香港大学吴岸：如何成为AI时代的伯乐

“伯乐相马”的典故流传千年，而在AI浪潮席卷的今天，这个古老智慧正被重新定义。当人工智能能分析候选人的数字足迹、预测离职风险、设计个性化薪酬方案时，HR的“相马之眼”该看向何处？AI能成为伯乐的得力助手吗？除了技术，人力资源管理还需要哪些不可替代的“温度”？

近日，在由广东省人才开发与管理研究会指导，金蝶主办的「创见HR第四期：Agent时代，企业招聘管理的破局与重构」直播课上，香港大学中国商业学院客席讲师、华为/IBM原高管，全球高管产学研培养平台“启宇思”联合创始人吴岸带来题为《如何成为AI时代的伯乐》的分享，为我们勾勒了AI时代人力资源管理的新图景——技术与人性的平衡，才是未来HR的破局之道。

香港大学中国商业学院客席讲师吴岸分享

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从“选育用留”到AI时代：HR管理的底层逻辑从未变

谈及人力资源管理，很多人会想到招聘、薪酬、绩效等零散模块。但吴岸强调，真正有效的HR管理是一套“体系”，而这套体系的源头始终是企业战略与业务分析。

就像盖房子要先画图纸，HR管理的第一步是解码企业战略——我们需要什么样的组织？什么样的岗位体系？在此基础上，才能搭建“选育用留”的全流程：从招聘适配人才，到用薪酬福利激励，用绩效管理优化，最终形成可持续的人才发展闭环。

而AI的到来，并非颠覆这套体系，而是让每个环节都能“做得更好”。以招聘为例，传统模式下，HR可能要在成百上千份简历中筛选，依赖猎头“大海捞针”；而AI时代，这个过程正被重塑为一场“精准狩猎”——从全球人才库中锁定高潜力者，用数据洞察其能力与潜力，甚至预测其与企业文化的契合度。

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AI如何成为“伯乐之眼”？

一个“万倍价值”的员工，能顶100个普通员工。但传统招聘方法，早已跟不上顶尖人才的竞争节奏。吴岸分享了一家全球顶尖企业的实践：在AI驱动下，他们的招聘体系从“被动等待”变成“主动狩猎”，从“经验判断”变成“数据洞察”，这背后藏着6大核心环节。

1.全球猎手：24小时不打烊的“人才雷达”

传统招聘中，HR或猎头的精力有限，很难覆盖全球人才，但AI能成为“永不疲倦的猎手”：7天24小时扫描全球公开数据，实时捕捉潜在候选人的动态。以前找一个稀缺领域的专家可能要3个月，现在AI能在1周内锁定50个潜在目标，这就是技术带来的效率革命。

2.全景分析：不止于简历的“数字画像”

简历是候选人的“自画像”，但AI能勾勒更立体的“全景图”。它会搜集候选人所有的“数字足迹”：论文、代码、演讲视频、社交媒体言论、行业报道……甚至能通过自然语言处理分析其公开演讲的逻辑思维，通过代码风格判断其工程能力，通过社交媒体动态洞察其价值观。最终，AI会生成一份“超简历报告”：不仅包含技术能力评分，更能分析其思维模式、文化契合度（比如是否认同企业的创新理念），甚至安全意识倾向。“这就像给候选人做了一次‘全身CT’，比简历多了10倍的深度信息。”

3.全程互动：像“朋友”一样的深度对话

找到候选人后，AI能设计“个性化对话剧本”。如果是技术岗，会深入探讨其论文中的研究细节；如果是管理岗，会聊其过往团队管理的案例；如果是市场岗，会分析其公开演讲中的市场洞察。这种互动并非机械问答，而是像“同行交流”：AI会根据候选人的回答实时调整问题，挖掘其潜在能力——比如面对一个棘手的项目难题，候选人是倾向于冒险突破，还是稳健推进？这些细节能帮HR判断其是否适配企业的发展节奏。

4.动态评估：不止看“答案”，更看“思考过程”

传统面试中，候选人可能靠“刷题”应付考核，但AI能识破这种“套路”。它会根据候选人的背景设计“动态任务”：比如让工程师现场优化一段代码，让产品经理在限定时间内出一个方案。AI不只是看任务结果，更会跟踪整个过程：代码修改时的逻辑是否清晰？方案设计时是否考虑了用户体验？甚至会记录候选人面对压力时的反应（比如是否急躁、是否会主动求助）。

5.智能面试：让面试官“有的放矢”

面试前，AI会给面试官一份“个性化指南”：基于前面的分析，明确哪些是候选人的优势（比如跨部门协作能力强），哪些是需要深挖的疑点（比如频繁跳槽的原因）。不再是“千人一面”的通用问题，而是“精准狙击”。面试后，AI会汇总所有面试官的反馈，识别共识（比如都认为候选人逻辑清晰）和分歧（比如有人觉得其抗压能力不足），并消除人为偏见（比如因“名校光环”产生的过度认可），最终生成一份“数据驱动的决策报告”，给出录用建议。

