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AI赋能职场：团队高效利用人工智能的四大关键心态
曾经，人们害怕人工智能（AI）会取代工作岗位，但如今，这种恐惧已经让位于一种新的渴望：希望在工作中有效地、战略性地、自信地运用AI。然而说起来容易做起来难。在许多情况下，阻碍因素并非技术本身，而是不确定性。尽管78%的知识工作者相信AI能够为他们的工作带来益处，但超过一半的人承认他们不知道何时或如何使用AI。另一方面，超过三分之一的工作者（35%）表示他们根本不在任何地方使用AI——甚至在个人生活中也不用，还有34%的人形容自己的AI技能为“不存在”。
这一令人惊讶的统计数据只是揭示了2025年知识工作者对AI真实感受的一小部分。Miro对2000名美国的专业人士进行了调查，了解了让他们兴奋的事情、阻碍他们的因素以及让他们夜不能寐的事情。
总体而言，调查结果表明人们想要利用AI，但他们正在寻找方向。而这首先要从改变我们的思维方式开始。以下是每一位领导者都应该拥抱的四个心态转变，以帮助知识工作者充分利用AI，不仅是为了完成当下的任务，更是为了为他们的职业生涯做好未来的准备。
培养围绕AI的成长心态
许多工作者对AI的潜力持乐观态度，但不确定如何充分利用它。尽管他们感到不安，但仍有明确的变革动力。尽管存在不安情绪，仍有70%的工作者计划在未来一年内提升更多的AI技能，有65%的人表示在过去12个月里他们对AI的信心已经增强。这既突出了AI发展的速度，也体现了工作者即使没有明确的路线图也愿意适应的意愿。
为了加快这种动力，组织需要在员工所在的地方与他们相遇，并帮助他们在动态的AI环境中找到自己的立足点。这从更好的学习系统开始。以下是工作者表示公司可以为支持他们的AI之旅做的三件最重要的事情：
提供关于AI的正式培训（50%）
澄清公司的AI战略（39%）
提供明确的实施指导方针（37%）
超过一半的工作者（54%）表示他们的公司根本不提供任何AI培训，这突出了学习、成长和对齐的重要机会。当团队得到支持时，他们会更快地建立信心，而这种信心会转化为更好的工作表现。
拥抱在AI规则变化的不确定性
AI的规则仍在被书写。工作者正在实时学习。这不仅仅是如何使用这些工具的问题，还包括如何谈论它们。
尽管工作者感受到采用AI的压力，但这些新技术周围的规则是一个不断变化的目标。四分之一的工作者在工作中淡化他们的AI使用情况，而五分之一的工作者夸大他们的技能。这种对使用规范的不确定性甚至可能导致怀疑：30%的知识工作者相信他们的同事夸大了他们使用AI的程度。
这不仅仅是技能差距的问题。还存在心理差距。如果没有明确性和共享的期望，团队可能会默认保持沉默、过度承诺、做出假设以及质疑彼此的贡献。此外，21%的人同意在工作中使用AI感觉像是作弊。
总的来说，工作者不确定如何继续前进，这可能会对信任和协作产生负面影响。解决方法是什么？使开放对话正常化。AI的使用不应该被隐藏或夸大。工作者应该感到安全地询问一个工具应该如何（以及不应该）被使用。领导者应该以透明和清晰的方式为榜样。文化很快就会跟上，而基调是从高层开始的。这是整个世界的新领域，所以即使你目前没有所有的答案，那也没关系，但要对你的工作者说——并迅速构建你的AI战略。
不要将AI的好处简化为生产力
AI常常被宣传为一种提高效率的方法。但生产力只是故事的一部分。尽管有头条新闻，但大多数工作者（59%）对AI感到兴奋和振奋。值得注意的是，一些预期的好处是个人的：60%的工作者相信AI可以改善工作场所的幸福感和工作满意度。
除了帮助人们更快地工作之外，AI还可以帮助他们更聪明地工作，并超越他们日常工作的项目和挑战。主要好处包括：
增强创造力（44%）
更好的沟通（43%）
改善协作（37%）
受访者表示，AI有助于减少倦怠和压力（32%），并且还增强了信心（30%）。
这些都是真实的人本中心的结果。它们很重要。当人们感到不那么倦怠时，他们会做出最好的工作。当每个人都能清晰地沟通时，他们会更好地协作。这些并不是采用AI的副作用——它们是拥抱AI的核心原因。
重新定义AI为职业助推器
这些结果表明，AI不仅仅是为了更好地完成今天的工作。它可以是一条通往长期职业发展的道路。
已经有超过一半（55%）的工作者表示，他们的AI技能使他们比一年前更好。68%的人相信他们的AI技能在就业市场上给了他们优势。
这尤其重要。在经济不确定性和持续裁员的情况下，工作者正在寻找能够帮助他们脱颖而出的工具。对许多人来说，AI就是其中之一。相当多的工作者（42%）表示他们计划今年利用他们的AI技能找到一份新工作。
要点是什么？工作者不仅仅希望在AI转变中生存下来。他们希望在其中茁壮成长。他们认识到，知道如何使用AI来简化、战略化和扩大工作的人是表现最佳的组织所寻求的人才。
要点
AI可能感觉像是一个不断变化的目标。我们正在处理新的规则和不断发展的期望。但工作者并没有停滞不前。报告显示，劳动力已经准备好成长。他们需要的是清晰度、社区以及能够帮助他们将好奇心和雄心转化为行动的建立信心的系统。有了正确的心态——以及支持——AI不仅会改变人们的工作方式。它将改变他们作为个人、团队和组织能够实现的成就。
在2025年1月至2月期间，Miro对2009名知识工作者进行了调查，了解他们对AI的体验和观点。所有受访者都是美国的全职员工，并且代表了各种行业。
关于HRTechHRTech 领先的专注人力资源科技商业服务平台，作为HR领域唯一深度垂直独立的第三方专业服务机构，致力于推动人力资源科技进步与发展，持续引领行业新科技新趋势新产品新方向。HRTech核心报道HR科技创新企业与产品，关注并实时分享全球的人力资源科技资讯。定期发布行业市值榜单和HR科技云图，持续举办高品质的专业前沿峰会论坛，表彰认可业内先进。
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HRTech观察：从“人+钱”到“人+钱+AI代理”：Workday品牌定位的演进，标志着HR科技新时代的开启
HRTech观察：过去三年，Workday对品牌定位的不断更新，折射出HR科技正从流程数字化走向智能代理时代。从“管理人和钱”到“管理人、钱与AI代理”，这一转变不仅是语言升级，更标志着AI代理正式成为企业管理的第三核心资源，开启了“人+AI共事”的新范式。
在2025年5月19日，Workday 发布了其最新一代 AI 产品——Illuminate Agents。这本是一次常规性的AI升级新闻，但若我们留意新闻稿中的一句定位变化，会发现一场“时代的转向”已经静静发生：
“Workday, Inc. (NASDAQ: WDAY), the AI platform for managing people, money, and agents.”
