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HRD

用于归类与HRD相关的人力资源战略、制度、运营案例、数据、政策变化和实务洞察。

  • AI会消灭入门岗位？HR首先要看的是角色重设计

    AI会消灭入门岗位？HR首先要看的是角色重设计

    “AI会消灭入门岗位”的说法传播得很快。但HR首先要看的问题略有不同。重点不只是哪些岗位会消失，而是新人原本承担的任务如何被拆分，并重新组合。

    Cognizant与Pearson在6月18日发布的调查摘要，很好地展示了这一区别。摘要指出，在印度，入门岗位任务中已有37%由AI完成，全球平均值也达到33%。同时，94%的HR领导者认为，未来5年内AI将创造新的入门岗位。替代与创造出现在同一张表中。

    入门岗位之争的起点不是替代率，而是任务构成

    这份调查摘要中最引人注目的数字是37%。这是印度入门岗位任务中已经由AI完成的比例，高于33%的全球平均水平。此外，18%的HR领导者表示，AI正在处理一半以上的入门岗位工作。只看数字，焦虑很容易先出现。

    但如果把这个数字直接理解为“减少入门岗位招聘”，HR判断就会变得粗糙。即使一部分任务转向AI，整个岗位也未必消失。招聘负责人反而需要拆解职位说明书中的重复录入、初稿撰写、信息搜索、验证、客户回应和内部协调任务。有些任务会被自动化，有些任务则会更需要人的判断。

    招聘标准正在从专业背景转向与AI协作的能力

    在Cognizant与Pearson的调查中，96%的HR领导者认为，未来5年内入门岗位将向监督或管理AI系统的方向演变。94%的人表示，AI将创造目前尚不存在的新入门岗位。这一点更接近于说明，招聘标准的焦点正从“会不会使用AI”转向“能否审查AI结果，并根据情境进行修正”。

    有意思的是，调查并没有只强调技术专业。摘要称，97%的HR专业人士认为软技能的重要性提高了，69%的人认为，对早期职业人才而言，广泛的跨学科背景比狭窄专业性更重要。韩国企业如果重新查看入门岗位招聘评分表，就不应只计算专业名称、证书和工具使用经验，还应同时评估问题定义、AI输出验证和协作说明能力。

    培训需求增加了，但L&D的速度落后了

    调查摘要显示，91%的HR专业人士表示，过去12个月员工对AI培训的需求增加了。但60%的人认为，L&D项目跟不上AI带来的岗位变化速度，在印度受访者中这一比例为63%。培训需求与培训供给之间的差距，已经成为运营问题。

    在这一点上，HRD应先制作按岗位划分的任务地图，而不是先增加一次性AI讲座。例如，在入门级销售、市场、开发支持和人事运营岗位中，需要区分AI负责的初稿、搜索和分类任务，以及人必须确认的判断任务。培训指标也不能只看参加人数。培训后的实际任务转换率、管理者反馈、错误审查标准和入职培训周期变化，都应一起确认。

    中层管理者会成为AI招聘与入职培训的瓶颈

    在Cognizant与Pearson的调查中，95%的HR领导者表示，中层管理者对确保员工有效使用AI很重要。92%的人认为，在AI改变日常工作的过程中，中层管理者对重新定义岗位角色发挥重要作用。即使招到了入门员工，如果一线管理者不能重新分配AI与人的工作，变化也会停留在招聘公告的措辞上。

    因此，HR接下来要检查的问题应当比较具体。第一，是否按入门岗位写清了AI接管的任务和新产生的验证任务。第二，入职培训是否不仅教授AI使用方法，也教授判断标准和禁止标准。第三，是否向中层管理者提供了角色重设计权限和辅导语言。第四，像Cognizant在2025年招聘2万名入门员工、并计划在2026年超过这一规模的案例一样，保持大规模早期职业招聘的企业，是否同时扩展了教育、配置和管理者执行能力。

