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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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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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围绕人工智能重新设计工作：工作智能工具问世
让我提出一个重要的问题：如果您的 CEO 或 CFO 要求您使用人工智能来提高生产力，您会怎么做？
你会采用“电锯”效率模型并裁掉 10% 的员工吗？还是会深思熟虑地围绕人工智能重新设计工作岗位？
本周我与数十家公司讨论了这个话题，所以我想分享我们所学到的知识。
公司为何变得官僚主义
让我们从原因开始：官僚主义是如何产生的。其实很简单：随着组织的发展，管理人员不断招聘新员工，通常是支持或行政职位。突然你醒来，发现公司里到处都是“项目经理”、“分析师”和“项目经理”。
我们最近研究了一家大型科技公司的职位结构，其中近三分之一的职位似乎是员工职位、分析师或项目经理。虽然我确信这些人很忙，但管理层很清楚，其中许多职位可以集中、共享、自动化或取消。
我们正在与一家大型媒体公司合作，他们一直在分析“媒体经理”的工作。该职位有近 7,000 名员工，这些人执行的任务和活动数量之多令人震惊。他们的核心工作是为客户购买广告空间，但实际上他们从事创意设计、账户管理、分析，还必须跟上人工智能的发展。
我认为这份工作是一个“关键角色”（能够带来巨大价值的角色），但在今天之前并没有标准化，而团队现在知道他们的新人工智能平台可以改变这一功能。
我们如何重新设计工作：蓝图
工作设计已经进行了几十年，其中很大一部分始于“工作任务分析”。在人工智能（以及 Reejig、Draup 和 Gloat 等工具）出现之前，我们会进行调查，了解人们在做什么，然后找出重叠、效率低下或自动化潜力的领域。
但在人工智能时代，这可能还不够。如今，人工智能实现了从招聘到需求分析再到内容开发等所有工作的自动化，理想情况下，我们应该采取更广泛的方法。而这正是我看到公司所面临的困境。
考虑以下蓝图，这种方法可以防止您将 AI 用作“寻找问题的解决方案”。
首先，你要对公司进行基准测试，看看哪些地方效率低下。Reejig 和 Draup 等工具可以让你轻松完成这项工作，它们可以让你全面了解工程、销售、营销或个人角色，看看哪些地方人员过多。
我上面提到的媒体公司的收入和利润率都在下降，因此他们把重点放在面向客户的角色上，目标是提高增长。
IBM 在过去十年中一直使用人工智能来自动化公司中的许多人才和绩效流程，现在拥有一个充当人力资源业务合作伙伴的代理。人工智能决定薪酬范围以保持薪酬公平，还为管理人员提供绩效评估的深入数据。结果是增加了信任度，减少了偏见，并提升了人力资源团队的设计作用。
麦格理银行的规模在过去六年中扩大了一倍，因此他们正在合理化大量面向客户的职位。利用 Reejig，他们发现了数十个集中、自动化或重新设计工作流程的机会，以实现规模化。
安联多年来一直在优化其理赔流程。他们了解这项工作在盈利能力方面发挥的关键作用，现在他们已经构建了一个“数字孪生”，以实现大部分工作的自动化和标准化。
正如你所见，这些项目可能不是“自下而上”的，而是“自上而下”的。在很多情况下，比如当 CEO 想要裁员时，这就是要走的路。
其次，你现在必须“分解工作”来弄清楚人工智能可以发挥什么作用。在某些情况下，你会看一看 SeekOut Spot 或 Paradox（最先进的招聘代理）等工具，然后“实施”并重新考虑工作。但这会造成很多恐惧和阻力，所以系统化工作往往更好。
分析任务（或活动）
想象一下，你在医院工作，负责清洁地板：你的“技能”从“扫地”变成了“操作清洁设备”。如果你是一名软件工程师，你的技能将从“编码”转变为“使用 Github Copilot”。营销专业人士正在从“创建活动”转变为“操作 AI 创意平台”。教学设计师正在从“构建课程”转变为“提示 AI 和策划内容”。
一旦我们知道这些“任务”或“活动”是什么，我们就可以预测或决定要实施多少自动化。在我们讨论的每个案例中，这分为四个步骤。
首先，这个团队效率低下是因为他们正在开发我们根本不想做的产品、销售流程或其他计划吗？我曾在许多效率低下的销售团队工作过，问题在于没人想买的产品，而不是销售流程本身。
第二，这些工作任务是否常规且易于外包？我们能把它们集中起来吗？他们的易用平台是否已经到位？
第三，如果我们找到一个可用的人工智能工具，那么构建、优化和训练它会有多难？可能有一些现成的产品已经准备好了，但在某些情况下，你可能需要 IT 支持来构建所需的系统。
第四，如果我们确实将这些任务外包或自动化，人们需要学习哪些新的增值功能？例如，如果营销专业人员突然被 CRM 工具取代，他或她是否准备好成为一名战略家并在此基础上增加价值？
