人工智能
硅谷背景调查独角兽 Checkr 收购 AI 驱动的 Truework，加速构建就业与收入验证数据平台
HRTech概述：硅谷背景调查独角兽科技公司Checkr 正式宣布收购就业验证平台 Truework，拓展其AI背景调查能力至贷款、招聘与租赁场景。Truework 是首个将所有主流验证方式整合到一个平台的公司，服务包括美国前十名贷款机构中的八家。此次收购预计将于2025年第二季度完成。Checkr 将借此进入就业验证这一年产值数十亿美元的新市场，提升企业客户的自动化审核效率。Checkr 表示，将与 Truework 团队共同打造以 AI 驱动的劳动力数据平台，为“安全与公平的决策”赋能。更多信息，请关注HRTechChina
美国领先的背景调查科技独角兽公司 Checkr 宣布将收购同样位于旧金山的 Truework，一家专注于收入与就业验证的科技公司。本次交易的具体金额尚未披露，预计将在2025年第二季度完成，尚需满足惯常的成交条件。
此项战略收购标志着 Checkr 正式进军规模达数十亿美元的就业验证市场，也凸显其构建“安全、公平与高效”数据决策平台的长期愿景。
Checkr 以人工智能与机器学习驱动的技术，致力于帮助企业简化背景筛查流程、提升合规性与效率。此次收购将其服务范围从传统招聘环节延伸至贷款、房产租赁及人力资源金融等新兴应用场景。
被收购方 Truework 通过 AI 与自动化技术，构建了一个统一的就业与收入验证平台，整合了市场上所有主流验证方式。其产品有效减少了验证环节的摩擦成本，提升了覆盖率与处理速度。Truework 当前服务的客户数量已达数千家，其中包括美国发放量排名前十的贷款机构中的八家。
“Truework 在技术路径与使命愿景上与 Checkr 高度一致，我们共同致力于在招聘和雇佣决策中引入更多透明与公平。”Checkr 联合创始人兼首席执行官 Daniel Yanisse 表示，“此次收购将帮助我们更快地为多行业客户提供精准、安全的劳动力数据服务。”
随着 Checkr 在企业级服务与劳动力数据平台建设上持续发力，Truework 的加入预计将推动产品创新，加速客户价值释放，并加强其在招聘科技与金融科技融合领域的市场地位。
此项并购也反映出当前 HR 与金融科技领域的融合趋势：通过自动化与数据整合，不仅重塑了招聘流程，也正在深刻影响用工验证、员工入职乃至整体用工风险管理的方式。
Checkr 此举无疑是向“下一代劳动力数据平台”迈出的关键一步，彰显其将智能化、公平性与数据可信力引入未来人力资源生态的坚定决心。
人工智能
人力资源部门如何应对人工智能和技能提升的双重挑战
公司专注于HR Tech Europe的颠覆浪潮
挑战包括工人对人工智能整合的怀疑
适应快速技能变化是优化人力资源的关键
AMSTERDAM--在简化流程方面，人工智能是一个非常强大的工具，但在招聘和劳动力管理的人力方面，它显然存在局限性。这是上周在荷兰举行的人力资源技术大会的主要收获之一。
工作转型
人力资源技术领域的著名分析师乔希-贝尔辛（Josh Bersin）在会议开幕式上将人工智能技术定义为一种工具，它不会取代人类员工，而是会增强他们的能力。
“我们今天与公司交谈时发现，最大的问题不是要购买什么技术。而是'我们该如何处理我们的工作？我们该如何转型、重组、重新培训、重新部署、简化工作架构、改变技术规则？Bersin说。
虽然人工智能擅长处理大量数据和识别模式，但 Bersin 指出，在人力资源领域采用人工智能需要慎重考虑。“这项技术与旧技术不同。你不能只是打开它，然后教人们如何使用它。它会了解你。随着时间的推移，它会变得越来越聪明。
Bersin 也承认员工对人工智能持怀疑态度，他提到了对工作流失的担忧和对人工智能决策的信任。他认为，面临的挑战是，人力资源领导者必须揭开人工智能的神秘面纱，帮助员工接受人工智能，将其视为一种推动力，而不是一种威胁。
不要为了整合而整合人工智能
关于人工智能作用的讨论在 Don Tomlinson 的会议上继续进行： “人工智能、人工智能、人工智能队长！我们是否为人力资源部门配备了过多的人工智能？汤姆林森是人工智能主导的招聘服务公司Daxtra的首席技术官，他认为，虽然人工智能简化了人力资源流程，但过度依赖人工智能可能会带来不利影响。
“他说："当人工智能开始为你做决定，而你却无法解释原因时，就是信任度降低的时候。
汤姆林森还强调了人工智能给招聘人员带来的超负荷工作而非简化工作的风险，他认为人力资源领导者必须将人工智能无缝整合到工作流程中，而不是为了整合而整合，创建复杂但低效的系统。
会议日程安排工具 Cronofy 的首席执行官亚当-伯德（Adam Bird）也有同感。虽然人工智能正迅速成为招聘工作的一个重要方面，但伯德强调说："它不是魔法，它只是软件，不能完全相信它。”
“要像对待人类一样对待人工智能工具，因为人类也会犯错。他说："想想你在工作流程中需要哪些制衡措施来防止这些错误。
基于技能的招聘： 简历的终结？
另一个主要议题是基于技能的招聘趋势，因为企业正在努力解决全球劳动力短缺和缺乏合格求职者的问题。
“求职者测评专家 TestGorilla 的人员与文化主管 Olive Turon 在一次演讲中说："基于简历的招聘方式已经不适用了。“它已经有一段时间不适用了。而且，当你往下看的时候，你会发现它根本不符合拼图的要求。
Turon认为，依赖简历会产生偏见，忽略非传统职业道路的人才。相反，人工智能驱动的技能评估和真实世界的能力测试被证明是更可靠的工作绩效指标。
“如果你使用基于技能的招聘来筛选那些将通过结构化面试的候选人，那么你的整个过程就会充满有效性和预测力。你将根据基于技能的数据，而不是根据自己对工作经历或教育程度的假设，做出真正关键的筛选决定，"Turon 说。
劳动力市场分析公司 Horsefly Analytics 的 Patrick Traynor 和 Mike Basnett Sandiford 支持这一观点。
“桑迪福德说："向基于技能的招聘转变和人工智能的影响代表了市场上的两个地震性转变，正因为它们，每家公司现在都面临着自己独特的技能挑战。
技能不匹配
然而，随着人工智能发挥越来越大的作用，人们对公平性和透明度的担忧依然存在。
