未来工作
【硅谷】Mercor完成3.5亿美元C轮融资，估值达100亿美元：引领“人类训练AI”的新劳动形态
HRTech概述：硅谷公司 Mercor 近期完成 3.5 亿美元 C 轮融资，估值约 100 亿美元。它所做的，就是将医生、律师、银行家等领域大牛纳入平台，帮助他们指导AI模型理解判断、意图与专业经验。这样的角色不是重复性劳动，而是“专家 → 训练师”的转型。
在AI浪潮加速重塑全球劳动力市场之际，总部位于旧金山的AI科技公司 Mercor 宣布完成 3.5亿美元C轮融资，由 Felicis 领投，Benchmark、General Catalyst、Robinhood Ventures 等共同参投。此轮融资使公司估值达到 100亿美元，较上一轮增长约五倍，成为AI经济领域增长最快的独角兽之一。
人机协作的新范式：从执行者到“AI训练师”
Mercor成立于2022年，由联合创始人兼CEO Brendan Foody 与CTO Alex Kovacs 创办，定位于“连接人类专才与AI经济”的桥梁。公司构建了一个覆盖全球的专业人才网络，现已拥有 3万多名专家，每天支付超过 150万美元 的报酬，净推荐值（NPS）超过 65。
这些专家来自医疗、法律、金融、工程等领域，他们通过Mercor平台为AI模型提供真实世界的知识、经验和判断力训练。Mercor的核心理念是——AI不取代人，而是由人来训练AI，让机器学习人类的判断、意图与品味。
CEO Brendan Foody在公司公告中表示：“AI的每一次进步，都会释放新的‘人类潜能’。我们看到越来越多的专业人士从重复性劳动中解放出来，专注于AI无法可靠完成的高价值工作。”
投资人押注“Human + AI”经济体
本轮融资的领投方 Felicis 创始人 Aydin Senkut 指出：“Mercor正在构建未来AI经济的基础设施，让人类智慧成为AI系统不可或缺的一部分。掌握专业知识、能够提供判断和反馈的专家，将成为AI时代最有价值的劳动力资源。”
Mercor的客户已涵盖多家前沿AI实验室和财富500强企业，广泛应用于医疗影像识别、金融分析、法律推理、企业智能体训练等领域。通过将专家的知识转化为模型评估与微调数据，Mercor帮助企业在保持合规与质量的同时，加速AI系统的落地和价值创造。
迈向“人类+智能体”的经济时代
Mercor表示，此轮融资将主要用于三大方向：
扩大专家网络规模，吸纳更多领域型人才；
优化匹配算法，提升专家与AI项目之间的匹配效率；
加速项目交付，强化人机协作流程与企业集成能力。
分析人士指出，Mercor正推动一种全新的劳动形态：人类不再是AI的竞争者，而是“AI训练师”。在未来十年，数以百万计的专业人士将以“教机器做事”的方式参与经济创造，让AI成为“被训练的学徒”，而非“取代者”。
人类潜能的再次解锁
随着AI逐步进入企业核心运营层，Mercor的模式代表了从“自动化”到“增强化”的转变——人机协作成为提升生产力的核心引擎。Foody认为，企业价值链将持续上移，“那些能把专业判断力转化为可学习标准的人，将成为AI经济中最具竞争力的群体。”
Mercor 融资历程一览：
2022 年（种子轮 Seed）：融资约 360 万美元，投资方包括 Y Combinator 与 General Catalyst。
2023 年（A 轮融资）：融资约 3,000 万美元，由 Benchmark 与 Felicis 领投，投后估值约 6 亿美元。
2024 年（B 轮融资）：融资约 1 亿美元，主要投资方为 Benchmark 与 General Catalyst，估值提升至 20 亿美元。
2025 年 10 月（C 轮融资）：完成 3.5 亿美元融资，由 Felicis 领投，Benchmark、General Catalyst、Robinhood Ventures 等参投，公司最新估值约 100 亿美元。
未来工作
AI让“明星员工”跑得更快了，但企业该如何避免被甩出时代？
人工智能的浪潮正在改变一切：生产效率、创新速度、岗位结构——甚至连“优秀员工”与“普通员工”的界限，也被重新划定。
《华尔街日报》（Why AI Will Widen the Gap Between Superstars and Everybody Else）近期的一篇报道指出：AI 并不会让所有人变强，反而可能让强者更强、差距更大。这种“AI驱动的不平等”，正在成为未来职场最值得关注的风险之一。
一、技术的红利，为何被少数人收割？
AI 的普及表面上看是“全民赋能”，但它的使用门槛并不低。报道指出，AI 的复杂性、迭代速度与专业门槛，使得“超级个体”（Superstars）更容易脱颖而出。