这是 Workday 首次将“agents（代理）”与“people（人员）”和“money（资金）”并列，写入企业品牌定位。表面上看只是一句slogan的更新，实际上却是整个 HR 科技行业迈入“Agentic AI”时代的里程碑。
而这场变革的线索，早已隐藏在 Workday 过去三年的品牌语言变化中。
🕰 Workday品牌定位的三年演进时间线
从这条时间线不难看出，Workday 正在逐步从“应用”到“解决方案”，再向“平台”转型；从“工具支持”走向“智能代理”；从“系统”升级为“智能协作伙伴”。
💡 从“support”到“replace”：AI Agents的崛起不是简单技术演进
此次发布的 Illuminate Agents 不再只是嵌入式AI功能，而是具备执行、理解、判断能力的任务型智能代理（Agentic AI），它们拥有“身份”、“权限”和“上下文认知”。
Workday此次推出的七大新代理包括：
Contingent Sourcing Agent：加速临时工招聘流程
Contract Intelligence Agent / Negotiation Agent：解析合同内容、识别风险与生成条款
Document Driven Accounting Agent：自动读取发票、生成会计分录
Frontline Agent：为一线员工提供缺勤申报、替岗推荐与薪资合规支持
Self-Service Agent：快速响应员工请求、直接执行操作
Supplier Contracts Agent：解读供应商合同条款并推动采购合规
这些“agent”并非仅是chatbot，而是可以连接业务流程、理解角色身份、执行具体动作的“数字员工”。
在HR场景中，这意味着一个全新的“员工”类别已经诞生——AI Agent。
📐 为什么说这是一个时代的开始？
从“cloud applications for HR”到“AI platform for managing agents”，品牌语言本身就代表了战略导向的转折。
我们可以从三个层面理解这种转变的深远意义：
1. 品牌语言的改变 = 技术路径的成熟
Workday 并非一家惯于追风口的公司，其产品发展历来强调稳定、内控、合规和实用性。若非对 agentic AI 架构已达到产品化阶段，其不会将“agents”写入品牌主语中。
2. “agents”成为组织资源的第三类
传统企业管理的两大核心资源是：人（people）与钱（money）。Workday将“agents”并列其中，实质是在告诉我们：
企业未来的“人力资源”不仅指“人”，也包括“AI劳动力”。
3. 标志着从“数据驱动决策”到“代理驱动运营”的范式跃迁
HR 科技一直在强调“数据驱动”（data-driven），但今天，Workday 正在推动“代理驱动”（agent-driven）：
不仅提供数据洞察，更直接执行决策，自动完成任务，从支持系统跃迁为执行系统。
🔍 HR科技行业的三个未来判断
借助 Workday 的这次定位升级，我们可以合理做出以下判断：
✅ 1. AI Agent 将成为未来HR系统的默认功能
招聘、入职、考勤、合同管理、薪酬、绩效等核心流程中，将逐步内嵌可执行的智能代理。
✅ 2. “管理代理”成为HR的新能力
HR的核心职责将不再只是管理员工，也将包括管理“虚拟代理”：配置、授权、监督、优化AI任务执行。
✅ 3. Agentic AI 将成为HR产品差异化的新战场
谁能在HR系统中率先打造稳定、可控、可解释的Agent体系，谁就有望在下一个十年的竞争中抢占主动。
HRTech提醒：别忽视一条新闻稿的措辞变化
很多人可能会忽略品牌语言的力量，但对于一家如 Workday 这样高度理性、产品导向型的企业来说，一句话的修改，往往意味着战略的调整、技术的成熟，甚至行业方向的转弯。
当“agents”成为 Workday 的品牌主语之一，它不仅仅在卖AI工具，更是在定义：未来的企业管理，必须把“代理”当作核心劳动力之一加以思考与设计。
这是一次语言的革命，更是一次时代的揭幕。
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Josh Bersin说：HR组织将部分被AI取代——这是件好事
我(Josh Bersin)热爱人力资源这个职业。这些从业者负责招聘、人才发展、领导力培养，以及诸多企业中最重要的问题。尽管HR在历史上常被视为合规职能，但如今它的重要性比以往任何时候都要高。举个例子：在过去20年里，CHRO的薪资增长速度是CEO的5倍，这反映了HR角色的重要性正不断上升。
不过，我们也必须坦诚地面对现实：AI正在扰乱我们的角色。本周，IBM正式宣布，其AI代理现在能够回答94%的常见HR问题，而且除高层领导外，“HR业务伙伴”这一角色几乎已被淘汰。因此，CEO计划裁减HR人员编制，将预算转向销售和工程团队。
我们需要接受一个现实：我们正处于一个“加速度时代”。也就是说，AI的能力发展速度，远超组织的适应能力。因此，我们必须主动出击，重新设计企业架构。就HR而言，我们两年前提出的“系统性HR模型”现在正被AI全面自动化。
