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在人工智能时代，HR不能局限于传统的管理模式、理念和思维，必须要持续变革！HR应对人工智能的精进方向有三大优先事项，分别是提升效率、管理升级和数据积累。
人工智能不仅能提升每一位HR从业者的工作效率，而且在人力资源规划、招聘、绩效、发展、员工体验等维度都有应用场景。
规划： 利用大数据和分析技术，帮助HR从庞大的数据中提取有用的信息和洞察，为人力资源规划、人才管理和组织发展提供指导和建议。
招聘： 应用人工智能，可以通过自动筛选简历、智能面试等方式来节省时间和资源，提高候选人筛选的准确性。目前市场上最新的人工智能面试已经能有效地帮助企业自动筛选人才。
绩效： 人工智能可以帮助简化和改进绩效管理流程。它可以自动收集和分析员工的工作数据，提供实时的反馈和评估。基于数据和算法的评估可以减少主观性，提高评估的客观性和准确性，同时也为员工提供有针对性的改进建议。
发展： 人工智能可以用于员工培训和发展领域。虚拟现实和增强现实技术可以模拟真实场景，提供交互式的培训体验。智能化的学习管理系统可以根据员工的学习进度和需求，个性化地推荐培训内容和学习路径，从而提高培训效果和员工的专业能力。
员工体验： 无论是对于内部员工还是外部候选人，类似智能聊天机器人这样的应用可以更快速地回答常见问题、提供指导和支持、反馈流程进展。通过这种个性化和即时的互动可以提高满意度，提升公司形象。
人工智能的影响会波及整个行业以及公司里的所有部门，这将倒逼HR思考未来人力资源管理模式应该如何变革。
人工智能可以提升很大一部分员工的工作效率。很有可能年初制定了KPI，过了几个月，因为新技术的应用，员工很容易就完成了全年的KPI。HR如何制定合理的绩效管理模式？有了人工智能，原先综合评定级别较高的岗位工作，现在可能很容易就能完成了。因此HR需要思考对于整个公司的所有岗位在未来如何进行更合理的评估。
为了顺应趋势，企业必须鼓励员工积极创新、敏捷应变、不断尝试新技术。传统的自上而下的管理模式不再奏效。这就需要HR思考如何更好地提升员工体验，激发员工的内驱力，让员工感受到工作的意义感和幸福感，才能激发员工潜力，让员工产生心流，让组织更有活力，创造更大价值。在未来，企业将会是虚拟数字人和现实人类共存的动态组织，如何管理这样的组织也是HR需要思考的问题。
正如在人工智能的底层逻辑中提到的，人工智能的本质是数据分析，因此数据对于人工智能应用是非常重要的，如果没有足够的高质量数据。再好的人工智能算法也没太大用处。
例如，我们可以让AIGC帮助我们生成岗位描述、校招文案、面试问题、规章制度等。但同时我们也发现这些通用的AIGC产品暂时还无法在人力资源领域深入应用，一旦涉及精准政策解读、人才测评等场景，通用大模型会出现很多不准确的回答和判断。根本原因还是目前的通用大模型缺乏人力资源垂直领域的专业数据。只有经过专业领域海量数据的训练，人工智能才能真正成为HR领域的专家，提供专业的人力资源服务。例如，如果希望有一位人工智能教练来辅导员工，那就需要获取大量的教练相关的对话，才能让人工智能学会如何以教练的方式来引导员工自己找到问题的答案。如果希望有一位人工智能面试官能更客观地评估候选人，减少主观因素的影响，那么就要收集海量的面试相关的多模态数据用于训练人工智能，让人工智能学会通过语义、声音、表情、动作等来判断候选人的不同胜任力。在实际应用场景中，我们可能还需要细分行业的数据，例如，如果可以单独对医药行业、互联网行业等不同行业的人才画像进行深度学习和分析，就能更好地帮助公司精准地招聘和发展人才。
有了好的算法但没有专业数据，产生不了更大的价值。但有了专业数据，一旦有了更好的算法，直接切换算法用原来的数据再训练一次即可。由于数据需要长时间的积累，因此目前HR在日常工作中就要利用各种数字化系统更及时、全面、准确地收集各种数据，才能为将来AIGC更广泛的应用做好准备。当然HR也将面临如何保护隐私和数据安全、如何确保使用人工智能算法的公正性和透明性的挑战，这些都需要各界人士共同努力应对。