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    OpenAI 推出“ChatGPT for HR”实用场景指南,助力人力资源团队全面提效 近日,OpenAI Academy 在其官方平台发布了《ChatGPT for HR》专题资源,系统展示了 ChatGPT 在人力资源(HR)工作中的实际应用场景与 Prompt 模板,覆盖员工全生命周期管理,从招聘、入职、绩效,到调查、沟通与合规研究等多个环节。该资源旨在帮助全球 HR 团队利用生成式 AI 提升工作效率、洞察深度与沟通一致性。 根据 OpenAI 官方介绍,本次公开的 HR 应用案例分为多个板块,涵盖 政策与沟通撰写、人才获取与面试设计、员工参与与反馈分析、绩效与发展管理、合规与多元平等(DEI)规划 等关键领域。每个场景均附有可直接复制的 ChatGPT Prompt,方便 HR 专业人士快速落地使用。 例如,在内部沟通与政策制定方面,ChatGPT 可以帮助起草员工手册摘要、政策公告、常见问答及内部培训脚本;在招聘与入职环节,HR 可通过 Prompt 生成职位说明、行为面试题、入职计划表等内容;在员工调查与反馈分析中,ChatGPT 能对离职问卷、满意度调查、开放式回答进行语义分析,提炼主题与趋势,为管理层提供决策依据;而在合规与组织研究部分,系统还可协助分析全球法规差异、撰写合规报告,支持 HRBP 的战略研究工作。 业内专家认为,这份资源的最大价值在于其“可操作性”与“模板化”。不同于以往泛泛而谈的 AI 概念介绍,《ChatGPT for HR》提供的内容更像是一套可直接落地的工作工具,帮助 HR 团队将生成式 AI 技术真正嵌入日常流程。 目前,该资源已在 OpenAI Academy 网站公开上线(academy.openai.com/public/clubs/work-users-ynjqu/resources/use-cases-hr),无需额外注册即可浏览。这也是 OpenAI 在企业应用方向上进一步细化行业场景的重要一步,尤其在人力资源领域,为全球 HR 从业者提供了可复制、可扩展的 AI 实践框架。 HRTech 观察认为:AI 已经不再只是“辅助工具”,而正在成为 HR 专业能力的加速引擎。通过标准化的 Prompt 与结构化思维框架,HR 可以在更短时间内完成高质量内容生成与数据洞察,从而将更多精力投入到战略与人本决策之中。 ?原文参考:OpenAI Academy: ChatGPT for HR Use Cases
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    2025年10月15日
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    政府关门已至:企业HR如何应对运营与员工双重挑战? 刚刚,2025年美国政府正式关门,企业HR该如何应对,你可能还有相关预案 2025年9月30日,美国国会未能在财政年度截止日前通过拨款法案或临时融资措施(Continuing Resolution),导致联邦政府自10月1日起正式进入关门状态。这是自2018–2019年长达35天的停摆以来,美国再一次发生大规模政府关门。 根据《禁止超支法》(Antideficiency Act),在拨款恢复前,除“必要服务”(essential services)外,所有非紧急职能必须暂停。由此,数十万联邦雇员和承包商的工作受到影响,企业和HR部门也被迫面对直接冲击。 对企业HR的主要影响 1. 招聘与合规流程停滞 E-Verify暂停:所有雇主必须暂时依赖I-9表格进行入职核查,待系统恢复后再补录。这给招聘带来延误和合规风险。 审批与执照延迟:涉及联邦许可、签证或合规认证的环节全面放缓。 2. 员工用工与合同不确定性 承包商停工:与联邦政府签订合同的企业面临付款暂停或合同冻结,导致项目延迟甚至停摆。 薪酬与福利不确定:被迫无薪休假的联邦雇员暂时无法获得工资,追溯补发需等待国会立法。部分员工或可申请失业补助,但若事后获追溯工资,需返还补助。 3. 企业运营与财务目标受阻 SHRM研究显示,仅1–3天的关门就会扰乱25%的企业运营;若持续超过一周,64%的企业运作及49%的财务目标将受到冲击。 延误的政府审批、拨款、贷款可能影响企业现金流和投资进度。 4. 员工心理与士气下降 调研显示,80%的员工担心压力上升,76%预计士气下降,75%担忧专注力和生产力降低。 对有家庭照护责任的员工影响更大:59%担心财务、51%担心工作稳定、49%担心食物安全、47%担心心理健康。 5. HR准备不足 47%的HR专业人士表示企业几乎没有应对预案,14%的企业完全无计划。关门已至,HR将被迫在高压环境下应急,风险显著。 HR的应对措施 立即启动危机管理 明确“必要岗位”和“被迫停工岗位”,书面通知员工其状态。 审查并更新内部政策,涵盖无薪休假、福利延续、工时安排等。 加强透明沟通 建立统一的信息渠道,及时更新薪酬、福利和合同状态。 通过FAQ、内部公告或视频说明会减轻员工焦虑。 强化员工支持 启动EAP(员工帮助计划),提供心理咨询与应急援助。 为有家庭照护责任的员工提供灵活安排或支持资源。 审查合同与财务风险 检查与政府相关合同条款,尽快与合作方沟通延期或缓解措施。 重新评估预算与现金流,建立财务缓冲。 持续监控政策进展 HR需密切跟进国会动态,关注追溯工资等立法进程。 与行业协会(如SHRM)保持互动,及时获取应对指南。 美国政府关门的历史回顾 2018–2019年:长达35天的关门,为历史最长。影响多个联邦部门,导致经济损失与信任危机。 2013年:因医保法案分歧,政府关门16天,标准普尔估算使当季GDP年化增长率下降0.6%。 1995–1996年:多次预算争议引发关门,总计21天,影响广泛。 整体情况:自1976年以来,美国已发生20余次关门,平均持续约8天,但近年来关门时间趋长,影响逐渐加剧。 此次关门不仅影响联邦雇员和承包商,更对企业HR提出严峻考验。招聘停滞、合同冻结、员工焦虑与士气下降,都需要HR部门即时响应与长期预案。事实证明,未雨绸缪的HR将更有能力保护企业稳定和员工信任。 ? 来源: SHRM《HR Leaders Brace for Shutdown Impact》 The Guardian 《US Government Shutdown Coverage 2025》 Reuters 《US government shutdowns raise uncertainty but rarely have lasting effect on economy》 U.S. Congressional Budget Office 历史文件 Wikipedia《United States federal government shutdowns》
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    2025年10月01日
