IBM 94%的HR工作被AI接手——剩下的6%，才是HR的“护城河”

IBM干了件让全行业HR后背发凉的事，把94%的人力资源常规业务一股脑甩给了AI。简历筛选？AI秒筛。薪酬核算？AI秒算。员工入离职流程？AI三分钟搞定，你原来得跑三天。然后IBM转头就宣布，大量扩招入门级人才。你品，你细品。这不是什么"AI替代人类"的老套剧本，这是一场精心设计的人才梯队阳谋。

一、94%的活儿AI全包了，先死的是只会填表的表哥表姐

1、哪些活儿被AI端了饭碗

先说清楚，这94%到底是啥。IBM把HR工作拆成几百个流程节点，逐一标注"可自动化程度"，结论是绝大多数事务性工作AI胜任率超过94%。具体包括哪些？简历初筛，AI看简历比你还快，还不会因为候选人长得好看就放水。薪酬福利核算，算工资、算社保、算个税，AI零出错率碾压你那经常少算加班费的人脑。员工入离职流程，合同生成、系统录入、权限开通，AI一条龙。培训管理，课程排期、学习记录、效果统计，全自动。考勤管理，打卡数据、请假审批、调休核算，不用你催。绩效数据汇总，各部门打分收集、数据清洗、报表生成，AI比你那Excel宏强一万倍。用RACI矩阵来分析，这些工作在"执行者（R）"这一栏，AI完全可以担任。你不过是个人肉路由器，把信息从A传到B再传到C，中间还时不时传错。这种工作不被AI替代，天理不容。

2、为什么这94%活该被替代

说句难听的，这94%的工作，本来就不该是人干的活儿。而这6%，才是护城河。一个HR专员每天花多少时间在系统里录入数据、核对表格、发通知邮件？这些工作的本质是"信息搬运"，把纸质信息搬进系统，把系统信息搬进邮件，把邮件信息搬进会议纪要。价值密度低到令人发指。从期望理论来看，员工对这类工作的期望值和效价都极低，没人觉得"我把这份考勤表核对对了"能带来什么成就感。干着干着就成了混日子，混着混着就成了老油条，最后连混日子的资格都被AI收走了。更扎心的是，这些事务性工作的边际成本趋近于零，AI处理100份简历和处理10000份简历的成本几乎一样。你呢？处理100份简历就得加班，10000份就得崩溃。在成本效率面前，你的"不可替代性"约等于零。说到底，你不是不可替代，你是没人愿意替代，直到AI来了。

3、你干的活儿到底在不在那94%里

灵魂拷问来了，你昨天干的活儿，有多少是创造性决策，有多少是机械重复？给你个自测小技巧。拿出一张纸，把昨天所有工作列出来，旁边标注，这件事交给一个足够聪明的系统能不能干？能，你在那94%里，醒醒吧。不能，你暂时安全，但也别得意。再用岗位胜任力模型对照一下。你的核心竞争力是操作系统的熟练度还是判断复杂问题的能力？是记住流程的脑子还是读懂人心的直觉？答案是前者的，你就是AI的下一个目标。IBM的AI已经能自动生成离职面谈初步分析报告了，连"该员工离职真实原因可能与管理风格有关这种判断都能做出来。你觉得你那点会填表格本事，还能撑多久？别慌，现在做一件事，把你一周工作日志翻出来，用红笔标出所有AI能干的活儿。红色超过70%的，立刻开始学数据分析和业务BP技能，给自己留条后路。

二、剩下6%才是真功夫，AI学不来也偷不走

1、伦理判断，AI不懂什么叫两难

这6%排第一的，是伦理判断。举个真实场景。公司裁员，候选名单上有两人，一个绩效长期垫底但家里有重病患者的老员工，另一个绩效中等但刚怀孕的新员工。裁谁？AI给你一万种方案，没有一种是对的。因为伦理困境没有标准答案。AI的逻辑是最优解思维，绩效低的裁，成本低。但HR的伦理判断要算的是最可接受解，裁了重病患者的老员工，团队士气崩不崩？裁了孕妇，法律风险和舆论扛不扛得住？这种判断需要对企业文化、团队动态、法律边界、人情世故做多维权衡，是典型的非结构化决策。员工与组织之间不仅有劳动合同这种"经济契约"，还有隐性的心理契约，员工相信我为公司付出了，关键时刻公司会照顾我。AI按冰冷数据做裁员决策时，撕毁的不只是劳动合同，更是这份心理契约。而心理契约一旦破裂，组织凝聚力则瞬间瓦解。

