《AI在人力资源领域的发展趋势》-制造业通用版

《AI在人力资源领域的发展趋势》

主讲：董静涛老师（制造业通用版）

【课程背景】

AI这两年从“能聊”走到“能做”：写文案、做表格、筛简历、出课件、模拟面试，很多HR的日常已经在用。麦肯锡2023年生成式AI研究估计，60%—70%的工作时间对应的活动理论上可被自动化。对HR来说，真正的压力不是“AI会不会取代我”，而是“用AI的同行，正在用更少的人做更多的事”。

这门课不讲空泛的未来，只讲三件事：已经发生的变化、正在发生的替代，以及HR还能往哪走。

【课程收益】

看清AI从“会算”到“会说”到“会做”的三级跃迁，知道现在处在哪一步

看清HR工作里哪些正在被替代、哪些正在升值，能给自己的岗位做一次替代风险体检

理解人力资源的四个新趋势，以及它们对岗位配置的真实影响

找到三条转型路径和五级能力阶梯，知道下一步该往哪走、差什么

带走一份个人90天行动清单，把压力变成动作

【课程对象】制造企业HR、HRBP、培训管理者，以及需要理解人才供给的业务部门负责人

【课程大纲】

一、AI到底走到哪一步了：从“会算”到“会做”

本模块先不谈HR，把AI这件事看清楚。看不懂技术到了哪一步，就判断不了趋势。

1.三级跃迁：AI的能力边界在哪

第一级“会算”：规则程序时代——Excel宏、RPA、自动化脚本，只能做确定的重复动作，换个情况就失灵

第二级“会说”：大模型时代——能读、能写、能总结、能对话，2023年是转折点，AI第一次能处理“没有标准答案”的文字工作

第三级“会做”：智能体时代——能自己拆任务、调工具、跨系统办事，2025年起的重点，从“你问它答”变成“你交代它办”

判断分界线：能不能自己完成一个任务闭环。只能给建议的是工具，能交付结果的是“同事”

说明：三级划分是便于理解的描述性框架，不是学术定论；企业实际使用中三级常常并存

2.现在已经能干的事（不是预测，是当下就能做到的）

招聘：写岗位描述、写招聘文案、筛简历、生成面试提纲、模拟面试对练

培训：写课件大纲、出考题、批卷、把SOP转成微课脚本、生成数字人讲课视频

日常：做表格、做PPT、写制度、改流程文件、整理会议纪要、答员工制度问题

判断方法：一件事如果有大量文字图像要处理，或者有重复的跨系统操作，大概率现在就能用AI

3.制造业里的AI落地：车间先变，办公室后变

已经跑通的：摄像头替人眼看外观（AI质检）、靠振动温度提前判断设备要坏（设备预警）、系统自动排班、在电脑里建虚拟产线试产

正在铺开的：工艺参数推荐、能耗优化、供应链预测

一个观察：车间先变，是因为效果能直接用良率、停机时间算出来；办公室后变，不是因为不会变，是因为效果不好量化

4.一条判断线：什么工作会被替代

三个特征：重复、有标准答案、不用承担后果

反过来：需要定义问题、需要担责、需要跨部门博弈的，暂时替代不了

讨论：你上周做的十件事，有几件符合“重复+有标准答案”？

二、AI对人力资源的冲击：哪些在消失，哪些在升值

这一节会让人不太舒服，但必须看清。看不清位置，就不知道该往哪使劲。

1.HR工作的四层拆解

第一层 事务执行：考勤、社保、档案、入离职手续、证明开具

第二层 流程组织：招聘安排、培训组织、绩效数据收集、员工活动

第三层 专业判断：人才盘点、薪酬设计、绩效诊断、员工关系处理

第四层 组织设计：组织架构、机制设计、变革推动、人机协作设计

判断：越往下越“可被描述”，越往上越“要担责任”——AI先吃下面两层

2.正在被替代的：第一层和第二层

简历初筛、面试安排、考勤核算、社保办理、档案维护、培训报名与签到、制度问答、数据报表、通知撰写

关键不是“这些岗位全部消失”，而是“一个人能干过去三个人的量”——编制不会立刻减，但增编会先停

一个真实感受：过去要一个专员做三天的月度人事报表，现在一小时出初稿，人只剩核对和解释的活

3.正在升值的：第三层和第四层

业务诊断：不是“你要什么培训”，而是“你的问题出在人还是出在流程”

人才盘点：从“填九宫格”到“说清哪条线会断、什么时候断”

组织设计：车间合并、基地整合、班组建制调整的方案设计与落地

人机协作设计：哪些活交给AI、哪些必须人做、边界怎么划、出错谁负责

4.两类企业的HR，配置正在分叉

AI原生企业：HR人数少、单兵能力强，大量事务由系统承接，HR更像“业务伙伴+组织设计者”

传统制造企业：HR人数多、分工细，事务性工作占比高，转型压力主要来自“人均效能”

