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Future of Work
全球HR能力报告：超过一半HR低估了AI转型的挑战
HRTech概述：在AI驱动的新时代，人力资源正在经历前所未有的能力裂变。《全球HR能力报告》通过对13,000多名HR专业人士的研究发现，超过一半的HR团队对自身应对AI转型的能力缺乏信心。报告指出，未来HR的竞争力将由五大核心要素决定：商业敏锐度、数据素养、数字敏捷、人员倡导与执行卓越。然而，现实中多数HR仍停留在事务管理阶段，对业务理解不足，对技术应用信心不强。AI的浪潮不仅重塑岗位与流程，更在重新定义HR的角色与价值。
想要掌握这场变革的关键，就必须以数据为依据、以数字化为引擎。关注HRTechChina，获取最新全球HR趋势与AI转型洞察。
在AI加速重塑组织的时代，人力资源部门正站在一场能力重构的门槛上。最新发布的《Future-Ready HR Skills Report（未来型HR技能报告）》通过对13,000多名全球HR专业人士的调研，为“面向未来的人力资源能力”描绘了全景图。关注视频号：HRTech 获取视频解读。
报告揭示了一个令人警醒的现实：
超过一半的HR团队承认，他们没有信心能够真正满足企业对人力资源职能的期待。
这份研究不仅是关于“HR需要学习什么”，更是关于“HR如何重新定义自己”的答案。
一、五维度重塑：未来HR的核心能力地图
报告认为，面向未来的HR需要具备五大核心能力：
商业敏锐度（Business Acumen）：理解商业逻辑，将人力决策与价值创造直接挂钩。
数据素养（Data Literacy）：从数据中提炼洞察，驱动基于证据的决策。
数字敏捷（Digital Agility）：懂得何时、如何、为何使用技术以创造业务影响。
人员倡导（People Advocacy）：在变化中坚守公平、包容与价值导向。
执行卓越（Execution Excellence）：将战略转化为结果，解决复杂问题并推动落地。
这五大领域共同构成HR的“未来能力模型”，而现实中，HR群体在这些方面的差距仍然明显。
二、能力错位：HR的“信心陷阱”
1. 商业敏锐度：懂业务，才有发言权
73%的HR自认为具备商业理解力，但“商业流利度（Commercial Fluency）”是得分最低的子能力。在服务岗位上，这种差距更为突出；相反，那些直接参与战略制定的HRBP得分明显更高。
结论： HR若想成为决策层的一部分，必须理解利润模型、市场动态与客户需求。
2. 数据素养：从报告到洞察的进化
人力资源拥有史上最丰富的数据，却仍未能把数据转化为决策力。最大短板不是工具，而是**“数据翻译力”与“故事化表达”**——也就是让数据真正说服业务。
AIHR指出：“Insight without action is just noise.” —— 洞察若无法落地，只是噪音。
优秀的HR不仅能读懂数据，还能讲出影响决策的故事。在未来三年内，“数据翻译力”将成为HR是否能参与公司决策的分水岭。
真正具备数据素养的HR，能用一页图表讲清决策依据，用一句洞察带动组织行动。
3. 数字敏捷：技术不再是选项，而是生存力
数字敏捷是目前HR最薄弱的领域。仅39%的受访者认为自己擅长使用数字工具，而经验的积累并未显著改善这一点。很多HR“会用系统”，却不会评估ROI或选择合适的工具。
未来的关键在于： 技术思维与业务判断的融合。数字化不是HR的“额外技能”，而是能力底座。
4. 人员倡导：价值导向的领导力回归
74%的HR表示对“以价值为导向”充满信心，但在“伦理与风险应对”上存在明显短板。报告指出，真实的组织历练比任何课程更能塑造HR的价值观。
优秀的HR懂得在变革中守住边界，在组织利益与员工权益之间找到平衡。
5. 执行卓越：让战略真正落地
82%的HR对自己的执行力充满信心，但“分析型问题解决”仍是普遍弱项。执行力不是“多做”，而是“做对”。
真正的执行卓越，是能在复杂环境中保持方向感与持续性，并通过数据衡量结果，而非过程。
三、四大转型优先级：从“泛学”到“定向成长”
报告最后总结出未来HR能力建设的四个关键方向：
聚焦基础（Focus on Fundamentals）：商业流利度、数据翻译力、数字决策力，是HR的生存底线。
宽度与深度并行（Build Broad and Deep Skills）：未来HR应既懂人，又懂数、懂业务、懂技术。
以曝光驱动学习（Learning Through Exposure）：能力成长源自跨部门协作、实战项目与真实场景，而非年资堆积。
看清真实能力（Understand Real Capability）：不同职能、人格与行为模式决定HR的发展路径，应以“行为画像”而非“职位等级”来评估。
四、90天落地蓝图：从认知到实践
报告提出可操作的三步路径：
第1月：诊断与对齐评估团队在商业理解、数据与工具应用上的差距，确定两个可量化业务目标。
第2月：实战与复盘发起跨部门OKR项目，组织“数据驱动决策”模拟演练。
第3月：数字化落地试点自动化流程或AI工具应用，将结果与业务指标直接挂钩。
这份“90天计划”帮助HR从学习走向执行，实现能力的真正转化。
HR的未来，不在AI，而在人
报告的结尾写道：
“HR团队的成功，取决于他们的技能是否仍具相关性。”
AI不会取代HR，但会淘汰那些不懂业务、不会用AI、缺乏判断力的从业者。未来的HR将不只是“人事管理者”，而是能用数据和洞察驱动组织成长的战略伙伴。
面对AI浪潮，中国的HR正站在全球转型的同一起跑线上。要抓住时代机遇，关注HRTechChina，获取更多关于HR数字化转型、AI应用与全球趋势的最新解读。
Future of Work
2025年10月31日
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Future of Work
【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。
Future of Work
2025年10月28日
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Future of Work
