AI 如何重塑HR与工作的下一个十年？

一、人力资源管理的“预测”革命

在全球化竞争加剧、技术变革不断加速的今天，传统依赖经验与直觉的HR决策方式，正难以应对人才争夺、员工流失成本高企以及敬业度低下等挑战。美国企业每年因员工流失带来的直接与隐性成本高达1600亿美元，令人触目惊心。而传统基于年度评估、缺乏实时洞察的绩效管理方式，也已无法满足企业对敏捷、精准人才管理的需求。

对此，IBM通过人工智能预测分析（AI Predictive Analytics）技术，以95%的准确率识别出高风险离职员工，不仅节省了近3亿美元的留任成本，还实现了20%的员工敬业度提升。这一成果，正在引发企业界对人力资源管理模式的深刻反思。

面对这场变局，单靠旧有方法已难以为继。人工智能和大数据分析，以科学、可预测、可指导的方式，正在重塑HRM的基础逻辑。尤其是AI预测分析，通过机器学习（Machine Learning, ML）、自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）等技术，从历史与现有数据中挖掘隐藏模式，帮助企业精准预测离职风险、招聘成功率乃至敬业度变化趋势。在数字化转型已成常态的当下，AI预测分析不仅是技术革新，更是HR走向战略价值中心的关键引擎。

二、解码 HR “读心术”： AI 预测分析的技术内核与应用版图

AI 预测分析并非凭空臆断，而是建立在坚实的技术基础之上。它通过分析海量数据，运用复杂的算法模型，试图揭示隐藏在现象背后的规律，从而对未来做出有根据的推断。理解其技术内核和主要应用场景，是把握这场 HR 变革的关键。

1、技术解析：AI 如何“预测”未来？

AI 预测分析的核心在于从数据中学习并推断未来的能力。这个过程可以大致分解为三个关键要素：数据基础、核心技术和输出形式。

● 数据基础：预测的“燃料”

预测模型的准确性和有效性高度依赖于输入数据的质量和广度 。HR 预测分析所利用的数据来源极其广泛，既包括组织内部长期积累的历史数据，也涵盖实时产生的动态信息。

常见的数据类型包括：

员工基本信息：年龄、性别、教育背景、司龄、职位、部门等人口统计学数据。

工作与绩效数据：绩效评估得分、目标完成率、项目参与记录、技能掌握情况、晋升历史、薪酬与奖金记录。  

行为与态度数据：员工敬业度调查得分、满意度反馈、缺勤记录、离职面谈记录、培训参与情况、内部沟通数据（需严格遵守隐私法规）。  

招聘数据：简历信息、面试评估、测评结果（如游戏化评估 ）、招聘渠道来源。 

数据的多样性和体量为深度分析提供了可能，但也对数据清洗、整合和治理提出了更高要求。

●核心技术：预测的“引擎”

AI 预测分析并非单一技术，而是多种数据科学技术的综合应用 。其核心逻辑在于通过算法在历史数据中寻找模式、关联和趋势，并构建数学模型来模拟这些关系，最终用当前数据输入模型以预测未来结果。  

关键技术包括：

机器学习：这是 AI 预测分析的核心。算法能够从数据中自动学习和改进，无需显式编程。

数据挖掘：从大型数据集中发现隐藏模式、关联规则和异常值的过程 。  

自然语言处理：使计算机能够理解和处理人类语言。在 HR 中用于分析简历、面试记录、员工评论、调查开放文本等非结构化数据。  

文本挖掘：从文本数据中提取有价值信息的特定技术 。  

正如电影《点球成金》（Moneyball）中利用数据分析预测球员潜力 ，或如同经验丰富的销售人员通过与客户的互动学习哪些技巧有效 ，AI 预测分析让组织能够系统性地从过去的经验（数据）中学习，从而做出更明智的未来决策。  

●输出形式：预测的“罗盘”

预测分析的结果通常以易于理解和应用的形式呈现给 HR 专业人员和管理者，例如：

风险评分：如员工的离职风险评分 ，帮助管理者识别需要优先关注的对象。  

概率预测：如预测某候选人在未来一年内达到高绩效的可能性。

趋势预测：如预测未来六个月特定技能的需求量。

模式识别：如识别出导致高离职率的共同因素。个性化建议：如根据员工的技能差距和职业目标推荐学习课程或发展路径。

2、核心应用场景

●智慧招聘：精准定位，高效筛选 

面临的挑战：

传统招聘流程往往效率低下、成本高昂且耗时漫长 。招聘人员需要在海量申请中大海捞针，例如消费品巨头联合利华（Unilever）每年需要处理来自 190 个国家的 180 万份工作申请，以填补约 3 万个职位空缺。此外，无意识偏见也常常影响招聘决策的公平性 。

