报告预告 | AIGC+HR，AIGC提供企业人力管理新解法
AIGC+人力资源，可见的提效，可见的风险
「序」
从燥热的AI市场中抽出理性的线头儿
AIGC的开场音符也许并不和谐
严重炒作——人人关注人人自危
仍被低估——出生就在大气层的AI还在向上急速突破
如何剥茧抽丝整理思绪？怎样干脆果断完成“去熵“？
2023年5月10日于北京康莱德酒店举办的「疆界——2023AIGC技术应用创新峰会」上，亿欧·TE产服将用数据打底，用研究与判断向市场输出AIGC高净值内容。
- 两份前瞻性报告即将发布，案例征集中：《中国AIGC商用场景趋势捕获指北》、《跳出思维定式：新一代AI技术如何助推企业变革》；
- 两份推荐名单即将揭晓，厂商评选中：「AIGC大模型50」、「AIGC应用50」名单也即将揭晓；
亿欧·TE产服持续关注AIGC，聚焦技术走向落地的全周期，未来将有更多AIGC内容产出，同时会在活动现场进行行业趋势与市场判断性的内容发布，敬请期待。
人工智能技术不断发展，AIGC（人工智能生成内容）作为一种创新型的技术赋能手段，正逐渐在各行各业取得实质性突破。在SaaS的绝对明星赛道人力资源管理，AIGC已经开始崭露头角，有望为企业提供人力资源管理的新解法。
01
效率与决策变革撬动HR变革
在传统人力资源管理模式下，企业依赖招聘网站和猎头服务筛选海量简历进行招聘，依托人力和经验积累进行培训、绩效评估等任务。在这种背景下，AIGC技术能够在不同程度上，覆盖管理人力资源的全流程。相较于传统AI，AIGC更具有精准筛选能力、智能推荐能力和个性化处理能力。
- 提高效率：
AIGC能够自动处理大量重复性工作，例如筛选简历、生成合同等，从而极大地提高人力资源管理的效率。这可以使得公司能够在较短的时间内完成工作，降低人力成本。
- 减轻人力负担：
通过AIGC的智能化处理，人力资源部门可以将更多精力投入到战略性工作上，例如组织发展、员工关系等，这将有助于公司更好地发展和留住优秀人才。
- 更准确的决策：
AIGC可以对大量数据进行深入分析，为公司提供有针对性的建议，例如激励方案、继任计划等。这将有助于公司做出更准确、更科学的决策，以提高整体竞争力。
- 个性化推荐：
AIGC可以根据员工个人特点生成个性化的学习路径、发展计划等，从而提高员工满意度和忠诚度，这对于公司在人才竞争中占据优势至关重要。
在此基础之上企业的人才管理与招聘变得更加自主，这对于猎头公司和招聘网站也提出了新的要求：
- AIGC能够根据企业需求和候选人特点进行智能推荐，提高匹配准确性。这使得企业可以更容易地找到合适人选，降低了对猎头公司服务的需求。同时，AIGC可以为企业提供员工能力评估、职业规划等服务，帮助企业更好地管理和发展人才。
- 这些AIGC的应用使得企业在人才管理方面更加独立，传统的猎头公司和招聘网站需要不断创新以适应变革。猎头公司可能需要将更多精力投入到高端人才市场，提供专业化的服务。招聘网站基于自身的数据资源为企业提供更加智能、便捷的招聘工具，进一步解决大量长尾客户的招聘问题。
02
一体化AIGC人力资源管理正在路上
可以预见的是，AIGC将快速渗透到HR的工作流之中，从招聘、培训到绩效评估等各个环节，都展示出了极高的参与度和实用性。这种参与度逐渐模糊了人机协作的界限，使得人力资源管理人员在借助AIGC的辅助下，效率和必要性感知得到前所未有的提升，“以员工为中心”的新一代人力资源管理可能会很快到来。
- 招聘阶段：
在筛选简历阶段，AIGC会分析各个候选人的简历，生成匹配结果报告，并根据公司需求智能推荐合适的候选人。大幅提高筛选准确性和效率，减少人力资源部门的工作负担。
- 测评阶段：
生成岗位能力模型和分析报告，帮助HR更好地理解岗位需求。提高岗位配置的准确性，为招聘和培训提供有针对性的信息。
- 入职阶段：
自动生成合同内容和格式，减轻HR在合同管理方面的负担。提高合同管理效率，确保合同内容准确无误。
- 人事阶段：
在试用管理环节，生成试用期评估报告和管理策略，帮助HR及时了解员工试用期表现。提高试用期管理效果，为员工正式转正或解除劳动关系提供依据。
- 考勤阶段：
生成排班优化方案，使员工的工作时间更合理。提高排班效果和效率，提升员工满意度和工作效能。
- 薪酬阶段：
在激励分配环节，生成激励分配策略和方案，确保激励公平合理。提高激励方案的公平性和效果，增强员工的工作积极性。
- 目标绩效阶段：
可以生成项目绩效评估报告，使公司对项目的绩效有更准确的了解。提高项目考核的准确性和效率，为公司决策提供有力支持。
- 学习阶段：
生成个性化学习内容和路径，使员工的培训更具针对性。提高学习效果和效率，有助于员工能力的提升和发展。
03
需要监管的问题、难以解决的问题也一个不少
通过技术的手段高效与“人”强相关的领域，既能放大价值，也会放大风险与困难。
与人强相关的数据更加敏感，与人才招聘相关的偏见更被重视，与人才评估相关的结果更难生成，与组织变革相关的调整更难落地。
- 数据隐私与安全：
在人力资源管理过程中，涉及大量员工的个人信息和敏感数据。AIGC需要确保数据的隐私和安全，防止数据泄露或被滥用。
- 法律与道德风险：
AIGC在人才选拔、薪酬激励等方面的应用可能涉及法律和道德风险。例如，算法可能存在偏见，导致某些群体在招聘过程中受到歧视。因此，需要对AIGC进行严格的审查和监管，确保其合法合规地运作。
- 技术成熟度和准确性：
虽然AIGC在某些方面表现出较高的准确性和智能化程度，但在实际应用中，其技术成熟度和准确性仍有待提高。例如，在人才评估和职业规划方面，AIGC很长一段时间无法完全替代人类专家的经验和判断。
- 组织和文化适应性：
AIGC的应用需要企业在组织和文化层面进行适应和调整。企业需要培训员工，提高他们对新技术的接受度和应用能力。此外，企业需要调整组织结构和流程，以充分发挥AIGC的优势，这可能会带来一定的组织变革挑战。
人力资源作为SaaS时代的明星赛道，在AIGC时代同样会是关注的焦点。如同众多其他领域，AIGC能够解决很多过往的“顽疾”，但是由于人力资源赛道的特殊性，从招聘到评测，人的价值如何评估并不能让AI来主导，故尚不敢断言其能在走多远、用多深。
-说明-
文章关于AIGC的具体应用仅作参考，内容来源于TE研究的产业理解与业内专家深访，核心目标是探讨AIGC商业化应用的方向，不代表在近期一定能够达成相应的效果，欢迎业内人士与我们共建真实环境中的AIGC+场景落地实例。