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工作重构
精彩回顾:2026 NACSHR北美华人人力资源年度论坛硅谷举行:AI重构工作与组织,判断力成为新的稀缺能力
硅谷,2026年9月26日——2026 NACSHR 北美华人人力资源年度论坛(2026 NACSHR Annual Conference)在硅谷举行。50余位来自硅谷、多伦多、芝加哥、休斯顿、洛杉矶及美国东部等地的企业 HR 负责人、企业管理者、科技从业者和专业服务领域专家齐聚现场,围绕 AI 时代的组织转型、工作方式与人才画像、HRBP 角色变化、全球化与跨文化管理、北美华人 HR 职业发展、移民政策、员工福利与企业风险等议题展开了一整天的交流与讨论。论坛得到了赞助合作伙伴 BIPO 与 Ji Mobility Law 的支持,为北美华人 HR 的专业交流、行业连接与知识分享提供了重要助力。 如果用一句话总结本届论坛,其核心可以归纳为: AI 超速发展的时代,真正发生的并不只是工具和技能的升级,而是在重新定义工作、岗位、组织、人机分工、HRBP 角色、人才标准、全球化管理与激励机制;当越来越多执行交给 AI,人最稀缺、也最有价值的能力,正在变成判断力。 这也构成了贯穿全天讨论的两个关键词:重构(Redesign)与判断力(Human Judgment)。 从HR Tech升级走向工作与组织的重构 论坛首先从更长的产业周期审视 AI 正在给 HR 和组织带来的变化。 长期在HR科技领域的观察者Gawain 以《十年全球 HR 科技趋势与 AI 时代的人力资源挑战》为主题,从过去十余年的 HR Tech 产业数据、融资并购及技术演进出发提出,过去的软件主要帮助 HR 将招聘、绩效、薪酬等流程数字化,而生成式 AI 与 Agent 已开始直接参与甚至执行工作任务。 这意味着,企业接下来面对的问题不再只是“如何使用 AI”,而是需要重新回答:什么工作应该继续由人完成,哪些任务可以交给 AI,哪些判断必须由人承担。他同时指出,当前 AI 对个人能力与工作效率的提升已经十分明显,但如何利用 AI 改善组织、重构工作与流程,仍是全球企业共同探索的核心难题。AI 的演进速度正在进一步加快:从微软一直推动的Co-pilot副驾驶目前已经变成了Auto-pilot自动驾驶,AI从辅助到给结果,也是这180天的事。这一变化也意味着,HR 需要把关注点从个人 AI 技能进一步延伸到工作与组织的重新设计。引发HR同仁的深度思考。 2026 NACSHR Conference Chair Bijun Zhang 随后以《When Code Gets Cheap, the Org Chart Breaks》为主题,以 Anthropic 为案例讨论 AI-native 企业如何重新设计劳动分工,并进一步将这一变化延伸到 HR Function。她提出,当 AI 大幅降低代码、内容和执行工作的生产成本后,组织真正的瓶颈正在从“把事情做出来”转向 Judgment——包括验证、审查、取舍、品位、安全与责任判断。新的 Human + AI 分工逻辑因此可以概括为:Humans hold judgment, AI holds throughput。 这种变化并不会停留在技术团队。Bijun 进一步提出,随着大量 transactional HR work 被自动化或增强,HR 的时间将更多从事务交付转向 strategic judgment,传统由 COE、HRBP 和 Shared Services 构成的 Three-Pillar Model 也可能被重新设计。未来 HR 可能进一步走向以统一 People Data 与 AI Platform 为底座、以不同 Product Pods 和 Flow-to-Work Teams 为组织方式的新模式,并形成 People Strategist、People Scientist 和 People Technologist 等新的角色分工。CHRO 的角色也可能进一步演变为 Enterprise Workforce Architect,负责设计 Human + AI 如何共同组成企业未来的 workforce。 