AI 解决方案与价值：

预测性候选人筛选与匹配：这是 AI 在招聘中最核心的应用之一。通过分析候选人的简历、申请表、在线测评结果（如 Pymetrics 公司提供的游戏化评估工具），甚至视频面试中的语言、语调和肢体语言，AI 算法能够预测候选人与特定岗位的匹配度、未来绩效潜力以及文化契合度。这大大提高了筛选效率和准确性。 

优化招聘渠道效能：AI 可以分析不同招聘渠道（如招聘网站、社交媒体平台、员工内部推荐）带来的候选人数量和质量，识别出投资回报率最高的渠道，从而优化招聘预算的分配。  

减少招聘偏见：理论上，算法基于数据进行评估，可以减少人类招聘官可能存在的性别、种族、年龄等无意识偏见。例如，应用 Blendoor 通过匿名数据审查来确定最合格的候选人。然而，需要警惕算法本身可能因训练数据而固化或放大偏见。

提升候选人体验：AI 驱动的聊天机器人（Chatbots）可以 7×24 小时回答候选人的常见问题、安排面试时间，并提供及时的反馈，改善候选人的整体体验。联合利华（Unilever）就致力于为所有申请者提供个性化反馈。   

3、防患未然：精准预测与干预员工流失

面临的挑战：

员工流失，尤其是核心人才的流失，是企业持续面临的痛点。除了前文提到的每年高达 1600 亿美元的直接损失 ，流失还会严重影响团队稳定、项目连续性、客户关系和组织知识的积累 。传统的离职面谈等方式往往是“事后诸葛亮”，难以提前预警和有效干预。  

AI 解决方案与价值：

高精度流失风险预测：AI 预测分析的核心价值在于其“未卜先知”的能力。通过整合分析员工的多种数据维度——例如工作满意度调查结果、敬业度评分、技能水平与更新速度、在职时间长短、薪酬与市场水平的差距等，机器学习模型能够构建出复杂的预测算法，精准识别出哪些员工具有较高的离职倾向。      

洞察离职背后的驱动因素：预测模型不仅能指出“谁”可能离开，更能揭示“为什么”离开。通过分析模型中各个变量的权重和关联性，HR 和管理者可以了解到导致员工流失的关键因素，究竟是薪酬竞争力不足、缺乏职业发展机会、与直属上司关系紧张、工作负荷过重，还是其他原因。 

赋能精准化、个性化干预：基于预测的风险等级和识别出的关键驱动因素，AI 系统可以向管理者推送预警，并建议采取有针对性的挽留措施。例如，对于因缺乏发展机会而产生离职倾向的高潜员工，系统可能建议提供新的项目机会或培训资源；对于薪酬低于市场水平的员工，则可能建议进行薪酬调整。这种个性化的干预远比“一刀切”的普适性政策更为有效。

4、激发活力：提升员工敬业度与绩效管理

面临的挑战： 

员工敬业度是衡量组织健康度的关键指标。高度敬业的员工不仅生产力更高，缺勤率和流失率也更低。研究表明，拥有高敬业度员工队伍的公司，其盈利能力要高出 23%，缺勤率低 81% 。然而，提升和维持员工敬业度并非易事 。同时，传统的绩效管理方法往往过于依赖年度评估，反馈周期长，且容易受到主观因素的影响，难以有效激发员工潜力和持续改进。  

AI 解决方案与价值：

敬业度预测与深度洞察：AI 可以整合并分析来自多种渠道的数据，如定期的敬业度脉搏调查、绩效评估结果、内部沟通平台（如 Slack、Teams）的情绪分析、员工反馈平台、甚至项目管理工具中的协作数据等 。通过这些分析，AI 能够预测敬业度的变化趋势，识别影响敬业度的关键驱动因素（如领导力、认可度、工作量、发展机会等），并提前预警可能出现的敬业度下滑或倦怠风险。  

智能化绩效预测与管理：AI 可以分析员工的历史绩效数据、技能掌握情况、工作习惯、协作网络等信息，预测其未来的绩效表现 。这有助于识别高潜力人才以便重点培养，也能发现可能需要额外支持或干预的员工。      

