在深入探究AI于HR领域的应用之际，我有幸发现了一篇堪称典范的佳作——AIHR网站上发表的《AI in HR-A Comprehensive Guide》。该文以全面且深入的视角，系统地阐述了AI在HR领域的多元应用，其丰富的内容、详实的信息以及独特的见解，使其成为这一领域极具价值的参考资料，值得每一位对此感兴趣的同仁细细研读。鉴于文中配图对于表达原文意蕴有着不可替代的作用，我将在分享过程中完整保留其英文原貌，毫无保留地将这一优质内容呈现给大家，希望能为大家在探索AI与HR融合发展的道路上带来新的启发与思考。本文1万多字，内容全面丰富，值得反复学习，建议星标收藏。

引言

“人工智能有潜力彻底改变人力资源的运作方式，但这不仅仅是增加新技术就能立竿见影的事情。AI在HR中最有效的方式是带着明确的目的使用——识别它能产生真正影响的领域，确保组织已做好准备，并为HR团队配备正确的技能。”AIHR主题专家Marna van der Merwe解释道。HR已经见证了这种转变。

从求职者跟踪系统和简历筛选软件等基础工具开始，现已扩展到几乎支持HR各个方面的先进AI解决方案。

随着AI的不断发展，它为HR带来了令人兴奋的机遇和新的挑战——重塑了HR职能本身以及跟上时代所需的新技能。

本文涵盖以下十个主题：

1.什么是 AI in HR	2.HR应用中的AI类型
3.AI如何应用于HR	4.AI in HR的价值
5.AI日常应用示例	6.AI在HR应用中的挑战
7.AI在HR中的未来	8.HR的AI工具应用
9.AI是否会替代HR	10.FAQ

01.什么是 AI in HR

人力资源中的人工智能（AI）是指使用机器学习（ML）、预测分析和自然语言处理（NLP）等技术来帮助自动化和执行通常需要人工判断的人力资源任务。

例如，人力资源从业者和团队可以使用AI来简化招聘、工资单和福利管理，起草政策文件和合同，并为员工提供实时人力资源支持。它还支持数据驱动的培训、保留和劳动力规划决策，同时有助于减少偏见并改善候选人和员工的体验。

AI可以应用于多个层面，包括个人、人力资源团队和整个组织，具有不同的优势和风险水平。例如，在个人层面，AI 有助于节省时间和提高质量，同时风险较低。在团队层面，AI 补充了现有技能，协作改进具有更复杂但可控风险的工作流程和流程。在企业层面，AI 支持影响业务战略的大规模决策，但风险和潜在风险要高得多。

02.HR中的AI类型

AI有不同的子集和类型，各有不同的用途，可用于完成或支持各种任务。以下是HR中不同类型的AI及其用途：

生成式AI (Generative AI)：使用大型数据集创建新内容，如文本、图像和视频。HR从业者可用它生成个性化的候选人沟通信息、撰写职位描述、创建学习材料，并通过提供复杂数据集的洞察来协助劳动力规划。广泛使用的生成式AI工具包括ChatGPT、Copilot和Perplexity。

对话式AI (Conversational AI)：由自然语言处理（NLP）驱动的HR聊天机器人和虚拟助手帮助HR团队为员工和候选人提供即时、24/7的支持。这些AI工具可以回答HR政策问题、指导员工完成福利注册、提供个性化的学习建议，并通过提高HR的可访问性来提升参与度。

AI语音技术 (AI voice technology)：像Grace这样的虚拟HR助手利用AI语音技术提供24/7支持、处理查询，并将更严重的问题转给真实人员处理，从而改善整体响应时间和可访问性。

机器学习 (Machine learning)：使AI能够从数据中学习并随时间改进。在HR中，它可以预测哪些员工可能离职、将候选人与职位匹配、并推荐公平的薪资范围。一些机器学习模型通过特定示例（监督学习）进行训练以做出预测，例如判断候选人是否适合某个职位。其他模型则在没有预先指令的情况下在大数据集中发现模式（无监督学习），帮助HR揭示趋势，例如为什么某些团队离职率更高。

自然语言处理 (Natural Language Processing - NLP)：一种帮助理解书面和口头语言的AI类型，可用于HR中分析员工调查、反馈（如绩效评估甚至访谈记录）中的情绪。识别员工情绪趋势使HR团队能够主动解决工作场所问题。