这也为全天讨论奠定了一个重要命题:AI 越能执行,人越需要判断;真正需要改变的,不只是工具,而是工作与组织本身。 全球化竞争加速,技术平台与本地能力缺一不可 来自 BIPO 的 North America Account Director、Canada Country Manager David Tan 以 “From Local to Global: How BIPO's AI Powers North American Companies Abroad” 为主题,讨论企业进入全球市场过程中面临的人才、Payroll、合规与本地化挑战。 作为本届论坛的赞助合作伙伴,BIPO 在分享中指出,市场增长压力、全球人才竞争、客户本地化需求以及更快的竞争周期,正在推动企业加速全球扩张。与此同时,Worker Classification、Payroll、税务、福利、劳动法规以及文化差异,也让全球 HR 管理的复杂度快速上升。 David Tan 提出,将统一的技术平台、AI 能力和本地专业团队结合起来,可以帮助企业降低进入不同国家和地区时的运营与合规复杂度。 这也反映出一个更广泛的变化:对于全球 HR 而言,AI 不仅是效率工具,也正在逐步成为跨国家、跨系统和跨规则环境下的组织基础设施。 AI时代的组织转型:判断力、人性与激励重新成为核心 上午的「AI时代组织转型」圆桌由来自 Meta AI Labs 的 HRBP Tina 主持,前 Paraform VP of Engineering、前 TikTok 产品与工程负责人陈扬,NextCurve Intelligence 创始合伙人春夏,以及来自 Fireworks 的 Member of Technical Staff 乔健参与讨论。 三位嘉宾开场分别用 Reset、Reboot 和“人性与激励” 概括自己对 AI 时代的理解。这三个关键词也几乎定下了整场讨论的基调:AI 带来的变化并不只是技术变化,最终仍然要回到人的能力、组织结构和激励机制。 陈扬提出,AI 正在明显压缩 develop 的时间,而 design、QA 和判断所占的比重反而在上升。未来人才之间真正拉开差距的,可能不再只是执行速度,而是能否独立思考、做出判断,以及是否具备对结果质量的 “taste”。 由此形成了现场极具代表性的一个观点: Judgment is the new output——判断力正在成为新的生产力。 圆桌进一步讨论到,未来三年值得持续投资的能力,不只是某一项 AI 技能,而是判断力,以及跨越传统职业边界解决问题的勇气。当岗位边界逐渐松动,未来的人才越来越可能围绕问题工作,而不是严格围绕 Job Description 工作。 乔健则提出,面对 AI 焦虑,与其持续讨论“AI 会不会取代自己”,不如把问题具体化,从一项真实工作开始使用 AI。 与此同时,他也提醒,AI 的 productivity 可以快速提升,但人的认知能力、注意力和心理承载能力并不会同步增长。Mental Health、Human Touch、意义感和组织节奏,可能因此从传统员工体验议题进一步上升为 AI 时代的重要组织议题。 春夏则从组织跃迁与激励机制出发提出,一个组织真正实现变化,仍然离不开三个基础条件:一号位的认知、工作流的沉淀,以及符合人性的激励机制。 随着 Agent 进入工作场景,下一代组织可能逐步从单纯的“人管理人”转变为 Humans + Agents 的混合组织。人和 Agent 如何分工、Agent 如何评价、设计和管理 Agent 的人如何被考核,都将成为新的组织设计与激励问题。 从年度续保走向持续福利与风险管理 企业成本和风险管理同样是本届论坛的重要议题。 来自 NACSHR 的 California Licensed Insurance Broker Annie Huang 以《2027美国企业保险新周期:从员工健康福利到企业风险保障,HR该如何提前布局?》为主题,分享美国员工福利与企业保险市场正在发生的变化。 分享指出,随着医疗成本持续上涨,中小企业的员工福利管理已经不能停留在临近 Renewal 时“最后几周比价格”的传统方式,而需要提前90至120天开始更新员工参保数据、比较保险市场、规划企业补贴机制,并提前进行员工沟通。 