2、共情力，机器会算账，但不会安慰人

第二样AI学不会的，是共情力。员工半夜给你发消息说我撑不住了，AI能干啥？按预设流程回复建议您拨打EAP员工援助热线。一个共情力HR会咋做呢？先不急着给方案，先听他说完，然后说一句，我知道你现在很难，明天我们聊聊。这看似简单的对话背后，是情感劳动，社会学概念，指在工作中管理自己和他人的情绪状态。HR的工作有大量隐性情感劳动，调解冲突时要让双方觉得被听见了，处理投诉时要让对方感到被重视了，面对离职员工时要让对方觉得被尊重了。AI做不了这个。共情不是识别情绪，AI现在能识别愤怒、悲伤的情绪标签，准确率还挺高。但共情是回应情绪，是在对方最脆弱的时候给出一个我懂你的信号。这不是算法生成的，是人与人之间的化学反应。从全面报酬体系来看，员工非经济性报酬中被关怀感和归属感占比重极大。

3、规则之外的决策胆识

第三样，是规则之外做决策的胆识。制度是死的，人是活的。每个HR都遇到过：公司规定迟到三次扣绩效，但有个员工迟到是因为送突发心脏病的母亲去医院。按制度扣不扣？AI说"扣，规则就是规则"。一个有胆识的HR会做出例外决策，并承担"打破规则"的风险。这种"规则之外的决策"需要三要素：对制度精神的深度理解（知道规则为什么存在）、对具体情境的准确判断（知道什么时候该破例）、承担后果的勇气（知道破例后怎么向上交代）。三个要素，AI一个都不具备。AI的训练逻辑是"从历史数据找模式"，但真正的管理难题往往是"没有先例可循"的。疫情期间大规模远程办公怎么管？并购后两套企业文化怎么融？性骚扰投诉各方利益怎么平衡？这些"灰色地带"靠的是经验、直觉和担当，不是算法。用彼得原理反推：一个只会执行流程的HR，永远停在胜任力最低层。真正能往上走的，是敢在模糊地带做判断并能为判断负责的人。这6%，就是HR从"事务执行者"到"战略决策者"的分水岭。

三、岗位重构与人才梯队，IBM的阳谋你看懂否

1、HR岗位结构怎么洗牌

94%被AI吃了，HR的岗位结构不重构是不可能的。未来HR部门大概率变成哑铃型结构，一端是少量AI系统管理员和数据分析师，负责维护AI系统、解读数据报告、优化算法参数；另一端是高阶HRBP和员工体验设计师，专攻那6%的"人"的活儿。中间那层事务执行者，将被大规模压缩甚至消失。这对你意味着什么？岗位在中间层的，只有两条路，往下走，学AI工具操作，当AI饲养员；往上走，练判断力和共情力，当战略HR。没有第三个选项，原地不动等于被裁。用人才九宫格做自我定位，横轴业务理解力，纵轴人际洞察力。左下角淘汰区是既不懂业务也不懂人心的事务型HR，右上角安全区是既懂业务又懂人心的战略型HR。立刻马上给自己做一次九宫格定位对话，别等年终review才想起来自己站在悬崖边上。现在就问自己，我在哪个格子？

2、IBM为什么逆势扩招入门级

这是最精妙的一步棋。IBM一边用AI砍掉94%的事务性工作，一边大量招入门级人才。矛盾吗？一点都不矛盾。如果AI把所有入门级事务性岗位都吞了，年轻人从哪里开始学HR？没有入门级岗位做跳板，3到5年后中高级HR人才从哪里来？人才梯队一旦断档，比任何技术落后都致命。用70-20-10学习法则解释，HR能力成长70%靠实战（干事务性工作积累经验）、20%靠社交学习（跟老HR学做人做事）、10%靠正式培训。入门级实战机会被AI全吃，70%的成长路径就断了。IBM的做法是：保留入门级岗位，但重新定义，不是让你填表，是让你在AI辅助下快速从"事务执行跃迁到判断决策。说白了，IBM在下一盘棋，用AI降事务成本，用扩招储备未来人才，等这批入门级成长起来，刚好接住那6%的高价值工作。这不叫矛盾，叫人才投资的时间差管理。

3、人才梯队建设，3到5年不投资就断炊

最后说个最扎心的，IBM扩招入门级人才这事，对当下企业的启示是，你们连入门级人才的培养体系都没有，还谈什么AI替代？国内太多企业的HR部门是这样的，一个总监、两个经理，下面全是干了三五年的老专员。入门级岗位？外包。实习生？打杂。培养体系？不存在的。结果就是老专员干了五年还在做事务性工作，既没成长也没动力，一遇AI冲击集体恐慌。从人才盘点角度看，健康的人才梯队应该是金字塔型，底部大量入门级在成长，中部稳定骨干层，顶部战略型人才。但很多企业的HR梯队是倒T型，底部空心，中部臃肿，顶部就一两个人撑着。这种结构别说AI冲击，来个中层集体跳槽整个部门就瘫痪。三五年是人才成长周期，今天不投入门级，3年后中高级断档，5年后连能跟AI协作的中间层都没有，到时候连让AI替代的资格都没有了。