深度解读：AI正在成为你的新“同事”，从工具到队友，企业准备好了吗？(附录报告下载)
一、AI不再是工具，而是“团队的一员”
报告《AI Agents As Employees》（附下载），揭示了一个前所未有的趋势：AI正从“被动执行的工具”，转变为“主动参与的员工”。在企业的日常运作中，AI代理（AI Agents）已经开始承担明确的职责，它们可以理解目标、设定行动计划、跨系统执行任务，并与人类同事协作。
这意味着，AI不再仅仅是后台算法或客服机器人，而是正在被企业正式“纳入组织结构图”。在某些创新公司中，AI代理甚至被赋予职位名称——如“AI市场分析员”“AI合规专员”“AI创意顾问”等。
二、AI代理的崛起：企业自动化的新形态
AI代理（AI Agent）与传统AI最大的区别在于其“主动性”与“自主性”。它们可以不依赖人工指令，自行感知任务、拆解目标并执行决策。报告指出，一个成熟的AI代理具备四个特征：
主动性（Proactivity）：能够自发识别并启动任务；
目标导向（Goal-driven）：不再仅响应指令，而是围绕目标执行；
持续学习（Adaptive Memory）：能记住历史任务与结果，不断优化自身行为；
协作能力（Collaborative Integration）：能与人类或其他AI协同完成复杂任务。
这类“智能员工”正在出现在多个行业中。例如：
Unstoppable Domains 的AI客服代理已处理约三分之一的用户请求；
Shopify 利用AI代理帮助新商家自动上架和优化产品；
Banco do Brasil 用AI代理执行实时风险与合规监控；
Synergetics.ai 建立AI代理市场，提供金融、法务、合规等可即插即用的AI员工。
三、从自动化到协作：组织正在被重塑
AI代理的出现，不仅改变了工作效率，更重塑了组织关系。报告强调：真正的变革，不是AI接管人类，而是AI融入团队结构。
企业的组织图正在发生革命性变化。传统的人力层级——经理、主管、执行者——正在被“人机混合团队（Human + AI Teams）”替代。这种新模式下：
AI负责数据密集型、重复性、系统性任务；
人类负责战略决策、创新思维、情绪沟通与伦理判断。
但这种融合带来新的挑战：信任、透明度与心理安全。员工会担心“AI是否在取代我”，而管理者则困惑“AI输出的结论是否可信”。
四、信任的重建：AI透明化成为企业竞争力
报告认为，未来的核心竞争力不再是AI算法的先进程度，而是AI决策的透明性与可解释性。只有可解释、可追溯的AI，才能赢得员工和客户的信任。
目前，包括 Salesforce、Microsoft、PwC 在内的企业，正在研发“Explainable AI（可解释AI）”与“AI Audit Trail（AI决策追踪）”机制，以确保AI的行为合规、可靠且可核查。63%的员工表示，“人工复核”机制是提升AI信任度的关键。
报告建议企业建立：
AI服务卡（AI Service Card）：记录AI的功能、数据源与决策范围；
伦理审计机制（Ethical Audit）：确保AI行为符合公司价值观；
透明反馈系统（Feedback Loop）：让员工能追溯AI行为背后的逻辑。
五、领导力的转变：从“管理人”到“管理AI”
随着AI代理融入团队，管理者的职责也在变化。未来的领导者，不仅要懂得如何激励人，还要学会如何监督AI、纠偏AI、与AI协作。
这意味着一种新型的“AI领导力”正在诞生。报告提出三大核心能力：
技术理解力：掌握AI的基本原理与局限；
伦理判断力：在冲突与风险中平衡效率与公平；
系统思维：能同时统筹人类与AI的协作机制。
同时，新的岗位也在兴起，如 首席AI官（Chief AI Officer）、AI治理主管（AI Governance Lead）、AI伦理负责人（AI Ethics Officer）。
六、效率的代价：IBM与麦当劳的警示
报告中特别引用了两个案例，揭示AI“过度自动化”的风险：
IBM案例：2023年，IBM采用AskHR系统后，裁掉了约8000名HR员工。但两年后，公司发现AI虽能处理94%的问题，却无法应对复杂的人类事务。最终，IBM重新招聘人类HR岗位，CEO Arvind Krishna 承认：“AI没有情感判断力，它能给答案，却无法安抚人心。”
麦当劳案例：2024年，麦当劳放弃AI自动点餐系统，因为AI频繁出错、误识别语音。高效率带来的，却是用户体验和信任的崩塌。
这两个案例成为报告中的警示章节：The Limits of Automation（自动化的边界）。AI能提升效率，但当企业忽视“温度”与“人性”，自动化就会变成风险放大器。
七、未来的衡量标准：ROI不止是省钱
过去企业衡量AI的投资回报率（ROI）主要看成本节约与效率提升。但报告提出了全新的“四维ROI模型”：
维度 说明
经济价值（Economic Value） 成本节约、营收增长、时间效益
运营绩效（Operational Performance） 准确性、执行力、稳定性
员工与客户体验（Human Impact） 满意度、信任度、协作度
伦理与社会价值（Ethical Value） 品牌信任、社会责任、AI治理透明度
企业未来的竞争，不再只是“谁用AI更多”，而是“谁用AI更负责任、更聪明、更人性化”。
八、结语：AI的未来，不是取代，而是共生
《AI Agents As Employees》的核心结论是：
“未来的竞争优势，不属于最先采用AI的企业，而属于最懂得让AI与人类共生的企业。”
AI代理正在成为企业的新成员，但它不是人类的替代品，而是人类智慧的放大器。真正的未来组织，将是一个 “Human + AI” 协作生态—人在其中创造意义，AI在其中驱动效率。
而领导者的终极考验，不是如何驯服AI，而是如何在人与AI之间，重新定义“信任”的边界。
想了解更多关于“AI代理如何重塑组织结构、信任机制与领导力”的研究，请下载完整报告：《AI Agents As Employees》——来自Unstoppable Domains COO Sandy Carter 的深度分析，揭示AI从工具到“队友”的全路径演化。
（下载地址：https://www.hrtechchina.com/Survey/E729DF7E-1F90-FD11-9E24-688BA8ED8B1D ）
