2026AI在⼈⼒资源领域应⽤现状及企业落地路径

北森AI⼈才科学研究院 · BEISEN INSTITUTE OF AI & PEOPLE SCIENCEA I在⼈⼒资源领域应⽤现状北森 · AI在⼈⼒资源领域应⽤现状及企业落地路径 ｜ 卷⾸语这⼀两年，⼈⼯智能快速涌⼊⼈⼒资源领域。它从少数企业的尝鲜，变成各⾏各业HR的⽇常。招聘、培训、⼈事服务，⼏乎每个环节都已有应⽤落地。对许多企业⽽⾔，要不要在⼈⼒资源领域应⽤AI，已经不再是⼀个问题。企业更关⼼的是AI应⽤究竟能带来多少价值，以及是否能回答和解决过往难以解决的问题。在这场变⾰中，⼈⼒资源处在⼀个特殊的位置。⼀⽅⾯，HR⾃⾝的⼯作正在被AI改写，成熟应⽤已经不少。另⼀⽅⾯，HR还要回答⼀个更⼤的问题：当AI重塑了岗位、技能与协作⽅式，企业的⼈才和组织该如何跟上。HR既是被AI改造的对象，也是带领整个组织完成转变的关键⼒量。我们已经在很多领域看到，AI的价值远不⽌于提效，已经逐渐成为数字员⼯，在业务流程的某些环节上独⽴承担任务和发挥作⽤，创造的很多结果已经远超出许多⼈的预期。⽽要让AI在⼈⼒资源领域兑现更多价值，关键并不是技术本⾝，⽽在于企业在⼈才数据的积累、识⼈育⼈的能⼒和经验沉淀，这些⼈才管理的基本功。这也是⼈⼒资源从业者的新机会：看清价值从哪⾥来，AI应⽤的下⼀步就有了⽅向。基于此，北森AI⼈才科学研究院构建了AI在⼈⼒资源应⽤的成熟度模型：以覆盖⼴度、使⽤深度、业务价值，衡量应⽤所处的发展阶段；以⽂化、制度、⼈、技术，解释影响⼈⼒资源AI应⽤结果的原因，并依托该模型在2026年⾯向中国企业开展了专项调研。结合调研数据，报告的第⼀部分呈现中国企业的应⽤现状与五个关键洞察，第⼆部分聚焦应⽤场景的选择与落地路径，并针对不同⽬标的企业，提出四条差异化的推进路线。我们希望它帮助每⼀位读者：看清企业所处的位置，找到企业下⼀步落地后续⼯作的⽅向。可以预⻅，未来企业之间的差距，不会取决于谁拥有了AI，⼯具层⾯的差异将很快被抹平，差距取决于谁更快地把技术沉淀为组织能⼒。这份报告主要写给企业的⼈⼒资源⾼管与专家，也写给与HR并肩推进AI落地的IT负责⼈。欢迎您带着⾃⼰企业的真实问题，在报告中寻找答案。AI与⼈⼒资源的结合才刚刚开始，对于它接下来能创造的可能，我们满怀期待。技术已经普及，价值还待挖掘PR EFACE 卷⾸语⽬录CONTENTS/ 01AI在⼈⼒资源领域的应⽤现状AI在⼈⼒资源应⽤的成熟度模型⼈⼒资源AI应⽤成熟度总体现状与洞察五个关键洞察洞察⼀：投⼊与回报落差⼤，绝⼤多数价值未兑现洞察⼆：半数企业说重视，不到15%真掏钱洞察三：应⽤AI后，七成企业⼯作流程与岗位分⼯⽆改变洞察四：AI深⼊应⽤不缺算法缺原料，超六成企业的数据和知识积累严重不⾜洞察五：HR能⼒成为瓶颈，能主导AI落地的不⾜15%0306091012161820/ 02⼈⼒资源落地AI应⽤的⼯作指南总体⼯作原则：借助成熟积累快速起步，集中资源建设知识资产24AI在⼈⼒资源落地的场景选择：按价值显性度和落地难度区分25AI在⼈⼒资源领域的落地总体路径：六步路径27不同业务⽬标的四条差异化路径33 北森 · AI在⼈⼒资源领域应⽤现状及企业落地路径 ｜ 报告精华速览1—报告精华速览应⽤集中在招聘、培训和员⼯服务等少数模块，使⽤⽅式以浅层辅助为主，尚未真正嵌⼊⽇常⼯作流程。效率层⾯的改善已初步显现，但企业更期待的质量提升、体验改善和可衡量的业务回报，在绝⼤多数企业中仍未兑现。调研显⽰，⼋成企业的⼈⼒资源AI应⽤尚处于初始阶段。