说到底，94%还是6%，本质是一道选择题

你选择成为被系统定义的人，还是定义系统的人。AI可以替你筛选一万份简历，但它不知道那个在简历上写了"空窗期一年照顾病重父亲"的候选人，恰恰是你最该招的人。AI可以帮你算出最优裁员方案，但它不敢在全员大会上面对几百双愤怒的眼睛说"这是我的决定"。AI可以生成一份完美的员工满意度报告，但它永远无法在员工崩溃的那个深夜，给出一个"我在"的眼神。94%只是开始。问题是你准备好梭哈了吗？

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     【摘要：本文分享了IBM在AI承接94%的HR常规业务后，逆势扩招入门级人才的决策逻辑，分析了停止新人投入3-5年后的人才枯竭危机，提出了AI时代企业人才梯队建设的具体落地方法，为企业长期人才布局提供参考。】

       当AI接管94%的HR常规业务，IBM反常识扩招入门级人才。这一选择打破“AI替代岗位”的惯性认知，为企业AI时代的人才梯队建设，提供了全新的长期思路。

       一、反常识的扩招选择

       在全球企业都在借AI推进“降本增效”、削减基础岗位的大背景下，IBM的决策显得格外特殊。2024年IBM公开披露，其内部HR体系中94%的常规事务性工作，已由自研的Watsonx AI系统承接。这些工作覆盖了员工入职信息录入、标准化简历初筛、常规考勤核算、通用福利政策答疑等几乎所有高频重复的HR日常任务。比如标准化简历关键词筛选、考勤薪资自动核算、员工常规政策问答、入职基础表单自动生成、离职流程线上化流转等。这些完全标准化、规则明确的事务，正是AI最擅长承接的94%工作范畴。按照常规逻辑，既然AI能高效完成这些基础工作，企业完全可以顺势缩减入门级HR岗位，进一步压缩人力成本。但IBM却做出了完全相反的选择：宣布到2026年，将全公司范围内的入门级岗位招聘人数扩大至原来的三倍，其中人力资源相关的入门岗位占比超过15%。

        这一决策在行业内引发了不小的讨论，很多人最初将其误读为“对AI能力的不信任”，甚至认为IBM是在走技术应用的回头路。但随着IBM后续披露的内部数据公开，大家才逐渐意识到，这不是保守的战略倒退，恰恰是对AI时代工作本质的深度洞察。IBM首席人力资源官Nickle LaMoreaux在内部沟通会上明确表示：“AI能帮我们处理94%的事务，但剩下6%的复杂判断，永远需要人来完成。我们扩招新人，不是为了填补AI留下的空白，而是让新人去做     AI做不了的高价值工作。”

        二、扩招背后的三层逻辑

        IBM逆势扩招入门级人才的决策，绝非临时的战术调整，而是经过长期推演的战略选择，背后藏着三层环环相扣的底层逻辑。这些高价值的复杂需求，恰恰对应着HR那6%不可替代的核心能力，比如处理孕期员工特殊调岗的弹性协商、核心团队冲突的情绪调解、绩效争议中的人性化裁决，让原本偏概念的“护城河能力”不再空泛。

        第一层：任务替代≠岗位替代

       很多企业对AI的认知存在一个普遍误区：AI能做某类工作，就意味着对应的岗位可以被取消。但IBM的实践证明，AI实现的只是“任务级替代”，而非“岗位级替代”。过去入门级HR的工作，80%的时间都花在了机械重复的事务上，剩下20%的时间才能接触到和人相关的复杂需求。

       AI接管94%的事务性工作之后，新人不需要再把精力浪费在录入数据、核对表单这类低价值劳动上，反而可以把全部时间投入到员工关系调解、特殊场景决策、跨部门需求协同这些高价值任务里。入门级岗位的价值没有被AI消解，反而被重新激活，变成了连接AI系统和真实组织场景的“人机协作接口”。

        第二层：规避中层断层风险

       如果企业因为AI能处理基础工作，就直接砍掉入门级招聘，短期内确实能看到人力成本的明显下降，但这个收益是极其短暂的。

        IBM的人才数据模型测算显示，连续3年停止入门级人才招聘的企业，第4年就会开始出现中层岗位空缺，第5年核心中层人才缺口大概率突破30%。中层管理者需要的从来不止是业务能力，更是对企业文化的深度认同、对组织内部人际网络的熟悉、在无数次小决策中打磨出的分寸感。这些特质不可能通过高薪从竞争对手那里直接挖来，外部空降的管理者往往需要1-2年才能适应环境，融入成本极高，还很容易带来组织文化的冲突，最终企业付出的总代价，远超过当初削减入门岗位省下的成本。

         第三层：储备创新新鲜触角

         AI的能力边界，是基于已有的数据和规则训练出来的，它很难跳出过往的经验框架，做出真正的突破性创新——比如它永远无法凭空创造出适配当下Z世代员工的全新关怀方案，也不可能预判到某个核心团队未被记录的隐性协作矛盾。而刚进入行业的新人，没有被旧的工作路径固化思维，反而能在AI的辅助下，跳出传统工作的边界，探索全新的可能性。