经合组织技能中心的埃尔-伊萨-穆罕默德（El Iza Mohamedou）在一次关于未来招聘挑战的演讲中提出了这个问题。她说：“三分之一的工人在工作方面不匹配，”她将这一问题部分归咎于过时的招聘做法和 “工作场所内教育和培训的错位”。
她认为，企业对人工智能的接受度虽然缓慢，但随着其实施成本的降低，接受度会迅速提高。“她补充说："然而，围绕数据泄露、隐私、代理权的丧失，当然还有对失业的恐惧，都存在很多问题。
咨询巨头普华永道的詹姆斯-莫里斯强调了另一个关键点："招聘广告中列出的技能变化速度比非人工智能领域快 25%。他警告说，企业必须迅速适应，否则就有可能落后。
不过，他也承认在提高技能方面存在差距，指出 “最有可能接受培训的工人是那些已经拥有高水平技能的人”。
人工智能为提高人力资源效率提供了许多机会，但也带来了复杂的运营挑战。同时，推动基于技能的招聘正在重塑人才招聘，要求人力资源部门重新思考传统做法。
正如 Bersin 在主题演讲中总结的那样：“这种人类与技术的融合正在以我们几年前无法想象的方式重塑我们的劳动力”。
人工智能
智能招聘： 在人才招聘中合理有效地使用人工智能
人工智能（AI）的兴起正在彻底改变人才招聘，使人力资源领导者和决策者能够简化招聘流程并实现战略目标。人才招聘中的人工智能利用机器学习、自然语言处理（NLP）和生成式人工智能等技术来改进招聘工作流程，使其更加高效、数据驱动和以候选人为中心。
人工智能驱动的工具通过缩短招聘时间、降低成本和最大限度地减少决策偏差来改变招聘工作。根据麦肯锡的报告，88% 的求职者使用生成式人工智能来提高他们的工作效率。
随着人才招聘从简单的填补空缺发展到建立长期的人才梯队，传统方法正在让位于人工智能驱动的战略。这篇文章探讨了人工智能如何重塑招聘、提升候选人体验，并提供了在现代招聘中合乎道德、有效实施的最佳实践。
人工智能如何促进人才招聘
当人工智能与人类的直觉、创造力和聪明才智相结合时，它将成为人才招聘领域的变革力量。通过利用人工智能，企业不仅可以更有效地识别顶尖人才，还可以简化各行业的招聘流程，尤其是在技术领域。
以下是人工智能如何提升人才招聘周期：
通过数据分析实现更智能的候选人匹配
先进的人工智能算法可以在极短的时间内对海量数据进行分析，而这只需要招聘人员花费很少的时间。通过筛选简历和申请表，人工智能可以识别出具备符合职位要求的技能、经验和资质的候选人。这种以数据为导向的方法可确保候选人与职位的精准匹配，使人工智能成为评估潜在员工的宝贵资产。
简化招聘流程
由人工智能驱动的工具可自动完成重复性的耗时任务，使招聘人员能够专注于战略决策。例如，聊天机器人可以处理应聘者的常规询问，如有关薪酬结构或工作细节的问题，从而提升应聘者的体验，同时减轻招聘人员的行政负担。
通过优化招聘的这些方面，人工智能提高了效率，缩短了招聘时限，并确保雇主和应聘者都能享受到更加无缝的流程。这种技术与人类洞察力的协同作用正在重塑企业吸引和确保顶尖人才的方式。
将人工智能融入人才招聘的技巧
将人工智能融入人才招聘可以带来诸多好处，包括简化招聘流程、改进决策和提升候选人体验。然而，企业必须深思熟虑地对待这种整合，坚持最佳实践，以充分发挥人工智能的潜力，同时应对相关挑战。
1. 确定明确的目标
首先要确定在招聘流程中实施人工智能的具体目标。无论是缩短招聘时间、提高招聘质量、增强候选人参与度，还是最大限度地减少偏见，明确的目标都将为选择合适的人工智能工具提供指导。例如，Textio 等平台可以加强职位描述，而 Entelo 等工具以及 Mya 和 Olivia 等人工智能聊天机器人则擅长预测分析和候选人评估。
2. 选择正确的工具
选择合适的人工智能工具，首先要找出招聘工作流程中的低效环节。根据工具的功能、与现有人力资源系统的兼容性、可扩展性和易用性对其进行评估。优先考虑遵守数据保护法、提供强大客户支持并积极减少算法偏差的供应商。平衡成本考虑与预期投资回报率，如节省时间、提高候选人质量和增强整体体验。
3. 确保数据质量
人工智能依赖于高质量、无偏见的数据来提供准确的结果。定期审核和更新数据集，以保持人工智能算法的完整性。使用多样化和具有代表性的数据，最大限度地减少偏差，确保人工智能驱动的决策符合道德标准和招聘目标。
4. 消除偏见，促进公平
为了保持公平的招聘做法，企业必须解决人工智能系统中的偏见问题。定期审核算法，识别并消除歧视性模式。就人工智能如何评估候选人进行透明的沟通可以促进信任，而人工智能的监督则可以确保决策的公平性。人类与人工智能之间的合作方式有助于有效减少意外偏见。
5. 优先考虑候选人的隐私和同意权
在人工智能驱动的招聘中，透明度是建立信任的关键。向候选人明确说明如何使用人工智能工具、将收集哪些数据以及这些数据如何影响招聘决策。确保遵守 GDPR 等数据保护法规，并为候选人提供访问、更正或撤销对其数据同意的选项。
6. 培训人才招聘团队
对招聘团队进行人工智能工具的技术和道德方面的教育。培训内容不应局限于软件使用，还应包括了解算法功能、解释输出结果和解决潜在偏见。这使招聘人员能够负责任地利用人工智能的功能，同时符合法律和道德标准。
7. 监控和评估人工智能性能
定期评估人工智能系统对于确保其达到招聘目标至关重要。使用招聘时间、候选人多样性和保留率等指标来衡量成功与否。收集应聘者和招聘经理的反馈意见，找出需要改进的地方。根据需要调整策略，重新训练人工智能模型或改进流程，使其与组织目标保持一致。
8. 促进人工智能与人类的合作
人工智能擅长将重复性任务自动化并分析数据，但人类的直觉和同理心在招聘中仍然至关重要。组织应将人工智能定位为加强人类决策的工具，使招聘人员能够专注于个人互动和文化契合。通过将人工智能的效率与人类的洞察力相结合，企业可以创建一个平衡而有效的招聘流程。
在人才招聘中利用人工智能
人工智能（AI）正在重塑人才招聘的格局，为提高效率、加强决策制定和提供更好的求职者体验提供创新解决方案。以下是人工智能如何推动招聘关键领域的变革。
1. 生成创意和对话脚本
人工智能驱动的工具通过创建量身定制的脚本来解决复杂的候选人询问，从而简化了人力资源专业人员的沟通策略。生成式人工智能（如 ChatGPT）为制作专业回复奠定了基础。不过，企业可以通过采用符合其品牌和招聘目标的特定行业人工智能工具来取得更好的成果。这些工具可以帮助人力资源团队更有效地与潜在候选人讨论工作机会。
2. 人工智能驱动的候选人筛选