他们懂算法逻辑、会用AI解决复杂问题，能够把技术转化为成果。而普通员工，即使有相同的工具，却因缺乏系统性知识、判断力与实践经验，难以将AI真正变成生产力。
这意味着：AI时代的竞争，不再是资源之争，而是“学习速度”的较量。
二、AI鸿沟的核心，不是技术差距，而是学习差距
这篇文章揭示了AI不平等的三个深层逻辑：
复杂性加剧AI技术的快速演化让学习曲线越来越陡峭。能跟上的人越来越少，掉队者越来越多。
持续学习成为壁垒超级员工持续更新技能，而大多数人仍停留在“等培训”的阶段。学习速度，成为新的分水岭。
技术民主化的反讽AI工具虽然更易获取，但这恰恰让顶尖人才能更轻松地做更复杂的事。同样的工具，不同的结果。
于是，组织内部形成了新的马太效应：AI让强者更快进步，让普通员工更快被替代。
三、风险不仅在个体，更在组织
这场AI鸿沟，不只是个人危机，更是组织风险。一旦企业内部的“AI学习差”扩大，将带来三大连锁反应：
协作失衡： 团队知识水平出现断层，协作效率下降。
心理焦虑： 普通员工感受到不公平与被边缘化，信任感削弱。
组织失衡： 创新能力集中在少数人手中，企业抗风险能力下降。
换句话说，AI不仅在重塑生产力，也在重塑组织结构与文化。
四、HR和企业领导者该如何应对？
文章结尾提出了三个方向，值得每个组织认真执行：
投资学习，而不是只买工具与其投入预算在AI软件订阅上，不如投入到系统培训与实战项目中。AI不是“会不会用ChatGPT”，而是“能否改变工作方式”。
建立终身学习文化推动员工形成“持续更新技能”的习惯，从一次性培训转向循环式学习。
从“个体精英”转向“集体智能”让AI成为团队共享的智力基础，而非个别明星员工的秘密武器。通过知识分享机制、AI应用案例库、跨部门学习小组，让“学习”成为组织的生产力。
五、AI不是决定差距的原因，态度才是
AI不会自动制造不平等，但它会放大一切差距——包括学习的速度、认知的高度与组织的格局。未来的职场，不会有“技术平均值”，只会有“学习分层”。
对于个人：越早开始使用AI，越早掌握未来语法。对于企业：越快建立AI学习体系，越能缩小组织内部的智力差距。
AI的门槛并非技术，而是心态。问题不是“AI会不会取代人”，而是“你是否还在等别人教你用AI”。
AI正在重新定义“生产力红利”的分配方式。在新的职场版图中，领先几个月的学习投入，就可能决定几年后的竞争格局。这既是时代的不公，也是一种机会。因为主动者，永远有先发优势。
未来工作
超级经理的崛起：AI 时代的新型管理角色
Josh Bersin 在最新文章《The Rise of the Supermanager》中提出：未来的管理者不应只是简单协调者，而应成为真正的 Supermanager（超级经理） —— 协同 AI 重塑流程、赋能团队、主导创新。虽然 AI 工具能够带来个体效率提升（约 10–20%），但这只是底层红利。若要撬动组织生产力边界，就必须走向多流程自动化和全面流程重构。Supermanager 会主动在自己的职能边界内“实验”、推动 AI 应用、引导团队创新。
我从未见过像 AI 这样大规模、快速、而且充满乐观情绪的技术投资。2025 年，Google、Nvidia、Meta、Microsoft、OpenAI 和 Amazon 的资本支出接近 9000 亿美元，相当于美国 GDP 的近 3%。
为什么如此乐观？因为企业相信，AI 是未来的生产力技术，而且越早让公司拥抱 AI 越好。
但到目前为止，实际结果喜忧参半。
虽然人们被 AI 工具所吸引，但美国 GDP 却在下滑（从 2023 年的 2.9% 降至 2025 年预计的 1.8%，上半年甚至出现 -1.6% 的负增长），企业利润也在放缓。IT 行业利润增长 34%，金融服务增长 10%，但其他行业利润大幅下滑，说明 AI 的盈利目前主要集中在 AI 公司自身。
这就是一个关于承诺、期望和众多好点子的故事。
大企业的难题
AI 的潜力毋庸置疑。我们在研究与咨询中也彻底革新了工作方式，实现了在几乎不增加人手的情况下保持增长。
但对那些有着几十年官僚体系、繁多职位层级的大型组织而言，要真正实现生产力的提升并不容易。
我们调研了数百家公司，正在开展一项重大研究。在 HR 领域，已经有超过 100 个 AI 应用场景，可以改善招聘、员工支持、发展与生产力。例如渣打银行已经用 AI 来评估绩效和撰写评语。
然而，正如 MIT 最近的一项研究所示，真正的“流程再造”还没有到来。
四阶段框架与生产力极限
