近日，由中國國際科技促進會企業人才工作委員會、、中關村人才協會數字化人才專委會、復旦大學EMBA人力資源研究會發起，北京大學光華管理學院、復旦大學管理學院、華中科技大學管理學院、香港大學經管學院指導和智力支持，“智啟新篇 才領未來”2025年AI+企業人才管理應用白皮書正式發布。
2025年2月19日，國務院國資委召開專題會議，部署深化中央企業“AI+”專項行動，旨在推動人工智能技術與實體經濟深度融合，加速中央企業數字化轉型和智能化升級。在此背景下，人才已成為組織長遠發展的第一資源。隨著AI時代的到來，如何借助人工智能技術實現人才的精準選、用、育、留、評、汰，成為企業構建全球化數字人才供應鏈、突破管理瓶頸的關鍵。本白皮書的研究方法，正是圍繞這一時代命題系統設計，力求為行業提供權威、前瞻、可操作的洞察。
1.研究發起與組織
本次調研由中國國際科技促進會企業人才工作委員會、復旦大學EMBA人力資源研究會聯合發起，匯聚了產學研多方力量。專家團隊成員涵蓋北京大學、中國人民大學、同濟大學、西南財經大學、西北大學、華中科技大學等知名高校的學者教授，以及企業組織發展、人才管理和數字化轉型領域的權威專家。
2.調研設計與數據來源
調研目標：深入洞察AI等智能技術在企業人才管理領域的最新應用進展，探索AI賦能人才管理的潛力與優勢，助力企業打造新質生產力。
調研內容：問卷設計涵蓋人才管理全流程（選、用、育、留、評、汰），聚焦AI在各環節的應用現狀、成效、挑戰與未來展望。
樣本來源：本次研究樣本選取遵循科學性與全面性原則，調研對象覆蓋不同行業、不同規模、不同數字化基礎的企業，確保樣本的代表性與多樣性。樣本覆蓋10個核心行業賽道，共322家企業，既包括高端制造（芯片、機器人）、互聯網科技、專業咨詢等技術密集型與知識密集型產業，也覆蓋農業、消費品、基礎能源等傳統支柱產業，實現從技術研發端到終端消費端、從生產制造到服務運營的全產業鏈滲透。各行業樣本量分布均衡，既聚焦數字化轉型前沿領域的前瞻性探索，也關注傳統行業智能化升級的共性需求，避免單一行業視角的局限性。
數據采集：通過線上問卷、深度訪談、行業案例收集等多渠道進行，數據采集時間2025年1月至2025年5月。
3.數據分析與方法論
定量分析：采用描述性統計、交叉分析等方法，系統梳理行業分布、應用場景、員工態度、應用成效、行業差異、成熟度評估、挑戰與對策等核心數據。
定性分析：結合開放性問題、專家訪談與標桿案例，深入挖掘企業AI應用的痛點、難點與創新路徑。
數據安全與隱私保護：所有調研數據嚴格保密，僅用于學術研究和統計分析，確保參與企業和個人信息安全。
4.趨勢篩選與表達邏輯
趨勢來源：趨勢篇內容基于三大來源——調研趨勢、行業洞察（專家/研究團隊前瞻）、標桿企業創新實踐。
篩選標準：堅持未來導向、行業引領、創新性與可落地性，篩選出對AI+人才管理具有深遠影響的趨勢。
表達結構：每條趨勢均以洞察為主，數據和案例為支撐，突出未來導向、戰略啟發和行業前瞻。引用專家或報告時注明出處和時間，所有趨勢判斷、數據引用、案例動態均以2025年6月為時間錨點。
主要洞察：洞察當下，AI在人才管理應用中的實踐與挑戰
隨著AI技術的快速發展與廣泛應用，企業人力資源管理正經歷著深刻的變革。本次調研聚焦AI智能技術賦能人才管理的應用成熟度，系統梳理了AI在人才管理領域的應用現狀、主要成效與現實挑戰，總結出以下十大關鍵洞察，旨在為行業提供真實、客觀的參考依據。通過對企業AI團隊建設、應用場景、員工體驗、ROI、決策支持等多維度的深入分析，我們揭示了AI+人才管理落地過程中的典型模式、階段性瓶頸與關鍵影響因素。