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    从“禁用机器人上司”到“人机共治”:加州 SB 7 将如何重塑用工 AI 合规版图 加州通过“No Robo Bosses Act”(SB 7),加州州长需在 10 月 12 日前决定是否签署。一旦生效,该法案将于 2026 年 1 月 1 日实施,全面规范 AI 在就业决策中的使用。主要条款包括:雇主不得仅依赖 AI 作出纪律、解雇或停用决定;若主要依赖 AI,必须有人工复核;使用前至少提前 30 天通知员工,并在解雇时单独告知;员工每年有权申请一次相关数据。违规将面临 500 美元/次罚款。这项立法被视为全球首个系统性 AI 职场监管案例,为员工提供更高透明度与数据权利。 以下是正文,供参考: 加州立法机构已通过被称为“No Robo Bosses Act”的 SB 7,并送交州长审议。按照加州官方立法日程,州长需在 2025 年 10 月 12 日前签署或否决该法案;若签署,新法自 2026 年 1 月 1 日起生效。这部全美首创的就业 AI 专法,以“通知—限制—监督—救济”为主线,覆盖从招聘到解雇的几乎全部“就业相关决策”,并在“纪律、解雇或停用”等高风险场景强制引入实质性人工复核。 一、SB 7 到底规范了什么? 关键定义与适用范围 自动化决策系统(ADS):凡是由机器学习、统计建模、数据分析或 AI 组成、输出“评分/分类/推荐”等简化结果、用来辅助或替代人的自由裁量、并对自然人产生实质性影响的计算过程,均被纳入。 就业相关决策:范围极广,几乎涵盖工资、福利、工作时长/班次、绩效、招聘、纪律、晋升、解雇、任务/技能要求、工作分配、培训与机会获取、生产率要求、健康与安全等。 工人(Worker):不仅包括雇员,也包括向企业或政府实体提供服务的独立承包人。 “不能只靠机器”的红线 在纪律、解雇或“停用(deactivation)”决策中,雇主不得仅依赖 ADS。 若“主要依赖” ADS 输出作出上述决定,必须由人类复核者审阅 ADS 输出,并汇总与审查其他相关信息(如主管评估、人员档案、工作成果、同事评议、证人访谈/相关在线评价等)。 不得将客户评分作为唯一或主要输入数据用于就业决策。 二、四大通知义务 使用前通知(Pre-Use Notice) 部署前至少 30 天向将被直接影响的工人发出书面通知;若法律生效时已在用,最迟 2026 年 4 月 1 日完成补通知;新入职者在入职 30 天内告知。 招聘场景:对使用 ADS 的岗位,需在收到申请时或在岗位公告中告知。内容包括:受影响的决策类型、输入数据类别与来源及采集方式、已知会导致输出偏差的关键参数、ADS 创建方、工人数据访问/更正权利、配额说明(如适用)、反报复声明等。 使用后通知(Post-Use Notice) 若在纪律、解雇或停用中“主要依赖 ADS”,在告知该决定的同时,还须向员工发出独立书面通知:说明可联系的人与数据获取方式,表明使用了 ADS,员工有权请求其被使用的数据,并重申反报复。 三、数据权利与合规底线 员工每 12 个月可申请一次,获取过去 12 个月在“主要依赖 ADS”的纪律/解雇/停用决策中所使用的本人数据(提供时须匿名化他人信息)。 禁止性使用:不得用 ADS 违反劳动/民权/安健等法律;不得推断受保护身份;不得围绕未披露目的收集工人数据;不得针对行使权利者进行画像/预测/不利行动。 四、执行与责任 执法机关:加州劳动专员主责,可调查、发临时救济、开具传票与罚单并提起民事诉讼;地方检察官也可起诉。 罚则:每次违规 500 美元民事罚款(可累计)。法案同时禁止对行使权利的员工实施任何形式的报复。 生效与时点:2025 年 10 月 12 日为州长签署/否决截止日期;2026 年 1 月 1 日起生效(若签署)。 五、与其他法律的交互作用 与 CCPA/CPPA 的衔接:若企业受《加州消费者隐私法》及加州隐私保护局关于自动化决策技术的隐私规则约束,则仍须遵守相应隐私规。 工会豁免:若有效的集体谈判协议中明确豁免 SB 7,并对工资/工时/工况与算法管理保护有清晰规定,则在该覆盖范围内不适用。 地方更高标准:SB 7 不排斥提供等同或更高保护的地方法规。 六、难点与灰区 “主要依赖”如何判定? 法律未给百分比或权重阈值,复核是否实质有效而非走过场,将依赖执法与判例。 通知与数据工作量 多系统、多岗位、多轮通知加数据留存,意味着 HR、法务与 IT 协作成本显著上升。 客户评分的边界 “不得作为唯一或主要输入”的要求,将迫使零售、外卖、平台经济等行业调整绩效与纪律模型。 七、横向对比:其他地区的经验 纽约市 Local Law 144:要求使用自动就业决策工具(AEDT)的企业进行年度偏见审计,并将结果公开,同时在招聘/评估阶段告知候选人和员工。 科罗拉多州 SB 24-205:对“高风险 AI”规定开发者和部署者的合理注意义务,要求进行影响评估,并建立申诉与数据更正路径,将于 2026 年 2 月 1 日生效。 欧盟 AI 法案:采取风险分级监管模式,高风险系统必须建立合规体系,并开展基本权利影响评估(FRIA),监管覆盖就业、教育、金融等多个场景。 八、企业实操路线图 盘点与评估 列出所有 ADS 使用点(招聘、绩效、排班、监控、培训等)。 识别纪律/解雇/停用链路中是否存在“主要依赖”。 审查 AI 供应商合同,确保披露必要数据来源与偏置参数。 通知与数据管理 建立前置通知、后置通知模板,并完成 2026 年 4 月 1 日前的补通知。 建立数据台账,支持员工数据申请与匿名化处理。 培训与演练 培训人类复核者,明确复核标准和证据清单。 建立纪律/解雇/停用的双轨记录机制,确保合规。 九、场景演练:门店一线员工“低评分解雇” 错误做法:直接将顾客星级评价作为主要依据触发解雇。合规做法: 将客户评分作为辅证。 由人类复核者调取主管评估、档案、工作样本、同事/证人意见等。 在决定同时发出后置通知,说明联系人、ADS 介入情况与数据申请权利。 十、对 HR 科技与供应链的影响 产品设计将更重视:通知生成器、人类复核工作台、数据取证与匿名化导出、偏置敏感参数标注等功能。 商业条款倾向:在 SLA 中加入合规配合、日志可提取性、异常暂停条款,对高风险场景的责任分配更加谨慎。 十一、编辑部点评 SB 7 的真正创新点不在于偏见审计或宏观风险分级,而在于直接规定:高风险就业决策必须有人类复核。这一行为导向+流程内嵌的模式,预示着企业 HR 管理将进入“人机共治”的新阶段。难点在于如何界定“主要依赖”与如何确保“复核质量”。未来数年,这些模糊地带将决定 SB 7 在实践中的实际效果。 关键信息与来源 加州议会法案文本:SB 7 Employment: automated decision systems 加州立法日程:2025 年 10 月 12 日为州长签署/否决截止日期,2026 年 1 月 1 日生效(若签署) 相关法规:纽约市 Local Law 144、科罗拉多州 SB 24-205、欧盟 AI 法案
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    2025年09月23日