再回到媒体公司。您的员工会制作创意活动、购买广告空间并管理电子商务和活动指标，以不断提高客户的品牌和销售业绩。这涉及数百项“任务”，包括从客户管理到活动管理再到各种形式的创意工作、管理活动、进行 SEO 分析等等。
随着“代理”的出现，您的代理机构不想落后，因为您的竞争对手之一可能会突然以低于您的出价在客户方面胜过您。因此，您会对“我们可以自动化哪些任务和活动？”非常感兴趣。
现在最大的问题是：我们是否有工具可以帮助我们将工作分解为任务并找出需要重新设计的内容？是的，这就是接下来要做的事情。
Reejig、Gloat、Draup 等推出的全新工作智能平台
如果你回头思考这个问题，你会发现这也是一个“大数据”机会。如果我开发一个工具，扫描世界上的每一份招聘信息，寻找“任务”而不仅仅是“技能”，然后将这些“任务”与职位描述进行匹配，我实际上就会拥有一个巨大的“工作任务库”，可以实时更新。这就是Reejig所做的。
你可以使用Reejig 平台查看公司中的职位，它会为你提供“人们正在执行哪些任务”的准确信息。微软、麦格理集团和 WPP 现在都在这样做，他们都告诉我，准确度令人惊叹。换句话说，虽然你的公司与其他公司并不完全相同，但人们在每个业务领域所做的实际工作却惊人地相似。
我从自己的职业生涯中了解到这一点。在我的职业生涯的六个主要阶段，我从事过销售、营销、产品管理、业务开发和行政工作。每次我去一家新公司，我都会发现他们做的事情和其他公司完全一样，但有些事情被忽略了。这是因为我们还没有人工智能驱动的任务分析工具，所以我们根据经验“弥补”我们需要做的事情。
2000 年代我在 Sybase 工作时，我们根据地点和公司规模进行营销。我们利用直邮和活动来接触人们。并不是每个营销经理都完全了解“受众分析”这一步骤。
如果您有一个平台，可以基于这个庞大的 AI 数据库将“活动策划”一词分解为步骤（活动），会怎么样？它会将您的计划分解为一组 10 或 15 个步骤，并确保不会忘记任何事情。然后，一旦确定了这些步骤，系统就可以向您展示每个步骤所需的技能，甚至可以找到公司中擅长这些事情的人！这就是Gloat 的新 Mosaic平台所做的。
我第一次看到 Mosaic 时惊呆了。多年来，我一直从事销售、营销和研究，依靠自己的经验来了解该做什么。Gloat 可以告诉我需要考虑的每一个步骤。如果我对其中某个步骤不熟悉，Gloat 可以帮我找到一个具备所需技能的人。
这是一件大事。虽然我们公司的每个业务流程看起来都很相似（例如“订单到现金”或“销售线索到销售”），但这些流程中的细节一直在变化。想想保险公司处理索赔的复杂流程。你能想象当你的房子被烧毁，他们想给你寄一张支票时，他们需要多少验证步骤、基准测试、质量检查和欺诈检测流程吗？Travellers 的员工告诉我，他们有“模拟房屋”，他们实际上用火烧毁厨房，以确定在火灾中他们应该承担哪些承包商、供应品和费用。
我们在商业中所做的一切都是由任务和活动组成的，这些“工作步骤”正在以光速实现自动化。因此，这些新的“工作智能”工具在未来的世界将非常有用和重要。
从很多方面来看，Reejig、Gloat、Draup等工具都是我们需要的新型工作智能工具，取代了我们过去所做的大部分“工作任务分析”。
如何使用这些新的工作智能平台？
那么现在最大的问题是：这些工具是万能药吗？或者它们只是“咨询加速器”。
这些都是突破性的新产品。
Reejig 是一个人工智能驱动的工作任务分析平台，它可以显示重点关注的地方。Gloat Mosaic 帮助管理人员分解工作、寻找有才华的员工并确定平台和技能。而 Draup 可以对您的生产力进行基准测试并确定您拥有的平台（以及您的竞争对手使用的平台），以便您评估您的技术成熟度。
这是一个新市场，而且才刚刚起步。未来会有更多此类工具出现。
最后的想法：思考业务重新设计，而不仅仅是工作重新设计
“超级员工的崛起”计划既是一个商业项目，也是一个工作设计项目：我们正在将多个工作职能整合到数据驱动的代理中。
例如，我们的一个客户最近来找我们，说“我们觉得我们的员工太多了，我们想在不雇佣任何新员工的情况下将公司规模扩大一倍。”（“人才密度”策略。）
我们查看了基准（每位员工的收入等），发现他们可能人手过多了 10-15%。但在我们深入研究职位结构之前，首席人力资源官提到“我认为我们的销售人员太多了，因为我们向错误的客户销售产品。我们的许多小客户都没有续约。”无论多少职位重新设计都无法解决这个问题！
换句话说，工作重新设计既是自上而下的工作，也是自下而上的自动化项目。因此，请记住蓝图并考虑以下四件事：
是否有一些产品、市场和客户群体需要我们削减、改进或重新考虑？我们是否在打造正确的产品并服务正确的市场？
我们是否可以通过培训、共享服务或组织整合来解决技能和“错位”问题？
是否有可重复、常规、低价值的任务我们可以立即实现自动化和简化？我们能否使用现有平台快速实现自动化或简化？
当我们转向自动化代理时，是否存在跨职能的机会来同时改善多个角色？
如果您考虑招聘，您可以轻松找到用于构建职位描述的工具。但如果您考虑整个流程，多功能代理可以帮助进行职位分析、职位描述、采购、评估和入职。（Paradox、Maki People、Eightfold 目前正在这样做。）
