术（OT）管理能力，增加了互联工人解决方案，提高了在制造业、能源、运输与物流等关键行业市场的专业技能。 4Industry 成立于 2018 年，它带来了一款支持移动的应用程序，通过一整套数字工具使车间工作更加直观、高效和愉快；而来自 EY 的智能日常管理（Smart Daily Management）可提高耗时任务的效率，将帮助 ServiceNow 的工业客户推动卓越运营。4Industry 的技术和行业专长以及智能日常管理应用程序将被用于在 ServiceNow 平台上构建全新的互联工人解决方案，该解决方案预计将于 2025 年推出。 "ServiceNow安全与OT副总裁兼总经理Lou Fiorello表示："制造业、能源、运输与物流等行业正在拥抱数字化转型，以实现卓越运营并为互联工人提供卓越体验。"如果企业每个月都要不断地重新招聘和培训人才，就无法实现卓越。这些交易使我们能够将一流的专业知识和技术与 Now 平台的强大功能相结合，帮助我们的工业客户增加正常运行时间、提高效率和质量。这种对欧洲技术和人才的持续投资将极大地增强ServiceNow面向全球客户的长期路线图，为IT、OT和工厂工人提供连续性。ServiceNow将继续与安永保持牢固的联盟关系，并与4Industry的附属服务公司Plat4mation保持合作伙伴关系。作为现有 OT 解决方案和未来 Connected Worker 解决方案的创新和实施联盟合作伙伴，ServiceNow 将与这些公司携手合作。 "4Industry公司首席执行官Luc Raeskin表示："4Industry公司与ServiceNow公司的核心理念高度一致，即数字化和自动化是提高员工幸福感和工作效率的关键。"从在ServiceNow加速器活动中建立我们的Connected Worker原型，到2023年成为ServiceNow解决方案全球年度合作伙伴，这感觉就像我们共同旅程中的自然演进。我们迫不及待地想开始工作，完成我们的使命，让互联工作者能够专注于工作中真正重要的事情，从而变得非凡。 "智能日常管理 "旨在将数据驱动的洞察力和有效的工作方式与运营团队的日常活动相结合，从而转变制造职能。随着安永组织对Smart Daily Management功能的发展，很明显，与ServiceNow平台的集成将最大限度地提高客户部署和扩展价值的能力，"安永转型全球副主席Hank Prybylski说。"我们期待着进一步加强安永与ServiceNow的联盟，并深化我们在制造和运营技术职能方面为客户带来的影响。在收购UltimateSuite、G2K、Atrinet的NetACE技术和Element AI之后，安永又收购了4Industry和Smart Daily Management，这是ServiceNow持续致力于为客户提供有影响力的自动化服务的一部分。ServiceNow于3月初完成了对Smart Daily Management的收购，预计将在未来几周内完成对4Industry的收购。交易的财务条款将不予披露。关于 ServiceNow ServiceNow（纽约证券交易所股票代码：NOW）让世界变得更美好。我们基于云的平台和解决方案帮助企业实现数字化和统一化，使他们能够找到更智能、更快速、更好的方式来实现工作流程。这样，员工和客户就能更紧密地联系在一起，更具创新性和灵活性。我们都能创造自己想象的未来。ServiceNowTM让世界运转起来。

资讯
2024年03月19日
资讯

【HR术语】什么是工作充实？（What is job enrichment?）什么是工作充实？工作丰富化是一种激励策略，其重点是使人们从事的工作更有价值、更令人满意。更具体地说，工作丰富化为个人成就提供了更大的空间、更具挑战性的工作、更多的责任以及个人成长和发展的机会。我们都希望对自己所从事的工作感觉良好，但只有 15%的人对自己的工作感到投入。这就是工作丰富化发挥重要作用的地方，它能让团队成员更快乐、更有动力。工作丰富化的例子人们喜欢挑战、被接受和被重视的感觉。人力资源经理需要采取正确的工作充实策略来持续促进这种感觉，从而培养职场参与度。那么，该从哪里入手呢？有帮助的是，这些策略可分为四大类和技巧：增加职位的难度和责任。例如，可以让团队成员在日常工作中拥有更多的自主权或控制权。增加需要新技能的新任务。这将有助于增加角色的趣味性，促进团队成员的专业和个人发展。让团队成员参与决策过程。这应该与团队成员的工作或部门相关，能让他们感觉到自己在工作中更有价值、更投入。提供培训机会，促进职业发展。这样，员工就能在现有技能的基础上更上一层楼，避免停滞不前。工作丰富化和工作扩大化有什么区别？工作充实和工作扩展这两个词经常被混淆。我们知道，工作充实是指让工作变得更有趣、更有挑战性、更有回报--其中大部分涉及在工作中增加更有意义的任务。然而，工作扩大化是指增加工作的广度，增加更多难度或技能水平相似的任务。这被认为是纵向的工作扩展，即在某一技能范围内增加职责，从而减少无聊感，但并不一定能提高工作积极性。从本质上讲，这两种策略都是为了提高工作满意度，但工作丰富化是通过使工作更复杂、更有价值来实现的，而工作扩大化只是使工作更多样化。工作丰富化有哪些好处？以下是丰富工作内容能改善员工体验的好处：提高工作满意度当任务变得更加复杂、更有意义时，工作内容的丰富化会使工作更有满足感，从而使团队成员更加快乐，工作环境更加积极向上。成功留住人才对工作的满意度意味着你的优秀人才不太可能离开。这可以降低与高离职率相关的成本，也意味着企业在顶尖人才的掌舵下不断向前发展。减少缺勤美国雇主每年每小时员工的旷工成本为 3,600 美元。因此，当团队成员有参与感时，他们就会更加投入、更有动力，并随时准备投入最佳工作。继任规划和职业发展对员工提出挑战意味着你可以看到他们真正的潜力和能力。大家都知道，从公司内部招聘人才的成本效益要高得多，而丰富工作内容则是一种简便的方法，可以让你感觉到哪些人非常适合在未来担任更高级别的职位。授权带来生产力当人们感到自己有能力时，生产力就会开始飙升。