讨论还从 Medical Benefits 延伸到 Workers’ Compensation、EPLI、Cyber Insurance、E&O、General Liability 等企业风险场景。对于 HR 而言,员工福利、用工风险和企业保险正在变得更加紧密,福利管理也正在从一次年度采购逐渐转向持续规划与管理。 美国移民政策频变,HR需要学会管理不确定性 来自 Ji Mobility Law 的合伙人律师 Jacky(Jiaqi)Ji 以《移民政策频变,HR如何调整预期》为主题,梳理了近期美国高技能人才和国际员工用工环境中的多项变化,包括 H-1B、F-1、CPT、OPT、PERM、H-4 EAD,以及企业裁员与 H-1B 审查之间可能产生的新关联。 Jacky 的分享特别强调了一点:在移民政策频繁变化的环境中,HR 首先需要区分已经生效的规则、受到法院限制的政策,以及仍在规则制定或诉讼过程中的变化,而不能把所有政策消息都当作已经落地的规定。 以备受关注的 H-1B 10万美元费用为例,白宫在2026年9月18日延长了相关 proclamation,但此前联邦地区法院已裁定该费用违法,第一巡回上诉法院在7月拒绝暂停该裁定,因此截至论坛举行时,收费要求仍受到法院裁决的限制,相关法律争议尚未结束。 Jacky 也谈到 F-1 Duration of Status(D/S)规则的变化。原计划于9月15日生效的新规在生效前一天被联邦法院暂缓实施,因此截至论坛当天仍未正式生效。 对于企业 HR 而言,更值得关注的是移民政策正在与 Workforce Planning 更紧密地交叉。9月18日发布的 H-1B Executive Order 明确要求相关政府部门在审查过程中考虑雇主过去一年是否进行过裁员,或是否计划裁减与 H-1B 岗位类似的美国员工。 这意味着,未来 HR、Hiring Manager 和移民律师之间的协作需要进一步前置。移民问题不能只在 Offer 发出或签证即将到期时处理,而需要更早进入 Headcount Planning、Layoff Planning、人才保留和岗位设计。 Jacky 还结合企业日常场景讨论了 H-1B 抽签政策如何向员工解释、CPT 用工如何评估、O-1 中的雇主责任与 Agent 模式,以及 L-1 是否能够在部分场景下成为 H-1B 之外的人才流动路径。 这一环节进一步说明,在政策高度不确定的环境中,HR 的专业价值并不是给员工一个看似确定的答案,而是理解规则所处的阶段,评估风险,并帮助企业和员工形成合理预期。 中美出海:本地HR正在从执行者转向战略桥梁 来自 Freewind Technology Corporation 的 VP of HR & Admin Alice Tian 以《中美出海,本土HR的挑战及跨文化管理》为主题,讨论全球化企业在北美经营过程中经常遇到的管理矛盾。 Alice Tian 指出,总部往往希望将国内已经验证过的管理经验复制到海外,但当地法律、劳动关系、薪酬福利体系、工作文化和员工期待可能完全不同。本地 HR 因此经常同时面对总部和当地员工两个方向的沟通压力。 她认为,Local HR 不应只是政策的 Enforcer,而需要成为企业内部的 Strategic Bridge 和 Cross-Cultural Interpreter。 面对总部,HR 要学会使用成本、风险、数据和业务语言解释本地现实,在提出“No”的同时提供可以落地的替代方案;面对本地员工,则需要通过透明沟通、清晰边界和对当地文化的尊重建立信任。 其分享进一步提出 Glocal(Globalization + Localization) 的管理思路:总部需要明确战略、合规和核心预算等“红线”,而更多日常管理与本地政策,则应给予当地团队足够的授权和调整空间。 AI时代工作方式和人才画像:人才标准也在被重新定义 下午的「AI时代工作方式和人才画像」圆桌,由来自 Luma Research Lab 的 HRBP & Recruiting Lead Linna Dai 主持。 