人工智能通过分析公开数据（包括社交媒体活动和在线档案）来识别潜在风险或匹配度，从而实现更快、更准确的候选人筛选。这种实时审核流程减少了用于初步评估的时间和资源，使招聘人员能够专注于最有前途的候选人。
3. 加快员工入职速度
入职培训是将新员工转变为高效团队成员的关键阶段。人工智能通过自动执行文书工作和培训计划等行政任务，加快了这一过程，确保新员工快速融入并随时准备做出贡献。这种效率对雇主和员工都有好处，从第一天起就能促进员工的参与。
4. 个性化职位发布
招聘团队经常面临的挑战是如何精心设计职位描述，以吸引不同的人才。人工智能可根据不同候选人的情况生成多个定制的招聘信息，从而简化了这一过程。这种方法不仅能节省时间，还能确保更有针对性的覆盖范围，从而提高找到合适职位的可能性。
5. 加强单向视频面试
人工智能通过单向视频平台对初步面试进行改造，让候选人回答一系列筛选问题。这项技术可以让企业高效地评估大量候选人。为确保求职者的良好体验，企业应明确解释这些人工智能驱动面试的目的和流程，强调公平性和透明度。
人工智能人才招聘的未来
将人工智能融入人才招聘不仅是一种技术进步，更是一种战略转变，它能让人力资源团队取得更好的成果。通过深思熟虑地利用人工智能，企业可以简化运营、做出数据驱动的招聘决策，并为候选人提供无缝、吸引人的招聘体验。关键在于平衡人工智能的效率与人类的同理心，创造一个既创新又包容的招聘流程。
人工智能
2025年的人工智能招聘：您需要了解的重要见解和趋势
人工智能在招聘领域的应用已正式从实验走向必要的整合。但这对人力资源团队和求职者究竟意味着什么？为了更好地了解全球人力资源领导者和员工如何看待人工智能并与之互动，HireVue 在今年的人工智能招聘指南中对 4000 多名人力资源领导者和员工进行了调查。
HireVue的《2025年全球人工智能招聘指南》分析了人工智能对TA雇主的数据和实际影响，让您了解当今企业如何利用解决方案。
人工智能在招聘领域的主要发展趋势
﹣人工智能驱动的生产力： 人工智能正在将重复性任务自动化，让人力资源团队能够专注于战略和候选人参与。
﹣对人工智能的信任度飙升： 越来越多的人力资源领导者信任人工智能驱动的招聘建议
﹣透明度是关键： 候选人希望了解人工智能在招聘决策中的应用--清晰的沟通至关重要。
人力资源领导者和候选人在实施过程中关注的问题各不相同： 每个群体都会优先考虑流程的不同方面。
人工智能不再是一个概念，而是一项核心战略
2025年，人力资源专业人士不仅仅是在测试人工智能，他们更依赖于人工智能。
﹣人力资源专业人士每周使用人工智能的比例从2024年的58%跃升至2025年的72%。
﹣对人工智能的信任度也急剧上升，信任度从 37% 上升到 51%。
这一转变反映了新的现实： 现在，人工智能已成为简化招聘流程、提高效率和加强决策的不可或缺的工具。
此外，随着生产力的提高，人们对人工智能建议的信任度也在提高。
2025 年，51% 的人力资源专业人士表示高度信任工作场所中的人工智能系统。
有了合适的工具，雇主就可以转向基于技能的招聘流程--采用专门为评估预测成功的技能而构建的技术。
经过验证的技能是经过客观测量的，可以确保应聘者具备某一职位所需的能力--数据可以证明他们能够胜任这份工作。而推断技能则不那么可靠，它来自于基于经验、教育或过去角色的假设--如果没有可靠的数据作为基础，往往会导致偏见和错位。利用 HireVue 视频面试、评估和对话式人工智能等人工智能工具，直接测试技能，而不是假设。通过数据驱动的技能验证，经过验证的技能可预测实际工作的成功率。
向人工智能驱动的决策支持转变
人力资源领导者将人工智能视为决策支持工具，而不是替代人工判断。人工智能正在帮助人力资源团队自动化筛选、培训和候选人沟通。
﹣自动化筛选、培训和候选人沟通。
﹣提高招聘效率和速度。
﹣转向基于技能的评估，减少偏见。
但是，这场对话并不仅仅涉及人力资源部门。求职者正在接受人工智能，以在求职申请中获得竞争优势，但他们对人工智能做出最终招聘决定仍持怀疑态度。这突出表明，人力资源团队需要明确传达人工智能在流程中的作用--作为决策支持。
2025 年是人工智能在人力资源领域的决定性一年。从自动化到智能化、行动驱动型人工智能的转变正在重塑人才招聘。在保持信任和透明度的同时有效利用人工智能的公司将在竞争激烈的招聘领域脱颖而出。
双管齐下的成功战略
要解决人工智能问题，企业必须在降低风险和候选人信任之间取得平衡。
降低内部风险
﹣选择具有透明、可解释的人工智能和经过验证的结果的供应商。
﹣确保您的供应商能够轻松解释其人工智能的工作原理。HireVue 凭借其业内首创的人工智能可解释性声明树立了一个标准。
﹣确保持续进行第三方安全审计，以加强数据保护。
提高候选人的信任度
﹣以明确、以人为本的方式宣传人工智能在招聘中的作用。
﹣使用评估和职位匹配工具，使招聘更快、更公平、更具包容性。
﹣使用 Find My Fit 等工具，通过将候选人的技能与理想职位相匹配、促进多样性和减少偏见来扩大机会。
通过优先考虑合乎道德的 AI 和公平性，公司可以增强信任并建立更具包容性的员工队伍。
人工智能
【硅谷】建筑劳动力管理公司Lumber完成1550万美元A轮融资，推动AI赋能建筑劳动力管理
HRTech概述：AI驱动的建筑劳动力管理平台 Lumber 宣布完成 1550万美元A轮融资，由 Foundation Capital 领投，Tishman Speyer、Carbide Ventures、8VC、Sure Ventures 和 FirsthandVC 跟投。Lumber 通过AI技术自动化管理工资、合规性和HR运营，帮助建筑公司降低行政成本，提高效率，优化施工劳动力管理。Lumber 提供 智能排班、自动合规监控和薪资处理，特别适用于承包商和建筑合作伙伴，有效减少繁琐的文书工作，让企业可以专注于核心业务。全球最新HR科技资讯，请关注HRTechChina
近日，总部位于美国加利福尼亚州帕洛阿尔托的HR科技公司Lumber公司宣布完成1550万美元的A轮融资。本轮融资由Foundation Capital领投，Tishman Speyer、Carbide Ventures、8VC、Sure Ventures和FirsthandVC等知名投资机构参投。
AI驱动的建筑劳动力管理平台
Lumber致力于通过人工智能AI技术，简化建筑公司的薪资、合规和人力资源运营等复杂流程。其平台提供智能排班、自动合规监控和自适应薪资处理，特别是在处理复杂的工会规定方面表现出色。这一创新大幅减少了承包商的行政负担，使其能够将更多资源投入到核心施工活动中，提升生产力和项目盈利能力。