我对IBM的案例非常熟悉，它很好地展示了所有HR团队正在前往的方向。多年前，时任CHRO的Diane Gherson开启了一系列AI项目，自动化了招聘、薪酬分析和绩效管理流程。她曾在8年前的大会上分享，IBM的薪酬工具“CogniPay”（于2018年推出）如何利用AI根据技能提出薪酬建议。这款工具领先于当今的“以技能为基础”的策略，自动化了大量原本由经理决定的绩效和薪酬决策。
自那以来，IBM走得更远了。在我最近与现任CHRO Nickle Lamoureux 的交流中，她告诉我，AI代理可以协助撰写绩效评估、制定发展计划，并为管理者和高管提供绩效决策建议。我完全相信这一点，因为我每天都看到Galileo（注：Josh Bersin 公司产品）在为企业做这些事。（你可以看看他们最新的 Mercury 发布版本。）
这会对HR角色和岗位产生什么影响？很明显，许多岗位会被淘汰。
以学习与发展（L&D）或HR业务伙伴为例，我预计HR人员/员工的比例可能会减少20%-30%，甚至更多。这意味着这些人可能会转向管理AI平台，成为变革顾问（这是AI还无法胜任的），或转向组织设计、学习架构和数据管理等领域。
我认为这其实是好事。尽管我们都担心AI会“抢走我们的工作”，但必须记住，我们的真正职责不是“完成任务”，而是“创造价值”，解决复杂问题。在这个不断“爬升价值曲线”的过程中，我们必须学会使用AI、开发AI解决方案，并从系统角度思考企业如何运作。
我最近采访了一位WPP的出色HR负责人 ，他和他的团队利用OpenAI与Reejig（智能工作平台）等AI工具，将65,000个岗位名称精简为600个。这个项目涵盖了数据管理、业务分析、变革管理和领导力等多个维度。最终成果是WPP获得了重构其市场战略、创新方式与增长路径的巨大机会。
这正是我们希望HR团队做的事情。
随着越来越多的“智能代理”进入市场（参见我下面的图示），HR专业人士将不得不训练它们、部署它们，并“管理”它们的长期发展。这包括分析跨部门数据、将结果用于决策优化，并将我们的关注点从“招聘周期”“课程完成率”等过时指标，转向“转化为营收的时间”“实现生产力的时间”“客户服务成熟时间”等更有价值的指标。
你看出趋势了吗？在技术加速的时代，我们要尽可能主动拥抱变化。
停止只想着通过裁员节省多少钱（这只是短期收益），而要聚焦于如何创造价值。这才是AI带来的真正好处：更优质的客户服务、更快的产品上市、更高的创新能力。
从某种意义上讲，所谓“HR被裁员”的故事，其实是“HR正在爬上价值链”的故事——这是个积极变化。而对HR从业者来说，这也是一次个人转型的契机。
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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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最新的人才招聘矩阵：人与 AI 各自的最优位置
随着 AI 技术在招聘领域的广泛应用，企业纷纷思考：哪些环节可以完全交由自动化处理？哪些场景仍需人类招聘官深度参与？在 ERE Summit 上，演讲者提出了一张极具洞察力的“人才招聘应用矩阵（Talent Acquisition Matrix）”，从岗位复杂度、人才需求强度与候选人数量三个维度，清晰描绘了人类与 AI 各自最适配的角色定位。
这张矩阵指出，低复杂度且候选人充足的岗位已可实现流程自动化，而面对高复杂度、候选人稀缺的场景，人类依然是不可替代的核心角色。更重要的是，这一模式背后还隐藏着一个被忽视的要素：候选人体验。在追求效率的同时，我们是否也在不知不觉中牺牲了体验温度？
本文将结合该矩阵，深入解析人机协同的招聘策略，并讨论如何在 AI 招聘时代守住候选人体验的价值底线。
一张图读懂 AI 招聘的“使用说明书”
这张“Talent Acquisition Matrix”将招聘场景分为四个象限：
从中我们可以看出：
AI 最适合处理那些 申请量大、技能要求低的岗位（如客服、仓储等）；
对于 高难度岗位或高端人才猎寻，AI 仍难以完全胜任，需要人类主导配合。
为什么“AI招聘”常常忽视候选人体验？
正如演讲者在分享中所指出：
“很多所谓的自动化招聘流程，其实只是简历处理系统（Applicant Processing），并不能称为真正意义上的‘招聘’。”
在 右下象限（Full Automation） 中，AI 能以极高效率筛掉大量候选人，但：
很少提供反馈；
难以体现雇主品牌温度；
缺乏对非结构化潜力的识别。
结果是：候选人“被淘汰”得快，却不知道自己为何而输。
这种冷处理，造成的不是“高效”，而是“疏离感”——进而影响品牌口碑与长期招聘转化。
人机协同，才是体验与效率的双赢路径
在 左上象限（Human + AI） 中，招聘官主导，AI 作为能力增强工具提供辅助判断，这种模式下候选人体验往往最优。
招聘官能够在初步筛选后及时沟通，建立情感连接；
AI 可自动推送个性化信息、简化流程但不替代判断；
对于 passive talent，AI 甚至可模拟优秀招聘官的互动方式，引导候选人持续参与。
这种 “人机混合式”招聘模型，既兼顾效率，又守住了候选人的“感受价值”。
候选人体验不是软性指标，而是战略杠杆
多项研究显示：
80% 的候选人会因为一次不良体验放弃接受 offer；
60% 的候选人表示，如果他们的申请体验良好，即使未被录用，也愿意继续推荐该公司；
