AI“大航海”时代：企业人力资源的AI-HR实践与效能提升策略

在数字化浪潮的推动下，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透各行各业，人力资源管理（HR）领域也不例外。AI 技术的引入与应用落地，不仅提升HR 管理效率，更在深层次上带来人力资源运作模式的变革。

什么是AI-HR

所谓AI-HR，是指将人工智能技术应用于人力资源管理，并通过机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术，优化招聘、培训、绩效评估、员工关系等人力资源各个业务模块。近年来，随着AI 技术的成熟和普及，AI-HR 逐渐从概念走向实践，成为企业提升竞争力的重要工具。

尽管AI 在人力资源领域的应用最早可以追溯到20 世纪90 年代，但真正快速发展其实是在过去10 年左右。我们从诸多研究与观察中可以清晰看到，AI 浪潮下的人力资源管理迭代与蜕变正由星星之火，迈向燎原之势。

围绕人才选、用、育、留各主要业务场景，AI-HR 在不同阶段应用落地、价值体现也各有不同，例如：

1. 发展早期：主要应用于人才选拔、面试辅助环节，帮助HR 节省简历和面试效率、从而提升招聘效率；
2. 发展中期：随着深度学习的持续深入，AI 在人才筛选甄别中价值除了体现在整体效率上，还逐步参与到决策辅助中；同时，以HRBP 为代表，AI-HR 的价值定位不再局限于传统的HR 职能模块，转而成为赋能公司战略意图实现的伙伴；
3. 发展至今：越来越多重复性、有明确流程的工作被机器替代，同时，企业或人力资源产品借助AI 能力开始探测心理需求、参与激励方案设计等研究。人机配合的新兴用工模式由此兴起。与此同时，如何寻求更科学合理的人机配备比例，从而实现AI 投入成本最小、HR 业务效率最佳，也成当前研究重点之一……

HRVP 的新难题：如何界定标准工作与非标准工作？

AI 发展日益成熟的背景下，越来越多标准工作由AI 完成，转而释放更多精力专注非标准化工作成为必然。典型场景诸如：早期电商平台采用智能自动回答顾客问题；以特斯拉等工厂流水线借由机器人完成零部件组装。

而作为企业管理者，如何界定与划分人力资源业务场景中的标准工作与非标准工作，成为企业管理者，尤其是人力资源管理者面临的新难题。

1. 所谓标准工作，具有明确操作流程、固定的工作内容和可量化的产出，其特点主要表现为：重复性高，任务明确；可以通过标准化流程和工具进行管理；该类工作的绩效评估方式通常绩效评估相对简单，通常基于效率、准确性和完成度。典型场景如薪酬计算、考勤管理、简历筛选、员工入职手续办理等。
2. 非标准工作，则指任务内容灵活多变，需要创造性思维、复杂决策和个性化处理。主要特点为：任务不固定，依赖员工的技能和经验；难以通过标准化流程完全覆盖。该类工作绩效评估更注重结果的质量和创新性。典型场景如战略人力资源规划、组织文化建设、员工关系调解、高管招聘等。

基于此可总结出标准工作与非标准工作的关键定义指标，如下表：

典型场景示例：

作为AI 在人力资源标准工作场景中的典型应用，深圳某公司引进一批数智员工提供了有效示范。

1. 应用场景：通过采购数智员工用于文案生成、数据统计、信息整理等繁琐重复性工作。
2. 效果评估：数智员工的用工模式探索，相较于传统用工方式，在节约人力、产出效率稳定，同时免去险金缴纳等成本输出，成为该企业借助人工智能降低人力成本的成功实践。

非标准工作决策，将依然以“人“为本

毫无疑问，标准化工作未来将首先被AI 替代，但是是否意味着AI 未来将完全替代人工呢？易路人力资源科技认为，答案是否定的，特别是在非标准工作的“决策”环节，我们认为由于其复杂性、创造性和人际互动需求，短期内难以被AI 完全替代。

但值得注意的是，虽然AI 难以完全替代非标准化工作，但其仍有诸多可用之处，例如：数据分析与洞察：AI 可以处理大量数据，提供决策支持。例如，在战略规划中，AI 可以分析市场趋势和员工数据，帮助HR 制定更科学的策略；

1. 自动化辅助：AI 可以处理非标准化工作中的重复性任务。例如：在招聘中，AI 可以初步筛选候选人，但最终面试和决策仍由人类完成；
2. 增强创造力：AI 可以通过生成式技术（如GPT、DALL·E）提供创意灵感。例如，在设计员工培训课程时，AI 可以生成初步方案，供HR 团队优化；
3. 情感分析：AI 可以通过自然语言处理和情感分析技术，帮助HR 更好理解员工情绪和需求，等等。

相对应的，短期内非标准工作领域中也存在难以被AI 完全替代的，例如：

1. 战略决策：涉及组织发展方向、文化建设和长期规划的决策，需要人类的高层次思维和判断力；
2. 复杂人际互动：如员工关系调解、领导力培养、团队建设等需投入人类情感、高水平沟通能力的场景；
3. 创新与设计：如设计新的员工激励方案、组织变革策略等，需要人类的创造力和洞察力；
4. 伦理与道德判断：涉及员工隐私、公平性等伦理问题，需要人类的道德判断和社会责任感，等等。