战略发展与AI代理
在过去的一年中，Lumber推出了八款新产品，并与专业承包商和建筑合作伙伴建立了强劲的合作关系，同时引入了关键行业专家以加强团队实力。公司计划利用本轮融资进一步推动产品开发和市场扩张，重点提升AI能力和客户成功运营。Lumber正在开发能够与施工现场实时数字表示交互的自主AI代理，包括：
HR AI代理：负责管理工人的招聘、入职和培训。
薪资AI代理：自动处理工资计算、税款扣除、福利管理和多州薪资合规。
安全AI代理：确保符合OSHA标准，追踪工人疲劳程度，防止过度劳累。
行业挑战与前景
建筑行业正面临显著挑战，包括持续的技术工人短缺。根据美国总承包商协会（AGC）的数据，80%的公司报告称难以找到合格的员工。麦肯锡的报告显示，全面采用数字技术可将项目绩效提高10-15%，降低成本5-10%，并将生产力提升15-20%。
Foundation Capital合伙人Zach Noorani表示：“我们正处于美国建筑业乃至所有技术工种领域劳动力危机的边缘。Lumber简化了建筑公司的薪资、合规和人力资源运营的复杂性。更重要的是，Lumber的平台也为建筑工人服务，帮助他们在行业中建立安全且成功的职业生涯。Lumber的发展壮大，有助于巩固我们最重要的行业之一。”
关于Lumber
Lumber是一家领先的全方位建筑劳动力管理平台，旨在简化薪资、时间追踪、安全、合规、现场生产力、奖励和认可等方面的管理。其AI驱动的平台强调合规和安全，提供完全定制化的解决方案，并与现有技术栈深度集成，专为专业承包商设计。
此次融资的成功，标志着Lumber在推动建筑行业数字化转型、HRTech提升效率和安全性方面迈出了重要一步。
人工智能
【德国】专门从事人工智能驱动的定价和收入优化的 Buynomics获得了3000万美元B轮融资
Buynomics ，一家总部位于德国科隆的公司，专门从事人工智能驱动的定价和收入优化，获得了3000万美元的B轮融资。
该轮融资由Forestay Capital牵头，参与者包括Anais Ventures、VI Partners以及现有投资者Insight Partners、Seedcamp、DvH Ventures和Tomahawk Ventures。
公司拟将该笔资金用于:
加速全球增长:加强在欧洲的团队，并扩展到美国和亚洲。
扩展人工智能功能：增强其指导性分析和自主决策功能。
扩大行业影响力:将其业务范围从消费品和电信扩展到零售、消费电子和消费保健等行业。
增强平台集成:与供应链、金融和市场研究生态系统连接。
Buynomics成立于2018年，由Ingo Reinhardt博士和Sebastian Baier博士创立，是一个基于人工智能的SaaS平台，通过大规模消费者模拟帮助企业优化定价、促销和投资组合策略。该公司拥有来自14个国家的70多名专业人员，为25个国家的达能、联合利华、欧莱雅和沃达丰等客户提供服务。
关于Buynomics
该公司是一家预测平台运营商，旨在帮助 CPG（消费品包装）和电信行业的收入增长管理（RGM）组织做出更好、更有利的数据驱动型商业决策。该公司的虚拟购物者 AI（人工智能）可以创建数字双胞胎，模仿真实购物者在每个购买点的购买行为，其准确性无与伦比，使 RGM 团队能够从单一真实来源全面优化定价、PPA、组合、促销和贸易决策。
人工智能
围绕人工智能重新设计工作：工作智能工具问世
让我提出一个重要的问题：如果您的 CEO 或 CFO 要求您使用人工智能来提高生产力，您会怎么做？
你会采用“电锯”效率模型并裁掉 10% 的员工吗？还是会深思熟虑地围绕人工智能重新设计工作岗位？
本周我与数十家公司讨论了这个话题，所以我想分享我们所学到的知识。
公司为何变得官僚主义
让我们从原因开始：官僚主义是如何产生的。其实很简单：随着组织的发展，管理人员不断招聘新员工，通常是支持或行政职位。突然你醒来，发现公司里到处都是“项目经理”、“分析师”和“项目经理”。
我们最近研究了一家大型科技公司的职位结构，其中近三分之一的职位似乎是员工职位、分析师或项目经理。虽然我确信这些人很忙，但管理层很清楚，其中许多职位可以集中、共享、自动化或取消。
我们正在与一家大型媒体公司合作，他们一直在分析“媒体经理”的工作。该职位有近 7,000 名员工，这些人执行的任务和活动数量之多令人震惊。他们的核心工作是为客户购买广告空间，但实际上他们从事创意设计、账户管理、分析，还必须跟上人工智能的发展。
我认为这份工作是一个“关键角色”（能够带来巨大价值的角色），但在今天之前并没有标准化，而团队现在知道他们的新人工智能平台可以改变这一功能。
我们如何重新设计工作：蓝图
工作设计已经进行了几十年，其中很大一部分始于“工作任务分析”。在人工智能（以及 Reejig、Draup 和 Gloat 等工具）出现之前，我们会进行调查，了解人们在做什么，然后找出重叠、效率低下或自动化潜力的领域。
但在人工智能时代，这可能还不够。如今，人工智能实现了从招聘到需求分析再到内容开发等所有工作的自动化，理想情况下，我们应该采取更广泛的方法。而这正是我看到公司所面临的困境。
考虑以下蓝图，这种方法可以防止您将 AI 用作“寻找问题的解决方案”。
首先，你要对公司进行基准测试，看看哪些地方效率低下。Reejig 和 Draup 等工具可以让你轻松完成这项工作，它们可以让你全面了解工程、销售、营销或个人角色，看看哪些地方人员过多。
我上面提到的媒体公司的收入和利润率都在下降，因此他们把重点放在面向客户的角色上，目标是提高增长。
IBM 在过去十年中一直使用人工智能来自动化公司中的许多人才和绩效流程，现在拥有一个充当人力资源业务合作伙伴的代理。人工智能决定薪酬范围以保持薪酬公平，还为管理人员提供绩效评估的深入数据。结果是增加了信任度，减少了偏见，并提升了人力资源团队的设计作用。
麦格理银行的规模在过去六年中扩大了一倍，因此他们正在合理化大量面向客户的职位。利用 Reejig，他们发现了数十个集中、自动化或重新设计工作流程的机会，以实现规模化。
安联多年来一直在优化其理赔流程。他们了解这项工作在盈利能力方面发挥的关键作用，现在他们已经构建了一个“数字孪生”，以实现大部分工作的自动化和标准化。