促进实时反馈与认可：AI 工具可以嵌入到日常工作流程中，促进更及时、更频繁的绩效反馈和同事间的认可 。一些平台甚至利用 AI 分析员工的贡献，并建议管理者给予及时的认可。  

提升绩效评估的公平性：通过引入更多客观数据和标准化评估流程，AI 有助于减少绩效评估中的主观偏见 。IBM 就曾利用 AI 分析销售激励计划，以识别和消除潜在的性别薪酬偏见。

三、价值的量化与隐忧： AI 预测分析的双面镜

AI 预测分析为人力资源管理带来了前所未有的机遇，其潜在价值巨大。然而，如同任何强大的技术一样，它也伴随着一系列挑战和潜在风险。全面理解这枚硬币的两面，对于企业做出明智的决策至关重要。

1、看得见的回报：效率、成本与战略赋能

AI 预测分析在 HR 领域的应用，已经产生了一系列可量化的积极成果，主要体现在效率提升、成本节约、人才优化、业务绩效改善和战略赋能等多个层面。

效率提升：事半功倍AI 最直观的价值之一是自动化处理重复性、耗时性的 HR 任务，从而大幅提升运营效率。

招聘加速：联合利华（Unilever）通过 AI 每年节省 7 万小时的面试时间 ，其他研究也表明招聘时间可缩短 50% 甚至 75% 。AI驱动的简历筛选速度远超人工。  

行政自动化：IBM 的数字员工 HiRo 在一个季度内就为约 1800 名经理节省了大约 1.2 万小时的数据收集和录入时间。其 AskHR 聊天机器人每年处理千万次交互，节省 5 万工时。AI 能够自动化处理 60-80% 的员工问询 ，以及高达 90% 的福利管理任务。  

信息获取提速：SAP 的客户使用 AI 助手后，员工搜索信息的速度提升了 95%。  

2、成本节约：真金白银

效率的提升直接带来了成本的降低，尤其是在招聘和留任这两个 HR 成本的“重灾区”。

降低招聘成本：通过优化渠道、精准筛选，AI 可将招聘成本降低 20%-25% 。IBM 报告称其 AI 招聘工具将成本降低了 30%。  

减少流失成本：这是 AI 预测分析最具吸引力的价值点之一。IBM 节省近 3 亿美元 ，瑞士信贷（Credit Suisse）节省 7000 万美元 ，惠普（HP）节省 3 亿美元 ，Experian节省 800-1000 万美元 。考虑到替换一名员工的成本可能高达其年薪的 1.5 倍甚至 4 倍 ，精准预测并干预高风险员工离职的 ROI 极其可观。 

优化培训投资：预测分析可以识别最需要培训的员工和最有效的培训内容，提高培训资源的利用效率。一家荷兰大型零售商通过分析培训效果，实现了 400% 的培训投资回报率。  

降低合规风险成本：通过预测和识别潜在的合规风险（如薪酬公平性问题、歧视风险），AI 可以帮助企业避免昂贵的罚款和诉讼。 

3、战略赋能

AI 预测分析最重要的价值之一，是它将 HR 从繁重的日常事务中解放出来，使其能够扮演更具战略性的角色 。HR 不再仅仅是政策的执行者，而是能够基于数据洞察，为企业的战略决策提供依据，成为真正的业务伙伴 。 

4、数据、技术、人才与组织变革的挑战

●数据挑战：基础不牢，地动山摇

数据质量与可用性瓶颈：预测模型的准确性依赖于高质量、大规模的历史数据进行训练 。然而，现实中 HR 数据往往存在不准确、不完整、记录不一致、缺乏标准化等问题。

数据孤岛难以打通：HR 数据通常散落在人力资源信息系统（HRIS）、学习管理系统（LMS）、申请人跟踪系统（ATS）、薪酬系统、绩效管理系统等多个独立的系统中。将这些“数据孤岛”打通，实现数据的有效整合和互联互通，技术上复杂且成本高昂。      

数据隐私与安全的红线：HR 数据包含大量员工个人敏感信息（如薪酬、绩效、健康状况、家庭信息等），其收集和使用受到严格的法律法规等）的约束。  

●技术与实施挑战：从理想到现实的距离

技术选型与集成的复杂性：市场上有众多的 HR 分析工具和平台，选择适合自身需求、能够与现有 IT 架构顺畅集成的技术栈，需要专业的评估能力。实施过程可能涉及复杂的数据迁移、系统对接和定制开发，周期长、投入大。  

