• 人工智能招聘
    从招聘网站裁员,看美国就业市场的深层重构—AI主导招聘入口,蓝领市场韧性凸显,平台价值面临重估 从招聘网站裁员,看美国就业市场的深层重构—AI主导招聘入口,蓝领市场韧性凸显,平台价值面临重估 2025年7月,日本人力资源服务巨头 Recruit Holdings 再次宣布重组其 HR 科技部门,裁员约1300人,约占该部门员工总数的6%。此次调整涉及旗下的 Indeed 和 Glassdoor,其中 Glassdoor 将正式并入 Indeed,原CEO也已确认将在10月离职,平台独立运营时代宣告结束。Recruit Holding的  CEO 也是目前Indeed 的CEO  Deko 在发给员工的内部信中写道:“AI 正在改变世界,我们必须适应,并确保我们的产品能够真正为用户提供卓越体验。” 这已是 Recruit 旗下 HR 科技业务三年来的第三轮大规模裁员,自2023年以来,仅Indeed一家公司累计裁员人数就已超过4000人(2023年2200人,2024年1000人,2025年这次),影响范围涵盖全球产品、市场、人力资源及研发团队。然而,这场变动并非孤例,而是整个美国招聘科技行业深度震荡的缩影。 招聘平台集体调整,传统模式遭遇全面冲击 除了Indeed,行业内多个知名招聘平台也已陷入结构性困境。2025年6月24日,CareerBuilder 与 Monster Worldwide 的母公司 Zen JV, LLC 及其旗下9家子公司正式在美国特拉华州申请了Chapter 11破产保护,标志着北美招聘平台两大代表性品牌正式走向终章。此次破产涵盖包括 CareerBuilder、Monster Worldwide、CareerBuilder France、Monster Government Solutions、FastWeb、Luceo Solutions 等在内的10家实体。根据法院文件披露,Zen JV 负债总额高达5亿美元,主要集中在市场推广、技术服务、法律费用等长期应付款项,资产规模则不足1亿美元。 更令人警醒的是,该集团已公开表示“当前无能力向普通无担保债权人偿付”,预计仅能在破产管理期间支付行政费用。这不仅是一场财务重组事件,更是AI技术变革与平台商业模式失灵交织下,传统招聘平台集体“退场”的标志性时刻。 科技招聘平台 DICE 的母公司 DHI Group 也在6月宣布裁员约100人,占其总员工数超过30%。即便是公开市场上的幸存者,如 ZipRecruiter,也面临严重的增长压力。其股价在2021年上市初期曾达到每股24美元以上,而截至2025年7月,已跌至不足12美元,市值缩水超过50%。2024年年报显示,其营收同比下降近8%,净利润出现连续两个季度负增长。 此外,大型招聘服务公司如 Randstad、Robert Half、ManpowerGroup 等,也都在2024年底至2025年初陆续下调年度营收预期。其中,Robert Half在其2025年Q1财报中明确指出“招聘需求持续低迷,白领岗位需求尤其不稳定”,并削减了近10%的内部招聘职位。 白领岗位下滑,蓝领市场韧性仍在 招聘平台的收缩,背后是白领岗位持续萎缩的宏观现实。根据 ADP 发布的2025年6月就业报告,美国私营部门当月净减少3.3万个岗位,为过去一年中最严重的月度下滑之一。而下滑的重点集中在信息、金融、教育与专业服务等“白领板块”。 相对而言,蓝领市场仍表现出一定的韧性。数据显示,6月制造业新增岗位1.5万个,建筑业新增9000个,运输与仓储岗位持平或微增。Revelio Labs的职位发布数据也印证了这一趋势:截至2025年第一季度,白领岗位发布同比下降12.7%,而蓝领岗位下降幅度仅为11.6%。 换句话说,并非整个就业市场都在收缩,而是招聘平台原本依赖最深的中高端白领市场正在发生结构性转移。同时,中小企业、制造业和本地化服务企业越来越倾向于通过私有化渠道或AI系统直接招聘,而非依赖传统平台。 AI招聘工具替代平台功能,入口权力正在迁移 更具颠覆性的,是 AI 技术对招聘流程的全方位替代。Paradox.ai 等AI平台已将简历筛选、候选人沟通、面试安排等环节自动化运行,企业平均可节省5至7天的招聘周期,并显著降低人工操作成本。 SmartRecruiters 在2025年初推出的 Winston 平台,更是几乎实现了招聘流程的全链路自动化,从岗位描述生成、候选人匹配到跟进面试与录用,全程无需人工介入。 而 Shopify 的招聘政策则更具象征意义:管理者必须先证明“AI无法完成任务”,才被允许新增人力岗位。 这种“AI优先”模式正在快速扩展至大型科技公司、远程组织和新兴初创企业。 这一切都对传统招聘平台构成根本性挑战。当企业可以通过AI系统在内部完成筛人、沟通、反馈等流程,是否还需要Indeed、Monster、CareerBuilder这样的“二手中介”? 自带人才资源的AI平台,正在绕过传统招聘入口 与招聘网站不同,以 HireEZ 为代表的 AI 主导型 sourcing 平台,正通过“自带人才图谱 + 主动推荐 + 多渠道触达”模式,直接打通企业招聘链条的前段。其最新推出的 Agentic AI 产品线,不仅能智能生成职位描述和人才画像,还能根据职位动态自动搜索全球超过8亿候选人的数据池,并通过多渠道(如邮件、LinkedIn、GitHub)实现个性化触达。 这类平台的核心优势在于:不依赖传统“发布-等待”的流量机制,而是主动“找到人、联系他、推动转化”,显著缩短招聘流程,尤其适用于技术、销售、医疗等“高需求+人才稀缺”岗位。 HireEZ 并非个例。Entelo、SeekOut、Findem、Fetcher 等新一代 sourcing tech 公司,纷纷布局 AI Agent 能力,试图将“招聘入口”从平台导流转为“搜索+自动跟进+分析”的闭环式体验。 这类产品的崛起正在清晰传递一个信号:企业并不一定非要依赖招聘网站,只要能高效获取人、联系到人、推进流程,平台不再是唯一通道。 平台价值重估:从流量生意转向数据能力 过去二十年,招聘平台依靠“职位广告+简历流量”的商业模式稳居入口地位。但今天,企业不再需要依赖外部平台筛选简历,也不再需要为“曝光”买单。 随着招聘数字化、AI自主化程度的提升,平台的价值正在从“渠道聚合”向“数据能力、系统协同”迁移。Recruit的整合动作正体现了这一趋势:通过将Glassdoor并入Indeed,集中资源打造AI招聘系统,并将“品牌+技术+用户行为”打通,才可能形成下一阶段的增长支点。 平台如果不能在AI系统中扮演“操作系统”角色,或在某一垂直行业构建高门槛的专业壁垒,将极易被AI招聘助手、私域SaaS系统所取代。 未来的招聘入口,将由AI定义 从表面看,这一轮平台裁员潮似乎只是经济寒冬下的被动收缩。但更深层的信号是:招聘的入口权正在从平台转向AI,从流量转向系统,从广告转向数据。 白领招聘正逐步走向智能化,蓝领招聘则重回本地化和平台外部化。传统平台的中介属性正在被解构,取而代之的是“流程引擎”和“智能交互”的新角色。 AI不会完全取代招聘行业,但它一定会取代那些缺乏AI能力、无法重新定义自身价值的招聘平台。
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    2025年07月12日