授权有助于建立自尊，而自尊来自于自主、信任和责任。工作丰富化有哪些挑战？工作丰富化有很多好处，但与任何事情一样，它也伴随着潜在的挑战：技能组合错位。新的任务和职责必须与团队成员的职业目标相一致。如果团队成员对复杂的任务不感兴趣，或者根本就不在自己的技能范围内，就会导致不满情绪的产生。增加工作量。如果管理不当，工作丰富化可能会造成任务超负荷，从而导致倦怠。关键是要为员工提供资源和支持，以应对增加的责任。需要培训和支持。承担新的技能和复杂的任务可能意味着团队成员需要额外的培训和持续的支持。这就需要对预算和资源管理进行细致的前瞻性观察，以确保培训成本不会飙升。人力资源技术如何帮助丰富工作内容？人力资源技术可以成为工作丰富化道路上的盟友。它可以帮助识别员工的优势和能力，使他们更容易匹配具有挑战性和满足感的任务和角色。反过来，这也可以通过识别准备好进行角色转换的人员，支持继任规划和职业发展。提供反馈和认可空间的人力资源平台是工作丰富化的一个关键部分，尤其是在人们追求新技能和接受挑战的时候。为同事点赞是一种很好的激励方式，能让人们对自己的工作感到满意。与此同时，人力资源平台还可以提供反馈功能，如员工满意度调查。这可以让您监测工作丰富化的效果如何，以及哪些方面需要改变。以下为文章原文： What is job enrichment? Job enrichment is a motivational strategy that focuses on making the work people do more rewarding and satisfying. More specifically, job enrichment gives greater scope for personal achievement, more challenging work, more responsibility, and the opportunity for personal growth and development. We all want to feel good about the work we’re doing, yet only 15% of people feel engaged with their work. This is where job enrichment plays a vital role, leading to happier, more motivated team members. Examples of job enrichment People like to feel challenged, accepted, and valued. HR managers need to adopt the right job enrichment strategies to facilitate this on an ongoing basis, so they can nurture workplace engagement. So, where to start? Helpfully, these strategies fall into four main categories and techniques: Increasing the level of difficulty and responsibility of a role. This could involve giving a team member more autonomy or control over their day-to-day tasks, for example. Adding new tasks that require new skills. This will help make the role more interesting and add to the team member’s professional and personal development. Making team members part of the decision-making process. This should be related to their job or department and can help people feel more valued and invested in their work. Offering training opportunities to propel career development. So people can build on their existing skillset and stop stagnation from creeping in. What’s the difference between job enrichment and job enlargement? Job enrichment and job enlargement are terms that often get confused. We know that job enrichment is about making a job more interesting, challenging, and rewarding—and much of this involves adding more meaningful tasks into the mix. However, job enlargement involves ramping up the breadth of a job and adding more tasks of a similar level of difficulty or skill. It’s thought of as vertical job expansion, where adding responsibilities