2026年AI+企业人才管理应用白皮书-用友

智启新篇才领未来

AI+企业人才管理应用白皮书

CONTENTS

■目录

01引言·01

现状03

02洞察当AI在人才管理应用中的实践与挑战·

关键洞察一：企业AI团队建设路径多元................................................................................04

复合型能力成为组织转型的核心驱动力

关键洞察二：AI赋能人才管理以效率提升为核心诉求.........................................................05

高频、标准化场景最易见效

关键洞察三：AI应用以辅助工具为主，低门槛产品优先.....................................................06

决策支持与组织变革能力有待提升

关键洞察四：AI在人才管理六大模块渗透率与成熟度分化明显........................................07

行业属性决定落地节奏与优先场景

关键洞察五：员工对AI应用态度整体积极，过半数表示欢迎.............................................08

但岗位稳定性和新技术适应性仍存顾虑

关键洞察六：AI“提效”效果在事务性场景立竿见影...........................................................09

但“降本”杠杆作用有限，ROI成为企业关注焦点

关键洞察七：数据驱动决策“最后一公里”未打通..............................................................10

AI分析价值释放受限

关键洞察八：AI应用效果参差不齐.........................................................................................11

信任感和场景适配成关键影响因素

关键洞察九：AI人才管理挑战已从技术转向“人”与“数”...............................................11

“复合型人才缺失”“数据安全合规压力”成为最大瓶颈

关键洞察十：企业多元应对AI落地挑战，聚焦复合型人才培养.........................................12

数据安全、员工沟通与定制化开发，但成效有待提升

趋13

03重塑人才管理的七大核心趋势·

趋势一：从“被动辅助”走向“超级智能体”........................................................................14

驱动HR与IT的深度融合与组织重构

趋势二：跨越单纯成本管理，构建以投资回报率（ROI）....................................................15

与全局商业价值创造为核心的人力资产闭环

趋势三：超越极致效率，在敏感决策中全面确立安全治理机制........................................15

趋势四：颠覆传统培训模式.....................................................................................................16

依托AI构建“融入工作流”的流动性发展生态

趋势五：AI赋能敏捷组织，实现“以员工技能为核心..............................................................16

以工作需求为导向”的动态配置，激发无边界协同新生态

趋势六：主动构建AI治理与信任资产，保障可持续发展.....................................................17

趋势七：以“个性化重拾幸福感”.........................................................................................18

重塑AI时代的组织健康与心理韧性

实践19

04谋定而领先企业的AI变革之路·

AI+HR产品矩阵.........................................................................................................................20

AI+HR智能应用场景................................................................................................................23

智能场景一：AI智能招聘............................................................................................................24

智能场景二：智能员工服务........................................................................................................25

智能场景三：智能人才发现........................................................................................................27

智能场景四：智能人事服务........................................................................................................29

智能场景五：团队人效智能诊断................................................................................................31