自动化AI (Automation AI)：帮助HR团队外包重复性行政任务，如筛选简历、处理工资单和跟踪合规性。这降低了人为错误的风险，提高了准确性和效率。

AI代理 (AI agents)：一种新兴的AI类型，自主系统能够以最少的人为干预采取行动、做出决策并执行HR任务。在HR中，AI代理可以主动监控员工绩效、建议职业发展机会、安排学习计划，甚至引导新员工完成入职流程。

03.AI in HR的应用

AI正在重塑HR，使流程更智能、更快速。从分析劳动力数据趋势到改进人才管理和员工发展，AI正在帮助HR团队更高效地工作，同时提升员工体验。无论是自动化日常任务还是支持业务决策，AI正成为贯穿员工生命周期的必备工具。

以下是HR部门在实践中应用AI的方式：

招聘与雇佣 (Recruitment and hiring)：招聘和雇佣是AI最早用于改进流程的领域之一。随后，AI已被整合到招聘流程的各个环节，从人才搜寻、预筛选到面试和制定公平的薪酬。例如，AI驱动的求职者跟踪系统（ATS）可用于扫描简历以识别关键资格，并将候选人与职位描述匹配。ChatGPT在招聘中也很有用。招聘人员和人才获取专业人员可以在招聘流程的各个阶段使用ChatGPT完成各种任务，包括：撰写职位描述和招聘启事、生成布尔搜索字符串、撰写LinkedIn帖子、为候选人提供面试前简报等等。

入职与离职 (Onboarding and offboarding)：出色的员工入职可以将保留率提高82%。AI驱动的入职平台可以通过确保填写必要的表格、共享相关政策以及安排培训课程，来支持组织和HR为其员工创造引人入胜的体验。例如，Levity使组织能够借助AI自动化整个入职工作流程。离职管理同样如此。当员工离开公司时，AI驱动的解决方案可以，例如，发送离职调查问卷、与归还公司资产相关的文件，以及撤销该员工访问各种系统权限的邮件。Introist提供自动化的员工离职体验，包括通知、个性化沟通和安排离职面谈。

劳动力规划 (Workforce planning)：AI在劳动力规划中也很有用。配备AI功能的分析平台可以处理大量的员工数据，以揭示趋势、预测离职率并突出潜在技能差距。这反过来使HR专业人员能够制定有针对性的培训计划和可靠的继任计划，确保其劳动力准备好满足未来的业务需求。例如，Quinix创建了一个AI驱动的预测和自动化解决方案，使公司能够分析数千个数据点，以预测需求和低谷期，并自动安排所需的确切员工数量。

HR聊天机器人和虚拟助手 (HR chatbots and virtual assistants)：聊天机器人和虚拟助手是HR中较为常见的人工智能类型之一。作为HR助手的聊天机器人可以7天24小时响应员工的查询，例如关于休假政策和福利的问题。这些简单的工具可以改善组织的整体员工体验，同时节省HR团队回答常见问题或提供常用信息的时间。DRUID开发了由对话式AI驱动的代理，可以支持HR团队完成各种流程，包括招聘和入职、薪酬福利和行政任务。

学习与发展 (Learning and development)： AI在学习与发展中也有多种应用。例如，AI可以为每位员工实现个性化的学习体验。AI工具可以分析学习者的表现，并根据他们的需求和偏好调整课程或内容。其他例子包括自动化的学习内容创建、预测分析和智能辅导系统。Novoed创建了一个AI系统，可以为团队个性化学习体验。它分析学习者的档案、偏好和活动，并为员工提供量身定制的课程建议，以匹配其独特的需求和兴趣。该工具还拥有提供学习支持的AI驱动聊天机器人。

HR分析中的AI (AI in HR analytics)：HR分析中的AI使组织能够收集和分析关于员工绩效、敬业度、离职率和文化的大型数据集，识别需要改进的关键领域。这使企业能够就管理其劳动力做出更明智的数据驱动决策。例如，AI可以通过分析过去的离职情况、绩效趋势和情绪数据来帮助HR预测离职率。如果模式表明缺乏导师指导的员工更可能离职，HR可以通过引入结构化的导师计划或职业发展计划来完善其留任策略。AI还可以通过分析行业薪资数据和内部薪酬结构来帮助进行薪酬基准比较，确保具有竞争力和公平的薪资。这样，HR团队可以通过提供更好的薪酬方案来解决薪酬差距并提高保留率。ChatGPT也已成为用于人员分析的有用AI工具，使HR团队能够在不需要编码或高级技术技能的情况下处理数据、总结趋势并提出关键见解。借助ChatGPT和其他生成式AI工具，HR专业人员可以识别模式并根据数据做出决策，而无需依赖数据科学家或复杂的分析工具。