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    刚刚:Workday斥资11亿美元收购Sana,打造AI驱动的“未来工作入口” ——此举将重塑Workday在企业学习、知识管理与AI智能体领域的竞争格局 Workday出手11亿美元拿下Sana 2025年9月16日,Workday, Inc.(纳斯达克代码:WDAY)在Workday Rising 2025大会上宣布,已与总部位于瑞典斯德哥尔摩的AI企业知识平台公司Sana签署最终收购协议,交易金额约为11亿美元,将收购Sana全部流通股权。 该交易预计将在Workday 2026财年第四季度(即2026年1月31日前)完成,需满足惯常交割条件。交割完成后,Sana将成为Workday全资子公司,其核心产品Sana Agents和Sana Learn将继续以独立品牌形态发展,并全面融入Workday的AI战略版图。 Sana此次交易的顾问为DLA Piper,Workday方面的财务顾问为Allen & Company LLC,法律顾问为Orrick。 Sana:AI原生的企业知识与学习平台 成立于2016年的Sana,长期专注于AI原生企业知识与学习平台的研发,核心产品包括: Sana Agents:一套无代码AI智能体构建平台,可用于构建企业内部任务自动化代理,支持文档检索、内容生成、洞察分析、流程执行等全链条工作流,且所有操作通过“Agent System of Record”机制记录,保障安全与合规; Sana Learn:AI驱动的企业学习管理与内容创作平台,集课程生成、知识库搭建、个性化辅导、互动学习于一体。 目前,Sana已服务全球数百家企业、超过100万名用户。其客户案例包括: 某全球电动车制造商:员工学习参与度提升 275%; 一家拥有7,500名员工的欧洲安装行业分销商:课程开发周期从 4个月缩短至4天; 某全球金融科技公司:内容创作周期从 3周缩短至3小时。 Sana曾获得多轮风险投资支持,投资方包括Merck旗下基金与Polestar创始团队等,凭借其AI原生技术在企业培训和知识管理领域建立了领先地位。 战略意义:打造“未来工作入口”平台 根据Workday产品与技术总裁Gerrit Kazmaier的表述,Sana的加入将成为Workday打造“未来工作入口(front door for work)”战略的核心支点。Workday计划将Sana的知识搜索、智能体和学习系统,与其在人力与财务领域的独特数据上下文深度整合,实现以下目标: 知识与数据融合:实现跨Workday、Google Drive、SharePoint、Office 365等多源数据的统一检索; 智能体驱动工作:通过Sana Agents提供任务自动化、主动推荐、洞察推送、绩效管理等AI服务; 学习与技能重构:利用Sana Learn的AI内容生成与个性化辅导功能,加速员工技能建设、内部流动与再培训计划; 个性化体验升级:基于员工角色、团队构成与绩效数据,主动提供定制化仪表盘、流程工具和学习资源。 届时,全球超过7,500万名Workday用户将能够在同一平台内完成数据获取、流程执行、内容生成与技能学习,极大提升工作效率与体验一致性。 产品互补:强化Workday学习与前端智能化能力 Sana的两大核心产品与Workday现有产品形成互补: Sana Learn 将为Workday Learning注入AI生成式课程开发、个性化辅导与互动学习等能力,解决企业对“规模化+个性化”学习内容的迫切需求; Sana Agents 则补足了Workday在前端智能体、跨系统知识检索与工作流执行方面的能力,使员工可以用自然语言发出指令,系统自动完成数据整合、流程审批、绩效分析等任务。 这意味着Workday未来的用户体验将从“提供数据平台”转向“提供智能助手”,从而显著提高员工生产力与系统使用粘性。 行业观察:Workday的AI版图加速成型 长期关注企业HR科技领域的分析师Josh Bersin指出,此次收购不仅是产品线补强,更是Workday整体战略架构的根本性跃迁。通过引入Sana的AI原生架构,Workday将从“后端交易系统”向“前端AI体验平台”转型,从而在以下几个方向强化竞争力: 技术维度:实现AI原生知识图谱、生成式学习内容、智能体平台三位一体的闭环; 用户体验维度:统一知识、数据、行动与学习入口,减少用户在多系统之间切换; 商业维度:借力Sana成熟的企业客户基础与快速迭代的AI产品,将大幅提升Workday的客户粘性与交叉销售潜力。 在全球企业加速投入AI转型、人才再培训与内部流动的大背景下,Workday通过此次收购切入企业知识与学习赛道的“AI上层建筑”,有望显著扩大其在HR科技市场的总体可寻址市场(TAM),并建立长期壁垒。与此同时,SAP收购SmartRecruiters、Oracle强化AI Copilot等竞争者动作频频,Workday此举也被视为正面回应市场竞争的关键举措。 财务与运营前景 Workday目前尚未披露此次收购对未来财务业绩的具体影响,但表示将于后续财报更新指引。本次交易仍需监管及惯常交割程序完成。分析人士预计,此项收购将以增长性投资的形式纳入Workday整体战略支出,短期对利润率或有压力,但将强化其在人才管理与AI企业应用领域的长期增长潜力。 HRTech评论: 这笔价值11亿美元的收购交易,标志着Workday在企业AI平台转型道路上迈出了关键一步。未来,Sana的AI能力与Workday在人员与财务数据的优势结合,将重塑企业用户与员工的交互方式,为全球客户带来更智能、更主动、更个性化的工作体验,也为Workday在AI驱动的下一代企业应用竞赛中奠定领先地位。 值得注意的是,Workday近年已多次通过并购快速补充AI能力:包括2023年收购Helios(AI技能匹配引擎)、2024年收购HiredScore(人才智能与内部流动AI平台),以及2025年初收购Paradox部分团队以强化AI招聘助理功能。此次整合Sana,则进一步补齐了Workday在知识检索、任务自动化与AI学习内容生成上的关键能力模块,显示其正以“拼图式并购”策略加速构建AI时代的企业中台能力。 新闻来源: Workday 官方新闻稿(PRNewswire,2025年9月16日) Josh Bersin《Workday Acquires Sana to Transform Its Learning Platform – And Much More》(2025年9月)
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    2025年09月16日
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    隐性的人才危机:Workday《2025全球劳动力报告》解读 概述:Workday最新发布的《2025全球劳动力报告》揭示了一场正在组织内部酝酿的人才危机。虽然外部招聘市场依旧活跃,职位需求在2025年上半年同比增长6%,但内部情况却截然不同:晋升率在10个行业中的11个下滑,内部招聘减少8%,员工发展通道受阻。尤其值得关注的是,高绩效员工正加速离职——零售行业同比上升64%,医疗健康行业上升28%,这对企业的韧性与创新能力构成严重威胁。 报告指出,传统职业晋升路径正在失效,企业更倾向于招聘外部候选人,而内部员工缺乏成长与轮岗机会,导致敬业度和忠诚度下降。同时,AI战略的沟通不畅进一步加剧了焦虑。44%涉及AI的员工评论带有负面情绪,55%的求职者认为AI已经减少了就业机会。管理者在转型中承受巨大压力,但缺乏工具和支持,形成了“夹心层”困境。 应对这一危机,报告提出三大方向:一是重塑职业发展路径,提供横向调动、项目轮岗和技能提升机会;二是优先推动内部流动,利用数据与AI匹配人才与岗位;三是加强透明沟通,特别是围绕AI的愿景与应用,帮助员工将AI视为成长工具而非威胁。