引言

人工智能，尤其是以大语言模型（LLM）为代表的生成式AI，正以前所未有的速度重塑全球企业的人力资源管理体系。与

传统自动化工具相比，LLM具备对自然语言的深度理解、推理和生成能力，使AI不仅能够自动处理标准化流程，还能参与到招

聘、培训、绩效、员工服务、组织发展等复杂场景的智能决策与个性化服务中。

AI驱动下的人力资源管理正经历从“流程自动化”到“决策智能化”的跃迁，极大提升了组织运营效率、人才配置的科学

性和员工体验的个性化水平。全球领先企业如微软、谷歌、IBM、平安、字节跳动等，已将AI深度嵌入人才战略、组织洞察和

创新决策全过程，推动人力资源管理成为企业核心竞争力的关键引擎。

与此同时，AI的广泛应用也带来了前所未有的挑战：

一是AI对岗位替代与人才结构的重塑。部分事务性岗位面临被自动化取代的风险，而对“懂技术、懂业务”的复合型人才

需求激增。世界经济论坛相关显示，AI将取代9200万个工作岗位，同时创造1.7亿个新岗位，到2030年，全球14%劳动力（约

3.75亿人）需转换职业。

二是AI对人力资源业务带来深刻影响。一方面，AI技术有效推动了招聘、培训、绩效、员工服务等关键环节的自动化升级

和智能协同，显著提升了工作效率和决策质量；另一方面，业务流程数字化程度的快速提升，使得系统集成难度大幅增加，不

同AI技术与现有HR系统的深度整合面临技术挑战；持续优化难度加大，AI模型需要不断训练更新以适应业务变化，对专业维

护团队提出了更高要求；此外，数字化程度提升还带来了数据安全风险、员工技能门槛提高、系统故障影响面扩大等新的管理

挑战。这些挑战表明，AI在HR领域的应用已从简单的工具使用转向深层的业务流程重构，企业必须在享受效率提升的同时，

投入更多资源来应对技术复杂性和管理难度的双重考验。

三是数据安全与隐私保护压力加大。AI在处理员工敏感信息、绩效数据等方面，如何确保合规与透明，成为企业必须直面

的难题。德勤调研数据显示，超过83%的企业将隐私问题列为AI应用的首要关切。

四是算法偏见、决策可解释性、伦理治理问题日益突出。企业不仅要关注AI的技术效能，更要承担起社会责任，构建值得

信赖的AI治理体系。员工对AI的信任、适应与赋能，也成为影响AI落地成效的关键变量。如何在享受AI红利的同时，妥善应对

技术带来的风险与不确定性，考验着每一家企业和HR管理者的战略定力与创新能力。德勤调研数据显示，仅9%的企业达到“

成熟”级别的AI治理水平，AI治理仍有非常大的改进空间。

1WorldEconomicForum.(2025).Thefutureofjobsreport2025

2Deloitte.(2025).AIerachoices:Buildingtrustasfoundationforsteadyandfar-reachingintelligence

3Deloitte.(2025).AIerachoices:Buildingtrustasfoundationforsteadyandfar-reachingintelligence

01

在中国，随着数字经济和智能化转型的加速，越来越多的企业将AI作为提升人力资本价值，驱动组织变革和实现高质量发

展的核心引擎。AI+人才管理的创新实践不断涌现，从智能招聘、个性化培训、绩效预测、员工关怀到组织健康管理，AI正深

度嵌入人力资源管理的各个环节。然而，企业在AI落地过程中也面临着数据孤岛、人才短缺、ROI不明、信任与合规等多重挑

战，行业亟需权威、系统的研究和实践指引。

在此背景下，本白皮书以系统性的一手调研数据为基础，结合全球领先企业的创新实践和行业权威研究，全面揭示AI+人

才管理的真实应用现状、典型挑战与发展瓶颈，深入剖析未来的技术趋势与管理变革路径。我们不仅关注AI技术的演进，更聚

焦在实际业务场景中的落地成效与价值创造。

本白皮书旨在为企业管理者、HR专业人士和行业决策者提供权威、前瞻、可操作的行动路线图，帮助企业在AI时代把握

机遇、应对挑战，形成可持续竞争力，实现高质量发展。我们希望通过本白皮书，推动行业共识，促进多方协同创新，助力中

国企业在人力资本管理领域实现全球引领。

02

现状篇

洞察当下，

AI在人才管理应用中的实践与挑战

AI+企业人才管理应用白皮书

随着AI技术的快速发展与广泛应用，企业人力资源管理正经历着深刻的变革。本次调研聚焦AI智能技术赋能人才管理的

应用成熟度，系统梳理了AI在人才管理领域的应用现状、主要成效与现实挑战，总结出以下十大关键洞察，旨在为行业提供

真实、客观的参考依据。通过对企业AI团队建设、应用场景、员工体验、ROI、决策支持等多维度的深入分析，我们揭示了

AI+人才管理落地过程中的典型模式、阶段性瓶颈与关键影响因素。

0102

企业AI团队建设路径多元，复合型能力成为组织转型AI赋能人才管理以效率提升为核心诉求，高频、标准

的核心驱动力化场景最易见效

0304

AI应用以辅助工具为主，低门槛产品优先，决策支持AI在人才管理六大模块渗透率与成熟度分化明显，行

与组织变革能力有待提升业属性决定落地节奏与优先场景

0506

员工对AI应用态度整体积极，过半数表示欢迎，但岗AI“提效”效果在事务性场景立竿见影，但“降本”

