上海2026年8月3日 /美通社/ -- AI正在從技術(shù)趨勢(shì)變?yōu)楫a(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施。從大模型到智能體，從概念驗(yàn)證到業(yè)務(wù)落地，各行各業(yè)正加速探索AI與核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景的深度融合——人力資源領(lǐng)域也不例外。當(dāng)AI開始參與人才識(shí)別、組織決策和員工體驗(yàn)設(shè)計(jì)，HR的角色、工具乃至整個(gè)行業(yè)的運(yùn)作邏輯都在被重新定義。

7月31日，國內(nèi)AI HR領(lǐng)先廠商易薪路人力資源科技（以下簡(jiǎn)稱"eRoad"），聯(lián)合中歐國際工商學(xué)院、HR數(shù)智研究院，共同走進(jìn)華為練秋湖園區(qū)，與各行業(yè)HR實(shí)踐者展開一場(chǎng)深度對(duì)話：AI從何而來，如何演進(jìn)，又將在真實(shí)的組織和業(yè)務(wù)場(chǎng)景中怎樣落地、創(chuàng)造什么價(jià)值？
四位來自不同領(lǐng)域的專家，從學(xué)術(shù)前沿到產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，給出各自回答。

01、從聊天機(jī)器人到智能體生態(tài)：AI的三年躍遷

來自中歐國際工商學(xué)院管理學(xué)副教授的楊蔚女士，以學(xué)術(shù)界的觀察視角首先開講，為現(xiàn)場(chǎng)聽眾梳理了一條清晰的AI演化脈絡(luò)。

1）3年3個(gè)階段，AI從"工具"走向"生態(tài)"

她指出，2023到2026年，AI經(jīng)歷了三次關(guān)鍵躍遷：從Knowledge階段的知識(shí)檢索，到Agent階段的智能體自主決策，再到Enterprise AI OS階段的企業(yè)級(jí)智能操作系統(tǒng)。這不是簡(jiǎn)單的技術(shù)升級(jí)，而是AI從"回答問題"到"主動(dòng)思考"再到"協(xié)同運(yùn)作"的本質(zhì)變化。

2）智能體時(shí)代的核心特征：多智能體互動(dòng)

楊蔚女士以斯坦福小鎮(zhèn)實(shí)驗(yàn)和Altera Bot為例，說明未來AI系統(tǒng)的核心不再是單一模型的強(qiáng)大，而是多個(gè)智能體之間的協(xié)作與博弈。"合成"用戶、戰(zhàn)略模擬等應(yīng)用已經(jīng)證明，AI正在從被動(dòng)響應(yīng)轉(zhuǎn)向主動(dòng)仿真——這為企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供了全新實(shí)驗(yàn)場(chǎng)。

3）Skill is the new app

她提出了一個(gè)值得關(guān)注的判斷，在智能體時(shí)代，"技能（Skill）"將取代"應(yīng)用（App）"成為AI能力的基本單元。企業(yè)不再需要為每個(gè)場(chǎng)景開發(fā)獨(dú)立應(yīng)用，而是通過可組合、可調(diào)用的技能模塊來構(gòu)建自己的AI能力體系。

4）中國AI的創(chuàng)新邏輯——從算力競(jìng)爭(zhēng)到生態(tài)重構(gòu)

結(jié)合自身在半導(dǎo)體生態(tài)領(lǐng)域的研究，楊蔚教授還從地緣政治的視角分析了中國AI產(chǎn)業(yè)的突圍路徑——從光刻封鎖下的硬件瓶頸，到生態(tài)重構(gòu)下的組織創(chuàng)新。

她表示，當(dāng)技術(shù)封鎖從"有沒有"轉(zhuǎn)向"怎么組織"，企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力就不再是單一技術(shù)，而是系統(tǒng)級(jí)的整合與調(diào)度能力。

這一判斷，恰好為后面三位產(chǎn)業(yè)專家的分享埋下伏筆：AI HR的關(guān)鍵不是"有沒有AI工具"，而是"怎么組織AI能力"。

02、組織競(jìng)爭(zhēng)力公式：智能體時(shí)代的人才悖論與破局

如果說楊蔚女士描繪了AI的技術(shù)演進(jìn)圖景，那么易薪路董事長(zhǎng)兼CEO王天揚(yáng)先生，則直接將視角拉回組織與人才——他試圖回答一個(gè)核心問題：當(dāng)AI成為組織的"第四種勞動(dòng)力"，企業(yè)該如何重新定義人才戰(zhàn)略？