Workday自身的案例表明,以人为本的AI应用能够提升生产力与员工信心,增强战略一致性。 报告的核心结论是:未来的人才竞争关键不在于“外部招聘更快”,而在于“留住最好的人”。只有通过重建内部信任与成长路径,企业才能在AI时代保持竞争优势。 在全球劳动力市场看似稳定的表象之下,一场深层次的人才危机正在酝酿。Workday在其最新发布的《2025全球劳动力报告》中揭示了一个值得企业高度警惕的事实:外部招聘依旧活跃,但组织内部的人才发展体系正在崩塌。晋升机会锐减、内部流动停滞、高绩效员工加速出走,再加上AI战略沟通不足带来的焦虑感,正在形成一股“隐性的离职潮”,对企业的竞争力和未来发展构成巨大威胁。本文将围绕报告中的关键发现和建议,进行深入解读。 外部市场的表象繁荣与内部困境的对比 报告指出,从宏观数据看,全球招聘需求仍在上升。2025年上半年职位需求同比增长6%,某些行业甚至保持了高速扩张。例如,酒店业职位需求同比增长61%,科技与通信行业增长29%。这说明企业仍在积极寻找外部人才,尤其在疫情后快速复苏的行业中表现明显。 然而,与外部的繁荣相比,组织内部的情况却显得格外冷清。内部晋升率在过去一年下降了8%,10个主要行业中有11个出现了“晋升衰退”。这种外部热、内部冷的矛盾,正是当前人才危机的根源。表面上的招聘火热掩盖了内部人才管理的空心化,员工缺乏成长与发展的空间,导致敬业度下降和离职意愿增强。 高绩效员工的加速流失 报告中特别强调,高绩效人才正成为离职的“主力军”。 在零售行业,高绩效员工的离职率同比增长64%。 在医疗健康行业,这一数字也高达28%。 这意味着,最能创造价值、推动业绩的员工正在大量流失。他们离开的原因并不是外部市场更具吸引力,而是内部缺乏清晰的成长通道和发展空间。换句话说,他们不是“不想留下”,而是“留不下去”。 更为严重的是,这种趋势不仅仅是人员流动问题,而是组织韧性的流失。高绩效人才的离开往往带走了关键知识、客户关系和创新动力,对企业的打击远大于普通员工离职。 晋升衰退与职业发展死胡同 “晋升衰退”(Promotion Recession)是报告中的高频词。晋升率下降意味着员工在组织内部看不到未来。 内部调动和横向发展机会不足。 企业管理者更倾向于招聘外部候选人,而不是信任和培养内部人才。 这种倾向表面上似乎有利于引入新鲜血液,但长期而言削弱了组织的忠诚度和凝聚力。员工如果在企业中无法获得横向调动、跨部门学习或参与关键项目的机会,就会感到被忽视,最终选择跳槽。 因此,报告提出“重塑职业发展路径”的理念:不仅要提供纵向晋升,还要设计横向项目轮岗、技能提升和跨部门合作,让员工在不同的成长维度中保持挑战感和价值感。 AI战略沟通不畅引发员工焦虑 AI正在重塑工作方式,但报告揭示出另一个被忽视的问题:AI战略的沟通不畅。 44%涉及AI战略的员工评论带有负面情绪。 55%的求职者认为AI已经减少了就业机会。 近一半员工表示,他们对AI如何影响岗位和未来缺乏清晰理解。 这说明,虽然企业高层有明确的AI发展愿景,例如利用AI提高效率、减少低价值劳动、提升客户体验,但普通员工并没有从中看到自己的位置和未来。缺乏清晰沟通,使得AI不再是机遇,而成为焦虑的来源。 报告指出,AI的引入不仅是技术变革,更是文化转型。如果企业不能通过透明沟通、清晰的角色案例和系统性的培训来解释AI的作用,就会在组织内部制造恐慌,削弱员工对未来的信心。 管理者承受转型压力 在AI转型中,管理者的角色尤为关键。但数据显示,许多一线管理者缺乏足够的资源和支持: 他们在“变革资源和支持”的打分仅为7.06分。 在“风险评估”和“变革理由阐释”等维度上,得分也低于个人贡献者。 这意味着,管理者既要应对来自上层的战略压力,又要安抚基层员工的焦虑,却缺乏相应的工具和培训。这种“夹心层”的困境进一步拖慢了AI转型的步伐。 案例启示:Workday的EverydayAI计划 报告中引用了Workday自身的案例作为参考。通过“EverydayAI计划”,Workday在六个月内实现了显著成果: 80%的员工使用至少一款AI工具,比基准提高38%。 高绩效员工使用AI的可能性是其他人的两倍。 使用AI的员工更可能看到清晰的职业路径,并表现出更强的战略一致性。 这一案例表明,以人为本的AI战略不仅能提升效率,更能增强员工的归属感与成长感。核心在于将AI转型与文化、沟通和技能建设结合,而非仅仅依赖工具部署。 报告建议:重建内部信任与成长路径 为应对这场隐性的人才危机,报告提出了三大建议: 优先内部成长 提供可见的、个性化的职业发展机会。 将晋升、横向发展和技能培训与业务需求挂钩。 透明沟通战略方向 特别是关于AI的应用和影响,要保持一致、开放的沟通。 让员工理解AI并非威胁,而是成长的工具。 以人为本的AI应用 将AI用于释放员工时间、发现潜在机会、提升自主性和归属感。 建立反馈循环,帮助员工在使用中不断积累信心。 结语:人才危机的关键在“内部” 从宏观角度看,2025年的劳动力市场依旧活跃,但企业面临的真正挑战不在外部招聘,而在于内部人才体系的裂痕。晋升衰退、人才流失和AI焦虑并非孤立事件,而是信任和沟通不足导致的系统性问题。 未来的人才竞争不再仅仅是“招聘更快”,而是“留住最好的人”。这需要企业在AI时代重新定义职业发展与组织文化,让员工能够“在企业中成长”,而不是“绕开企业成长”。 换句话说,解决隐性的人才危机,核心不在技术,而在人心。
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    2025年09月12日
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    AI转型时代的HR角色:从人力资源到首席AI赋能官-Servicenow 最新报告解读 《HR’s Role in AI Transformation》(点击下载)报告指出,人工智能带来的不仅是技术变革,更是以人为核心的管理革命。AI能够帮助企业简化流程、提升生产力、释放时间,使员工专注于更具创造性和战略性的工作。 AI转型不是单纯的技术问题,而是“人”的变革。HR 在其中扮演“首席AI赋能官(Chief AI Enablement Officer)”的角色。 报告提出了一个“三步战略”: 第一,重塑AI驱动的HR职能,包括强化数据与技术基础、建立AI治理模式、实施AI控制塔并设计未来HR岗位; 第二,在HR及全组织范围内推动AI应用,重点是技能重塑与提升,构建AI赋能框架,推动员工在Know AI、Use AI、Build AI与Lead with AI四个层面成长; 第三,转型劳动力,涵盖变革管理、工作设计、人与AI代理协作、以及文化引领。特别强调AI代理将成为劳动力新成员,人类与AI的组合将决定未来组织的竞争力。 引言:AI转型是一场人类与组织的双重革命过去几十年里,技术革新不断改变企业运营的方式,但人工智能的兴起无疑是迄今为止最具颠覆性的力量。它不仅仅是一场技术浪潮,更是一次深刻的“人”的变革。人工智能的发展使组织在效率、洞察力和业务增长方面迎来了前所未有的机遇,但同时也带来了治理、文化和技能方面的巨大挑战。正是在这种背景下,HR被赋予了前所未有的使命——不仅是人才管理的执行者,更要成为AI转型的推动者和引领者。