专家观点：人力资源中的AI发展趋势

人力资源职能长期面临双重任务：提高成本效率，同时变得更加以人为本和具有战略性。这在标准的三支柱模型（HR 业务伙伴、卓越中心、共享服务）中造成了紧张。HRBP 通常仍然深陷于通用职责中，卓越中心被行政工作所困扰，而新技术解决方案往往未能兑现承诺。

然而，生成式AI 技术有望带来生产力提升和范式转变，使该职能超越行政支持，成为战略价值的核心驱动力。

这种转型通过四个关键维度进行分析：战略、人员、流程和技术。本文将分析AI（包括分析型、生成式和代理型）如何重塑整个人力资源就业生命周期。

01 战略、人力资源与AI

AI 与战略性人力资源

将人力资源与企业战略对齐的必要性自开创性著作将人力资源确立为战略伙伴、变革推动者和核心能力守护者以来，一直是核心主题。AI 的出现为这一战略任务注入了新的活力。战略性人力资源与AI 之间的这种联系已在《麻省理工学院斯隆管理评论》（2020）、埃森哲关于AI 在人力资源与战略中的研究（2023）以及西门子股份公司年度报告（2023）的出版物中得到了严格阐述。

《麻省理工学院斯隆管理评论》的出版物提出，“AI 驱动”的公司显著表现出更高的市场领导力和创新能力。该研究倡导“人力资源作为AI 的战略伙伴”和“人力资源作为AI 的变革推动者”等模型，强调了员工技能再培训和文化转型对于充分利用AI 潜力的必要性。一个关键发现是，这些组织做出决策的速度比竞争对手快五倍，并且从其AI 投资中获得卓越业务成果的可能性高四倍。

同样，西门子股份公司年度报告详细阐述了其“有目的的技术”企业战略，该战略深度依赖于AI 和数字化。他们的人力资源战略旨在直接支持这一愿景。西门子利用AI 进行战略性劳动力差异化，识别和获取关键技术技能，从而使其人力资源职能成为真正的战略伙伴。例如，其AI 驱动的数字学习平台创建个性化的技能提升路径，直接推动了公司持续创新的企业战略。

埃森哲的研究报告《AI 成熟度的艺术：从实践到绩效的进阶》提供了进一步的证据，直接将人力资源中AI 的采用与卓越的财务绩效和持久的竞争优势相关联。该研究基于庞大的客户群和财富500 强案例研究，阐述了成熟组织如何将AI 整合到核心运营和劳动力规划中。结果令人信服：AI 成熟度高的公司实现营收增长比成熟度较低的同行高出50%，盈利能力高出三倍。

因此，AI 与企业战略之间联系的研究可以通过流程或通过人员和人力资源来理解。以下图1 提供了这一框架的概述。

生成式AI 与人力资源战略业务转型

生成式AI 有望显著加速这一战略转型，其主要影响将是交易性和操作性任务的急剧减少，同时自动化流程将显著增加。这一演变将从根本上重新分配人力资源的重心，使其转向战略伙伴关系和分析性增长。这一转变预计将由几个关键驱动因素实现：

•        大幅提升的自助服务能力；

•        在所有从招聘到退休的流程中提高生产力和员工体验；

•        提供真正个性化、始终在线的人力资源服务；

•        创建全面的、数据驱动的人才生态系统，以支持明智的人事决策并推动劳动力转型。

生成式AI 与人力资源作为业务伙伴

人力资源业务伙伴（HRBP）的角色可以通过AI 得到增强，以承担新的、更具战略性的职责。AI 可以收集和分析输入，从而将基于岗位的劳动力规划转向基于技能的劳动力规划；检索内部和外部趋势信息；准备绩效评估内容并通过聊天机器人回应经理的咨询。这增强了HRBP 的能力，使他们能够支持基于技能的规划、分析政策有效性、对绩效评估进行质量检查，并根据参与度数据优先安排干预措施。

根据贝恩公司（Bain & Company）的数据，其益处是预计可节省10-15% 的时间，这些时间可以重新分配，通过战略性的人际互动来支持业务优先级。生成式AI 提供了一个看似矛盾的解决方案：它可以在降低成本的同时帮助人力资源专业人员实现更人性化的接触。通过以极高的效率自动化交易性任务，它释放了人力资源专业人员的能力，使其能够重新专注于专业知识并承担更具战略性的角色。根据贝恩公司的数据，AI 自动化和增强可以平均节省15% 至20% 的人力资源工作时间。

02 人员、人力资源与AI

从自动化到增强的转变

AI 对人员影响的总体趋势是从自动化转向增强。在不久的将来，生成式AI 有望补充和简化人力资源及绩效管理。正如麦肯锡“人才对话”播客所指出的，生成式AI 将影响80% 的工作岗位，但这不是我们抗拒或退缩的理由，而应该将其视为行动的号角。重点应放在以高效、安全和以人为本的方式使用该技术，特别是在招聘、入职、发展和绩效管理等领域。其价值在于始终保持"Human-in-the-loop" 即"人在回路"，以指导技术并验证其产出。