      IBM内部同周期项目数据显示，搭配AI工具的初级工程师，产出的创新项目数量，比全资深工程师团队高出27%。新人不需要再花几年时间重复写基础代码，就能直接把精力放在对接客户需求、联动市场团队、探索全新产品形态的工作上，成为企业探索新业务最活跃的力量。放在HR场景里，刚入行的新人没有被传统的考勤核算、表单处理等固化流程束缚，反而能在AI的辅助下，探索出更贴合Z世代员工的员工关怀、团队激活新方案

       三、人才枯竭的深层危机

        IBM提出的“不投资入门级人才，3-5年后人才储备就将枯竭”，不是危言耸听，而是无数企业已经踩过的真实教训。

        1、文化传承彻底断代

        如果企业连续多年没有从内部培养新人，核心岗位全靠外部挖人，企业文化的代际传承就会直接断代。没有一批又一批新人从一线岗位开始，在日常工作中逐步感知组织的做事逻辑、认同企业的核心价值观，后续成长起来的管理者，会缺失对组织深层文化的理解。不同企业的文化碎片在组织里互相冲突，最终整个团队的凝聚力会快速消解，陷入“文化空心化”的状态，员工对企业的认同感会大幅下降，核心人才流失率会持续攀升。

       2、创新活力逐步枯竭

       当团队里全是有多年经验的老员工，没有新鲜血液带来新视角，所有人的思维都会被过往的成功路径束缚。面对快速变化的市场和技术迭代，团队很难跳出固有框架做出创新决策。尤其是在技术更新极快的科技、互联网、生物医药行业，缺失年轻新人的输入，企业很容易错过新的技术窗口期，被同行远远甩在身后。很多曾经的行业巨头走向衰落，核心原因之一就是长期依赖老团队的固化经验，没有新鲜视角的输入，最终被市场的新变化淘汰。

       3、用人成本反向飙升

       放弃入门级人才培养的企业，最终都会陷入“招聘-流失-高价挖人”的恶性循环。没有提前储备的新人，关键岗位一旦出现空缺，企业就只能紧急启动高薪招聘，不仅要支付高昂的猎头费用，还要承担新员工3-6个月的适应期成本，甚至可能因为长时间的岗位空缺，导致业务直接停滞。国内某头部连锁零售品牌曾出现核心区域经理突发离职，无内部储备人才即时补位的情况，该区域核心门店业绩连续两个月下滑超20%，后续企业投入3倍于常规培养成本的资源才稳住市场，损失远超过前期新人培养的投入。

        四、梯队建设的全新启示

        IBM的实践，给所有HR的人才梯队建设工作提供了全新的思路，在AI时代，人才梯队的建设逻辑必须完成彻底的重构。

       1、重构梯队底层逻辑

       过去很多企业的人才梯队建设，只把目光放在中层、高层的核心岗位继任者身上，把校招、入门级招聘当成边缘的补充性工作。现在必须调整战略，把入门级人才池升级为人才梯队的“第一蓄水池”。从源头就开始布局，把入门级人才的筛选、培养纳入人才梯队的整体体系里，让新人从入职第一天开始，就有清晰的成长路径，而不是在基础岗位上消耗青春——这也正是IBM把入门级岗位变成“人机协作接口”的核心思路。

       2、升级人才培养路径

       针对新人的培养，不要再用过去“先做三年重复性事务再晋升”的旧模式，直接为他们设计“AI辅助+高价值任务”的成长体系。基层人才侧重岗位技能实操，通过轮岗、专项任务快速熟悉业务；入职1-2年后，就开始定向培养跨部门协作能力、用户共情能力、复杂场景决策能力这些AI无法替代的核心能力，让他们在3-5年内就能成长为能独当一面的中层核心力量。

       3、搭建动态梯队池

       打破僵化的“指定接班人”模式，不要为单个管理岗指定1-2名固定的接班人，针对每一类关键岗位，建立3-5人规模的后备人才池。通过季度业绩考核、能力测评、360度反馈的方式，动态调整池内人员，让所有有潜力的员工都能看到公平的上升通道。同时要把培养和激励直接绑定，后备人才通过阶段性考核后，就可以享受薪资上浮、优先参与核心项目的福利，避免投入大量资源培养的人才最终流失。

       4、智能工具提效管理

       借助智能化HR工具，提升梯队建设的管理效率。HR可以通过智能人力资源系统，建立统一的后备人才档案，把绩效数据、能力测评结果、培养进度全部整合在一起。还能通过BI分析功能生成人才梯队健康度报告，直观看到各个岗位的后备池人数是否充足、培养达标率是多少、哪些关键岗位存在空缺风险，提前做出预警和调整，避免人才池变成“沉睡的档案库”。

       AI从来不是HR的替代者，而是帮HR把精力从机械劳动里解放出来的放大器。守住那6%的人的核心价值，才是AI时代HR真正的职业护城河，这也是IBM逆势扩招背后，最值得所有企业参考的长期人才逻辑。