within a skillset reduces boredom but doesn’t necessarily increase motivation. In essence, both strategies aim to increase job satisfaction, but job enrichment does it by making a job more complex and rewarding, while job enlargement simply makes a job more varied. What are the benefits of job enrichment? Here are the benefits of job enrichment that will improve the employee experience: Greater job satisfaction When tasks are more complex and meaningful, job enrichment makes the job more satisfying—and you get happier team members and a more positive working environment as a result. Success with retaining talent Satisfaction in a job means your top talent will be less likely to leave. This can reduce the costs that are linked with high turnover rates, and also means that the business keeps moving forward with top talent at the helm. Reduced absenteeism Absenteeism costs U.S. employers $3,600 per hourly employee per year. It makes sense that when team members feel engaged they will be more present, more motivated, and turn up ready to do their best work. Succession planning and career pathing Challenging people means you can see their true potential and capabilities emerge. As you know, it’s far more cost-effective to recruit from within your company—and job enrichment is an easy way to sense-check who would be a great fit for higher-level roles in the future. Empowerment leads to productivity When people feel empowered, productivity starts to soar. Empowerment helps to build self-esteem, which springs from autonomy, trust, and responsibility. What are the challenges with job enrichment? Job enrichment comes with many benefits, but—like everything—it comes with potential challenges: A misalignment of skillsets. It’s important that new tasks and responsibilities are in line with a team member’s career goals. Loading on complex tasks that aren’t of interest, or simply aren’t within a person’s skillset can actually lead to dissatisfaction. Increased workload. When not managed properly, job enrichment can cause an overload of tasks that could result in burnout. It’s key that employees are given the resources and support to handle the increased responsibility. A need for training and support. Taking on new skills and complex tasks may mean a team member needs extra training and ongoing support. This will need careful foresight to watch over budget and resource management to make sure training costs don’t spiral. How can HR tech help with job enrichment? HR tech can be an ally on the road to job enrichment. It can help