人才管理中的AI (AI in talent management)：AI通过使绩效跟踪、职业发展、继任规划和留任策略更加精确和数据驱动，正在改进人才管理。例如，AI可以测量关键绩效指标（KPI），如任务完成率、响应时间和同事反馈，以实时了解员工的优势和需要改进的领域。职业发展和内部流动也是HR中很好的AI应用案例。像Gloat和Eightfold AI这样的平台，根据个人的经验和愿望，推荐内部工作机会、导师配对或技能提升计划。这有助于HR将员工与符合个人职业目标和公司需求的成长机会相匹配。通过将AI融入人才管理，HR部门可以利用实时数据跟踪绩效、个性化职业发展、识别未来领导者并主动应对留任风险——所有这些都带来更敬业和更具战略意义的管理人才队伍。

基于AI的辅导 (AI-based coaching)：基于AI的辅导是一种技术辅助的辅导过程，利用人工智能为员工提供个性化的反馈、指导和发展支持。AI支持的辅导 (AI-supported coaching) 使用基于AI的评估来测试技能和知识，并为真实教练提供信息以改善辅导关系。这使教练更有效，并提高辅导课程的质量。AI增强的辅导 (AI-augmented coaching) 使被辅导者能够在与人类教练的课程之间利用基于AI的工具，促进进一步发展，提供持续辅导，并使辅导过程比传统模式更具可扩展性。在AI即教练 (AI-as-the-coach) 的实践中，被辅导者只与AI互动，与人类教练的互动有限或没有。这个过程使辅导更具可访问性和可扩展性。

面向HR业务伙伴的AI (AI for HR business partnering)：随着生成式AI的发展，它将使HR专业人员能够成功地将HR目标与业务的战略目标对齐。虽然AI主要被用于自动化重复性HR任务，但其潜力远不止基本自动化，它还能支持更复杂、更具战略性的HR职能。为了最大化AI的影响力，HR专业人员需要发展分析和数字技能，以解读AI驱动的见解并将其融入业务讨论中。AI增强了决策能力，但HR在确保战略以人为本并与组织目标保持一致方面仍然至关重要。有效利用AI使HR能够成为真正的业务伙伴，直接制定推动成功的劳动力战略。

04.AI in HR的价值

HR中的人工智能提供了众多机会来提升效率、改进决策并创造更个性化的员工体验。让我们探讨一下AI为HR带来的一些关键好处。

提高效率和生产力：AI承担重复性行政任务后，HR团队有更多时间专注于能为业务增加价值的更具战略性的任务。联合利华（Unilever）就是一个实例，该公司每年必须筛选超过一百万份申请。他们使用机器学习工具分析申请人的视频和回答，从而简化了招聘流程。联合利华的招聘时间缩短了75%，并且报告称候选人的多样性显著增加。HR中的人工智能还可以提高员工的效率和生产力。例如，管理者可以访问更多数据来了解员工的成就，并提供更有帮助、更详细的反馈，从而培养持续改进的文化。通用电气（GE）实施了一个名为“Wingmate”的AI工具（与微软合作开发），以提升员工绩效和生产力。Wingmate通过总结手册、解决质量问题以及起草沟通内容来协助员工。在推出后的三个月内，Wingmate被查询了超过五十万次，表明员工的参与度很高。

更结构化的流程：人力资源中的人工智能是简化和结构化流程的宝贵工具，例如，帮助您为新员工提供个性化、无缝的入职体验。这包括：自动创建、发送和管理数字文件；即时消息系统全天候解答问题；分析新员工绩效的分析功能；实时合规监控，确保完成必要的培训并提交文件；提供与新员工能力和角色相关的定制化培训路径；创建有价值的报告，识别入职工作流程中的趋势。一家全球专业服务公司与JIFFY.ai合作，自动化了其80%的入职活动。这种自动化使流程更快、更顺畅，改善了新员工的整体体验，并使HR团队能够专注于战略性任务。

