基于人工智能生成内容（AIGC）技术的企业人力资源数字化转型

杜洋

摘要：通过分析AIGC技术在人力资源产品中的应用现状，发现其可以赋能人力资源多模块工作，为企业人力资源数字化转型创造机遇。这项技术也带来一些风险和挑战，如数据安全、算法偏见、知识产权争端、技术依赖等问题。对企业招聘专员提出了AI数智化的新要求。总结并合理预测AIGC与企业人力资源数字化转型的新兴趋势和未来发展，旨在帮助AIGC技术在企业人力资源数字化转型方面的探索和实践。

关键词：人工智能生成内容；AIGC；人力资源；数字化转型

一、前言

彼得·德鲁克在其著作《21世纪的管理挑战》中提到“信息革命正在改变我们的社会组织，正如工业革命使得制造工作者大量出现一样，信息革命使得知识工作者大量出现。”[1]信息技术革命必然会对企业带来巨大的影响和变革，进而引发企业数字化转型。企业数字化转型是可以通过信息、计算、沟通和连接技术的组合，重构产品和服务、业务流程、组织结构、商业模式和合作模式，从而更有效地设计企业商业活动，并帮助企业创造和获取更多价值的过程[2]。新技术可帮助企业提高效率、优化流程并增强员工体验，但也会带来一些挑战。企业需积极应对，不断优化人力资源管理流程和技术，实现更高效、灵活和有竞争力的人力资源管理。

工业4.0时代，人工智能技术对企业发展产生了深远的影响。ChatGPT、文心一言等人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）技术产品问世后，因其强大的语言理解能力、多模态内容创作能力、连贯的逻辑能力以及超强的内容记忆能力进一步推动了企业人力资源管理的数字化转型和发展。本文旨在基于当前国内外企业对AIGC技术的研究现状，围绕AIGC技术对企业人力资源数字化转型带来的机遇和挑战进行重点分析，对AIGC技术对企业人力资源数字化转型的新兴趋势和未来发展进行展望和探索。

二、人工智能生成内容（AIGC）技术介绍

（一）技术概念

20世纪50年代，艾伦·图灵就提出通过机器是否能够模仿人类思维方式“生成”内容继而与人交互法来判定机器是否“智能” [3]，此时人工智能生成内容（AIGC）的概念开始出现。2014年，随着GAN模型的出现，AIGC迎来了快速发展，人们开始实现多模态内容生成，学术界逐渐将其定义为生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GAI）[4]，即指通过人工智能相关技术，自动化生成文本、图像、视频、音频等多类型内容[5]。2022年9月，《人工智能生成内容（AIGC）白皮书》发布，指出“AIGC 既是从内容生产者视角进行分类的一类内容，又是一种内容生产方式，还是用于内容自动化生成的一类技术集合”[6]。

（二）技术要素

随着AI大模型不断升级和发展，AIGC技术已呈现出数据巨量化、内容创造力、跨模态融合、认知交互力等技术特征[4]。而这些技术特征都离不开三大技术要素：数据、算力和算法。其中，数据的质量和数量直接影响到AIGC技术的性能和效果。算力不仅帮助AIGC技术识别和处理数据中的异常和错误，还对AIGC技术的学习和生成过程进行调节和控制。算法通过多重技术对数据进行处理和分析，控制AIGC技术学习和生成内容的整个过程。

（三）产品及应用现状

目前已有诸多人力资源产品应用了AIGC技术。从应用领域来看，招聘、培训、员工关系、绩效管理等方面都涉及了AIGC技术，尤其在招聘、培训和数据分析应用广泛。从应用现状来看，北森iTalentX7等产品在人力资源领域应用了AIGC技术。通用AIGC技术产品如Chatgpt、文心一言、讯飞智作也可应用于人力资源工作。用友、金蝶等公司也结合私域数据训练了企业级人力流程软件场景模型。AIGC技术为企业人力资源的数字化转型创造了机遇，但也带来了挑战和风险。未来随着更多AIGC技术产品落地，人力资源领域将迎来新兴趋势和发展。

三、为企业人力资源数字化转型创造机遇

（一）辅助人才规划，推动人才盘点数智化

AIGC产品通过收集并分析企业人才数据，针对性提出人才规划建议，提供更加准确、快速的辅助决策支持。加利福尼亚初创公司DataGPT发布了“AI分析师”，该产品可以帮助企业理解数据，进行自然的语言沟通，从而助力企業人才盘点上。人力资源咨询公司Josh Bersin推出首个AI驱动的人力资源专家助理Galleo，它可以提供多套人才规划方案，供人力资源专员进行选择和参考。