不要让人工智能成为寻找问题的解决方案
我参加会议后得出的最后一个想法是，一些公司对人工智能如此着迷，以至于他们感觉自己就像一个在寻找问题的解决方案。
新的自动化解决方案需要时间来实施，因此请慢慢来，并确保专注于高回报领域。这样，您将获得资金和 IT 支持。
最后一个故事。
客户是一家拥有全球人力资源组织的大型科技公司。他们拥有出色的人力资源技术，生产率已经很高。他们追求的“问题”是随着业务转向全人工智能产品模式，如何能够超强地促进员工增长，他们希望 HRBP 能够领导这项工作。
人力资源团队以这一重点为中心，检查了这些业务合作伙伴的询问、互动、任务和活动。果然，通过 Reejig 的分析，他们发现多达 40% 的时间都花在了管理上。现在，为了实现高水平的目标，该团队正在研究自动化（包括Galileo）来自动执行这些任务。
将工作设计工作重点放在业务目标上。Gloat（将工作分解为项目、任务、技能和才能）、Reejig（任务分析和组织任务基准测试）和 Draup（企业范围基准测试、工作量分析和技术平台基准测试）等新工具可帮助您加快工作速度。
我们不要为了人工智能而迷恋它，从一开始就要务实。当今的经济现实要求我们这样做。
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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
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【美国】小时工巨头JobGet收购餐饮小时工平台Seasoned，扩展其在小时工招聘市场的领导地位，引入AI与自动化提升餐饮行业招聘效率
美国的小时工巨头JobGet宣布收购Seasoned，进一步巩固其在小时工招聘市场的领导地位。这次收购紧随JobGet对Snagajob的并购，使其触及的求职者数量突破1亿，成为各行业（餐饮、零售、医疗、运输等）最大规模的招聘平台。Seasoned是一家专注于餐饮行业的招聘和社交平台，其AI驱动的招聘自动化技术能够极大地提高招聘效率，减少雇主的时间和成本。这次整合后，JobGet的客户将能够利用Seasoned的智能候选人匹配、自动安排面试、深度数据分析等功能，使招聘流程更快、更精准。
总部位于波士顿的全球领先的小时工招聘平台 JobGet 今日宣布成功收购 Seasoned，进一步巩固其在小时工招聘市场的领导地位。这一收购紧随其对 Snagajob 的并购，使其招聘网络扩展至超过1亿求职者，成为覆盖餐饮、零售、医疗、仓储、制造、运输等多个行业的最大小时工招聘平台。
本次收购将帮助餐饮行业雇主获得更强大的AI驱动招聘自动化技术，实现更快速、更精准、更高效的招聘流程。Seasoned 作为专注于餐饮行业招聘的智能平台，其技术可以帮助雇主降低招聘成本，提高员工留存率，同时简化整个招聘流程，使雇主能够在最短时间内找到合适的员工。
AI与自动化如何重塑餐饮行业招聘？
招聘不再只是“海投简历”，而是要精准找到高质量人才，确保他们不仅快速上岗，还能长期留任。Seasoned 的 AI 驱动招聘技术将为雇主带来以下核心优势：
✅ AI驱动智能匹配 —— 快速筛选最匹配的候选人，提高招聘成功率✅ 自动安排面试 —— 省去繁琐的人工安排，候选人与招聘经理可快速匹配时间✅ 无缝集成 ATS 系统 —— 直接对接主流人才管理系统（ATS），如 Paradox、TalentReef 等，优化招聘流程✅ 降低招聘成本，提高员工留存 —— 通过数据驱动优化招聘决策，减少人员流失
JobGet CEO Tony Liu 表示：“Seasoned 在降低招聘成本和提高员工留存率方面的表现已成为行业标杆。JobGet 很高兴将这一强大的技术引入更广泛的招聘市场，帮助我们的客户更快、更精准地找到合适的求职者。”
Seasoned CEO Ware Sykes 也表示：“我们的使命一直是帮助雇主快速、高效地解决招聘难题。加入 JobGet 后，我们能够触达更广泛的求职者群体，尤其是餐饮行业的专业人才，推动整个行业招聘流程的智能化发展。”
JobGet + Seasoned + Snagajob，如何赋能 HR？
🔹 JobGet：美国最大的移动端小时工招聘平台，提供高效的求职与招聘匹配，覆盖多个行业。🔹 Snagajob：此前被 JobGet 收购，覆盖零售、客户服务、制造业等多个领域，拥有深厚的求职者基础。🔹 Seasoned：专注于餐饮行业招聘，拥有AI 自动化招聘技术，帮助餐厅雇主提升招聘效率。
AI招聘技术正加速成为行业新标准
随着越来越多求职者从传统招聘网站转向移动端，JobGet 以**“移动优先（mobile-first）”**的模式正在重塑招聘流程，使求职和招聘变得像“点按+滑动”一样简单。
此次整合后，JobGet 的招聘网络将进一步覆盖Whole Foods、KFC、UPS、Uber、Taco Bell、Little Caesars等众多知名品牌。这不仅有助于企业提高招聘效率，同时也能帮助求职者获得更快捷的求职体验。
