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【美国】Bullhorn 收购 TargetRecruit：开启医疗招聘智能中台新时代
HRTech概述：2025年8月1日（宜收购），美国领先的招聘软件公司 Bullhorn 宣布收购总部位于休斯顿的 TargetRecruit。这家专注于 Salesforce 平台的前台与中台招聘解决方案提供商加入 Bullhorn，将其 Salesforce 生态系统用户总数扩大至近15万。此次并购显著增强了 Bullhorn 在医疗行业招聘市场的影响力，尤其是在增长迅猛的 locums（临时医生）与 per diem（按天计费）岗位招聘方面。
此次收购扩大了 Bullhorn 的医疗保健人员配置范围，并为 TargetRecruit 客户提供人工智能和中台专业知识的创新
波士顿——2025年8月1日——全球领先的人力资源和招聘软件供应商Bullhorn今日宣布收购TargetRecruit。TargetRecruit是一家总部位于休斯顿的供应商，提供基于Salesforce平台构建的前台和中台解决方案。此次收购深化了Bullhorn在支持基于Salesforce开展业务的公司的战略投资，并巩固了其作为Salesforce生态系统中领先招聘独立软件供应商的地位。
随着 TargetRecruit 的加入，Bullhorn 的 Salesforce 用户群将增长至近 15 万，进一步巩固了其规模和覆盖范围。此次收购增强了 Bullhorn 在医疗保健人员配置市场的地位，尤其是在临时医生和每日津贴这两个行业增长最快的领域。TargetRecruit 的客户将受益于 Bullhorn 对医疗保健人员配置的深度投入，获得经过验证的最佳实践、领域专业知识和工具，从而帮助他们自信地扩展业务。
在招聘行业，基于 Salesforce 平台打造优秀的独立软件供应商 (ISV) 业务极其困难，尤其是在中台，因为它是最复杂且成本最高的领域之一。Bullhorn 凭借其丰富的资源、成熟的产品和卓越的实施经验，成功解决了这一挑战。该公司在 Salesforce 平台上对中台和 Marketplace 合作伙伴关系的深度投资，将为 TargetRecruit 客户释放更大的价值。
Bullhorn Salesforce 产品高级副总裁 Jonathan Novich 表示：“TargetRecruit 在医疗保健人员配置领域享有盛誉，我们非常高兴欢迎他们的客户加入 Bullhorn 社区。此次收购不仅扩大了我们的 Salesforce 生态系统覆盖范围，还为 TargetRecruit 客户提供了清晰的创新之路，并依托 Bullhorn 成熟的技术、人工智能投资和中台专业知识。”
对于选择升级到Bullhorn Recruitment Cloud 的客户，Bullhorn 将通过其人工智能和自动化解决方案提供更多价值。借助由 Agentforce 提供的Bullhorn Amplify，这些公司可以简化运营、提高生产力并加速盈利增长。
Bullhorn 将继续支持客户当前使用的所有现有 TargetRecruit 产品。
关于 Bullhorn
过去25年来，Bullhorn一直致力于为招聘和人力资源行业打造业界领先的云端软件。通过与全球1万家客户建立合作伙伴关系，Bullhorn积累了丰富的招聘最佳实践知识库和深厚的行业专业知识，助力企业拓展业务。Bullhorn由创始人领导，总部位于波士顿，在14个国家/地区拥有1400名员工，致力于提供卓越的客户体验——这是其核心使命。欲了解更多信息，请访问www.bullhorn.com或在领英上关注Bullhorn 。
关于TargetRecruit
TargetRecruit 是一款基于 Salesforce 构建的完全集成式 ATS 和 CRM 解决方案，专为招聘公司设计。凭借强大的定制功能以及对自动化和数据可视化的高度重视，TargetRecruit 彻底改变了招聘企业的运营方式。
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【加州】薪酬科技公司 BetterComp 完成 3300 万美元 A 轮融资，加速全球扩张与 AI 创新
HRTech概述：总部位于加州的核桃溪的薪酬管理科技公司 BetterComp 宣布完成 3300 万美元 A 轮融资，由 Ten Coves Capital 领投。创立于 2019 年的 BetterComp 专注于现代化薪酬管理，其平台融合 AI 市场定价与薪酬推荐，已服务多家《财富》500 强企业。近两年实现 100% 年增长，团队规模扩大 33%。本轮融资将推动其全球扩张、产品迭代与团队建设。
【美国加州 Walnut Creek，2025年7月22日】——专注于薪酬管理软件的科技公司 BetterComp 宣布完成 3300 万美元 A 轮融资，本轮由知名金融科技投资机构 Ten Coves Capital 领投。这笔资金将用于加强产品研发、拓展全球市场、加速人工智能在薪酬管理领域的应用，并持续扩充团队以满足企业客户的增长需求。
BetterComp 成立于 2019 年，由 Alan Miegel、Sandra Leon 和 Derek Watson 三位薪酬领域资深人士共同创办，致力于通过现代技术手段重塑传统企业薪酬管理流程，提出了“市场定价规模化（market pricing at scale）”的全新理念，解决企业在全球化、合规化、数据一致性等薪酬策略制定中的痛点。
员工薪酬是大多数企业最大的单项支出，然而大型企业的薪酬团队往往依赖于几十年前开发的单点解决方案和传统、脱节的平台。BetterComp 打破了这一现状，提供了一个由专业领域专家团队支持的现代化、用户友好的平台。其尖端技术可显著节省时间，并提供 AI 驱动的洞察，使薪酬专业人士能够根据不断发展的人才战略和监管要求，做出更快、更准确的薪酬决策。
