全球企业AI HR实践案例分析：人力资源AI部署对企业战略落地的助益

本文将通过三个企业案例分析人工智能对人力资源战略的贡献，分析对象分别为：制造业的梅赛德斯- 奔驰、零售业的沃尔玛以及高科技电信和服务行业的美国电话电报公司AT&T。

企业背景

沃尔玛作为一家全球性的全渠道零售商运营，其使命是帮助顾客省钱并生活得更好。该公司每周通过遍布19个国家的10,750 多家门店网络和一系列充满活力的电子商务网站，为大约2.7 亿顾客提供服务。2025 财年，沃尔玛的营收达到6810 亿美元，是全球收入最高的公司之一，在全球雇佣员工数约210 万名。

企业战略

沃尔玛的企业战略涉及从传统零售巨头向技术优先型企业的刻意演变，将零售作为其主要应用领域。其战略目标是通过先进的技术和数据应用，实现超个性化的客户体验、卓越的运营和未来的市场主导地位。

业务挑战

随着沃尔玛在其庞大的组织版图中迅速开发和部署大量独立的AI 工具，公司面临一个重大的战略风险：AI 碎片化。这种分散的、单一用途的代理程序的激增，可能导致用户困惑、重复开发，并为客户、员工和供应链合作伙伴带来极其不连贯的体验，将直接威胁运营效率和员工敬业度等相关战略目标。

基于此背景，公司面临有效管理人才的巨大压力。同时，由于对灵活性和效率的期望不断提高，沃尔玛也逐渐认识到过时和复杂的系统可能会阻碍进步，将使团队陷入手动流程的泥潭，并可能导致顶尖人才流失到提供更精简、更懂技术的竞争对手那里。

解决方案

针对前述中提及的业务挑战，沃尔玛的战略回应是构建一个统一的、垂直整合的AI 战略。该战略建立在专有技术基础之上。解决方案的核心是开发一个“超级代理”（Super Agent）框架，将数十个分散的AI 工具整合为四个主要智能前端，分别服务于不同的用户群体：

•        针对客户的“Sparky”，

•        针对供应商和合作伙伴的“Marty”，

•        针对内部员工的专用“Associate Super Agent”，

•        针对技术团队的“Developer Super Agent”。

这种整合旨在消除界面混淆，并将多个后端工具集成到单一、直观的界面中。该框架由两个专有技术支柱提供支持：Element 机器学习运营（MLOps）平台以及Wallaby 零售专用大型语言模型（LLM）；前者标准化了AI 的开发和部署，后者则基于沃尔玛数十年的独特交易和运营数据进行训练。

方案实施

对于员工而言，这一战略最突出的体现是“Ask Sam”助手，这是一款通过移动应用程序访问的对话式语音AI，可作为店内员工的按需专家。“Ask Sam”被90 万名员工使用，他们每周总共提出超过300 万个问题，涵盖从商品位置到操作指南等各类主题。该工具体现了提供“消费级”数字工具以改变员工体验的战略，通过将员工从繁琐任务中解放出来，专注于更高价值的客户服务和复杂问题解决，从而优先提升敬业度和生产力。

实施成果

这一整合AI 战略的绩效成果是变革性的，为沃尔玛的“适应性零售”的未来奠定了基础。“Ask Sam”助手的主要功能除了辅助员工外，还演变为一个强大的商业智能工具。每周，海量的查询量生成的实时数据流，为门店层面运营摩擦点提供无与伦比的洞察力。例如：关于特定商品位置的重复查询，预示着门店布局或库存可能存在问题，使公司总部能够以前所未有的速度和细致程度识别并纠正问题。

这种垂直整合的方法显著增强了沃尔玛的竞争地位。通过为店内员工提供直观、增强智能的工具，公司充分利用了其庞大的实体门店网络——这是相对于纯在线竞争对手的独特优势。在专有数据上开发Wallaby LLM，创造了一个独特的知识产权护城河，竞争对手难以复制。总体影响是创建了一个企业神经系统，一个集成的数据环境，能够以仅靠人工管理无法达到的速度和精度感知并响应客户需求变化、供应链中断和市场趋势。这使得AI 能够协调复杂的跨职能工作流程，推动组织走向一个自主系统能够管理端到端业务流程的未来。

AI在企业人力资源战略中的应用分析

沃尔玛的人力资源战略视角是劳动力差异化（为不同员工群体创建定制技术解决方案）与人力资源作为战略合作伙伴（直接赋能公司成为技术驱动的全渠道领导者的目标）的强大融合。

公司所使用的AI 技术主要是生成式AI，这体现在“Ask Sam”助手的自然语言能力和底层的WallabyLLM 中。在这个超级代理框架内，代理式AI 的证据日益增强，尤其是在旨在自主管理整个价值链中复杂、多步骤工作流程的系统中。其本质上是一种AI 人机增强，这一原则体现在公司座右铭“以人为本，技术赋能”中。目标明确不是取代人类员工，而是增强他们，将他们从重复性任务中解放出来，专注于客户互动和问题解决。