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    Is The HR Profession As We Know It Doomed? In A Strange Way, Yes. I just spent a week in London meeting with several dozen companies and most of the discussion was about AI. The overwhelming majority of the conversations were about how companies are struggling, pushing, and agitating about the implications of AI, both within HR and within their teams. Coming from the CEO and CFO, HR team are under intense pressure to automate, improve their services, and reduce headcount with AI. Yes, we know AI is a technology for growth and scale, but the main message right now is “hurry up and do some productivity projects.” And “Productivity,” as you know, is a veiled way of saying “Downsizing.” So before I get back to HR, let me discuss downsizing. It’s absolutely true that almost every company we work with has too many people. Why? We have a sloppy way of hiring people, allocating resources, and managing work. We delegate “headcount” to managers and they go out and hire as many people as they can. We don’t really teach (or incent) managers how to build “productivity,” we actually do the opposite. We tend to reward them for “hiring more people.” The result is a problem I just talked about with a large advertising company: too many weird jobs and no consistency or structure to our work. This particular company has around 100,000 employees and more than 60,000 job titles.  In other words almost every job is “invented for this person.” It’s insane. The whole reason we have companies (and not individual craftsmen) is to build scale. If we expect every individual manager to figure out how to scale, we’re more or less designing low productivity into the business. There are some simple models we use:  call centers, global services groups, shared services, capability communities, and centers of excellence. But that kind of high-level productivity design is now becoming obsolete. In this new era of high-powered multi-functional agents, we need to go much further. Elon Musk likes the “first principles” approach. Fire everyone and start from “first principles,” only hiring the people you urgently need to build, sell, and support your product. That may work in small companies but when you’re big there are too many “support services” to consider.   One of the companies we are working with has “program managers” and “project managers” and “analysts” sprinkled all over the organization in random places. In other words, their core staff don’t know how to manage projects, programs, or data. So there’s a bunch of overhead staff doing this for them.  Drives me crazy.  This took place because there was no discipline in hiring, so each group “bulked up” with staff. This is really business as usual. Organization design is an old, crusty, under-utilized domain so most companies barely think about it. IBM told me a few years ago that their “org design” strategy is to “hire a high performing executive and let him or her figure it out.” I hear that, it’s quite common. The bottom line is this: if we want to get a sound ROI from all these AI tools and agents we have to get a lot smarter about “work design.” And that is not building org charts, it’s the basics of figuring out our workflows, areas of common and uncommon process, and where and how we can automate. Most of our clients have tons of productivity systems already (ServiceNow, Salesforce, Workday, whatever), but they either don’t know how or don’t have the discipline to use them well. So they just keep hiring people. As an engineer I see this visibly all the time. It’s very easy to delegate a “problem” to a person, and not think about it as “plumbing.” But it is plumbing. As Tanuj Kapilashrami from Standard Charter put it, we need to focus on plumbing first, then we figure out where to