Future of Work
2025年10月28日
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Future of Work
IBM裁掉8000名HR后，又重新招聘人类HR——当AI效率高，却失去了判断的温度
HRTech概述：IBM曾用AskHR系统取代8000名HR，AI能处理94%的询问，却无法理解员工的情绪与信任。两年后，IBM重新招聘人类HR岗位，重建人与组织的桥梁。麦当劳的AI点餐系统也因高错误率被终止。AI的确提升了效率，却削弱了人性温度。未来领导者的关键，不是完全自动化，而是在人机之间找到平衡——让AI处理事务，让人类判断情境。真正的竞争力，将来自“人机共生”。
一、AI狂飙的年代：IBM的“理性实验”
2023年，IBM成为全球AI转型的先锋之一。公司高调宣布将通过其自研的智能人力资源系统 AskHR，实现HR自动化与成本优化。系统上线后，IBM在全球范围内裁撤了约 8000名人力资源岗位员工，这被视为AI接管人力工作的一次大胆实验。
AskHR系统的确强大——它能在几秒内回答员工关于薪资、假期、绩效、合规等常见问题，处理速度和准确率远超人工。据IBM CEO Arvind Krishna 介绍，该平台能处理 94% 的标准询问，实现了显著的运营效率提升。
然而，IBM很快意识到一个更深层的问题：AI能回答问题，却无法理解问题背后的“人”。
二、AI的极限：无法替代“人类判断”
自动化系统擅长逻辑，但在需要情境理解和人性判断的场景中，AI往往显得“机械而冷漠”。当员工情绪波动、绩效分歧、文化冲突或伦理争议出现时，AskHR的回答虽然正确，却让人“感觉被拒绝了”。
报告指出，在裁员后的两年间，IBM的内部员工满意度显著下降。尤其在涉及晋升、公平与组织文化的议题中，AI的冷处理方式削弱了信任，员工与组织之间的关系被“算法化”了。
到2025年，IBM不得不重新招聘人类HR岗位，尤其在 工程、市场、销售与组织发展部门，重建人类判断与沟通的桥梁。这一决策被外界称为——
“AI自动化的一次人性反弹（the human backlash to automation）”。
三、效率的代价：麦当劳的“AI点餐失败”
IBM并非唯一的例子。麦当劳在2024年终止了其AI自动点餐系统试点，因为AI在识别顾客语音时频频出错。错误率高达20%，不仅延误了订单，还引发大量客户投诉。
这些案例都揭示出一个相同的事实：
AI的效率提升是显著的，但人类的信任损失更昂贵。
AI的局限不在算法，而在对复杂情境的理解。它缺乏“语境判断力”（contextual judgment），无法分辨人类语言中的情绪、隐喻与价值冲突。
四、“效率”与“温度”的平衡：AI领导者的课题
IBM的案例在全球商业界引发强烈反思。报告认为，未来企业在部署AI代理（AI Agents）时，必须在效率与人性之间重新找到平衡。
领导者的角色，也从“流程管理者”转向“AI监督者（AI Steward）”。他们需要懂得以下三点：
建立双循环系统（Human-in-the-loop）：让AI处理机械任务，但在人类判断关键节点保留人工复核。
重塑信任机制：建立AI决策的“可解释性”（Explainability）与“追溯机制”（Audit Trail）。
衡量新型ROI：不仅看成本节约，还要看文化、信任与长期创新的收益。
五、启示：AI的未来，不是取代，而是协作
IBM的“先裁后招”是一个时代信号——AI不是终点，而是检验组织智慧的分水岭。那些盲目追求效率的企业，最终会发现，真正的竞争优势来自“人机共生”。
AI可以处理问题，但解决问题仍需要人心。正如报告结语所写：
“Efficiency without empathy backfires.”没有温度的效率，终将反噬组织的信任。
Future of Work
2025年10月27日
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Future of Work
2026年全球人力资源11大趋势：AI时代的信任与重构
人力资源正迎来其发展史上最具决定性的时刻之一。人工智能已开始重塑组织决策、工作设计及价值交付的方式。与此同时，不确定性日益加剧，技能缺口不断扩大，对速度与适应性的要求持续攀升。人力资源部门拥有独特机遇引领组织转型——通过重构运作模式、构建新能力，助力企业在变革中保持协同、韧性与以人为本的核心价值。
到2026年，最卓越的人力资源从业者将成为适应性、信任与创新的架构师。本文深入剖析11项将重塑人力资源职能的趋势，阐释这些趋势对人力资源从业者的意义。
2026年全球11大人力资源发展趋势
1. 人工智能领导联盟形成，人力资源部门参与决策
人工智能已从IT部门走向董事会。随着颠覆性变革横跨行业与职能领域，领导团队逐渐认识到人工智能不仅关乎系统集成，更关乎业务转型。它已成为核心业务优先事项，正在重塑组织制定战略、决策制定、价值衡量与交付的方式。
AI重要性提升体现在高管任命中：48%的富时100指数企业已设立首席AI官，平均每家企业配备两名高管负责AI事务。然而头衔本身并不能保证人工智能领域的进展。真正的转变发生在高级领导者——首席执行官、首席人工智能官、首席人力资源官、首席财务官、首席运营官和首席技术官——共同努力将人工智能融入商业战略、决策和文化时。当这种跨职能协同发生时，组织更有可能超越试点阶段，将人工智能转化为持久的变革。
在这场变革中，人力资源部门不能充当旁观者，因为人工智能转型对人的影响至关重要。92%的人力资源负责人表示已参与人工智能实施工作，但仅有21%深度参与战略决策。这一差距表明，许多人力资源职能仍缺乏影响力、授权或能力来争取决策席位。要扭转局面，人力资源部门需主动建立公信力、培养相关技能，并定位为人工智能转型的战略伙伴。人力资源部门参与越早，就越能有效塑造人工智能对员工岗位、技能及信任关系的影响。
从一开始就将人力资源纳入人工智能战略的组织，更可能在速度与可持续性之间取得平衡，将技术驱动的变革转化为可衡量的成果，同时不损害企业文化。
核心要义：人力资源部门“支持”技术项目的时代已终结。如今人力资源部门被赋予共同制定人工智能转型战略的职责，既要守护变革中的人文关怀，又要确保决策转化为实际应用与成效。
