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“AI焦虑”像一场突如其来的流感，席卷了几乎所有企业。

高层领导迫切要求看到AI转型成果，一线员工也迫切需要具体的实操指引。

贴上了“战略合作伙伴/‌变革实施者/员工代言人/行政‌效率专家”角色标签的HR，也会被高层和员工要求给出答案。

从AI焦虑到AI助力，HR可以做点啥？以下内容供你参考。

降本增效大旗之下，客服、内容审核、设计等重复性高、标准化强的岗位成为了AI替代的重点对象。但许多企业陷入误区，简单地将“岗位”（Position）视为一个整体，试图用AI对岗位进行1:1替代，却忽略了岗位是一系列具体“任务”（Task）的组合。

案例1：客服岗位的“情绪价值”重构  

某企业客服热线曾计划用AI完全替代人工接听。调研发现，70%以上的来电用户带有情绪需求，AI机械回应可能激化矛盾。该企业最终采用“AI辅助人工”模式，由AI实时分析用户情绪（如标注“愤怒”、“焦虑”），同步调取历史订单，自动生成解决方案建议，人工专注话术安抚与复杂问题处理。改造后，平均通话时长缩短约30%，客户满意度提升15%。

案例2：设计师的“AI增强提效”  

一家广告公司原计划用AI生成设计初稿替代初级设计师，实操中发现AI作品缺乏品牌调性。调整策略后，AI负责生成10版基础方案（如版式、色彩基础组合），设计师从中筛选3版进行深度优化，聚焦品牌元素植入与用户心理洞察。通过这种任务重构，该公司在一个快消品推广项目中，设计周期从5天缩短至2天，客户买单率也丝毫没有受到影响。  

案例3：传媒行业内容审核的“任务分层”

某资讯平台将审核任务分为“规则型”（关键词过滤，AI准确率99%）和“判断型”（语义隐喻分析，人工复核）。重构后，审核团队人员规模虽然缩减一半，但内容违规率从1.2%降至0.3%，实现效率与质量双提升。

在以上三个案例中，我们不难看出，AI时代的岗位重构，是以价值创造为核心的任务再造。HR可以用“任务分析”这个“老套路”来解决“新问题”：

总之，AI时代的岗位重构，不是“换人”而是“换任务”——以价值创造为核心，将岗位拆解为“AI主导任务”（效率支撑）与“人主导任务”（价值创造），让岗位成为“AI增强型”而非“AI替代型”。当设计师从素材拼接中解放，客服从机械应答中抽离，人才价值才能真正与AI效能形成乘法效应。

AI理应让人更像人，而不是更像机器。

公司要求三个月内组建AI团队，可市场上懂大模型的人才贵如黄金，挖不动也留不住。哪怕疯狂堆招聘预算，甚至迷信“大厂光环”，结果招来几个“镀金简历”——技术术语张口就来，落地时连业务场景都理不清。

这种困境让人想起那些高薪聘请“空降兵”却惨遭滑铁卢的企业。真正的问题在于：组织能力的构建，不能只靠堆砌明星员工，还要靠知识的体系化沉淀。

某企业HR推动技术团队开发每个AI工具时，同步建立“三件套”，从而减少对技术大牛的过度依赖：

HR除了关注人才管理，还可以助力企业“管知识”，把AI方面的Know-How当核心资产管，通过知识沉淀代偿人才供给的不足。技术大牛的单兵作战能力再强，若经验只存在个人脑子里，组织依然脆弱。与其花高价送员工听AI课，不如推动技术团队带着业务部门啃下一个具体场景（比如用AI优化供应链预测），并在此过程中沉淀方法论，建立知识库，用提示词库、案例集、复盘机制，把个人的AI能力转化为组织的AI能力。

就像那些成功转型的企业所验证的：“走弯路不可怕，可怕的是走完弯路什么都没留下。”

某车企要求6个月内上线AI库存预测系统，但未考虑数据整理需要3个月，流程优化需要4个月，最终项目耗时18个月才勉强上线，过程中还导致核心人员多数离职。上线2个月后，系统功能多处卡壳，期待过高（甚至有些理想主义）的业务团队吐槽不断，该系统已经进入了“要不要推倒重来”讨论中。

这并不是个例，有研究数据显示，85%的AI转型项目未达预期，多数是因为低估了变革的难度。如果只把AI落地简单的理解为技术工具引入，或者只当个IT实施项目来看待，人们往往容易低估实施难度，乐观估计落地的周期。

事实上，AI落地是个组织变革工作，涉及到企业内相关人群对未来的共同想象、路径选择；需要人员能力的提升、意愿的激发；还要通过流程/机制建设来巩固变革的成果，才能最终变成大家的习惯和原则，演化为组织的竞争力。

相比于业务高管，HR有更好的“人感”，往往也能听到业务高管听不到的一些一线的真实表达，对组织的势能感知也更加敏锐。因此，在AI落地的变革过程中，业务高管偏好“踩油门”，HR可以辅助“踩离合”，为变革控节奏，为AI落地保驾护航，帮助业务走好弯路。