位稳定性和新技术适应性仍存顾虑杠杆作用有限，ROI成为企业关注焦点

0708

数据驱动决策“最后一公里”未打通，AI分析价值释AI应用效果参差不齐，信任感和场景适配成关键影响

放受限因素

0910

AI人才管理挑战已从技术转向“人”与“数”，“复企业多元应对AI落地挑战，聚焦复合型人才培养、数

合型人才缺失”“数据安全合规压力”成为最大瓶颈据安全、员工沟通与定制化开发，但成效有待提升

关键洞察一：

企业AI团队建设路径多元，复合型能力成为组织转型的核心驱动力

AI能力建设已从IT部门走向业务前沿，企业通过设立创新实验室、跨部门小组等多元路径，推动AI与业务深度融合。“业

务+技术”复合型能力成为组织转型的核心驱动力，AI团队建设正迈向主流化与专业化。

是，部门内部设立

18%

了AI小组或专员

是，正在规划中

10%是，组成了跨部门AI

25%

其他77%小组

13%

否又外部合作与外包是，设立了创新实

,34%

验室或孵化器

图1企业AI团队组织形式分布

04

AI+企业人才管理应用白皮书

数据驱动思维18%

持续学习与创新能力19%

业务与技术的融合能力19%

管理类合规与数据安全意识22%

AI基础知识22%

图2AI时代HR核心能力要求

调研数据显示，在AI团队组织形式方面，77%的企业已通过设立创新实验室、跨部门AI小组、部门内部设立AI小组或专员

的“内部自建”模式主动构建AI能力，强化AI与业务的深度融合，成为主流路径。相比之下，13%的企业选择外部合作，10%

的企业仍处于规划阶段，这反映出行业整体已进入AI能力建设的落地期。在AI团队能力要求方面，AI基础知识、管理类合规与

数据安全意识最受重视，合计占比44%，将近5成，持续学习与创新、业务-技术融合能力紧随其后，这反映出单一技能型人才

已难以满足企业需求。

这一现象背后，是AI技术加速渗透业务一线，推动组织创新和业务协同的结果。整体来看，企业唯有加快组织模式创新和

能力体系升级，才能在AI驱动的人才管理变革中占据先机。

关键洞察二：

AI赋能人才管理以效率提升为核心诉求，高频、标准化场景最易见效

企业应用AI于人才管理的首要目标是提升效率，尤其在员工自助与服务这类的高频、标准化场景，AI带来的便捷体验最易

获得认可。AI目前更多被视为优化流程的工具，而非战略转型的核心驱动力，企业对其深层次价值的认知和应用仍处于初级

阶段。

1.00

0.900.86

0.800.77

0.700.62

0.60

0.49

0.500.44

0.40

0.400.34

0.30

0.19

0.20

0.10

0.00

数据洞察效率提升体验优化员工赋能创新变革成本降低岗位替代风险管理

图3企业对AI价值认知优先级

05

AI+企业人才管理应用白皮书

绩效管理18%

薪酬与福利19%

招聘与选拔19%

员工培训与发展22%

员工自助与服务22%

图4各模块员工体验评分

调研数据显示，“效率提升”是企业应用AI的最核心动因，77%的企业都将其列为首要目标，远高于“成本降低”（40%企

业选择）、“风险管理”（19%企业选择）等深层次价值。AI在员工自助与服务、员工培训与发展、招聘与选拔这类的高频、

标准化的模块，用户体验评分最高，其中员工自助与服务模块平均得分超过3分，显著高于薪酬、绩效等模块。

可以看出，企业倾向于优先在易落地、易量化成效的场景部署AI，流程优化和便捷操作的价值已被广泛认可。与此同时，

企业对AI在成本优化、风险管理等更深层次价值的关注度明显不足，这反映出AI价值认知的阶段性局限。

关键洞察三：

AI应用以辅助工具为主，低门槛产品优先，决策支持与组织变革能力有待提升

企业在AI技术选型上更倾向于部署门槛低、易落地、ROI易测算的工具型产品。整体来看，AI在HR领域的应用仍以“辅助