成本投入与 ROI 衡量的困境：引入 AI 预测分析需要显著的前期投资，包括软件采购/开发、硬件设施、人才引进/培养等。然而，精确衡量其投资回报率（ROI）却相当困难。很多效益是间接的、长期的，难以直接归因。这使得 HR 部门在争取预算和证明项目价值时面临挑战。  

模型构建与维护的专业门槛：开发出准确有效的预测模型需要深厚的统计学和机器学习知识。而且，模型并非一劳永逸，随着业务环境和数据模式的变化，模型可能会逐渐失效（模型漂移），需要持续的监控、评估和迭代更新。

●人才与技能挑战：谁来驾驭这匹“千里马”？

HR 团队分析能力普遍不足：传统 HR 专业人员往往缺乏数据分析、统计建模和解读复杂数据的能力。根据 SHRM 的研究，只有 41% 的 HR 专业人员具备跟上数字化转型的能力 。这构成了应用预测分析的最大瓶颈之一。企业需要投入资源对现有 HR 团队进行技能提升培训，或者引进外部的数据科学家、分析师等专业人才。   

跨职能协作的必要性与难度：成功的 HR 分析项目绝非 HR 部门单打独斗可以完成，它需要 IT 部门提供技术支持和数据集成，需要数据科学团队构建和优化模型，还需要业务部门提供业务背景、验证洞察并最终应用结果。建立有效的跨部门协作机制是关键，但也充满挑战。

●组织与文化挑战：变革的阻力

对变革的抵触情绪：引入新的技术和数据驱动的决策方式，可能会让习惯了传统工作模式的员工和管理者感到不适、怀疑甚至抵触。对 AI 可能取代人类工作的担忧也普遍存在。  

缺乏高层领导的决心与支持：HR 分析项目通常需要高层领导的认可、推动和资源投入。如果缺乏来自管理层的战略重视和持续支持，项目很容易半途而废。  

数据驱动文化的缺失：要让预测分析真正发挥作用，企业需要培育一种尊重数据、基于证据进行决策的文化。这需要打破部门壁垒，鼓励透明沟通，并容忍在探索数据过程中的试错。这种文化转型并非一蹴而就。

5、“黑箱”之困：可解释性 AI (XAI)的挑战 

面对 AI 预测分析中普遍存在的“黑箱”问题及其引发的伦理担忧，可解释性人工智能（Explainable AI, XAI）应运而生，并日益成为负责任 AI 部署的关键组成部分。

●“黑箱”问题的本质

所谓的“黑箱” ，指的是那些内部工作机制极其复杂、以至于人类难以直观理解其如何从输入数据得到输出结果的 AI 模型。虽然这些模型（如深度神经网络）往往具有强大的预测能力，但其决策逻辑的不透明性带来了诸多问题，尤其是在高风险决策场景（如 HR 领域）。   

●XAI：打开“黑箱”的钥匙

XAI 并非一种特定的 AI 技术，而是一个研究领域和一系列方法论的总称，其核心目标是让人类能够理解、信任和有效管理 AI 系统 。它致力于回答“为什么 AI 会做出这个预测/推荐？”这个问题，将模型的内部逻辑以人类可理解的方式呈现出来。   

●实现 XAI 的途径与挑战

实现 AI 的可解释性主要有两种途径 ：  

内在可解释模型（Intrinsic Explainability / White Box）：选择本身结构相对简单、决策逻辑易于理解的模型，如线性回归、逻辑回归、决策树等。

事后解释技术（Post-hoc Explainability）：对那些本身难以解释的“黑箱”模型（如复杂神经网络），应用额外的技术来近似或揭示其决策逻辑。常用的技术包括LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和 SHAP（SHapley Additive exPlanations），它们可以提供局部解释（解释为何对某个特定输入做出预测）或全局解释（解释模型的整体行为模式）。   

四、全球视野：市场采纳、行业格局与多元实践

1、市场规模与增长引擎：千亿赛道的崛起

全球 HR 分析（包含预测分析）市场正经历着蓬勃发展。尽管不同市场研究机构的估算口径和时间点略有差异，但都指向了一个共同的结论：这是一个高速增长且潜力巨大的市场。