参与讨论的嘉宾包括来自 Weee 的 HR Director Felicity Yang、来自 Zoom 的 Data Scientist Ying Lu(ex-Google),以及来自 Databricks 的 TPM Ethan Guo(曾任 GitLab Director of Infra TPM)。 圆桌围绕 AI 时代的工作方式、人才画像、岗位变化、人才标准、招聘与人才选拔,以及人与 AI 的协作模式展开。 随着信息搜索、内容生成、代码、分析和部分流程执行越来越容易被 AI 完成,企业的人才问题正在发生变化:过去更多是在判断“这个人是否具备某项技能”,未来则需要进一步判断“这个人是否能够定义问题、判断结果、快速学习,并有效利用 AI 完成工作”。 因此,AI 时代的人才标准正在更多地指向判断能力、学习速度、复杂问题解决能力、跨职能协作能力以及 Human + AI Collaboration。 传统以固定经验、技能清单和标准 JD 为中心的人才选拔方式,也需要重新被审视。 HRBP的第一次转型,是HRBP自己先改变 来自 ASML BL Apps Division 的 Head of Global HR Cynthia Gao 以《HRBP:从AI时代的解毒师到助产士》为主题,讨论 AI 时代 HRBP 角色的变化。 她提出,HRBP 的转型首先需要从 HRBP 自己开始。 过去的 HRBP 容易停留在观察问题、等待需求、依赖零散经验和维护既有流程,而新的工作方式应该利用 AI 扩大观察范围,将 surveys、cases、workflow、talent data 和 employee feedback 等信息转化为可以被验证和讨论的共同证据。 她将这一转型路径概括为:See Earlier. Solve Faster. Prove More Value. 即更早发现问题、更快推动解决,并真正用结果证明 HR 的业务价值。 Cynthia Gao 最后提出了一个具体的30天行动框架:Detox One Barrier. Illuminate One Roadblock. Deliver One Visible Impact. AI 对 HRBP 最大的价值,不是简单增加一个新的工具,而是推动 HRBP 从被动接受问题,走向主动诊断问题、推动解决方案并证明业务影响。 北美华人HR的职业发展:从专业能力走向Leadership与影响力 年度压轴圆桌「北美华人HR的职业发展」,将论坛从 AI、组织和人才重新拉回到 HR 自身的职业成长。 现场圆桌由来自 Silergy 的 HR Director Mindy Gao 主持,Head of HR Jane Liang、来自 Avia Games 的 Head of HR - US Tan Huangfu,以及 Alice Tian 和 Cynthia Gao 共同参与讨论。 嘉宾围绕北美华人 HR 的职业成长、Leadership、职业突破、影响力建设、跨文化管理和未来发展机会展开交流。 对于北美华人 HR 而言,专业知识仍然是职业发展的基础,但当职业进入更高阶段,真正决定能否进一步突破的,往往是能否理解 Business、能否在跨文化环境中建立信任、是否敢于表达专业判断,以及能否从“完成自己的工作”进一步走向“影响组织做出更好的决定”。 AI 的发展反而让这些能力更加突出。当越来越多执行性工作被技术加速以后,Leadership、影响力、沟通、判断力和跨文化理解的重要性不会下降,而会进一步上升。 最后一位嘉宾,是AI 论坛最后设置了一个特别环节——“今天最后一位嘉宾,是AI”。 不同于传统论坛以主持人总结结束,NACSHR 邀请 AI 作为当天最后一位“嘉宾”参与实时对话。AI 基于当天嘉宾分享的 PPT、现场议题以及 HR Tech、组织和人才管理等专业背景,回应主持人的现场提问,并对全天讨论进行总结。 在最后的交流中,一个贯穿全天的关键词再次被提及: Judgment。 因为当越来越多的信息搜集、内容生成和执行性工作可以由 AI 完成以后,真正决定最终结果质量的,是人能否提出正确的问题、辨别答案、理解复杂情境,并对最终决策承担责任。 