联合创始人兼首席执行官 Alan Miegel 表示：“多年来我们亲眼见证 HR 部门在技术加持下不断进步，但薪酬团队却长期依赖老旧系统与表格工具。我们希望通过技术，将繁琐的流程自动化，把时间还给薪酬团队，让他们专注于战略决策。”
过去两年，BetterComp 实现了连续 100% 的年度营收增长，客户中已有 38% 为《财富》500 强企业。2025年，公司团队规模已增长 33%。此次融资是 BetterComp 创立以来首次引入外部资本，标志着其从自筹阶段迈入快速扩张期。
Ten Coves Capital 合伙人 Steve Lula 表示：“薪酬科技领域长期被忽视，BetterComp 以其深厚的行业洞察力与技术实力脱颖而出。我们相信它将成为该行业的领先者，重新定义全球企业的薪酬策略实践。”
据介绍，BetterComp 未来将在以下几个方面重点投入：
强化 AI 能力：构建具备安全性与透明度的 AI 工具，提升市场定价、薪酬推荐和数据归一处理效率
产品扩展：开发新的功能模块与数据集成方式，满足跨国企业与中大型组织的定制化需求
全球市场开拓：将产品从北美市场延伸至亚太、欧洲等地区，加速本地化适配与客户支持能力
生态合作：持续扩大与咨询公司、人力资源系统与数据供应商的集成合作，构建开放型薪酬科技生态系统
BetterComp 的平台现已具备强大的可扩展架构，能够支持不同薪酬政策、数据源与全球团队协作，其“可配置、安全性强、易用性高”的设计理念也获得了众多薪酬专业人士的认可。
随着薪酬透明化、合规管理与人才竞争加剧，企业对智能化、自动化薪酬工具的需求日益增长。BetterComp 此轮融资不仅是对其产品与愿景的肯定，更标志着全球薪酬科技市场迈入新一轮创新周期。
关于 BetterCompBetterComp 是一家总部位于美国加州 Walnut Creek 的薪酬管理软件公司，致力于通过现代化平台与 AI 技术，帮助企业实现薪酬决策自动化、数据一致化与全球市场定价管理。其客户涵盖从中型企业到《财富》500 强公司，产品强调可扩展性与战略适应性，已成为薪酬科技领域的重要创新力量。更多信息请访问 bettercomp.com。
关于 Ten Coves CapitalTen Coves Capital 是专注于金融科技生态系统的成长型投资机构，投资领域覆盖支付、保险、资产管理、人力资源与薪酬系统等关键垂直行业。其团队已成功推动超过 40 家软件公司实现商业化规模增长与价值创造。了解更多请访问 tencoves.com。
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CHRO如何在Agentic AI时代引领转型？-从工具使用者到组织智能架构师
HRTech概述：在AI快速演进的背景下，一种全新的人力资源战略正在崛起——Agentic AI。与传统自动化不同，Agentic AI 更强调“人机协作”，由HR主导、AI支持，共同实现更高效、更可信、更具战略性的决策模式。CHRO将不再只是执行者，而是组织智能的塑造者。他们将管理AI治理、建立伦理规范，并重塑人才战略与工作模式。
在AI技术席卷各行各业的当下，HR也站在了关键转型的风口浪尖。但这一次，变革不再是简单的流程自动化，而是一场围绕“智能协作”展开的深层重构。一场名为“Agentic AI”的革命正在悄然开启，而CHRO（首席人力资源官）正成为这场革命的核心引领者。
过去十年，AI在HR中的应用多集中于效率层面，例如自动筛选简历、智能排班或聊天机器人。人们习惯性地把AI当成一套“流程优化工具”。然而，在Agentic AI崛起的今天，这种理解已远远不够。
所谓“Agentic AI”，并非仅指具备感知、预测和处理能力的AI系统，更强调它在组织中作为“主动代理者”的角色。换句话说，它不再是“被调用的工具”，而是“共同参与决策与价值创造的智能个体”。
这对CHRO而言，既是一场挑战，更是一场空前的战略机遇。
CHRO的角色，将从“流程守门人”走向“组织智能架构师”
在《Agentic Carousel》报告中，HR的AI成熟度被划分为五个阶段，每一个阶段都对CHRO提出了新的要求。
在最初阶段，HR引入AI主要为了减负降本，例如RPA自动化、招聘系统、考勤管理工具。此时的CHRO，更多是“效率优化者”，关注系统选型与ROI。
进入第二阶段，AI开始赋能洞察。HR团队借助AI进行离职率预测、招聘渠道分析或薪酬对比。这一时期的CHRO，要成为“洞察翻译者”，能够将数据解读转化为业务语言，支撑高层决策。
而真正的转折点，发生在第三阶段——协作。Agentic AI的概念在这一阶段真正落地。HR开始引入智能推荐引擎、AI教练、员工发展路径推演等新型产品。AI不再仅服务于流程，而是与HR共建体验。CHRO的角色也随之转型，成为“人机协作推动者”。
接下来，是最难但也是最关键的第四阶段：信任建立。AI的使用引发隐私、偏见、透明度等伦理问题，这一时期的CHRO，不再只是HR部门的负责人，而是组织中AI治理的倡导者与建设者。他们必须从零建立伦理框架，设定治理边界，与法务、IT、风控部门紧密协作，确保AI在组织内“用得对、用得稳、用得明白”。
最终，顶尖的CHRO将进入第五阶段，成为真正的“组织智能架构师”。此时的AI已融入企业战略执行链条，HR也不再是传统的支持职能，而是构建“人+机”共生系统的中枢——既理解人性，也管理算法；既制定人才策略，也操控技术杠杆。
Agentic AI的核心：不是替代人类，而是赋能人类
Agentic AI强调的是主动性与人类协同。它不是接管HR的工作，而是把HR从繁杂冗余中解放出来，让HR团队更聚焦于影响力建设、战略落地与文化引导。
在这种模式下，CHRO的重点工作也随之改变。他们不再只关心绩效制度是否公平、薪酬是否具有市场竞争力，而是开始构思：
我们的AI招聘系统是否存在潜在偏见？