候选人体验已成为招聘流程设计的重要决策变量，而不仅仅是 HR 的“良心行为”。2025候选人体验大奖评选提名正在进行中，欢迎参加
写在最后：AI 招聘时代，更要“像人一样招聘”
AI 无疑在提升招聘效率上扮演着重要角色，但：
招聘的本质，是人与人的连接，而不是系统与简历的比对。
未来招聘流程的设计应更注重“分层自动化”与“体验分段干预”，让人类招聘官将时间精力集中在最能创造情感价值与判断力价值的环节上。
你所在企业的招聘流程在哪个象限？你认为 AI 应该在候选人体验中扮演什么角色？欢迎留言分享。
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【收藏】AI赋能招聘（AI-Enabled Talent Acquisition）：未来招聘体系的重塑（附图）
HRTech概述：AI-Enabled Talent Acquisition》招聘漏斗图清晰展现了未来招聘如何在AI技术的支持下实现全面升级。从需求分析到正式录用，整个流程被分为前漏斗（Pre-Funnel）与招聘漏斗（Hiring Funnel）两个阶段。通过自动化与系统集成，企业能有效降低招聘成本、缩短招聘周期，并提升候选人体验。
在前漏斗阶段，HR团队通过内部人力计划与外部市场分析确定招聘需求，并设定用工方式（正式员工、FTC或灵活用工）。接着通过AI助力的职位描述优化、布尔搜索与广告发布，进入寻源流程，利用人才社区与SaaS平台进行持续吸引。
进入招聘漏斗后，AI代理团队承担简历筛选、初步对话、技能评估等任务，实现高达85%的流程自动化。通过区块链验证确保候选人身份可信，并由候选人体验团队全程优化旅程体验。与Workday、Deel、HireVue等标准化平台的集成，进一步打通数据链路，实现精准高效招聘。
在全球化与数字化加速发展的今天，企业的人才招聘（Talent Acquisition，简称TA）工作正经历着一场由人工智能（AI）驱动的深刻变革。基于Korn Ferry Talent绘制的《AI-Enabled TA》全景图，我们可以系统地了解未来招聘体系的核心构建模式——如何通过AI技术，实现招聘流程的标准化、智能化与自动化，大幅提升效率、降低成本，同时优化候选人体验。
一、招聘整体架构：双漏斗体系与领导机制
整个AI赋能招聘体系由TA领导团队（TA Leadership Team）统筹，设有：
候选人体验管理（Experience Management）
伦理与治理（Ethics & Governance）
招聘交付与寻源（Delivery & Sourcing）
数据与分析（Data & Analytics）
技术与系统（Tech & Systems）
通过建立专业化的卓越中心（COEs），确保招聘标准统一、技术前沿、运营高效。
招聘流程被清晰划分为两个阶段：
Pre-Funnel（前置阶段）：需求确认与岗位准备
Hiring Funnel（招聘漏斗阶段）：从简历筛选到正式录用
这种双漏斗体系确保了招聘从起点到终点的全链路精细化管理。
二、Pre-Funnel阶段：战略型准备与寻源（Days to Weeks）
前置阶段强调战略性招聘准备，包括：
需求分析（Needs Analysis）
内部（Internal）：结合企业人力规划（Workforce Planning）、业务需求，确定招聘需求。
外部（External）：通过市场分析（Market Analytics）了解人才市场供需情况。
招聘策略制定（Hiring Approach Confirmed）
明确是内部招聘、外包、项目制、临时工还是灵活用工（Gig/Fractional）。
招聘批准（Approvals）
包括正式合同（Perm）与固定期限合同（FTC）两种用工方式。
寻源与准备（Setup & Sourcing）
利用AI Agent、招聘经理（Manager）、HR通才（Generalist）协同作业，撰写职位描述、发布广告、进行布尔搜索、设置面试流程。
同时，在这一阶段，企业通过与外部SaaS工具集成，如Beamery、hackajob、hireEZ等，建立内部人才库与外部招聘渠道，形成持续运营的人才社区。
三、Hiring Funnel阶段：自动化驱动的招聘加速器（Hours to Days）
招聘漏斗阶段由底至顶依次包括：
简历筛选（CV Screening）
初步资格预筛（Conversational Pre-Qualification）
技能评估（Skills Assessments）
面试安排与管理（Interviews & Scheduling）
Offer发放（Offer）
合同签署（Contract）
正式录用（Hire）
在此过程中，有两大显著特点：
高比例自动化：招聘漏斗底部阶段（CV筛选到技能评估）实现了85%自动化率；整体流程平均达到75%自动化率。
AI代理团队（AI Agent Team）主导：尤其在前中期筛选工作，由AI完成简历解析、候选人初步沟通、技能匹配，大幅压缩人工成本与时间成本。
此外，还引入了候选人身份验证机制（Candidate ID Authentication），基于区块链技术，提高了数据安全性与候选人真实性验证的效率。
四、智能集成生态：SaaS与ATS协同作战