降低成本：自动化重复性、常规性任务和改进劳动力规划可以带来显著的成本节约。例如，一家领先的快餐连锁店与Intelmatix合作优化其员工排班流程。由AI驱动的劳动力调度解决方案将员工加班费用和闲置时间减少了25%。这种优化确保分配了适当数量的员工以满足每小时的需求，从而带来更好的客户服务并减少不必要的劳动力成本。Manipal Health Enterprises实施了MiPAL——一个虚拟助手，可自动响应员工关于休假、工资单等问题的查询——这使新员工离职率每年降低了5%，并为员工和HR团队节省了超过60,000小时的时间。这最终为公司带来了可观的成本节约。

减少人事团队的重复性和耗时任务：AI能够成为一个出色的数字助手，处理手动、耗时的HR任务（帮助台支持、安排会议、创建文档等），释放HR团队的宝贵时间用于更重要的、推动业务前进的工作。HR专业人员随后可以专注于创造一个更积极、更受欢迎的工作场所，让每个人都感到被倾听和赞赏，从而提高效率并形成具有强大人际联系的蓬勃文化。Ambassador Cruise Line使用SageHR自动化报告、轮班安排和请假预订等任务，使HR团队能够专注于更具战略性的工作。同时，万事达卡（Mastercard）通过与Phenom合作并使用AI排程，减少了面试安排中的摩擦，使排程速度提高了85%，88%的面试在请求后24小时内安排完毕。

更多数据驱动的决策：AI帮助HR识别其劳动力中的顶尖人才、缩小技能差距、预测离职风险，并为未来有效管理人才。凭借这些知识，HR可以准备和规划可能的结果，并根据组织的当前需求和长期目标调整人才管理策略。RingCentral与Findem的人才搜索解决方案合作，将数万亿的外部数据点与他们自己的内部数据相结合，以自动化候选人匹配、沟通和各种其他招聘流程。这使其渠道增加了40%，质量提高了22%，来自代表性不足群体的兴趣增加了40%。

05.AI日常应用示例

ChatGPT是一个流行的人工智能工具，可以生成文本和其他格式的内容，被证明对HR中的许多任务很有用。以下是HR从业者如何在日常工作中使用ChatGPT的几个例子：

处理常规HR问题：HR专业人员经常收到关于政策、福利、带薪休假（PTO）和工资单的重复性员工询问。与其手动回复每个问题，他们可以使用ChatGPT起草标准化答案或创建一个内部聊天机器人来自动处理常见的HR查询，从而腾出时间处理其他需要更多人情味的任务。

更高效地撰写HR文件：ChatGPT可以帮助HR专业人员快速起草职位描述、录用信函、绩效评估模板、政策更新和内部沟通。例如，HR从业者可以输入一些关键细节，让ChatGPT生成一个结构良好的职位描述，然后进行审查和定制，而不是从头开始。

支持招聘流程：HR从业者可以使用ChatGPT分析职位描述中是否存在偏见语言，根据职位要求生成面试问题，甚至总结候选人简历以加快筛选速度。这可以帮助招聘人员专注于评估人才，而不是在行政任务上花费过多时间。

简化HR数据分析：HR专业人员可以使用ChatGPT总结员工调查、绩效评估或离职面谈的关键洞察，而无需手动筛选大量文本。例如，HR不必阅读数十份离职面谈记录，可以要求ChatGPT强调常见的离职原因并提出潜在的改进建议。

改善员工沟通和敬业度：HR专业人员可以使用ChatGPT起草关于公司倡议、政策变更或敬业度计划的清晰、引人入胜的电子邮件。它还可以协助构思提高员工满意度的新方法，例如为表彰计划提出建议或起草脉搏调查问题以收集反馈。

ChatGPT的局限性需要注意的是，ChatGPT确实存在一些局限性，在使用该工具时必须牢记：

• 提供看似正确实则错误的信息

• 由于主要使用英语/西方数据进行训练，回答可能存在文化不敏感或偏见

• 缺乏来源和参考文献，难以验证所提供信息的准确性

• 通过ChatGPT分享机密信息存在潜在安全风险。

以下是HR可以使用的一些有效的ChatGPT提示示例：

• “为[公司名称]公司的[职位名称]创建一个职位描述。包括[A, B, C, D & E]项职责。”