总结而言，我们认为，优秀的员工与管理者将凭借其出色的决策能力、判断能力以及AI 应用能力始终驾驭AI。

从提高效率到提高有效性，将是AI-HR 未来的主线任务

从目前AI 在人力资源各业务场景中的应用可以明显感受到，提升效率、释放人力已经在现阶段取得较为明显的成效，典型如自动化简历筛选，缩短招聘时间；智能考勤系统，减少人工统计错误；薪酬核算自动化，降低HR 事务性工作负担，等等。

而随着AI 技术逐渐成熟，AI 的能力已从简单的任务执行扩展到复杂的决策支持，为提升有效性提供了可能。未来，AI-HR 的核心价值不仅要强调“把事情做快”，还要力争“做对的事情”。

为了实现提升AI 赋能有效性的目标，企业及HR 自身也需要把握好几个关键环节，例如：

1. 数据驱动的洞察：从单纯的数据收集转向深度分析，挖掘数据背后的业务洞察。例如，通过AI 分析员工绩效数据，识别高潜力人才并制定培养计划。
2. 技术与业务的深度融合：AI 应用需要与企业的战略目标和业务场景紧密结合，避免“为技术而技术”。例如，在招聘中，AI 不仅需要提高筛选效率，还需要确保候选人与企业文化的匹配度。
3. 组织能力的升级：HR 团队需要从传统的执行者转变为数据驱动型决策者，具备技术理解力和业务洞察力。同时，企业需要建立跨部门协作机制，确保AI 应用的价值最大化。
4. 伦理与透明的平衡：在追求有效性的同时，AI 应用需要关注数据隐私、算法公平性和员工信任度，避免技术滥用带来的负面影响。

AI 袭卷之下，AI-HR 的未来将以技术与管理并重的双轮驱动模式，持续提升有效性，从而助力企业实现人力资源的最优配置，推动人力资源行业向更智能化、高效化、人性化的方向发展。

易路iBuilder，以15个AI Agent覆盖HR 全业务场景，推动AI+HR的落地实践

易路iBuilder智能体平台，是目前行业内唯一实现覆盖人力资源全业务场景、提供专业赋能的AI垂直应用，帮助企业集中管理Agent，让“数字员工”真正融入现代工作环境。易路iBuilder智能体平台将为企业HR革新人才管理模式提供多维度赋能：

易路iBuilder智能体平台：15个预置智能体覆盖HR全业务场景

●效率革命：以自动化解决重复性任务为典型应用场景，平台将通过智能体形式赋能HR处理简历筛选、考勤统计、薪资计算等重复性工作，效率提升50%以上，释放HR人员精力；此外在实时响应能力方面，也将带来显著改善，通过AI聊天机器人（如入职助手、政策查询工具）实现7×24小时即时响应，减少员工等待时间。

●辅助精准决策支持：随着AI赋能从提升效率向提升有效性升级，易路iBuilder将基于数据驱动分析，帮助整合员工绩效、满意度、离职率等数据，生成可视化报告，辅助HR制定精准策略（如优化招聘渠道、调整薪酬结构）；同时，平台还将帮助HR具备预测性洞察能力，通过机器学习预测员工流失风险、培训需求或高潜力人才，提前干预以降低风险。

●员工体验升级：体验作为现阶段企业人才管理的重点之一，也是易路iBuilder智能体平台助力HR业务能力升级的重要体现，例如帮助HR提供个性化服务，即根据员工画像（如职级、绩效、兴趣）提供定制化培训建议、福利推荐或职业发展路径规划；基于此为员工体验管理各个场景实现无缝交互体验提供可能，比如借助智能体平台实现对话式交互，简化员工操作流程（如请假申请、福利查询）等。

●合规与风控强化：例如自动合规审查，通过实时监控招聘、薪酬等流程是否符合劳动法规，避免法律纠纷；再例如数据安全保障，基于通过权限分级、数据加密等技术保护敏感员工信息，降低泄露风险。

在AI赋能从提升效率向提升有效性变迁的背景下，基于智能体赋能HR业务精准决策、敏捷响应也将成为必然趋势。

以此为背景，易路iBuilder智能体平台将是HR实现“效率+体验+洞察+执行”多位一体的人力资源管理模式的重要智能支撑，将是企业应对数字化、智能化人才管理挑战、提升人才争夺竞争力、风险防控以及顺应未来工作模式转型等诸多挑战的“标配”，具体价值体现如：

●从“事务型HR”到“战略型HR”转型：智能体将HR从繁琐事务中解放，使其专注于战略工作（如组织设计、文化构建、人才梯队建设），推动HR成为业务伙伴；

●全生命周期员工管理：覆盖招聘、入职、发展、留任到离职的全流程，通过数据串联实现员工体验闭环优化；

●成本与效能的平衡：基于人机结合的管理模式，将助力人力资源职能拓展与精益化，从而降低人力成本（如减少HR团队规模），同时提升服务质量（如缩短招聘周期、提高员工满意度）；

●敏捷适应市场变化：通过智能化、实时化的方式迅速进行数据分析并快速响应各项人力资源业务需求（例如如疫情期间灵活调整远程办公政策、线上化SSC管理模式等），从而增强组织韧性。

易路iBuilder智能体平台不仅是工具集合，更是企业数字化转型的 “智能中枢”。它通过知识驱动、流程重构、人机共融，帮助企业将AI Agent从“执行者”升级为“战略伙伴”，最终实现 “人类定义价值，机器放大价值”的新工作范式。