    不能把同样的比例直接套用于韩国企业。该调查覆盖美国、英国和印度3个国家，对象是员工超过1,000人的企业中director级以上的HR专业人士750人。样本和受访者构成于2026年3月23日至4月3日通过在线survey方式收集。即便如此，信息仍然明确。AI时代入门岗位招聘的核心不是“能减少多少人”，而是“哪些任务需要重新设计，哪些能力需要在早期培养”。如果HR错过这个问题，AI就不会成为人力规划的答案，反而会成为入职培训失败的另一个原因。

    参考资料Cognizant Newsroom, 37% of Entry-Level Tasks in India Already Done by AI, Finds Cognizant and Pearson Study, 2026-06-18

  • AI采用率高于培训参与率，暴露HR运营模型瓶颈

    AI采用率高于培训参与率，暴露HR运营模型瓶颈

    部署了AI工具，并不等于人们真正改变了工作方式。Aon在6月17日发布的文章相当清楚地显示了这一差距。文章指出，全球近四分之三的组织已经部署AI或正在开展试点，但大多数员工参与AI再培训和技能提升的组织只有18%。

    这个数字说明，HR团队看待AI项目时，首先要改变问题的顺序。问题不应先从“采用了什么工具”开始，而应先问“谁接受了学习，哪些工作发生了变化，这种变化是否能被绩效指标捕捉到”。即使采用率很高，如果学习参与率和运营标准偏低，AI投资也会直接暴露HR运营模型中的瓶颈。

    部署率与学习参与率之间的差距最先显现

    Aon在2026年6月17日的insight中说明，AI部署和试点已经广泛推进。从数字看，全球近四分之三的组织已经部署AI或正在测试AI。按雇主口径，超过四分之三的组织也已经推出AI工具。表面上看，AI转型速度很快。

    但同一资料给出的第二个数字更令人不安。大多数员工参与AI reskilling和upskilling的组织只有18%。部署率与学习参与率之间的差距，并不只是培训日程延后。它可能意味着HRD预算、岗位优先级、管理者角色和工作重设计没有在同一张运营图上连接起来。

    只统计使用次数，看不见AI投资的成效

    Aon指出，AI使用情况仍然常常以“frequency of use”来衡量。有多少人登录、输入了多少次提示词、哪个团队使用最多，这些可以作为早期扩散指标。但仅凭这些指标，很难确认招聘周期、培训转化率、客户响应质量、文档审核时间、管理者决策速度是否真正改善。

    培训覆盖率也显示出同样的问题。Aon写道，未能培训哪怕10%员工的雇主不到三分之一，六家雇主中有一家没有培训任何员工。如果AI项目会议只看“用户数”就结束，这个空白会被掩盖。HR需要把培训对象、岗位群、使用场景以及前后绩效指标放在一起观察。

    HRD与People Analytics需要看同一块仪表盘

    现在，AI培训已经很难像一个独立活动那样运营。18%的参与率数字，不只是HRD团队的问题，而是People Analytics、HRBP、IT和业务领导者都需要共同查看的运营指标。例如，组织不应只看培训完成率，还应同时查看培训后AI实际投入工作的比例、获批使用场景数量，以及完成风险审查的流程数量。

    John McLaughlin表示，组织虽然在部署AI，却没有充分提供有效使用AI所需的clarity、direction和operating model。这句话可以被看作HR运营模型的检查点。是否有按岗位区分的AI使用标准？管理者应该批准哪些产出？培训后30天、60天、90天要比较什么？如果没有这些问题，AI使用就会被交给个人好奇心。

    韩国企业下一次会议要问的是准备度，而不是工具

    Aon资料是从全球咨询视角撰写的，因此不能替代对韩国企业法律义务或行业规则的说明。本次自动执行并未进一步核查样本、调查范围和行业受访者分布，所以这些数字应被理解为检查劳动力准备度的信号。不过，对HR实务判断而言，它仍然给出一个可用的警示：如果AI转型只被当作解决方案导入项目来处理，培训、角色、成效衡量和责任结构就会跟不上。