工具”为主，真正支撑管理决策和驱动组织变革的能力尚未充分释放。

绩效管理50

薪酬与福利70

招聘与选拔90

员工培训与发展110

员工自助与服务150

员工自助与服务170

员工自助与服务250

图5AI技术类型应用现状

06

AI+企业人才管理应用白皮书

持续改进与创新能力

3.68

对业务决策的支撑度数据质量与准确性

3.61

3.55

3.603.60

员工接受度与满意度业务应用的流畅性

图6AI应用成熟度雷达图

调研结果显示，在AI技术类型应用现状方面，AI对话、语义生成、RPA流程自动化是当前应用最多的三类技术，分别有

250家、170家、150家企业选择，相比之下，智能分析、知识图谱、虚拟影像等高门槛技术的应用仍较为有限，主要集中在

具备较强数据基础和系统集成能力的企业。整体来看，AI在HR领域的角色仍以流程优化和操作便捷为主，尚未成为企业管理

决策的核心驱动力。在企业在AI应用成熟度自评中，“持续改进与创新能力”得分最高，得分3.68分（满分5分），数据质量、

业务应用的流畅性和员工接受度也表现良好，但“对业务决策的支持度”得分相对较低，仅为3.55分，进一步印证了AI应用多

停留在“流程工具”层级。

企业在AI技术选型上的“工具化”倾向，反映出当前AI应用以降本增效、流程优化为主要目标。低门槛、易部署的AI产品

能够快速见效，降低试错成本，因此成为主流选择。而高门槛的智能分析、知识图谱等应用则因对数据、算法和系统集成能力

要求较高，尚未大规模普及。另一方面，AI在HR领域的应用成熟度虽有提升，但其对业务决策和组织变革的支撑作用仍显不

足。企业应逐步从“工具型应用”向“决策型赋能”转变，推动AI深度融入人力资源管理的核心环节。

关键洞察四：

AI在人才管理六大模块渗透率与成熟度分化明显，行业属性决定落地节奏与优先场景

AI已覆盖人才管理全流程，但在不同模块和行业的落地节奏与成熟度分化显著。行业属性、组织牵引力和数字化基础成为

影响AI落地深度和优先级的关键变量，推动各行业在AI应用路径上呈现出差异化格局。

薪酬与福利20%

绩效管理33%

员工培训与发展34%

团队分析与预测22%

招聘与选拔22%

员工自助与服务22%

图7AI在人才管理六大模块的应用渗透率

07

AI+企业人才管理应用白皮书

专业咨询21.82.861.2521.47

互联网及计算机等1.532.122.451.51.171.67

代加工1.52.122.441.672.171.67

农牧1.6922.61.671.932.14

劳务服务21.8331.6722

消费品1.352.172.55221.67

基础能源1.782.3831.51.861.67

综合型企业1.812.052.472.251.882.05

高端制造2.2922.331.671.431.87

其他1.42.332.611.832

招聘与选拔绩效管理员工培训与发展薪酬与福利员工自助与服务团队分析与预测

图8各行业各模块AI应用成熟度

调研数据显示，在高频、标准化场景优先落地已成为共识的基础上，不同行业在AI应用的优先模块和成熟度上表现出显著

分化。整体来看，“员工自助与服务”、“招聘与选拔”是AI渗透率最高的两大模块，均超过四成，而“薪酬与福利”模块渗透

率仅为20%，绩效管理等复杂、敏感度高的环节推进相对缓慢。从行业视角看，AI在人才管理六大模块的应用渗透率和成熟度

呈现出明显的行业分化特征，“员工培训与发展”模块，基础能源、劳务服务、专业咨询等行业的AI应用成熟度评分均在2.8分

及以上，显著高于其他行业。综合型企业、消费品、代加工等行业在“薪酬与福利”模块的成熟度评分高于2分，表现突出。

代加工行业在“员工自助与服务”模块的应用成熟度达到2.17分，而高端制造行业仅为1.43分，显示出行业间对自助服务数字

