从替代到共生:AI重塑HR工作方式与价值定位

“现在不用AI读简历的HR都要被淘汰了”一位在互联网公司担任HR的朋友最近感慨。她的团队曾因手动筛选数千份简历而疲惫不堪,在引入AI工具后,简历筛选效率提升了近10倍。这并非个例——哈佛商业评论报告指出:2023年,超过50%的企业HR部门已开始将AI技术应用于招聘与人才管理,预计到2025年,这一比例将达到70%以上。

AI的深入应用,不仅改变了HR的工作方式,更重构了其价值定位。

从机械劳动到战略建模

曾经,很多HR被事务性工作如简历筛选、考勤统计与薪酬核算等占据60%以上的工作时间。这些高重复、低难度的工作花费了HR团队大量人力与精力,使其无心思考更多战略层面的内容。以招聘为例,简历筛选往往是招聘团队最耗时的工作。面对动辄上千的求职简历,传统的人工筛选难免会疲劳,还可能受主观因素影响而错失优秀人才。AI介入后,能够在极短的时间内迅速读取海量简历,从不同内容维度与格式各异的简历中快速提取有用信息输出标准化内容,再基于人岗匹配模型进行打分与推荐。曾经“费人”的简历初筛工作,在AI的帮助下只需几分钟即可完成。HR得以将更多精力投入到梳理候选人画像与构建动态岗位胜任力模型等需要更高专业度、更有价值的工作中。

从推动执行到流程设计

从前,HR常被困于琐碎的流程推动与执行。以员工转正为例,传统模式下HR部门需要手动追踪各类节点并推进下一流程:提前邮件提醒负责人填写评估表,反复催促未响应者,汇总材料后需要逐一核对审批权限,再去协调跨部门签字等。费时费力还容易因为疏漏产生劳动纠纷。而系统接入AI流程机器人后,当新员工接受入职时即根据员工岗位、职级等信息自动生成员工全生命周期管理地图,后续每个关键节点都会自动进行提醒并推进流程。HR则可以跳出“babysitter”的角色,聚焦于更本质的流程架构设计:梳理权限逻辑、设定处理规则,将企业特有的管理哲学转化为AI可识别的运行法则。这种转变的本质,是HR从“操作员”进化为“设计师”。同时,这也对HR团队有了更高的要求——深入理解业务需求,能够与系统研发团队共同探索业务需求与技术实现的耦合点。

从数据统计到业务洞察

“每天不是在做考勤表就是在合并薪酬数据,我们都自嘲是‘Excel女工’。”一位资深HR的调侃,道出了传统人力资源工作的真实困境。过去,HR每月需手动整合20余个部门的考勤异常数据,核对上千条加班记录与调休余额,薪酬核算时更要反复验证社保基数、个税抵扣等。这种“数据搬运”不仅占用了大量工作时间,也将HR团队的专业价值困在表格公式的牢笼中。应用AI后,运用其数据分析能力,HR的角色从“数据统计员”转变为“业务解码者”。例如,AI在整合考勤、绩效、协作网络等多维度数据,能够分析预测员工离职风险。HR则可以根据AI生成的离职风险热力图来关注存在高离职风险的员工与团队,挖掘深层原因并通过调整绩效、优化排班的策略来降低人员流失率,提升人效。这一过程中,HR将数据洞察转化为可落地的管理策略,撕掉“Excel男/女工”的标签,成为用数据驱动增长的“组织医生”。

 从替代到共生

“AI会不会让我们失业?”这种危机感在AI初期替代考勤核对、简历初筛等基础工作时达到顶峰。但随着实践的深入,更深层的真相是:AI不是竞争者,而是倒逼HR进化的“鲶鱼”。HR团队在重新划定人机协作边界的同时,其自身的价值锚点也在发生转变。

1.适用硬性规则的工作,如社保计算、年假额度核验、考勤统计等,可以让AI主导。HR则作为规则制定者,根据企业实际情况动态制定规则模型,让AI在既定规则下高效运行。
2.复杂决策场景,如绩效校准、晋升调薪、人才盘点等工作则形成“AI预判+HR调参”模式,AI基于多维度数据与规则生成相应报表,再由HR结合业务战略进行校准与调整。
3.对人类情感依赖性强的领域,如员工心理干预、裁员沟通等工作,则始终是人类的主场。这种共生关系迫使HR摆脱“操作工”身份,转而成为组织战略家——既要设计规则,又要培育人类独特优势。正如德勤2024年报告所指:AI替代了HR的重复劳动,却催生出“AI伦理治理”等新的职能,最终带来显著效能增益。

稳赢云AI小助手正式上线

作为人力资源数字化解决方案提供者,稳赢云将AI大模型与一体化HCM系统进行深度集成,用户在系统后台即可唤醒AI助手,通过对话发布任务指令,迅速获得所需数据报表。AI助手的上线是稳赢云全面拥抱AI的开始,也是我们与客户共同探索人力资源管理数字化新变革的起点。

我们相信,AI的价值不在于替代人类,而是让每位HR都成为“超级个体”,既能驾驭数据洪流,又能守护人性温度。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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