人工智能時代的人力資源精準管理

路江涌 張月強

近年來，人工智能在人力資源管理中廣泛應用，減少了人工參與，改變了統一培訓模式，優化了員工互動，成為企業的核心競爭力。例如，IBM通過其人工智能技術幫助企業實現了自動化招聘流程，提高了候選人篩選的準確性。人工智能的快速發展，不僅提速了招聘、培訓和員工關系的流程，還提供了精確的決策支持，滿足了精準經濟的需求。與傳統人力資源管理相比，人工智能驅動的智能管理更強調數據化、客觀性、個性化、敏捷性、全面性、清晰化和前瞻性，從而在效率提升上占有優勢（見表1）。

人工智能在人力資源管理中的應用

傳統的簡歷篩選和初步面試往往需要大量的人工參與；傳統的培訓學習方式和員工關系管理也總是“千人一面”，忽視了個體的差異，缺乏對多樣性員工隊伍的差異化識別與關注；同時，缺乏與候選人或員工進行高效交流的工具，人工智能在人力資源應用的以下場景中很好地改變了這種局面。

候選人篩選與人才招聘

在企業的招聘和人才選拔環節中，耗時最多、最易出錯、最令招聘主管頭疼的環節通常是簡歷初篩、面試以及與候選人的互動溝通。聯合利華等公司曾使用人工智能驅動的面試平臺進行候選人面試，減少了面試時間，提高了篩選的準確性。ChatGPT的出現更是為解決這一問題提供了全新的途徑。人工智能被引入招聘流程中，傳統的、完全依賴人為干預的方法逐漸被數字化流程替代。在大幅度提高候選人篩選效率的同時，通過結合大數據的應用，更是能實現對候選人更加精準的識別和評判，幫助企業提高人才招聘的精準度（見圖1）。

谷歌利用其在人工智能和大數據領域的強大實力來優化內部流程，其中招聘流程便是重點應用領域之一。谷歌每年收到數以百萬計的簡歷，為了確保在候選人中挑選出最有潛力的人才，開始探索如何用人工智能和大數據來優化招聘流程。基于歷史招聘數據，谷歌分析出成功員工的特點、背景、經驗和其他相關指標。這些數據被用作訓練模型，預測新的應聘者是否與成功的員工具有相似的特征。此外，谷歌還使用機器學習算法來對候選人進行評分和排序，從而快速篩選出最有可能成功的候選人。這不僅加速了篩選過程，還大大提高了招聘的準確性。據谷歌內部報道，這種技術不但幫助他們更有效地識別和招聘有潛力的人才，還減少了由于錯誤招聘產生的成本。除了使用人工智能進行候選人篩選外，谷歌還使用其他方法進行招聘優化，如結構化面試、工作樣本測試等。

人工智能在候選人篩選和人才招聘的應用方面主要包括三個環節。

第一個環節是自動化、智能化的簡歷篩選。

招聘團隊需要花費大量時間逐一查看、篩選和評估每份簡歷。這不僅效率低下，還容易受到個人偏好和主觀判斷的影響。應用了人工智能后，人才招聘團隊只需要結合崗位任職資格預設相應的算法和標準，由人工智能自動篩選出符合職位要求的簡歷。這不僅提高了篩選速度，同時確保了篩選結果的公正性和客觀性。

Pymetrics公司利用神經科學和人工智能技術為招聘提供創新解決方案就是一個典型例子。Pymetrics使用一系列在線游戲來測量候選人的認知和情感能力。這些游戲基于神經科學研究，被設計成有趣而引人入勝的形式。候選人完成游戲后，Pymetrics的人工智能系統會分析其表現，預測他們在特定職位上的成功概率。Pymetrics的人工智能系統使用大量的數據來訓練預測模型。該系統可以分析過往成功員工的游戲表現，以此為基礎預測新的候選人是否與成功員工具有相似的特征。Pymetrics已經為多家全球領先企業提供了解決方案，包括Unilever、埃森哲和領英。

第二個環節是面試問題的智能生成。

面試是評估候選人能力的關鍵環節。傳統的面試問題設置很大程度上依賴于HR的經驗，人工智能可以根據大量的面試數據生成更有針對性的問題，這樣可以更精準地評估候選人的能力和潛力。