从重构到判断力:2026 NACSHR年度论坛留下的核心命题 回看全天,从 HR Tech、AI-native Organization、Human + AI Workforce,到全球化、本地 HR、人才画像、HRBP、职业发展、移民政策和员工福利,不同议题最终都指向了同一个变化: AI 正在从“一个新的工作工具”,进入工作和组织的底层结构。 未来 HR 面对的问题,也不再只是应该购买什么软件、员工应该学习什么 AI 技能,而是需要进一步回答:什么工作仍然应该由人完成,什么任务应该交给 AI,人与 AI 如何分工,什么样的人应该被招聘和晋升,组织应该如何重新定义绩效、激励和责任。 在这一轮重构中,当执行越来越容易被复制和扩展,Human Judgment——人的判断力——正在成为更加稀缺的能力。 因此,如果要用两个词概括 2026 NACSHR 北美华人人力资源年度论坛,就是: 重构(Redesign) × 判断力(Human Judgment)。 如果用一句话总结: AI 超速发展的时代,真正发生的并不只是工具和技能的升级,而是在重新定义工作、岗位、组织、人机分工、HRBP 角色、人才标准、全球化管理与激励机制;当越来越多执行交给 AI,人最稀缺、也最有价值的能力,正在变成判断力。 NACSHR 希望通过持续的专业论坛、线下交流和同行社群,让北美华人 HR 不仅看到变化,也能够在变化发生的过程中建立新的专业能力、判断力和同行连接。 Stay Together, Stay Powerful. 连接华人 HR,赋能华人职场。 NACSHR 特别感谢本届论坛赞助合作伙伴 BIPO 与 Ji Mobility Law 的支持,也感谢所有演讲嘉宾、圆桌嘉宾、合作伙伴、志愿者及参会者的共同参与。正是来自行业伙伴与 HR 社群的持续支持,让更多专业观点、真实经验与同行连接得以在线下发生。 下一站:2027年1月2日周六,NACSHR 洛杉矶新年论坛欢迎您 https://nacshr.org/Public/html/LA/2027.html NACSHR 北美华人人力资源协会 Website:www.nacshr.org Email:nacshr818@gmail.com WeChat:hinacshr
工作重构
2026年09月28日
工作重构
IBM最新报告:AI真正重写的不是岗位,而是判断权!给北美华人HR的六个提醒
IBM 最新发布的《2026 CHRO Study: Designing the Thinking Organization》,值得所有在北美工作的华人HR认真读一遍。这份报告调查了1,500名CHRO及负责 workforce strategy 的高级管理者,并覆盖8,800名全职员工。IBM提出的核心概念是“Thinking Organization”:真正领先的企业,不一定是使用AI最多的企业,而是能够重新设计人与AI如何共同判断、共同工作,并把AI释放出来的能力转化为增长的企业。 从NACSHR的视角来看,这份报告真正值得关注的,并不是再次告诉我们“AI很重要”,而是把问题推进到了组织设计层面:当AI开始承担越来越多分析、写作、推荐甚至决策工作之后,企业必须重新回答——什么必须由人负责?谁拥有最终判断权?人又如何在AI环境中继续成长? 一、未来最值钱的AI能力,不是会不会用,而是会不会判断 过去两年,不少企业的AI培训重点都集中在“怎么用”:怎么写Prompt、怎么提高效率、怎么让AI帮助生成内容。但IBM的研究显示,真正开始拉开差距的能力正在变成 judgment。57%的管理者认为 critical thinking 和 problem framing 是AI时代的重要能力;更值得注意的是,71%的管理者认为员工需要具备监督、验证或推翻AI输出的能力,但员工中只有38%认识到这一能力的重要性。 这背后是一个很现实的变化。过去,员工的价值主要来自“完成任务”;未来,越来越多岗位的价值会来自“判断AI完成的任务是否正确”。对于HR也是如此。AI可以筛选简历、生成JD、整理绩效反馈、分析员工数据,但最终谁来判断AI是否理解业务背景、是否遗漏特殊情况、是否产生不公平结果、什么时候必须人工介入?AI时代真正稀缺的,可能不是最会使用AI的人,而是最有能力对AI结果负责的人。 