1）人才市場(chǎng)的AI悖論——越努力，越低效

王天揚(yáng)引用一組數(shù)據(jù)指出一個(gè)矛盾現(xiàn)象，即企業(yè)在招聘上的投入持續(xù)增加，但人崗匹配的效率并未同步提升。原因在于，傳統(tǒng)的人才管理邏輯仍然建立在"碳基員工"的假設(shè)上——而智能體時(shí)代，組織中將同時(shí)存在"碳基員工"與"硅基員工"，兩者需要不同的管理邏輯。

2）AI HR的三個(gè)關(guān)鍵概念

活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)，王天揚(yáng)先生提出三個(gè)核心概念：

• 數(shù)智員工：AI不再只是輔助工具，而是能夠獨(dú)立完成特定任務(wù)的"數(shù)字勞動(dòng)力"，
• 超級(jí)個(gè)體：一個(gè)掌握AI工具的人，可以完成過去需要團(tuán)隊(duì)協(xié)作才能完成的工作，
• 超級(jí)組織：碳基與硅基員工協(xié)同運(yùn)作，組織的邊界和結(jié)構(gòu)被重新定義。

基于此，他引用了組織競(jìng)爭(zhēng)力公式，即：組織競(jìng)爭(zhēng)力=（人才密度*AI杠桿）/組織摩擦，用于強(qiáng)調(diào)：AI時(shí)代，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力將取決于能否將AI能力嵌入到組織的每一個(gè)關(guān)鍵流程中，而非僅僅作為效率工具疊加在現(xiàn)有流程之上。

3）企業(yè)需要的不是AI功能，而是可量化、可驗(yàn)證、可持續(xù)的結(jié)果

以招聘為典型場(chǎng)景，王天揚(yáng)先生表示，招聘不再是階段性任務(wù)，而是持續(xù)的人才運(yùn)營(yíng)過程。這意味著，招聘業(yè)務(wù)將從"招聘即服務(wù)"迭代為"人才即運(yùn)營(yíng)"，即通過AI實(shí)現(xiàn)人才池的持續(xù)經(jīng)營(yíng)、技能的動(dòng)態(tài)匹配和組織的彈性配置。

對(duì)此，他分別引用eRoad三個(gè)實(shí)踐案例，印證上述理念：

• 某新能源整車廠：通過AI重構(gòu)招聘全流程，將人才識(shí)別效率提升數(shù)倍；
• 某家電廠商：利用智能體實(shí)現(xiàn)海外招聘的本地化適配；
• 某出海企業(yè)：通過AI Agent解決跨國人才管理中的合規(guī)與效率問題。

從技術(shù)趨勢(shì)到組織變革，王天揚(yáng)的分享回答了一個(gè)關(guān)鍵問題：AI不是替代HR，而是重新定義HR的價(jià)值坐標(biāo)。

03、HRSSC的"智能體重構(gòu)"：從事務(wù)交付到智能運(yùn)營(yíng)

崔曉燕女士，作為HR三支柱、HRSSC、人力資源數(shù)智化轉(zhuǎn)型資深專家，其將視角聚焦在HR共享服務(wù)中心（HRSSC）這一具體領(lǐng)域。她認(rèn)為，HRSSC是AI落地HR場(chǎng)景最成熟、最具規(guī)模化效應(yīng)的切入點(diǎn)。

1）HRSSC的四次演進(jìn)

她梳理了HRSSC的發(fā)展歷程：從手工操作階段、流程化階段、數(shù)字化階段，到即將到來的智能化階段。每一次演進(jìn)，都是對(duì)"效率"和"體驗(yàn)"的重新定義。而在智能體時(shí)代，HRSSC將從"事務(wù)交付中心"轉(zhuǎn)型為"智能運(yùn)營(yíng)中心"。

2）70%-90%的標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)可以被AI自動(dòng)化

崔曉燕女士給出一組關(guān)鍵數(shù)據(jù)：在HRSSC的日常運(yùn)營(yíng)中，70%-90%的標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)任務(wù)具備AI自動(dòng)化潛力。

