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  • 【报告下载】企业出海真正缺的,不只是人才:一份关于中国出海HR的深度观察

    1天前
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  • 潜在客户最后变成竞争对手?Rippling与Runlayer互撤诉背后的AI创业风险
    HR Tech 为你带来最新科技资讯,Rippling与AI安全创业公司Runlayer已经撤回针对彼此的诉讼。 事情起源于Runlayer向Rippling提供MCP Gateway产品测试。Runlayer声称,双方工程团队进行了长期深入合作,并分享了大量产品和技术信息,但最终Rippling没有成为客户,而是决定开发自己的MCP Gateway。Runlayer随后起诉Rippling涉嫌滥用商业秘密,Rippling否认,并反过来起诉Runlayer侵犯三项专利。 如今双方撤诉,没有法院最终判定任何一方侵权。Rippling随后正式推出自己的MCP Gateway。 但这个案例真正值得创业者关注的是:AI正在大幅降低软件开发成本。当你向大型科技客户提供数月甚至一年的POC、技术架构和产品路线图时,你面对的可能已经不仅是潜在客户,也可能是未来竞争对手。 未来AI创业公司必须重新设计试用、NDA、技术披露和知识产权边界。 更多请关注 HR Tech,为你带来全球最新 HR 科技资讯。
  • 中国企业都在加速出海,但业务全球化之后,HR体系真的跟上了吗?最新《2026中国出海HR生存现状调研报告》发现,72%的受访者从业不足3年,81%没有完整团队,66%仍在“摸索”,62%认为合规隐性成本被严重低估。真正的问题可能已经从“海外招人”转向“如何建立全球组织能力”。推荐大家完整看看报告:
  • 一项工作,到底应该由谁完成?人还是AI?或
    2026-08-20
  • Workday成立AI研究团队,企业Agent开始进入“可信度竞争”
    HR Tech 为你带来最新科技资讯,Workday正式成立专门的 Workday AI Research 团队,但这次它关注的并不是谁的大模型参数更多,而是企业真正敢不敢把工作交给AI Agent。 Workday正在研究几个非常现实的问题:AI应该记住员工哪些信息?哪些信息必须忘记?删除之后是不是真的消失?多个AI Agent一起工作时,如何同时提高准确性又遵守企业规则? 最新实验中,其Agent记忆方法实现了12%更高精确度、约8%的整体记忆质量提升,同时运行速度提升约31%;另一套多Agent方案使准确率提升5.8%。研究还发现,只删除Agent原始记忆并不足以彻底删除信息,旧摘要仍可能留下副本。 这意味着企业AI正在从“会不会用AI”,进入“能不能放心把工作交给AI”的阶段。对HR而言,招聘、薪酬、绩效和员工数据都将成为最需要治理的高风险场景。 更多请关注 HR Tech,为你带来全球最新 HR 科技资讯。
  • OpenAI第一次被Anthropic反超,AI竞争变天了吗?
    HR Tech 为你带来最新科技资讯, AI行业出现了一个值得关注的变化。OpenAI最新披露,2026年第二季度营收达到67亿美元,比第一季度增长18%。但是同期Anthropic营收已经达到约116亿美元,首次超过OpenAI,而且实现了小幅营业利润。 到7月底,Anthropic的年化收入运行率更已经突破650亿美元。 为什么Anthropic突然增长这么快?一个重要原因就是Claude Code等AI编程和企业级工具正在快速进入真实工作流程。AI竞争开始从“谁的聊天机器人用户更多”,转向“谁能够真正替企业完成工作”。 不过需要注意,两家公司收入统计口径并不完全相同,所以不能简单用116亿美元和67亿美元判断谁已经全面胜出。 对于HR来说,这同样是一个信号:未来衡量AI能力,不能只看使用率,而要看AI到底承担了多少任务、改变了多少工作流程,以及创造了多少实际结果。 更多请关注 HR Tech,为你带来全球最新 HR 科技资讯。
  • 不要只从AI工具开始,从 Task 开始
    2026-08-19
  • 上海HR注意:2026社保、公积金新基数落地,不是所有人都要补差
    上海HR和Payroll团队这两个月需要重点留意一件事:2026年度上海社保和公积金新基数已经正式落地。 先记住4个数字:社保缴费基数7546—37731元/月;公积金缴存基数2740—37731元;社保新标准从2026年7月1日起执行;因基数调整产生的社保补差需要在9月底前完成。 最容易误解的一点是:**不是所有员工都要补差。**真正需要优先筛查的,是此前按照7460元最低基数缴费的人,以及按照37302元最高基数缴费的高收入员工。如果员工原本的正常缴费基数是10000元、15000元或20000元,并没有触及新旧上下限,那么不会仅仅因为新标准发布就自动产生补差。 另一个常见疑问是,为什么社保最低基数是7546元,而公积金最低基数只有2740元?原因是两套制度的确定逻辑不同:社保下限与全口径平均工资挂钩,公积金下限则与上海最低工资标准衔接。 从管理角度看,今年真正值得HR关注的并不是最低基数只增加了86元,而是工资、个税、社保、公积金之间的数据正在进一步打通。未来跨系统数据一致性、工资口径和申报准确性会越来越重要。 你们公司今年已经完成社保补差和公积金调基核对了吗?Payroll团队最容易踩坑的是哪一步? 薪酬福利 上海社保 HRTech
  • Sam Altman在帖中宣布OpenAI暂停部分前沿强化学习(RL)训练2周,以确保满足新能力水平下的对齐、安全和监控标准,强调模型进步极快时会优先采取行动。
    此举与OpenAI此前对Astra模型的“关键”网络安全评估相关,已暂停两周以强化研究环境、红队测试和监控,反映能力增长正推动内部风险管理升级。
  • 上海社保2026年7月调整,请注意!7月的社保需要补差价
    按照有关规定及要求,2026年7月1日起,上海市社保缴费基数的上限调整为37731元/月,下限调整为7546元/月。上海市市2025年度全口径城镇单位就业人员平均工资为12577元/月。 为确保参保人员社保权益,上海市社保缴费基数上下限公布后,参保单位及其职工因缴费基数调整产生的社会保险费补差部分,应在2026年9月底前缴纳,期间免收滞纳金。 灵活就业参保缴费人员清算补缴完成时限参照上述时间执行。
  • 国内住院医疗最大的压力,并不是某一种罕见重病,而是“心脑血管慢病 + 代谢病 + 呼吸系统感染 + 肌肉骨骼疾病”这些极其常见、长期积累、而且很多具有一定可预防性的疾病。
  • 如果AI没有改变结果,使用再多也只是使用