二、AI正在改变的,不只是岗位,而是岗位里的决策权 现在大量关于AI与就业的讨论仍然围绕“哪些岗位会被替代”,但IBM提供了一个更值得HR关注的视角。目前只有26%的企业能够清晰定义哪些工作属于 human-led、AI-assisted 或 AI-executed;与此同时,已经有29%的工作流开始引入AI agents,IBM预计到2028年这一比例将达到40%。 这意味着技术已经进入workflow,但组织设计并没有完全跟上。未来HR设计岗位时,不能只问“这个人负责什么”,还要进一步问:这个workflow中AI负责什么?人负责什么?哪些事情AI可以推荐但不能决定?谁可以override AI?如果AI出错,最后由谁承担责任?IBM发现,36%的管理者已经认为责任不清增加了AI部署难度,而43%的员工表示,当AI出问题时,最终责任往往会落到自己身上。 因此,AI时代HR需要参与的已经不仅是Job Description,而是Decision Architecture——重新设计工作的判断权、升级机制和责任边界。 三、比Skill Gap更危险的,可能是Skill Erosion 企业过去非常熟悉Skill Gap:未来需要什么技能,现在没有,就通过培训补上。因此,IBM发现已经有80%的企业建立了reskilling roadmap。但AI带来了另一类更隐蔽的风险:Skill Erosion,也就是技能退化。 60%的员工担心AI正在导致自己的技能退化,46%的管理者也把这个问题列为重要担忧。IBM甚至使用了“cognitive atrophy”,也就是“认知萎缩”这个词。如果AI每天替我们写第一版、做基础分析、定义问题、总结材料,长期下来,人可能不是“不会用AI”,而是逐渐失去了自己完成这些工作的能力。 这对L&D提出了一个全新的问题。过去我们问:“员工还需要学习什么?”未来还必须增加一个问题:“AI正在让员工停止练习什么?”企业需要主动识别哪些判断力、问题定义能力、客户理解和专业经验不能因为自动化而失去练习机会。 四、AI可能正在拿走年轻人才成为专家的练习场 IBM报告里还有一组数据特别值得北美HR关注。只有23%的企业正在增加entry-level hiring,其余77%持平或减少;在企业重点加强的人才群体中,experienced individual contributors占34%,first-line managers占27%,而early-career talent只有7%。 问题在于,很多现在看起来“低价值”的初级工作,过去本身就是人才成长的重要训练过程。整理资料、做基础分析、写初稿、处理简单客户问题,这些工作虽然最容易被AI自动化,却也是新人形成业务理解、判断力和专业经验的重要路径。 如果入门级工作减少,但企业没有同步设计新的学习路径,那么今天换来的效率,可能会变成明天的人才断层。未来企业必须更主动地设计apprenticeship、rotation、simulation、supervised decision-making,让新人即使不再重复大量基础任务,也仍然能够获得足够的真实判断经验。 五、AI并没有简单减少工作,它还创造了一层“看不见的工作” AI经常被描述成减少工作量,但IBM的数据展示了另一面。80%的管理者认为,AI正在创造大量新的、没有被充分认可的工作,包括验证AI建议、纠正错误、补充背景信息以及处理异常情况;42%的员工则表示,AI增加了自己的工作量,或者新增工作没有获得认可。 这对Performance Management是一个很大的挑战。未来真正有价值的员工,可能不是“输出最多的人”,而是能够发现AI错误、处理复杂例外、保证最终结果质量的人。但如果绩效体系仍然只计算产出数量,这部分贡献就会变成新的Invisible Work。对HR来说,未来绩效管理必须从“做了多少”进一步转向“判断质量、结果质量和责任贡献”。 六、CHRO真正面临的,是一次角色升级 IBM报告里有一个数据值得所有HR Leader认真思考:46%的企业在制定AI Strategy时,没有CHRO参与。