• “列出3个面试问题，用于测试[职位名称]角色的沟通技巧。对于每个问题，指出技能水平低的候选人会给出的答案和技能水平高的候选人会给出的答案。”

• “列出[职位名称]角色的新员工常问的4个问题。”

• “列出HR在[公司规模]公司的[地点]为[职位级别]制定有竞争力的薪酬策略时应采取的5个步骤。”

• “为HR创建一个员工离职核对表。”

06.AI在HR应用中的挑战

虽然AI变革HR的潜力无可否认，但它也伴随着不可忽视的挑战。理解这些挑战是在工作场所负责任且有效地使用AI的关键。让我们更仔细地看看。

AI的固有风险 (Inherent risks of AI)：AI技术带来直接风险，源于其工作原理、能力和局限性。这些风险包括：如果技术训练数据存在偏见，则会导致偏见和公平性风险。这可能导致招聘流程和绩效评估中的不公平决策，带来法律风险并降低工作场所的包容性。一些AI系统在决策方面缺乏透明度，这可能导致候选人、员工和HR之间缺乏信任，并且决策在法律背景下难以证明其合理性。当AI技术被放任自主运行时，其行为可能不可预测，这可能导致错误的招聘决策和人才管理不善。

基于应用的风险 (Application-based risks)：基于应用的风险来自于人工智能系统的使用和应用。换句话说，来自于在工作中使用AI的人类如何使用和管理该技术。这包括当AI做出的选择不符合您公司的价值观或道德规范时，这可能对您的公司文化产生负面影响，并降低士气和信任。例如，使用AI管理大规模裁员或在未考虑关键背景的情况下采取行动（如Uber的算法在市场中断期间提高票价）会严重损害公司声誉和公众信任。最后，需要在使用AI驱动的工具与运用人类洞察力、同理心和情商之间找到微妙的平衡。过度依赖HR中的AI会损害企业与员工的关系，并导致糟糕的决策。

合规相关风险 (Compliance-related risks)：合规相关风险来自于公司必须遵守的法律标准，特别是围绕数据保护和雇佣法。AI带来多种风险，包括在处理敏感的雇员个人数据时可能侵犯数据隐私、产生歧视性结果（根据年龄、性别、种族等偏袒某一群体）、以及维护某些要求组织正确记录其AI系统如何工作、如何做出决策并确保这些决策公平合法的法律。未能管理这些风险可能导致法律罚款和挑战、声誉损害以及候选人、员工与组织之间信任的侵蚀。

AIHR提供的AI风险管理框架

下图展示了AIHR的AI风险管理框架，它帮助企业跨所有层面管理这些风险。它由四个相互关联的部分组成，每个部分针对最重要的AI风险。

前两个部分——内部和外部环境——侧重于组织内部和外部的风险。数据治理是第三部分，是解决这两类风险所必需的。框架的第四部分概述了风险必须被管理的层面——政策与理念、实践流程和系统以及个人行为。

HR应采取的行动

培训您团队中的HR专业人员如何在日常工作中有效使用AI，并确保他们了解哪些情况必须有人类参与：

• 使用多样化的数据训练AI模型，调整算法以减少偏见

• 监控并对AI的决策、道德规范和数据处理进行定期审计

• 确保人类审查AI驱动的决策以检查错误，特别是在招聘和绩效评估等关键领域

• 尽可能选择可解释的AI模型

• 对候选人和员工坦诚开放您如何使用AI做决策

• 制定数据保护政策并对员工进行政策培训

• 仅收集和使用您需要的数据

• 使用加密和安全访问控制保护敏感数据

• 与法律专家合作，确保遵守相关法律法规

• 维护关于您如何使用AI系统的详细记录以满足法律要求

• 确保AI工具符合公司价值观和道德准则

谨慎使用AI工具，确保在需要同理心或复杂判断的更敏感决策中有人类参与。

4种AI采用角色模型

HR专业人员可以分为以下四种采用角色模型之一。每种角色模型在采用AI方面有不同的共同行为和动机（或反对动机），这使HR能够采取有针对性的行动来加速团队内部及自身学习过程中的采用。