AI 招聘技术正在成为行业新标准，企业的招聘流程正向更高效、更低成本、更精准的方向发展。
📢 AI招聘新时代已至，你的企业准备好了吗？
📌 JobGet：JobGet 是美国领先的移动端小时工招聘平台，致力于通过AI 技术和智能匹配算法，让求职者和雇主快速连接，简化招聘流程，优化用工体验。其平台覆盖多个行业，包括餐饮、零售、医疗、仓储、制造、运输等。
📌 Snagajob：Snagajob 是美国历史悠久的小时工招聘平台，专注于零售、客户服务、制造业等多个行业。2024 年底被 JobGet 收购后，其1亿+求职者网络被整合进 JobGet 生态体系。
📌 Seasoned：Seasoned 是一家专注于餐饮行业招聘的技术平台，提供AI 驱动的招聘自动化，帮助餐厅快速匹配、筛选和招聘人才。其核心技术包括智能匹配、自动面试安排、招聘数据分析等，支持与主流 ATS 系统集成，如 Paradox、TalentReef 等。
观点
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
观点
HRTech观点：AI招聘透明化挑战—候选人对AI黑洞的担忧引发的问题
AI招聘正在加速变革，但候选人的信任感仍需加强！最新调查显示，67%求职者对AI简历筛选感到不安，90%希望企业披露AI招聘的使用方式。面对人才市场竞争加剧，企业如何在提高招聘效率的同时保障公平性？部分AI招聘工具已推出透明AI功能，让求职者看到简历匹配度及改进建议，增强信任。与此同时，纽约市、欧盟等地区已立法规范AI招聘，要求提高透明度和公平性。
HRTech倡导负责任的AI（RAIHR），提出六大核心原则：透明性、公平性、隐私性、安全性、道德性、持续性。企业需主动披露AI招聘流程，AI厂商应优化算法，求职者也可优化简历适应AI趋势。AI招聘透明化不仅影响候选人体验，也关乎企业品牌和法律合规。让我们共同推动负责任AI，打造更公平、透明的职场未来！
这两年，人工智能（AI）招聘技术在全球范围内迅速发展，越来越多的企业依赖AI进行简历筛选、人才评估和招聘决策。AI的应用确实提升了招聘效率，但与此同时，它也引发了候选人对公平性、透明度和隐形歧视的担忧。ServiceNow的最新调查显示，67%的求职者对AI筛选简历感到不安，90%的人希望企业能清晰披露AI在招聘中的应用方式。面对人才市场竞争日益激烈的现状，企业如何平衡AI技术的高效性与候选人的信任感？
HRTech与几位应聘的候选人交流，普遍谈到在招聘过程中人工智能参与的透明度问题，简历投递后进入了一个黑洞，从筛选简历、通知面试，视频面试，是否通过面试等都是在跟AI打交道，感到非常困惑，不知道该怎么办？这就引发了我们今天要讨论的话题：负责任的AI！
AI招聘带来的多重挑战：求职者的不安、企业的困境与厂商的责任
1. 候选人对AI招聘的不安来源
从求职者的角度来看，AI招聘系统更像是一个“黑盒”：
决策不透明：候选人无法得知自己被淘汰的原因，简历筛选的标准也未公开。
算法偏见：AI招聘系统通常基于历史数据进行训练，但这些数据可能包含无意识的性别、年龄、种族等偏见，导致潜在的招聘歧视。
缺乏人性化考量：AI难以理解求职者的软技能、潜力和非线性职业发展轨迹，这对非传统背景的候选人尤其不利。
尤其是对于初级岗位求职者，他们往往依赖简历投递，而不像高级职位候选人那样能通过社交网络或内推绕开AI筛选。因此，AI筛选的不透明性加剧了他们的求职焦虑，甚至可能让他们因担忧而放弃申请某些企业。
2. AI招聘厂商的责任与挑战
AI招聘工具的开发者和供应商不仅是推动招聘数字化的主力军，同时也是解决招聘透明度问题的关键环节。这些厂商面临的挑战主要包括：
提高AI模型的可解释性：AI招聘系统必须提供更透明的筛选标准和评估逻辑，而不仅仅是输出一个通过或淘汰的结果。求职者和HR都需要理解AI如何做出决定。
避免算法偏见：AI模型的训练数据往往基于历史招聘案例，但如果数据本身存在性别、种族或教育背景等偏见，AI可能会放大这种歧视。因此，厂商需要投入更多资源进行公平性审计和算法优化，确保招聘AI的公正性。
增强企业客户的信任：企业在采购AI招聘工具时，越来越关注合规性和透明度。招聘厂商若能提供可解释的AI功能，如“筛选理由可视化”或“人工复核机制”，将更受市场青睐。
确保法律合规：全球多个地区（如欧盟、美国纽约市）已经出台相关法规，要求AI招聘产品符合透明度和公平性标准。厂商需要不断调整产品策略，以符合最新法规要求。
部分AI招聘公司已经开始推出“透明AI”功能，例如让候选人能够查询自己的简历评分、匹配度及改进建议。这种趋势将成为未来AI招聘产品竞争的核心要素。
3. 企业在AI招聘中的现实困境
尽管AI在提高招聘效率方面展现了巨大潜力，但如果透明度问题得不到解决，企业可能面临人才流失、品牌损害以及法律风险：
损失高质量候选人：如果求职者对AI招聘系统不信任，他们可能直接跳过某些企业的职位申请，导致企业错失潜在优秀人才。