在我们的四阶段框架中，一个人使用 AI 代理来加速工作是相对容易的。OpenAI 的数据显示，41% 的使用场景是“信息检索”，其次是写作、数据分析和回答复杂问题。这些“个人生产力技巧”确实能带来帮助，但提升的上限通常只有 10–20%。
那么，如何实现“多流程自动化”，真正重构工作的方式？
这就是管理的职责所在，也是我今天要讨论的。
管理模式的演变
我研究管理已有 30 年，这是一条曲折的道路。它可以追溯到 Peter Drucker 的《卓有成效的管理者》，之后经历了 Jack Welch 的裁员式管理、Howard Schultz 的员工关怀、Brene Brown 的勇敢领导、John Mackey 的有意识资本主义，再到 IBM 的敏捷管理和 Zappos 的“无管理者”实验（最终失败）。
管理从来是一个充满新思想的领域，模式层出不穷。但我今天要讨论的是：在 AI 世界中，有效管理正在发生怎样的变化？
两大变化：赋能与实验
在过去十年中，出现了两大深刻变化：
赋能（Empowerment）
员工比以往更有自主权，能获取大量信息和强大工具。
互联网和疫情让员工获得前所未有的自由，他们不会再回到过去。
实验（Experimentation）
技术民主化让变革不再完全来自上层，而是更多自下而上推动。
一线团队不只是执行者，而是创新与变革的源头。
这两点在当今商业世界全面展开。忽视它的企业将面临风险。
微软、Meta 等公司快速转向 AI，依靠项目驱动的领导文化。拜耳、联合利华、汇丰、万事达、Spotify 和飞利浦等企业的成功，也源于小型自治团队承担改进责任。
今天，与过去不同的是，超级经理无需等待高层委员会批准。他们直接在前线实验、迭代并推动变革。
打破组织惰性
随着技术飞速发展，职位与头衔反而成为阻碍（“这不是我的工作”）。超级经理则打破这种模式，主动承担责任，推动成长与改进。他们拥抱新思想，分享探索经验，把 AI 的实践直接带入业务，而不是等待总部下达“项目指令”。
这种趋势的原因在于：AI 与过去的技术不同。
ERP、云计算、移动互联网等技术往往需要大量 IT 投入和多年建设。而 AI 是一种 终极民主化技术，任何人都能学习使用。最具创新的人，可能是最年轻或资历最浅的员工，因为他们“通过实践学习”，没有旧有 IT 习惯的束缚。
这就是所谓的 “超级员工效应（Superworker effect）”：每个人都可能成为高绩效者，经验的价值相对下降。新想法可能来自任何地方，最贴近客户或流程的人反而能创新最多。
管理角色的转型
AI 让监督与绩效考核变得更容易，因为它能跟踪行为和结果。这使得领导者可以从繁琐的监督中解放出来，专注于战略、辅导、协作和工作再设计。
因此，经理不会消失，而是角色被重新定义：
监督和绩效管理是基本职能；
真正优秀的经理要在流程再造、实验与增长方面脱颖而出。
传统的“推动业绩”“强化竞争”依然重要，但现在被放到学习与成长的语境下。问题从“你今天完成了什么”变成“你今天学到了什么”。
超级经理带来信任、支持和同理心，帮助员工在 AI 时代学习、重塑与成长。
我们是否需要更少的经理？
如果管理者只做监督工作，那确实可能被 AI 代理取代。但这类“空壳经理”本就存在多年，未来会更快被淘汰。
真正的超级经理则不同：
他们协调跨团队的创新；
在生产力项目上进行理性投资或果断止损；
促进知识共享、团队协同和优先级一致性。
这才是未来管理者的核心价值。
我并不认为“中层经理”会消失，而是他们的工作内容正在重新定义。能推动超级经理行为的公司，将在新世界中脱颖而出。
AI 带来的不只是技术，而是管理模式的再造。
如果过去十年是“数字化转型”，
那么未来十年就是“管理重构”。
超级经理不会是额外的头衔，而是企业在 AI 时代必须具备的关键能力。
未来工作
OpenAI将推AI招聘平台，直面LinkedIn，重塑未来劳动力市场
HRTech快讯：OpenAI 宣布将于 2026 年中推出全新 AI 招聘平台，直接挑战 LinkedIn！平台将利用 AI 精准匹配企业与候选人，特别为中小企业与地方政府提供专属服务。与此同时，OpenAI 还将通过 OpenAI Academy 推出 AI 流利度认证，计划到 2030 年与沃尔玛合作，为 1000 万美国人颁发认证。
美西时间2025年9月4日，OpenAI 再次将自己推向了公共议程的中心。这一次，它不仅在人工智能模型的迭代上吸引眼球，而是瞄准了全球劳动力市场的核心——招聘与技能认证。