化的接受度差异。“招聘与选拔”模块在高端制造、劳务服务、专业咨询等行业评分较高，均在2分及以上，反映出这些行业

对AI辅助招聘的需求更为迫切。相较之下，“绩效管理”和“团队分析与预测”模块在各行业的应用成熟度普遍偏低，尤其在

高端制造、农牧等行业分化明显，说明这些复杂、敏感环节的AI落地仍面临较大挑战。

AI在人才管理领域的落地路径，正由“场景优先”向“行业分化”演进，行业属性和业务特征决定了AI在人才管理各模块的

落地节奏与优先级。政策合规和技能标准化要求强烈的行业（如基础能源、劳务服务）更倾向于优先推动AI在培训与发展等标

准化场景的应用，实现规模化赋能。消费品、代加工等行业因员工数量庞大、薪酬结构统一，AI在薪酬与福利等流程型场景

的应用更为成熟。与此同时，行业间对AI应用的推进节奏和接受度也存在显著差异。代加工行业在员工自助服务数字化方面

表现积极，反映出其对提升员工体验和管理效率的高度重视；高端制造行业则相对保守，或因流程复杂、数据敏感等因素推

进缓慢。招聘与选拔模块在高端制造、劳务服务等行业应用较多，说明这些行业对高效招聘和人才筛选的需求更为迫切。绩效

管理、团队分析等高敏感、高复杂度环节的AI应用普遍推进缓慢，主要受限于数据治理、评价公正性和组织变革等多重挑战。

关键洞察五：

员工对AI应用态度整体积极，过半数表示欢迎，但岗位稳定性和新技术适应性仍存顾虑

AI在人才管理中的推广获得了大多数员工的认可，整体态度积极，但部分员工对岗位稳定性和新技术适应性仍有顾虑，企

业需关注员工心理预期与适应过程。

08

AI+企业人才管理应用白皮书

态度中立

38%

需改进8%

其他

10%

非常欢迎

抵触1%

52%

不接受1%

图9员工对AI在人才管理中应用的态度分布

调研数据显示，52%的员工对AI在人才管理中的应用表示“非常欢迎”，38%持中立态度，8%认为“需改进”，1%“有所

抵触”，1%“完全不接受”。整体来看，员工对AI应用的接受度较高，积极态度占据主流，抵触情绪比例极低。

员工对AI的积极态度主要源于其简化繁琐工作、提升决策效率等直接体验。然而，仍有部分员工对岗位稳定性和新技术适

应性存在隐忧，尤其是在AI可能带来岗位调整或技能升级压力的背景下。中立及“较为接受需改进”的员工比例不容忽视，反

映出员工对AI应用的观望和适应过程。这提醒企业在推进AI应用时，不能仅关注技术落地和业务成效，更需重视员工的心理预

期和适应过程。通过强化沟通、提供有针对性的培训和职业发展支持，帮助员工消除疑虑、提升AI素养，将有助于提升AI应用

的组织认同感和落地成效。

关键洞察六：

AI“提效”效果在事务性场景立竿见影，但“降本”杠杆作用有限，ROI成为企业关注焦点

AI在标准化、重复性高的事务性场景中展现出显著的效率提升效果，但在成本节约方面的作用有限。企业对AI投资回报率

（ROI）日益关注，复杂场景的降本成效和投入产出平衡成为AI落地的关键考量。

成本节约效率提升

1.24

绩效管理

1.62

薪酬与福利2.99

2.99

2.39

招聘与选拔

0.99

2.22

员工培训与发展

2.75

员工自助与服务3.03

3.03

图10各模块效率提升效果与成本节节约对比

09

AI+企业人才管理应用白皮书

调研数据显示，“员工自助与服务”、“薪酬与福利”模块在效率提升和成本节约方面表现最为突出，评分均达到3.03分和

2.99分（满分5分），成为AI赋能的“黄金模块”。“员工培训与发展”模块效率提升评分为2.75分，成本节约为2.22分，表现

居中。相比之下，复杂性更高的“绩效管理”模块，效率提升和成本节约评分分别仅为1.62分和1.24分，显示AI在此类场景的

降本效果有限，甚至因前期投入和系统培训导致短期成本上升。“招聘与选拔”模块的效率提升评分（2.39分）明显高于成本

节约（0.99分），进一步印证了AI在提升效率方面的优势远大于直接降本。值得注意的是，虽然“薪酬与福利”模块的AI渗透