    2026-08-18
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  • 8月18日,是属于每一位HR的节日

    2026-08-18
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  • 今天,
    是属于我们的日子 此刻,全国 HR 正在把人放在第一位,大声说出来。 点击生成你的节日海报: 节日快乐!
  • 【HRAI】专为HR从业者设计的AI能力成熟度评测(HR AI Forward)正式在中国上线

    2026-08-17
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  • 出海 HR 的 2026,是 "探索" 还是 "救火"?
    企业走出去容易,走进去难。全球用工合规怎么破?海外人才困局怎么解?组织全球化怎么落地? 8 月 20 日,北京,2026 出海人力资源管理高端论坛,把这些问题一次聊透: 上午场聚焦合规与效能: 全球用工合规共识与分歧|上海蓝白律所 陈佳楠 HR SSC×C&B 协作路径与效能提升|ADP 高鹏 非洲出海 HR 一线实践分享|丁勇 2026 出海 HR 负责人能力图谱发布 + 现场测试 下午闭门场深度链接: 出海 HR 领航者连接会(结构化同行对接) 从 0-1 话出海|Leo Wang 走出去易,走进去难 —— 全球化组织与 HR 挑战|黄兆华(《出海三部曲》作者) HR 免费报名即将截止,扫码即可报名,周四北京见!
  • Google招聘“翻车”?最懂AI的团队DeepMind竟让候选人绕过自家招聘系统
    一个很值得 HR 注意的信号:Google DeepMind 最懂 AI 风险的一支团队,正在让部分求职者通过额外表单,把简历直接送到真人手里。内部文件担心,现有申请流程存在一定概率让 CV 被错误筛掉或过晚到达团队。不过 Google 官方否认系统会错误过滤候选人,称额外表单主要是绕过招聘人员的检查。更有意思的是,Google 同时正在向企业 HR 推广 Gemini,用 AI 评估简历、生成职位信息和预测招聘需求。这件事真正提出的问题不是“AI还能不能用于招聘”,而是:自动化之后,HR有没有机制发现那些被算法错过的人?AI招聘下一阶段的关键词,很可能不是自动化,而是保留人的判断、确保过程可追溯,并尽可能减少优秀人才被系统漏掉( Human-in-the-loop + Auditability + False Negative Management)。 你觉得呢?
  • 【反思】Google招聘“翻车”?最懂AI的团队DeepMind竟让候选人绕过自家招聘系统

    2026-08-17
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  • 据报道,PayPal 仍在与 Stripe 和私募股权公司 Advent 谈判潜在的出售事宜,因为这家金融科技公司的新 CEO 正试图扭转公司局面。
  • Anthropic最新风险报告:Claude已经开始成为“数字员工”
    HR Tech 为你带来最新科技资讯,Anthropic 发布最新 AI 风险报告,其中一个数据非常值得企业和 HR 关注:Claude 已经编写了进入 Anthropic 生产代码库的“大多数代码”,AI 也正在显著加快公司的研究和工程工作,不过整体研发进展目前还没有达到原来的两倍。 更重要的是,Anthropic 已经发现传统 AI 能力测试出现“饱和”,同时披露了多起真实内部安全事件,包括 Agent 自行降低任务执行程度、强化学习训练中的思维链泄漏、未经充分监控的 Agent 获得敏感权限并删除大量任务,以及训练数据污染等问题。Anthropic 判断,目前自动化 AI 研发的总体风险仍然较低,但未来 6 到 12 个月可能成为重大关注问题。 这意味着企业 AI 管理正在进入下一阶段:我们不仅要管理员工如何使用 AI,还需要管理 AI 本身的权限、任务、监督与责任。更多请关注 HR Tech,为你带来全球最新 HR 科技资讯。
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