员工是否信任他们的职业成长轨迹是AI建议的？
组织是否具备基于AI洞察灵活重构团队的能力？
我们是否已建立起可以透明追责的AI治理体系？
这些问题，过去并不属于HR的核心关注，但如今，CHRO必须站在这些议题的最前线。
三个关键行动，构建AI时代的战略型HR中枢
首先，CHRO要搭建AI伦理与治理机制。这不是IT或法务部门的任务，而应由HR牵头，设立跨部门委员会，定义AI的边界与员工知情权，推动透明与信任的组织文化。
其次，要推动技能结构的系统性升级。AI不会自动提升组织智能，它需要人类理解、引导、解释。CHRO要重构培训体系，将AI素养、数据分析、跨职能协作、文化演进等能力融入人才发展路径。
第三，要以**“战略运营核心”的定位重塑HR架构**。不再把HR当作后台，而是将其升级为企业的“智能中控室”。通过AI与人协同，HR能实时洞察员工状态，预测团队动能，辅助管理层制定业务决策，真正参与业务成长。
未来的HR，不是更自动化，而是更智能化、更人性化
如果说过去的HR转型靠的是系统实施、流程重组与服务共享，那么未来的HR转型靠的将是战略主导、文化重塑与智能融合。
Agentic AI不是一项技术趋势，而是一场范式转变。它要求CHRO具备前所未有的综合能力——理解人性、驾驭技术、治理复杂系统、引领组织文化。
这正是未来最强CHRO的进化之路。
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Josh Bersin谈为什么关于 AI 会毁掉工作和人类的恐慌被严重夸大
HRTech 概述：Josh Bersin驳斥了关于AI将摧毁就业、削弱人类价值的广泛担忧。他指出，尽管AI发展迅猛，但多数企业目前仍处在AI转型的初期阶段，仅10%不到的公司真正实现了深度集成。以Galileo平台为例，Bersin强调，AI实际上正在释放员工的创造力，催生所谓的“超级员工”（Superworker），提升个人与组织的生产力，而非简单替代工作。
文章列举了多个行业和场景中的AI应用情况，包括Chipotle、H&M和中东地区的大型航空公司，均处于流程重构与工具探索阶段。Bersin认为，AI的使用反而创造了更多管理与优化工作的机会，从而使人类在工作中向更高层次的创造与决策迈进。他还指出AI目前仍缺乏情感、同理心、历史理解与人类的复杂动机系统，未来的企业创新仍依赖于人类独有的智慧与精神力量。
他呼吁业界抛弃AI恐慌，聚焦于学习如何善用AI这项工具。AI不会毁掉工作，而是会重塑工作，为未来几十年的职业发展提供新的路径。
详情阅读：
Josh Bersin说自己常被那些盛行的夸张文章和评论惊讶——说 AI 会毁掉就业市场、网络或我们的生活。尤瓦尔·赫拉利（Yuval Noah Harari）认为这是对人类的“存在性”变革。马克·贝尼奥夫（Mark Benioff）宣称，Salesforce 30–50% 的运营现在由 AI 完成。媒体如 The Verge（Nilay Patel）担心所有谷歌的网页流量将消失。
虽然没有人能预测未来，但我每个月都与数百家公司对话，每周与至少 5 家软件厂商会面，所以对现状有较清晰了解。正如我在《超级员工的崛起》中所述，上述很多恐惧其实都没有根据。相反，我坚信 AI 工具和平台将激发个人创造力、业务增长与创新，并由此创造许多岗位、提高工资、改善我们的职场与企业运营。
第一，所谓白领工作将被全面淘汰，目前还没发生
确实，招聘有些疲软，但主要原因是 IT 预算上涨 62%，CEO 正推动业务领导“采用” AI。这种推动效应减缓了招聘速度，几乎所有公司都在思考如何通过自动化重组岗位与职责。
我每天与高级 HR 领导交流，得到的反馈一致：CEO 与 CFO 已下达命令，“别招人了，赶快上 AI”。因此，招聘预算被冻结。
这种推动虽有道理，但很多东西尚未落地，因为像 MS Copilot、SAP Joule、ChatGPT 这样的现成工具，还不够贴合业务流程。目前尚不明确哪些岗位将被改变、哪些常规工作可以被淘汰，也不知道该买或做什么 AI 产品。
以我的 AI 转型四阶段模型为例，我估计当前有 60% 的企业处于阶段 1，30% 处于阶段 2，仅有不到 10% 达到阶段 3（在各业务职能中差异较大）。例如 Chipotle 在招聘中应用 Paradox 到第 3 阶段，H&M 应用 Maki People 也如此，我们自己的 HR Academy 已通过 Galileo Learn 达到阶段 3。
但总体来看，销售自动化、潜在客户生成（我现在每天都会收到许多“Agent”发来的垃圾邮件）、合同管理、营销（我们的 HubSpot 系统并不像想象中智能）、采购、应收账款等领域，AI 还没成熟。这正在到来，但还远远不到成熟阶段。
我希望在贝尼奥夫下次财报电话会上，他能具体说明到底节省了多少钱，并列出那“50% 岗位”。我怀疑他会这样做。根据 LinkedIn 数据，Salesforce 的自然营收增长约 8%，员工人数增长 4%，看起来只是略微提高了效率，不像贝尼奥夫所言那样夸张。
所以，这些承诺确实在未来几年内会兑现，但当前企业级落地仍有 1–2 年的开发周期。
例如上周，我在中东与一家大型航空公司会面，他们的 HR 团队刚开始做流程再造。虽然愿景逐渐明朗，但他们意识到所需产品目前尚未到位。他们正在做设计，并寻找合适的 AI 解决方案。
这就是为什么我认为大部分企业的 AI 转型将主要依赖内部构建，并联动供应商。我们已无法再用“买 Workday 然后启动”的方式实现自动化——AI agent 将高度可配置，公司必须清晰知道自己需要什么。
它会来……但现在还根本没到那一步。
第二，每一个 AI Agent 都创造了大量新工作
例如我们 Galileo 的 Agent 已有超过 4,000 人启用，它们发现自己有更多“新工作”需要做（如数据查找、流程清理等），因为那些重复、枯燥的工作被 AI 接管了。这就是“超级员工”效应。