人力资源部门行动指南
参与战略规划：将劳动力数据、技能预测、伦理考量及信任建设专长引入人工智能决策论坛。
建立高管联盟：与首席人工智能官、首席财务官及首席技术官协作，使AI部署与人才准备度、企业文化及商业成果保持协同。
将技术转化为人才影响：运用清晰语言阐释AI对岗位职能、技能需求及企业文化的冲击，确保管理层决策立足现实。
2. 以人为本的治理引导人工智能部署
随着人工智能深度融入招聘、学习和绩效管理领域，新的风险正在显现——不仅源于技术本身，更源于人们的使用方式。设计拙劣的提示、对输出结果的盲目信任以及存在偏见的数据，都可能悄然塑造现实世界中的结果，影响着谁能获得面试机会、绩效如何评估，或是员工依据哪些信息做出决策。这使得治理既是技术问题，也是劳动力问题，需要系统层面的保障措施和日常使用的责任实践。
目前已有78%的企业在至少一个职能领域部署了人工智能。随着应用范围扩大，担忧也在加剧：麦肯锡数据显示，超过半数美国员工将网络安全、准确性及个人隐私列为生成式人工智能的主要顾虑，另有三分之一员工担忧可解释性、公平性与公正性问题。这些担忧源于日常实践：发送给客户的AI生成文档存在错误、招聘工具推荐存在偏见的决策、反馈系统中AI解释不够清晰。
IT和法务部门提供技术与监管保障，而人力资源部门则承担独特使命：将这些保障转化为员工理解并信任的日常实践。通过跨职能协作，人力资源确保治理不仅合规，更能以人为本并赢得员工信任。具体措施包括：审查招聘算法的偏见风险、对绩效工具进行公平性压力测试、识别AI可能无意中引发职业倦怠或损害员工福祉的环节。这些努力将负责任的AI应用融入员工的实际工作体验。
核心要义：AI的最大风险并非技术层面，而是人性因素。若缺乏防护机制，AI可能悄然侵蚀日常决策中的公平性、准确性与员工福祉。人力资源部门需通过将负责任使用理念融入日常工具、流程和行为，引导以人为本的治理体系。
人力资源行动指南
审核关键工作流程：审查招聘、培训和绩效管理中的人工智能应用，识别偏见、误用或排斥风险。
建立伦理防护栏：协同IT与法务部门制定偏见预防、可解释性及人工监督标准。
开展员工教育：提供通俗易懂的培训与交流平台，使员工理解AI应用方式及现有保障措施，通过透明化建立信任。
3. 企业投资AI卓越中心
尽管98%的企业正在加速AI整合，但极少数真正具备实现规模化应用并创造实际价值的准备。项目常在试点阶段停滞，伦理风险无人管控，员工对AI对自身岗位的影响感到疏离或困惑。缺乏清晰架构的组织难以实现从愿景到影响力的跨越。
AI卓越中心（CoE）正由此发挥关键作用。这些资源充足的跨职能团队整合技术、人才与信任。卓越中心通过跨部门协调、制定成功指标、管控风险及建立治理机制，确保人工智能以可扩展且可持续的方式落地。例如西门子人工智能实验室作为卓越中心，汇聚专家共同开发、测试并推广人工智能驱动的解决方案，加速工业场景创新进程。
除IT与业务专家外，领先企业正越来越多地将人力资源纳入卓越中心，不仅为管理变革，更要主导变革方向。数据显示，在人工智能应用方面领先的企业，其人力资源部门参与帮助员工识别适合自动化任务的概率高出2.5倍，这有助于加速应用进程并降低抵触情绪。人力资源部门在工作设计、角色转型、技能再培训需求以及伦理实施方面提供洞见，这些对维持转型至关重要。
拥有强大人工智能卓越中心且人力资源部门积极参与的企业，更可能实现创新规模化、强化企业文化并交付可衡量的业务成果。它们之所以行动更快，是因为从一开始就协调战略与人力影响，避免了碎片化、技术主导型转型的陷阱。
核心要义：AI CoE正成为成功部署AI的关键要素。投资于此并让HR成为核心合作伙伴的组织，正将雄心转化为可衡量的成果：更快的部署速度、更强大的企业文化、更具韧性的团队。
人力资源行动指南
争取席位：加入或倡导人力资源部门在AI卓越中心（CoE）中的代表权，确保员工需求成为部署核心。
规划人才影响：利用CoE的AI实施计划，主动分析技能与岗位变化，主导定制化技能再培训。
建立信任：推动CoE内部沟通策略，构建透明机制、道德规范及员工信心。
4. AI能力提升驱动集体成长
人工智能不仅通过节省时间改变工作，更重塑了人们投入时间的本质。自动化长期被视为削减成本的杠杆，而企业如今认识到人工智能的真正价值在于释放人力，使其转向更高价值的活动。即使节省时间有限——尤其在技术或专业岗位——摆脱重复性任务的能力也为解决问题、协作创新创造了空间。
研究表明，人工智能每年可为每位员工释放超过120小时的工作时间。若能明智地重新投资这些腾出的时间，它们将成为推动技能发展和开拓职业新路径的增长引擎。部分企业已率先实践：比利时某领先电信运营商将节省的时间投入员工技能再培训，为其转型新岗位提供空间与支持。
领先企业正迈向更高境界。其80%以上的人工智能投资用于重塑核心职能和推出新产品，而非单纯削减成本。这标志着思维模式的转变：人工智能能力已成为企业重塑的杠杆。
但若未对节省时间进行有意识的重新分配，团队可能因新任务过载而分散精力，甚至因过早裁员导致岗位缺口需重新招聘。金融科技公司Klarna曾裁撤约700名客服人员，期望AI客服能完全替代人力。但管理层后来承认仅依赖AI“并不合适”，最终重新聘用员工以恢复平衡。
鉴于当前39%的技能预计将在五年内被颠覆，企业如何重新配置这些时间将直接决定其劳动力适应力、竞争力及长期成功。
核心要义：人工智能应被视为“思维伙伴”或“额外帮手”，旨在增强而非取代人类能力。但单纯节省时间无法推动进步。人力资源部门的职责在于引导重新投资方向，将释放的产能转化为战略资产——这意味着利用这些资源激发学习动力、推动创新发展、增强劳动力长期韧性。
人力资源行动指南
追踪并重塑时间价值：识别AI削减行政任务的领域，协同业务领导者将节省时间重新分配至创新、转型或客户体验等战略举措，确保收益直接支撑核心业务目标。
为员工设计新路径：针对自动化冲击的岗位，建立技能再培训试点项目并提供透明的职业转型方案。
协助管理者转化时间红利：通过检查清单或讨论指南赋能管理者，将产能提升转化为具体举措，如交叉培训、持续流程优化或团队驱动型创新实验。
5. 技术压力与过时恐惧进入人力资源议程
创造机遇的力量同样滋生着焦虑。部分企业利用人工智能推动创新与技能再培训，另一些则狭隘地聚焦效率提升与成本削减。员工夹在中间：既对潜力感到兴奋，又因数字变革加速而承受技术压力与过时恐惧（FOBO）的双重压力。这些担忧已开始影响员工的工作状态。