市场规模现状：根据不同来源的数据，2019 年全球 HR 分析市场规模约为 19 亿美元 ，到 2021 年增长至 24 亿美元 ，2022 年达到约 29.6 亿美元，而 2023 年的估值则在 31.6 亿至 38.2 亿美元之间。  

高速增长预测：各大机构普遍预测，未来几年该市场将保持强劲的增长势头。预测的年复合增长率大多在9.6% 到 16.6% 这一较高区间内 。基于这样的增长率，预计到 2028 年至 2032 年期间，全球 HR 分析市场的规模将达到 85.9 亿美元 、97.5 亿美元 、110 亿美元 甚至 119.6 亿美元。

核心增长驱动力：推动市场高速增长的因素是多方面的：数据驱动决策理念的普及：企业越来越认识到基于数据而非直觉进行人力资源决策的重要性。  降本增效的持续压力：优化人力资源配置、降低高昂的招聘和流失成本是企业永恒的主题。  技术的成熟与可及性提升：人工智能、机器学习、大数据处理和云计算技术的快速发展，使得强大的分析工具变得更加易用和经济实惠。特别是云部署模式（Hosted/Cloud）的兴起，降低了中小企业的进入门槛。  对人才体验和保留的高度关注：在人才竞争激烈的背景下，利用分析工具提升员工敬业度、改善员工体验、精准识别和保留核心人才成为战略重点。

2、全球采纳现状

尽管市场增长迅速，但 AI 预测分析在 HR 领域的实际采纳程度和应用成熟度在全球范围内仍存在显著差异。

●整体采纳率尚待提升

根据美国人力资源管理协会（Society for Human Resource Management, SHRM）2024 年的调查，约有 26% 的组织表示正在使用 AI 支持 HR 相关活动 ，其中招聘（64%）是最常见的应用领域。另一项 2022 年的 SHRM 调查显示近 25% 的组织使用自动化或 AI。Hirebee 网站综合的数据则显示使用率为 45% 。麦肯锡（McKinsey）的调查发现，虽然高达 72% 的组织在至少一个业务功能中使用了 AI，但 HR 部门的采用率相对较低，平均仅为 9% 。

 ●“采纳”不等于“成熟”

更为关键的是，仅仅采用了某些 AI 或分析工具，并不意味着组织已经能够从中获取真正的战略价值。多项研究揭示了 HR 分析领域的“成熟度鸿沟”德勤（Deloitte）在 2018 年的研究指出，全球仅有 17% 的组织拥有可访问且被利用的 HR 数据，其中只有 2% 达到了“业务整合数据”的最高成熟度阶段。尽管兴趣浓厚、投资增加，但大多数组织在 HR 分析的应用上仍处于初级阶段，难以将洞察转化为驱动业务改进的实际行动。而那些达到更高成熟度水平的组织（如 Bersin 定义的 Level 4），在生产力、员工保留和适应变革能力方面，则显著优于其他组织（高出 2.9 到 3 倍）。 

3、区域差异显著

北美：作为全球技术创新的引擎和主要的市场，北美在 HR 分析的采纳和投入上通常处于领先地位，占据最大的市场份额。        

欧洲：欧洲企业对新技术的采纳相对更为审慎，尤其是在数据隐私法规（如 GDPR）较为严格的背景下。IBM 的调研曾发现，欧洲 HR 从业者在实施分析项目方面的准备度低于世界其他地区。但欧洲市场潜力巨大，预计未来增长可观。  

亚太地区：被普遍认为是增长最快的市场。快速的工业化进程、中印日韩等国家对数字化转型的政策推动以及庞大的劳动力市场，都为 HR 分析的应用提供了沃土。

4、行业应用不均衡

领先行业：技术、金融服务和保险、信息和电信等知识密集型和数据驱动型行业，通常是 HR 分析技术的早期采用者和主要应用领域。IT & Telecom 和 BFSI 往往是市场收入贡献最大的细分行业。 

快速增长行业：零售业 、医疗保健 、制造业 等行业，由于其庞大的劳动力规模、对运营效率的迫切需求或正在经历的数字化转型，预计将成为 HR 分析市场未来增长的重要驱动力。

五、预见未来：AI 如何重塑HR与工作的下一个十年

AI 预测分析在人力资源领域的应用远未达到终点，事实上，我们可能才刚刚站在变革的起点。随着技术的不断融合与演进，AI 将以更深远、更系统的方式重塑 HR 的职能、角色，乃至整个未来工作的形态。