就像买电吹风：叶子不会消失，你也不会扔掉扫帚。它只是让你吹叶子的速度快了 10 倍，但接下来你还得收拾、打包、放上路边回收。现在回收公司获得了更多叶子，你还可以修剪灌木（另一个机器人岗位），电吹风公司也赚更多钱。
换句话说，自动化一个任务，会推动我们从事更高价值的事情；越来越多时间会被用于管理这些工具（学习 prompt、找到高质量数据、不断迭代、培训、确保安全）。
本周我看到一个新的 AI 工具，它做 FP&A（财务、预算、计划与管理），每家公司都需要这种工具。旧系统人工处理简直是噩梦。这个新系统将其财务、CRM、HRMS 数据合在一起，自动发现利润缺口、进度滞后和预算超支。原来这要我和 CFO 手动处理几个小时。
这种超级员工效应正在进行中：美国目前失业率仍很低（4.2%），正如我在上一篇关于初级岗位的文章里说明的，工作市场虽有波动，但白领工作将在几十年内继续存在。我们只处在转型期。
我猜想当初互联网兴起（1998 年左右），人们预测“书本”会消失、零售门店会消失。但现实恰恰相反：作家和零售者进化为使用和借助网络。27 年后，我们建立了 Substack、混合电子商务、移动点餐等商业模式，推动图书出版反而繁荣。
写书依然值得，但很多作者更愿透过 Substack 建立受众，而不是被亚马逊“绑架”。超现实吧？这就是“超级员工”效应。一旦你意识到你会看到它无处不在。
这种关于我们工作、职业、生活的“创造性重塑”只会加速。我告诉客户：你们都是开发者！只要用英语（或本语）学习如何“编程与自动化”你的工作、生活与企业。
第三，AI 并不像 AI 工程师认为的那般“智能”
虽说大家痴迷于 AI 超智能和通用人工智能（GAI），但人类基因组比 AI 的高级数学复杂 1,000 倍。我们的基因组是数百万年进化的产物，因此人类擅长“感知、创造、情感与不可预测性”。
70 万亿种蛋白质组成为我们 DNA，每个细胞类型不同。这些 DNA 编码了千万年的学习、进化、环境与经验，有些科学家认为它近乎无限。拜托 Nvidia，不要拿它跟人比。
人类的这些“人类技能”：感知力、同理心、创造力、雄心、激情、毅力、创新力，在 AI 中都找不到。但 AI 是个非常强大的分析引擎，肯定会从经验中学习。
比如 Meta 刚宣布“超级智能实验室”，说到底是为了卖广告（也许还想做“恋爱机器人”）。它的业务由广告驱动，我懒得相信它会彻底改变我们的行业。除了让广告更精准（比如“焦虑中年女性”的广告），我没看到它能改变商业。
另一方面，我对“物理 AI”非常感兴趣——涉及物理、光、动量等方面，比如自动车辆、类人机器人和军用用途。我在中东看到了 Boston Dynamics 的一组爬行机器人网络，用于监测与保障石化厂的安全——非常让人毛骨悚然。
今天我在健身时跟教练聊起那些可以清理 100 磅杠铃的机器人。早年我在炼厂工作时，有一年硫化物泄漏杀死了一名操作工，那次惨剧绝对值得投资数百万来部署机器人监测系统。我猜现在很多化工厂、核电厂都在用这种机器人。我曾在核电站实习时，电厂工作人员总说“别靠那个阀门太近，因为那里有辐射”，但你看不见、感觉不到东西！
所以 AI 有成千上万惊人的用途，但这并不意味着自动驾驶汽车或炼厂机器人可以“感知”或“理解”道路、工厂或天气中的微妙差异。当然随着时间编码这些信号，但人类适应能力更强，我们将始终“超越”这些机器。
第四，是人类创造了新思想、新业务与新工业
再强调：是人类想出新的商业模式、创新、产品与服务，将价值带给世界。如果 AI 这么“聪明”，它为何不会自己成立公司？🙂
每一个突破性产品、科学发现、企业或创意，都是来自人的智慧。我们从出生起就是“学习动物”，具备生存、本能、恐惧、学习、ego、同理心、耐心、宽恕与胜利等复杂能力，正是这些特质造就了 Apple、Microsoft、Nike、Disney 等公司。每一个伟大的企业背后都有一个（或几个人）的主意，他们填补了市场空白。
AI 时代，我们终将迎来一套自动化 agent。买一个机器人，开启它，用它完成日常工作听上去挺诱人（我们用了几天就自动化了编辑与转录流程）。但推动我们的业务转向“智能 HR 与人才体系”的想法，是人类的主意，是我脑海中孕育的概念，是由我们的管理团队与合作伙伴策划打造的。
在压力之下，人类智慧大放异彩：看看乌克兰军队的创造力；看看我们如何迅速应对疫情；看看慢性病或某些残疾患者如何学会应对。这种人类智慧中蕴含神秘，我们拥有历史智能、道德标准。正如英国首席拉比 Jonathan Sacks 在他的经典著作中所言。这就是我所谓的“人类精神之不灭力量”。
每当我在客户面前讲述此类故事时，我感受到人类的创造力如何被激发。AI 并没有这种历史智能或时间因果关系。就如我与 Galileo 合作伙伴 Sana 的 CTO 探讨，他也认可 AI 不具备对历史及因果变化的真正理解。我会进一步与科学家们交流，但仍相信人类在学习与适应上远远领先于任何数据系统。
底线：我们的工作与生活是安全的
最后的结论是，也是我想传达的核心：AI 是工具。我们可以构建它，也可以教它做我们想要的事。如果我们不加控制，它或许会伤害我们（正如割草机或电锯），但是否使用取决于我们这群高级智慧人类。学习它、理解它、驾驭它，用它改善我们的工作、企业与生活——那就没错了。
生活会继续，经济仍由情感驱动，商业仍由人类的灵感、激情、毅力与努力推动。
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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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【美国】一站式的HR科技平台Rippling完成4.5亿美元G轮融资，估值达168亿美元，正式启动2亿美元员工股权回购