OpenAI 在官网和对外沟通中宣布，将于 2026 年中正式推出 OpenAI Jobs Platform，一个由人工智能驱动的招聘与人才匹配平台。这一产品直接把 OpenAI 推向了与 LinkedIn 的正面竞争：后者是全球最具影响力的职业社交与招聘平台，由微软全资拥有，而微软恰恰也是 OpenAI 的最大资金支持者。
“AI招聘”的新赌注
OpenAI 应用业务 CEO Fidji Simo 在博客中直言：“我们将用 AI 来帮助找到企业真正需要、人才真正能够提供的契合点。” Jobs Platform 不仅服务大型企业，还将开设专门轨道，支持中小企业与地方政府寻找合适的 AI 人才。这一定位显然是对 LinkedIn 的差异化突破，后者的产品核心始终围绕大企业和职业人士。
有趣的是，LinkedIn 联合创始人 Reid Hoffman 曾是 OpenAI 的早期投资人，而如今 OpenAI 却推出了一个可能动摇 LinkedIn 根基的产品。这一“师出同门”的博弈，为科技行业再添戏剧性。
技能认证与全民普及
Jobs Platform 并不是 OpenAI 的唯一动作。与此同时，OpenAI 宣布将在 OpenAI Academy 基础上推出 AI 流利度（AI Fluency）认证，预计 2025 年底试点，并计划在 2030 年前完成 1,000 万美国人的认证。该计划已经吸引了 Walmart、John Deere、BCG、Accenture、Indeed，以及德拉瓦州政府、德州商会等合作伙伴加入。
这一系列举措与白宫推动的 AI 普及教育战略紧密结合。OpenAI CEO Sam Altman 在与记者交流时明确表示，Simo 不仅将负责招聘平台，还将 oversee 其他新应用，包括浏览器、社交媒体等，意味着 OpenAI 正试图从 ChatGPT 的单一产品公司，迈向一个多元化应用生态。
矛盾与承诺
AI 带来的劳动力冲击并非危言耸听。Anthropic CEO Dario Amodei 就曾警告：到 2030 年，AI 可能消灭多达 50% 的入门级白领岗位。Simo 在博客中承认：“我们无法阻止这种颠覆，但我们能做的，是帮助更多人具备 AI 技能，并让他们与需要这些技能的企业相连接。”
OpenAI 试图用数据证明 AI 并非只有替代。其首席经济学家团队最新发布的研究指出：在教师群体中，ChatGPT 平均每周可帮助节省 6 小时工作时间；在宾夕法尼亚州的公务人员中，ChatGPT 平均每日节省 95 分钟。这些数字不仅代表生产力的提升，也为 OpenAI 的社会叙事提供了有力支撑。
从非营利到产业合作
OpenAI 的“机会战略”不仅停留在概念层面。公司先后举办了多场落地活动：
Nonprofit Jam —— 与沃尔顿基金会、Emerson Collective 等组织合作，帮助非营利机构实操 AI 工具，提高公益效率。
AI for Economic Opportunity Demo Day —— 联合 GitLab Foundation 展示 AI 在教育、公共服务、社会公平等领域的潜力。
华盛顿 DC 研究工作坊 —— 邀请经济学者与政策制定者，共同建立指标体系，评估 AI 对就业与生产力的长期影响。
这些实践动作强化了 OpenAI 的外部形象：它不仅是一家技术公司，更是一家主动承担社会责任的机构。
“机会”还是“幻觉”？
在市场层面，OpenAI 的雄心显而易见。通过招聘平台，它直接挑战 LinkedIn 的行业垄断；通过技能认证，它试图将“AI 流利度”打造成人才市场的“新英语”。而通过公益与研究，它也在争取舆论与政策的支持。
但问题是，AI 能否真的创造“新的工作”，还是仅仅提高了部分人的效率？OpenAI 的回应是：即便部分传统岗位消失，新岗位和新技能的需求也会被创造出来。其策略是——不回避问题，而是把答案写进产品与计划之中。
随着 Jobs Platform 的落地倒计时，OpenAI 正在完成从“AI 工具公司”到“社会基础设施提供者”的转变。正如 Simo 在博客中写道：“AI 是一种前所未有的机会，它应该属于每一个人。”
这场由技术、资本、政府和社会多方力量共同推动的实验，将在未来几年决定一个关键命题：AI 究竟是就业的威胁，还是新的机会引擎。
未来工作
【必读】AI正在重塑HR工作流程：什么是MCP与A2A？以HCM为例-HR领导者必读
随着人工智能（AI）在企业中的加速应用，人力资源工作也正经历一场深刻的转型。从自动化到智能化，从系统孤岛到跨系统协同，AI正在让HR的角色发生质的变化。其中，两个你将越来越常听到的新术语——MCP（Model Context Protocol） 和 A2A（Agent-to-Agent）通信，正在成为这场变革的关键支撑技术。5月23日上海，HR科技年度峰会中，我们奖邀请嘉宾现场分享交流，机会难得点击报名