6.个性化邀约：用“懂你”打动候选人

到了薪酬谈判环节，AI会变成“谈判军师”。它会分析候选人的职业动机：是更看重薪资涨幅，还是培训机会？是希望远程办公，还是团队氛围？比如有的候选人关注“家庭与工作平衡”，AI会建议加入“弹性工作制”；有的候选人想深耕技术，AI会设计“技术专家晋升通道”。

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从“工具”到“伙伴”：AI与HR的30年进化史

AI在HR领域的角色，早已不是简单的“效率工具”。吴岸梳理了HR的进化史，深入解读技术与HR的关系如何一步步重构。

1990—2000年：自动化启蒙期——“帮HR省点力”

这是AI在HR领域的“婴儿期”，核心是“自动化”。最典型的是“申请人跟踪系统（ATS）”：用关键词匹配筛选简历。比如企业招聘“Java工程师”，ATS会自动过滤掉没有“Java”关键词的简历。虽然功能简单，但效率提升显著：人工初筛一份简历平均要7分钟，ATS只需90秒，整体效率提高40%。这一步，让HR从重复劳动中解放出来，开始思考更有价值的事。

2010—2020年：智能交互萌芽期——“能听懂HR的需求了”

随着自然语言处理技术突破，AI开始有了“理解能力”。聊天机器人能解答候选人的咨询（比如“入职需要准备哪些材料”），还能分析历史数据，预测候选人的岗位匹配度（比如“这个人的过往经历和我们的销售岗匹配度85%”）。这时的AI不再是“机械执行者”：它筛选候选人的通过率比人工高15%，且更客观（不会因性别、年龄产生偏见）。但最终决策仍需HR把控——AI是“参谋”，不是“司令”。

2020年至今：战略伙伴期——“能帮HR‘未卜先知’”

机器学习和深度学习的爆发，让AI有了“思考能力”。它能预测员工离职风险（准确率超80%）：比如分析某员工近3个月的考勤、项目参与度，甚至内部沟通频率，判断其是否“心不在焉”；还能制定人才战略：比如发现高潜力员工在入职2年后容易离职，就提前优化晋升通道。吴岸举例，某企业通过AI的预测，针对性调整了高潜员工的薪酬结构，让核心人才留存率提升了28%。

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技术之外，HR最不能丢的是“人性的温度”

当AI能做得越来越多，很多人会问：HR会不会被取代？吴岸的答案是：“AI是赋能者，不是替代者。技术能解决‘效率’，但解决不了‘人心’。”

组织文化：AI给数据，人给“灵魂”

AI能通过员工满意度数据，建议“多搞团建提升凝聚力”，但团建的形式、氛围的营造，需要HR懂员工的情感需求——是年轻人喜欢的剧本杀，还是资深员工偏好的茶话会？组织文化不是冰冷的“制度条文”，而是员工之间的默契、对企业的认同感。这些需要HR用同理心去感受：员工最近是不是压力太大了？团队里有没有隐形的矛盾？这些是AI给不了答案的。

关键决策：AI给建议，人来“拍板”

AI能分析候选人的所有数据，但最终要不要录用，还得看HR的判断：比如候选人的能力很匹配，但价值观与企业的“客户第一”理念相悖，这时候该如何权衡？员工有困惑时，AI能提供“沟通技巧指南”，但管理者面对员工的倾诉，需要的是真诚地倾听，而不是照本宣科；团队需要平衡公平与效率时，AI能给数据参考，但最终的抉择，藏着企业的价值观。

成长关怀：AI给方案，人给“陪伴”

AI能根据员工的短板，推荐培训课程，但员工是否愿意学、学的时候遇到了什么困难，需要HR跟进：比如一个内向的员工害怕公开演讲，AI会推荐演讲课，但HR可以私下鼓励他，甚至陪他做模拟练习。员工的成长不只是技能提升，还有信心的建立、职业的归属感。这些需要“人对人”的温度，而不是“机器对人”的指令。

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写给企业的实践建议：追寻平衡

AI时代的HR管理，不是“要么全用技术，要么全靠人工”，而是找到两者的平衡点。吴岸给企业的建议是从问题出发，而非粗暴地照搬经验：不能看到别家企业用了AI招聘就跟风，需要先思考自己的痛点——是招聘效率低？还是人才留存难？针对问题选工具，才不会本末倒置地“为技术而技术”。

好的HR，是“技术高手”也是“人性专家”。AI时代的“伯乐”，既要会用技术的“显微镜”（精准分析数据），也要有洞察人心的“望远镜”（理解人的需求与价值）。吴岸强调：“技术能让HR管理更高效，但真正决定企业能否留住人才、激发潜力的，是那些藏在数据背后的‘人性微光’。”未来的HR，一定是“技术+温度”的结合体：用AI提升效率，用人性凝聚人心。这或许就是AI时代人力资源管理的终极答案——让技术服务于人，让管理回归本质。