       Tips1：AI仅能实现任务级替代，无法替代岗位，企业不能因AI承接基础事务，就盲目砍掉入门级岗位，否则会错失新人的核心价值，尤其是HR这类强人际属性的岗位。

        Tips2：连续3年停止入门级人才投入，3-5年后会出现中层断层、文化空心化等问题，企业用人成本会反向飙升，得不偿失。

        Tips3：AI时代人才梯队要把入门级人才作为核心蓄水池，搭建动态培养体系，重点培养AI无法替代的人际与决策能力。

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砍掉6%，才知需要啥人才

今天我也是来学习的，看完IBM这个做法，真心不懂，也没有做好“狼”来了该怎么应对的准备。针对题中的一些问题，当着各位老师的面，作一个初学者，试者回答一下：

1，问题简答

大致有以下几个问题：

一剩下的6%是什么：题中说得比较清楚，就是伦理判断的复杂需求，即处理伦理困境的判断力/复杂人际关系共情力/规则之外做决策的胆识。说实在的，看完也不甚了解，是不是通过翻译后就更云里雾里了，要说判断力/共情力与胆识这三个玩意儿，就真实的HR者，也不一定能够有啥作为，对不对？也往往需要摸着石头过河，也需要上级/同事或其他人一起来完成，也不是HR可以独自完成的。

二哪94可以被AI替代：正面回答，不容易，那就做减法，也就是所有工作减去前面那“三个能力”就是了，嘿嘿。

三哪6%是AI永远抢不走的：目前来看，或者根据IBM的做法来推断，也就是这“三个能力”，不过，要说“永远”，恐怕也未时过早了，谁知道后面AI会有啥意想不到的发展，完全替代人的智力也不是不可能吧。

四你日常工作属于哪一部分：我自己也不知道，需要外部人士来判断，或者第三方机构来测评，不过，一点都不重要了，反正都快退休，属于哪里也无所谓的，坚信退休时不会被AI替代掉。

五AI处理94%事务性工作HR岗位结构及人才画像重构问题：这一定不是一下子就“质变”的，一定是有一个过程，也就是逐渐被替代，类似于这个月替代10%下个月再来10%，即这94%事务性工作不会“突然”搞定，毕竟要处理HR者去留/转岗或者其他劳资问题，可不是一句话那么简单的，看起来这个重构或画像有点难，但由于是逐渐的过程，其实也不难，是一个顺势而为的事情，会慢慢适应的，不过怎么画或构，现在说不清，届时遇到，一定会会的，现在说的或画的也一定不准确。

六入门级人才逻辑：不知道他们这是啥，难道那“三个能力”对目前不少HR来说是“不行”的，顶多算入门级，然后慢慢适应和培养，才能适应AI未来对HR的替代趋势。

七HR人才梯队建设的启示：不要只看HR自己这里，眼光要放到业务/经营/技术以及世界其他行业的发展，才会更清楚“所有人才”的需求变化，从而梯队建设就会不断按需调整，并且有各部门以及上级领导的多频次要求，并不是HR独自可以操作的事情。

2，HR到底怎么走

前些年有说“砍掉HR部门”的，现在又AI来势汹汹，大有不需要HR之势。

但是，管理者总是有些守旧或传统，总不能太大胆，总会留一点HR的事情或功能下来，总不会将HR部门彻底干掉，总觉得AI或其他部门来接手HR的原来事情不会太放心。

这种不上不下想改又留的做法，其实是让HR最为难的：人员怎么办，到底留哪些职责，来一个痛快的，也好办留或离的事情。

可单位就是这样不痛不痒，东替代一点，西砍一点，今天说砍，明天又反悔，今天说交给哪个部门，结果这个部门做不好又收回，来来回回折腾，最不爽的不是别人，正是HR自己：砍的刀，一直举着，落下来时，砍好深，不清楚，有的只切肤，有的去皮肉，有的断筋骨，有的切了去接回去……

阵痛期，时间长，不干脆，对HR来说最痛苦，留也不是，走也不是，非常考验意志，没办法，遇都遇到了，只有忍，不然主动走。

3，真的可以试试砍掉那6%

这6%是“伦理判断的复杂需求”，这到底是个什么东东？

偌大的社会或单位，难道非得甩给HR部门，都是“人”组成的部门，各个部门各自承担自己的“伦理判断”这点事儿，不可以吗？

干脆全部砍掉HR部门，让HR自谋职业去，来一个咔B脆，舒服多了，至于没了HR，这个“伦理判断”怎么办，完全可以这样：94%拿住了，还怕这6%，即使丢了又何妨；谁说非HR就不可以对这6%干得更出色。

没了HR事情，HR者就找不到其他事情做了，显然不会的，只要有体力智力，只要有向上的心，不管干什么，只要认真学，总会有成绩和收获，天生我才必有用嘛。

4，砍掉HR才知HR的发展方向

如果不能痛下重手，将HR全部拿掉，始终留一点职责，对HR来说是一种痛苦的折磨，对单位或其他部门来讲也不痛快。

只有全部拿掉，AI接手，或者各部门各自承担一点，至于这些工作干得如何，已经被拿掉的HR终于可以不管不顾了，完完全全可以投身于自己的“新事业”，至于AI或各部门的表现如何，全由单位或领导去评价吧。