Vervoe公司專注于使用人工智能改進面試和評估流程。Vervoe的人工智能驅動的平臺允許雇主為候選人創建模擬的工作任務，以此評估他們的技能和潛力。此外，還可以根據公司的需求和職位描述自動生成面試問題，確保問題與職位相關，并能夠準確評估候選人的能力。候選人完成模擬任務或回答面試問題后，Vervoe的系統會自動評分。這大大提高了評估的速度，并減少了人為偏見的可能性。多家公司已經使用Vervoe的平臺進行招聘，包括億貝（eBay）、優步（Uber）和繽客（Booking.com）。

第三個環節是候選人的綜合評估。

人工智能不僅僅局限于簡歷篩選和面試問題生成，它還可以與候選人在線聊天，實時評估他們的溝通技巧、思考方式和解決問題的能力。通過分析候選人的在線行為和社交媒體活動，結合簡歷、面試和測試數據，人工智能能夠為企業提供深入的評估報告，幫助決策者更好地了解候選人。

深感科技（DeepSense）通過分析候選人在社交媒體上的行為，如他們的帖子、點贊、分享和評論，來評估他們的性格特點和價值觀。深感科技通常從各種社交媒體平臺如領英、推特（Twitter）、臉書（Facebook）等收集數據，基于此評估多種性格特點，如開放性、盡責性、外向性、宜人性和神經質性。此外，它還可以評估候選人與特定職位或公司文化的適配度。

綜上，ChatGPT等人工智能技術正在逐步改變傳統的招聘模式。它們不僅提高了招聘效率，更重要的是為企業提供了一種更加科學、系統的方法，確保每一個崗位都能找到最匹配的人才。因此，人工智能的應用可以極大地優化企業人力資源管理，為組織的長遠發展奠定堅實的基礎。

數字化學習與人才發展

在當今快速發展的商業環境中，員工的個性化培訓和持續發展變得非常關鍵。尤其是新生代員工，他們的多元化和獨特性使得傳統的培訓方法不再適用。人工智能在員工培訓和發展中的應用，不僅能提高學習的效率和效果，還能為員工提供更加個性化和更具互動性的學習體驗，確保企業和員工共同成長（見圖2）。例如，IBM就利用了人工智能系統為數萬名員工提供個性化的學習建議。通過分析員工的歷史學習記錄、職業發展和其他相關數據，IBM的人工智能系統為每個員工推薦最適合的課程和學習路徑。這種個性化的方法使得員工的學習效率提高了30%。有70%的員工表示，這種方式使他們更加愿意投入學習。

實時反饋是人工智能學習體驗的一個核心特點。德勤的一項研究表明，及時的、有針對性的反饋可以提高學習的吸收率和員工的滿意度。例如，埃森哲的人工智能學習平臺可以實時評估員工的學習進度，幫助他們識別薄弱環節，并為他們提供相應的學習資源。結果顯示，員工的學習效果提高了40%。

與傳統的單向式學習相比，人工智能提供的互動學習更具吸引力。谷歌的一個在線學習平臺利用人工智能技術為員工提供模擬環境，員工可以在這些環境中實際操作，從中學到知識。據統計，參與該平臺學習的員工的知識應用能力提高了50%。

持續學習在當前的商業環境中尤為關鍵。例如，亞馬遜利用其人工智能系統，為員工提供持續的學習建議，確保他們始終與行業同步。據報告，通過這種方式，亞馬遜員工的技能更新速度提高了60%，使得公司始終處于行業的前沿。

績效管理與員工協作

隨著數字化轉型的深入，企業的績效評估和工作協同方法正在經歷重大變革。在人工智能的加持下，實時的數據監控、反饋收集和智能分析正在重塑企業的決策過程。這不僅有助于企業更好地應對數字化時代的挑戰，還為員工提供了更為公正和準確的評估體系。績效評估和員工協同工作方式得到了徹底的刷新，為企業和員工帶來了雙贏的局面（見圖3）。

例如，Adobe公司在其績效管理中引入了一種叫做“Check-in”的方法，這種方法摒棄了傳統的年度績效評估方式，而是采用實時的、持續的反饋機制。根據《哈佛商業評論》的報告，此舉使得Adobe的員工離職率降低了30%，員工的整體滿意度也得到了顯著提高。

