HR应该如何推进AI在企业人力资源的落地应用

2025-01-21

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随着以大模型为代表的人工智能技术迅猛发展，其应用正以前所未有的速度在各行各业、各个领域不断拓展与深化。这一浪潮，无疑会给企业带来巨大冲击，对生产关系产生深刻且剧烈的影响，进而引发行业格局重塑、社会关系演变等一系列连锁反应。在这一不可逆转的时代大势面前，企业管理者及人力资源从业者唯有积极直面、主动求变，才有望在新时代的浪潮中站稳脚跟，顺利开启下一个发展篇章。

同过往每一次重大变革一样，此次人工智能引发的变革，既给 HR 带来了全新挑战，也创造了难得机遇。为助力企业平稳迈向新时代，充分释放人力资源管理职能的价值与影响力，HR 需重新审视并定位自身角色，切实承担起以下关键职责。

1. 企业智能化升级的战略伙伴

制定配称企业智能化升级的人力资源战略：深入理解企业引入AI的整体战略与业务目标，据此制定适配的人力资源战略。例如，如果企业计划利用 AI 实现生产流程自动化，HR应规划相应的人才获取与培养策略。
参与企业智能化升级的重要决策并提出专业建议：凭借对人力资源的洞察，在企业 AI 应用规划的决策过程中提供专业意见。如在评估 AI 项目可行性时，从人力成本、人才储备等角度分析潜在影响，协助企业制定合理的 AI 应用路线图。

2. 企业智能化转型的变革推动者

助力企业顺利过渡到 AI 驱动的运营模式：一方面，通过组织架构调整，设立新的 AI 相关岗位，如 AI 数据分析师、AI 伦理专员等，并明确各岗位与现有岗位的协作关系；另一方面，推动业务流程再造，使业务流程与 AI 技术更好融合，例如重新设计客户服务流程，充分发挥 AI 聊天机器人的作用。
在企业内部营造接纳 AI 变革的文化氛围：通过组织研讨会、分享会等活动，展示 AI 应用成功案例，宣传 AI 对企业发展和员工职业成长的积极意义，鼓励员工积极参与和适应变革。

3. 企业智能化升级的人才管理专家

针对AI相关稀缺人才，制定有竞争力的招聘与留用策略：例如，提供具有吸引力的薪酬福利、良好的职业发展空间及前沿的技术应用场景，吸引 AI 领域专业人才。同时，关注现有员工的发展需求，通过内部晋升、岗位轮换等方式，让员工在 AI 变革中找到新的职业发展方向，增强员工忠诚度。
建立企业智能化升级配套的人才培养与发展体系：评估员工现有技能与企业智能化升级人才需求的差距，设计分层分类的培训体系。对普通员工开展 AI 基础知识普及培训，提升其数字素养；对技术人员提供 AI 技术进阶培训，如深度学习算法、AI 模型优化等课程；对管理人员进行 AI 战略与领导力培训，使其掌握 AI 驱动的管理方法。

4. 智能化转型背景下的员工关怀者

关注员工心理：AI 应用可能引发员工对工作稳定性的担忧及工作压力增加等问题。HR 要通过定期沟通、员工满意度调查等方式，及时了解员工心理状态，开展针对性的心理辅导与咨询服务，缓解员工焦虑情绪。
促进人机协作：引导员工与 AI 协同工作，帮助员工理解 AI 工具的优势与局限，提升员工与 AI 的协作能力。例如，组织培训课程，教导员工如何借助 AI 工具提升工作效率，同时让员工明白在哪些工作场景中人类的判断力和创造力更为关键。

5. 智能时代的数据与伦理把控者

数据管理协助：在 AI 应用中，人力资源数据至关重要。HR 需协助 IT 部门确保人力资源数据的质量、安全与合规使用，明确哪些数据可用于 AI 分析，如何保护员工个人信息不被滥用。例如，在使用 AI 进行员工绩效预测时，确保绩效数据的准确性与完整性，同时遵循数据保护法规。
伦理监督：建立 AI 应用的伦理准则，监督 AI 在招聘、绩效评估、员工晋升等人力资源管理环节的应用，避免出现算法偏见、不公平决策等伦理问题。如审查 AI 招聘系统的算法，确保其不会因性别、种族等因素对候选人产生歧视。

与此同时，人力资源部门作为引领变革的先锋力量，必须要在这场由 AI 驱动的企业变革中起到表率作用，积极推动 AI 技术在人力资源领域的深度应用。通过这一探索，我们不仅能够展现出积极拥抱变革的坚定决心，为企业其他部门树立榜样，更能在实践过程中真切体会变革带来的冲击与机遇，深度积累宝贵经验。那具体到流程和任务的角度，我们要怎么做，怎么落呢？