正如你所见，这些项目可能不是“自下而上”的，而是“自上而下”的。在很多情况下，比如当 CEO 想要裁员时，这就是要走的路。
其次，你现在必须“分解工作”来弄清楚人工智能可以发挥什么作用。在某些情况下，你会看一看 SeekOut Spot 或 Paradox（最先进的招聘代理）等工具，然后“实施”并重新考虑工作。但这会造成很多恐惧和阻力，所以系统化工作往往更好。
分析任务（或活动）
想象一下，你在医院工作，负责清洁地板：你的“技能”从“扫地”变成了“操作清洁设备”。如果你是一名软件工程师，你的技能将从“编码”转变为“使用 Github Copilot”。营销专业人士正在从“创建活动”转变为“操作 AI 创意平台”。教学设计师正在从“构建课程”转变为“提示 AI 和策划内容”。
一旦我们知道这些“任务”或“活动”是什么，我们就可以预测或决定要实施多少自动化。在我们讨论的每个案例中，这分为四个步骤。
首先，这个团队效率低下是因为他们正在开发我们根本不想做的产品、销售流程或其他计划吗？我曾在许多效率低下的销售团队工作过，问题在于没人想买的产品，而不是销售流程本身。
第二，这些工作任务是否常规且易于外包？我们能把它们集中起来吗？他们的易用平台是否已经到位？
第三，如果我们找到一个可用的人工智能工具，那么构建、优化和训练它会有多难？可能有一些现成的产品已经准备好了，但在某些情况下，你可能需要 IT 支持来构建所需的系统。
第四，如果我们确实将这些任务外包或自动化，人们需要学习哪些新的增值功能？例如，如果营销专业人员突然被 CRM 工具取代，他或她是否准备好成为一名战略家并在此基础上增加价值？
再回到媒体公司。您的员工会制作创意活动、购买广告空间并管理电子商务和活动指标，以不断提高客户的品牌和销售业绩。这涉及数百项“任务”，包括从客户管理到活动管理再到各种形式的创意工作、管理活动、进行 SEO 分析等等。
随着“代理”的出现，您的代理机构不想落后，因为您的竞争对手之一可能会突然以低于您的出价在客户方面胜过您。因此，您会对“我们可以自动化哪些任务和活动？”非常感兴趣。
现在最大的问题是：我们是否有工具可以帮助我们将工作分解为任务并找出需要重新设计的内容？是的，这就是接下来要做的事情。
Reejig、Gloat、Draup 等推出的全新工作智能平台
如果你回头思考这个问题，你会发现这也是一个“大数据”机会。如果我开发一个工具，扫描世界上的每一份招聘信息，寻找“任务”而不仅仅是“技能”，然后将这些“任务”与职位描述进行匹配，我实际上就会拥有一个巨大的“工作任务库”，可以实时更新。这就是Reejig所做的。
你可以使用Reejig 平台查看公司中的职位，它会为你提供“人们正在执行哪些任务”的准确信息。微软、麦格理集团和 WPP 现在都在这样做，他们都告诉我，准确度令人惊叹。换句话说，虽然你的公司与其他公司并不完全相同，但人们在每个业务领域所做的实际工作却惊人地相似。
我从自己的职业生涯中了解到这一点。在我的职业生涯的六个主要阶段，我从事过销售、营销、产品管理、业务开发和行政工作。每次我去一家新公司，我都会发现他们做的事情和其他公司完全一样，但有些事情被忽略了。这是因为我们还没有人工智能驱动的任务分析工具，所以我们根据经验“弥补”我们需要做的事情。
2000 年代我在 Sybase 工作时，我们根据地点和公司规模进行营销。我们利用直邮和活动来接触人们。并不是每个营销经理都完全了解“受众分析”这一步骤。
如果您有一个平台，可以基于这个庞大的 AI 数据库将“活动策划”一词分解为步骤（活动），会怎么样？它会将您的计划分解为一组 10 或 15 个步骤，并确保不会忘记任何事情。然后，一旦确定了这些步骤，系统就可以向您展示每个步骤所需的技能，甚至可以找到公司中擅长这些事情的人！这就是Gloat 的新 Mosaic平台所做的。
我第一次看到 Mosaic 时惊呆了。多年来，我一直从事销售、营销和研究，依靠自己的经验来了解该做什么。Gloat 可以告诉我需要考虑的每一个步骤。如果我对其中某个步骤不熟悉，Gloat 可以帮我找到一个具备所需技能的人。
这是一件大事。虽然我们公司的每个业务流程看起来都很相似（例如“订单到现金”或“销售线索到销售”），但这些流程中的细节一直在变化。想想保险公司处理索赔的复杂流程。你能想象当你的房子被烧毁，他们想给你寄一张支票时，他们需要多少验证步骤、基准测试、质量检查和欺诈检测流程吗？Travellers 的员工告诉我，他们有“模拟房屋”，他们实际上用火烧毁厨房，以确定在火灾中他们应该承担哪些承包商、供应品和费用。
我们在商业中所做的一切都是由任务和活动组成的，这些“工作步骤”正在以光速实现自动化。因此，这些新的“工作智能”工具在未来的世界将非常有用和重要。
从很多方面来看，Reejig、Gloat、Draup等工具都是我们需要的新型工作智能工具，取代了我们过去所做的大部分“工作任务分析”。
如何使用这些新的工作智能平台？
那么现在最大的问题是：这些工具是万能药吗？或者它们只是“咨询加速器”。
这些都是突破性的新产品。
Reejig 是一个人工智能驱动的工作任务分析平台，它可以显示重点关注的地方。Gloat Mosaic 帮助管理人员分解工作、寻找有才华的员工并确定平台和技能。而 Draup 可以对您的生产力进行基准测试并确定您拥有的平台（以及您的竞争对手使用的平台），以便您评估您的技术成熟度。
这是一个新市场，而且才刚刚起步。未来会有更多此类工具出现。
最后的想法：思考业务重新设计，而不仅仅是工作重新设计
“超级员工的崛起”计划既是一个商业项目，也是一个工作设计项目：我们正在将多个工作职能整合到数据驱动的代理中。
例如，我们的一个客户最近来找我们，说“我们觉得我们的员工太多了，我们想在不雇佣任何新员工的情况下将公司规模扩大一倍。”（“人才密度”策略。）
我们查看了基准（每位员工的收入等），发现他们可能人手过多了 10-15%。但在我们深入研究职位结构之前，首席人力资源官提到“我认为我们的销售人员太多了，因为我们向错误的客户销售产品。我们的许多小客户都没有续约。”无论多少职位重新设计都无法解决这个问题！
换句话说，工作重新设计既是自上而下的工作，也是自下而上的自动化项目。因此，请记住蓝图并考虑以下四件事：
是否有一些产品、市场和客户群体需要我们削减、改进或重新考虑？我们是否在打造正确的产品并服务正确的市场？