该案例展示了对企业战略的直接贡献，AI 不仅仅是业务流程管理方面的改进，其本身就是一项核心战略举措，旨在通过技术整合和运营优势实现市场主导地位。

案例 AT&T

企业背景

AT&T 公司是一家总部位于美国的多国电信及媒体集团，提供包括无线通信、高速互联网、数字电视及战略性娱乐内容在内的广泛服务组合。据公司报告显示，年收入约为1630 亿美元，其财务表现受到无线用户数量、数据消费模式以及媒体流媒体领域竞争格局的严重影响。

企业战略

身处资本密集型行业，AT&T 持续面临挑战，即需要不断投资于网络基础设施和内容开发，以留住和吸引客户，同时保持盈利能力。其公司战略的核心是投资于增长计划，为客户提供卓越的连接、服务和价值，力求成为美国杰出的宽带供应商。

业务挑战

AT&T 意识到，提升运营效率并使其庞大的技术基础现代化是一项至关重要的需求。公司正在探索利用技术实现业务流程自动化的方法，以改善员工和客户的体验。其中一个具体要求是，为员工提供快速、准确的基础人力资源问题解答，而这一过程以往通常缓慢而繁琐，导致生产力下降和员工满意度降低。

此外，该组织还寻求提升其庞大的编码员和开发人员社群的生产力，这些人常常背负着维护和迁移遗留代码系统的繁重任务。其战略要务是通过提高运营效率、降低成本，并将高技能员工从常规任务中解放出来，专注于能够直接提升客户服务和创新能力的、更复杂的增值活动，从而推动业务向前发展。

解决方案

AT&T 选择利用微软Azure OpenAI 服务来加速其自动化进程。这一决策得益于企业级大语言模型的可行性，此前OpenAI 宣布允许大型企业开发自己定制的类ChatGPT 解决方案。

方案实施

该实施方案在内部被称为“Ask AT&T”，涉及部署人工智能以处理广泛的内部任务。

对于普通员工而言，该人工智能解决方案使他们能够通过自然语言界面完成常见的人力资源任务，例如更改预扣税款、为保险计划添加受抚养人，或为新员工申领设备。员工可以提出问题或发出命令，人工智能系统便会代表员工完成任务。

对于IT 和开发人员社群而言，该解决方案展现了更大的变革潜力。IT 专业人员可以利用人工智能请求资源，如额外的虚拟机或解决计算机问题。最重要的是，人工智能在将遗留代码迁移为现代化的云原生代码方面发挥了关键作用，这一过程极大地提高了开发人员的生产力。这种能力使得AT&T 的技术团队能够将工作重心从维护过时的系统转向为客户和员工创造现代化的工具和体验。

实施成果

AT&T 人工智能计划的关键成果集中体现在效率、生产力和成本节约等方面。据公司预计，常见和重复性任务的自动化将从根本上改变其运营模式，在人力资源和IT 职能部门实现显著的时间和成本节约。通过自动化遗留代码迁移，该计划直接提升了其开发人员社群的生产力，加快了数字化现代化和创新的步伐。

公司坚信，人工智能通过消除流程摩擦和行政负担，将增强员工的效能、效率和创造力。这使得员工能够专注于更复杂、更具战略性的挑战，例如提供卓越的客户服务和开发下一代电信解决方案，从而直接支持AT&T 在网络优势和客户价值方面的核心战略目标。

AI在企业人力资源战略中的应用分析

在AT&T，人力资源的主要定位为战略合作伙伴，利用人工智能提高运营效率，从而直接影响员工体验，并进而影响公司利润。其中也包含了人力资源作为变革推动者的元素，促进了新技术在全体员工中的应用。

该战略下，企业所部署的人工智能技术几乎完全是生成式人工智能，由Azure OpenAI 服务提供，专注于自然语言处理和代码生成。代理式人工智能（Agentic AI）的应用体现在系统能够基于简单的用户指令，自主执行多步骤任务，例如完成一份人力资源表格或启动一个代码迁移流程。其视角是平衡的，但更倾向于针对常规行政和遗留IT 任务的人工智能流程自动化，并为由此释放出的员工能力设定了明确的人类增强目标。

此案例表明，人工智能主要通过加强业务流程管理为公司战略做出贡献。通过精简人力资源和IT 部门的内部流程，人工智能使得员工能专注于更高价值的活动，从而间接支持AT&T 在运营效率、成本削减和改善客户服务方面的更广泛战略目标。

案例：梅赛德斯-奔驰

企业背景

梅赛德斯- 奔驰集团股份公司是一家全球性的汽车与移动出行实体，以其高端乘用车和豪华商务车而闻名。该公司拥有约17.5 万名员工，在最近一个财年的全球收入达到1456 亿欧元，其生产设施和销售网络遍布欧洲、美洲、亚洲和非洲，维持着广泛的国际业务。

企业战略

梅赛德斯- 奔驰的公司战略聚焦于向全面电动化和软件驱动的未来转型。公司系统性地投资于高效动力总成、智能车辆互联、自动驾驶技术和新型移动出行概念的开发，将生产和物流中的预测性问题解决能力定位为未来的关键竞争优势。

