2025年AI赋能HR管理和人才转型趋势洞察（附-AI转型咨询服务框架）

Confidential and Protected by Copyright Laws本产品保密并受到版权法保护2025年AI赋能HR管理和人才转型趋势洞察(附 - AI转型咨询服务框架)易观企业数字化中心2025.0822025-08-28AI赋能HR数字化进程（2025）• HR职能的AI应用率超过60%• 候选人AI面试、简历筛查评分，HR问答系统等应用规模化落地AI在HR专业领域应用已进入高速发展期，AI落地进程快于B端场景平均进程中国大语言模型技术（LLM）应用成熟度曲线（易观AMC模型）图例A：商业模式/应用出现，有厂商出现，有资本进入 B：初期用户累计到一定规模，引爆用户的快速增长 C：用户快速增长后，盈利模式没有得到市场认可（用户仅接受免费服务），厂商纷纷退出，市场整合开始 D：市场整合完成，少数厂商坚持探索商业模式 E：经过长期探索，厂商找到可以被用户付费认可的服务方式，找到合理的盈利模式，IPO开始 F：IPO热点转移，厂商收入增加，实现盈利 G：经过市场的高速发展，应用开始成熟 H：新的应用出现，该应用逐渐退出市场 BIIIIIIIVVVIVIIDE市场启动期(2019 - 2022)应用成熟期(2028~2030)高速发展期(2023 - 2027)探索期( ~ 2018)市场认可度时间ACFGHVIII2017年以前 实验室阶段• 语言生成能力较弱，仅能完成高度模式化的语言生成任务• 2018年提出Transformer架构，奠定技术基础，首代GPT发布2018-2019 市场观望期• 语言生成模型范式明确，奠定了低模式化语言生成应用基础。• GPT1.0, 2.0时代的技术落地价值仍未突破，市场继续观望2020~2022 大模型二次突破• GPT3发布，参数突破千亿级，首次实现无人工微调的自主调整编码并生成结果2023 进入高速增长元年• 基于GPT3.5的ChatGPT上线• GPT4发布上线• 文心一言、通义千问，星火等国产大模型产品快速跟进• 商业化同步得到验证，加速市场热度快速跟进2023~2027 产业革命阶段• AIGC技术能力指数级提升，LLM与多模态深度融合• C端市场，基于大模型能力的超级应用持续涌现，用户价值充分被发掘释放。• B端市场，企业级AIGC规模化落地，生产力指数级提升• 产业链趋于完善• 市场竞争格局再洗牌2028~2030 AI基础设施化• AI的可得性和易用性达到极高水平，AIGC深度融入个人生活和企业经营。• 具备相关能力的企业不再构成绝对的竞争优势。• 行业寻求新的突破点•爆发原因：企业侧应用驱动市场快速升温。ChatGPT、Deepseek等现象级AIGC应用取得突破，推动市场引爆•当前走向：toC的对话类AI热度趋于平稳，关注度从C端转向B端。 HR成为热门的落地方向，AI面试官、AI简历筛查等工具被广泛投入使用。32025-08-28AIGC/大模型在HR领域应用场景：创造HR业务资产+生成HR策略方法•基础好：HR是企业数据储备相对丰富的职能，构成复杂结构性、非结构性、多模态数据深度分析和决策的基础。•潜力大：基于员工统一画像的“选育用留”全周期AI赋能HR分析和决策系统成为可能。AIGC和大模型技术在HR智能领域的潜在场景梳理创造HR业务和资产HR多模态内容HR知识库HR助手产品数据模型资产• 员工画像训练数据集• 组织运行模型训练数据集• 招聘、绩效等场景测试与模拟数据资产• HR知识库• 员工多维行为数据集• AI面试官• 员工/候选人问答系统• AI入职指南工具• 简历履历提炼• AI测评工具• 多模态招聘信息• 企业招聘IP形象虚拟人• 企业相关长视频/短视频• 宣传设计素材库• HR文化衍生品设计• 自适应培训课程• 招聘创意生成HR策略和方法• HR业务助手（copilot）• 候选人管理和运营• 合作伙伴管理• 自动化考核、假期、激励等事项处理• HR文本自动合规性审查• 动态生成调薪调级建议• ……战略层业务层• 组织和人力决策工具／决策求解器• 基于战略目标的组织解耦与决策工具• 公司级关键岗位的量化招聘决策、晋升决策• 企业文档数据库• 内网资料检索• 企业文化数据库• 员工对话问答数据库• 员工培训知识库42025-08-28企业级AI的落地形态：人机协同与机器驱动两大流派并行发展HR领域专家与机器合作工作（人机协同）机器作为专家或团队工作成果输出的一部分，或者为专家提供更丰富的创意、更好的工程化能力，更通畅的工作流，提升HR专业人士的效率。模型估摸：小型AI定位：助手/提效者用户引入AI自主工作（机器驱动）机器产生内容人工制品，如文本、图像、视频或声音。员工可能会在创造过程提出前期的想法和需求，以及一些方向性指导，但通常不会主导整个工作和创造流程。模型规模：中小型（+API）AI定位：生产者、创造者AI增强型应用AI自主型应用更高控制性更高自动化◼以人力资源数字化为代表的企业级AI应用正从人机协作的AI增强型应用向机器驱动的AI自主型应用快速迭代52025-08-28实现的企业级AI大模型能力在HR的落地，存在四大技术路径自建AI+HR底层模型，实现技术驱动HR数字化转型灵活应用AI能力，赋能HR数字化快速实现局部落地全局自建（利用开源模型自主训练微调HR全模块通用的大模型）借力出海（与LLM供应商/三方服务商联合研发/微调，自训练专有模型）聚焦业务（利用大模型API、Agent开发平台和AI数据平台打造专有应用）聚焦工具（AI Agent开发管理平台+核心应用功能全采购）1234关键考量：• 全面可靠的HR全模块数据• 自建高AI算力资源• 大模型开发能力• 高密度AI工程化团队• 数据资源持续投入能力关键考量：• 算力资源准备（自有or租赁）• 基础模型/LLM供应商选型• 自有AI团队能力• HR专有数据的储备沉淀与持续运营关键考量：• 基本的AI技术团队和协作机制• HR领域知识+AI工程化能力• 模型驾驭能力（开源orAPI）• HR专有数据准备关键考量：• HR工作场景驱动AI选型• 通用Agent导入（如大模型平台预置的AI agent/ AI Lab）• 提示工程（Prompt Engineering）的深度优化• 组合式AI应用（composite AI）应用能力模型能力适用：AI技术驱动大规模人力协作的平台型公司适用：业务和人力规模体量较大的行业龙头企业适用：具备一定数据和科技储备的中小型企业适用：缺乏技术储备和投入计划的传统企业62025-08-28AI平权激发组织和员工的价值创造力，准确定义和识别AI人才是其实现关键技术易得性: AI科技平权赋能普通员工•生成式AI、无代码AI开发平台的兴起，AI能力正迅速扩散至企业内的每一位普通员工，而非少数精英团队或科研部门的专属，企业应重新审视AI的价值覆盖面。•到2025年，超过50%的企业员工都将直接使用AI工具来增强工作效率（Gartner）。企业仍难以有效识别和使用AI数字化人才•谁是AI数字化人才？哪些人才更有价值？这些问题多数企业仍然无法有效回答。•这导致两方面问题：①企业内具备潜力的普通员工未得到足够的AI赋