影响雇主品牌：招聘流程是企业形象的重要组成部分，如果候选人对AI招聘产生负面体验，他们可能会在社交媒体或求职平台上分享自己的不满，从而影响企业的市场声誉。
合规风险上升：全球范围内，越来越多的法规正在限制AI招聘的黑箱操作。例如，美国纽约市已推出法案，要求AI招聘系统必须进行审计，以确保公平性和透明度。
如何推进AI招聘透明化？HRTech各方的建议
要实现AI招聘透明化，必须从企业、AI招聘工具提供商和候选人等多方共同推动。
1. 企业：主动披露AI招聘使用方式，提升信任感
企业需要意识到，招聘流程的透明度直接影响到人才吸引力。因此，企业应主动披露AI在招聘流程中的作用，包括：
在哪些环节使用AI（如简历筛选、面试安排、候选人匹配）；
AI的主要评估标准（如关键词匹配、技能要求、经验年限等）；
是否有人类HR复核AI筛选的结果，确保最终决策不会完全由算法决定。
2. AI招聘工具提供商：增强透明度，提高市场竞争力
AI招聘工具的供应商同样需要顺应市场需求，将透明化作为产品的核心竞争力。具体措施包括：
提供“可解释的AI”功能，允许企业查看AI的决策逻辑，并根据需要调整筛选标准。
让候选人获取筛选反馈，例如“您的简历匹配度为85%，主要匹配项是A、B、C，建议补充D、E、F”。
支持人工与AI结合的招聘模式，例如保证一定比例的申请者由HR人工筛选，而不是完全依赖算法。
3. 候选人：主动适应并推动透明化变革
面对AI招聘的不透明性，候选人可以：
优化简历，提升AI适配度；
利用社交网络绕开AI系统；
积极反馈，推动行业透明化变革。
AI招聘透明化不仅是技术进步的标志，更是企业吸引人才和实现长期发展战略的必由之路。唯有企业、供应商和候选人共同努力，才能真正实现公平透明的招聘环境。
在此，我们倡议所有HR从业者积极加入并实践“负责任AI在人力资源（RAIHR）”的行动，共同推进AI招聘的透明性、公平性、安全性与道德性，明确公开AI决策的依据，建立完善的候选人反馈机制，并推动AI技术真正服务于人才与组织的共同发展。让我们携手共进，共同打造更透明、更公平、更负责任的职场未来。
RAIHR的实施，不仅能够强化企业的雇主品牌，吸引更多高质量的人才，还能帮助AI招聘工具提供商在激烈的市场竞争中脱颖而出，赢得客户的信赖与认可。同时，对于候选人而言，这一倡议的落实意味着更公平的职业机会和更透明的职场环境。我们相信，只有实现负责任的AI实践，才能确保技术进步真正服务于人的发展，构建企业、厂商与候选人多方共赢的未来。
RAIHR倡议提出六大实践原则：
透明性（Transparency）：清晰地公开AI在HR决策过程中的使用方式与评估标准，让候选人和员工清楚AI如何影响他们。
公平性（Fairness）：通过消除算法偏见，确保AI应用不会对任何特定群体造成歧视或不公平对待。
隐私性（Privacy）：全面遵守隐私保护法规，严格保护员工及候选人的数据隐私。
安全性（Security）：保障AI系统的安全性，避免信息泄漏或滥用，确保数据的完整性与安全性。
道德性（Ethicality）：以人为本，确保AI的使用增强而非削弱员工的职场福祉与体验。
持续性（Sustainability）：关注AI技术的长期影响，确保其应用与企业长期战略和员工发展目标保持一致。
观点
深圳福田70余名"AI公务员"上岗，基于 DeepSeek，覆盖公文处理、民生服务等 240 个场景
深圳福田70余名"AI公务员"上岗，基于 DeepSeek，覆盖公文处理、民生服务等 240 个场景，只要电就行！！！
最近深圳市福田区“AI 政务革命”惊艳亮相：首批 70 名“AI 数智员工”成功上岗，一举覆盖包括公文处理、民生服务、应急管理、招商引资等 240 个高频业务场景，瞬间引爆外界关注！这支由 DeepSeek 技术“赋能”的超强“虚拟团队”，不仅让公文处理、业务审核等繁琐环节轻松跃升，还创造了令人瞠目结舌的分钟级定制速度，成为政务数字化领域里一道亮眼的风景线。
分钟级定制：5 天流程极速压缩
据悉，过去政务部门想要搭建与某一业务相匹配的智能工具，往往需要数日乃至数周的项目周期。但在福田区，这种“旧常态”已被彻底颠覆：个性化 AI 智能体的开发时间已由 5 天 大幅压缩至“分钟级”。换言之，某个部门若临时需要一个“AI 小助手”来处理特定文件或为市民答疑解惑，只要简单配置即可瞬间生成，业务逻辑“拿来即用”，效率提升堪称“火箭式”加速。
公文处理：准确率 95%，审核时间缩减 90%
首批上线的 “AI 员工”在公文处理上展现出专业级水准：公文格式修正准确率超过 95%，审核时间更是整体缩短 90%，错误率稳定在 5% 以内。以往公文错漏引发的流程返工，大幅减少，让各部门能够将时间和精力投入到更具价值的决策与管理工作中，“让机器干活，让人去思考”正逐步成为福田区政务的新常态。
240 个场景全覆盖：“数智员工”多面开花
此次发布并非“一招鲜吃遍天”，而是通过高达 240 个具体场景的针对性定制，构建起一个“多面手”型 AI 政务服务群组：
民生服务：从政策咨询到流程指引，“AI 员工”可提供 7×24 小时的在线答复；
应急管理：快速梳理突发事件处理流程，辅助制定和推送预案；