增强COE

这种转型在COE 内部也显而易见。例如，在招聘流程中，AI 可以承担起草职位发布、筛选和匹配简历、安排面试以及协助入职等职责。这增强了COE 的能力，使其能够自动生成修订后的职位描述、自动识别相关候选人、创建无偏见的基于绩效的候选人管道，并使用聊天机器人与候选人互动。其益处在于节省约20% 的时间，这些时间可以重新分配，以提高招聘人员的整体生产力、候选人体验和招聘经理满意度。

03 流程、AI与人力资源

AI 对关键人力资源流程的影响

AI 的影响贯穿整个人力资源价值链，对招聘、入职、人才发展和绩效管理产生显著影响。根据麦肯锡关于“生成式AI 与人力资源未来”（2023）的文章，AI 将对四个HR 流程产生重要影响：招聘、入职、人才发展和绩效管理。

•        招聘：生成式AI 可以通过基于数据起草无偏见的职位要求、促进基于技能的招聘以提升多样性，以及大规模个性化候选人沟通来重塑人才获取。这确保了数千名申请者收到确认和反馈，从而提升雇主品牌。

•        入职与人才发展：斯坦福大学和麻省理工学院的研究表明，生成式AI 对新员工尤其有益，通过提供支持和获取机构知识，快速帮助他们适应工作。它还可以通过匹配具有相似背景和优势的个人与领导者，帮助识别导师和榜样，从而促进战略性的社会情感联系和职业发展规划。

•        绩效管理：虽然AI 不应完全生成绩效评估——因为人类的判断和同理心至关重要——但它能显著增强这一过程。生成式AI 可以帮助经理分析大量的同行反馈、数值评分和其他绩效指标。它可以提供一份总结，突出过去一年的关键主题，指导经理关注需要更详细、更实际评估的领域，以衡量成长并塑造未来的发展机会。

释放时间的战略性再投资

除了按流程进行的分析之外，AI 还有望为员工节省时间。AI 释放人力资源能力本身并非目的；其战略价值取决于如何再投资这些时间。波士顿咨询集团（BCG）概述了两种潜在的再投资情景。

•        情景 1：优先考虑近期效率，创建了一个由AI 驱动的、更高效的现有HRBP 版本。

•        情景2：涉及将时间再投资于深化洞察和参与，有效地创造一个新的、更具战略性的角色：人才业务战略家。

这两种情景都通过AI 支持的内容创建、增加自助服务、自动化调度和增强数据洞察来节省成本。然而，情景2通过将时间再投资于领导人力资源和企业范围的转型、开发更广泛的技能提升计划、让员工参与变革倡议以及投资个人发展以支持生成式AI 的采用，从而释放了增量价值。这强调了人力资源领导者的双重角色：既要推动整个企业的生成式AI 转型，也要推动人力资源职能本身的转型。

04 技术、AI与人力资源

数据和基础设施的IT 支出

根据波士顿咨询集团的数据，2025 年IT 支出增长最大的领域预计将是AI/ 生成式AI、云服务、安全和分析。系统管理、设备和服务器基础设施等传统领域的支出预计将显著减少。这一趋势表明，公司正在优先投资能带来竞争优势的技术。

AI 和生成式AI 有潜力彻底改变运营和客户体验，这一事实已被五分之四已采用某种程度生成式AI 的公司所认可。云服务和安全对于扩展和保护这些变革性技术至关重要。分析仍然是激发可操作洞察、改进流程和增强战略规划的关键。

第二个趋势是传统软件（如ERP）支出的减少，以及延长硬件使用寿命的推动，这解释了设备和服务器基础设施优先级较低的原因。

生成式AI 与人力资源数据分析

这种IT 支出对人力资源带来的众多影响之一是，生成式AI 可能会显著提高人力资源数据分析的生产力。AI可以自动进行数据质量检查、生成报告、处理反馈以识别趋势、使用预测模型预测劳动力需求并维护定制的仪表板。这增强了分析师的能力，使他们能够解释数据、构建预测模型，并向领导者提供关于劳动力趋势和竞争基准的可操作建议。这预计将节省30% 的时间，这些时间将重新分配给高价值的战略分析活动。

结论

那么，如何比较这四种AI 技术？我们可以从两个维度进行：自动化- 增强和SPPT 管理框架（见下图2）。

虽然生成式AI 和代理式AI 可能用于自动化或增强视角，但分析型AI 似乎主要用于自动化视角，而AI 原生则主要用于增强视角。

除了这一区别，尽管所有这些AI 技术都与流程密切相关，但其中三种与战略层面（分析型AI、代理式AI 和AI 原生）和技术基础设施层面（分析型AI 和AI 原生）有明确的关联。一个更清晰的区别是，生成式AI、代理式AI 和AI原生这三种技术都面向人。