但AI影响的恰恰是岗位、技能、组织结构、员工体验、绩效、招聘和人才供应链。如果这些问题全部由CTO、CIO、COO先设计完成,再交给HR做培训和change management,那么HR在AI时代仍然只是支持部门。 更现实的是,IBM发现72%的企业在HR Function内部仍然有限使用或完全没有使用AI,真正达到AI-native at scale的HR只有6%。这也是为什么IBM提出,HR必须先把自己变成AI的“试验场”。招聘、学习、绩效、员工服务、workforce planning,都是HR可以先进行Human + AI redesign的领域。只有HR自己真正走过这条路,才有能力帮助整个企业重新设计工作。 对于北美华人HR来说,这其实也是一次重要的职业窗口。过去HR的专业壁垒主要来自劳动法规、招聘、薪酬福利、员工关系和组织发展,这些能力当然仍然重要,但AI正在增加另一层要求:理解业务、理解技术、理解workflow,并能够设计People + AI如何共同完成工作。 NACSHR认为,未来优秀的HR不会只是People Expert,也需要逐步成为Work Architect。AI时代真正需要HR回答的,不再只是“这个岗位还需不需要人”,而是哪些工作必须保留人的判断,哪些决策可以交给AI,员工如何安全地质疑AI,新人如何继续形成经验,以及AI释放出来的时间和能力最终被投入到哪里。 IBM把这样的企业称为“Thinking Organization”。而对于HR行业来说,这也可能成为下一阶段真正的分水岭:AI越强,HR越不能只管理人。HR必须开始设计“人如何与AI一起工作”。这不是一次工具升级,而是一次组织设计能力的升级。 来源说明 本文主要依据IBM Institute for Business Value发布的《2026 CHRO Study: Designing the Thinking Organization》。研究由IBM Institute for Business Value与Oxford Economics合作开展,调查1,500名CHRO及负责workforce strategy的高级管理者,并另行调查8,800名全职员工。 报告围绕Human + AI work accountability、Judgment in workflow processes、Work redesign、Workforce recomposition、Entry-level and career development strategy、Reskilling、Gains reinvestment、Psychological safety、Performance and growth management及Trustworthy AI in people decisions等十项能力展开。 本文涉及的Skill Erosion、Critical Thinking、Entry-level Hiring、Work Redesign、AI Agents、Invisible Work、CHRO参与AI战略及HR内部AI应用等数据,均来自该报告相关章节。 9月26日,来硅谷继续讨论:AI时代,HR到底应该重新设计什么? 这些问题,也正是我们将在 9月26日北美华人人力资源年度论坛·硅谷 继续深入讨论的核心议题。NACSHR将邀请来自科技、半导体、AI及出海企业的HR负责人、业务管理者与资深专家,围绕 AI时代的组织转型、工作方式变化、人才画像、HRBP角色变化、跨文化管理以及人才选拔 展开现场交流。我们希望这不仅是一场“听趋势”的会议,而是一次北美华人HR之间真正关于现实工作的深度讨论:当AI开始进入workflow、改变岗位与决策权,HR应该如何参与工作重构?哪些能力必须留在人手里?新人如何继续成长?CHRO和HRBP又该如何找到新的位置?如果你也正在面对这些问题,欢迎9月26日来硅谷和我们一起讨论、连接同行、交换实践。期待在现场见到你。 报名链接:https://nacshr.org/Survey/EB107E0C-A678-9D12-06C3-2B5D860689B7
工作重构
2026年09月22日
工作重构