    下一次AIHR会议，最好先展开准备度表，而不是先看功能清单。HR应逐项确认按岗位群划分的培训参与率、实际应用的工作、管理者审批标准、禁止使用场景、绩效指标和数据安全检查状态。如果工具已经进入组织，就需要在更晚之前提问：我们的组织是在增加使用AI的人，还是在重新设计真正能够使用AI的工作？

    参考资料

  • 【2026 HR Trend ⑤】实时技能提升：HRD必须设计工作流程

    【2026 HR Trend ⑤】实时技能提升：HRD必须设计工作流程

    这是2026 HR Trend系列的第5篇。如果第4篇认为技能标准应先于招聘自动化，那么本文讨论下一个问题：如果很难从外部充分招到所需技能，HRD必须改变什么？

    答案并不在于开设更多培训课程。2026年的技能提升不是培训日程表，而是工作流程问题。组织需要一种体系，让员工在承担新工作、目标发生变化、客户需求改变的瞬间，确认并练习所需技能。

    技能提升将成为人才获取战略，而不是培训日程

    SHRM 2026 Talent Trends摘要基于2,000多名HR专业人士样本，同时讨论招聘难、留任和技能短缺。根据公开摘要，约70%的HR专业人士在全职员工招聘方面面临困难，41%会为难以填补的岗位培训现有员工。

    这些数字显示出HRD角色的变化。技能提升不再只是培训部门年度课程运营。它成为一种人才获取战略：如何在内部培养那些难以通过外部招聘填补的角色。因此，培训计划不能与招聘计划、内部流动和绩效管理分离。

    实时学习始于工作变化发生的地点

    同一份Talent Trends摘要说明，42%的HR专业人士在过去12个月经历过全职员工留任困难。如果招人和留人都困难，组织就必须更精细地设计员工从当前工作走向下一个角色的路径。

    实时技能提升并不是让所有员工每天登录学习平台。它是在工作发生变化的地点指出所需技能。投入新项目、岗位转换、培养晋升候选人、导入AI工具、客户应对方式变化等时刻，都会成为学习的起点。

    HRD必须从课程设计者转向工作流程设计者

    SHRM 2026 HR Trends将2026年的AI应用与降本、提升生产力和更好的人力决策连接起来。同时，2026 Talent Trends中2,000多名HR专业人士受访者样本也共同呈现了招聘难和技能短缺。把这一视角应用到HRD，AI就不只是培训内容推荐工具。它可以成为识别员工缺少哪些技能、需要哪些工作经验、哪些反馈反复出现的信号。

    因此，HRD必须从课程设计者转向工作流程设计者。只管理课程名称、培训时长和满意度，难以解决技能短缺。必须把按角色划分的核心技能、工作任务、管理者反馈、同伴辅导和内部项目配置，连接成一条学习路径。

    如果绩效管理和技能提升分离，学习就不会转化为执行

    SHRM的2026年趋势解读暗示，AI教练和People Analytics可能改变以年度绩效评估为中心的流程。正如第3篇所见，AI教练时代的绩效管理正在走向更频繁地连接目标、反馈和发展。技能提升也应处在这一流程之中。如果只留下培训完成记录，却没有与绩效目标连接，学习就不会转化为执行。

    管理者最接近员工，最能确认员工需要哪些技能。HRD不应只把这一信号翻译成培训课程，而应把它连接到工作任务和反馈循环。例如，如果数据分析能力不足，就不应止步于学习在线课程，而应同时设计实际报告撰写、评审和改进任务。

    韩国企业应先看技能应用指标，而不是培训完成率

    韩国企业的HRD长期以来把培训时长、完成率、满意度和法定培训合规率作为重要管理指标。这些指标仍然必要，但不足以说明2026年的技能转型。关键在于员工是否在工作中使用了所学内容。

    首先，必须定义各角色的核心技能。其次，要把每项技能转化为能够在工作中观察到的行为标准。然后，在培训后的30天、60天、90天内，观察实际工作产出和管理者反馈发生了怎样的变化。HRD的成果应在工作现场确认，而不是在培训教室里确认。