那么，它们到底是什么？又会怎样影响HR的日常工作？本文将通过全球领先的HCM平台 Darwinbox 的实践案例，为你详细讲清楚。
一、什么是 MCP？让AI真正“读懂”HR系统的通用协议
MCP 简介
MCP（Model Context Protocol）是一个由 AI 公司 Anthropic 提出的开放协议，允许各种 AI Agent（智能代理）访问企业系统的数据、功能与上下文信息。
简单来说，MCP 就像是“AI 与系统之间的通用语言”。它打通了 HR 系统、财务系统、CRM 等传统数据孤岛，让 AI 可以“看见并理解”这些系统中的业务内容。
MCP 让 AI 不只是听懂你的指令，更能理解你的组织架构、岗位职责、审批权限、数据来源……从而作出真正有用的行动。
HCM公司Darwinbox的 实践：
Darwinbox 成为全球首个推出自主 MCP Server 的 HCM 平台，意味着其 HR 系统可以直接暴露出 20+ 可调用工具（未来扩展至100+），供 AI 调用。
这些工具包括但不限于：
发起请假
查询绩效报告
启动调岗流程
发放offer
管理审批流
二、什么是 A2A？让AI之间协同工作的“智能对话机制”
如果说 MCP 是 AI 与系统之间的“桥梁”，那 A2A（Agent-to-Agent）通信机制 就是 AI 与 AI 之间的“协作协议”。
A2A 简介
A2A 允许多个 AI Agent 彼此通信、协作完成复杂任务。例如，一个 HR Agent 可以通知 IT Agent 去开设系统账号，同时通知 Admin Agent 去安排办公位与门禁卡。
传统流程中，这一切需要 HR 发邮件、打电话、填写表单反复协调。而在 A2A 架构下，AI 自己就能完成这些工作协同，HR 只需发起一次指令。
MCP + A2A = 重新定义HR工作方式
结合场景更容易理解：
场景1：智能请假建议（MCP 单独应用）
员工提问：“我下个月可以请三天假吗？”
AI Agent 将通过 MCP 调用以下内容：
假期余额（来自 HR 系统）
项目进度（来自项目管理工具）
同事排班（来自日程管理工具）
团队空缺情况（来自组织架构）
然后推荐合适请假时间，并自动发起申请、通知上级、安排替班。
过去需要HR核对多个系统 + 手动协调，现在全自动。
场景2：一键发起入职流程（MCP + A2A 协作）
HR 只需对 AI 说：“帮我安排新员工张伟的入职。”
以下操作会由多个 AI Agent 协同完成：
各个 Agent 间通过 A2A 通信协作，每一步都可自动完成或提醒相关负责人确认，大幅提升效率与准确性。
四、为什么这对HR人非常重要？
MCP 和 A2A 不只是技术名词，它们意味着 HR 可以从“事务执行者”转型为“流程设计师”“策略推动者”和“智能组织管理员”。
五、Darwinbox如何保障安全与可控？
所有 Agent 的行为都受 API 权限和角色控制（RBAC）
每个 MCP 工具都有访问控制列表（ACL）
企业可自定义哪些 Agent 可以做什么事，确保安全合规
每次调用都有审计记录，方便监管与追溯
六、未来，HR 会有哪些新可能？
构建组织“AI助理团队”：比如 HRBP Agent、绩效Agent、招聘Agent 各司其职。
自动识别组织风险：AI 发现绩效下滑趋势后，自动提醒并启动辅导机制。
全员“自然语言交互HR”：每个员工都能随时通过语音/文字找AI处理HR事务。
跨部门智能工作流自动运转：从调岗到升职，从离职到入职，全流程零摩擦。
MCP 是入口，A2A 是协作，HR 的未来已经来了
AI不是未来，是现在。而 MCP 和 A2A，是HR进入AI智能协作时代的关键基础设施。
Darwinbox 正在用这套架构，重构HR系统的底层逻辑，帮助HR部门真正从“支持功能”走向“战略引擎”。
如果你是HR从业者，现在正是了解这些新技术、思考AI时代HR价值重塑的最好时机。关注HRTech，第一时间了解最新人力资源科技
未来工作
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？
未来工作
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**。
未来工作
麦肯锡：AI赋能职场，企业如何跨越管理障碍，实现智能化未来？员工对 AI 的适应速度远超领导层的预期
AI 如何重塑职场？