以下是HR在AI变革过程中的一些小TIPS，不要小看这些，破局之道往往藏在细节中，没有这些，AI永远只能停留在PPT里。

“AI万能”与“AI无用”是常见的认知极端。A高管认为“AI能解决所有客服问题”，要求用AI机器人完全替代人工热线。B高管认为“10年经验比算法可靠”，拒绝用AI优化设备故障预测，认为“机器算不过人”。对于上述极端认知，HR可以推荐外部企业实践案例，引入外部专家顾问等方式，促进业务部门对相关问题进行讨论，帮助组织明确AI的适用边界。在“规则明确、数据充足”的任务中发挥AI效率。在“创意、情感、战略”领域强化人的价值，实现“人机协同”而非对立。 

AI在业务前端和中后台实施能产生怎样的功效？这也是高管团队需要拉齐的认知。一般而言，在业务前端的AI实施，更有可能创造更好的客户体验，创造更好的产品功能，是增量经营，是加法效应。而在中后台的AI实施，更偏管理逻辑，更偏降本提效。拉齐了这些认知，在资源有限的情况下，就可以对AI实施资源进行优先级排序，而不是前中后台AI实施齐头并进。

还有，AI的实施和传统ERP管理软件的实施有很大不同。AI从概念到DEMO的周期一般短于传统ERP，但从DEMO到成功实施的周期却可能长于传统ERP。毕竟AI的成功实施还需要数据喂养，模型调适等过程。如果对这些认知没有拉齐，有些高管就会犯经验主义错误，对AI实施的周期有错误的期待。

磨刀不误砍柴工，有了大家对AI应用的共同理解，才能让管理层认知回归理性，让AI从“概念炒作”回归“生产力本质”，这是所有变革的第一步。而HR作为相对中立且有全局视角的部门，在这方面可以做出不可低估的贡献。

HR可以引入变革管理的培训或工作坊，导入“变革管理”的基本理念，提升变革的“成功率”；或者减少因为基本变革理念的缺失而引起的不必要的损失，降低“战损率”。

不少技术背景出身的管理层人员，容易陷入到“我明明是对的，你们为什么不听”的抱怨，容易在变革中“硬着来”，“拐急弯”，急功近利导致非议不断，最后变革失败。

当然，HR也不能指望经过几次培训和工作坊，就能显著提升业务高管的“变革智商”和变革操盘能力；毕竟，不同人这方面的天赋不同。但是，引入变革管理的理念，至少也能降低一些变革阻力。因此，从某种意义上讲，变革管理的培训和工作坊对象，不仅仅为那些能够推动变革的人准备的，也是为那些可能让变革办不成的人准备的。

如果CEO天天谈AI战略，但具体落地时，业务高管连“token成本”这样的术语都不知道，AI变革无法推行。

因此，对于AI推行过程中，可能涉及的关键词汇/定义/标准，HR可以组织相关业务部门和技术团队做一些名词解释，把专业术语转化为业务语言，减少因为沟通误解带来的变革小摩擦。比如：不说“大模型参数调优”，而是“让AI学会识别我们行业的300个关键词”；不说“token成本”，而是“AI处理1000条数据的费用”。

“试点工程”、“样板带路”、“特区实验”、“新旧并行”……这些都是充满变革智慧的做法。毕竟，AI技术也在不断演进中，组织内对AI的信心也要逐步建立。反之，如果“大快特上”的搞运动，最后可能整个组织“拉抽屉”。

某银行推行AI客服时，业务高管原定计划是全线推行。HR建议先让AI与人工并行3个月，而不是一刀切。3个月后，验证了技术路线，对比两者的处理效率，AI是人工的3倍。此时用数据说服员工接受变革，抵触率大大降低。 

“经常庆功，就能成功”——这是一句充满变革智慧的顺口溜。毕竟，变革之路崎岖，不要指望同行的所有人都有百折不挠的意志，团队经常需要“用胜利鼓舞胜利”。

作为业务合作伙伴，HR可以提醒忙于业务问题的管理者，在AI转型过程中，每月发布AI应用成果简报，比如“AI节省成本20万元”，并设立奖项表彰优秀团队，增强全员信心。  

到了变革的中后期，HR还可以推动业务部门，把AI应用经验整理成操作手册，逐步明确各岗位AI负责的任务和人工职责，纳入新员工培训内容，确保变革成果持续发挥作用。

HR还可以组织内外部资源，为员工配备AI陪练顾问，员工遇到一些AI运用问题，可以一对一寻求服务。

此外，HR还能推进设立技能认证制度，通过考核的员工给与激励，提升他们的学习意愿。

前文提及的，都是HR助力业务部门进行AI落地可以做的事情。当HR要求业务部门拥抱AI时，如果自己还在用Excel手动筛简历，说服力何在？

打铁还需自生硬，HR自己也要成为AI转型的排头兵。这方面不少企业已经有很多实践。

AI的未来，还无法用今天所涌现的实践来彻底定义，以上几个方面，只是我们有限的观察和思考，供正在助力AI转型的HR们参考。

AI转型没有捷径，在前行的道路上，只能是一手拿着望远镜探明方向，一边拿着工兵铲一铲一铲地把道路铺平。

从AI焦虑到AI助力，任职HR的你，准备好了吗？