關鍵洞察一：企業AI團隊建設路徑多元，復合型能力成為組織轉型的核心驅動力
調研數據顯示，在AI團隊組織形式方面，77%的企業已通過設立創新實驗室、跨部門AI小組、部門內部設立AI小組或專員的“內部自建”模式主動構建AI能力，強化AI與業務的深度融合，成為主流路徑。相比之下，13%的企業選擇外部合作，10%的企業仍處于規劃階段，這反映出行業整體已進入AI能力建設的落地期。在AI團隊能力要求方面，AI基礎知識、管理類合規與數據安全意識最受重視，合計占比44%，將近5成，持續學習與創新、業務-技術融合能力緊隨其后，這反映出單一技能型人才已難以滿足企業需求。
關鍵洞察二：AI賦能人才管理以效率提升為核心訴求，高頻、標準化場景最易見效
調研數據顯示，“效率提升”是企業應用AI的最核心動因，86%的企業都將其列為首要目標，遠高于“成本降低”（40%企業選擇）、“風險管理”（19%企業選擇）等深層次價值。AI在員工自助與服務、員工培訓與發展、招聘與選拔這類的高頻、標準化的模塊，用戶體驗評分最高，其中員工自助與服務模塊平均得分超過3分，顯著高于薪酬、績效等模塊。
關鍵洞察三：AI應用以輔助工具為主，低門檻產品優先，決策支持與組織變革能力有待提升
調研結果顯示，在AI技術類型應用現狀方面，AI對話、語義生成、RPA流程自動化是當前應用最多的三類技術，分別有250家、170家、150家企業選擇，相比之下，智能分析、知識圖譜、虛擬影像等高門檻技術的應用仍較為有限，主要集中在具備較強數據基礎和系統集成能力的企業。整體來看，AI在HR領域的角色仍以流程優化和操作便捷為主，尚未成為企業管理決策的核心驅動力。在企業在AI應用成熟度自評中，“持續改進與創新能力”得分最高，得分3.68分（滿分5分），數據質量、業務應用的流暢性和員工接受度也表現良好，但“對業務決策的支持度”得分相對較低，僅為3.55分，進一步印證了AI應用多停留在“流程工具”層級。
關鍵洞察四：AI在人才管理六大模塊滲透率與成熟度分化明顯，行業屬性決定落地節奏與優先場景
調研數據顯示，在高頻、標準化場景優先落地已成為共識的基礎上，不同行業在AI應用的優先模塊和成熟度上表現出顯著分化。整體來看，“員工自助與服務”、“招聘與選拔”是AI滲透率最高的兩大模塊，均超過四成，而“薪酬與福利”模塊滲透率僅為20%，績效管理等復雜、敏感度高的環節推進相對緩慢。從行業視角看，AI在人才管理六大模塊的應用滲透率和成熟度呈現出明顯的行業分化特征，“員工培訓與發展”模塊，基礎能源、勞務服務、專業咨詢等行業的AI應用成熟度評分均在2.8分及以上，顯著高于其他行業。綜合型企業、消費品、代加工等行業在“薪酬與福利”模塊的成熟度評分高于2分，表現突出。代加工行業在“員工自助與服務”模塊的應用成熟度達到2.17分，而高端制造行業僅為1.43分，顯示出行業間對自助服務數字化的接受度差異。“招聘與選拔”模塊在高端制造、勞務服務、專業咨詢等行業評分較高，均在2分及以上，反映出這些行業對AI輔助招聘的需求更為迫切。相較之下，“績效管理”和“團隊分析與預測”模塊在各行業的應用成熟度普遍偏低，尤其在高端制造、農牧等行業分化明顯，說明這些復雜、敏感環節的AI落地仍面臨較大挑戰。
關鍵洞察五：員工對AI應用態度整體積極，過半數表示歡迎，但崗位穩定性和新技術適應性仍存顧慮
調研數據顯示，52%的員工對AI在人才管理中的應用表示“非常歡迎”，38%持中立態度，8%認為“需改進”，1%“有所抵觸”，1%“完全不接受”。整體來看，員工對AI應用的接受度較高，積極態度占據主流，抵觸情緒比例極低。