這意味著HRSSC的核心價(jià)值將發(fā)生根本性轉(zhuǎn)移——從"交付事務(wù)"轉(zhuǎn)向"運(yùn)營(yíng)智能"。這也為SSC服務(wù)模式從"人找服務(wù)"走向"服務(wù)找人"提供可能。

基于前述業(yè)務(wù)發(fā)展變遷，她提出四層技術(shù)架構(gòu)模型：

• 體驗(yàn)層：統(tǒng)一的員工交互入口，實(shí)現(xiàn)"服務(wù)找人"；
• 執(zhí)行層：AI Agent自動(dòng)完成標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)；
• 運(yùn)營(yíng)層：SSC運(yùn)營(yíng)駕駛艙，實(shí)時(shí)監(jiān)控與優(yōu)化；
• 系統(tǒng)層：底層數(shù)據(jù)與模型支撐。

這套架構(gòu)的核心邏輯是：?jiǎn)T工不再需要主動(dòng)尋找服務(wù)，而是AI根據(jù)員工的需求和場(chǎng)景，主動(dòng)推送相應(yīng)的服務(wù)。結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景，崔女士將HR場(chǎng)景中的AI Agent分為三大類：

• 員工服務(wù)類：工資單查詢、請(qǐng)休假建議、社保障自定義開具等；
• 專業(yè)智能類：薪酬計(jì)算、政策匹配、數(shù)據(jù)分析等；
• 風(fēng)險(xiǎn)治理類：合規(guī)檢測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控、異常預(yù)警等。

針對(duì)AI賦能下的SSC運(yùn)營(yíng)和治理，崔曉燕女士特別強(qiáng)調(diào)了"雙駕駛艙"的概念，即：SSC運(yùn)營(yíng)駕駛艙負(fù)責(zé)效率監(jiān)控和流程優(yōu)化，AI治理駕駛艙負(fù)責(zé)風(fēng)險(xiǎn)管控和合規(guī)保障。只有兩者協(xié)同，才能確保AI在HR場(chǎng)景中的安全可控。

04、從薪酬管理到全業(yè)務(wù)使能：組織級(jí)AI HR的落地實(shí)踐

作為易薪路eRoad產(chǎn)品副總裁、iBuilder產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，吳益瑾先生從一線落地實(shí)踐的視角，分享了AI HR在真實(shí)企業(yè)場(chǎng)景中的應(yīng)用案例。

1）智能體的三代演進(jìn)：知識(shí)驅(qū)動(dòng)→流程驅(qū)動(dòng)→技能驅(qū)動(dòng)

吳益瑾先生首先梳理了智能體在HR場(chǎng)景中的發(fā)展路徑：

• 2023-2024年：知識(shí)驅(qū)動(dòng)Agent，適合大量知識(shí)文件的檢索、解讀與復(fù)用；
• 2025年：流程驅(qū)動(dòng)Agent，適合任務(wù)流程明確、需要按序執(zhí)行的場(chǎng)景；
• 2026年起：技能驅(qū)動(dòng)Agent，適合不確定性強(qiáng)、需要自主思考判斷的復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

他認(rèn)為，2026年將是"技能驅(qū)動(dòng)Agent"的元年——AI不再只是按流程執(zhí)行，而是能夠自主調(diào)用技能、協(xié)調(diào)資源、完成復(fù)雜任務(wù)。

2）薪酬管理：C-Level的困惑與基層的痛點(diǎn)

吳益瑾先生以企業(yè)薪酬管理為切入點(diǎn)，展示了兩類典型痛點(diǎn)：

在管理層，他列舉了五大困惑：

• 戰(zhàn)略層（激勵(lì)成本增速超過業(yè)績(jī)?cè)鏊伲?/li>
• 財(cái)務(wù)層（人工核算易出錯(cuò)、版本混亂），
• 人才層（高績(jī)效質(zhì)疑公平性），
• 運(yùn)營(yíng)層（政策迭代慢），
• 合規(guī)層（政策修改無留存）。

他引用了CEO的終極之問："面對(duì)數(shù)億激勵(lì)成本，能否清楚說出這筆錢花得值、花得準(zhǔn)、花得透明？"