（二）优化招聘流程，促进企业降本增效

AIGC技术在招聘环节中应用广泛。Holly等产品可以高效生成多个岗位描述。北森iTalentX7可生成招聘宣讲视频并与候选人进行面试沟通，通过识别面部表情、语言逻辑判断候选人是否匹配，为人力筛选作辅助决策。Bello-hrGPT可以生成聘用offer，发送给候选人。这些招聘流程均通过AIGC技术间接辅助或直接完成，极大地缩减了人力成本，促进企业降本增效。

（三）参与员工培训，完善员工成长路径

AIGC技术可以满足不同员工所需要的培训。近期，微软Viva 基于微软图谱和 LinkedIn 技能图谱，通过AI来增强员工分析，发现并弥补员工可能存在的技能差距。百度智能工作平台如流，会根据员工序列、工作关系、兴趣推荐相关课程，并在智能知识助手中根据日常内部搜索和岗位关系推荐“你可能关心”的知识点，推荐相关知识库。

（四）赋能绩效管理，提高目标完成效率

AIGC技术可以利用公司过往的绩效数据和同行公司的管理方法生成多套绩效管理策略。这一过程节省了人力成本，同时可以通过人工优化和小范围测试形成有效的绩效管理方法，以提高员工目标设定和完成效率。哈佛大学研究显示，波士顿咨询集团数百名顾问通过使用ChatGPT-4在完成任务的频率、速度和质量方面表现突出，与未使用 AI工具的同行相比，绩效提高了40% [7]。

（五）提供薪酬建议，确保薪酬管理更公正

AIGC技术可根据员工过往工作经验、岗位、绩效表现以及能力结构，为员工提出合理的薪资结构。同时，AIGC技术可以抓取员工的日常表现数据，与绩效管理深度结合，为员工提供更加灵活的薪资、福利待遇以及晋升机会。OpenComp旗下平台结合了数百家公司数据，通过实时薪酬基准、跨组织薪酬分析和 DEI 评估工具，创建竞争性报价，使应聘者能够获得公平、有竞争力的工资。

（六）贯穿员工关系管理，改善员工工作体验

员工在工作中遇到问题时，可能不愿意直接求助人力共享服务中心。通过AIGC技术产品提供的对话解决方案，可以极大改善员工工作体验。Noa Coach AI可提供工作与生活平衡、沟通技巧等快速提示，关注员工需求。北森iTalentX7、Kore.ai可及时应对员工常见问题，通过机器学习提升准确率。用友BIP数智合同可自动生成合同内容，减轻人力资源专员负担，提高合同管理效率。

四、风险与挑战

（一）引发数据安全问题，出现知识产权争端

大量有效数据是AIGC技术生成内容的前提，但如果出现安全漏洞或被黑客攻击，员工个人敏感数据可能被泄露，用于恶意用途。未公开的数据被AIGC系统学习后，可能引发知识产权问题和法律纠纷。我国著作权法未对AIGC技术生成内容做明确规定。随着AIGC技术发展，需要在法律法规层面加强管控和审核，提高合规性；在开发者层面，严格审核AIGC技术学习内容，加强数据清洗和分析，避免侵犯他人知识产权。

（二）大模型算法潜在偏见，误导人力配置决策

AIGC技术的生成结果和决策建议在性别、经济因素等方面可能存在偏见，从而对不同群体产生不良影响，并影响企业人力资源配置。例如，如果数据显示女性薪酬普遍较低，算法可能预测女性薪酬更低，加剧职场性别不平等现象。此外，过于关注短期表现而忽视员工长期贡献和发展潜力，可能导致优秀员工流失。在大模型算法中，应分类计算性别、经济和岗位等因素，并对相关指标进行权重分析，不断优化和调整以生成更科学、高效的人力决策结果。

（三）重新定义招聘专员职责，提出AI数智化新要求

2023年8月，钉钉展示了数字员工“1号招招”，可协助企业完成招聘工作。未来招聘全流程可能会被数字员工极大程度替代，招聘人员需求减少。AIGC技术的应用将催生诸多“招聘+AI”新岗位，如简历数据分析师、智能招聘对话训练师、AI职业测评师等新职业[8]，从而提高招聘的技术属性。未来，高校应将AIGC技术纳入通识课程，提升学生对其的了解和应用能力。企业也应加强AIGC技术培训，与企业人力资源数字化转型相辅相成。