apply AI. This means we can’t just cross our fingers and hope that the Microsoft Copilot is going to make everyone more productive. We need to look at business processes and skills at the core, and then literally reinvent our companies around these new AI tools. And skills are very important. The reason companies hire a bunch of “analysts” and “project managers” is because individuals and existing managers just aren’t good at their jobs. We all need to learn how to project manage, schedule, and analyze work. That way these high-powered specialists can work on big things, not sit in staff meetings taking notes (where AI note-takers do this well). (By the way, I have to guess that we’ll soon have AI agents for project management, program management, and functional analytics, so those staff jobs are going to be automated next!) How Does This Impact HR Let’s get back to HR. Given this massive effort to re-engineer and implement AI, where does HR fit? Well fundamentally HR is tasked to build process, expertise, and advisory services around the “people processes” in the company.  That means hiring, developing, managing, paying, rewarding, and supporting people.  It’s a big mission, and when we start to focus on “productivity” then HR must be involved. The general belief is that a “well run” HR team has about a 1:100 ratio to the company. In other words, if you have 10,000 employees you’re going to have around 100 HR people. And the HR team doesn’t just run around doing things, they buy and build HR technology for scale. So HR itself, as a “plumbing” type of operation, needs to be “lean and mean.” If your CEO wants you to hire 50 top notch AI engineers you can’t just start phoning everyone you know: you must decide precisely how you’re going to do this in a scalable, efficient, and highly effective way. (AI engineers are rare, they’re hard to hire!) So your little HR team has to think about productivity.  Should we outsource this? (Which is a cheap and dirty way to look productive.) Should we buy a talent intelligence or sourcing system?  Should we hire three high-powered recruiters?  You know where I’m going.  We have to find a way to “be productive” while we try to “make the company productive.” This means we, as a support and advisory function (HR professionals spend a lot of time coaching and supporting managers) have to stop creating forms and checklists and implement AI agents as fast as we can. Why? Because so much of our work is transactional, workflow-oriented, and administratively complex. And AI can do a lot of amazing things, like “assessing the skills of an AI engineer” for example. (Our AI Galileo can literally evaluate a recorded interview and give you a pretty good assessment of an individuals skills, mapped against the Lightcast, SHL, and Heidrick functional and leadership models.) Let’s assume we do this well, and HR technology vendors give us good products. We wind up with amazing recruiting agents, AI agents for employee training, onboarding, and coaching, AI agents that help with performance management, AI agents for succession and careers, and AI agents that deal with all the myriad of personal benefits and workplace questions people have.  