    2026年HRD的任务不是获得更多培训内容，而是设计组织流程，使工作的变化本身成为学习的起点。实时技能提升不是培训项目，而是工作方式的重构。

    2026 HR Trend系列文章

    技能提升篇连接招聘难之后的内部培养和工作流程设计。

    一起阅读HR趋势系列

    本文是2026 HR趋势系列的一篇。将AI导入、责任线、绩效管理、招聘、技能提升、混合型人力、Polywork和员工体验连接起来阅读，可以更立体地看到HR运营模式变化的脉络。

    参考资料

    本文基于SHRM的2026 Talent Trends、2026 HR Trends以及2026 State of the Workplace撰写。参考了公开摘要中可确认的调查范围，包括Talent Trends中2,000多名HR专业人士受访者样本，以及State of the Workplace中1,800多名HR专业人士和2,000多名劳动者数据。正文仅使用公开资料中可确认的数字和表述作为依据，未引用会员专属详细报告中的非公开内容。

  • 【2026 HR Trend ④】招聘自动化之前必须先改变的技能标准

    【2026 HR Trend ④】招聘自动化之前必须先改变的技能标准

    这是2026 HR Trend系列的第4篇。前几篇文章讨论了AI责任线和绩效管理重构，而本文聚焦招聘。2026年招聘的核心问题不是“用AI能筛选得多快”，而是“以什么标准来看人”。

    招聘自动化可以提高简历审阅、候选人分类和面试问题生成的速度。但如果岗位要求已经过时、技能标准模糊，自动化就不会解决招聘问题，而会让组织更快地重复同样的问题。

    招聘难不是筛选速度的问题，而是标准的问题

    SHRM 2026 Talent Trends摘要基于2,000多名HR专业人士样本，并同时讨论招聘难和技能短缺。根据公开摘要，约70%的HR专业人士在全职员工招聘方面仍面临困难，42%在过去12个月经历过全职员工留任困难。

    这些数字表明，招聘问题并不只是职位曝光或简历审阅速度的问题。如果市场上缺少所需人才，招到的人也难以留住，就必须重新审视招聘标准本身。问题不再是“快速找到优秀的人”，而是“准确界定我们组织需要哪些技能”。

    自动化可能更快地重复模糊要求

    SHRM 2026 HR Trends提出，招聘问题无法仅靠自动化和算法解决。即使AI能够快速总结申请材料并排序候选人，如果输入的岗位要求和评价标准模糊，结果也会模糊。

    例如，职位说明中写着“沟通能力”，但实际上常常并不清楚它指的是客户应对、利益相关方协调、文档撰写，还是冲突调解。AI可以把这类表达整理得更漂亮，但不能代替组织定义它所需要的绩效行为。

    技能标准必须同时改变岗位要求、面试和内部培养

    SHRM 2026 Talent Trends摘要指出，41%的HR专业人士会为难以填补的岗位培训现有员工。如果招聘难持续，仅靠外部招聘很难获得所需能力，内部培养和招聘标准必须联动。

    基于技能的招聘，并不是简单减少学历或经验条件。它是定义岗位绩效真正需要的技能，确定如何验证这些技能，并把不足的技能连接到入职后的培养路径。因此，岗位要求、面试问题、任务测评、入职培训和学习计划必须使用同一种语言。

    招聘团队和HRD必须使用同一种技能语言

    如果把角色划分为招聘团队筛选候选人、HRD负责入职后培训，技能标准就会断裂。招聘阶段被视为“必备”的技能，可能在入职培训和教育过程中被不同解释；培训想培养的能力，也可能没有反映在招聘标准中。

    2026年的招聘运营需要招聘团队和HRD共同使用的技能语言。组织必须区分各角色的核心技能、入职前必须确认的技能、入职后三个月内可开发的技能，以及需要长期培养的技能。只有这样，招聘自动化才不只是简单筛选，而能与人力规划连接起来。

    韩国企业应先检查按角色划分的技能地图，而不是候选人筛选表

    在韩国企业中，招聘改进往往从更换招聘管理系统、引入AI简历审查或改进面试评价表开始。但在此之前更需要的是按角色划分的技能地图。企业应按岗位区分当前需要的技能和未来将变得重要的技能，并确定用什么证据确认每项技能。