率仅为20%，但在已部署AI的企业中，该模块的效率提升和成本节约效果最为显著，评分均接近3分。这表明，AI在薪酬与福

利等标准化流程场景具备高单点价值，但普及率受限于企业的数据基础和流程成熟度。

AI在事务性、标准化场景中的“提效”优势已被广泛验证，能够显著优化流程、提升员工体验。然而，AI在“降本”方面

的杠杆作用尚未充分释放，尤其在绩效管理、团队分析等复杂环节，前期技术投入、系统集成和员工培训等成本往往抵消了

短期节约效果。企业对AI项目的ROI日益关注，既希望通过AI实现流程优化和效率提升，也期待在财务层面获得实质性回报。

当前，AI在HR领域的投资回报更多体现在“提效”而非“降本”，这促使企业在推进AI应用时更加理性，注重场景选择和投入产

出平衡。

关键洞察七：

数据驱动决策“最后一公里”未打通，AI分析价值释放受限

尽管企业普遍具备数据分析和预测意识，AI在招聘、人才选拔等场景的应用逐步普及，但“数据驱动决策”的转化能力仍

显不足，成为AI应用价值释放的主要瓶颈。

18%

20%

63%进限于报告

深入环节中

个性化推荐

图11团队分析与预测的应用深度

调研数据显示，企业在招聘趋势预测、内部人才选拔推荐业务场景中，应用AI进行数据分析和预测的比例较高，反映出数

据分析工具的普及度不断提升。然而，从应用深度来看，63%的企业坦言，AI分析应用主要定位于“辅助工具”，以提高效率

为目标，更多地停留在“生成报告”层面，未能有效转化为实际管理决策。企业在“数据驱动决策支持能力”上的自评分仅为

3.38分（满分5分），明显低于其他AI应用环节，凸显“数据到决策”转化的短板。

AI赋能下的数据分析已成为企业人力资源管理的标配，但“分析-决策-行动”链条尚未打通，导致AI价值释放受限。企业

普遍面临数据孤岛、业务理解不足、决策流程刚性等挑战，AI分析结果难以直接驱动管理决策。部分企业依赖AI生成报告进行

趋势洞察，却缺乏将数据洞察转化为具体决策和行动的机制。

10

AI+企业人才管理应用白皮书

关键洞察八：

AI应用效果参差不齐，信任感和场景适配成关键影响因素

AI在企业人力资源管理中的应用效果分化明显。部分企业已实现效率提升和员工体验优化，但也有企业因投入产出不理

想或员工信任感不足，未能充分发挥AI技术优势。信任感与场景适配成为影响AI落地成效的关键变量。

员工体验

成本节约

效率提升

完全无效非常出色

图12AI应用效果分布

调研结果显示，在效率提升方面，28%的企业认为AI“非常出色”，但也有17%的企业表示“完全无效”；在成本节约方

面，34%的企业认为成本反而有所增加，仅有9%认为AI带来了显著的成本降低；在员工体验方面，37%的企业反馈“非常出

色”，而9%则认为“完全无效”。整体来看，AI应用效果在不同企业间差异显著，部分企业尚未实现预期价值。

AI应用效果的分化，反映出企业在技术落地、场景选择和员工沟通等方面存在显著差异。部分企业能够结合自身业务特

点，精准选取高适配场景，并通过有效的员工沟通和培训，提升了AI的实际成效和组织认同感。而另一些企业则因场景选择

不当、投入产出不理想或员工对AI缺乏信任，导致AI应用成效不佳，甚至出现成本上升、效率未提升等问题。

关键洞察九：

AI人才管理挑战已从技术转向“人”与“数”，

“复合型人才缺失”“数据安全合规压力”成为最大瓶颈

企业在AI人才管理中面临的核心挑战正由传统技术难题转向“人”与“数”两大领域。复合型人才缺失和数据安全合规压

力成为AI落地的最大瓶颈，推动企业在人才培养和数据治理方面加大投入。

员工抵触情绪110

技术复杂性与成本150

数据安全与隐私保护230

缺乏专业人才300

图13企业在AI人才管理中面临的核心挑战排序

11

AI+企业人才管理应用白皮书

调研数据显示，“缺乏专业人才”已成为企业面临的首要难题，300家企业将其列为最大挑战，93%的企业选择，远超其他