HRTech概述：Rippling于2025年5月9日宣布完成4.5亿美元的G轮融资，公司估值达到168亿美元。 本轮融资由Elad Gil、Sands Capital、GIC、新加坡政府投资公司、Goldman Sachs Alternatives、Baillie Gifford和Y Combinator等投资者参与。 同时，Rippling启动了一项2亿美元的股票回购计划，旨在从现有和前员工手中回购部分股权。
【2025年5月9日】美国领先的一体化人力资源科技平台Rippling宣布完成4.5亿美元G轮融资，公司估值跃升至168亿美元，较2024年4月F轮融资的134亿美元估值提升25%。此次融资由包括Sands Capital、新加坡政府投资公司GIC、Goldman Sachs Growth和Baillie Gifford等在内的新晋投资人领投，Elad Gil、Y Combinator等现有投资方继续加持。
与此同时，Rippling还启动了规模达2亿美元的员工股份回购计划，旨在为当前与前员工提供流动性。这已是公司第二次发起大规模回购，2024年F轮融资时，Rippling就曾启动5.9亿美元的Tender Offer，其中2亿美元同样面向员工。
这轮融资令Rippling的累计融资总额达到18.5亿美元，公司目前已服务超过20,000家客户、拥有4,000多名员工，并实现年化收入（ARR）达5.7亿美元。
YC身份首次“转变”：投资者 → 客户
此次融资还有一大亮点——全球顶级创业加速器 Y Combinator（YC）不仅是Rippling的投资方，2025年还首次以客户身份对外官宣支持。YC 在一份公开案例中称 Rippling 是“YC 所有被投企业创始人的首选 HR 工具”，并为 YC 创业者推出了专属的“Founder Mode”优惠服务包。
这一合作也从侧面印证了 Rippling 在初创企业生态中的产品适配度。Rippling CEO Parker Conrad 本周还在 LinkedIn 上宣布推出全新“Startup Stack”计划，向早期创业公司提供长达6个月的免费服务，目标用户包括 Cursor（Anysphere）、Clay 和 Sierra 等超过15,000家初创公司。
法律战背景下的强势融资
Rippling此番大手笔融资与市场扩张之际，正值与竞争对手 Deel（同为YC毕业公司）卷入激烈的法律纠纷之中。Rippling 指控 Deel 雇佣其前员工获取商业机密，Deel 已在4月提起反诉。尽管官司缠身，Rippling 的估值和融资能力丝毫未受影响，反而赢得投资者更坚定的信任。
平台愿景与产品扩张
自2016年成立以来，Rippling持续扩展产品边界，目前已拥有24款核心产品，涵盖薪资、员工福利、单点登录、身份管理、账单支付和企业信用卡等。此次融资将用于拓展国际市场、增强现有产品，并加快新产品的研发进度。
Rippling 的核心愿景是构建一个连接人力、IT 和财务的企业级操作系统，通过打通分散的员工数据系统，实现整个员工生命周期的自动化和智能化管理，从而帮助企业提升效率，领先竞争对手。
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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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Josh Bersin最新观点：人力资源行业将终结吗？以某种奇特的方式，答案是肯定的
Josh Bersin刚刚发布最新观点：随着AI的加速应用，人力资源行业正在经历前所未有的转变。未来，AI将接管50%到75%的传统HR任务，包括招聘、培训和员工支持。这不仅是一次简单的转型，而是一次彻底的再创造。HR专业人士需要主动重新设计流程，应用AI技术，提升团队效率与战略价值。成功案例如微软的Chipotle，已通过AI显著提高招聘质量与速度。未来的HR将成为AI系统管理者与企业顾问，而不再是传统流程管理员。企业必须提前布局，迎接这场AI浪潮。更多请关注 HR Tech，为你带来全球最新 HR 科技资讯。
我刚刚在伦敦与数十家企业进行了为期一周的交流，大部分讨论都围绕着AI展开。绝大多数对话的主题是：公司在应对AI带来的影响时，感到焦虑、推动、甚至焦躁不安，这种焦虑不仅体现在HR部门，也体现在各业务团队中。
在CEO和CFO的压力下，HR团队正被要求加速自动化、优化服务、并通过AI实现人员精简。虽然我们都知道AI是一种能够促进增长和规模化的技术，但当前传递出的主要信息是：“赶紧推动生产力项目。”
而所谓的“生产力”，实际上就是“裁员”的委婉说法。
先谈谈裁员
几乎我们接触的每一家企业，都的确存在人员过剩的问题。这是为什么呢？
因为我们的招聘、资源配置和工作管理方式本身就非常低效。我们将“编制名额”下放给各级管理者，而他们则倾向于尽可能多地招聘人员。
我们并没有真正教导或激励管理者如何构建高效的生产力，反而往往奖励他们“扩大团队规模”。结果就是，像我最近在一家大型广告公司看到的那样，组织中充满了各种各样的职位，但缺乏统一性和结构性。这家公司有约10万名员工，却设有超过6万个不同的岗位头衔——几乎每个职位都是为某个人量身定制的，这种做法显然荒谬。
企业存在的根本目的，是为了实现规模化。如果每个部门经理都各自为战，自行搭建团队架构，那无异于将低效深植于企业之中。
虽然我们有一些基本的组织效率模型，比如呼叫中心、全球服务中心、共享服务、能力中心等，但这些传统设计在当下正逐渐过时。在高性能多功能AI代理全面普及的时代，我们必须走得更远。
从“第一性原理”重构组织？
Elon Musk 推崇“第一性原理”方法——即解散现有团队，只从零开始招聘最核心、最迫切需要的人员。这种方法在小型公司或许奏效，但在大型企业中，由于存在大量“支持服务”，简单地“砍掉重建”并不可行。
现实中，很多公司在各个角落散布着项目经理、程序经理、分析师等职位，因为核心员工缺乏管理项目、推进计划、或进行数据分析的能力。由于招聘过程中缺乏严格的标准和规划，各部门纷纷自行扩编，导致组织臃肿、效率低下。