本报告由ServiceNow及其合作专家撰写,提出了一份面向HR领导者的行动手册,强调CHRO应成为“首席AI赋能官”,通过三步战略,将AI真正嵌入组织运行的血液之中。 为什么HR在AI转型中处于核心地位 人工智能带来的变化远远超过了效率层面的改进。它让企业重新思考工作的设计方式、人才的定义以及组织的整体结构。报告提出,“AI是一场人文复兴”,这意味着AI的最大价值在于释放人类的潜能,让员工摆脱低价值的事务性任务,把时间和精力集中在创造力、战略思维和创新活动上。 数据印证了这一趋势。根据ServiceNow的《AI成熟度指数2025》,82%的企业计划在未来一年增加AI投资。世界经济论坛的《未来就业报告》显示,86%的雇主认为到2030年AI和信息处理技术将会深刻改变业务模式。而Accenture的调查发现,64%的员工已经意识到AI将改变他们的工作内容,需要新的技能或进行显著的再培训。然而,McKinsey的调研也指出,只有1%的高管认为他们的生成式AI落地已达到成熟水平。这一矛盾说明,虽然AI投资与应用的热度极高,但企业在治理、应用深度和人才适配上依旧存在明显差距。 在这样的背景下,HR的任务不仅是配合技术部门落地工具,而是要将AI转型与人力战略绑定起来。正如报告所强调的,“企业战略始于人才战略”,如果HR不能主动推动AI赋能,那么企业的AI转型必然流于表面。 三步战略:HR引领AI转型的完整路线图 第一部分:重塑AI驱动的HR职能 AI要在HR中真正落地,首先必须打下坚实的技术与数据基础。报告强调,HR必须与IT形成紧密的战略合作关系,而不是过去的单向依赖。两者需要共同决定数据架构、技术平台和AI伙伴的选择,从而保证数据集中、质量可控,避免出现信息孤岛。只有这样,AI应用才能覆盖全员,形成统一体验,而不是分散在多个工具中导致混乱。 在此基础上,企业应建立HR专属的AI治理模式。ServiceNow提出“AI工厂”的概念,即通过结构化流程,将AI的创意收集、评估、优先级排序、开发与治理整合在一个可重复、可扩展的框架中。这种模式既能保障创新速度,又能确保伦理、合规和业务价值的平衡。例如,ServiceNow的AI控制塔就是一个典型案例,它能够实时监测AI模型的表现、数据质量和合规性,帮助HR领导者清晰掌握AI在组织内的使用情况,避免出现偏差或风险。 更重要的是,AI不仅改变了HR的工具箱,还将深刻改变HR岗位本身。未来的HR将不再只是处理招聘、绩效和培训,而是要承担更多“产品思维”和战略角色。新兴岗位包括AI编排设计师,负责规划AI代理与业务流程的融合;员工体验设计师,专注于优化AI驱动下的员工旅程;AI伦理官,确保AI使用与企业价值观一致;人才战略师,利用预测分析塑造长期的人才布局。这些角色的出现,意味着HR正在从事务执行者转向企业未来的战略设计者。 第二部分:推动AI赋能,重塑技能与学习生态 报告的第二步战略强调,AI赋能不仅发生在HR职能内部,更要扩展到整个组织。HR的责任是帮助所有员工掌握新技能,并通过合理的框架推动全员适应AI时代的工作方式。 世界经济论坛指出,到2030年,全球劳动力中约有59%的人需要进行技能重塑或升级,其中11%可能无法获得相应机会。这是一个极大的挑战。ServiceNow的研究同样表明,几乎所有岗位都将不同程度地经历任务的自动化或增强。因此,HR需要以战略性的方式推动再培训和技能升级,把员工从事务性任务中解放出来,让他们专注于创造价值。 未来的关键技能既包括技术能力,也包括人类核心能力。在技术层面,AI、大数据、网络安全和数字素养将持续增长。在人类核心方面,创造性思维、韧性、灵活性、领导力和好奇心同样重要。报告指出,单一的技能组合已不足以支撑未来,真正的竞争力在于技术与人类技能的结合。 为此,ServiceNow提出了“Know-Use-Build-Lead”的AI赋能框架。所有员工都需要具备AI的基础知识,理解提示工程和数据隐私等基本原则(Know)。大多数员工需要掌握如何使用AI工具完成工作(Use)。技术人员则需要具备构建AI解决方案的能力(Build)。而管理者必须学会如何引导团队与AI共事,推动采用和文化转型(Lead)。这种层级化的框架确保不同层次的员工都能找到清晰的学习目标。 此外,AI热力图是一个非常直观的工具,帮助企业识别岗位中最适合AI接管的任务。例如在HR共享服务岗位,AI能够处理知识库维护、案例管理和供应商对接等事务,从而节省员工约28%的时间。这些节省下来的时间被重新分配到人才发展和战略项目中,形成了“效率—学习—价值提升”的正向循环。 ServiceNow还推出了ServiceNow University,以AI驱动的学习体验取代传统的静态培训模式。它通过预测和个性化推荐,提供从入职到深度进阶的学习路径,使员工在工作中就能完成技能提升。这种模式意味着学习将不再是周期性任务,而是与工作高度融合的持续过程。 第三部分:转型劳动力,构建人机协同的新团队 AI的普及最终会改变劳动力的定义。报告提出,AI代理(Agentic AI)不再只是工具,而是将成为组织中的“虚拟员工”。这意味着HR必须考虑如何为AI代理“入职”,如何培训它们、如何评估绩效,甚至如何与人类员工共同组成混合团队。未来的组织将由人类与AI共同构成,HR的角色是设计并治理这种新型劳动力结构。 劳动力转型的关键在于三方面。第一是变革管理。许多员工对AI存有焦虑,担心被替代。HR必须通过沟通、培训和文化建设,确保员工理解AI是赋能工具而非竞争对手。第二是工作设计。企业需要明确哪些岗位和任务由AI承担,哪些仍需人类独有的判断、创造力和同理心。第三是文化引领。AI的真正成功取决于信任,当领导者投资于员工的学习和成长时,会传递一个重要信号:员工属于企业的未来。 报告特别强调,组织必须选择是用AI来替代人以削减成本,还是通过AI增强人类潜能。如果选择后者,就能打造更有韧性和创造力的团队,并形成长期竞争优势。 AI在实践中的应用价值 为了证明上述战略的可行性,报告提供了多个案例。 在ServiceNow内部,AI已经帮助HR共享服务部门实现生产力翻倍。一名HR支持员工的数量从412人提升到881人,同时不以裁员为目标,而是通过再培训把释放出来的时间投入到人才发展与战略工作中。 在AstraZeneca,AI平台帮助替代了实验室日常的手工流程,例如试管登记与存储,每年节省超过6万小时。这些时间被重新用于药物研发,从而加速了寻找罕见疾病治疗方案的进程。 BT集团的案例展示了AI在客户体验中的威力。通过ServiceNow平台,BT将客户服务的响应时间从4.7小时缩短到1分钟,任务自动化率提升80%。同时,AI还能预测并防止网络故障,帮助客户服务人员减少55%的文书时间。 这些案例表明,AI的价值不仅在于效率,更在于通过再分配时间和资源,实现业务增长和员工发展的双重目标。 未来趋势与大赌注 报告最后提出了未来几年的重点方向。 首先是Agentic AI。AI代理将成为劳动力规划的重要组成部分,独立完成任务并大规模运作,而人类则专注于需要创造力和复杂判断的工作。 其次是以技能为核心的组织模式。AI工具可以帮助企业绘制员工技能地图,识别差距并推荐培训。这样,组织能够更敏捷地适应变化,并把AI释放的能力重新分配到关键领域。 第三是“学习即工作”。未来的学习将不再依赖周期性的培训,而是融入日常工作流程。员工在完成任务的同时,不断获得新知识和技能,保持岗位的长期适应性。 此外,治理和信任将成为AI成功的基石。Accenture的调研显示,77%的高管认为,只有在信任和治理的基础上,AI才能真正释放潜力。 结论:HR是AI时代的变革引领者 《HR’s Role in AI Transformation》(点击下载)清晰地指出,HR在AI时代的使命远超传统职责。CHRO需要承担起“首席AI赋能官”的角色,推动AI的合规治理、技能重塑与文化转型,确保技术与人才的深度融合。AI的最终价值不是取代,而是增强,当人类的创造力与AI的效率结合,企业将迎来真正的人文复兴。 对企业而言,这意味着不能仅仅把AI视作提升成本效率的工具,而要把它看作战略资产,积极管理、合理分配,并通过文化和学习机制把员工纳入转型之中。只有这样,AI才能既推动业务增长,也成就更加有意义和有韧性的职场。