选项。其次，“数据安全与隐私保护”被230家企业选为核心挑战，71%的企业选择，反映出数据合规压力的持续上升。“技术

复杂性与成本”则以150票位居第三，47%的企业选择，显示传统技术难题的重要性有所下降。员工抵触情绪虽为挑战之一，

但影响力相对有限，33%的企业选择。整体来看，企业对“复合型人才引进与培养”和“强化数据安全与隐私保护机制”的关

注度显著提升。

AI在人才管理领域的落地，正经历从“技术为主”向“人本与数据为本”转型。复合型人才的缺失成为制约AI战略推进的最

大障碍，企业亟需既懂AI技术又精通人力资源管理的跨界人才，以实现AI与业务的深度融合。同时，数据安全与隐私保护压力

持续加大，合规要求和风险防控成为企业AI应用的“高压线”。相比之下，技术复杂性与成本等传统难题已不再是企业关注的

焦点，反映出AI技术本身的成熟度提升和企业数字化能力的增强。企业普遍采取多元措施应对挑战，包括加大复合型人才培

养、强化数据治理、加强员工培训与沟通、定制化开发AI方案等。

关键洞察十：

企业多元应对AI落地挑战，聚焦复合型人才培养、数据安全、员工沟通与定制化开发，

但成效有待提升

面对AI落地过程中的多重挑战，企业普遍采取复合型人才培养、数据安全强化、员工培训沟通和定制化开发等多元举措，

显示出高度重视与积极应对。但在实施成效和资源投入方面，仍有进一步提升空间。

引进或培养复合AI人才0.86

开展员工培训与沟通0.78

强化数据与隐私保护机制0.67

定制化开发解决方案0.62

加大技术投入与研发0.61

与外部专业机构合作0.34

0.000.010.020.030.040.050.060.070.080.091.00

图14企业为克服挑战所采取的举措

调研数据显示，企业主要通过引进或培养AI与人力资源管理复合型人才（86%的企业选择）、开展员工培训与沟通（78%

的企业选择）、强化数据安全与隐私保护机制（67%的企业选择）、定制化开发AI解决方案（62%的企业选择）、加大技术投

入与研发（61%的企业选择）方式应对AI落地挑战，这反映出企业在内生能力建设上的主动性。值得注意的是，仅有34%的企

业选择“与外部专业机构合作，获取技术支持与咨询服务”，显示大多数企业更倾向于自主掌控AI转型过程，外部资源尚未被

充分利用。

企业在AI落地过程中展现出多元化、系统化的应对策略，尤其重视复合型人才体系建设和数据安全治理，力求实现AI与业

务的深度融合。同时，通过员工培训与沟通，企业积极化解员工对AI的疑虑，提升组织认同感和技术接受度。定制化开发AI方

案则体现了企业对业务场景差异化需求的重视。然而，企业在资源投入、实施成效和外部协同方面仍有提升空间。部分企业因

缺乏系统规划或资源分配不足，导致应对措施效果有限。外部咨询与协同支持的利用率偏低，反映出企业在AI转型过程中对自

主可控的高度重视，但也可能错失外部专业资源带来的创新与加速机会。

12

趋势篇

重塑未来，人才管理的七大核心趋势

AI+企业人才管理应用白皮书

在全面梳理AI+人才管理应用现状的基础上，我们进一步结合全球领先企业实践和权威机构研究，前瞻性地识别出人才管

理领域的七大核心发展趋势，这些趋势不仅反映了技术演进的方向，更揭示了人才管理理念的深刻变革。本篇将系统阐释AI如

何驱动人力资源管理理念、模式与能力的深刻变革，展望未来AI+人才管理的创新路径，帮助企业把握未来3-5年人力资源管理

的创新机遇与挑战，为企业制定中长期战略提供方向指引。

第二大脑

人力资源化运营

第二大脑人力资源化运营端到端流程重塑

端到端流程重塑

人机协同

以人为本

人机协同AI驱动下的组织健康与人文关怀新范式

再技能化

AI治理

无边界协调

AI治理技能重塑

敏捷组织

信任资产

敏捷组织复合人才新高地

