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人力资源(HR)部门始终在两种身份间挣扎。HR究竟是战略伙伴——推动组织价值增长、激发人力资本潜能的引擎?还是行政职能部门——充当“公司警察”,负责执行规章制度、政策法规及劳动条例?
前者是价值创造者,需要人文素养;后者是行政职能,理应尽可能实现自动化。
这种双重角色定义了该职业多年。事实上,曾有“别相信HR”的流行梗,试图让员工相信HR是反派角色。
如今我们正迈入变革时代。自2026年起,人力资源行业将迎来由人工智能驱动的重大革新,这场变革将化解上述矛盾,使HR摆脱行政负担,迈向真正的战略性“全栈”模式。
历史的重担:日益复杂的职业
人力资源行业规模庞大,全球从业者逾4000万人,涵盖数百种不同职位。过去50年间,其复杂性呈爆炸式增长。
每当商业理念、社会规范与法律要求更新迭代,人力资源部门便需承担新使命。从基础薪酬核算、招聘管理和工作行政起步,逐步拓展至培训体系、工业心理学和岗位设计领域。20世纪60至70年代,我们又引入了工业心理学支持、职业发展管理、强制排名法及基于九宫格的继任者管理。
近二十年又涌现出员工福祉、混合办公模式、DEI(或DEI的终结)、生产力管理、企业文化、管理跨度及领导力等议题。而今人工智能时代来临,我们必须应对人才密度、灵活岗位与组织设计、“无岗位”工作模式,以及薪酬公平与绩效管理等截然不同的全新范式。
试想如何管理由超级工作者组成的企业——单个员工既能开发应用、分析数据,又可能对业务流程产生颠覆性影响?难道我们都要面对要求万亿薪酬的马斯克式员工?
新领域涌现之际,旧领域并未消亡,导致人力资源部门最终需要数十位专家,各自负责百余个专业领域中的一个。
现在再叠加运营结构的复杂性。
大型组织采用联邦式人力资源模式,由中央团队配合地域或业务单元的地方团队运作。这些团队通常由人力资源业务伙伴领导——该角色职能跨度极大,既可高度战略化也可纯粹官僚化——必须根据具体区域需求本地化政策。因此人力资源不仅需要流程和专业知识,还必须通过本地规则、就业市场和文化来实施。(在新加坡招聘工程师与在德国招聘工程师存在天壤之别。)
过去二十年间,管理这种复杂性的主要工具是人力资源技术,特别是Workday、Oracle和SAP等供应商提供的人力资本管理(HCM)系统。尽管这些系统非常复杂,但它们主要充当“业务工作流和记录保存系统”,而非真正解决人的问题。它们追踪员工数据、管理薪酬并处理基础流程,但仍需大量人力资源专业人员进行调试、维护和管理。
人工智能催化剂:从记录保存到主动行动
2026年将成为企业人工智能驱动的转折点。我们不再将人工智能视为提升个人效率的工具,而是将其应用于业务流程本身。
这使我们超越了提升个人效率的承诺:我们重新设计企业运作模式,构建名为“超级智能体”的系统以实现规模化与自主化。
最佳类比是自动驾驶汽车。
与其不断添加功能提升驾驶员效率(助力转向、刹车系统、车道碰撞检测、自动泊车),不如将这些独立智能体整合为专注于结果而非驾驶员的超级智能体。
汽车的本质是优化乘客出行体验,而非减轻驾驶员负担。当驾驶员角色“消失”(类似于取代重复性工作)时,车辆安全性提升百倍,全新商业模式与规模化要素随之诞生(例如按里程付费而非购车)。
人力资源及其他业务职能领域同样经历着变革。我们从助理起步,继而转向代理(面向个人的自动化工具),如今正迈向超级代理以管理完整流程。这一转变虽非一蹴而就,但正加速推进。
我们正与大型保险公司、航空公司及制药企业合作开发超级代理,应用于全球员工入职、精准人才招聘及销售培训。这些代理应用将取代大量人力资源岗位,最终为企业带来更高效的规模化运营与更优异的成果。
为何30-40%的人力资源岗位将消失
基于超 250 个人力资源岗位的任务级深度数据,结合自动化工具与供应商的专业研究发现,当前人力资源领域中 30%-40% 的岗位,仅需较低成本投入即可实现自动化落地。企业可结合自身人力资源岗位名称与组织架构,快速开展相关岗位的自动化适配分析。
面试安排专员、招聘协调员、服务台助理等岗位,其核心的战术性行政工作,长期以来一定程度上制约了人力资源部门的整体效率。而这些岗位的从业者,可向更具价值的工作方向转型,比如人工智能代理的搭建与管理、候选人的深度对接,以及为业务团队提供专业的人力资源咨询支持。
人力资源职业版图会因此萎缩吗?答案是否定的。过去五年,人力资源岗位的招聘量实现了 60% 的增长,增速显著领先于多数职业领域。真正发生变革的是人力资源的岗位结构 —— 常规性的人力资源岗位将逐步退出舞台,人工智能相关的新型岗位正加速涌现,绝大多数人力资源从业者也将向 “全栈型” 人才转型。与此同时,人力资源从业者的薪资水平也有望迎来上涨,相关深度分析可参考往期播客内容。
