专家观点|中国企业AI 转型：从热闹到成效的五步路线

2026-01-08

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人工智能正从“新功能”走向“新基建”。很多企业已经做了多轮试点，但常见问题依旧：数据底座不牢，场景与业务脱节，组织激励不匹配，合规与风控滞后。

AI 转型并不是一次性采购，更不是一场炫技展示，而是一套从目标到流程、从数据到组织、从试点到运营的系统工程。人力与共享服务是最适合率先落地的领域：流程标准、数据集中、指标明确，能较快看到成本与效率的改善。在我与企业的长期调研中，ADOPT 路线是一条相对稳健的路径：Awareness（认知）、Data（数据）、Operation（落地）、People（组织）、iTerate（迭代）。

Awareness（认知）

首先要解决的是“为什么做、做到什么程度、承担什么风险”。这就是认知环节。管理层需要把一年内最想改善的三五个硬指标摆到桌面上，比如招聘周期、Offer 转化率、咨询工单量、算薪差错率、人均产能。同时盘点可用的数据与系统：主数据是否统一、口径是否一致、接口与权限是否到位；并给出边界：隐私、合规、可追责与容错范围。常见两端误区，一端是“一步登天”，动辄全栈自研、目标虚高；另一端是“畏难不前”，只做演示。更可行的做法，是用一页纸把“指标—场景—边界—里程碑”对齐，让投入与回报在同一张账上说话。

Data（数据）

有了明确的目标，接下来是把“柴火”垒实——数据治理。HR 场景并不复杂，关键在基础是否扎实：员工、岗位、组织、薪酬等主数据统一成“黄金记录”；为完整率、一致性、时效性设定阈值并落实到责任人；按最小必要原则做好脱敏、留痕与访问控制，遵循属地规则完成存储与审计；用字段字典与数据血缘保证报表与口径可追溯。

工具可以上治理平台与特征仓，机制上把“数据责任”写进K PI，让业务对数据质量负责。判断数据是否达标，只看三点：“可用、可信、可管”。三点满足，后续成本会显著下降。

Operation（落地）

第三步是把模型“镶嵌”进流程。落地不要从“最酷”的想法开始，而要从“最算账”的场景入手。HR 与共享服务中，高胜率的典型包括：

• JD 解析与简历筛选、候选人沟通与面试辅助；

• HR Copilot 处理政策/ 流程问答、入转调离指引与知识库检索；

• 算薪前后异常检测、个税/ 社保校验、规则一致性核对；

• 个性化学习路径与能力图谱、技能差距诊断；

• 需求峰谷预测、排班优化、流失预警，等。

它们的共性是高频、易度量、与SOP 高度耦合。工程侧要尽早打通 HRIS、ATS、LMS、薪酬、考勤等系统接口与单点登录，预设日志与审计。实施侧坚持三件事：

• 产品化（不做一次性脚本），

• 流程化（嵌入SOP 与审批链），

• 可观测化（把延迟、准确率、使用率、节省工时、满意度放进同一仪表盘，灰度发布、可回滚）。

只有这样，模型才会变成“看得见的产能”，而不是另一个信息孤岛。

People（组织）

第四步落到“人”。多数上线问题最后都变成人的问题。建议设一个轻量的AI 项目办公室，明确模型负责人、数据责任人与流程Owner，推动“HRBP ＋数据分析师”的双栈协作。培训要分层推进：领导层学算账与风控，中层做流程重构与变更管理，一线练工具上手与复盘改进；上线前做一遍“人机分工”演练，明确哪些环节必须保留人工复核。绩效考核里加入数据质量、自动化率与指标改善，同时建立算法透明、申诉与复核机制，减少抵触，提升信任。简言之，把人机协同变成常态，而不是替代与对立。

iTerate（迭代）

最后是把AI 纳入运营节奏。上线只是开始，需要持续监控准确率、召回率、漂移、延迟、使用率与满意度，按月复盘“指标改善—成本—收益—风险”，定期更新数据、提示词与参数，版本可回滚；当一个场景跑通后，再复制到多业务线。技术侧用好MLOps/LLMOps 与特征管理，业务侧坚持A/B 测试，让业务指标作最终裁判。把“上线—监控—复盘—优化”做成例行机制，AI 就不再是项目，而是运营能力。

AI 转型的关键在于把热闹落到成效。用 ADOPT 路线把事情串起来：认知定目标与边界，数据筑底座，场景镶进流程，组织保障落地，运营推动迭代。人力与共享服务因流程标准、数据集中、指标清晰，更适合先跑出可验证的收益，再由点到面复制。智能体应被定位为“能办事”的执行器，而非信息入口。与其外接“大而强”的模型，不如在既有 HR 系统内使用原生集成的智能体，更易对齐数据口径、流程路径与审计链。一体化 HR 平台已能把“主数据—薪酬—员工服务—对话助手”做成闭环，先在高频流程拿到“算得清”的成效，再逐步外溢；成熟做法（如易路等同类）强调可审计、易扩展与少改造。

节奏与度量宜合并简化：以季度为最小闭环，从一个高频小场景拿下首胜，用统一仪表盘看运营、经济与风险指标，合规与集成前置，灰度上线、可回滚。若已部署一体化 HCM，优先启用平台原生的智能体与治理能力，先打通“数据口径—流程路径—审计链”，AI 的价值就会稳定、可控、可复制。