我们是否可以通过培训、共享服务或组织整合来解决技能和“错位”问题？
是否有可重复、常规、低价值的任务我们可以立即实现自动化和简化？我们能否使用现有平台快速实现自动化或简化？
当我们转向自动化代理时，是否存在跨职能的机会来同时改善多个角色？
如果您考虑招聘，您可以轻松找到用于构建职位描述的工具。但如果您考虑整个流程，多功能代理可以帮助进行职位分析、职位描述、采购、评估和入职。（Paradox、Maki People、Eightfold 目前正在这样做。）
不要让人工智能成为寻找问题的解决方案
我参加会议后得出的最后一个想法是，一些公司对人工智能如此着迷，以至于他们感觉自己就像一个在寻找问题的解决方案。
新的自动化解决方案需要时间来实施，因此请慢慢来，并确保专注于高回报领域。这样，您将获得资金和 IT 支持。
最后一个故事。
客户是一家拥有全球人力资源组织的大型科技公司。他们拥有出色的人力资源技术，生产率已经很高。他们追求的“问题”是随着业务转向全人工智能产品模式，如何能够超强地促进员工增长，他们希望 HRBP 能够领导这项工作。
人力资源团队以这一重点为中心，检查了这些业务合作伙伴的询问、互动、任务和活动。果然，通过 Reejig 的分析，他们发现多达 40% 的时间都花在了管理上。现在，为了实现高水平的目标，该团队正在研究自动化（包括Galileo）来自动执行这些任务。
将工作设计工作重点放在业务目标上。Gloat（将工作分解为项目、任务、技能和才能）、Reejig（任务分析和组织任务基准测试）和 Draup（企业范围基准测试、工作量分析和技术平台基准测试）等新工具可帮助您加快工作速度。
我们不要为了人工智能而迷恋它，从一开始就要务实。当今的经济现实要求我们这样做。
人工智能
麦肯锡：AI赋能职场，企业如何跨越管理障碍，实现智能化未来？员工对 AI 的适应速度远超领导层的预期
AI 如何重塑职场？
人工智能（AI）正在以惊人的速度重塑职场生态，许多企业正试图利用 AI 提高生产力、优化决策流程并增强市场竞争力。然而，AI 技术的广泛应用远非一蹴而就，企业的 AI 部署不仅涉及技术升级，更考验管理者的战略眼光和执行力。
麦肯锡的《Superagency in the Workplace》 这份报告深入研究了 AI 在职场中的应用现状，基于对 3,613 名员工和 238 名 C 级高管 的调查，揭示了企业在 AI 落地过程中的机遇与挑战。报告认为，AI 在职场的变革潜力堪比蒸汽机之于工业革命，但当前的最大障碍并非技术问题，而是领导层的行动力不足。
尽管 92% 的企业计划在未来三年增加 AI 投资，但只有 1% 认为自己 AI 发展成熟，表明大多数企业仍停留在 AI 试点阶段，尚未实现全面部署。更值得注意的是，报告发现员工对 AI 的接受度远超管理层的预期，但企业的 AI 发展速度依然滞后。领导者的犹豫和执行力缺失，正成为 AI 规模化应用的最大瓶颈。
本文将从员工接受度、领导层挑战、组织架构变革、AI 治理、商业价值实现等多个维度，介绍报告的核心观点，并补充对 AI 发展的进一步思考。
一、员工比领导更快接受 AI，企业行动缓慢
报告的核心发现之一是：员工已经在积极使用 AI，而领导者仍然低估了 AI 的普及度。
数据显示：
员工使用 AI 的频率比领导层预期高出 3 倍，但许多企业尚未提供系统性培训；
70% 以上的员工认为 AI 在未来两年内将改变至少 30% 的工作内容；
94% 的员工和 99% 的高管都表示对 AI 工具有一定熟悉度，但只有 1% 的企业认为 AI 应用已成熟。
这一现象表明，AI 在企业中的主要障碍并非员工适应能力，而是管理层的滞后决策。许多企业高管仍然停留在探索 AI 价值的阶段，而员工已经在日常工作中广泛使用 AI 工具，如自动生成文档、数据分析、代码编写等。员工在推动 AI 发展方面的主动性，远远超出管理层的认知。
然而，企业未能为员工提供足够的 AI 培训和资源，导致 AI 的应用仍然停留在浅层次，难以转化为真正的生产力提升。例如，48% 的员工认为 AI 培训是 AI 规模化应用的关键，但许多公司仍未建立 AI 学习机制。企业如果不采取措施缩小这一认知鸿沟，可能会错失 AI 带来的长期竞争优势。
二、AI 领导力挑战：速度焦虑与执行落差
尽管 AI 的发展潜力巨大，但报告指出，47% 的企业高管认为公司 AI 发展过于缓慢，主要原因包括：
AI 技术成本的不确定性：短期 ROI（投资回报率）难以量化，导致企业不敢大规模投资；
AI 人才短缺：AI 相关技术人才供不应求，企业缺乏相应的招聘和培养体系；
监管与安全问题：企业在数据隐私、算法透明度等方面的担忧阻碍了 AI 落地。
这种“速度焦虑”让企业在 AI 发展过程中陷入试点—停滞—观望的循环：
试点阶段：部分企业已启动 AI 试点项目，如客服自动化、数据分析等；
停滞阶段：由于短期收益不确定，试点项目难以规模化推广；
观望阶段：企业倾向于等待行业先行者经验，而非主动探索 AI 的商业价值。
报告强调，AI 的落地不仅是技术问题，更是企业管理问题。领导者需要具备更强的战略决心，加快 AI 投资，并明确 AI 在企业中的角色，才能真正推动 AI 规模化应用。
三、如何实现 AI 规模化落地？
1. AI 人才培养
AI 的大规模应用依赖于系统性的 AI 人才培训。然而，报告发现，近一半的员工认为企业提供的 AI 支持有限。企业需要采取措施：
建立 AI 培训体系，涵盖 AI 基础知识、业务应用和 AI 伦理等内容；
推广 AI 试点项目，让员工亲身参与 AI 工具的开发和使用；
设立 AI 激励机制，鼓励员工利用 AI 提升工作效率。
2. 组织架构调整
AI 不能仅仅作为 IT 部门的创新项目，而应当成为企业整体战略的一部分。报告建议：
设立 AI 战略委员会，确保 AI 发展与企业长期战略保持一致；
推动 AI 在各业务部门落地，提升 AI 在实际业务流程中的应用深度；
强化 AI 风险管理，确保 AI 应用在数据安全和监管方面的合规性。
3. AI 治理：平衡速度与安全
虽然 AI 带来了极大的商业价值，但报告指出，企业在 AI 治理方面仍存在诸多挑战：
51% 的员工担心 AI 可能带来的网络安全风险；
43% 的员工关注 AI 可能导致的数据泄露；
企业需要建立 AI 伦理标准，确保 AI 透明、公正、合规。