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    2025年09月08日
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    北美HR行业观察:从SAP与Workday的收购和Dayforce 123亿美元私有化到传统招聘网站倒闭裁员,HR科技走向何方 2025 年,HR 科技行业迎来资本主导的新周期。SAP 收购 SmartRecruiters(约 15 亿美元)、Workday 收购 Paradox(15–20 亿美元)、Paychex 41 亿美元并购 Paycor,Dayforce 更是以 123 亿美元完成私有化,创下近年最高纪录。与此同时,CareerBuilder 与 Monster 宣布破产,传统招聘门户彻底退出主舞台,而 Indeed、Glassdoor、Dice 等头部平台也因收入压力掀起裁员潮。HRTechChina 认为,行业正在由“流量驱动”转向“平台化与资本驱动”,未来三到五年,平台主导与商业模式更新将成为核心趋势。 资本并购:套件厂商加速补齐短板 2025 年的 HR 科技行业并购步伐异常密集。SAP 宣布收购 SmartRecruiters,其估值约在 15 亿美元左右,这是 SAP SuccessFactors 在招聘领域的重要补位;Workday 宣布收购会话式招聘平台 Paradox(预计交易金额在 15–20 亿美元之间),此前它已收购 HiredScore 与 Flowise,正在逐步形成一个覆盖发现、匹配、对话到招聘入职的完整 AI 招聘体系;Paychex 则以 41 亿美元收购 Paycor,这一交易在中端 HCM 市场堪称标志性事件,显示薪资与人力平台的整合正进入新阶段。 通过这些收购,HCM 巨头们正在强化端到端能力,巩固其在不同层级市场的地位。对于 SAP、Workday 来说,并购不仅仅是功能补充,更是平台竞争力与市场版图的战略扩张。 私有化浪潮:Dayforce 的大额退市 与并购同步,私有化也在重塑行业格局。2025 年 8 月,Dayforce 宣布与 Thoma Bravo 达成协议,将以 123 亿美元的总价退市,股东将获得每股 70 美元的现金溢价。这一交易是近几年 HR 科技领域金额最高的私有化案例之一。 私有化意味着 Dayforce 将摆脱季度财报压力,获得更大的战略灵活度。未来,它可以更加专注于全球薪资、劳动力管理和 AI 驱动的长期布局。这一案例也说明,私募基金正在通过资本运作重新定义 HR 科技公司的发展路径,把更多资源押注在长期增长与平台化能力上。 传统招聘网站的衰落与破产 如果说 HCM 平台的收购与私有化代表着行业集中度的提升,那么传统招聘网站则在经历另一种命运。2025 年,CareerBuilder 与 Monster 在长期亏损和竞争力下降后,进入破产与资产出售程序。Monster 的部分资产由 PartnerOne、Valnet 等公司收购,品牌与部分业务仍在维持,但其黄金时代已经结束。 这些平台在过去十余年曾是招聘行业的入口,但在 LinkedIn、Indeed 以及新兴 AI 招聘技术的冲击下,传统流量型门户逐渐失去了话语权。破产不仅意味着模式的失败,也代表了行业从“广告驱动”向“智能匹配和平台化”彻底转变。 招聘巨头的裁员潮 即便是仍在市场前列的招聘平台,也未能幸免于行业调整。2025 年,Indeed、Glassdoor、Dice 等知名招聘平台相继传出裁员消息。它们的业务模式依然依赖于招聘广告和流量转化,但在经济环境趋紧与 AI 自动化招聘崛起的背景下,收入增速放缓、盈利承压。 裁员潮反映出两个趋势:一是传统的广告与订阅模式正在逐渐被边缘化;二是招聘市场对效率与体验的要求不断提升,而依赖“海量简历投递”的旧模式已经难以满足雇主与候选人的需求。 行业趋势与未来展望 从资本市场的角度看,2025 年 HR 科技行业的走势非常清晰。一方面,SAP、Workday、Paychex 等巨头通过收购强化平台化能力,推动行业集中度进一步提升;另一方面,私募基金通过大额私有化交易让公司摆脱资本市场的短期约束,转向长期战略发展。 与此形成对比的是,传统招聘门户的衰落和招聘广告模式的坍塌,表明行业正在进入一个全新的阶段。招聘的核心不再是“流量和曝光”,而是“匹配和体验”。未来,能够通过平台化和智能化手段帮助企业高效找到合适人才的厂商,将在竞争中脱颖而出。 NACSHR 认为,这一轮变革本质上是资本逻辑与商业模式的双重演进:资本通过并购和私有化推动行业集中,技术则通过平台化和智能化颠覆旧有模式。未来三到五年,HR 科技行业将走向“平台主导、资本驱动、模式更新”的全新时代。 来源:公司公告、新闻稿、行业分析报道(SAP、Workday、Paychex、Dayforce、CareerBuilder、Monster、Indeed、Glassdoor、Dice 等公开信息)
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    2025年08月23日
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    深度观察 | AI重构HR的未来蓝图:战略编排才是核心战场--解读Deloitte《HR Reimagined: Agentic AI for HR》 在AI加速重塑企业运作方式的今天,人力资源领域也正经历着一场深刻变革。2025年夏季,Deloitte  发布了最新研究报告 《HR Reimagined: Agentic AI for HR》,由资深人力资本与AI转型顾问 Greg Vert 和 Kyle Forrest 联合撰写。报告围绕“Agentic AI”(智能体AI)这一新一代技术,系统探讨了AI如何在HR全价值链中发挥作用——从战略规划、治理体系,到能力建设与技术架构,并通过16项HR核心能力与67个具体活动的分析,描绘了从AI辅助(Assisted)到增强(Augmented)再到AI驱动(AI-Powered)的成熟路径。 本文将结合报告核心内容与行业背景,带来一份深入的中文解读,帮助HR领导者与业务决策者理解AI在HR中的落地价值、潜在风险及战略编排方法。非常值得推荐阅读!!如果需要PDF 可以邮件我们 nacshr818@gmail.com 获取德勤报告 人工智能的快速发展,正在让HR领域面临一次前所未有的变革。从招聘到员工体验,从绩效管理到流程优化,AI的触角已经伸入几乎所有HR职能。