與此同時，人工智能提供的實時對話和雙向互動平臺，確保了績效評估的公正性和精確性。傳統上，員工的績效評估多是由上級領導單方面完成。現在，如Slack公司采用的人工智能系統，可以根據員工的日常表現和實時對話進行評估，從而為企業提供更為公正的評價系統。據《福布斯》報道，這種方法使得員工的參與度提高了40%。

此外，人工智能還為企業提供了深度的數據分析工具。一家初創公司利用人工智能技術對員工的反饋和績效數據進行深入分析，幫助企業更好地了解員工的需求和情感。這種深度分析不僅提高了員工的工作績效，還大大增強了員工的歸屬感和滿意度。根據《經濟學人》的研究，利用此類工具的企業，員工的整體滿意度提高了50%。

員工關系管理

在數字化和智能化浪潮下，企業的員工關系管理與人才適配正經歷著革命性的變革。人工智能技術帶來的前所未有的高效與精準，進一步加強了員工與企業之間的緊密聯系。人工智能技術為企業的員工關系管理與人才適配帶來了革命性的改變，使企業能夠更為高效、精準和公正地管理和激勵員工（見圖4）。

一個典型的例子是IBM。據《哈佛商業評論》報道，IBM利用沃森（Watson）人工智能平臺進行人員能力的標簽分析與企業業務需求的自動匹配，成功地將員工與適當的崗位相配對，從而實現了數字化的人崗適配。另一個案例是阿里巴巴。據《財經》雜志報道，阿里巴巴利用人工智能技術進行深入的數據分析，確保員工與崗位之間的完美匹配，從而提高工作效率和滿意度。

有效的員工關系管理關鍵在于及時、透明的溝通與反饋。例如，Salesforce的Einstein人工智能平臺提供自動化問答功能，員工可以隨時查詢公司的政策、福利等信息。這種實時互動不僅增強了員工的信任感，而且顯著提高了他們的滿意度。人工智能也在助力企業及時發現和應對組織中的沖突。例如，Ultimate Software的人工智能工具可以通過分析員工的溝通模式和情緒，幫助人力資源專家及時識別并解決潛在的沖突，從而維持團隊的和諧與生產力。此外，通過人工智能收集和分析員工反饋，企業能夠持續優化運營和管理策略。當員工看到他們的建議和反饋得到重視和實施，歸屬感和滿意度都會大幅提升。

人工智能驅動人力資源管理創新

數據驅動的決策

在當下的企業運營和管理模式中，人工智能和大數據已經不再是簡單的工具，它們已經成為推動企業創新、優化和決策的核心動力。在這一變革的浪潮中，人力資源管理也正在經歷從傳統經驗驅動決策到數據驅動決策的轉型。人工智能憑借其卓越的數據分析和決策輔助能力，正在幫助全球各大企業在人力資源管理上實現更為高效、精準的操作。

以硅谷的巨頭谷歌為例，他們充分運用人工智能進行員工職業興趣的深度分析。根據谷歌內部的一份報告，人工智能幫助其發現研發部門中有32%的員工對人工智能技術表現出濃厚的興趣。基于這一數據洞察，谷歌迅速響應，為這部分員工設立了人工智能技術的專項培訓課程。這一舉措不僅大幅提升了團隊的整體技術水平，更使員工的工作滿意度提升了12%。

全球最大的零售公司沃爾瑪也在使用人工智能分析員工流動性。他們發現，在全球范圍內，大約有27%的員工在入職后的18至24個月內選擇離職。通過人工智能的深入數據挖掘，沃爾瑪得知這一趨勢與公司的晉升速度和薪酬增長速度有直接關系。得益于這一數據分析，沃爾瑪針對性地進行了內部晉升機制和薪資結構的調整。6個月后，員工的留存率提高了8%。

在招聘策略方面，IBM是一個典型的例子。IBM有多種招聘渠道，但始終沒有清晰的數據評估各渠道的效果。在引入人工智能后，情況發生了改變。借助人工智能，IBM發現，在所有的招聘渠道中，領英帶來的候選人質量最高，面試邀請到錄用的轉化率達到了23%，而其他渠道平均只有15%。得知這一數據后， IBM決定加大在領英上的招聘廣告投放。