    第一，应把招聘公告中的资格要求拆解为技能单元。第二，应确认面试问题是否验证了真实技能。第三，应能够用同一种技能语言比较内部候选人和外部候选人。第四，不应只把技能不足视为招聘失败，而应判断能否通过入职培训和教育加以补充。

    招聘自动化的成败并不只由算法的精细程度决定。被自动化的标准必须准确。2026年招聘的起点不是更快筛选，而是更准确的技能标准。

    2026 HR Trend系列文章

    招聘与技能篇在绩效管理和技能提升之间重新整理人才标准。

    一起阅读HR趋势系列

    本文是2026 HR趋势系列的一篇。将AI导入、责任线、绩效管理、招聘、技能提升、混合型人力、Polywork和员工体验连接起来阅读，可以更立体地看到HR运营模式变化的脉络。

    参考资料

    本文基于SHRM的2026 Talent Trends、2026 HR Trends以及2026年HR趋势解读撰写。正文仅使用公开资料中可确认的数字和表述作为依据，未引用会员专属详细报告中的非公开内容。

  • [2026 HR Trend ①] 比AI更应先改变的是HR运营方式

    [2026 HR Trend ①] 比AI更应先改变的是HR运营方式

    这是2026 HR Trend系列的第1篇。SHRM发布的2026年HR趋势，如果用一句话概括，并不是“引入AI”。更准确地说，它更像是在AI、招聘困难、技能变化和员工期待上升同时涌来的情况下，要求HR重新设计运营方式。

    如果说到2025年为止，许多组织把重点放在AI试验、自动化工具和招聘系统改善上，那么2026年的问题会有所不同。这项技术是否真正产生了绩效？员工的工作方式是否更加清晰？管理者是否在提供更好的反馈？招聘是否更加公平和准确？SHRM的2026 HR Trends、Talent Trends、State of the Workplace资料从多个角度提出了这些问题。

    资料的调查对象也很广。SHRM 2026 Talent Trends摘要基于2,000多名HR专业人士的数据讨论招聘和留任问题，State of the Workplace摘要则基于1,800多名HR专业人士和2,000多名劳动者的回应提出员工体验和倦怠问题。因此，本文应更多围绕公开摘要中反复出现的运营信号来阅读，而不是把重点放在单个预测上。

    AI的课题不是导入率，而是成果与控制

    SHRM认为，2026年AI仍将是HR的中心议题。不过氛围已不同于早期的乐观论。企业越来越需要确认AI在成本节约、生产力和人力决策方面究竟产生了什么效果。

    在这一点上，HR的角色并不是单纯的工具导入负责人。SHRM介绍称，89%的CEO预计AI将在2026年重新定义组织创造和获取价值的方式。期待越高，HR越需要同时设计AI使用标准、数据使用范围、偏见检查以及决策责任线。当招聘AI筛选候选人、绩效管理AI提出反馈、HR数据分析工具预测离职可能性时，“谁做最终判断”这一问题会变得更加重要。

    因此，2026年AIHR的核心关键词不是自动化，而是可解释性。HR需要建立的不是照单全收AI结果的组织，而是能够审查AI生成的判断并向员工说明的组织。

    绩效管理正从年度评价转向实时反馈

    SHRM提出的另一个强烈信号是绩效管理的变化。随着AI教练和People Analytics扩散，以一年一次评价为中心的方式正在逐渐失去说服力。在工作速度加快、角色频繁变化的环境中，以一年前的目标为基准一次性评价，难以跟上现场学习的速度。

    未来的绩效管理必须更频繁、更具体、更基于数据地运行。管理者不再是在评价季打分的人，而是在工作过程中调整优先级、行为标准和成长方向的人。为此，HR需要一并修订反馈问题、管理者培训、绩效数据以及与薪酬连接的方式。