1.怀疑型回避者 (The Skeptical Avoider)： 这类角色不主动使用AI，因为他们认为AI在自己的角色中没有价值或不必要。因此，他们缺乏为AI在HR中被广泛采用的未来做准备的动力，可能对HR中的人工智能持负面看法，并有落后的风险。怀疑型回避者受益于看到AI在实际用例和应用中的价值，并被鼓励在低风险的日常任务中采用AI。

2.不情愿的用户 (The Reluctant User)：这类角色通常身处AI在日常HR流程中被积极使用的环境中，但他们使用AI时显得勉强且最少化，通常是因为他们不理解AI或难以将其整合。HR领导者应向这些用户宣传使用AI的好处，并从低风险、高影响力的AI应用开始以建立信任。

3.积极型探索者 (The Active Explorer)：这类角色利用AI完成研究、内容创建和任务自动化等任务。尽管他们看到了全面采用的好处，但他们缺乏实验AI的机会，并严重依赖自学来深化知识。这些用户需要更多亲自动手实践使用AI的机会，展示由此产生的效率提升，同时解决导致犹豫不决的顾虑。

4.采用倡导者 (The Adoption Champion)：这类角色在多个HR实践中积极使用AI，包括个人生产力和更好的决策，并渴望且愿意尝试新技术和工具。他们通常出现在对AI进行重大投资的公司中，并帮助在其组织中倡导AI的使用。HR应利用这些用户的热情推动AI在整个公司更广泛的采用，突出任何引人注目的成功故事，并征求他们对早期采用新技术的意见。

07.AI在HR中的未来

HR中AI的未来不仅前景广阔，而且不可避免地会带来HR职业本身的变革。随着AI不断重塑HR专业人员的工作方式，他们必须发展新技能以保持相关性并推动业务价值。

76%的HR领导者表示，未来几年未能采用AI的组织将不如采用AI的组织成功，这一点清楚地表明AI正在改变HR领域。以下是HR专业人员在由AI驱动的未来需要扮演的一些关键角色及其对HR职业的影响。

HR在AI应用中的角色：

AI不仅将在整个员工生命周期中无处不在，还将成为HR需要管理的劳动力的一部分。目前，劳动力由进行工作的传统员工、零工、供应商或承包商组成。在未来，HR还需要管理与员工并肩工作以完成工作的协作机器人（co-bots）。生成式AI将能够完全负责特定的任务和活动，这将影响工作设计以及HR在未来如何进行产能规划。为了管理未来的劳动力，HR专业人员需要理解AI机器人带来的价值，并确定如何将其纳入劳动力计划。HR的角色将改变：

随着AI承担大部分重复性、操作性工作，HR将把优先事项转向支持整个组织的AI采用，并为业务提供更具战略性的价值。这可能意味着管理密集型岗位的工作岗位流失。企业必须考虑创建再技能培训和技能提升计划，以帮助这些员工过渡到由利用人类创造力、同理心、战略思维和情商的任务和职责组成的新角色。新的、更广泛的角色将会出现，这些角色结合了业务知识和技术专长。

商业敏锐度 (Business acumen)：真正理解业务是将HR解决方案与业务需求对齐的起点。

沟通技巧 (Communication skills)：HR专业人员必须能够与各种人良好沟通，并留下专业和积极的印象。

通过技术交付 (Delivering through technology)：能够有效地将技术实施到HR解决方案中，以推动效率、规模和业务影响力。

积极倾听 (Active listening)：积极倾听与同理心相辅相成，即能够从所有利益相关者的角度看待情况。在引导整个业务采用AI时，这是一项重要技能。

生成式AI技能 (Generative AI skills)：能够将AI融入日常活动，并理解如何负责任地与处理相邻任务的AI技术协作。

解决问题技能 (Problem-solving skills)：在数字化赋能的劳动力中寻找新的解决方案，帮助企业在市场中获胜。

好奇心 (Curiosity)：提问、保持开放心态、渴望学习并保持好奇心。

HR专业人员需要发展新技能以适应这种变化。

为了支持这种转变，HR团队需要清晰了解哪些AI技能与每个角色相关以及如何培养这些技能。我们的AI技能框架是一个实用工具，可以帮助您做到这一点。它包括基于角色的AI技能要求、技能差距分析模板以及指导团队学习和采用的发展计划。