招商引资：自动解析投资合作文本，精准匹配企业需求与政策优惠；
业务审批：根据当地法规政策，给出智能审核建议，加速内部流转。
“AI 员工”们的“岗位职责”可谓五花八门，却都能发挥恰到好处的“数智辅助”作用，显著提升了政务部门的整体运行效率。
“技术－场景－数据”三位一体：造就福田样本
官方透露，福田区将人工智能创新与业务场景、数据治理深度捆绑，通过“技术－场景－数据”三位一体的模式，融入本地化政务知识库及法规政策文件。这样，不仅能避免通用大模型在政务场景里的“水土不服”，更能保证数据安全合规，形成真正适配本地需求的 AI 政务平台。
3 月 13 日 HR 科技趋势论坛：AI＋HR 机会不容错过
值得一提的是，3 月 13 日在深圳还将举办一场 HR 科技趋势论坛，届时将充分探讨 AI 在人力资源领域的应用场景与未来趋势。近年来，随着“只雇佣 AI？硅谷一创业公司的招聘广告‘出圈’”等新闻屡屡成为热议话题，人力资源从业者对“AI 将如何重塑招聘、绩效管理与职业发展”这一命题愈发关注。本次论坛不仅会洞察全球 HR 科技的最新动向，也将聚焦 AI＋HR 的实战经验，探究如何在数字化转型浪潮中先人一步，对 HR 同仁而言，这无疑是一场不容错过的难得机会。
未来畅想：人机协同，“AI 政务”模式席卷全国？
目前，福田区的政务大模型 2.0 版已正式铺开使用，并向更多场景做延伸拓展。随着这套“AI 数智员工”模式越来越成熟，或将为全国政务部门提供可复制的先进经验，也让“准独角兽” DeepSeek 借此契机快速成长，输出政务智能化服务至更多城市。
可以预见，未来政务工作的日常，将不再是人们固有印象中的繁复文件、无数审签流程，而是在 AI 智能体的辅助下，实现高效、低错误率的“人机协同”新生态。从深圳福田迈出的这一步，无疑正在加速全国政务数字化乃至智能化的浪潮，让“AI 上岗”变得触手可及。
伴随大模型技术的纵深发展，地方政府在拥抱 AI 的赛道上已呈现“加速奔跑”态势。深圳福田区通过率先部署首批 70 名“AI 员工”，让政务效率“脱胎换骨”，同时也为“AI＋政务”在全国的落地提供了“福田样本”。可以想象，未来我们或许会迎来更多形态的智能“公仆”——从简化审批到决策辅助，让机器分担繁重的基础工作，让真正的“人性化”服务在政府部门中迸发出更强的能量。AI 正在帮助我们重新定义政务服务的可能边界，助力每一项业务都能跑得更快、更远。
【深圳】抓住2025新机遇：Inspire 2025-人力资源科技发展趋势论坛3月13日深圳举办，马上预定席位，抢占先机 http://hrnext.cn/OplmU1
观点
只雇佣AI？硅谷一创业公司的招聘广告“出圈”，引发人们对未来的思考
只雇佣AI？硅谷一创业公司的招聘广告“出圈”，引发人们对未来的思考
近日，一家名为 Firecrawl 的初创公司在 Y Combinator 招聘板上发布了一条“只招 AI 的岗位”，年薪仅在 1 万到 1.5 万美元之间。这个话题一石激起千层浪，也再次将“AI 是否能成为企业‘员工’”的讨论推到台前。几乎在同一时间，企业管理软件巨头 Workday 宣布推出全新的 Workday Agent System of Record（ASOR），正式赋能企业管理“AI Agent”。
两件事叠加，让人不禁好奇：未来的组织形态，究竟会是什么样？
1. Firecrawl“AI 岗位”何以成为刷屏话题？
Firecrawl 是一家获得 Y Combinator 支持的创业公司，最初从编程教育领域转型，专注为 AI 系统提供开源 Web 爬虫服务。该团队最近在 YC 的官方招聘平台贴出了一则极具话题性的职位信息：
“请仅在你是 AI Agent，或创建了 AI Agent 的情况下再来申请。”
岗位职责包括自主研究当下热门的模型动向并构建示例应用；而薪资仅 1 万到 1.5 万美元/年，看似并不够养一个人类开发者，却“足以”支撑一个无需吃喝住宿的 AI 程序。Firecrawl 创始团队坦陈这是一次 PR+实验 的尝试：他们想借此寻找能够开发出“真能落地”的 AI Agent 的高手，也希望藉由这一反常规操作吸引更多人的关注。
不过，从他们后续反馈看，尽管收到了约 50 份“AI 应聘”，暂时还没有哪个满足公司对自动化研发与管理的高要求。
2. 社交媒体热议：从调侃到对未来的设想
Firecrawl 这份招聘帖迅速在社交媒体上发酵。有人质疑是噱头，也有人兴致勃勃地想象“AI 替代人力”的场景。其中，最吸睛的一则评论，活脱脱像一出科幻对话：
私募基金（PE）：我们想收购你们公司。你们有多少员工？CEO：零……不过我们有 275 个 AI Agent，在做 3000 人的工作，每年只花 1.5 万美元。
虽然带着调侃的语气，但也反映了人们对“大规模 AI 劳动力”可能带来的冲击有所期待或焦虑。和 Firecrawl 这样的“小步试水”相比，企业对 AI 的依赖 已经不仅局限在呼叫中心、聊天机器人等特定领域，而是开始从底层基础设施（如爬虫、数据处理）到上层业务逻辑（例如代码生成、自动化运营）全方位渗透。