自动化潜力领域:
通过系统性人力资源AI蓝图分析,我们锁定了六大核心机遇领域:
人才招聘与入职:AI智能助手可承担候选人筛选、面试安排及新员工入职的多步骤复杂流程。(关于偏见与诉讼风险,我将另文详述。)
员工服务:解答政策、规章制度及例外条款相关咨询——用高度智能的代理取代呼叫中心。
表单处理、理赔与档案管理:维护精准员工档案、确保合规性的后台工作(包括学习管理系统运营)将实现自动化。
培训、员工赋能与内容交付:面对企业培训数百亿的投入,人工智能可优化个性化学习内容的创建与交付流程。(详见《企业学习革命》研究报告,探讨这个4000亿美元市场的重塑进程。)
人力资源业务伙伴影响力提升:通过“经理人伽利略”等智能助手分担业务伙伴工作,让员工直接获取团队管理建议、信息及工具。
“全栈式”人力资源的崛起
自动化终极目标并非削减成本,而是创造商业价值。通过自动化流程,我们能提升其可扩展性、准确性,并减轻员工与管理者的负担。HR团队可助力更快更具战略性地招聘;避免近期常见的“雇佣/解雇”循环;实时培训管理者与员工;并快速精准识别管理问题、高流失区域及风险。
对人力资源团队而言,专业人员得以专注于我们称之为“全栈式人力资源”的战略工作——这些工作直接影响企业的最终收益。
这种转变使人力资源部门更贴近其服务的业务单元。人力资源业务团队无需耗费时间处理数据录入或政策执行,可专注于:
人才获取与内部流动:作为人才顾问,决定招聘对象、调动人选及晋升人选。
战略性人才管理:识别高潜质领导者,构建与业务目标及员工发展相契合的职业路径。
文化与员工敬业度:营造安全、创新、高效能的企业文化
组织架构与岗位设计:协助企业调整组织结构及岗位职能,适应人工智能与市场新需求。
人工智能协调:构建、整合并设计自动化HR流程的人工智能代理系统,这是新兴且至关重要的职能。
对人力资源基准的影响
员工与人力资源专员的配比,历来是人力资源领域的核心衡量指标,其行业历史基准值约为 100:1。
伴随人工智能逐步承接人力资源领域的战术性工作,这一经典配比将迎来显著重构,未来有望突破 200:1、300:1,甚至达到 400:1 的新水平。
这一变化并非意味着人力资源部门的人力规模会大幅缩减 —— 与之相反,自动化将催生大量人力资源新岗位。而这一趋势背后,正凸显出行业的核心价值升级:AI 自动化的深度渗透,将推动人力资源从业者的薪资水平迎来上涨空间。这一变革也为各行业带来了切实的价值机遇:
在零售、餐饮等行业,企业借助 AI 实现招聘与排班的效率提升,能够快速响应客户需求,直接推动营收增长,这一模式已在奇波雷餐厅得到实践验证。
在波音等制造行业,企业可通过 AI 赋能加速员工培训、深化安全文化建设、提升人才流动的灵活性,进而推动生产效率提升,实现飞机产量的增长,相关实践思路已与企业展开深度交流。
这一系列实践,正印证着人力资源领域由 AI 驱动的价值重构与效能升级。
新挑战:数据质量与信任
还有一点需要考虑。
随着人力资源管理以人工智能的速度发展,准确性、可解释性和可信度的重要性日益凸显。在人工系统中,招聘人员偶尔会出错;但在大规模运行的自动化系统中,招聘算法或薪资规则中的单一错误可能瞬间影响数千名员工。
许多新兴的人力资源岗位都涉及管理这些系统的质量与完整性。人力资源专业人士必须确保所部署的人工智能系统由准确、最新且完整的数据驱动。
如今,人工智能偏见与信任问题已成为人力资源部门的核心责任。针对人力资源供应商
(Workday和Eightfold) 的两起诉讼表明,构建可解释、高信任度的系统至关重要。这项重任现已落在人力资源部门肩上。
总结
长期以来,HR部门的双重身份矛盾与日益复杂的业务负担,制约了其战略价值的释放。2026年AI技术的规模化应用,将成为破解这一困局的关键催化剂,通过超级智能体替代30%-40%的事务性岗位,推动HR从行政执行者向全栈式战略伙伴转型。这种转型并非以削减成本为目标,而是通过自动化提升流程效率与准确性,让HR聚焦人才梯队搭建、企业文化塑造、组织架构优化、AI系统运维等核心战略工作,直接赋能业务增长。与此同时,数据质量管控与AI信任体系构建将成为HR行业的全新挑战与核心职责,员工与HR的配比基准也将迎来颠覆性调整。未来,全栈式HR将成为行业主流,凭借“战略思维+AI技能+业务洞察力”,成为组织价值增长的核心引擎。
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