推动负责任的AI使用：

HR需要成为整个组织现在和未来负责任地使用AI的守门人。除了上面列出的行动外，HR从业者还可以通过多种方式促进AI的负责任采用：

• 组建一个任务团队来制定护栏和指南

• 尝试使用AI，但要逐步进行

• 建立对该技术的信任和透明度，但也要意识到其局限性

• 为关于AI未来的更大讨论做出贡献。

08.HR的AI工具应用

以下是一些供人力资源团队在各个人力资源职能中进行测试的领先 AI 工具。

09.AI会取代HR吗？

根据Personio的研究，61%的企业领导者认为HR未来将被AI取代，并且这些岗位上的许多员工也抱有同样的担忧。但他们的信念是基于事实，还是仅仅是企业领导者对其HR团队具体做什么以及他们提供的价值缺乏清晰理解的简单案例？

正如我们前面所讨论的，随着AI工具的发展以及在HR流程中更广泛的应用，HR已经在改变并将继续改变。AI无疑将是一项资产，因为它减少了重复性任务，但它无法复制HR团队培养的真实人际关系和面对面的联系。那些仅由大量简单、重复性、行政性任务组成的岗位很可能会被自动化，但那些需要更多解决问题和人际互动的角色——大多数HR角色都属于此类——被自动化的可能性要小得多。

以下是一些最常见的HR角色，按风险从高到低分为三类：

高风险：HR管理员、DEIB顾问、薪酬团队主管。

中等风险：L&D专员、HRIS分析师、HRBP。

低风险：高级HRBP、HR专员、数据科学家。

对于确实属于高风险类别的HR专业人员，您可以采取措施使自己成为更有价值的资产，包括提升技能或拓宽技能、学习如何在不同情境下应用您的技能，以及考虑转向需要更多批判性思维和解决问题能力的角色。

但与许多人的看法相反，即使AI采用率增长，HR对业务也将变得更加重要。事实上，73%的企业领导者相信这一点是真实的。为什么？因为一旦重复性的低价值任务被处理掉，HR团队将能够专注于更关键的业务事项，包括培养良好的工作场所文化、提高保留率，以及直接与企业领导者合作以实现长期的组织目标。

因此，HR团队开始向企业领导者展示他们带来的价值非常重要，同样关键的是企业领导者要投入时间去理解HR提供的价值。每个组织都由其员工队伍驱动，这意味着人是您最宝贵的资产，而HR的主要焦点是与这些人建立和发展关系。

10.FAQ

AI能为HR做什么？

通过生成式人工智能、人力资源聊天机器人、人工智能语音技术、自然语言处理、自动化和人工智能代理，人工智能能够完成重复性的人力资源任务、协助决策、模仿人类创造力、理解问题并按需提供有用答案、预测结果，以及解读书面和口头语言，所有这些都只需极少的人工输入。这使得它在整个员工生命周期的人力资源职能中都发挥着重要作用。

AI如何帮助和应用于HR？

人工智能能够以多种方式助力人力资源，而且随着技术的发展，这种能力只会不断增强。其主要优势包括提高效率和生产力、精简和构建流程、减少耗时的任务和成本，以及促进更多数据驱动的决策。

对于HR来说最好的AI工具是什么？

最适合HR的 AI 工具取决于您的需求和目标。您会发现 AI 工具涵盖所有人力资源职能，包括人才招聘、入职培训、绩效管理、学习与发展、员工敬业度、人才分析、职业管理和总体生产力。许多 AI 工具提供试用，并可与您现有的人力资源技术栈无缝集成。

genAI 如何帮助HR？

生成式人工智能通过分析海量数据集并生成原创内容，帮助人力资源部门创建有价值的素材，包括文本、图像和视频。这项技术可用于起草引人入胜的职位描述、创建个性化的推广邮件和拒绝信、充当虚拟入职助理、为员工提供定制化的学习和发展建议、发现数据中的关键模式和洞察等等。

结语

当AI接管筛选、预测等事务性功能，HR的核心价值正加速向“人性化决策”升维——从构建文化认同到激发组织活力，从战略人才布局到员工发展护航。技术革新从未消除对人的洞察需求，而是将HR推向更具前瞻性的决策中枢。这场技术革命也并非取代人力资源，是将人的洞察力与AI的精准性深度结合，推动HR成为企业数字化转型的核心引擎。

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