在技术集成层面，体系通过StackOne统一接入多家标准化SaaS工具与ATS（申请人追踪系统），包括：
ATS系统：如Workday
招聘协作与沟通平台：Slack、Kula、Pinpoint
薪资与人力管理平台：Deel、HiBob
人才筛选与测评工具：HireVue、HackerRank、TestGorilla
人才社区与CRM系统：Beamery、hackajob、hireEZ
这种“标准化集成”极大提高了招聘工具间的数据流动性与流程协同，避免信息孤岛现象。
五、候选人体验管理（Candidate Experience Management）：招聘成功的关键变量
在AI赋能的招聘体系中，候选人体验管理成为不可或缺的核心组成部分。
专设候选人体验团队（Candidate Experience Team），覆盖从简历投递到Offer发放、合同签署的每个环节。
流程中设置强制反馈点（如Offer和Contract阶段100%反馈），确保及时沟通与正向体验。
体验优化策略包括：
候选人旅程设计（Candidate Journey Mapping）
简化申请流程
自动化状态更新提醒
个性化面试安排
数据化监控体验得分（如Candidate Net Promoter Score, CNPS）
体验管理不仅影响候选人是否接受Offer，还直接关联到雇主品牌形象（Employer Branding）、招聘周期长度与人才转化率。目前HRTechChina正在举办2025候选人体验大奖的评选，积极参与了解行业变化趋势，更是赢得人才和雇主品牌的绝佳方法
在未来，体验即竞争力，优秀的Candidate Experience将成为企业吸引顶尖人才的重要武器。
六、总结：AI赋能招聘的六大变革价值
大幅缩短招聘周期（Days to Hours）
降低每次招聘成本（Full Cost per Hire下降）
提升候选人体验与满意度
加强招聘数据的可追溯性与透明度
实现招聘流程的可扩展性与标准化
助力企业人才战略落地，打造未来竞争力
AI正在将招聘流程从传统的“人海战术”，转变为精准、智能、体验驱动的战略模块。未来的TA团队，将成为AI与人力高度融合的新型作战单位，引领企业人才竞争迈入全新时代。
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人力资源部门如何应对人工智能和技能提升的双重挑战
公司专注于HR Tech Europe的颠覆浪潮
挑战包括工人对人工智能整合的怀疑
适应快速技能变化是优化人力资源的关键
AMSTERDAM--在简化流程方面，人工智能是一个非常强大的工具，但在招聘和劳动力管理的人力方面，它显然存在局限性。这是上周在荷兰举行的人力资源技术大会的主要收获之一。
工作转型
人力资源技术领域的著名分析师乔希-贝尔辛（Josh Bersin）在会议开幕式上将人工智能技术定义为一种工具，它不会取代人类员工，而是会增强他们的能力。
“我们今天与公司交谈时发现，最大的问题不是要购买什么技术。而是'我们该如何处理我们的工作？我们该如何转型、重组、重新培训、重新部署、简化工作架构、改变技术规则？Bersin说。
虽然人工智能擅长处理大量数据和识别模式，但 Bersin 指出，在人力资源领域采用人工智能需要慎重考虑。“这项技术与旧技术不同。你不能只是打开它，然后教人们如何使用它。它会了解你。随着时间的推移，它会变得越来越聪明。
Bersin 也承认员工对人工智能持怀疑态度，他提到了对工作流失的担忧和对人工智能决策的信任。他认为，面临的挑战是，人力资源领导者必须揭开人工智能的神秘面纱，帮助员工接受人工智能，将其视为一种推动力，而不是一种威胁。
不要为了整合而整合人工智能
关于人工智能作用的讨论在 Don Tomlinson 的会议上继续进行： “人工智能、人工智能、人工智能队长！我们是否为人力资源部门配备了过多的人工智能？汤姆林森是人工智能主导的招聘服务公司Daxtra的首席技术官，他认为，虽然人工智能简化了人力资源流程，但过度依赖人工智能可能会带来不利影响。
“他说："当人工智能开始为你做决定，而你却无法解释原因时，就是信任度降低的时候。
汤姆林森还强调了人工智能给招聘人员带来的超负荷工作而非简化工作的风险，他认为人力资源领导者必须将人工智能无缝整合到工作流程中，而不是为了整合而整合，创建复杂但低效的系统。
会议日程安排工具 Cronofy 的首席执行官亚当-伯德（Adam Bird）也有同感。虽然人工智能正迅速成为招聘工作的一个重要方面，但伯德强调说："它不是魔法，它只是软件，不能完全相信它。”
“要像对待人类一样对待人工智能工具，因为人类也会犯错。他说："想想你在工作流程中需要哪些制衡措施来防止这些错误。
基于技能的招聘： 简历的终结？
另一个主要议题是基于技能的招聘趋势，因为企业正在努力解决全球劳动力短缺和缺乏合格求职者的问题。
“求职者测评专家 TestGorilla 的人员与文化主管 Olive Turon 在一次演讲中说："基于简历的招聘方式已经不适用了。“它已经有一段时间不适用了。而且，当你往下看的时候，你会发现它根本不符合拼图的要求。
Turon认为，依赖简历会产生偏见，忽略非传统职业道路的人才。相反，人工智能驱动的技能评估和真实世界的能力测试被证明是更可靠的工作绩效指标。