總的來說，隨著人工智能和大數據技術的不斷發展，全球各大企業都在積極尋找如何利用這些技術進行更為精準和高效的人力資源管理。在這一過程中，人工智能不僅為企業提供了有力的數據支持，還為企業的戰略決策提供了有力的輔助。

實時反饋與互動

在當前的企業運營環境中，人工智能正在為實時反饋和員工互動帶來革命性的改變。人工智能為組織提供了與員工即時溝通的橋梁，從而提高了員工的活躍度和滿意度，為企業提供了寶貴的數據洞察，幫助企業做出更加明智的決策。

以招聘流程為例，傳統的招聘方式往往因為簡歷篩選、候選人接觸和面試等環節的延遲而耗時數周甚至數月。在人工智能的輔助下，招聘流程得以大大簡化和加速。例如，Adobe公司利用人工智能與求職者進行在線互動，實時評估了500名候選人的經驗和技能，并在24小時內完成了90%的篩選任務。這種高效的操作使得Adobe的整體招聘周期從原來的3—4周縮短到了5天。

此外，人工智能也在培訓領域展現出了巨大的潛力。舉例來說，當特斯拉發現其工廠中有大約40%的工作人員在操作某一新型機器時遇到了問題，他們便使用人工智能為這些員工提供實時在線培訓。經過培訓，95%的員工表示對新機器的操作更為熟悉，生產效率也得到顯著提升。

更重要的是，人工智能還助力企業加強與員工的文化交流。例如，阿里巴巴利用人工智能技術組織了一個在線企業文化研討會，吸引了超過一萬名員工參與。在這次研討會中，員工提出了超過了兩千條建議，其中有150條被公司采納并納入企業文化建設的實際行動中。

最后，人工智能的實時反饋機制使企業能進行更深入的數據分析。例如，雀巢公司通過人工智能技術收集了員工對新推出食品的意見，在分析了8000名員工的反饋后，發現了新產品的三個主要問題，并在短短一周內進行了相應調整。

個性化人才管理

Z世代出生于1995—2010年之間，在數字化和網絡化的環境中長大。根據皮尤研究中心（Pew Research Center）的最新統計，預計到2025年，Z世代將占全球勞動力的36%，在某些技術先進的國家，這一比例可能超過40%。

在Z世代逐漸成為職場主流時，企業面臨的主要挑戰是如何有效吸引、發展和留住這批年輕人才。德勤的一項研究顯示，與其他世代相比，Z世代更加重視工作與個人生活的平衡。超過65%的受訪者表示，個性化的學習和發展機會是他們選擇雇主時的主要考慮因素。

人工智能已經被眾多企業用來更好地理解并滿足Z世代的需求。谷歌的“Garage Digital”學習平臺就是其中的佼佼者。據統計，自從平臺上線以來，平均每月有超過兩萬名員工進行在線學習，其中，85%的員工認為這種方式幫助他們更高效地掌握了新技能。

數據智能在人才管理方面的應用也取得了顯著的成果。例如，中國石油天然氣集團公司利用大數據和人工智能技術，對一萬多名員工的能力、技能和工作經歷進行了深度分析。這種精準的人才畫像不僅能幫助公司更好地進行人才配置，還使業務與人才之間的匹配度提高到了前所未有的85%。

埃森哲在績效管理變革方面也走在了前沿。他們不僅放棄了傳統的年度評估，還引入了一套全新的績效評估系統，包括實時反饋、目標設置和員工自我評估等模塊。據統計，這一變革使得員工對績效評估的滿意度提高到了92%，遠高于行業平均水平。

微軟在推進企業內部溝通方面也做出了創新嘗試。他們不僅利用人工智能進行數據分析，還與領英合作，推出了一套專為企業打造的溝通工具。據內部數據顯示，使用這套工具后，微軟的項目團隊合作效率提高了近50%。

總體上看，個性化的人才發展計劃已經成為了現代企業競爭力的核心要素。在這一領域，人工智能和其他技術的應用，為企業提供了巨大的幫助，使他們能夠更好地滿足員工的需求，同時也為企業自身的長遠發展奠定了堅實的基礎。