在基層運(yùn)營(yíng)層，他指出了三大痛點(diǎn)：多系統(tǒng)數(shù)據(jù)對(duì)接復(fù)雜、業(yè)務(wù)政策迭代難以快速響應(yīng)、來自各利益相關(guān)方的咨詢投訴疲于應(yīng)對(duì)。

針對(duì)上述痛點(diǎn)，他展示了易薪路的解決方案：通過多技能、多智能體協(xié)同，覆蓋薪酬管理的全鏈路：

• 算傭前：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與歸集（數(shù)據(jù)清洗Agent、數(shù)據(jù)填報(bào)監(jiān)控Agent、數(shù)據(jù)接入檢查Agent）；
• 算傭中：傭金計(jì)算與校驗(yàn)（規(guī)則及試算Agent、傭金政策解析Agent、流程監(jiān)控Agent）；
• 算傭后：結(jié)果分發(fā)與確認(rèn)（結(jié)果審批與溯源Agent、員工模擬試算Agent）。

3）Skills驅(qū)動(dòng)Agent接管薪酬數(shù)據(jù)整備

吳益瑾先生特別展示了一個(gè)典型案例：Skills驅(qū)動(dòng)的Agent如何全程接管薪酬數(shù)據(jù)整備——從閱讀所有文件素材、分析需求確定目標(biāo)，到執(zhí)行技能單元、生成算薪可用文件。

整個(gè)過程由AI自主完成，無需人工干預(yù)。此外還提供諸多超個(gè)性化的AI薪酬管理實(shí)踐案例，具體場(chǎng)景如下：

• 薪酬智能問答：AI即時(shí)調(diào)取數(shù)據(jù)、解釋稅收和薪酬問題；
• 智能工資單：量化展示期權(quán)價(jià)值、培訓(xùn)投入、隱性福利；
• AI年度薪酬報(bào)告：自動(dòng)生成個(gè)性化的"年度價(jià)值報(bào)告"；
• 即時(shí)薪酬展示：實(shí)時(shí)計(jì)算完工薪資，滿足計(jì)件工資需求；
• 個(gè)性化福利推薦：基于員工畫像推薦最適合的福利組合。

4）iBuilder：40+數(shù)智員工覆蓋HR全業(yè)務(wù)

分享最后，吳益瑾先生為與會(huì)嘉賓呈現(xiàn)eRoad的小易數(shù)智員工家族——40+個(gè)數(shù)智員工覆蓋招聘、薪酬、人才發(fā)展、員工服務(wù)等全業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

依托iBuilder平臺(tái)和與華為云的合作，這些數(shù)智員工正在成為企業(yè)HR團(tuán)隊(duì)的"第二workforce"。

05、組織智變，向AI而生

回顧這場(chǎng)走進(jìn)華為的深度對(duì)話，四位專家的分享構(gòu)成了一條完整的邏輯鏈：從楊蔚女士對(duì)AI生態(tài)演化的前沿洞察，到王天揚(yáng)先生對(duì)組織競(jìng)爭(zhēng)力與人才戰(zhàn)略的重新定義，再到崔曉燕女士對(duì)HRSSC智能化重構(gòu)的系統(tǒng)方法論，最終由吳益瑾先生以真實(shí)落地案例印證AI HR的規(guī)模化可行性——從趨勢(shì)到戰(zhàn)略，從方法論到產(chǎn)品實(shí)踐，一場(chǎng)活動(dòng)串起了AI HR落地的完整路徑。

這條路徑的背后，正是易薪路持續(xù)專注在做的事：以iBuilder智能體平臺(tái)為底座，將AI能力深度嵌入招聘、薪酬、人才發(fā)展、員工服務(wù)的全業(yè)務(wù)鏈條，幫助企業(yè)從"用AI工具"走向"用AI組織"。

當(dāng)智能體時(shí)代加速到來，易薪路希望成為企業(yè)HR智能化轉(zhuǎn)型的同行者——讓每一次組織智變，都有AI可用、有路徑可循、有實(shí)踐可依。

AI HR的時(shí)代已經(jīng)到來。而"組織智變，向AI而生"，正是這個(gè)時(shí)代最恰當(dāng)?shù)淖⒛_。