3. Workday Agent System of Record：让“AI 员工”成为正式档案
几乎在同一时间，Workday 于 2025 年 2 月 11 日发布了最新的 Workday Agent System of Record (ASOR)。这是其新一代 Workforce Management 方案中的重要里程碑，为企业提供了一套专门管理 AI 工具或 AI Agent 的体系。以下是基于 Workday 官方信息整理的关键亮点：
AI Agent 统一登记与身份管理借助 ASOR，企业可以像在 Workday 系统中登记人类员工信息那样，为 AI Agent 设立专门的“档案”（Record），包括 Agent 的名称、版本、负责的业务领域、权限范围等。
实时监测与合规管控ASOR 支持对 AI Agent 在企业内各系统间的行为进行可追溯监测，如接收了哪些输入、执行了哪些操作、产出了哪些结果。同时还能关联企业或行业的合规策略，如数据访问等级、敏感信息保护等，一旦 Agent 触发异常行为，系统将自动预警。
授权与性能评估在 ASOR 框架下，企业 HR 与 IT 团队可对 AI Agent 的权限进行灵活配置，并通过绩效指标了解 Agent 是否达到预期产出或效率。例如，可以量化该 Agent 帮助分析的数据量、生成的文档质量以及为团队节省的时间成本。
AI 与“人力”协同Workday 方面强调，ASOR 并非鼓励公司用 AI 取代人力，而是帮企业 “稳妥地” 推动人机协作：让人类员工与 AI Agent 各司其职，减少重复性工作，并确保最终决策和关键审核仍掌握在合格的人员手中。
4. “AI 员工”与“人类员工”：一条尚未清晰的边界
Firecrawl 的例子表明，目前要真正“雇 AI”还显得不切实际。从技术上，大模型虽有强大的生成、分析能力，但依旧缺乏对复杂项目的完全自主规划；从管理和法律上，AI 的责任归属、劳动关系认定、薪酬及合规标准都还在探索阶段。不过，正如 Workday 推出的 ASOR 所示，主流 HRTech 供应商已开始正式将 AI 劳动力纳入企业管理体系。未来人力资源部可能不仅要管理人，还要管理那些“数字工作者”——一方面评估其效能，另一方面也要防范其潜在风险。
5. 对人力资源与组织管理的启示
招聘模式的升级虽然 Firecrawl 的招聘更像一场高调实验，但它反映了企业在特定领域对“可自动执行任务的 AI 系统”的需求正在增长。HR 在未来可能要评估和筛选的不仅是人选，还有“AI 模型”或“Agent 产品”的适配度。
人才与技术深度融合人机协同已成为新趋势。具有 AI 技术背景或跨领域管理能力的专业人才，将在组织中扮演连接点的角色：帮助 AI Agent 融入流程、评估绩效，并做必要的干预或纠偏。
合规与风险控制Workday ASOR 的出现，暗示着大规模使用 AI 工具的企业势必需要更加成熟的合规方案。不论是数据安全，还是在决策过程中出现失误时的责任归属，都需要明晰的流程与法律依据。
组织文化的塑造当“AI 同事”成为常态，企业文化也将面对冲击：如何让人类员工接受并拥抱智能工具？如何平衡工作分工，让 AI 和人类各施所长？这对管理者的沟通与变革能力提出了更高要求。
6. 结语：从“噱头”到“系统化管理”，下一步会怎样？
Firecrawl 的“雇 AI”招聘帖，虽然带着极强的 PR 属性，但也让人们切实感受到——AI 已不再只是后台算法，而正逐步走向前台，参与到企业日常运营。而 Workday 全新发布的 Agent System of Record 则是主流软件厂商对这一趋势的正式回应，表明大企业在管理“数字劳动力”方面的需求正变得现实且急迫。无论是担忧 AI 会抢走工作机会，还是期待它能极大提升效率，都无法否认：当技术与人力资源紧密结合，组织架构与管理方式都将被重新定义。或许在不远的将来，“你的团队有多少 AI Agent？” 也会像“你有多少员工？” 这样成为一家公司竞争力的衡量维度之一。趁现在，不妨思考如何让“人机协作”真正发挥 1+1>2 的效能，迎接新一轮的 HR 变革浪潮。
观点
必读：全球CHRO演变趋势，新一代HR领袖的必经之路
Josh Bersin 最新研究揭示 CHRO 成长轨迹与未来挑战!近年来，首席人力资源官（CHRO） 这一角色正在经历前所未有的变革。最新发布的 《Understanding the Path to CHRO》 报告(点击可以下载报告，同时附录在文章后)，基于对 20,000 多名 CHRO 的数据分析，深入研究了 CHRO 的成长路径、核心能力及全球 HR 领导者如何适应企业需求的变化。
该研究揭示了HR 从传统行政职能向战略核心的转型趋势，同时发现：
75% 的 CHRO 来自外部招聘，内部继任计划严重不足。
CHRO 逐步迈入 C-suite，13% 进入企业最高薪酬前五名，相比 30 年前增长 26 倍。
四类 CHRO 发展路径浮出水面：职业型 CHRO（Career CHRO）、企业型 CHRO（Company CHRO）、业务型 CHRO（Business CHRO）、运营型 CHRO（Operations CHRO）。