从流程或项目视角，我们要做好从需求调研、到方案设计、到实施、到监控和持续优化的闭环管理，详情如下：

（一）调研需求与痛点

l 全面沟通：与企业各层级人员展开广泛交流。与高层领导沟通，明确企业战略目标以及对人力资源管理借助AI 实现转型的期望；与部门主管深入探讨，了解各业务部门在日常工作中面临的人力管理难题，如招聘效率低下、培训效果不佳等；与基层员工交流，收集他们对现有工作流程中繁琐、重复任务的反馈。

l 数据分析：对人力资源管理各环节的数据进行深度剖析，如招聘周期、培训投入产出比、员工流失率等，从数据层面挖掘潜在的问题与改进空间，精准定位需要借助 AI 技术解决的关键痛点。

（二）规划 AI 应用方案

l 目标设定：依据需求与痛点调研结果，结合企业战略，为 AI 在人力资源各领域设定清晰、可量化的应用目标。例如，在招聘环节，设定通过引入 AI 简历筛选工具，将简历筛选时间缩短 50%，同时提高候选人与岗位的匹配准确率至 80% 以上。

l 路径规划：制定详细的 AI 应用实施路径，明确在不同阶段引入何种 AI 技术以及应用于哪些具体流程。比如，先在招聘和培训环节试点 AI 应用，待取得成效并完善方案后，再逐步推广至绩效管理、员工关系管理等其他领域。同时，规划好各阶段的时间节点与预期成果。

（三）实施与整合

l 技术引入：依据规划，谨慎选择并引入适合企业的 AI 技术与工具。与供应商密切合作，确保技术的顺利部署与安装，并对技术的功能进行全面测试，保障其符合企业的业务需求。

l 系统整合：将新引入的 AI 系统与企业现有的人力资源管理系统（如 HCM、OA 等）进行深度整合，实现数据的无缝流通与共享。例如，使 AI 绩效评估结果能够自动同步至HCM系统，为员工的薪酬调整、晋升决策提供数据支持。

（四）监控与优化

l 建立指标体系：针对 AI 在人力资源管理中的应用，建立一套全面的监控指标体系，涵盖效率指标（如招聘流程缩短天数、培训课程完成时间）、质量指标（如招聘准确率、员工对培训内容的满意度）、成本指标（如人力成本降低比例）等。

l 定期评估：按设定的周期对 AI 应用效果进行评估，通过收集数据、员工反馈等方式，分析 AI 应用是否达到预期目标。若未达目标，深入剖析原因，如是否技术选型不当、员工操作不熟练等，并据此制定针对性的优化措施，持续提升 AI 应用的效果。

另外，我们也要在平时的工作中，做好相关的积累和准备工作，具体包括：

（一）市场调研

l 产品研究：对市场上各类 AI 人力资源产品进行全面调研，了解其功能特性。例如，对于招聘类产品，关注简历筛选的智能程度、候选人推荐的精准度；对于培训类产品，考察其个性化课程推荐算法、智能学习辅导功能等。同时，研究产品的用户界面设计是否友好，是否易于员工操作。

l 供应商评估：评估 AI 产品供应商的实力，包括技术研发能力、数据安全保障措施、售后服务质量等。查看供应商的客户案例与口碑，了解其在行业内的信誉度，确保选择可靠的合作伙伴。

（二）案例学习

l 行业对标：收集同行业及其他行业企业在 AI 人力资源应用方面的成功案例与失败教训。分析成功案例中 AI 应用的创新点与实施策略，如某科技公司如何利用 AI 实现员工绩效的实时反馈与动态调整；从失败案例中吸取经验，避免在自身应用中出现类似问题，如因数据隐私问题引发员工抵触情绪。

l 经验借鉴：深入研究案例中 AI 应用与企业业务流程、组织文化的融合方式，结合自身企业特点，借鉴可适用的经验，探索适合本企业的 AI 应用模式。

（三）数据治理与安全防护

l 数据治理：建立完善的数据治理机制，确保人力资源数据的准确性、完整性与一致性。对数据进行分类分级管理，明确不同数据的使用权限与范围，为 AI 应用提供高质量的数据基础。

l 安全防护：制定严格的数据安全策略，采取加密、访问控制、数据备份等技术手段，保障数据在采集、存储、传输与使用过程中的安全性，防止数据泄露与滥用，保护员工个人隐私与企业商业机密。

（四）流程诊断及基于AI的重塑

l 流程梳理与诊断：借助 AI 应用带来的新契机，对现有人力资源管理流程进行全面梳理。从招聘、培训、绩效到员工关系管理等各个环节，分析流程中的冗余步骤、信息传递不畅节点以及人为干预导致的效率低下问题。例如，在招聘流程中，检查是否存在重复的简历审核环节，或者在培训报名流程中是否存在繁琐的审批手续。

l 基于 AI 特性优化重述：依据 AI 技术的特点与优势，重新设计流程。例如，利用 AI 的自动化与数据分析能力，简化绩效评估流程，使数据收集、分析与反馈更加实时和精准；在员工请假流程中，借助 AI 实现智能审批，根据预设规则和员工历史数据快速做出决策，减少人工干预。