1、技术融合：从预测到行动，智能再升级

未来的 HR AI 不会仅仅停留在“预测”层面，而是会与更多新兴技术融合，实现从洞察到行动的智能闭环，并将智能化水平推向新的高度。

预测分析与生成式 AI 的协同：这是当前最显著的融合趋势之一。预测分析擅长从数据中发现模式、识别风险、预测趋势（例如，识别出有离职风险的员工群体及其主要原因）。而生成式 AI 则擅长基于这些洞察，创造新的内容或提出具体的行动建议。

AI智能体的崛起与普及：如果说预测分析是 AI 的“大脑”，GenAI 是 AI 的“嘴巴”和“笔”，那么 Agentic AI 则赋予了 AI “手脚”。AI智能体不仅仅能分析、预测和建议，它们还能在一定程度上自主地理解复杂指令，并跨越不同的系统和应用，执行一系列相互关联的任务，以达成特定的目标。在 HR 领域，这意味着 AI智能体未来可能自主处理大部分员工入职流程（从发送欢迎邮件到配置 IT 账户）、自动批准符合规则的休假申请、协调多方面试官和候选人的面试安排等。

超个性化体验的深化：随着预测能力的提升和 AI 交互能力的增强，未来的 HR 将能够为员工提供前所未有的个性化体验 。这不仅仅是个性化的学习推荐或职业路径建议，可能还包括根据员工的健康数据和偏好定制的福利计划、根据员工的工作模式和沟通风格调整的协作工具设置、甚至基于情绪分析提供的即时心理支持等。这种深度个性化旨在最大限度地满足员工个体需求，提升其归属感、满意度和生产力。

2、HR 的角色进化：从执行者到战略家与伦理守护者

AI 技术的广泛应用，必将深刻改变人力资源专业人士的角色和所需的技能组合。

●战略伙伴地位的最终确立： 

随着 AI 和自动化接管了越来越多的日常事务性工作（如数据录入、报告生成、流程审批、信息查询等），HR 专业人士将有更多的时间和精力投入到更具战略意义的活动中 。他们将成为组织内部的人才战略家、组织发展顾问、变革推动者和文化塑造者。利用 AI 提供的深度洞察，HR 将能够更有效地参与到企业的顶层设计和战略规划中，确保人力资本战略与业务战略的紧密协同。  

●必备新技能版图的重构： 

为了在 AI 时代保持竞争力并发挥战略价值，HR 专业人士需要掌握一套全新的技能组合。

数据素养与分析解读能力：这是基础。HR 需要能够理解数据分析的结果，评估其可靠性，并从中提炼出有价值的洞察，用数据讲故事，支持决策。  

AI 技术理解与应用能力：需要了解 AI（包括预测分析、GenAI、Agentic AI）的基本原理、核心能力和潜在局限性，能够熟练使用相关的 HR 技术工具，并评估其适用性和效果。  

战略思维与业务敏锐度：必须能够将 HR 的数据洞察与组织的整体业务目标和市场环境联系起来，提出具有前瞻性和商业价值的人才策略建议。  

变革管理与沟通能力：AI 的引入必然带来工作流程和组织文化的变革。HR 需要具备领导和管理变革的能力，有效地与各级员工沟通 AI 的价值和影响，消除疑虑，争取支持，并帮助员工适应新的工作方式。 

人本关怀与同理心：在一个日益由技术驱动的环境中，HR 更需要坚守“以人为本”的核心价值观，关注员工的情感需求和个体体验，运用同理心来设计和实施 HR 政策，确保技术服务于人，而不是取代。

参考文献

HR Data Analytics: A New Way To OptimizeAisera : Agentic AI for the Enterprise

Generative AI Trends For All Facets of Business, Forrester

AI in HR: How AI Is Transforming the Future of HR, Gartner

HR Data: Using Analytics to Spur Profitable Growth

Automate HR While Keeping the Human Touch, SHRM

11 HR Trends for 2025: Embracing Disruption – AIHR

AI and the Future of Human Resources, Fed Gov Today

Workforce planning with IBM Planning AnalyticsAI Agents in Human Resources, IBM

本文由CXO UNION-CXO联盟（cxounion.cn）转载而成，来源于CXOUNION公众号；编辑/翻译：CXO UNIONCXO联盟小C。

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