皮尤研究中心数据显示，52%的劳动者担忧人工智能对职场未来的影响，三分之一受访者认为人工智能将削减其就业机会。这些担忧源于现实：世界经济论坛报告显示，41%的雇主计划在未来五年因人工智能而缩减人员编制。
然而75%的员工坦言在日常工作中缺乏运用人工智能的信心。由此引发的不确定性加剧、工作投入度下降及隐性变革阻力正持续发酵。若缺乏支持，员工可能选择退缩、丧失动力，或难以在组织中看到自身发展前景。尤其在机器承担更多工作任务的时代背景下，FOBO（恐惧被淘汰）正严重侵蚀员工信心，使他们质疑自身价值与职业前景。
人力资源部门不能将这些问题视为“软性”关切。若组织此刻不解决这些问题，将在适应能力至关重要的时期面临技术应用停滞、抵触情绪加剧及人才流失的风险。人力资源部门的职责在于正视这些恐惧，创造坦诚对话的空间，设计干预措施以减轻技术压力，并通过清晰沟通、专业指导和持续学习将焦虑转化为行动力。
核心要义：唯有让员工感受到支持与安全感，人工智能才能真正成功。解决未来恐惧症和技术压力已成为维持长期员工健康的核心任务。
人力资源部门应采取的行动
通过实践学习建立对人工智能的信心：为员工提供安全空间探索和尝试人工智能工具，同时结合培训、反馈和同伴支持。
监测新兴风险：在脉搏调查中加入技术压力与FOBO指标，与生产力及敬业度同步追踪。
构建清晰可行的技能重塑路径：当AI重塑岗位职能时，明确传达技能重塑方案、职业替代路径及成长机遇。
6. 跨职能架构取代HR孤岛
在人工智能驱动的工作环境中，围绕招聘、培训、薪酬、绩效等职能孤岛构建的传统HR架构正日益过时。事实上，89%的人力资源职能部门已完成重组或计划在未来两年内实施变革，这标志着全面现代化进程的加速推进。
Workday、SAP Joule和Microsoft Copilot等平台的人工智能能力正通过贯通员工全生命周期的数据与工作流加速这一转变。随着这些工具实现跨职能领域的工作交接自动化与洞察共享，职能边界正自然消融，整合协作的标准也随之提升。
领先企业正逐步摒弃传统的人力资源卓越中心模式——即人才招聘、学习发展、全面薪酬或绩效管理等各自为政的专项团队。取而代之的是组建敏捷的跨职能团队，让不同专业领域的人力资源专家共同应对共享的业务挑战。
这些跨学科小组聚焦于入职流程重构、员工留任率提升或领导力人才梯队建设等优先领域。团队不再进行职能割裂式的工作交接，而是通过共享平台、数据及反馈循环实现协同。由此带来决策加速、员工体验统一化，并更紧密地对接业务成果。
这种变革既是结构性的，也是文化性的。它要求人力资源从业者摒弃职能优先思维，采用以结果为导向的方法，并依托数据素养和系统思维进行支撑。当人力资源重组为灵活的跨职能能力网络时，便成为推动速度、创新与价值相关性的引擎。
这些演进中的架构还使人力资源部门能更有效地运用人工智能——无论是协同开发新工具，还是运用洞察力塑造整体人力资源战略与员工体验。变革势头正盛，但仍有提升空间：42%的营销团队已采用人工智能，而人力资源团队仅占13%。
核心要义：流动性人力资源架构已成为适应性的基石。在规模化拥抱人工智能的企业中，这种模式助力人力资源部门更快创造商业价值，并更精准地响应实时人才需求与转型诉求。
人力资源行动指南
组建或加入敏捷团队：与人才、学习、分析及IT部门同事协作，聚焦入职培训、技能发展或员工留任等成果导向型挑战。
提升数据素养：强化跨职能数据解读能力，将洞察转化为基于业务目标的劳动力战略。
重塑角色定位：摆脱孤岛式专家形象，成为融合人力资源专长、咨询思维与设计思维的战略伙伴。
7. 人力资源领域AI投入加速增长
人工智能驱动的人力资源技术正迅速成为企业规划决策与价值交付的核心支撑。人力资源技术预算持续攀升——55%的企业正在增加相关投入，预计到2030年人工智能人力资源技术市场规模将增长三倍。从招聘入职到绩效管理、人才培养及人力规划，人工智能平台已全面支撑人力资源全流程。但随着投资增长，实现业务影响的压力也在攀升。
然而，人工智能的采用率和影响力仍存在显著差异。尽管49%的人力资源团队在招聘中使用人工智能，但将其应用于绩效管理、人才发展或入职培训等其他领域的比例不足15%。投资回报率也呈现两极分化——顶尖企业报告的投资回报率高达55%以上，而其他企业则远远落后，回报率低至5%。
现实情况是，单纯的技术投入并不能等同于实际成效。随着AI预算增加，人力资源团队需要具备有效运用这些工具的能力和决策框架。这包括：将投资与实际人力需求相匹配，培养将AI融入日常工作的技能，以及建立支持跨职能应用的组织架构。采取战略性、有准备的组织将更有能力将投资转化为可衡量的成效。
核心要点：随着AI投资加速，HR团队需具备扎实技能、完善的采用机制，并精准判断AI创造最大价值的领域。这些领域的准备程度将决定投资能否产生实质影响。
HR行动指南
优先选择高价值应用场景：协同利益相关方识别AI可解决的实际问题，例如优化入职流程、提升内部流动性或减少绩效评估中的偏见。
验证供应商宣称：要求提供真实基准数据，通过试点验证AI能力，并在全面部署前让终端用户参与测试。
早期追踪应用成效：为每项HR技术部署设定明确目标（如时间节省、质量提升、体验指标），并监测使用模式以指导优化。
8. AI能力成为HR基础素养
AI已不再是技术专家的专属领域。随着企业跨职能部署AI，HR从业者需掌握AI语言——无论是引导生成式AI工具、解读算法建议，还是就自动化决策制定伦理规范。这一转变已在招聘市场显现：尽管当前仅2%的HR职位要求AI技能，但需求增速远超其他热点领域，同比增幅达66%。
这意味着先行者将在个人与组织层面脱颖而出。对个体HR从业者而言，在需求加速的市场中尽早掌握AI应用能力——即理解如何在日常工作中运用、质疑和应用AI工具——将带来显著的职业优势。然而当前仅35%的HR从业者表示具备使用AI技术的能力。与此同时，当下投入资源培养AI素养的人力资源团队，将更有能力引领全公司的人工智能应用进程，而非被技术能力更强的职能部门边缘化。
AI素养的培养路径也在发生变革。传统长周期正式课程正让位于实践性持续学习。当前最普遍的方式是自主探索：38%的人力资源从业者通过工具实验、功能试用、指令测试及实践学习来积累AI技能。这些低风险环境有助于团队建立信心并分享经验。这种迭代模式恰如AI自身的演进方式：通过实验、反馈与优化不断进化。