從資效和人效到知效和智效

企業在追求發展和效益的過程中，經歷了從資效和人效到知效和智效的一系列演變，反映了企業對員工的看法從單純的生產資料到智慧的價值創造者的轉變。

資效

在企業經營管理中，如何有效地配置和利用資源，尤其是人力資源，成為提高產出效率的關鍵。這種管理模式被稱為“資效”，核心思想是將人才視作生產資料，追求資源配置的最高效率，以實現企業的短期目標。以通用電氣為例，他們曾實施“六西格瑪”管理方法，核心就是通過優化資源配置提高生產效率。在這種管理哲學下，人才被視作一種關鍵資源，需要根據生產進行精準配置。

人才的配置策略因人而異。例如，對于生產線上的一線工人，更多地是進行規范和優化。對專業技術人才如工程師和研究員，由于其掌握企業的核心技術，所以人才配置策略更傾向于激勵和保留，如華為公司通過實施“賽馬機制”來鼓勵技術人才通過競爭展現自己的技術能力，從而激發創新。經營管理類人才不僅需要具備深厚的業務知識，還要有敏銳的市場洞察和創新意識，配置策略通常更為復雜，如阿里巴巴集團在識別到高潛力的經營管理類人才后，會為其提供多種培訓和發展機會，從而確保這些人才能夠為公司創造長期價值。

總之，資效模型是現代企業追求效率和效益的重要工具。通過精準地配置人力資源，企業不僅能夠提高生產效率，還能確保人才得到最佳的發展和利用。

人效

人效模型將員工視為獨特的生產資料，重視員工的個體價值和團隊合作的群體效應。在這一模型下，企業不僅關注員工的工作效率，更強調員工能力和技能提升對企業目標的達成至關重要。整體上，人效模型為企業提供了一個重視員工價值和團隊合作的管理策略。例如，蘋果公司在開發iPhone時，就非常注重團隊合作和個體的技能提升。據報道，蘋果公司對工程師的技能培訓投入非常大，使他們能夠在短時間內將創意轉化為具體的產品。這不僅提高了工程師的工作效率，更使蘋果公司在高科技領域保持領先地位。

人效模型的另一個核心觀點是，員工的效率和產出不僅來自于流程優化，更依賴于員工技能和能力的提升。這一觀點在現代企業中得到了廣泛的應用。例如，谷歌公司的“20%時間”政策允許員工利用工作時間的20%進行自己感興趣的項目，旨在激發員工的創新和創造力。

人效模型也有其局限性。對于生產技能型人才，其效果顯著，但對于需要發揮創造力的知識型人才，可能不夠完善。

知效

知效模型主張通過提升人才能力，可以進一步推動組織的績效增長。這一模型不僅重視人才的生產效應，更強調知識資本的價值和利用。知效模型強調通過知識的獲取、應用和創新，進一步提高組織的績效和競爭力。作為全球技術巨頭，微軟公司長期以來高度重視員工的知識培訓和技能提升。據報道，微軟每年在員工培訓和發展方面的投入超過10億美元。因此，微軟不僅擁有高度技能化的團隊，而且能夠持續推出具有競爭力的創新產品。

知效模型認為知識的獲取、應用和創新是構建組織競爭力的核心。例如，以持續創新著稱的3M公司鼓勵員工用15%的工作時間從事自己的創新項目，這一策略使得3M能夠持續推出新產品，并在全球市場中保持領先地位。

知效模型強調知識資本的有效利用和轉化是提高組織競爭力的關鍵。例如，IBM公司在其研發中心專門設立了一個知識管理團隊，負責整合全球研發團隊的知識和技術，確保知識的有效流通和應用。

智效

智效作為企業管理演化的高階階段，更進一步強調了智能技術與人力資源結合帶來的協同效應。在智效時代，企業不僅關注員工的知識和技能，更關注如何通過技術增強人的決策和執行能力，從而為企業帶來更大的價值。從資效和人效到知效和智效的轉變，意味著企業開始關注如何將智能技術與人才結合，實現更長遠和持續的價值創造。這是對人類知識、技能與技術的有機結合的深入理解（見圖5）。

以谷歌的阿爾法圍棋（AlphaGo）為例，這個圍棋人工智能程序在與世界圍棋冠軍李世石的對戰中表現出了強大的策略決策能力，這場比賽吸引了超過2億觀眾的關注。但更有趣的是，當人工智能與人類棋手結合協同作戰時，它的策略選擇變得更為優化，顯示出人機合作的巨大潛力。這一案例清晰地展現了人類智慧與先進技術結合的可能性和優勢。