人工智能（AI）正在以惊人的速度重塑职场生态，许多企业正试图利用 AI 提高生产力、优化决策流程并增强市场竞争力。然而，AI 技术的广泛应用远非一蹴而就，企业的 AI 部署不仅涉及技术升级，更考验管理者的战略眼光和执行力。
麦肯锡的《Superagency in the Workplace》 这份报告深入研究了 AI 在职场中的应用现状，基于对 3,613 名员工和 238 名 C 级高管 的调查，揭示了企业在 AI 落地过程中的机遇与挑战。报告认为，AI 在职场的变革潜力堪比蒸汽机之于工业革命，但当前的最大障碍并非技术问题，而是领导层的行动力不足。
尽管 92% 的企业计划在未来三年增加 AI 投资，但只有 1% 认为自己 AI 发展成熟，表明大多数企业仍停留在 AI 试点阶段，尚未实现全面部署。更值得注意的是，报告发现员工对 AI 的接受度远超管理层的预期，但企业的 AI 发展速度依然滞后。领导者的犹豫和执行力缺失，正成为 AI 规模化应用的最大瓶颈。
本文将从员工接受度、领导层挑战、组织架构变革、AI 治理、商业价值实现等多个维度，介绍报告的核心观点，并补充对 AI 发展的进一步思考。
一、员工比领导更快接受 AI，企业行动缓慢
报告的核心发现之一是：员工已经在积极使用 AI，而领导者仍然低估了 AI 的普及度。
数据显示：
员工使用 AI 的频率比领导层预期高出 3 倍，但许多企业尚未提供系统性培训；
70% 以上的员工认为 AI 在未来两年内将改变至少 30% 的工作内容；
94% 的员工和 99% 的高管都表示对 AI 工具有一定熟悉度，但只有 1% 的企业认为 AI 应用已成熟。
这一现象表明，AI 在企业中的主要障碍并非员工适应能力，而是管理层的滞后决策。许多企业高管仍然停留在探索 AI 价值的阶段，而员工已经在日常工作中广泛使用 AI 工具，如自动生成文档、数据分析、代码编写等。员工在推动 AI 发展方面的主动性，远远超出管理层的认知。
然而，企业未能为员工提供足够的 AI 培训和资源，导致 AI 的应用仍然停留在浅层次，难以转化为真正的生产力提升。例如，48% 的员工认为 AI 培训是 AI 规模化应用的关键，但许多公司仍未建立 AI 学习机制。企业如果不采取措施缩小这一认知鸿沟，可能会错失 AI 带来的长期竞争优势。
二、AI 领导力挑战：速度焦虑与执行落差
尽管 AI 的发展潜力巨大，但报告指出，47% 的企业高管认为公司 AI 发展过于缓慢，主要原因包括：
AI 技术成本的不确定性：短期 ROI（投资回报率）难以量化，导致企业不敢大规模投资；
AI 人才短缺：AI 相关技术人才供不应求，企业缺乏相应的招聘和培养体系；
监管与安全问题：企业在数据隐私、算法透明度等方面的担忧阻碍了 AI 落地。
这种“速度焦虑”让企业在 AI 发展过程中陷入试点—停滞—观望的循环：
试点阶段：部分企业已启动 AI 试点项目，如客服自动化、数据分析等；
停滞阶段：由于短期收益不确定，试点项目难以规模化推广；
观望阶段：企业倾向于等待行业先行者经验，而非主动探索 AI 的商业价值。
报告强调，AI 的落地不仅是技术问题，更是企业管理问题。领导者需要具备更强的战略决心，加快 AI 投资，并明确 AI 在企业中的角色，才能真正推动 AI 规模化应用。
三、如何实现 AI 规模化落地？
1. AI 人才培养
AI 的大规模应用依赖于系统性的 AI 人才培训。然而，报告发现，近一半的员工认为企业提供的 AI 支持有限。企业需要采取措施：
建立 AI 培训体系，涵盖 AI 基础知识、业务应用和 AI 伦理等内容；
推广 AI 试点项目，让员工亲身参与 AI 工具的开发和使用；
设立 AI 激励机制，鼓励员工利用 AI 提升工作效率。
2. 组织架构调整
AI 不能仅仅作为 IT 部门的创新项目，而应当成为企业整体战略的一部分。报告建议：
设立 AI 战略委员会，确保 AI 发展与企业长期战略保持一致；
推动 AI 在各业务部门落地，提升 AI 在实际业务流程中的应用深度；
强化 AI 风险管理，确保 AI 应用在数据安全和监管方面的合规性。
3. AI 治理：平衡速度与安全
虽然 AI 带来了极大的商业价值，但报告指出，企业在 AI 治理方面仍存在诸多挑战：
51% 的员工担心 AI 可能带来的网络安全风险；
43% 的员工关注 AI 可能导致的数据泄露；
企业需要建立 AI 伦理标准，确保 AI 透明、公正、合规。
四、AI 时代的商业价值：企业如何真正实现 ROI？
尽管企业对 AI 充满期待，但报告显示，目前仅 19% 的企业 AI 投资带来了 5% 以上的收入增长，表明大多数企业的 AI 应用尚未转化为可观的商业回报。为了提升 AI 价值，企业需要：