identify the strengths and abilities of employees, making it easier to match them with tasks and roles that are challenging and satisfying. In turn, this can also support succession planning and career pathing by identifying the people who are ready for a role shift. An HR platform that gives space for feedback and recognition is a key part of job enrichment, especially as people are reaching for new skillsets and taking on challenges. Giving kudos to colleagues can be a great way to motivate and make people feel good about their work. Alongside this, HR platforms can offer a feedback feature such as an employee satisfaction survey. This lets you monitor how well job enrichment is working—and what needs to change.

资讯
2024年03月19日
观点

【重磅解读】当8万人开始依赖AI：工作正在被重新定义，而不是被加速 HRTech概要：基于8万+真实用户访谈，它揭示了一个非常关键的趋势：AI的角色正在发生结构性变化。很多人还在讨论AI是否能提高效率，但真实情况是——用户已经在用AI做更深层的事情，比如学习、决策甚至情绪支持。这意味着AI正在进入“认知层”和“心理层”。更值得关注的是一个核心发现：AI的收益和风险是绑定出现的。效率提升往往伴随着判断能力下降，学习增强可能导致认知依赖，而情绪支持则更容易形成心理依赖。而且这些问题不是提前设计出来的，而是在实际使用中逐渐出现的。这对企业提出了一个新的问题：AI不是简单的工具，而是一种“能力交换机制”。更多全球最新HR科技趋势，请关注 HRTech 刚刚，Anthropic发布了《What 81,000 People Want from AI》研究。这份报告表面上是一次关于AI使用场景的大规模调研，实则更接近一份“人类行为结构变化”的底层观察。研究基于超过80,000份高质量访谈数据，覆盖159个国家、70种语言，在短时间内构建了一个极具代表性的样本体系。与传统问卷不同，这是一组通过AI访谈获得的开放语义数据，其核心价值不在统计分布，而在于揭示一个更深层的问题：当人们真正开始依赖AI时，他们到底在“交换什么”。如果仅从使用场景来看，这份报告并不新颖。软件开发、写作辅助、学习支持等仍然是最主流的应用领域。但当这些使用行为被放入“需求—体验—担忧”的结构中进行分析时，一个更具解释力的模式开始浮现：AI并没有简单地提升效率，而是在重塑人类完成工作的方式本身。 AI使用的真实逻辑：从效率工具到能力外包系统过去两年，企业引入AI的主要叙事是“效率提升”。这一逻辑在早期阶段成立，但Anthropic的研究表明，这只是表层现象。用户在访谈中呈现出的需求，实际上分布在三个递进层级：首先是效率，即自动化重复性任务；其次是认知，即辅助学习、理解复杂问题以及参与决策；第三则是情绪层面，包括缓解压力、提供陪伴以及处理关系问题。尤其值得关注的是，访谈中大量用户主动提及 grief、mental health、relationship 等内容，这类表达在传统用户研究中极为罕见，却在AI访谈中成为高频信号。这一变化的本质在于，AI已经从“完成任务的工具”，演变为“参与认知与情绪结构的系统”。当用户将AI用于思考、判断甚至情绪处理时，其角色已经不再是外部辅助，而是逐步嵌入到人类能力结构之中。这也是为什么单纯以“生产力工具”来理解AI，会低估其长期影响。最关键的发现：价值与代价是同一件事的两面这份研究最有穿透力的结论，不在于用户如何使用AI，而在于他们如何同时理解AI的好处与风险。数据表明，提到AI带来收益的用户，显著更可能同时提到其潜在问题，这种“正负共现”在多个维度上都呈现出稳定结构。效率提升往往伴随着对“虚假效率”的警惕，即用户担心自己在更快完成任务的同时，可能降低了判断质量；学习能力的增强，则对应对“认知退化”的担忧；而情绪支持，则与依赖性之间呈现出最强关联，其共现概率达到基准水平的三倍以上。更值得注意的是，这种风险意识并不是在使用前形成的，而是在使用过程中逐步出现。研究中区分了“经验性表达”和“预期性表达”，结果显示，基于真实使用体验的收益—风险关联显著强于基于假设的判断（φ≈0.20 vs φ≈0.07）。这意味着，AI的影响并不是一个可以完全通过设计或培训提前控制的变量，而是一个在持续使用中不断显现的系统性后果。换句话说，AI并不是一个“先理解再使用”的工具，而是一个“先使用再理解其代价”的系统。 AI的真正变化：从工具层进入“行为结构层” 如果将这份研究放入更广泛的产业背景中，可以发现它与当前AI技术演进路径形成了高度一致的映射。在NVIDIA GTC 2026大会上，Jensen Huang提出未来企业将同时拥有Human Workforce和Digital Workforce，而Workday、UKG等企业正在推动的Agentic AI，则进一步将AI从“响应指令”转向“主动执行任务”。 Anthropic的研究从用户行为侧验证了这一趋势。过去，工作的基本结构是“人使用工具完成任务”，工具只是延伸人类能力的外部手段。而现在，AI正在逐步参与任务的拆解、路径选择以及执行过程，在部分场景中甚至可以独立完成完整工作闭环，人类的角色转变为监督与校正。