“如果你使用基于技能的招聘来筛选那些将通过结构化面试的候选人，那么你的整个过程就会充满有效性和预测力。你将根据基于技能的数据，而不是根据自己对工作经历或教育程度的假设，做出真正关键的筛选决定，"Turon 说。
劳动力市场分析公司 Horsefly Analytics 的 Patrick Traynor 和 Mike Basnett Sandiford 支持这一观点。
“桑迪福德说："向基于技能的招聘转变和人工智能的影响代表了市场上的两个地震性转变，正因为它们，每家公司现在都面临着自己独特的技能挑战。
技能不匹配
然而，随着人工智能发挥越来越大的作用，人们对公平性和透明度的担忧依然存在。
经合组织技能中心的埃尔-伊萨-穆罕默德（El Iza Mohamedou）在一次关于未来招聘挑战的演讲中提出了这个问题。她说：“三分之一的工人在工作方面不匹配，”她将这一问题部分归咎于过时的招聘做法和 “工作场所内教育和培训的错位”。
她认为，企业对人工智能的接受度虽然缓慢，但随着其实施成本的降低，接受度会迅速提高。“她补充说："然而，围绕数据泄露、隐私、代理权的丧失，当然还有对失业的恐惧，都存在很多问题。
咨询巨头普华永道的詹姆斯-莫里斯强调了另一个关键点："招聘广告中列出的技能变化速度比非人工智能领域快 25%。他警告说，企业必须迅速适应，否则就有可能落后。
不过，他也承认在提高技能方面存在差距，指出 “最有可能接受培训的工人是那些已经拥有高水平技能的人”。
人工智能为提高人力资源效率提供了许多机会，但也带来了复杂的运营挑战。同时，推动基于技能的招聘正在重塑人才招聘，要求人力资源部门重新思考传统做法。
正如 Bersin 在主题演讲中总结的那样：“这种人类与技术的融合正在以我们几年前无法想象的方式重塑我们的劳动力”。
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观点
招聘的下一场革命：AI正在成为招聘“基础设施”
过去十年，招聘一直围绕“时间”“判断”“人脉”三要素展开。但今天，随着 AI 全面进入招聘核心流程，我们即将步入一个以智能决策与人机协作为核心的新阶段。
未来12个月，将是 HR 与招聘领域应对 AI 冲击的战略窗口期。这一变革并非某种遥远愿景，而是正在发生的现实。
AI正在成为招聘“基础设施”
从简历筛选到面试安排，从职位发布到候选人互动，AI 正将大量重复性、流程化任务自动化，并带来实质性效能提升：
AI 搜寻工具 能在数秒内挖掘“隐藏候选人”，显著缩短 time-to-fill。
自动化筛选系统 可在海量简历中识别行为与技能匹配度。
生成式AI 重构职位描述、招聘文案与雇主品牌内容，提升转化率。
虚拟助手与Chatbot 全天候安排面试、答疑解惑、跟进流程，改善候选人体验。
据业内报告，AI 能将招聘前期流程时间缩短 30%-50%，同时提升候选人满意度。但问题也随之而来——我们该如何确保“效率背后”的公平与透明？
新挑战：效率之外，我们是否还拥有判断力？
“更快更省”不是AI的全部意义。真正复杂的问题是：我们如何在不失去人类价值的前提下，借力AI达成更好的招聘决策？
招聘管理者应关注四个关键议题：
偏见识别与合规性：企业如何审查AI模型，避免性别、年龄、背景等隐性歧视？
数据与隐私边界：在AI生成候选人画像的过程中，个性化推荐与隐私侵犯的界线何在？
伦理标准建设：是否建立了AI工具选型、审批、监控、退场机制？是否包含HR、法律、IT多方角色？
招聘者角色转型：招聘人员该如何提升数据素养，成为AI的“引导者”而非“被替代者”？
这些议题，不仅决定了技术落地的成败，更关系到组织的雇主品牌、公平文化与合规底线。
焦点前沿：Agentic AI 的兴起
“Agentic AI”——即具有自主行动能力的AI招聘代理。它们不仅完成单一任务，更能像“数字招聘官”一样：
主动搜寻、筛选、安排、反馈，全流程无人工指令；
根据招聘者行为习惯，实时优化推荐结果；
识别流程瓶颈并自动调整策略。
这意味着，未来AI不仅是“助手”，更可能是“招聘合作者”。然而，AI代理的“自我学习”能力也引发新的问题：
谁对它的决策结果负责？
如何回溯其推理逻辑？
如何防止系统在长周期后偏离组织价值？
实战建议：三步建立AI招聘能力模型
对于想在未来12个月领先一步的组织，三方面入手：
小步试点，快速验证选择低风险、高价值的招聘环节，如初筛、安排、候选人沟通等开展AI试点。
联合制定AI使用守则与法务、IT联合设立AI伦理与合规政策，明确技术选型与使用边界。
赋能招聘者角色转型培养“AI+HR”复合能力，提升招聘者对工具的理解与策略运用能力。
结语：AI不会取代招聘者，但会淘汰旧思维
AI带来的招聘变革，核心不在于技术本身，而在于组织是否准备好迎接新范式。未来12个月，将是领先企业构建新招聘力的关键时期。
在这一过程中，既理解技术，也理解人的HR人将扮演不可替代的角色。他们不只是执行者，更是**“人机共生”招聘未来的设计者和推动者**。
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观点
大多数人都假装懂 AI？Pluralsight《2025 AI 技能报告》告诉你真相
“AI 我懂一点。”——可能是今年职场最流行的“半句谎言”。