特斯拉公司也是智效理念的典型實踐者。在特斯拉的生產線上，部署了先進的機器人技術，但這些機器人并非獨立工作，而是由一支技術熟練的工程團隊來監控、調整和完善這些機器人的工作。據報道，特斯拉的生產效率在引入人機協同模式后提高了15%。

IBM的超級計算機“沃森”也是智效思維的典型代表。沃森能夠協助醫生進行疾病診斷，但它并不完全替代醫生，而是為醫生提供數據支持和建議。在某些復雜的疾病診斷場景中，沃森與醫生的合作比人或機器單獨工作表現得更好。

人工智能時代的智效管理模型

作為現代企業管理的新型模式，智效管理通過數字化策略確保人才與業務之間的精確匹配，從而實現組織與個人目標的統一。在這一過程中，三個關鍵要素起到了決定性的作用，即數據選人、流程育人和智慧用人（見圖6）。

數據選人。在信息化時代，數據成為了決策的關鍵。利用現代技術為企業打造智能人才畫像已經成為智效管理的基石。這不僅僅是簡單的數字化篩選，而是通過分析數據，理解員工的需求、技能和職業發展路徑，以此為企業找到最合適的人才。例如，星巴克利用大數據分析，成功地預測了員工的流失率和潛在原因，進而采取了針對性措施來提高員工的滿意度和忠誠度。這種精準的數據驅動策略使得企業能夠對人才進行更加精準的定位和投資，從而實現人才和組織之間的最佳匹配。

流程育人。在這一階段，重點轉向了如何利用系統化的方法來培養、發展和保留關鍵人才，數字化手段為此提供了強大的支持。亞馬遜運用數字化工具為員工制定個性化的發展計劃，確保每位員工都能夠根據市場和行業的變化規劃職業發展。流程育人還關注如何構建一個持續的、以員工為中心的學習和發展環境，這種環境鼓勵員工持續學習，與組織的長期戰略目標保持一致，從而確保組織的持續競爭力。

智慧用人。隨著技術的進步，智慧用人已經不再是一個遙不可及的概念。利用先進的技術，如機器學習、自然語言處理等，企業可以更加精確地為每個崗位找到合適的人才。谷歌的招聘系統就是一個例證，它通過自然語言處理技術，為公司推薦與其文化和需求最匹配的候選人。此外，數字化績效管理工具還能為員工提供明確的目標，跟蹤其績效并提供實時反饋，幫助員工更好地理解職責和目標，并提高工作動力和效率。

綜上，智效管理已經成為現代企業的核心策略，它強調通過智能技術與精細管理手段，將人才的潛能與組織效能高度融合，實現卓越績效。這一策略更加關注發掘員工潛能，如微軟運用數字化技術為員工提供個性化的培訓和發展機會，從而確保員工的潛能得到充分的挖掘和應用。

小結

隨著人工智能技術尤其是以ChatGPT為代表的生成式人工智能的迅速發展，人力資源管理正經歷著從資效、知效、人效向智效的深刻轉變。在此背景下，企業正逐步采用數字化手段，實現數據選人、流程育人和智慧用人，為組織與個人目標的一致性鋪設道路。

數據驅動的選人策略為企業提供了智能人才畫像，使得人力資源部門能夠更精準地理解員工需求，進而提高員工滿意度。此外，通過流程育人和數字化人才盤點，企業能夠為每位員工制定個性化的發展計劃，滿足員工個體需求和組織目標。最后，智慧用人策略將先進的機器學習和自然語言處理技術結合起來，為組織提供了前瞻性的人才規劃與儲備。

然而，我們也應警惕人工智能技術的應用可能帶來的問題，如數據隱私和安全問題，過度依賴技術忽視人的主觀創造性等。為確保技術應用的高效與安全，企業應尋求人與機器之間的平衡，鼓勵人與人的互動，并定期評估技術的實施效果。

本文獲國家自然科學基金重大項目“創新驅動的企業國際創業理論與戰略研究”（基金號：72091314）和面上項目（基金號：72072003）的支持。