组织设计本来就是一门古老且被严重忽视的学问，多数公司对此缺乏系统化思考。IBM 曾表示，他们的组织设计策略是“聘请一位高绩效高管，让他/她自己摸索出解决方案”——这实际上是行业普遍现象。
AI真正改变的，是“工作设计”
如果我们希望从AI工具和代理中获得真正的投资回报率，就必须彻底重新思考“工作设计”——不仅仅是画组织结构图，而是要厘清工作流程、标准化与非标准化的业务环节，并找出可以自动化的领域。
尽管大多数企业已经部署了大量的生产力系统（如ServiceNow、Salesforce、Workday等），但由于缺乏使用这些系统的能力或纪律，反而持续地通过“增加人手”来解决问题。
作为一名工程师，我对此体会尤深。将问题推给某个人远比优化底层“管道”来得容易。然而，管理工作流程就像修建城市水管系统——如果基础设施不合理，再先进的AI工具也无济于事。
正如渣打银行Tanuj Kapilashrami所说：“必须先修好管道，才能合理应用AI。”
这意味着，我们不能指望微软Copilot之类的工具神奇地提升员工生产力。我们必须从根本上重新审视业务流程与员工技能，并围绕AI重新设计整个企业运作模式。
员工技能，未来的关键
企业之所以聘请大量“分析师”和“项目经理”，往往是因为普通员工和管理者缺乏项目管理、时间安排、数据分析等基本技能。未来，所有人都需要掌握这些能力，而不再依赖大量辅助人员。高阶专业人才应当专注于重大事务，而不是出席会议做会议记录（AI记录工具早已能胜任此事）。（顺便提一句，我预测很快就会出现AI项目经理、AI程序经理、AI数据分析师——这些岗位也将逐步被自动化！）
那么HR会怎样？
回到HR领域，当企业致力于重塑流程、导入AI时，HR的角色至关重要。
HR的本质任务是构建并管理围绕“人”的各项流程：招聘、培养、管理、薪酬、激励与支持等。这项使命极为庞大，当公司将焦点转向“提升生产力”时，HR必须积极参与。
一般认为，一个运作良好的HR团队与公司整体人数的理想比例是1:100。也就是说，一家拥有1万名员工的公司，大约需要100名HR人员。而优秀的HR团队不仅自己高效运作，更会采购、搭建技术系统，以实现规模化管理。
举例来说，如果CEO要求你招聘50名顶尖AI工程师，你不能只是随便打几个电话，而是要设计一套高效、可扩展的方法。这可能包括外包、引进人才情报系统、招聘高端猎头，等等。总之，HR自身也必须成为高效运作的样板。
因此，HR团队必须迅速引入AI代理，取代大量重复性事务，尤其是那些依赖工作流、流程管理和行政性处理的工作。比如，我们的Galileo系统已经可以自动评估候选人的面试表现，并将其技能映射到Lightcast、SHL和Heidrick的领导力模型。
未来，HR工作会消失吗？
某种程度上，答案是肯定的。
凭借出色的数据整合和生成能力，AI可以完成50%-75%的HR工作。目前这些AI系统尚未完全成熟，但趋势已经非常明显。
我们刚刚与一家大型制药企业交流，他们已经基本实现了“全AI化管理”，以仅10人规模的学习与发展团队，服务6000多名科学家和制造专家。他们通过AI自动完成了培训、合规追踪、入职辅导、领导力支持等任务。对于大多数公司来说，这种效率简直是难以想象的。
HR将迎来身份危机
未来，HR必须迅速向更高的成熟度迈进（可以参考我们提出的Systemic HR Maturity Model）。否则，就会像Elon Musk那样，被大规模裁员，并被迫在短时间内仓促上马AI项目。
我并不是说这条路轻松易行。事实上，市面上真正成熟的AI HR产品还非常有限。但压力已经到来。
HR不能等着CFO拿着“生产力枪”指着自己，必须主动出击，修好内部“管道”，试用新工具，联合IT团队，重新设计工作模式。这样，你将能主动选择适合自己公司的AI系统，并构建一个全新的、充满机遇的职业未来。
结语：HR的重塑与再创造
让我们看看Chipotle的案例。他们通过部署基于AI的招聘代理，成功自动化了复杂的招聘流程，不仅节省了数百万美元，还大幅提升了招聘速度和质量。甚至在接受CNBC采访时，CEO将这一成果称为公司的“主要营收驱动因素”。
这场HR身份危机，其实是一个难得的机遇。
我们今天的招聘、培训、员工服务团队规模普遍过大。AI将能够自动化其中大量工作。我的建议是：在AI浪潮席卷而来之前，立即拿起你尘封已久的组织设计手册，重新设计HR团队的运作方式。这样，当面对AI供应商时，你可以主动提出自己的需求，而不是被动接受他们的产品。
未来HR不会消失，但大量传统流程、数据管理与支持岗位将发生剧变。员工与候选人也会越来越习惯通过智能机器人，而非人力HR来解决问题。
不过，真正优秀的HR专业人士，将会变成超能型人才（Superworker）——你将成为企业战略顾问、AI系统训练师，并且能够实时掌握公司人才与流程的整体健康状况。
这次，不再是简单的“转型”，而是真正意义上的“再创造”。
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什么是Agentic AI？AI Agent如何重塑HR行业？
"Agentic AI"（代理人工智能）是您可能听说过的最新流行语，但实际上这个词在人力资源工作中的应用其实已经有一段时间了！
但究竟什么是 Agentic AI？它和传统的AI Agent有何区别？2025年是否真的是AI Agent之年？HRTechChina特别呈现这篇文章与您分享！
在人工智能（AI）快速发展的今天，我们已经经历了**预测AI（Predictive AI）和生成式AI（Generative AI）**的兴起，而如今，**Agentic AI（自主智能体AI）**正成为AI的下一个进化阶段。对于HR行业而言，这一技术的到来意味着更加智能的HR系统、自动化的人才管理流程，以及更精准的数据驱动决策。