核心要义：在人工智能赋能的世界里，理解并负责任地运用人工智能已成为人力资源部门保持相关性与影响力的基本门槛。
人力资源部门行动指南
安全空间实验：利用沙盒工具或试点项目练习AI指令编写与输出解读。
共享同行经验：建立内部论坛或实践社区，促进团队间洞见与技巧交流。
负责任地应用：在实验中设置伦理防护栏，确保透明度、偏见防范及人工监督。
9. 人类优势将定义HR的未来影响力
随着AI承担更多技术性与事务性工作，HR的独特价值正日益植根于人类能力。在机器处理大量常规事务的职场中，同理心、道德判断力、沟通能力及文化建设正成为关键差异化要素。这些能力并非“锦上添花”的软性特质，而是引导组织应对变革、维系信任、在自动化浪潮中守护文化的核心要素。
这一转变已在更广阔的人才市场显现：近六成雇主认为软技能较五年前更为重要，预计到2030年社交与情感技能需求将增长26%。在人力资源领域，这意味着辅导能力、影响力及情商等核心能力正从边缘地位跃升为职能部门的核心交付要素。
在充满不确定性的时刻，这些技能尤为重要——人力资源部门需要引导领导者、支持员工，并为关于变革的复杂对话创造空间。尽管数字化和分析技能的需求日益增长，但对于希望保持可信度、赢得信任并保持高效的人力资源专业人士而言，情商、适应力和影响力如今同样不可或缺。
随着企业转型，人力资源部门将被要求在日常工作中践行人文技能，并为整个组织树立典范。要可信地引领变革，人力资源从业者必须投资于自身发展，积极培养同理心、辅导能力、信任构建和道德判断等技能。这些能力应体现在与员工及领导层的日常互动中，而不仅是战略文件中的空泛表述。
核心要义：技术越是重塑职场，人性化技能越是定义HR价值。要保持影响力与成效，强化情商、道德判断力及沟通能力正变得与掌握AI工具同等重要。
HR行动指南
持续提升人性化能力：将主动倾听、辅导技巧、文化认知视为核心能力而非锦上添花。
以身作则：在日常工作中展现情商、道德判断力与适应力，尤其在变革或模糊时期。
融入人性化节点：从入职到绩效评估，在所有HR项目中刻意设置反思、讨论与联结的空间。
10. 人才规划超越岗位与角色
企业的人才规划模式正经历根本性变革。传统以岗位为本的模式侧重编制、头衔与成本，如今正让位于更灵活的技能优先策略。管理者不再单纯填补岗位空缺，而是聚焦特定项目所需能力，探索如何整合员工、自由职业者、合作伙伴乃至人工智能代理，以实现不断演变的业务目标。
这种技能导向型规划已显现显著成效。研究表明，采用技能导向模式的企业在预判并有效应对变革方面成功率提升57%。以万事达卡为例，其四分之三员工已注册内部人才市场，仅通过内部流动就释放了10万小时产能，节省成本达2100万美元。
通过围绕技能而非僵化岗位组织工作，领先企业正提升敏捷性、加速创新，并为员工开辟超越传统层级的新成长路径。对人力资源部门而言，这种转变要求突破静态岗位描述的局限，拥抱动态技能分类体系、人工智能驱动的人才市场以及跨项目贡献评估模型等新型工具。
核心要义：未来人力规划的重点不再是填补岗位，而是整合人员与技术领域的核心技能与能力，以精准高效的方式满足不断变化的业务需求。
HR行动指南
动态技能映射：运用人工智能平台识别员工、外包人员及AI系统等所有人才来源的现有技能、关联领域及能力缺口。
启动技能导向试点：按能力而非职位组建团队，测试新型工作模式。
促进内部流动：构建清晰的技能导向晋升通道，支持员工随成长转换岗位迎接新挑战。
11. 领导层扩张与管理层精简
企业持续精简架构以提升效率、削减层级，这一趋势被称为“大扁平化”。这种转变的影响日益显现。随着AI系统接管协调、追踪和排程等任务，中层管理层级正被重新评估甚至彻底取消。例如谷歌以提升效率为由，将小型团队经理人数削减逾三分之一。更广泛而言，过去三年全球经理人数下降超过6%，高管职位也在减少。
成本压力与人工智能成熟度的结合正在改变组织定义管理和分配领导力的方式。然而，当管理中的行政职能日益缩减时，领导力中的人文关怀却变得比以往任何时候都更为重要。组织正转向非正式、分散式和情境化的领导模式，团队指导责任在不同层级和情境中实现共享。非正式领导力的影响已在实践中显现：一项基于161个变量对比正式与非正式领导者的研究发现，非正式领导者在共同愿景、沟通能力、人际关系和人格特质方面始终表现更优。
核心要义：人工智能与效率驱动或许正在重塑管理者角色，但同时也提升了以人为本的领导力价值——这种领导力更能驱动信任、绩效与文化建设。
人力资源行动指南
重塑领导力培养体系：将学习重点从监督管理转向影响力、共情力与协作能力。
认可分布式与非正式领导力：更新绩效考核与奖励机制，表彰各层级的领导行为。
助力管理者转型：帮助传统管理者摆脱繁琐行政事务，拥抱AI无法替代的辅导与信任构建职能。
这11大趋势为2026年及未来人力资源工作的优先事项提供了实践路线图。它们揭示了重塑职场格局的关键变革：从AI对决策的影响、技能与岗位的重新定义，到不断演进的员工体验。
无论是参与AI战略制定、强化人才能力建设，还是重构人才规划体系，人力资源部门的机遇已然明晰。变革浪潮正在席卷，人力资源部门的应对策略将同时塑造企业绩效与未来工作形态。此刻正是以坚定信念采取行动、凝聚共识、打造能够为组织与员工创造持久价值的人力资源职能的关键时刻。
Future of Work
2025年10月20日
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Future of Work
重磅：Facebook 下场“本地招聘（Local Jobs）”：重返社区级就业入口，抢夺蓝领市场
HRTech概述：Facebook近日正式推出其 “Local Jobs”（本地招聘）功能，旨在让社区内的求职者与小型企业更便捷地对接。Facebook 此次聚焦 “Local Hiring（本地招聘）”，而不是像 LinkedIn 那样面向白领和专业岗位。它更接近于 Indeed + Craigslist + 社区群组招聘 的结合体，目标是让“附近求职”更直接。更是使用AI精准推荐算法，覆盖的岗位主要是 服务业、技工、入门级、小时工，给蓝领本地化招聘投下重磅炸弹！更多全球HR科技最新资讯，请关注 #HRTechChina。