關鍵洞察六：AI“提效”效果在事務性場景立竿見影，但“降本”杠桿作用有限，ROI成為企業關注焦點
調研數據顯示，“員工自助與服務”、“薪酬與福利”模塊在效率提升和成本節約方面表現最為突出，評分均達到3.03分和2.99分（滿分5分），成為AI賦能的“黃金模塊”。“員工培訓與發展”模塊效率提升評分為2.75分，成本節約為2.22分，表現居中。相比之下，復雜性更高的“績效管理”模塊，效率提升和成本節約評分分別僅為1.62分和1.24分，顯示AI在此類場景的降本效果有限，甚至因前期投入和系統培訓導致短期成本上升。“招聘與選拔”模塊的效率提升評分（2.39分）明顯高于成本節約（0.99分），進一步印證了AI在提升效率方面的優勢遠大于直接降本。值得注意的是，雖然“薪酬與福利”模塊的AI滲透率僅為20%，但在已部署AI的企業中，該模塊的效率提升和成本節約效果最為顯著，評分均接近3分。這表明，AI在薪酬與福利等標準化流程場景具備高單點價值，但普及率受限于企業的數據基礎和流程成熟度。
關鍵洞察七：數據驅動決策“最后一公里”未打通，AI分析價值釋放受限
調研數據顯示，企業在招聘趨勢預測、內部人才選拔推薦業務場景中，應用AI進行數據分析和預測的比例較高，反映出數據分析工具的普及度不斷提升。然而，從應用深度來看，63%的企業坦言，AI分析應用主要定位于“輔助工具”，以提高效率為目標，更多地停留在“生成報告”層面，未能有效轉化為實際管理決策。企業在“數據驅動決策支持能力”上的自評分僅為3.38分（滿分5分），明顯低于其他AI應用環節，凸顯“數據到決策”轉化的短板。
關鍵洞察八：AI應用效果參差不齊，信任感和場景適配成關鍵影響因素
調研結果顯示，在效率提升方面，28%的企業認為AI“非常出色”，但也有17%的企業表示“完全無效”；在成本節約方面，34%的企業認為成本反而有所增加，僅有9%認為AI帶來了顯著的成本降低；在員工體驗方面，37%的企業反饋“非常出色”，而9%則認為“完全無效”。整體來看，AI應用效果在不同企業間差異顯著，部分企業尚未實現預期價值。
關鍵洞察九：AI人才管理挑戰已從技術轉向“人”與“數”，“復合型人才缺失”“數據安全合規壓力”成為最大瓶頸
調研數據顯示，“缺乏專業人才”已成為企業面臨的首要難題，300家企業將其列為最大挑戰，93%的企業選擇，遠超其他選項。其次，“數據安全與隱私保護”被230家企業選為核心挑戰，71%的企業選擇，反映出數據合規壓力的持續上升。“技術復雜性與成本”則以150票位居第三，47%的企業選擇，顯示傳統技術難題的重要性有所下降。員工抵觸情緒雖為挑戰之一，但影響力相對有限，33%的企業選擇。整體來看，企業對“復合型人才引進與培養”和“強化數據安全與隱私保護機制”的關注度顯著提升。
關鍵洞察十：企業多元應對AI落地挑戰，聚焦復合型人才培養、數據安全、員工溝通與定制化開發，但成效有待提升
調研數據顯示，企業主要通過引進或培養AI與人力資源管理復合型人才（86%的企業選擇）、開展員工培訓與溝通（78%的企業選擇）、強化數據安全與隱私保護機制（67%的企業選擇）、定制化開發AI解決方案（62%的企業選擇）、加大技術投入與研發（61%的企業選擇）方式應對AI落地挑戰，這反映出企業在內生能力建設上的主動性。值得注意的是，僅有34%的企業選擇“與外部專業機構合作，獲取技術支持與咨詢服務”，顯示大多數企業更傾向于自主掌控AI轉型過程，外部資源尚未被充分利用。