从“技术驱动”转向“业务驱动”，确保 AI 应用直接创造商业价值；
优化 AI 目标设定，明确 AI 在核心业务中的定位；
加强 AI 应用场景探索，特别是在客户服务、供应链管理等高回报领域进行深入部署。
AI 成败的关键在于管理层
AI 的成功不仅依赖技术本身，更取决于企业领导者的执行力和战略眼光。企业若要真正迈向 AI 时代，需要：
加速 AI 战略落地，推动组织变革；
加强 AI 人才培养，提高员工 AI 适应能力；
建立 AI 治理体系，确保 AI 安全合规发展。
在 AI 时代，最危险的不是迈得太快，而是思考得太小、行动得太慢。
附录：《Superagency in the Workplace》 下载
未来工作
AI驱动的智能候选人筛选平台 SquarePeg 获得 350 万美元融资，推出为现代招聘人员打造的新候选人评估平台
近日，AI 驱动的候选人评估平台 SquarePeg 宣布完成 350 万美元种子轮融资，由 Next Frontier Capital 领投，Acadian Ventures、Bread & Butter Ventures 和 Silicon Road Ventures 参投，现有投资方 Full Circle、Vitalize、Loyal VC 和 Yokohama Ventures 也持续加码支持。
本轮融资将助力 SquarePeg 进一步优化 AI 候选人筛选技术，帮助招聘团队提升筛选效率，减少手动工作负担，并确保招聘决策的公平性和透明度。
SquarePeg：为精简招聘团队打造 AI 智能评估工具
在当下招聘市场，HR 团队正面临前所未有的挑战：海量简历涌入、人才竞争加剧、团队资源有限，但对精准匹配的要求却不断提高。SquarePeg 通过 AI 技术，智能化评估候选人、优化招聘流程，并与 ATS（申请人追踪系统）无缝集成，让招聘团队能够在不增加人力的情况下，高效完成人才筛选。
SquarePeg 主要提供三大核心功能：
AI 智能筛选与评分 —— 结合 LLMs（大型语言模型）分析候选人的技能、职位、行业经验和任职年限，并给出基于数据驱动的匹配评分，避免因关键词匹配问题错失优质候选人。
候选人数据丰富化 —— 通过 AI 自动补充候选人背景信息，为招聘人员提供更多有价值的上下文数据，提升筛选精准度。
智能化人才挖掘 —— 在 ATS 内部识别曾申请过其他岗位的优质候选人和潜在被动人才，帮助企业充分利用人才库，提高招聘效率。
SquarePeg 的目标是让招聘团队在短时间内识别出最匹配的候选人，减少大量手动筛选的时间成本，从而提升招聘的精准度和公平性。
融资助力 AI 候选人筛选技术发展
本轮融资的投资方均在 B2B SaaS 及 HRTech 领域具有深厚经验。Next Frontier、Bread & Butter 和 Silicon Road Ventures 主要提供 B2B SaaS 运营支持，而 Acadian、Vitalize 和 Full Circle 则专注于 未来工作（Future of Work）和 HR 科技创新。
SquarePeg 创始人表示：“招聘市场正在经历重大变革，HR 团队需要更智能的工具来应对挑战。我们的目标是打造一个真正能够提升招聘团队生产力、让 AI 赋能招聘决策的产品。融资的完成将帮助我们进一步优化 AI 技术，并扩大市场覆盖范围。”
AI 赋能招聘决策，SquarePeg 未来发展可期
当前，HRTech 赛道的竞争日趋激烈，各类 AI 招聘工具不断涌现。然而，SquarePeg 的差异化优势在于 深度结合 AI 技术与 ATS 生态，提供可解释的智能匹配，而非仅仅依赖关键词匹配或黑箱算法决策。
在未来发展规划上，SquarePeg 计划进一步优化 “Glassbox AI” 功能，确保 AI 评估的透明性和可解释性，同时扩展 AI 技术在候选人挖掘、内部人才市场等场景的应用，帮助企业全面提升人才获取与管理能力。
未来工作
《2025年未来工作报告》未来职业新规则：1.7亿岗位新增 vs 9200万岗位消失！
《2025年未来工作报告》深入探讨未来五年全球就业市场的核心趋势与挑战。这份基于全球1000多家顶级雇主调研的报告揭示了技术变革、气候变化、人口结构、地缘经济以及生活成本上升五大趋势如何重塑劳动力市场。报告预计，2030年全球将新增1.7亿个就业岗位，其中技术、绿色转型和医疗领域的增长尤为显著。然而，自动化将导致文职和行政类岗位显著减少。此外，39%的现有技能将面临转型，85%的企业计划加大员工技能提升和再培训投资。报告强调，通过政府政策支持、企业技能投资及个人终身学习，社会各方将能更好地迎接未来挑战。