Facebook 宣布在美国重新上线“Local Jobs（本地招聘）”，把职位入口嵌入 Marketplace（市场）、群组与主页页面，重点服务入门级、技工与服务业等本地化岗位场景。求职者（18岁及以上）可在 Marketplace 的“Jobs”标签浏览并筛选附近职位，企业与个体商家可通过 Marketplace、主页或 Meta Business Suite 快速发布招聘信息，并以 Messenger 与候选人直接沟通。此举意味着 Meta 再次将“社交流量—职位分发—即时沟通”打通为招聘闭环。
Marketplace 的核心作用：社区信任与本地流量的双重引擎
值得注意的是，Facebook 选择 Marketplace 作为主要招聘入口并非偶然。Marketplace 是 Facebook 在美国最成功的社区功能之一，自 2016 年推出以来，已成为覆盖全国的二手商品交易与本地生活市场。用户习惯在其中买卖家具、家电、车辆乃至房屋租赁信息，其流量与活跃度堪比 Craigslist 或 eBay Local。基于此生态，Facebook 将招聘功能融入 Marketplace，使用户在浏览二手商品或社区帖子时，自然发现附近的招聘信息，并通过 Messenger 直接沟通，从而将“社区交易信任机制”延伸至“社区招聘信任机制”。
这一设计让 Facebook 在“发现—沟通—行动”的路径上，比传统招聘平台更短、更即时，也更具“生活化”特征。对于本地服务业和中小商家而言，这意味着零门槛触达候选人的新通道。
为什么是现在：从“关闭—回归”，定位更聚焦
Facebook 最早在 2017 年推出招聘功能，随后在 2023 年收缩并下线。此次回归，产品定位更聚焦本地化与入门级，将职位分发到 Marketplace 与相关群组，强化社区内的自然触达，避免与以白领为主的专业平台正面对撞。新版功能当前仅在美国上线，并在内容政策上强调反歧视与敏感岗位禁发等合规要求。
产品要点与合规边界
入口与分发：Marketplace“Jobs”标签为主入口，职位也可出现在群组与主页信息流中，提升“被动发现”概率。
发布与沟通：雇主可从主页、Marketplace 或 Meta Business Suite 创建招聘，候选人以 Messenger 即时沟通，缩短招聘链路。
适用人群：面向 18 岁以上用户，集中覆盖服务业、技工与小时工岗位类型。
合规与安全：新版强调反歧视与岗位发布边界（如成人服务、药物、托育等类别被禁止），回应过往广告定向争议。
竞争格局：四类替代与互补者
社交平台型
Nextdoor：以邻里社交为核心的本地生态，天然承接家政、维修、零售等“街区级招聘”，与 Facebook Local Jobs 高度重叠。
X/TikTok 等：围绕企业主页或短视频简历的招聘实验仍在推进，更多偏品牌曝光而非系统化招聘。
综合招聘与聚合器
Indeed / ZipRecruiter：搜索与广告算法成熟，覆盖行业更广，但社交互动和“就近发现”体验不及 Facebook。
老牌平台在白领市场具优势，而 Facebook 凭借低门槛流量与即时沟通获得差异化突破。
蓝领与小时工平台
Snagajob：美国头部小时工招聘平台，提供班次管理、面试排程与考勤系统。
Jobcase：以社区为核心的工人网络，强调互助与信息交流，与 Facebook 的“社区招聘”概念高度契合。
AI 与区域新势力
Handshake（校园）、SEEK（澳洲）、**Workstream（连锁门店自动化）**等专注特定人群或地区，
ZipRecruiter AI 已引入算法匹配评分，而 Facebook 的独特优势在于：算法推荐 + 社交关系 + 本地信任生态。
市场概况与演进观察
需求端：美国本地服务业、零售、餐饮、物流、家庭服务等行业对灵活用工和小时工需求持续强劲。企业希望以低成本、即时响应的方式获取候选人。
供给端：年轻求职者与兼职人群更偏好在熟悉的社交平台上寻找工作机会，Facebook 借此降低传统“注册—投递”门槛。
市场潜力：蓝领与本地岗位市场在美国就业人口中占比超 50%，但数字化程度仍低于白领领域。
变量与风险：岗位质量审核、诈骗治理、隐私保护、反歧视合规将成为 Facebook 再次挑战的关键。
商业化前景：随着雇主端活跃度上升，职位“Boost”广告或将成为下一阶段增长点。
Facebook Local Jobs 的推出，是一次 从社交生态向社区就业生态的再延伸。
它依托 Marketplace 的信任基础和流量优势，为蓝领和中小企业提供更自然的招聘场景，同时为 Facebook 广告体系打开新的变现空间。从行业视角看，它可能成为传统招聘平台的有力补充，并推动“社交招聘本地化”成为下一波趋势。
Future of Work
2025年10月18日
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Future of Work
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。
Future of Work
2025年10月15日
-
Future of Work
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。
Future of Work
2025年09月24日
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Future of Work
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。
Future of Work
2025年09月05日
-
Future of Work
【收购】Workday 宣布收购AI招聘平台Paradox，AI 招聘进入新阶段
HRTech概述：美国时间2025年8月21日，Workday 宣布签署最终协议，将收购 AI 招聘平台 Paradox。Paradox 以智能对话助手 Olivia 闻名，专注于提升候选人体验，尤其适用于高频量的前线岗位招聘。数据显示，Paradox 已实现超过1.89亿次候选人 AI 对话，候选人转化率超过70%，招聘周期缩短至最快3.5天。更多全球最新资讯，请关注HRTechChina.