Deloitte 在《HR Reimagined: Agentic AI for HR》中,描绘了一幅未来蓝图——AI不再只是工具,而是HR战略执行的核心力量。本文将结合报告要点,带来一份面向HR领导者的深度解读。 1. AI在HR的三种形态:从辅助到驱动 报告指出,AI在HR的应用大致分为三个阶段: 辅助型(Assisted):AI为人类提供支持,如自动生成职位描述、初步整理数据等。 增强型(Augmented):人类与AI交替协作,AI能处理部分复杂任务,如候选人筛选、知识库更新、调查分析。 驱动型(AI-Powered):AI主导流程执行,人类负责监督与优化,例如自动完成员工咨询、生成分析报告、触发跨部门流程。 解读:企业应先明确自身在这三个阶段中的位置,然后规划向更高阶段的演进路径,而不是盲目堆砌工具。 2. Agentic AI:HR的“虚拟同事” 传统AI往往是功能插件,作用单一。而Agentic AI的特征在于:理解上下文、规划多步骤任务、调用不同系统完成工作,并能根据反馈优化执行。这类AI更像是一名“虚拟同事”,能够独立完成从信号识别到结果交付的全流程。 解读:这要求HR团队具备“管理AI”的能力——为AI设定任务边界、明确流程接口、评估其工作成效,而不是只当它是一个按钮或查询工具。 3. 角色重塑:从事务处理到战略赋能 AI的引入会让HR的时间分配发生显著变化: HR业务伙伴(HRBP):从有限服务部分业务单元,转向为全体管理者提供战略性人才辅导。 卓越中心(COE):从数据收集整理转向实时洞察与预测,参与前置决策。 HR运营(HR Ops):80%以上的日常事务由AI执行,团队重心转向员工体验和流程改进。 解读:HR的绩效评估指标也应随之调整,从“完成多少任务”转向“业务贡献度”和“战略影响力”。 4. 高价值落地场景 报告给出了一些能快速显现成效的Agentic AI应用: 入职流程:多个AI协作完成任务分配、福利登记、培训安排,跨平台无缝衔接。 请假与返岗管理:AI提前识别返岗事件,触发跨部门流程,并根据反馈优化体验。 人才保留:AI实时分析流失风险并推送定制化留才方案,直接触发奖励或调配。 解读:这些场景有三个共性——跨系统、闭环执行、可持续优化,非常适合做为企业的AI试点项目。 5. 碎片化风险与战略编排 如果不同部门各自引入AI工具,很容易造成“67个AI源”的割裂局面:数据孤岛、体验不一致、治理困难。报告提出五个关键步骤来避免碎片化: 规划:目标与业务战略、员工需求一致; 治理:覆盖伦理、数据安全、信任机制; 能力建设:集中AI专业能力,设立卓越中心; 编排:工具互通并嵌入核心流程,而非外挂; 衡量:效率、体验、公平性与成果并重。 解读:这本质上是“企业级AI治理”的HR版本,需要跨部门协作才能真正落地。 6. 技术趋势:多智能体系统(MAS) 未来12-18个月,用户与HR系统的交互将从传统API调用,逐步转向多智能体系统(MAS)——多个AI可以相互协作、与人类互动、跨平台执行复杂任务。例如,招聘AI可以直接与培训AI、薪酬AI协作,实现从录用到入职培训到福利登记的自动化闭环。 解读:这意味着企业未来的AI生态将是“团队作战”而非“单兵作战”,需要提前规划架构与数据接口。 结语:AI价值取决于编排能力 AI进入HR是不可逆趋势,但它的价值并不会自动释放。真正的竞争力来自于战略性编排与持续优化——让AI不只是辅助工具,而是组织能力的一部分。对于想在未来人才竞争中保持领先的HR团队来说,现在正是重新设计角色、流程与能力结构的关键窗口期。 报告来源:Deloitte《HR Reimagined: Agentic AI for HR》 作者:Greg Vert 与 Kyle Forrest
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    2025年08月13日
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    在线招聘市场“死亡”了,美国求职者何去何从? 在过去40多年里,求职方式经历了从纸质简历与面对面投递到完全线上化的巨大转变。然而,最新数据和市场趋势显示,这一被认为高效便捷的“在线求职”体系,正在失去效果,甚至成为求职者与用人单位之间的“高墙”。 从SAP到AI:招聘流程的全面自动化 早在1981年,德国SAP公司在信息技术展上展示了其R2软件,让企业首次能够用电脑管理简历、人事与招聘申请。这一创新开启了在线招聘的序幕。进入90年代,Monster、CareerBuilder等在线招聘网站取代了线下投递,使求职可以跨地域进行,但也让单个岗位收到的申请量激增。为应对庞大简历量,Taleo、iCIMS、Jobvite等申请人追踪系统(ATS)迅速普及,实现了简历解析、候选人排名等功能。 到2010年代,ATS全面上云,并与LinkedIn、Indeed等平台整合。到2020年,越来越多企业将ATS与CRM、AI结合,自动完成候选人筛选、沟通及面试安排——许多情况下,人力资源部门直到面试当天才首次看到候选人简历。 数字背后的真相:0.19%的成功率 尽管看似高效,这一体系对求职者极不友好。视频引用的2025年3月数据显示: 美国有 720万个职位空缺,其中 540万 成功招到人; 仅有 约1/3 的岗位通过Indeed、LinkedIn等公共在线招聘平台完成招聘; 平均只有 3% 的申请者能获得面试机会,而面试者中约 48% 最终获聘; 美国每月约有 2000万求职者,平均每人投递50份简历,总申请量高达 10亿份; 计算可得,通过公共招聘网站投递一份简历获得录用的概率仅 0.19%(约514份简历才能换来一次录用)。 这一低成功率还被大量“无效申请”进一步稀释,包括无资质的盲目投递,以及利用浏览器插件自动批量投递的“简历机器人”,造成ATS与自动化拒信的“机器人对机器人”循环。 三条可能出路 全面拥抱AI与ATS优化通过关键词堆砌、简历格式匹配等手段适应AI筛选。但现实中,大量求职者缺乏技术与自我营销能力;同时,ATS易放大偏见,如亚马逊旧系统曾因简历含“女性”而自动降分,Workday也正面临歧视诉讼。 技术监管通过立法限制招聘算法的偏见与不透明性。然而,美国缺乏有效的科技监管传统,短期内难以落地。 “人性化”招聘回归越来越多企业回到以人为核心的招聘模式——职业招聘会、校园招聘、行业展会、招聘专员直聘、试用期招聘、实习转正等。这些渠道构成所谓的“隐性就业市场”,成功率远高于在线投递。 求职者的现实策略 主动联系招聘专员:通过LinkedIn搜索“Recruiter”或“Talent Acquisition”,直联表达兴趣,并在申请后跟进,避免简历被ATS直接淘汰。 利用招聘会与校园渠道:91%的美国公司通过职业招聘会招录全职应届岗位,尤其是对需要学历或技能证书的行业。 州级就业服务:尤其适合非学生与偏远地区居民,提供职位信息、简历辅导、职业培训、心理支持等,且由纳税人资金支持。 参与实习项目:多数实习已转为有薪,即便不满足全部要求也应申请,因为企业往往聘用条件与招聘描述不完全一致。 在AI与ATS主导的招聘时代,单纯依赖在线求职平台已难以打开职场大门。2025年的美国求职者若想突破0.19%的“冰点成功率”,必须转向更具人际互动和目标针对性的渠道——主动出击、建立关系网络,才有机会在这个充满自动化与竞争的市场中脱颖而出。