    重要的是，AI教练并不意味着替代管理者。相反，管理者判断的质量会更加显现。AI可以推荐反馈语句，但在什么情境下进行什么对话，仍然是领导者的责任。

    在招聘自动化之前，必须先重新定义技能标准

    SHRM的2026 Talent Trends认为，招聘困难仍然广泛存在。正式员工招聘困难、关键岗位技能不足、留任问题，都不是短期内会消失的议题。这里值得关注的方向是技能型招聘和内部人才培养。

    许多企业寄望于招聘自动化，但SHRM的问题意识更为根本：仅靠算法无法完成好的招聘。SHRM在公开摘要中指出，约70%的HR专业人士在正式员工招聘上仍然遇到困难，42%在过去12个月经历了正式员工留任困难。这意味着招聘难并不只是职位曝光或筛选速度的问题，而是岗位要求和留任战略的问题。

    HR首先必须重新写清楚该岗位实际需要的能力是什么。需要检查学历、工龄、特定行业经验是否真的必要，并把面试问题、作业和评价表改为以技能验证为中心。正如SHRM所提到的，有41%的HR专业人士会为难以填补的岗位培训现有员工，这一点也很重要。内部流动和L&D路径不再是培训部门的单独任务，而会成为招聘战略的一部分。

    人力结构正从正式员工中心转向混合型

    SHRM将自由职业者、独立承包人、零工、小型项目团队和AI代理混合在一起的人力结构视为重要变化。这可以理解为workforce fragmentation和fractional work的扩散。SHRM的2026 HR Trends页面介绍称，72%的CEO预计2026年独立承包人、零工和自由职业者的使用会增加。

    对韩国企业而言，这一变化并不陌生。按项目使用外部专家、短期合同、平台型人才和自动化工具已经同时进入组织。问题在于制度跟不上这种速度。谁是组织成员？可以访问哪些信息？绩效如何评价？安全和合规责任到哪里为止？

    如今，仅以正式员工人事管理为中心的HR运营模式已经不够。必须以内部员工、外部专家和自动化工具共同工作的结构为前提，重新整理角色、权限、责任和报酬标准。

    员工体验和薪酬再次成为心理契约问题

    SHRM的State of the Workplace资料将员工期待上升、倦怠和员工体验作为2026年的重要课题。同时，HR Trends也提到副业、polywork、side hustle、财务压力以及薪酬战略变化。

    这并不只是要求增加福利项目。员工被要求取得更多成果并适应变化，但也可能感到组织提供的稳定感和成长机会在减少。如果这种差距扩大，就会导致投入度下降、倦怠、离职和组织文化弱化。

    因此，Total Rewards不是工资表或福利包的问题，而是重新设计员工与组织之间心理契约的工作。薪酬、成长、弹性工作、身心健康、管理者质量和工作的意义必须被连接在一起。

    2026年HR部门应首先检查的五件事

    如果把SHRM的2026年趋势转换为韩国企业的实务课题，可以整理为以下五个问题。

    第一，每个AI工具的使用目的、负责人和审查标准是否已经文档化？第二，绩效管理是否作为持续反馈结构运行，而不是年度评价？第三，招聘标准是否已经从学历和经历转向验证实际技能？第四，内部员工、外部人员和自动化工具共同工作的权限体系是否已经整理？第五，员工体验和薪酬战略是否同时处理了上升的期待和倦怠风险？

    2026年HR趋势不是一份新流行语清单。AI现实化、绩效管理再设计、技能型招聘、实时提升技能、混合型人力结构、员工体验和Total Rewards这些关键词，最终汇聚到一个方向：HR不能再停留在制度运营部门，而必须转向设计组织工作方式的职能。

    2026 HR Trend系列文章

    这篇枢纽文章是将SHRM 2026 HR趋势重构为韩国企业HR运营议题的系列起点。以下后续文章会把各个问题拆分为具体主题。

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    本文是2026 HR趋势系列的一篇。把AI导入、责任线、绩效管理、招聘、技能提升、混合型人力、Polywork和员工体验连接起来阅读，可以更立体地理解HR运营模式变化的 趋势。

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