2025年8月21日，加州普莱森顿 —Workday（纳斯达克代码：WDAY）宣布，已与 AI 招聘平台 Paradox 签署最终收购协议。这笔交易不仅是 Workday 在人才获取产品上的扩展，更被业界视为一次将深远改变招聘技术格局的战略举措。
Paradox：从聊天机器人到完整 AI 招聘平台
Paradox 成立于2016年，最早以对话式招聘助手 Olivia 打开市场。当时的聊天机器人尚未进入生成式 AI 阶段，但 Paradox 已经通过移动端、聊天和短信交互，为候选人提供即时响应、自动安排面试、自助答疑等功能。如今，Paradox 已构建出一套完整的人才获取套件，覆盖筛选、评估、面试、招聘、入职和员工体验，并在高频量招聘场景（如餐饮、零售、物流和服务业）中建立了领先地位，还记得之前麦当劳的招聘数据泄露的话题吗？
目前，Paradox 已推动 超过1.89亿次 AI 驱动的候选人互动，帮助客户将 候选人转化率提升至70%以上，并将招聘周期缩短至 最快3.5天。其客户群体超过1000家，包括麦当劳、联邦快递、7-11 等全球知名品牌。Chipotle 更是通过 Paradox 将招聘周期缩短了 75%（12天降至4天），并实现候选人流量的倍增。
根据HRTech报道，目前Paradox总融资额超过2.5亿美元，其中2021 年 12 月 27 日，C轮融资金额 2 亿美元是其最后一笔融资。
Workday：打造覆盖全场景的 AI 招聘套件
通过此次收购，Workday 将把 Paradox 的候选人体验 AI 整合到其招聘生态中，形成一个覆盖前线员工、办公室员工以及临时与灵活用工的完整人才获取套件。Workday 现有的 AI 驱动人才发现与匹配（HiredScore）、统一招聘与入职管理（Workday Recruiting），再叠加 Paradox 的对话式候选人交互，将为客户提供一站式智能化招聘体验。
Workday 产品与技术总裁 Gerrit Kazmaier 表示：“招聘是员工旅程中最关键的时刻，但往往被低效的流程拖累。通过 Paradox 的对话式 AI，我们将帮助客户实现从事务性招聘到转型性招聘的跨越。”
行业分析：Workday 的战略跃迁
全球知名 HR 科技分析师 Josh Bersin 指出，这次收购不仅仅是产品功能的补充，更可能成为 Workday 增长轨迹的分水岭：
打开前线用工市场：全球近30亿前线岗位（零售、医疗、交通、酒店、娱乐等）长期是传统 ERP 覆盖不足的领域。Paradox 的定位恰好填补了这一空白。
强化中端市场竞争力：Paradox 的轻量化、会话式架构，更适合中大型企业需求，能帮助 Workday 向更多行业和客户群体下沉。
推动架构演进：Paradox 团队与 AI 技术将加速 Workday 平台向“AI 代理（agent）核心架构”转型，这也是整个 HR 科技行业的未来方向。
Bersin 同时提醒，虽然 Workday 此举将对 Maki People、Eightfold、Phenom 等创新公司形成直接压力，但大型 ERP 收购创新厂商后，往往面临 创新速度放缓 的风险，这也意味着市场竞争将更为活跃，催生新的颠覆者。
客户与市场的期待
来自客户的反馈进一步印证了收购价值。Chipotle 人力资源负责人 Ilene Eskenazi 表示，与 Paradox 的合作大幅提升了招聘效率，并解放了餐厅经理的时间，使其能更专注于业务和顾客体验。她期待 Workday 的整合能进一步放大这些成效。
交易细节
根据协议，此次收购预计将在 Workday 2026 财年第三季度（截至2025年10月31日）完成，仍需获得监管审批。Workday 的财务顾问为摩根士丹利，法律顾问为 Orrick；Paradox 的财务顾问为 Qatalyst Partners，法律顾问为 DLA Piper。
人才获取革命的新篇章
从战略层面看，Workday 收购 Paradox 不仅是对招聘流程的优化，更代表了 AI 在人才获取领域的全面渗透。面对近30亿前线劳动力市场，这笔交易标志着 HR 科技行业正在进入一个新的竞争周期：一方面，传统 ERP 正在加速 AI 化；另一方面，创新厂商依旧拥有突破性机会。
正如 Bersin 所言，这笔收购“确立了 Workday 在全球高频量招聘领域的领导地位”，同时也为整个行业敲响了新的战鼓。未来的招聘，不仅是流程的数字化，更是 AI 驱动的人才体验革命。
HRTech也提醒到此次收购不仅拓宽了 Workday 在高频量招聘领域的战局，更在人才获取与 AI 赢未来的路径上构建了独特优势，极可能成为全球 AI 招聘浪潮的重要驱动者。值得注意的是，Workday 作为 HCM 平台，已通过连续收购 HiredScore、Paradox、Rallyteam 等公司，在招聘领域集齐了足够多的关键技术与产品，这使其既与市场上的 ATS、招聘软件厂商形成直接竞争，又因平台生态而维持合作关系，形成“竞合”格局。
Future of Work
2025年08月22日
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