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    2025年08月12日
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    员工体验平台的演进:推动 AI 转型的关键引擎 Josh Bersin 公司发布新研究指出:员工体验平台(EXP)正在成为企业 AI 转型的关键基础设施。EXP 不再只是HR工具,而是推动组织学习、透明沟通和员工赋能的核心平台。研究提出五大战略:以人为本、自下而上、持续学习、透明沟通和实时优化。案例包括 Microsoft 的 HR AI 转型、ASOS 的 AI 自动化、Clifford Chance 的法律文书 AI 起草。EXP 赋能组织实现敏捷变革和AI落地。 AI 正在快速改变职场——不仅是技术,更是组织文化与工作方式的深刻变革。 人工智能(AI)的广泛应用为生产力、效率和业务增长带来了前所未有的机遇。然而,AI 转型并不仅仅意味着“部署新技术”,它实际上深刻地重塑了员工体验,影响着组织文化、团队协作方式与工作流程。 在这一转型过程中,员工体验平台(Employee Experience Platform,简称 EXP) 正逐渐从传统的 HR 工具,演进为推动企业成功实施 AI 的关键引擎。EXP 不再只是一个用于请假或查政策的门户,而是集成沟通、学习、协作、数据与自动化的智能化平台,帮助组织推动 AI 采纳、提升员工准备度,并确保 AI 真正带来业务价值。 员工体验平台的演进 EXP 的初始功能主要是处理事务性流程,如请假申请、薪资查询等。但如今,随着 AI 技术的发展,EXP 已演变为智能化的交互中心,集成以下核心功能: 跨系统的员工沟通与协作 提供关于 AI 使用和员工情绪的实时洞察 支持个性化的学习与技能建设 自动化重复任务,让员工专注于更有价值的工作 同时,得益于 AI Agent 的融入,如今的 EXP 变得更易使用,员工可通过自然语言与系统交互,实现跨系统流程操作,无需再进入多个事务性系统。 因此,EXP 不再是“可有可无”的系统,而是 企业 AI 成功转型的关键基础设施。 企业 AI 转型案例 我们调研了三家具有代表性的公司,探讨他们在 AI 转型中如何借助 EXP 实现落地与成效: 1. ASOS(线上时尚零售) 部署 Microsoft Copilot 与 Microsoft Viva 赋能多业务部门 用 AI 驱动 HR 案例处理工具,提升服务效率 通过自助服务门户精简事务流程 用自定义 AI bot 自动完成可持续认证流程 成果:员工生产力提升、参与度增强、AI 无缝落地 2. Microsoft(打造 AI 驱动的 HR 部门) 通过 Viva 学习模块开展 AI 培训 自助 HR 工具增强员工支持体验 实时分析 AI 使用情况,持续优化策略 成果:HR 效率显著提升,数千名 HR 领导参与 AI 社群 3. Clifford Chance(国际律所) 用 AI 起草法律文件,为律师提供初稿 借助 AI 语言工具跨越法律语境差异 利用 AI 管理法律知识,快速找出相关案例 成果:文书效率提升、知识共享加速、决策更精准 AI 转型的敏捷性要求 与传统变革不同,AI 推广不是一次性事件,而是一个 持续试验、迭代和适应的过程。因此,企业需具备“变革敏捷性”(Change Agility),用灵活的机制推动员工学习和组织协同。 借助 EXP 实现 AI 成功的五大战略 我们总结出五个成功企业在 AI 转型过程中普遍遵循的策略,而 EXP 是支撑这些策略实施的核心平台: 1. 以人为本与目标导向(Focus on People and Purpose) AI 的导入需与组织使命、价值观和员工需求保持一致。EXP 可确保所有 AI 工具围绕员工体验设计,提升参与度、工作效率和福祉。 ? 案例:Microsoft HR 借助 Viva Amplify 定制 AI 推广内容,让 HR 团队及时获取战略沟通信息,确保 AI 项目与业务目标保持一致。 2. 采用自下而上的迭代方法(Bottom-Up, Iterative Approach) AI 转型不能靠高层指令推动,而应依赖一线员工的反馈与试验。EXP 通过实时反馈与学习机制,让员工在实际工作中试用、迭代与优化 AI 工具。 ? 案例:ASOS 借助 Viva 社区功能发起“Work Smarter”活动,员工可在平台上公开交流 AI 使用案例,形成知识共享文化。 3. 鼓励透明沟通与试验精神(Transparent Communication and Experimentation) 员工需要明确知道 AI 工具的使用场景、目的与风险,才能建立信任并积极参与。EXP 提供结构化、公开的试验机制,确保过程透明。 ? 案例:Clifford Chance 在 Microsoft Viva 中嵌入 AI 工作流程,员工可以实时测试 AI 辅助起草功能,同时了解其运行逻辑。 4. 推动持续学习与技能建设(Continuous Learning and Skill-Building) 员工必须掌握 AI 基本素养,才能有效融入 AI 工具。EXP 提供基于角色定制的学习路径,支持技能升级与长期成长。 ? 案例:Clifford Chance 借助 Viva Learning 培训员工 prompt 工程、AI 素养与数据分析技能,为 AI 工具的使用打下基础。 5. 实现实时度量与持续优化(Real-Time Measurement and Improvement) 与传统 IT 项目不同,AI 推广必须持续监测并快速调整策略。EXP 提供实时分析能力,帮助企业追踪员工情绪、生产力与 AI 使用情况。 ? 案例:Microsoft HR 借助 Viva Insights 实时追踪 AI 使用频率、员工负荷减轻情况与情绪变化,以便动态调整 AI 战略。 HR 在 AI 转型中的新角色 在 AI 重构工作的过程中,HR 部门不再只是支持者,而是: 主导员工技能升级与再培训 协助重塑岗位定义与工作流程 在 HR、IT 与业务之间架起 AI 战略桥梁 落实负责任 AI 政策,确保 AI 应用符合伦理与企业文化 HR 将在未来的 AI 时代中扮演 “战略引导者 + 管理变革催化者” 的核心角色。 行动建议与未来展望 企业若想在 AI 转型中取得成功,应当: ✅ 采用“变革敏捷”思维,持续学习、实时迭代 ✅ 建立 AI 驱动的员工体验平台,支持流程与文化融合 ✅ 打破 HR、IT、业务之间的壁垒,实现跨部门协同 ✅ 实施实时度量机制,根据反馈不断优化 AI 战略 EXP 已成为企业迈入 AI 未来的基础设施。 AI 将持续重塑职场,但决定 AI 成败的关键并非技术本身,而是组织是否能让员工真正拥抱 AI、用好 AI。 EXP 不再只是一个 HR 工具,而是打造学习型组织、推动信任建设和灵活变革的“中枢神经系统”。企业若想在 AI 驱动的时代中保持竞争力,就必须把员工体验放在战略核心位置。 作者:Kathi Enderes | 全球研究与行业分析高级副总裁 | Josh Bersin Company
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    2025年07月19日
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