四、AI 时代的商业价值：企业如何真正实现 ROI？
尽管企业对 AI 充满期待，但报告显示，目前仅 19% 的企业 AI 投资带来了 5% 以上的收入增长，表明大多数企业的 AI 应用尚未转化为可观的商业回报。为了提升 AI 价值，企业需要：
从“技术驱动”转向“业务驱动”，确保 AI 应用直接创造商业价值；
优化 AI 目标设定，明确 AI 在核心业务中的定位；
加强 AI 应用场景探索，特别是在客户服务、供应链管理等高回报领域进行深入部署。
AI 成败的关键在于管理层
AI 的成功不仅依赖技术本身，更取决于企业领导者的执行力和战略眼光。企业若要真正迈向 AI 时代，需要：
加速 AI 战略落地，推动组织变革；
加强 AI 人才培养，提高员工 AI 适应能力；
建立 AI 治理体系，确保 AI 安全合规发展。
在 AI 时代，最危险的不是迈得太快，而是思考得太小、行动得太慢。
附录：《Superagency in the Workplace》 下载
人工智能
【美国】小时工巨头JobGet收购餐饮小时工平台Seasoned，扩展其在小时工招聘市场的领导地位，引入AI与自动化提升餐饮行业招聘效率
美国的小时工巨头JobGet宣布收购Seasoned，进一步巩固其在小时工招聘市场的领导地位。这次收购紧随JobGet对Snagajob的并购，使其触及的求职者数量突破1亿，成为各行业（餐饮、零售、医疗、运输等）最大规模的招聘平台。Seasoned是一家专注于餐饮行业的招聘和社交平台，其AI驱动的招聘自动化技术能够极大地提高招聘效率，减少雇主的时间和成本。这次整合后，JobGet的客户将能够利用Seasoned的智能候选人匹配、自动安排面试、深度数据分析等功能，使招聘流程更快、更精准。
总部位于波士顿的全球领先的小时工招聘平台 JobGet 今日宣布成功收购 Seasoned，进一步巩固其在小时工招聘市场的领导地位。这一收购紧随其对 Snagajob 的并购，使其招聘网络扩展至超过1亿求职者，成为覆盖餐饮、零售、医疗、仓储、制造、运输等多个行业的最大小时工招聘平台。
本次收购将帮助餐饮行业雇主获得更强大的AI驱动招聘自动化技术，实现更快速、更精准、更高效的招聘流程。Seasoned 作为专注于餐饮行业招聘的智能平台，其技术可以帮助雇主降低招聘成本，提高员工留存率，同时简化整个招聘流程，使雇主能够在最短时间内找到合适的员工。
AI与自动化如何重塑餐饮行业招聘？
招聘不再只是“海投简历”，而是要精准找到高质量人才，确保他们不仅快速上岗，还能长期留任。Seasoned 的 AI 驱动招聘技术将为雇主带来以下核心优势：
✅ AI驱动智能匹配 —— 快速筛选最匹配的候选人，提高招聘成功率✅ 自动安排面试 —— 省去繁琐的人工安排，候选人与招聘经理可快速匹配时间✅ 无缝集成 ATS 系统 —— 直接对接主流人才管理系统（ATS），如 Paradox、TalentReef 等，优化招聘流程✅ 降低招聘成本，提高员工留存 —— 通过数据驱动优化招聘决策，减少人员流失
JobGet CEO Tony Liu 表示：“Seasoned 在降低招聘成本和提高员工留存率方面的表现已成为行业标杆。JobGet 很高兴将这一强大的技术引入更广泛的招聘市场，帮助我们的客户更快、更精准地找到合适的求职者。”
Seasoned CEO Ware Sykes 也表示：“我们的使命一直是帮助雇主快速、高效地解决招聘难题。加入 JobGet 后，我们能够触达更广泛的求职者群体，尤其是餐饮行业的专业人才，推动整个行业招聘流程的智能化发展。”
JobGet + Seasoned + Snagajob，如何赋能 HR？
🔹 JobGet：美国最大的移动端小时工招聘平台，提供高效的求职与招聘匹配，覆盖多个行业。🔹 Snagajob：此前被 JobGet 收购，覆盖零售、客户服务、制造业等多个领域，拥有深厚的求职者基础。🔹 Seasoned：专注于餐饮行业招聘，拥有AI 自动化招聘技术，帮助餐厅雇主提升招聘效率。
AI招聘技术正加速成为行业新标准
随着越来越多求职者从传统招聘网站转向移动端，JobGet 以**“移动优先（mobile-first）”**的模式正在重塑招聘流程，使求职和招聘变得像“点按+滑动”一样简单。
此次整合后，JobGet 的招聘网络将进一步覆盖Whole Foods、KFC、UPS、Uber、Taco Bell、Little Caesars等众多知名品牌。这不仅有助于企业提高招聘效率，同时也能帮助求职者获得更快捷的求职体验。
AI 招聘技术正在成为行业新标准，企业的招聘流程正向更高效、更低成本、更精准的方向发展。
📢 AI招聘新时代已至，你的企业准备好了吗？
📌 JobGet：JobGet 是美国领先的移动端小时工招聘平台，致力于通过AI 技术和智能匹配算法，让求职者和雇主快速连接，简化招聘流程，优化用工体验。其平台覆盖多个行业，包括餐饮、零售、医疗、仓储、制造、运输等。
📌 Snagajob：Snagajob 是美国历史悠久的小时工招聘平台，专注于零售、客户服务、制造业等多个行业。2024 年底被 JobGet 收购后，其1亿+求职者网络被整合进 JobGet 生态体系。
📌 Seasoned：Seasoned 是一家专注于餐饮行业招聘的技术平台，提供AI 驱动的招聘自动化，帮助餐厅快速匹配、筛选和招聘人才。其核心技术包括智能匹配、自动面试安排、招聘数据分析等，支持与主流 ATS 系统集成，如 Paradox、TalentReef 等。
人工智能
什么是Agentic AI？AI Agent如何重塑HR行业？
"Agentic AI"（代理人工智能）是您可能听说过的最新流行语，但实际上这个词在人力资源工作中的应用其实已经有一段时间了！
但究竟什么是 Agentic AI？它和传统的AI Agent有何区别？2025年是否真的是AI Agent之年？HRTechChina特别呈现这篇文章与您分享！
在人工智能（AI）快速发展的今天，我们已经经历了**预测AI（Predictive AI）和生成式AI（Generative AI）**的兴起，而如今，**Agentic AI（自主智能体AI）**正成为AI的下一个进化阶段。对于HR行业而言，这一技术的到来意味着更加智能的HR系统、自动化的人才管理流程，以及更精准的数据驱动决策。