未来五年，全球劳动力市场将面临怎样的变革？你的职业又将如何受到影响？这些问题在全球化、技术创新和气候变化的浪潮下显得愈发重要。世界经济论坛最新发布的《2025年未来工作报告》（点击下载290页英文报告）为我们提供了一份详尽的路线图，描绘了2025至2030年全球就业市场的关键趋势与挑战。本报告基于对1000多家全球顶级雇主的深度调研，剖析了未来五年将重塑行业的五大宏观趋势及其对就业、技能和劳动力转型的影响。
在全球经济逐步复苏但依旧动荡的大背景下，这份报告不仅揭示了哪些职业将成为未来的“风口”，也指出了哪些技能将在新一轮竞争中脱颖而出。无论是企业还是个人，抓住这份报告中的关键洞察，将有助于在快速变化的市场中抢占先机。以下，我们将带您深入了解报告的核心内容及其背后的重要启示。
五大趋势重塑全球劳动力市场
1. 技术变革：AI和数字化的崛起
技术是未来劳动力市场变革的最重要驱动力之一。报告指出，60%的雇主认为拓展数字化接入是最具变革性的趋势，而人工智能（AI）和信息处理技术预计将成为改变行业格局的关键力量。从大数据专家到AI和机器学习专家，这些与技术相关的岗位需求将出现显著增长。同时，机器人和自动化系统的应用也将进一步提高效率，但这可能导致一些传统岗位的消失，例如数据录入员和行政助理。
2. 气候变化：绿色转型推动就业新风口
气候变化缓解和适应措施正在推动“绿色职业”的崛起，例如可再生能源工程师、环境工程师、电动及自动驾驶汽车专家等岗位都位列增长最快职业榜单。这一趋势反映了全球范围内的环保需求，也对传统行业提出了转型的迫切要求。报告指出，绿色转型不仅关乎环境保护，也意味着就业市场的新机遇。
3. 人口变化：老龄化与人口红利的双重挑战
全球人口结构的变化将对不同地区的就业市场产生截然不同的影响。在高收入国家，人口老龄化和劳动年龄人口的下降将加剧医疗、护理等岗位的需求，而低收入国家则因劳动年龄人口增长而提供了经济发展的新潜力。报告还强调，这种双重变化将进一步拉大各国在就业结构和劳动力供给方面的差距。
4. 地缘经济分裂：全球化的挑战与机遇
地缘政治紧张局势和全球贸易摩擦也在深刻影响企业的运营模式。调查显示，34%的企业认为地缘经济分裂将推动其业务模式的重大变革。这不仅影响了依赖全球供应链的行业（如汽车和航空航天），也给企业的人才需求和技能规划带来了不确定性。
5. 生活成本上升：经济压力与企业转型
尽管全球通胀正在逐步缓解，但生活成本上升仍然是许多企业的关注重点。报告显示，一半的雇主认为这一趋势将在未来五年对其业务产生深远影响。在这样的经济压力下，企业需要更灵活地调整员工福利、薪资和招聘策略。
就业的增与减：哪些职业将兴盛，哪些职业将衰退？
职业兴衰的冰火两重天
报告预测，到2030年，全球将新增1.7亿个工作岗位，同时淘汰9200万个岗位，实现净增长7800万个工作岗位，相当于当前总就业岗位的7%。增长最快的职业集中在技术、绿色转型和医疗领域，例如：
技术类岗位：大数据专家、AI与机器学习专家、软件开发人员等。
绿色转型类岗位：可再生能源工程师、环境工程师、电动及自动驾驶汽车专家等。
医疗类岗位：护理人员、社会工作者和辅导员。
与此同时，衰退最快的职业主要集中在文员、秘书、银行出纳等行政支持类岗位，这些职位的减少主要是由于自动化技术的广泛应用。
技能需求的重新定义
未来五年，39%的现有技能将被转型或淘汰。企业对以下能力的需求日益增长：
分析性思维
灵活性与适应能力
创造力与终身学习能力
与此同时，85%的雇主计划优先提升员工的技能，其中59%的员工将需要通过再培训适应新的岗位需求。报告还指出，劳动力技能的提升不仅关乎企业的竞争力，也将对员工的职业安全和发展产生直接影响。
报告的建议：迎接未来，合作共赢
《2025年未来工作报告》为企业、政府、教育机构以及个人提供了一系列可操作的建议：
企业：加大对员工技能提升和再培训的投资，尤其是在技术和绿色转型相关领域。
政府：通过政策支持职业再培训项目，同时促进绿色和数字化发展。
个人：主动拥抱终身学习，提升未来工作所需的关键技能，以应对不断变化的就业市场。
下载报告，掌握未来职业的关键趋势
这份报告不仅揭示了未来五年全球劳动力市场的核心趋势，还为个人和企业提供了宝贵的行动指南。想知道你的职业是否在增长名单中？哪些技能会帮助你立于不败之地？立即下载《2025年未来工作报告》，获取最新洞察，为你的职业未来做好万全准备！
更多精彩内容，尽在《2025年未来工作报告》。
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