唯有如此，单位或领导或各部门才知道HR部门的重要性或不重要性，开始时不习惯没关系，时间长了自然就习惯了。

任何一个单位，在发展初期也不会专门成立HR部门，是不是？那又是怎么顺利而愉快度过来的呢，就恢复如初吧，况且还有AI助力，怕啥呢。

今天东扯西扯一通，不知道说到点子上没有，反正是来学习的，请大家原谅一下子啊，谢谢各位老师！

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IBM扔了一个数据出来：94%的HR常规业务，AI可以接手。

几乎所有HR群都在讨论同一件事——我们是不是快被替代了？

但少有人注意到IBM同时做了另一个动作：计划扩招入门级人才。

一边说94%的活儿AI能干，一边加码招人。看起来矛盾，但这恰恰是整件事里最有价值的信息。

先拆一下那94%是什么。

入离职手续、社保公积金操作、考勤核对、薪资核算、合同管理、基础岗位的简历筛选和面试邀约、员工常见问题应答——这些东西加在一起，差不多就是一个HR部门七八成的工作量。有系统把它们全接了，十个人的部门可能只需要三个。

我干了二十年HR，说句实话：这些工作，本来就不该是人干的。高度重复、规则明确、不需要判断。你让一个人每天核对三百条考勤记录，他干一年一定会出错——不是不认真，是人就不适合干这个。系统不会困、不手滑、不敷衍。省成本也省心。

真正的问题是剩下的6%。

那6%是什么？IBM的定义是"涉及伦理判断的复杂需求"。翻译成HR的日常：

一个干了十五年的老员工，绩效连续两个季度下滑。制度说"淘汰"，但他的状态下滑是因为家里出了变故，而且他曾经在公司最难的时候带团队扛了两年。留还是不留？制度给不出答案。

两个部门负责人互相推诿一个项目的责任，各执一词，各有一套"证据"。你要判断谁在说真话、谁在推卸，然后给出处理意见。流程没有这一步，但你必须做。

管理层决定裁员，你清楚地知道，裁掉某个岗位的人之后，剩下的人会走的走、散的散。你要不要在上会的时候把这句话说出来？按流程你不应该质疑管理决策，但你的专业判断告诉你连锁反应会很严重。

这些问题，AI做不了。不是因为AI不够聪明——是因为这些问题本身就没有标准答案。它们需要你综合判断：法律风险、组织影响、人情冷暖、历史渊源——然后在信息不全、时间不够的情况下，做一个决定。这个决定很可能不是"最优解"，但你是唯一愿意为它负责的人。

这就是6%。

有人可能会说：6%也太少了吧，那我大部分时间不都白干了？

你应该反过来想。以前，你100%的时间里有80%花在了那94%上，只有20%花在这6%上。AI把那94%接走了之后，你100%的时间都可以花在6%上。过去挤半小时出来处理一个复杂劳动纠纷，和未来花半天深入分析、跟多方沟通、写一份经得起审计的处置意见——出来的东西不可能一样。

IBM加码招入门级人才，逻辑跟这个一脉相承。

如果你只留那几个能处理"6%"的高级HR，五年后这些人退休了，谁来接班？十年前带我的老领导说过一句话：判断力不是教出来的，是熬出来的。你得见过足够多的案例、处理过足够多的烂摊子、在无数次"选A还是选B"里做过决定也错过决定，才能慢慢长出这种能力。

但如果入门级人才一进职场就不接触事务性工作了——那些看起来重复、枯燥、低价值但让你理解"一个正常流程长什么样"的活儿——他们就没有机会建立基础。你连"正常"是什么都不知道，你怎么识别"异常"？而AI接手那94%之后，新人将直接面对那6%的复杂问题，没有过渡期。这不是减负，是直接扔进深水区。

IBM不是嫌入门级人才没用才淘汰，是嫌原来的培养路径跟不上需求了。以前是"先做两年事务性工作，慢慢接触复杂问题"。现在事务性工作被AI接了，你必须重新设计一条培养路径——让新人从第一天就开始接触那6%，但有人带着、有人兜底、允许犯错。这需要的不是减少入门级岗位，是增加——因为同样一个复杂问题，以前一个老HR带一个新人的节奏够用，现在要带三个。

那对HR自己来说，这意味着什么？

意味着你需要重新评估自己工作的价值构成。

如果你现在每天的工作内容，大部分是操作性的——发offer、算工资、核考勤、对社保——你要认真想想。不是说这工作不重要，是说五年后你在市场上的竞争力，跟一个AI系统相比，优势在哪。

如果你现在每天有相当一部分时间是在处理"制度解决不了的问题"——协调跨部门冲突、处理复杂员工关系、在灰色地带做决策——那不用担心。那6%只会越来越值钱，因为能做的人会越来越少，需要的人会越来越多。