表格：两类企业HR职能配置对比表——职能模块、人员配置、能力要求、AI使用程度四个维度

5.现场自测：你的岗位替代风险有多高

工具：HR工作替代风险自测表——列出你手上的10项日常工作，按“重复度、有无标准答案、是否需要担责”三项各打1—3分，加总后分高、中、低三档

说明：这个表不是用来吓人的，是用来判断“力气该往哪使”——高分项想办法交出去，低分项想办法做深

讨论：如果你们部门编制减一半，哪些工作会先没？哪些人会被留下？

6.压力从哪来：三个正在发生的变化

变化一：同样的活，用AI的人做得更快——不是能力强弱，是工具差距

变化二：企业开始用“人均效能”而不是“工作量”评价HR部门

变化三：新招的年轻HR默认会用AI，同等岗位的竞争力正在变化

三、人力资源的四个新趋势

趋势不是概念，是已经在发生的事实。看清这四个，就知道未来两三年岗位会怎么变。

1.岗位智能体：AI替人把标准化的事做完

排班、工时统计、培训档案、证书到期提醒、制度问答，都可以由智能体承接

对HR的影响：事务性岗位的编制会先压缩，剩下的人要会“管智能体”

2.铁打的智能体，流水的员工

人走了，经验留在系统里，组织能力不因人员流动而流失

对高流动的一线岗位尤其关键：过去老师傅一走，整条线的判断力就断档

3.前同事的Skill：把打法做成技能包

离职员工的经验可以封装成可复用的技能模块，人走了技能还能留下

对HR的启示：知识沉淀要从“离职才想起来做”变成“在职就持续做”

4.组织变薄：AI托底后层级压缩

杂事被AI接走后，中间层的“传话”和“汇总”价值下降，管理层级会被压缩

对HR的启示：组织设计要提前想清楚“哪些层级是信息中转、哪些是真决策”

表格：人力资源四大趋势表——趋势、内涵、制造企业应用场景、对HR岗位的影响

案例：世界经济论坛“灯塔工厂”评选中的中国制造企业（三一重工18号厂房、美的等均曾入选）公开报道显示，智能化改造后一线岗位结构明显变化——单工序操作岗减少，设备维护、数据判读、异常处置类岗位增加

说明：此处为公开报道综述，非单一研究结论；授课时建议引用企业公开资料佐证

四、趋势之下，HR往哪走：三条路和五级阶梯

看清压力之后必须给出路，否则只剩焦虑。这一节讲“还能往哪走”。

1.三条转型路径

路径一：从“办事”到“诊断”——不再被动接需求，而是判断这个需求该不该做、做了有没有用

路径二：从“管人”到“设计机制”——把“我盯着”变成“机制自己跑”，比如带教津贴、技能认证、多能工激励

路径三：从“用工具”到“造工具”——把自己的一项经验做成模板、清单、知识库、智能体，让别人用你的方法干活

2.个人能力五级阶梯：你现在在第几层

信息搬运工（传数据、报进度）→流程补洞者（哪儿漏了补哪儿）→经验拥有者（有别人替代不了的手感）→问题定义者（能说清问题到底是什么）→系统设计者（能设计让一群人高效运转的机制）

关键判断：AI替代的是第一、二层；第三层的经验正在被提取；第四、五层在升值

表格：个人能力五级阶梯表——层级、典型角色、核心能力、被AI替代风险

讨论：你在第几层？想到第几层？中间差的那一步具体是什么？

3.新出现的岗位：先进入的人有先发优势

人工智能训练师：2020年已列入国家新职业，负责数据标注、模型调优、场景落地

人机协作设计：划定哪些活给AI、哪些必须人做、出错谁负责

组织发展（OD）：组织架构、机制设计、变革推动

员工体验设计：从“办手续”转向“设计员工全周期的感受”

说明：这些岗位目前没有统一的能力标准，正因为没有标准，先动手的人容易占位

4.一个反常识的判断

AI不会让HR这个职业消失，但会让“只会办事的HR”消失

同样，AI也不会让培训消失，但会让“只会组织培训的培训”消失

真正的分水岭不是“会不会用AI”，而是“能不能判断该做什么”

五、把压力变成行动：90天清单

听完有压力是正常的，但压力不落地就变成焦虑。这一节只做一件事：把趋势变成下周能动手的事。

1.个人层面：三个动作

每周用AI做完一件原本要半天的事，记录省下的时间——先建立“我能用它”的体感

把自己的一项经验写成可复用的模板或清单——这是从“经验拥有者”往“系统设计者”走的第一步

找一个业务痛点，用数据说清它值多少钱——练“诊断”而不是“接单”

2.团队层面：三件事

做一次岗位替代风险盘点：用自测表把部门的工作过一遍，标出高、中、低风险

选一个高频场景试点AI：从“每天都要做、规则清楚、出错代价小”的场景开始

建立一个经验回收机制：关键岗位的经验定期萃取，不等离职才做

3.工具与收尾

工具：个人90天行动清单模板——现状自评、目标层级、三个动作、时间节点、验证标准

收尾：每位学员写下一件“下周就做”的事，拍照留存，作为后续跟踪的锚点

一句话收束：趋势不会等人，但趋势也不会淘汰所有人——被淘汰的，是看见了还不动的那部分