但究竟什么是Agentic AI？它和传统的AI Agent有何区别？2025年是否真的是AI Agent之年？本文将为你详细解析Agentic AI的核心概念，并探讨它如何改变HR行业。
1. 什么是Agentic AI？
Agentic AI（自主智能体AI）是一种具备自主行动能力的人工智能技术，它不仅能像生成式AI一样回答问题、生成内容，还能自主感知环境、推理分析、执行任务，并从反馈中不断优化自身能力。
相比于传统的AI系统，Agentic AI最大的不同在于：
自主性（Autonomy）：无需人工干预，AI代理可以独立完成任务，例如审核候选人简历、优化招聘流程等。
适应性（Adaptability）：AI能够根据反馈不断优化决策，例如HR系统可以自动调整绩效评估标准，以适应不同部门的需求。
目标导向（Goal Orientation）：Agentic AI可以自主制定目标，并推理如何达成这些目标，例如自动匹配候选人与职位，提高招聘效率。
2. AI Agent vs. Agentic AI：有什么区别？
在HR行业中，我们常见的AI Agent（AI代理），例如智能客服或自动化面试助手，已经在许多企业得到应用。但与Agentic AI相比，传统AI Agent仍然具有局限性。
举个例子：
AI Agent：只能回答员工关于公司福利的常见问题，比如“今年的年假政策是什么？”
Agentic AI：不仅能回答问题，还能主动分析员工的休假情况，自动推荐合适的休假时间，并结合公司政策优化排班，确保业务顺利运行。
3. Agentic AI如何改变HR行业？
随着Agentic AI的发展，HR的许多日常工作将发生巨变。以下是几个关键应用场景：
（1）智能招聘与人才管理
Agentic AI可以帮助HR从简历筛选、面试安排到人才匹配实现全流程自动化。
🔹 自动筛选简历：AI代理可通过自然语言处理（NLP）分析海量简历，并根据职位要求筛选最匹配的候选人。🔹 优化招聘流程：Agentic AI能够自主调整招聘策略，例如根据市场趋势调整岗位描述，优化招聘渠道，提高人才获取效率。🔹 智能面试安排：AI代理可以结合面试官和候选人的日程，自动安排面试，并实时调整时间，减少HR的重复沟通工作。
（2）绩效评估与员工发展
HR部门可以利用Agentic AI来优化绩效考核体系，并制定个性化的员工成长路径。
🔹 智能绩效评估：AI代理可实时分析员工的工作数据，提供个性化绩效反馈，帮助管理者更公平地评估员工表现。🔹 个性化职业发展：Agentic AI可以分析员工的职业路径，自动推荐合适的培训课程或晋升机会，帮助企业留住优秀人才。
（3）员工体验与组织管理
AI可以提高员工满意度，并优化组织架构，提高整体效率。
🔹 智能员工助手：AI代理可以主动提醒员工提交报销单、更新考勤信息，甚至预测员工的离职风险，并提前采取措施留住人才。🔹 企业文化管理：AI可以分析员工情绪，帮助HR团队制定更合适的企业文化建设方案。
4. 为什么2025年是“AI Agent之年”？
2025年，Agentic AI的应用将迎来爆发式增长，这主要得益于以下三大趋势：
（1）AI技术的成熟与算力提升
随着大模型（如ChatGPT、NVIDIA NeMo）的不断升级，AI的推理能力越来越强，使得Agentic AI在HR场景下更加实用。
（2）企业数字化转型加速
全球范围内，企业正在加快HR数字化转型。Agentic AI能够帮助HR团队自动化重复性工作，让HR更专注于战略性任务，因此将被广泛应用。
（3）人才市场变化与HR挑战
后疫情时代，企业面临招聘难、员工流动性增加等挑战。Agentic AI可以通过智能化的人才管理系统，提高招聘效率、优化员工体验，并降低HR工作负担。
📌 预测：到2025年，超过50%的企业将引入Agentic AI，以优化HR管理流程。
5. HR如何准备迎接Agentic AI时代？
2025年将是AI Agent之年，HR行业必须抓住这一变革机遇。以下是HR团队可以采取的三大行动：
✅ 学习Agentic AI相关知识，关注AI在HR领域的应用趋势，如AI招聘、智能绩效管理等。✅ 尝试小规模部署AI代理，比如在员工服务、招聘管理等领域测试AI解决方案。✅ 与AI厂商合作，寻找适合企业的AI解决方案，如NVIDIA、微软、谷歌等提供的Agentic AI技术支持。
HR的未来，不只是管理人，更是管理智能体！Agentic AI将成为HR行业的重要助手，助力企业迈向智能化管理新时代！ 🚀
RAIHR倡导：实施负责任的AI（Responsible AI in HR, RAIHR）
随着Agentic AI在HR行业的广泛应用，我们必须关注AI的伦理、安全和公平性问题。**RAIHR（Responsible AI in HR）**倡导企业在引入Agentic AI时，遵循以下三大原则，确保AI技术的透明性、公平性和责任性：
✅ 透明性（Transparency）：确保AI决策过程可解释，HR能够理解AI的筛选标准、考核指标，避免“黑箱”决策。✅ 公平性（Fairness）：AI招聘和绩效评估应避免算法偏见，确保候选人和员工得到公平、公正的对待。✅ 责任性（Accountability）：AI在HR领域的应用应遵循合规要求，确保数据安全，并提供人工复核机制，避免AI错误影响员工职业发展。
Agentic AI的未来，不仅是效率与智能的提升，更应是“负责任的AI”！HR行业需要共同努力，确保AI技术真正惠及企业与员工，让AI成为推动组织可持续发展的正向力量！ 🌍💡
总结：Agentic AI将彻底改变HR工作方式
📌 AI Agent vs. Agentic AI：传统AI Agent只是执行预设任务，而Agentic AI能自主学习、推理和优化。📌 HR应用场景：Agentic AI将在招聘、绩效评估、员工体验等方面发挥巨大作用。📌 2025年是AI Agent之年：技术突破、企业数字化转型、HR挑战推动Agentic AI的全面应用。