在技术浪潮迅猛发展的今天，AI 成了每个职场人都挂在嘴边的热词。但 Pluralsight 的《2025 AI Skills Report》告诉我们一个残酷的事实：大多数人其实并没有我们想象中那么懂 AI，但他们假装懂。
“AI装懂症”：一个在办公室蔓延的现象
这份报告调研了美国与英国的 1,200 位高管与 IT 从业者，揭示了以下令人震惊的数据：
79% 的技术员工承认夸大了自己对 AI 的理解
91% 的 C-suite 高管（CEO/CIO 等）“装懂”AI，反而是最严重的群体
他们这么做并非恶意，而是为了“看起来更专业”、“不被落下”
但这背后却引发一系列连锁问题：65% 的企业曾因员工缺乏 AI 技能而不得不叫停 AI 项目，甚至有 38% 的企业因此中止了多个 AI 项目。
AI 工具不敢用，因为“怕被说懒”
在工作中用 ChatGPT 写方案、用 Copilot 辅助编程，听上去是效率神器，但实际情况却是：
61% 的受访者表示：使用生成式 AI 工具会被视为“懒惰”
其中在高管圈子里，这种负面观感更高，达到 73%
结果呢？员工开始偷偷用 AI —— 66% 的人观察到同事在“偷偷使用 AI”却不说出口
这就造成了所谓的“影子 AI”（Shadow AI）：工具在用，但没人承认，也没人监管，结果可能带来：
安全漏洞（未经批准访问公司数据）
隐私泄露（上传敏感信息到第三方平台）
合规风险（无授权使用 AI 工具）
人人都说“别人不懂”，但自己也没多懂
最有趣的一点是，92% 的人自信自己拥有足够的 AI 技能，但与此同时，88% 的人又认为“同事才是阻碍 AI 推进的那群人”。
这明显是典型的“达克效应”（Dunning-Kruger Effect）：不懂的人往往更自信，真正懂的反而更谦虚。
AI 的焦虑不是空穴来风
报告指出，90% 的人担心自己未来被 AI 替代，尤其是从事内容创作、销售、数据分析、市场营销和账单处理的群体。
具体来看：
34% 的人认为自己“很可能”会被 AI 取代
70% 的人认为自己的工作处于“危险边缘”
91% 的人担心自己的技能会迅速过时
不过也别太悲观：报告同时指出，49% 的企业正在新增 AI 岗位，这也验证了世界经济论坛的判断——到 2030 年，AI 将创造 7800 万个新岗位，数量多于被淘汰的。
企业的应对策略：别裁人，先培训
面对这种“AI 焦虑”，企业正快速行动起来：
59% 提供正式 AI 培训
54% 提供加薪和福利以缓解焦虑
48% 开设 AI 相关讲座
仅有 2% 的公司选择“不作为”
这背后的逻辑其实很务实：相比重新招人，不如培养原有人才更省成本、风险更低。
AI 真正创造的价值：不仅省时间，还让服务更好
报告显示，AI 工具正在多个领域创造真实价值。企业使用 AI 最常见的场景包括：
网络安全与威胁检测（43%）
数据合成与分析（40%）
客户服务自动化（39%）
内容创作与个性化推荐（35%-36%）
开发者效率提升（37%）
最直接的效益数据包括：
50% 的企业提升了客户服务质量
46% 的员工表示工作质量提升
39% 的人感受到工作效率大幅提高
而在个人层面，84% 的技术人员表示：AI 真的让我的工作变轻松了。
别怕不会，怕的是不敢学
Pluralsight 的报告指出一个现实：AI 技能正在成为每个技术岗位的“基础门槛”，95% 的企业在招聘时会考虑这一能力，70% 将其列为“强烈偏好”甚至“强制要求”。
但幸运的是，现在不是你非得全懂才能入场。你需要的只是一个好起点，比如：
用专业评测工具认清自己的技能短板
选择由行业专家制作的课程来学习
勇敢使用 AI 工具，哪怕一开始只是辅助
因为这波 AI 潮，不等人。
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观点
智能招聘： 在人才招聘中合理有效地使用人工智能
人工智能（AI）的兴起正在彻底改变人才招聘，使人力资源领导者和决策者能够简化招聘流程并实现战略目标。人才招聘中的人工智能利用机器学习、自然语言处理（NLP）和生成式人工智能等技术来改进招聘工作流程，使其更加高效、数据驱动和以候选人为中心。
人工智能驱动的工具通过缩短招聘时间、降低成本和最大限度地减少决策偏差来改变招聘工作。根据麦肯锡的报告，88% 的求职者使用生成式人工智能来提高他们的工作效率。
随着人才招聘从简单的填补空缺发展到建立长期的人才梯队，传统方法正在让位于人工智能驱动的战略。这篇文章探讨了人工智能如何重塑招聘、提升候选人体验，并提供了在现代招聘中合乎道德、有效实施的最佳实践。
人工智能如何促进人才招聘
当人工智能与人类的直觉、创造力和聪明才智相结合时，它将成为人才招聘领域的变革力量。通过利用人工智能，企业不仅可以更有效地识别顶尖人才，还可以简化各行业的招聘流程，尤其是在技术领域。
以下是人工智能如何提升人才招聘周期：
通过数据分析实现更智能的候选人匹配
先进的人工智能算法可以在极短的时间内对海量数据进行分析，而这只需要招聘人员花费很少的时间。通过筛选简历和申请表，人工智能可以识别出具备符合职位要求的技能、经验和资质的候选人。这种以数据为导向的方法可确保候选人与职位的精准匹配，使人工智能成为评估潜在员工的宝贵资产。
简化招聘流程