建議：致未來組織與HR領導者的行動路線圖
面對AI賦能下的人力資源管理新格局，組織與HR領導者正站在變革的前沿，如何把握機遇、應對挑戰，成為實現高質量發展的關鍵。面對技術演進、組織變革和人才結構重塑的多重挑戰，企業唯有以系統性、前瞻性和創新性的思維，才能在不確定性中把握機遇，實現高質量發展。本章在前文現狀分析、趨勢洞察和案例實踐的基礎上，系統總結AI+人才管理轉型的核心經驗與行動要點，提出面向未來的戰略路線圖，助力組織在不確定性中實現持續成長與價值創造。
（一）夯實基礎，聚焦“輕量級”場景，積累信任與數據資產
企業應持續深化RPA、自助服務、智能答疑等“輕量級”AI應用，優先在高頻、標準化、敏感度低的業務模塊落地AI，積累組織信任和高質量數據資產。這不僅有助于降低AI應用的試錯成本，也為后續高階智能化場景（如智能決策、組織分析等）奠定堅實基礎。通過在員工自助、在線工單、智能問答等環節率先實現突破，企業能夠快速獲得員工認可，推動AI在組織內部的良性循環。
（二）優先部署高ROI場景，推動平臺化與低門檻創新
在AI應用初期，企業應優先選擇“即插即用”型AI服務，聚焦ROI高、見效快的場景，推動平臺化、SaaS化應用，并結合低代碼工具降低技術門檻。通過靈活部署和快速迭代，企業能夠在有限資源下實現最大化價值產出，加快AI在組織內部的普及和價值實現。
（三）系統打造“AI for HR”人才發展體系
AI時代的人才管理需要“懂算法也懂組織”的復合型中堅力量。企業應推動數據素養培訓、HRBP技術輪崗、跨職能實驗室等機制，系統性提升HR團隊的AI素養和跨界能力。通過設立“AI for HR”人才發展計劃，企業能夠打造一支既能理解業務又能駕馭技術的核心團隊，為AI+HR的持續創新提供堅實的人才保障。
（四）強化人機協同與信任治理，提升AI應用可持續性
AI的廣泛應用離不開員工的信任與認同。企業應推廣“人機共管”機制，增加AI解釋性輸出與員工申訴反饋通道，通過內部宣傳和透明化演示強化員工對AI的認知和信任。建立“AI使用白名單制度”，加強數據分類分級管控，設立審計機制，引導員工理解數據使用邊界，確保AI應用的合規性和數據安全。
（五）分行業、分場景推進系統化落地，精準突破業務痛點
各行業應根據“流程復雜度+數據成熟度”雙維度進行部署優先級排序，優先在合規驅動的培訓等環節切入，逐步拓展至招聘預測、組織分析等中高階場景，實現AI從“點”到“面”的系統化落地。企業在推進AI人才管理應用時，應充分考慮行業特性和業務場景，優先在本行業最具突破性的環節實現AI賦能，逐步推動AI應用的縱深發展。
（六）共建“AI+HR”生態，打通端到端落地鏈路
AI+人才管理的創新不僅需要企業自身努力，更需平臺商、咨詢機構、高校等多方協同。企業應建立生態共建機制，推動多方合作，打通從技術到運營的“端到端”落地鏈路，形成開放、協同、可持續的AI+人才管理創新生態。通過行業聯盟、標準制定、案例分享等方式，推動AI+人才管理行業整體進步。
（七）以人為本，關注員工體驗與組織健康
未來的人力資源管理應以員工體驗為中心，依托生成式AI和多模態AI，打造“千人千面”的個性化服務體系，提升員工福祉與組織凝聚力。企業還需加快復合型人才培養，推動員工再技能化和多元發展，構建開放、包容、健康的人才生態，實現組織與員工的共同成長。
獲取白皮書資料，敬請填寫新的問卷，并留下您的郵箱地址。
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