（四）推动企业员工能力转型，但容易造成技术依赖

AIGC技术可以为员工提供学习资源和工具，推动员工能力转型，适应企业发展需求。同时，员工与拥有情感的AI助手协同工作可以增加对AIGC工具的信任和使用率，提高绩效指标[9]。然而，过度依赖AIGC技术会削弱员工的独立思考和解决问题能力。此外，若技术平台出现故障或遭受黑客攻击，企业运营可能受到严重影响。未来，员工在应用AIGC技术时需标明内容由AIGC生成，并进行AI检测，以避免技术依赖，保持创新能力。

五、助推企业人力资源数字化转型的新兴趋势和发展

（一）人力资源管理者将成为“超级个体”，增加技术职能比重

当前，许多企业已经在人力资源数字化转型中应用了AIGC技术。未来，人力资源岗位可能需要具备技术职能，将AIGC技术融入招聘、培训和HRBP等工作中。人力资源管理者将成为“超级个体”，重构人力资源工作并管理能够替代人力资源职能的AIGC应用，推动企业数字化转型。他们将提高对AIGC应用的掌控和协调能力，不再需要对领导风格或领导能力有过高要求。未来，企业管理层对AIGC的协调管理能力可能成为人力资源研究重点。

（二）人力资源模块多元化，数据反馈和响应能力强

企业人力资源数字化转型会依靠大量数据，传统的大数据分析不能达到及时反馈，预测能力也欠佳。大模型通过学习和训练大量数据，未来的人力资源模块可能不限于六大模块，而会演变出多模块交叉的新兴模块，有效补充各领域的人力资源工作。大量数据也将为新模块解决方案提供更多依据，使企业人力资源数字化转型不再需要人工干预，而是依靠强大的算法和算力。

（三）预测员工行为和表现，辅助企业做好人力资源战略规划

随着AIGC技术在办公Saas软件中应用增多，企业可以合法地收集员工在办公软件中的数据，并通过模型预测员工可能产生的亲组织或亲社会等行为。如果触发预警机制，人力资源部门或上级将接到相关提示信息。同时，根据员工工作数据，企业可以为员工做好人才规划，避免人岗不匹配问题。此外，AIGC技术还能结合企业业绩数据，定期产出人力资源数据分析，协助企业做好人力资源战略规划，避免冗余和缺失。

（四） AI数字员工入场，降低企业人力成本

当前，一些公司已经对AI数字员工在企业招聘场景中的应用和实践进行了初步探索。AI PaaS可以依据自然语言搭建数字员工助手，完成文案创作、智能问答、数据分析等日常工作。未来，AI数字员工不仅可以配合人工处理常规任务，提高工作效率；通过不断地练习，其还可以负责单模块工作，降低企业人力成本。同时AI数字员工可以进行全天候服务，为企业增量目标做出贡献。另外，AI数字员工替代一些高危职业，还可以极大地降低企业安全风险，避免重大事故造成不良影响。

六、结语

AIGC技术已经成为企业人力资源数字化转型的动力之一，为企业快速发展和转型提供了大量的支持和帮助。未来，还需要对AIGC在企业人力资源管理方面不断研究和探索，充分挖掘并发挥AIGC技术的潜力，为企业创新和发展提供更多可能。

参考文献

[1]彼得·德鲁克.21世紀的管理挑战[M].北京：机械工业出版社，2006：83-118.

[2]吴江，陈婷，龚艺巍，等.企业数字化转型理论框架和研究展望[J].管理学报，2021，18（12）：1871-1880.

[3]Turing A M. Computing machinery and intelligence[M]. Springer Netherlands， 2009：23-65.

[4]李白杨，白云，詹希旎，等.人工智能生成内容（AIGC）的技术特征与形态演进[J].图书情报知识，2023，40（01）：66-74.

[5]卢宇，余京蕾，陈鹏鹤，等.生成式人工智能的教育应用与展望——以ChatGPT系统为例[J].中国远程教育，2023，43（04）：24-31+51.

[6]中国信息通信研究院，京东探索研究院.人工智能生成内容（AIGC）白皮书[R/OL].（2022-09-02）[2024-03-05].http：//www.caict.ac.cn/english/research/whitepapers/202211/P020221111501862950279.pdf.

[7]Dell'Acqua F， McFowland E， Mollick E R， et al. Navigating the jagged technological frontier： field experimental evidence of the effects of AI on knowledge worker productivity and quality[OL].2023 [2023-12-26]. https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？abstract_id=4573321.

[8]王洋.AI招聘来袭，你该如何应对挑战？[J].中国大学生就业，2020（14）：14-16.

[9]尹萌，牛雄鹰.与AI“共舞”：系统化视角下的AI-员工协作[J].心理科学进展，2024，32（01）：162-176.

责任编辑：张津平、尚丹