01AI在⼈⼒资源领域的竞争，本质上不是⼯具之争，⽽是谁能更快地把业务理解和管理经验转化为AI可调⽤的组织能⼒。AI应⽤的价值没有充分实现，是因为企业在资源配置、流程重构，数据积累和HR⾃⾝的能⼒⽅⾯没有准备好。阻碍AI应⽤价值兑现的不是AI技术能⼒，⽽是组织能⼒。02为此HR需要更多从事务执⾏，投向AI应⽤的设计和推动，承担三重新⻆⾊：场景定义者、知识资产建设者和⼈机协作设计者。重点提升三项核⼼能⼒：深⼊理解业务、深化⼈才管理的专业能⼒、以及将业务理解和专业经验注⼊AI应⽤的设计能⼒。未来HR的核⼼竞争⼒，体现于将⼈才数据、业务知识和管理经验持续转化为AI可执⾏的知识资产。03依据价值显性度与落地难度可将场景划分为四个区域。招聘事务管理、员⼯助⼿、课程制作和绩效助⼿属于优先切⼊区，标准化程度⾼、⻅效快，适合率先验证价值。AI⾯试、AI陪练、个性化学习和⼈才盘点属于重点规划区，能够在业务协同和辅助决策层⾯创造更深层价值，但对企业⾃⾝的知识积累要求也更⾼，需提前布局。基础⼈事管理属于常规推进区，重点不在AI应⽤本⾝，⽽在于夯实数字化底座和数据基础。⼈⼒资源规划与组织效能分析属于暂缓投⼊区，对数据和经验的要求最⾼，宜放在最后。推进AI在⼈⼒资源落地，需要优先选择业务价值⾼且有条件落地的场景。04从业务视⻆梳理流程并设计⼈机分⼯，萃取专业知识并整理数据原料，在供应商产品基础上完成智能体的定制与调优，选定范围进⾏试运⾏和效果分层验证，将磨合成型的应⽤纳⼊正式流程实现规模化运转，最终推动跨场景的数据打通与系统集成。六步之间允许回环迭代，⽽⾮单向推进。⼈⼒资源AI应⽤落地可遵循六步路径。05以降本增效为⾸要⽬标的企业推进最快，可在⼀到三个⽉内⻅效，⼯作应侧重于梳理业务流程和规划⼈机协作模式，以及试运⾏后的效果检验，最⼤价值不仅是效率提升，还在于⽤早期成果建⽴组织信⼼。以员⼯体验为⾸要⽬标的企业，关键在全员覆盖和持续运营，同时⼯作应侧重于知识经验萃取和数据整理，要能做到全员可⽤、随时可达，且内容及时更新。以业务协同为⾸要⽬标的企业，⼯作重⼼在前三步，同时对知识萃取深度要求最⾼，业务⽅的实质参与是决定性因素。以数据驱动决策为⾸要⽬标的企业，数据打通和系统集成是前置条件，更适合在前三条路径积累⼀定基础后再逐步演进。依据⾸先期望实现的业务⽬标，落地路径的侧重点和节奏有差异。06AI在⼈⼒资源领域的 第⼀部分 ｜ AI在⼈⼒资源领域的应⽤现状从AI推出⾄今，企业的关注点已经从“使⽤AI”到“让AI发挥价值”。围绕这⼀问题，⾏业中并不缺乏讨论，但多数都以趋势分析、具体产品的功能介绍或企业的实践经验为主。这些内容帮助企业了解了“别⼈在做什么”，却较少直接回答如何让AI真正在企业⼈⼒资源落地，并发挥价值。基于此，北森AI⼈才科学研究院构建了AI在⼈⼒资源应⽤的成熟度模型，并依据该模型开展了⾯向中国企业的专项调研。模型的设计思路是将AI的应⽤状况拆解为两个层⾯来分析：⼀个层⾯是已经达成的应⽤结果；另⼀个层⾯是影响和制约结果的组织条件。两个层⾯的交叉分析，使企业不仅能对照同⾏定位⾃⾝所处的阶段，更能识别制约应⽤深⼊的具体短板，从⽽找到下⼀步改进的着⼒点。通过AI应⽤成熟度结果，可以让企业看清⾃⼰与同⾏的差距；通过分析组织⽀持度，可以帮助企业定位问题原因和改进⽅向。AI在⼈⼒资源应⽤的成熟度模型图1：AI在⼈⼒资源应⽤的成熟度模型3—⾯向中国企业的⼈⼒资源管理者，回收有效样本290份。调研样本AI应⽤成熟度看结果，组织⽀持度看原因。模型构成AI应⽤成熟度：AI在⼈⼒资源应⽤已达成的结果 第⼀部分 ｜ AI在⼈⼒资源领域的应⽤现状AI应