趋势一：从“被动辅助”走向“超级智能体”驱动HR与IT的深度融合与组织重构

在探讨AI对HR的赋能时，行业内曾普遍将其定义为帮助处理数据和提供建议的“第二大脑”或“副驾驶（Copilot）”。然

而，这一认知正在被迅速颠覆：HR与AI的关系正经历从“被动辅助”向“自主执行”的范式跃迁。过去，AI主要被视为自动化工

具，用于减轻事务性负担；如今，随着大模型与多智能体技术的成熟，AI正演变为能够自主感知环境、拆解复杂目标，并跨越

多个业务系统独立执行多步任务的“超级数智劳动力”。Gartner预测，到2027年，一半的商业决策将由AI代理增强或自动化完

成。AI不再仅仅是提供参谋意见的“大脑”，而是正在规模化地接管并重塑人才管理的核心工作流。

技术角色的根本转变，正在倒逼企业打破传统的职能壁垒，驱动HR与IT职能的深度融合。在智能体时代，人力资源管理与

底层数据架构、信息系统安全的相互依赖度达到了前所未有的高度。在全球视野下，这是一个极具颠覆性的趋势：ADP调研显

示，在受访的信息技术领导者中，高达64%的人预测，在五年内HR和IT职能将实现完全的物理合并。面对跨学科的复杂挑战，

传统的职能边界正日益显得迟缓且各自为政，单纯的“跨部门协作”已无法满足企业对敏捷响应的需求。

在行业领先实践中，这种组织重构与职能融合已经成为现实。领先企业不仅将AI嵌入人才战略，更在探索构建无缝衔接的

人才供应链生态。为了更高效地利用AI重塑工作流程，部分前沿公司（如Moderna）甚至直接取消了独立的HR和IT部门，合并

设立了全新的“首席人力与数字技术官”等联合职位。这一举措从顶层统一了技术、数据和人才战略，通过部署针对特定人力

资源任务定制的AI模型，极大地提升了组织的响应速度和创新效率。

与此同时，人机共生不再是一个自然发生的过程，而是需要组织进行有意识的“人机协同设计”。德勤2026年全球人力资

本趋势报告指出，卓越的组织不再简单地将AI叠加在现有流程上，而是重新构想人类与AI的交互类型----明确在哪些场景下AI作

为“下属”执行任务、在哪些场景下作为“协作者”共同创新，甚至在哪些场景下作为“教练”指导员工。研究表明，那些有意

识地重新设计岗位职责、工作交接机制并明晰决策权限以支持人机协作的组织，其获得超预期投资回报的可能性会提高一倍。

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简言之，我们不能仅停留在引入AI工具的层面，而必须将HR、IT、业务等职能以“解决复杂商业挑战”为导向进行重新编

排。只有主动打破传统的部门墙，设立跨职能的战略性转型架构，并精心设计人机交互网络，企业才能在不确定性时代真正

释放人工智能的指数级价值，赢得未来组织竞争的主动权。

趋势二：跨越单纯成本管理，

构建以投资回报率(ROI)与全局商业价值创造为核心的人力资产闭环

在AI浪潮的初期，企业往往将目光聚焦于“降本增效”，但这种短视的“强制降本”正在被全球领先组织所抛弃。面对利润

压力，传统的HR管理倾向于通过AI自动化来缩减编制或压降人工成本，这种做法虽然短期见效，但往往会损害组织的灵活性与

员工体验，导致成本迅速反弹。毕马威（KPMG）的最新调研深刻揭示了这一战略转向：全球组织对“成本管理”作为首要任务

的关注度，已经从39%骤降至18%。在“十五五”迈向高质量增长的背景下，企业人才管理的焦点，是更深层的业务价值创造与

战略绩效提升。

然而，从“技术投入”到“商业价值”之间往往存在较大的“价值断层”，破局的关键在于重构人力资本的ROI评估体系。普

华永道（PwC）的调研显示，大量的数字化投资未能转化为商业价值，“直接归因于数字化的额外收入”这一战略指标上表现最

弱。据此，前沿企业正在借助AI的数据洞察力，构建“人才投资价值漏斗”：从微观层面的“场景技能评估”，到追踪工作中的

“行为转化”，再到“ROI测算”，最终将人才效能的提升精准对应出企业的业务产出回报。