微软首席人力官Kathleen Hogan:员工如何充分利用人工智能
Kathleen Hogan Chief People Officer at Microsoft [Photo: courtesy of Microsoft] 微软首席人力官 Kathleen Hogan表示,人工智能对我们工作方式的影响将比个人电脑更大。 AI是我们时代的决定性技术,创造了一个巨大的范式转变,它将改变我们的工作方式,影响力甚至超过了个人电脑的引入。我们曾经有一个大胆的愿景,“每个办公桌上、每个家庭里都有一台电脑”,而今天,我们希望在“每个人的口袋里都放一个副驾驶”。 当然,AI的影响也伴随着挑战。我们必须解决关于工作流失、算法偏见以及组织快速培养技能的真实担忧。但最终,我相信AI的潜力太大,不能采取观望态度。 领导者需要创造正确的环境,让AI获得积极的势头。这将需要准备和有意识的方法,以便这些新的AI工具不仅帮助员工提高生产力,而且帮助他们茁壮成长。我建议关注这三个方面,以更快实现这些好处:培养基于敏捷的文化、重新想象我们的工作方式、投资于更深层次的人类技能。 培养基于敏捷的文化 为了充分利用AI的承诺,团队必须保持敏捷。 即使是那些多年来一直在内部使用AI进行数据分析、预测建模和任务自动化的公司,生成性AI也代表着一个重大转变。通过能够理解人类语言、导航大量文档知识并创造内容,更多职能的员工现在可以使用这些AI工具。 一个基于敏捷的文化还将加速组织建立推动AI价值的更广泛基础和最佳实践的能力。我相信,在AI时代培养这样的文化意味着拥抱适应性领导力,领导者必须愿意深入未知。 重新想象工作方式 20世纪80年代和90年代的机器人自动化进步使制造业生产力翻了一番。这不是仅仅通过给工人提供更高效的工具实现的——公司通过重新思考生产技术和重新设计工作流程,优化人与机器之间的流程,实现了机器人自动化的全部价值。 同样,要充分利用AI采用的价值,领导者需要重新想象工作是如何完成的。这始于将工作分解为更小的任务,以确定AI能做什么,以及或者比人类做得更好。除了自动化一些重复或乏味的工作任务,我们还需要确定AI可以如何协助员工处理更复杂和微妙的任务,如研究、写作和分析。 这个想法是让领导者利用这段时间,不仅是自动化流程,而且是与AI一起重新想象流程,寻找新的工作方式。这将最终帮助人们更聪明地工作,而不是更努力地工作,给他们带来更多的精力,并发现更有意义和更令人满意的工作。 关注人类技能 生成性AI已经被训练了大多数人类语言,所以任何人都可以使用它。但就像任何新技术一样,仅仅给人们新工具而不提供使用它们的技能是不够的。 而且,尽管这似乎与直觉相反,人类技能与技术技能一样重要,以有效使用AI。这包括分析判断力、灵活性、情商、创意评估、智力好奇心、偏见检测和处理能力,以及委派任务的能力。 事实上,我们现在发现,基本的管理技能是发掘AI副驾驶的全部潜力的关键。就像委派给人类员工一样,与副驾驶合作需要能够清晰地沟通,设置背景和参数,定义期望,分析结果,并提供反馈。 一个好的起点是根据学科开发AI技能培训和实践。随着我们从自动驾驶AI转向副驾驶AI,对人们来说,仍然扮演飞行员的角色,用批判性的视角评估他们从AI工具中获得的输出是必要的。这包括验证准确性和评估偏见。最终,飞机的船长有责任成功着陆。 我相信,解锁AI的全部潜力是领导者的责任。AI的创新正在以惊人的速度发生。当我们导航AI对工作场所的影响时,组织领导者必须立即开始培育正确的环境,以确保没有人被遗留在后面。仅仅将AI工具放在员工手中是不够的。当我们培养基于敏捷的文化、重新想象我们的工作方式,以及建立获得AI最佳效果所需的人类技能时,我们可以帮助我们的组织和员工在这个新时代中茁壮成长。 对我来说,能够成为这个令人难以置信的时刻的一部分,既令人兴奋又令人振奋。 英文原文来自:https://www.fastcompany.com/90982077/microsofts-chief-people-officer-heres-how-workers-can-get-the-most-out-of-ai
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