由人工智能驱动的工具可自动完成重复性的耗时任务，使招聘人员能够专注于战略决策。例如，聊天机器人可以处理应聘者的常规询问，如有关薪酬结构或工作细节的问题，从而提升应聘者的体验，同时减轻招聘人员的行政负担。
通过优化招聘的这些方面，人工智能提高了效率，缩短了招聘时限，并确保雇主和应聘者都能享受到更加无缝的流程。这种技术与人类洞察力的协同作用正在重塑企业吸引和确保顶尖人才的方式。
将人工智能融入人才招聘的技巧
将人工智能融入人才招聘可以带来诸多好处，包括简化招聘流程、改进决策和提升候选人体验。然而，企业必须深思熟虑地对待这种整合，坚持最佳实践，以充分发挥人工智能的潜力，同时应对相关挑战。
1. 确定明确的目标
首先要确定在招聘流程中实施人工智能的具体目标。无论是缩短招聘时间、提高招聘质量、增强候选人参与度，还是最大限度地减少偏见，明确的目标都将为选择合适的人工智能工具提供指导。例如，Textio 等平台可以加强职位描述，而 Entelo 等工具以及 Mya 和 Olivia 等人工智能聊天机器人则擅长预测分析和候选人评估。
2. 选择正确的工具
选择合适的人工智能工具，首先要找出招聘工作流程中的低效环节。根据工具的功能、与现有人力资源系统的兼容性、可扩展性和易用性对其进行评估。优先考虑遵守数据保护法、提供强大客户支持并积极减少算法偏差的供应商。平衡成本考虑与预期投资回报率，如节省时间、提高候选人质量和增强整体体验。
3. 确保数据质量
人工智能依赖于高质量、无偏见的数据来提供准确的结果。定期审核和更新数据集，以保持人工智能算法的完整性。使用多样化和具有代表性的数据，最大限度地减少偏差，确保人工智能驱动的决策符合道德标准和招聘目标。
4. 消除偏见，促进公平
为了保持公平的招聘做法，企业必须解决人工智能系统中的偏见问题。定期审核算法，识别并消除歧视性模式。就人工智能如何评估候选人进行透明的沟通可以促进信任，而人工智能的监督则可以确保决策的公平性。人类与人工智能之间的合作方式有助于有效减少意外偏见。
5. 优先考虑候选人的隐私和同意权
在人工智能驱动的招聘中，透明度是建立信任的关键。向候选人明确说明如何使用人工智能工具、将收集哪些数据以及这些数据如何影响招聘决策。确保遵守 GDPR 等数据保护法规，并为候选人提供访问、更正或撤销对其数据同意的选项。
6. 培训人才招聘团队
对招聘团队进行人工智能工具的技术和道德方面的教育。培训内容不应局限于软件使用，还应包括了解算法功能、解释输出结果和解决潜在偏见。这使招聘人员能够负责任地利用人工智能的功能，同时符合法律和道德标准。
7. 监控和评估人工智能性能
定期评估人工智能系统对于确保其达到招聘目标至关重要。使用招聘时间、候选人多样性和保留率等指标来衡量成功与否。收集应聘者和招聘经理的反馈意见，找出需要改进的地方。根据需要调整策略，重新训练人工智能模型或改进流程，使其与组织目标保持一致。
8. 促进人工智能与人类的合作
人工智能擅长将重复性任务自动化并分析数据，但人类的直觉和同理心在招聘中仍然至关重要。组织应将人工智能定位为加强人类决策的工具，使招聘人员能够专注于个人互动和文化契合。通过将人工智能的效率与人类的洞察力相结合，企业可以创建一个平衡而有效的招聘流程。
在人才招聘中利用人工智能
人工智能（AI）正在重塑人才招聘的格局，为提高效率、加强决策制定和提供更好的求职者体验提供创新解决方案。以下是人工智能如何推动招聘关键领域的变革。
1. 生成创意和对话脚本
人工智能驱动的工具通过创建量身定制的脚本来解决复杂的候选人询问，从而简化了人力资源专业人员的沟通策略。生成式人工智能（如 ChatGPT）为制作专业回复奠定了基础。不过，企业可以通过采用符合其品牌和招聘目标的特定行业人工智能工具来取得更好的成果。这些工具可以帮助人力资源团队更有效地与潜在候选人讨论工作机会。
2. 人工智能驱动的候选人筛选
人工智能通过分析公开数据（包括社交媒体活动和在线档案）来识别潜在风险或匹配度，从而实现更快、更准确的候选人筛选。这种实时审核流程减少了用于初步评估的时间和资源，使招聘人员能够专注于最有前途的候选人。
3. 加快员工入职速度
入职培训是将新员工转变为高效团队成员的关键阶段。人工智能通过自动执行文书工作和培训计划等行政任务，加快了这一过程，确保新员工快速融入并随时准备做出贡献。这种效率对雇主和员工都有好处，从第一天起就能促进员工的参与。
4. 个性化职位发布
招聘团队经常面临的挑战是如何精心设计职位描述，以吸引不同的人才。人工智能可根据不同候选人的情况生成多个定制的招聘信息，从而简化了这一过程。这种方法不仅能节省时间，还能确保更有针对性的覆盖范围，从而提高找到合适职位的可能性。
5. 加强单向视频面试
人工智能通过单向视频平台对初步面试进行改造，让候选人回答一系列筛选问题。这项技术可以让企业高效地评估大量候选人。为确保求职者的良好体验，企业应明确解释这些人工智能驱动面试的目的和流程，强调公平性和透明度。
人工智能人才招聘的未来
将人工智能融入人才招聘不仅是一种技术进步，更是一种战略转变，它能让人力资源团队取得更好的成果。通过深思熟虑地利用人工智能，企业可以简化运营、做出数据驱动的招聘决策，并为候选人提供无缝、吸引人的招聘体验。关键在于平衡人工智能的效率与人类的同理心，创造一个既创新又包容的招聘流程。
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