Where do we end up? Do we “automate away” our own jobs? Well, in a way the answer is yes. AI, through its miraculous data integration and generation capabilities, can probably do 50—75% of the work we do in HR. All this is far from built out yet, but it’s clearly coming. (We just talked with a large pharmaceutical company that is “all-AI” and they manage a team of 6,000+ scientists and manufacturing experts with only ten people in learning and development. They’ve automated training, compliance tracking, onboarding, leadership support, and all the details of training operations.) Could you do all that for a fast-growing 6,000 person company with 10 people? I doubt it. Most companies would have more than 10 people in sales training and sales enablement alone. So here’s my point. HR, like other functional areas in our companies, is going to have a real-life identity crisis. If you can’t figure out how to move your HR function up the maturity level quickly (check out our Systemic HR maturity model) someone’s just going to cut your headcount (the Elon Musk approach). Then you’ll be figuring out AI in a hurry. (Galileo can assess your HR maturity with its “consulting mode,” by the way.) I’m not saying this is easy. The AI products we need barely exist yet. But the pressure is on. You shouldn’t wait for the CFO to point his “productivity gun” in your face, you have to get ahead of this wave. Start pushing yourself to fix plumbing, check out the new tools in the market, get your IT team involved, and redesign your work using your own expertise. Many surprisingly good things will happen. Let me give you an example. A few years ago Chipotle adopted an AI-based agent system for recruiting, effectively automating a complex workflow for hiring. Not only did it save millions of dollars, the “speed and quality” of hiring went up so high the CEO talked about it as their top “revenue driver” with Jim Cramer on CNBC. In other words this “identity crisis” in HR is a good thing. Our recruiting, training, and employee services groups are too big. AI can automate enormous amounts of this work. So my advice is this. As the AI wave sweeps across your company, get out your old “org design” book and start redesigning how your HR team operates right now. Then you can go to the AI vendors and tell them what you want. That’s the secret to keeping HR in tip-top shape. Will HR go away? Well a lot of the process, data management, and support roles will absolutely change. And yes, employees and job candidates will happily use intelligent bots instead of calling their favorite HR manager. But as a Superworker, you, as an HR professional will do more interesting things. You’ll become a consultant; you’ll manage and train AI systems; and you’ll have much more real-time information about the strength and weaknesses of your company.  We’re just going to have to lean into this AI wave to get there. As AI agents arrive, it’s time to seriously re-engineer HR. And this time it’s not a transformation, it’s a reinvention. Bottom line is this. Don’t wait for Workday, SAP, or some other vendor to “invent” a tool that changes your HR operation. You should do it yourself first and bring your IT people with you. That way you’ll buy and build the AI systems you need, and the result will be a new career, an even better HR function, and the opportunity to help your company move from “hiring” to “productivity” in the future.   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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    2025年04月26日
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    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。
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    2025年02月17日