这种变化并不只是效率提升，而是将AI引入到“工作结构本身”。当AI开始参与决策路径时，工作的定义已经发生改变。它不再是“人做什么”，而是“人和系统如何共同完成结果”。对HR的深层影响：从“人力管理”走向“人机协同管理” 对于HR而言，这一变化的意义远远超出工具引入或技能培训层面。真正的挑战在于，企业正在从单一的人类劳动力体系，转向“人类与数字系统共同构成的劳动力结构”。这将直接冲击现有的人力资源管理逻辑。首先，岗位定义将发生根本变化。传统岗位基于个人能力设计，而在AI参与的环境中，岗位需要围绕“人机组合能力”进行重构，即一个人能够通过AI系统实现的整体产出。其次，绩效评估将变得更加复杂。当产出部分来自AI能力时，如何区分个体贡献与系统贡献，将成为新的管理难题。更重要的是，风险管理将从边缘问题变为核心能力，因为AI的每一项能力提升，都伴随着潜在的依赖、偏差与合规风险。在这一背景下，HR的角色也将发生转变，从“管理人”转向“设计与管理人机协同系统”。一个被低估的本质：AI是一种能力交换机制综合这份研究的所有发现，可以抽象出一个更具解释力的结论：AI并不是一个单向提升生产力的工具，而是一种“能力交换机制”。用户通过AI获得更高效率、更强认知支持以及更低情绪成本，但同时也在交换掉部分独立判断能力、学习路径以及心理边界。这种交换并不是线性的，也不是完全可控的，而是在持续使用中逐步累积。正因如此，未来企业真正需要建立的，不是单一的AI应用能力，而是一套能够管理这种交换关系的体系，包括使用边界、风险识别以及行为引导。结语：HR需要重新理解“工作”本身 Anthropic的这份研究，并没有直接回答企业“如何使用AI”的问题，但它提供了一个更基础的视角：AI正在改变的，不是工具，而是“人类如何完成工作”的基本结构。当工作从“人完成任务”转变为“人和系统共同产生结果”，HR所面对的对象、能力模型以及管理边界，都需要被重新定义。对于中国HR科技行业而言，这不仅是一个技术趋势，更是一次关于“工作本质”的再认识。谁能够率先理解这一变化，并将其转化为组织能力，谁就有可能在下一阶段的人才竞争中占据主动。

观点
2026年03月19日
投融资

【美国】企业级AI公司Obin AI获得700万美元种子轮融资，致力于打造金融机构AI人才队伍总部位于纽约的企业级人工智能公司Obin AI，致力于为金融机构构建智能代理团队，近日完成了700万美元的种子轮融资。本轮融资由Motive Partners领投，天使投资人兼顾问李飞飞博士和Lukasz Kaiser参与投资。Obin AI是一家致力于为金融服务行业构建自主智能的企业级人工智能公司。公司开发的人工智能团队能在企业的内部控制和审计边界内，端到端地执行预定义的工作流程，将机构特有的逻辑编码其中，并产出可追溯、可审查的输出结果。其服务覆盖全球多家金融机构的资产管理规模，总计超过1万亿美元。企业级人工智能公司Obin AI获得700万美元种子轮融资，本轮融资由Motive Partners领投，公司计划利用这笔资金扩大运营规模并加强研发投入。痛点：金融AI落地难，人力效能遇阻当前，大型金融机构面临“不拥抱AI就被淘汰”的行业压力，但多数机构陷入落地困境——金融决策涉及巨额资金、复杂监管及长期机构积淀，对AI准确性、安全性的要求远高于消费类应用，通用AI难以满足其审计可追溯、数据可控的核心需求，导致市场产品与金融机构实际部署需求存在巨大鸿沟。短板：通用AI不适配，金融容错率为零多数AI平台仅针对80%的通用应用场景设计，这在金融服务领域存在显著风险。Obin联合创始人兼CEO Apoorv Saxena强调，金融领域即使AI准确率达95%，也可能出现100%的错误，对于管理万亿级资产的受监管行业，微小误差直接决定AI的可信度，而通用AI在边缘案例处理、审计追溯上的短板，无法适配金融行业的严苛要求。破局：Obin AI打造合规AI架构要解决金融AI落地难题，需构建专为受监管环境设计的AI架构——可审计可追溯的输出、企业治理边界内的运行基础设施，以及结合机构长期背景的推理能力。Obin AI的核心优势正在于此，其开发的AI团队可在企业内控和审计边界内，端到端执行预设工作流程，编码机构特有逻辑，产出可追溯、可审查的结果。实践：客户认可，高效替换工作流程 Pinegrove Venture Partners首席运营官E-John Lee表示，Obin AI成功弥合了基础智能代理与生产级性能的差距，助力机构自信替换现有工作流程，而非仅提升微小效率，成为其重要战略合作伙伴，这也印证了Obin AI在金融AI落地中的实际价值。融资用途：扩规模、拓全球合作本轮融资将重点推动两大方向发展：一是扩大现有客户的部署规模，深化合作粘性；二是将平台引入下一级全球金融机构，助力其从AI试点阶段转向规模化AI运营，抓住行业转型机遇。作为聚焦金融服务与科技交叉领域的投资机构，Motive Partners选择领投本轮融资，核心在于认可Obin AI在高风险金融环境中应用AI的独特优势，其合规化、高精准的产品特性，契合金融行业的核心需求。总结 Obin AI的融资及产品落地，为人力资源科技在金融领域的应用提供了重要参考——其通过AI替代金融行业重复性、高合规要求的工作流程，本质是实现金融人力效能的升级，减少人工审计、流程执行中的误差与成本。未来，适配垂直行业合规需求、聚焦人力效能提升的AI工具，将成为金融HR科技领域的核心发力方向。关于Obin AI Obin AI 是一家专注于为金融服务领域构建代理智能的企业级人工智能公司。公司开发了一支人工智能团队，该团队能在企业的内部控制和审计边界内端到端地执行预定义的工作流程，将机构特有的逻辑编码其中，并生成可追溯、可审查的输出结果。目前，全球多家管理资产规模超过 1 万亿美元的金融机构都在使用该平台。

投融资
2026年03月19日

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