业务挑战

因此，其商业问题具有双重性：既要从根本上提升其制造流程的效率、质量和可持续性，又要同时使其员工能够在这个新的技术范式中茁壮成长。其战略要务是通过人工智能增强人类的专业知识，创造一个协同的生态系统，在该系统中，由数据驱动的洞察将加速决策制定和创新。

解决方案

梅赛德斯-奔驰部署的解决方案是全面且执行严谨的，同等重视人力资本发展和技术整合。该计划始于一项广泛的技能提升项目，培训了超过600 名来自不同职能领域的员工，使其掌握人工智能和数据管理的基础知识。

这项培训工作以人力资源主导的“Turn2Learn”计划为品牌，提供了超过40,000 门外部学习平台的课程，涵盖了从基础人工智能素养到Python 高级编程、提示工程、深度学习和自然语言处理等主题。这项巨大投资被认为是成功实现组织转型的根本关键，确保了生产和行政岗位的员工都具备有效利用人工智能相关数字能力。

方案实施

在技术层面，该解决方案的基石是MO360 数据平台的开发和部署。这个基于云的平台作为一个集中的数字神经系统运行，连接全球30 家汽车工厂，以提高整个数字化生产和供应链的透明度和可预测性。

该平台整合了来自装配、生产计划、车间物流、供应链管理和质量控制的数据，创建了制造过程的虚拟副本，用于模拟和改进。生成式人工智能深入嵌入到这个生态系统中，作为一个通用的语音界面，允许没有编程知识的生产员工使用自然语言查询复杂的数据模式。

实施过程遵循了严谨的结构化方法为：通过详细的流程映射练习，识别了147 个具有高人工智能增强潜力的关键车间和供应链流程。这得到了强有力变革管理计划的支持。该计划提供了超过3,200 小时的人工智能协作员工培训。在现有工业4.0 基础设施之上，方案集成了28 个新的人工智能微服务，并通过来自1,400 多名车间用户的每周反馈循环建立了持续改进机制。

AI 在企业人力资源战略中的应用分析

梅赛德斯- 奔驰主要是将人力资源定位为变革推动者，旨在协调大规模的文化和技能转型，以使员工适应人工智能增强的环境。这与专注于在所有员工层级建立数据素养和人工智能协作的核心能力相辅相成。所采用的人工智能技术是一种混合模型，利用分析型人工智能进行预测性维护和供应链改进，并利用生成式人工智能进行设计替代方案、自然语言界面和代码生成。

有明确的证据表明，代理式人工智能在系统中不断发展，能够自主预测故障并提出解决方案，尽管这些系统在明确的“人在环中”（human-in-the-loop）框架内运行。其视角绝大多数是人工智能对人类的增强，旨在支持和提升人类工作，而非简单地自动化。此案例表明，人工智能对公司战略的贡献是间接但深远的，通过核心运营领域业务流程管理的根本性增强来实现，从而使公司能够战略性地转向电动化和软件驱动的未来。

小结：

通过梅赛德斯- 奔驰、沃尔玛和AT&T 三个案例，本文分析了人工智能对人力资源战略的贡献。从人力资源战略视角看，梅赛德斯- 奔驰是人力资源作为变革推动者的典范，其主要职能是进行大规模的再培训和文化转型，以使工厂车间和工程技术人员适应人工智能的使用。沃尔玛展示了人力资源作为战略合作伙伴与员工差异化相结合的模型；人力资源职能部门直接为庞大员工队伍的不同细分市场开发和部署定制化的人工智能超级智能体。AT&T 也与人力资源作为战略合作伙伴的定位一致，但更侧重于通过流程自动化实现运营效率和成本节约。

三家公司都高度依赖生成式人工智能。然而，梅赛德斯- 奔驰对其维护和物流系统中的预测分析仍然大量依赖分析型人工智能。在复杂性方面，沃尔玛和梅赛德斯- 奔驰都显露出向代理式人工智能发展的趋势。

关于人工智能作用的视角，这三个案例主要都倾向于人工智能对人类的增强。梅赛德斯- 奔驰、沃尔玛和AT&T 的目标都是提升人类能力，减少繁重任务，并使员工能够从事更具创造性、战略性或以客户为中心的工作。

区别在于起点：沃尔玛和梅赛德斯- 奔驰从零开始设计其系统，以在复杂的运营环境中增强人类决策，而AT&T 的初始用例则更侧重将行政和遗留IT 任务的人工智能流程自动化作为间接实现增强的手段。

最后，人工智能对公司战略的贡献途径有所不同。梅赛德斯- 奔驰和AT&T 都表明，人工智能主要通过业务流程管理为公司战略做出贡献。

在梅赛德斯- 奔驰，人工智能增强了制造和物流的核心流程，这是其向电动汽车战略转型的基础。对于AT&T，人工智能自动化了人力资源和IT 的内部流程，提高了效率并降低了成本，从而支持了更广泛的战略目标。

沃尔玛则呈现出最直接的案例，其整合的人工智能战略直接为公司战略做出了贡献。专有的人工智能生态系统和超级智能体的开发不仅是支持功能，其本身就是一项核心战略举措，旨在通过技术优势和数据护城河实现市场主导地位（图5）。