具备国际化经验的 CHRO 绩效更高，75% 的高绩效 CHRO 曾在海外工作。
政治学、经济学背景的 CHRO 更具影响力，而 HR 专业背景反而在高绩效公司中占比最低。
从这些数据来看，CHRO 角色不再是简单的人才管理者，而是企业变革的推动者、业务战略的支持者、AI 与科技革新的领导者。那么，中国的 HR 领导者如何才能成长为具备全球视野的 CHRO？本文将从CHRO 角色的转型趋势、职业路径、核心能力模型及中国 HR 的成长路径四个方面展开分析。
报告下载地址：https://www.hrtechchina.com/Resources/59250FA4-A800-58D9-5CE6-76E4DBC4F82A.html
🔹 CHRO 的转型趋势：从 HR 负责人到企业变革领导者
传统 HR 主要聚焦于招聘、薪酬管理、劳动合规等事务性工作，过去常被视为“后勤支持”部门。然而，随着 全球劳动力市场变化、AI 赋能 HR、企业运营模式调整，CHRO 的角色发生了深刻变化：
1️⃣ CHRO 从 HR 服务交付者转变为业务战略伙伴过去 HR 被认为是支持职能，而今天，CHRO 需要直接参与企业战略决策，关注人才如何驱动业务增长。例如，疫情后全球远程办公兴起，CHRO 需要设计全新的组织架构、推动员工体验升级、调整绩效激励模式，以适应新的工作模式。
2️⃣ AI 与数字化重塑 HR 角色AI 和 HR Tech（人力资源科技）正在改变 HR 的运作方式。CHRO 不仅需要理解 AI 招聘、数据驱动绩效管理、智能学习平台，还要在组织中推动这些技术的应用。例如，采用 AI 进行人才画像分析、通过自动化面试减少招聘成本、利用数据分析优化员工保留率。
3️⃣ 全球化人才流动与多元化管理企业越来越依赖国际市场，CHRO 需要具备 跨文化管理、远程团队领导、国际雇佣合规 的能力。报告发现，在高绩效公司中，75% 的 CHRO 具备国际工作经验，这说明全球视野已成为 HR 领导者不可或缺的竞争力。
🔹 四类 CHRO 发展路径：你属于哪一类？
研究报告将 CHRO 的职业路径划分为 四种主要类型，每种路径各有优势和挑战：
1️⃣ 职业型 CHRO（Career CHRO）——最常见的路径
通过在不同公司担任 HR 领导职务不断晋升，占比 73%。
优势：具备跨行业 HR 经验，能从外部引入最佳实践，拥有更广阔的专业网络。
挑战：对新公司的文化和业务理解较浅，缺乏长期稳定的 C-suite 关系。
2️⃣ 企业型 CHRO（Company CHRO）——公司内部晋升
在同一公司内部从 HR 经理逐步晋升为 CHRO，占比 17%。
优势：深谙企业文化和业务流程，与内部管理层关系紧密。
挑战：缺乏外部视角，可能难以推动 HR 变革和创新。
3️⃣ 业务型 CHRO（Business CHRO）——来自业务部门
从 销售、运营、市场等业务部门 转型进入 HR，占比 8%。
优势：更能理解业务需求，与 C-suite 关系更紧密，推动 HR 战略落地能力强。
挑战：缺乏 HR 专业知识，需要依赖强大的 HR 团队支持。
4️⃣ 运营型 CHRO（Operations CHRO）——来自行政管理
从 财务、法务、风控、合规等行政职能 转型进入 HR，占比 2%。
优势：擅长数据分析、预算管理、企业治理。
挑战：缺乏人才管理经验，对 HR 战略落地理解较弱。
🔹 如何成长为全球化的 CHRO？给中国 HR 领导者的建议
📍 1. 强化战略思维，进入 C-suite 视角
了解公司商业模式、行业竞争、市场趋势，与 CEO 和 CFO 讨论人才如何助力业务增长。
研究 企业并购、组织架构调整、数字化转型，提升 HR 的商业价值。
📍 2. 发展跨职能经验，打造“全栈”HR 能力
轮岗至 业务、销售、运营、财务 等部门，培养业务敏锐度。
研究 AI 招聘、人才数据分析、HR Tech 应用，提升 HR 战略能力。
📍 3. 获取国际化经验，拓展全球视野
参与国际 HR 项目或申请外派，提升跨文化管理能力。
研究欧美和东南亚 HR 模式，吸收多元化管理经验。
📍 4. 选择合适的职业路径，提前规划 CHRO 之路
喜欢跳槽挑战不同公司？选择 职业型 CHRO 之路。
想在一家企业长期发展？适合 企业型 CHRO。
具备销售、运营经验？可向 业务型 CHRO 发展。
具备财务、合规经验？适合 运营型 CHRO 之路。
📍 5. 建立行业人脉，参与高端 HR 领导者社区
参加 全球 CHRO 论坛、HR 领导力发展计划，与行业顶级 HR 领袖交流。
申请 CHRO 发展课程或职业认证，提升影响力和专业度。
未来 CHRO 必须成为“HR 版 CEO”
HR 不再只是“管理人”的角色，而是“管理未来”的领导者。无论是战略思维、科技应用、全球视野，还是跨职能经验，中国 HR 领导者想要进入全球 CHRO 赛道，就必须不断突破边界、提升自我，最终成为企业变革的核心驱动力！
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