但究竟什么是Agentic AI？它和传统的AI Agent有何区别？2025年是否真的是AI Agent之年？本文将为你详细解析Agentic AI的核心概念，并探讨它如何改变HR行业。
1. 什么是Agentic AI？
Agentic AI（自主智能体AI）是一种具备自主行动能力的人工智能技术，它不仅能像生成式AI一样回答问题、生成内容，还能自主感知环境、推理分析、执行任务，并从反馈中不断优化自身能力。
相比于传统的AI系统，Agentic AI最大的不同在于：
自主性（Autonomy）：无需人工干预，AI代理可以独立完成任务，例如审核候选人简历、优化招聘流程等。
适应性（Adaptability）：AI能够根据反馈不断优化决策，例如HR系统可以自动调整绩效评估标准，以适应不同部门的需求。
目标导向（Goal Orientation）：Agentic AI可以自主制定目标，并推理如何达成这些目标，例如自动匹配候选人与职位，提高招聘效率。
2. AI Agent vs. Agentic AI：有什么区别？
在HR行业中，我们常见的AI Agent（AI代理），例如智能客服或自动化面试助手，已经在许多企业得到应用。但与Agentic AI相比，传统AI Agent仍然具有局限性。
举个例子：
AI Agent：只能回答员工关于公司福利的常见问题，比如“今年的年假政策是什么？”
Agentic AI：不仅能回答问题，还能主动分析员工的休假情况，自动推荐合适的休假时间，并结合公司政策优化排班，确保业务顺利运行。
3. Agentic AI如何改变HR行业？
随着Agentic AI的发展，HR的许多日常工作将发生巨变。以下是几个关键应用场景：
（1）智能招聘与人才管理
Agentic AI可以帮助HR从简历筛选、面试安排到人才匹配实现全流程自动化。
🔹 自动筛选简历：AI代理可通过自然语言处理（NLP）分析海量简历，并根据职位要求筛选最匹配的候选人。🔹 优化招聘流程：Agentic AI能够自主调整招聘策略，例如根据市场趋势调整岗位描述，优化招聘渠道，提高人才获取效率。🔹 智能面试安排：AI代理可以结合面试官和候选人的日程，自动安排面试，并实时调整时间，减少HR的重复沟通工作。
（2）绩效评估与员工发展
HR部门可以利用Agentic AI来优化绩效考核体系，并制定个性化的员工成长路径。
🔹 智能绩效评估：AI代理可实时分析员工的工作数据，提供个性化绩效反馈，帮助管理者更公平地评估员工表现。🔹 个性化职业发展：Agentic AI可以分析员工的职业路径，自动推荐合适的培训课程或晋升机会，帮助企业留住优秀人才。
（3）员工体验与组织管理
AI可以提高员工满意度，并优化组织架构，提高整体效率。
🔹 智能员工助手：AI代理可以主动提醒员工提交报销单、更新考勤信息，甚至预测员工的离职风险，并提前采取措施留住人才。🔹 企业文化管理：AI可以分析员工情绪，帮助HR团队制定更合适的企业文化建设方案。
4. 为什么2025年是“AI Agent之年”？
2025年，Agentic AI的应用将迎来爆发式增长，这主要得益于以下三大趋势：
（1）AI技术的成熟与算力提升
随着大模型（如ChatGPT、NVIDIA NeMo）的不断升级，AI的推理能力越来越强，使得Agentic AI在HR场景下更加实用。
（2）企业数字化转型加速
全球范围内，企业正在加快HR数字化转型。Agentic AI能够帮助HR团队自动化重复性工作，让HR更专注于战略性任务，因此将被广泛应用。
（3）人才市场变化与HR挑战
后疫情时代，企业面临招聘难、员工流动性增加等挑战。Agentic AI可以通过智能化的人才管理系统，提高招聘效率、优化员工体验，并降低HR工作负担。
📌 预测：到2025年，超过50%的企业将引入Agentic AI，以优化HR管理流程。
5. HR如何准备迎接Agentic AI时代？
2025年将是AI Agent之年，HR行业必须抓住这一变革机遇。以下是HR团队可以采取的三大行动：
✅ 学习Agentic AI相关知识，关注AI在HR领域的应用趋势，如AI招聘、智能绩效管理等。✅ 尝试小规模部署AI代理，比如在员工服务、招聘管理等领域测试AI解决方案。✅ 与AI厂商合作，寻找适合企业的AI解决方案，如NVIDIA、微软、谷歌等提供的Agentic AI技术支持。
HR的未来，不只是管理人，更是管理智能体！Agentic AI将成为HR行业的重要助手，助力企业迈向智能化管理新时代！ 🚀
RAIHR倡导：实施负责任的AI（Responsible AI in HR, RAIHR）
随着Agentic AI在HR行业的广泛应用，我们必须关注AI的伦理、安全和公平性问题。**RAIHR（Responsible AI in HR）**倡导企业在引入Agentic AI时，遵循以下三大原则，确保AI技术的透明性、公平性和责任性：
✅ 透明性（Transparency）：确保AI决策过程可解释，HR能够理解AI的筛选标准、考核指标，避免“黑箱”决策。✅ 公平性（Fairness）：AI招聘和绩效评估应避免算法偏见，确保候选人和员工得到公平、公正的对待。✅ 责任性（Accountability）：AI在HR领域的应用应遵循合规要求，确保数据安全，并提供人工复核机制，避免AI错误影响员工职业发展。
Agentic AI的未来，不仅是效率与智能的提升，更应是“负责任的AI”！HR行业需要共同努力，确保AI技术真正惠及企业与员工，让AI成为推动组织可持续发展的正向力量！ 🌍💡
总结：Agentic AI将彻底改变HR工作方式
📌 AI Agent vs. Agentic AI：传统AI Agent只是执行预设任务，而Agentic AI能自主学习、推理和优化。📌 HR应用场景：Agentic AI将在招聘、绩效评估、员工体验等方面发挥巨大作用。📌 2025年是AI Agent之年：技术突破、企业数字化转型、HR挑战推动Agentic AI的全面应用。
📌 实施负责任的AI（Responsible AI in HR, RAIHR）我们必须关注AI的伦理、安全和公平性问题
未来，HR不再是“人力资源管理者”，而是“AI智能管理者”！准备好迎接这场AI革命了吗？ 💡
附录：RAIHR行动指南和框架图
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