这不是危言耸听。IBM已经跑通了，94%确实可以被AI接走。行业头部跟进只是时间问题。不是HR这个职业要消失，是HR工作中"不需要是人"的部分要消失。

这个变化逼所有HR回答一个问题：你剩下的那6%有多锋利。

锋利的不是你的知识——知识AI比你多。锋利的是你在信息不完备的时候做判断的胆量、在制度和人情的夹缝里找平衡的分寸、在所有人都等着你拍板的时候敢于说"这个决定我来担"的底色。

这些，才是AI永远抢不走的。

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还是先举个栗子

A公司，员工新入职，接待办理入职手续的是AI机器人，机器人准确、高效的按入职流程办理完入职手续后把员工交给用人部门。
B公司，员工弄新入职，接待办理入职手续的是笑容亲切的员工关系专员，对方亲切的询问你上班过来是否顺利，交通距离是否远等日常交流之后，按照入职流程办理入职手续，然后还细心的把新员工入职指引上的内容逐一进行讲解，告诉你如何使用公司的内网、邮箱系统，附件的餐饮、交通、健身、银行等，然后还将考勤制度、奖惩制度等主要内容进行介绍，叮嘱员工可以在那里访问详细查看制度内容。

如果你是新员工，你会更喜欢哪种做法，相信大部分人都会选择第二种，新加入公司两眼一抹黑，这时候无可避免的会有茫然情绪，需要小心翼翼的试错，如果有亲和力很强的HR专员来对接，能够很好的帮助新员工融入企业团队。

我们一直在强调企业需要建立人文关怀，组织文化需要有温度，和谐的劳资关系是最佳的用工风险防护墙，而这些的建立都需要HR人员的努力，不是仅仅购买AI机器人按照流程、规则办事就能成的。

人是有情感需求的，上司对下属不能只是冷冰冰的下达命令，要结果，还要有过程辅导、节点交流、问题处理建议。人力资源管理也同样如此，基础事务型工作可以交给AI，比如简历筛选、考勤统计、工资表生成、活动方案等，但这不意味着人力工作的96%都能交给AI，要不然IBM现在不会就找补的扩招HR人员。

AI擅长在规则明确、流程节点清晰的前提下工作，尤其是其强大的资源搜索与整合功能，是人力远远不能及的，但是如果把人力工作全部看作是可重复的可替代性的工作，那就太一叶障目了，同样是绩效面谈，AI面谈与绩效主管面谈结果能一样吗？员工的感受能一样吗？如果一家企业所有对员工的接口都变成AI，估计其人力资源管理也就完全失去"温度“了。