📌 实施负责任的AI（Responsible AI in HR, RAIHR）我们必须关注AI的伦理、安全和公平性问题
未来，HR不再是“人力资源管理者”，而是“AI智能管理者”！准备好迎接这场AI革命了吗？ 💡
附录：RAIHR行动指南和框架图
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Cognizant Impact 研究预测未来10 年生成式人工智能将为美国经济注入1 万亿美元
牛津经济研究院与 Cognizant 联合开展的具有里程碑意义的研究预测，生成式人工智能将对美国 90% 的工作岗位产生影响，为了保持经济增长，亟需开展战略性的技能再培训
新泽西州提内克 2024年1月13日 Cognizant（纳斯达克股票代码：CTSH）与牛津经济研究院联合发布最新经济影响研究《新工作，新世界》(New Work, New World) 的研究成果。研究预测，90% 的工作将在某种程度上受到生成式人工智能 (gen AI) 的影响，我们处理工作、提高生产力和促进经济增长的方式均将发生深刻转变。研究还发现，企业对人工智能技术的采用率以及个人适应新工作方式的速度，将决定这项技术的影响力。
牛津经济研究院首席执行官 Adrian Cooper 表示："我们的研究旨在阐明人工智能可能对全球劳动力产生的影响。研究结果揭示了这项技术将以多快的速度影响美国经济发展进程，为领导者利用这项技术的潜力并迅速适应提供了宝贵见解。"
生成式人工智能有助于提高运营效率、创造新的收入来源、革新产品和服务，甚至重新定义企业。为了量化生成式人工智能对生产力和未来工作的潜在影响，Cognizant 与牛津经济研究院合作构建了一个经济模型，探究了美国企业采用生成式人工智能的三种情境。该模型考虑了推动美国经济发展的 18,000 项任务，并仔细研究了生成式人工智能可能对与这些任务相关的工作岗位产生的影响。虽然研究主要关注美国劳动力，但其发现的一般主题对全球都有参考价值。研究提出的主要观点包括：
未来十年对人工智能的采用将会出现激增，并将进入成熟期：企业对人工智能功能的采用尚处于试验阶段。不过研究表明，仅在四到八年内，采用率就会从 13% 飙升至 31%。研究预测，15 年后，采用率增长可能会放缓，但至少还会继续增长 15 年。
经济可能迅猛发展：随着企业人工智能技术采用率不断增长，未来 10 年，预计美国的生产率将提高 1.7%—3.5%，美国的 GDP 将从 4,770 亿美元增长至 1 万亿美元。
与此同时，就业市场可能会受到影响：随着工作任务因采用生成式人工智能而实现自动化，半数工作 (52%) 预计将发生显著变化。大约 9% 的美国现有劳动力可能会被取代，根据历史经济变化规律，其中 1% 的人可能难以找到新工作。
知识含量较高的工作可能最受影响：过去，技术进步和自动化主要影响的是体力劳动和以流程为中心的知识型工作。而生成式人工智能产生的影响与之相反，它将会对知识型工作产生更大的干扰。此外，信用分析、计算机编程、网络开发、数据库管理和平面设计等工作的理论最大风险敞口得分已经达到大约 50%。到 2032 年，随着技术的不断发展，一些工作的敞口得分可能会攀升至 80%。
首席执行官将会感受到影响：数据显示，C 级高管乃至首席执行官的理论最大敞口得分（即工作任务容易被生成式人工智能自动化的程度）可能会超过 25%，这是因为从竞争评估到战略决策，他们都开始使用生成式人工智能。
Cognizant 首席执行官Ravi Kumar S 表示："生成式人工智能在各领域的表现已经让我们惊叹不已，但它在我们日常业务运营中的真正影响才刚刚开始显现。为了充分利用这项技术的潜力来提高生产力，我们必须全面了解它对未来工作造成的影响，并携手为人们创造与之共生共荣的最佳机遇。"
紧跟人工智能的发展步伐，重新培养劳动力
虽然这项研究的时间跨度超过十年，但 Cognizant 认为，如今社会各领域的领导者应当积极合作，建立新的信任契约，助力企业、员工和经济在人工智能时代蓬勃发展。随着这项技术在劳动力中日益普及，员工需要掌握新的技能，为业务战略和人工智能管理等领域提供支持。再培训计划曾是员工职业生涯发展的辅助手段，如今培训将成为工作日的重要组成部分，企业将在工作日专门安排时间开展教育和培训。
根据这一愿景，Cognizant 最近推出了 Synapse 计划，旨在通过为全球一百多万人重新定义机会，彻底改变和重新平衡技术教育和劳动力发展的格局。依托 Cognizant 深厚的专业积淀和多年技术再培训的丰富经验，该计划旨在到 2026 年为不断扩大的数字经济打造一个全新的适宜雇佣的人才库。点击此处了解有关 Synapse 的更多信息。
如需查看完整的研究报告，了解更多信息，请访问 https://www.cognizant.com/us/en/gen-ai-economic-model-oxford-economics。
研究方法：Cognizant 《新工作、新世界》研究
牛津经济研究院受 Cognizant 委托，评估和预测未来 10 年生成式人工智能技术对美国产生的经济影响。
该项目分为五个主要工作阶段，循序渐进地开发牛津全球经济模型 (GEM) 的假设输入值。这些输入值反映了我们的预期，即在预测期内美国企业对生成式人工智能技术的采用将如何影响经济活动的结构性驱动因素，特别是全要素生产率 (TFP) 的增长。为了反映这一过程中固有的不确定性，我们设定了三种情境，以便得出一系列结果。如需了解完整的研究方法，请点击此处。
关于 Cognizant
Cognizant（纳斯达克股票代码：CTSH）为现代企业提供科技支持。我们助力客户实现技术现代化、流程重构和体验转型，使其能够在瞬息万变的世界中保持领先地位。同心协力，提升日常生活品质。请访问 www.cognizant.com 或 @cognizant.
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