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    IBM用AI承接了94%的人力资源常规业务，却对剩余6%涉及伦理判断的复杂需求无能为力，于是计划大幅扩招入门级人才。
     四年内，AskHR系统处理了超过1150万次员工交互，自动化了76.5万个任务，帮助HR团队运营成本降低了40%。近200个HR常规岗位被AI取代。
    然后IBM做了一个让很多人看不懂的决定：大幅扩招入门级人才。
    94%可以被AI替代，6%永远抢不走——这6%到底是什么？IBM用真金白银给出了答案。
一、先搞清楚：哪94%被替代了？哪6%留下来了？
   被替代的94%，是“任务”，不是“岗位”。
    IBM的AskHR系统处理的是：薪资查询、休假申请、入职流程、福利答疑——这些都是标准化的、可被规则化的任务。
   IBM的CHRO Nickle LaMoreaux说得直接：“所有可以标准化的东西，我们都标准化了。”
     那6%呢？
    IBM说“剩余6%是系统无法处理的复杂需求”——翻译一下：
    AI能回答“我的年假还剩几天”，但处理不了“我家里出了变故需要长期休假，但担心影响考核”——这涉及对员工处境的共情、对规则边界的权衡、对组织文化的理解。
    剩下的6%，是处理伦理困境的判断力，是面对复杂人际关系的共情力，是在规则之外做决策的胆识。是处理“规则没说清楚”的能力。
    关键认知：AI替代的是“任务”，不是“岗位”。
    一个HR的岗位，是由成百上千个任务组成的。当94%的任务被AI接手，剩下6%的任务反而成了这个岗位真正的价值所在——一个有价值的HR岗位，从来不是由那94%定义的，恰恰是由那6%定义的。
二、如果AI能处理94%，HR部门会变成什么结构？
   传统HR部门是“金字塔”：大量初级岗位处理事务性工作，少量资深岗位做判断和决策。
   AI介入后，金字塔会变成“沙漏”——两头大、中间小。
   底部扩大：入门级岗位反而增加。
    IBM决定：2026年将美国入门级招聘规模扩大三倍。为什么AI替代了94%的事务，反而需要更多新人？
    逻辑变了。以前招新人，是让他们“干活”——填表、核对、答疑。以后招新人，是让他们“长本事”——理解业务逻辑、建立人际关系、积累判断经验。这些不是AI能替代的，也不是通过几份报告能速成的。
中间压缩：中层运营岗位减少。
    那些以“管理流程、监督执行、汇总数据”为核心价值的中层岗位，正在被AI直接替代。AskHR替代了约200个HR常规岗位，主要集中在执行层。
顶部不变：高阶判断岗位依然是核心。
    涉及战略决策、伦理判断、组织发展的岗位，AI无法替代——因为AI没有“判断权”，只有“建议权”。 
  AskHR可以给你三个选项，但选择哪一个、为什么选它、选完之后怎么跟员工沟通——这是人的工作。
IBM的CHRO说了一句值得记住的话：“我们必须思考剩下那6%的工作是什么。在AI时代，最好的HR人员将是那些能够调整、适应和快速学习的人。”
三、IBM扩招入门级人才，不只是为了“填坑”
    IBM的CHRO说了一句话：如果企业今天砍掉入门级岗位，明天就会面临中层管理者短缺。
     每一家中大型企业的中高层管理者，都是从入门级岗位长出来的。如果三到五年不持续补充新人，组织就会面临一个结构性断层：中层岗位出现空缺时，发现下面没人能顶上来。
入门级岗位不是“成本”，是“人才池”。
      IBM重新设计了入门级岗位——减少AI可自动化的常规工作，增加与客户打交道、管理AI工具、跨部门协作的内容。新人的角色从“执行者”变成了“探索者”。
四、这对HR的三个启示
   启示一：重新定义“入门级岗位”的价值。
    以前招应届生，是让他们“干活”。以后招应届生，是让他们“长本事”。IBM已经在做了——他们让新人从第一天起就接触真实业务场景，而不是坐在工位上填表。
启示二：HR的人才画像要变。
     未来HR岗位需要的不是“熟悉流程、认真细致”的人，而是“能理解业务、能处理模糊场景、能跟AI协作”的人。招聘标准要从“会不会用系统”转向“能不能解决复杂问题”。
启示三：培训投入不能停。
     Intuition Labs的一份报告指出：只关注用技术取代人类、不投资于培训的企业，最终会发现团队无法有效利用AI。当AI能处理94%的任务时，剩下6%的任务需要更高阶的能力——这些能力不会自动长出来，需要系统性地培养。
     IBM的行动说明了这个逻辑：即使AI能处理94%的HR事务，仍然需要大量新员工——但不是让他们做那些AI能做的事，而是让他们做那些AI做不到的事。

   写在最后
      IBM的案例告诉我们：AI不会让HR消失，但会让“只会做事务性工作的HR”消失。
    那94%被替代的任务，恰恰是过去很多HR岗位的核心工作。当这些工作被AI接走，剩下的问题就变成了：你能不能证明自己值得那6%的位置？
    这6%是——在规则模糊时做判断，在员工脆弱时给共情，在组织变革时扛压力。这些东西，AI学不会，也替代不了。
    IBM的CHRO说了一句值得反复咀嚼的话：“我们不是减少人员，而是在重新定义工作方式、重新设计岗位角色、重新思考人才发展路径。”
   今天不种树，明天就没有树荫。AI越强，培养人的事越不能停。

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屏幕又亮了。推送弹出来，还是那个老话题：AI 取代人类。

这次不是科幻预言，是 IBM 扔出来的一个真实数据。他们用 AI，承接了 94%的人力资源常规业务。

94%。这是一个让所有 HR 后背发凉的数字。

算考勤，对薪酬，办入职。以前一堆人趴在表格上干一个星期的活，AI 咔咔几下，完事了。做得比你快，还从来不抱怨。

很多中小企业老板看到这，心里的小算盘开始啪啪响：那是不是意味着，以后公司不需要那么多 HR 了？能省一大笔人工费？

一线的 HR 从业者更是焦虑得整晚睡不着：九成以上的工作都没了，我是不是马上就要卷铺盖走人了？

但让人看不懂的是，IBM 接着宣布了一个决定。他们计划大幅扩招入门级的人力资源人才。

这就奇怪了。明明绝大多数工作都被机器干了，为什么还要招新人？HR 剩下的那 6%，到底是什么？

今天，我们就来聊聊这个话题。

机器算法，算不出人心的算盘

为什么 AI 干了九成以上的工作，企业反而要招人？

因为，HR 剩下的那 6%，是涉及伦理判断、复杂沟通和人情世故的深水区。

从事管理咨询工作这些年，我见过太多企业在员工管理上栽跟头。常规的表格和流程，AI 算得比谁都准。但要是遇到了人性的复杂，机器就彻底抓瞎了。

什么意思？

假设有这么一个场景。一个在公司干了十年的老员工，因为家里出了变故，连续三个月绩效不达标。按照系统考核规则，他应该被劝退。

AI 做出的决策，一定是冷冰冰的“解约”。因为在算法眼里，数据不达标，就是不合格。

但是，真正厉害的管理者，绝对不会只看数据。

你会去了解他背后的原因，你会掂量他过去对公司的贡献，你会考虑直接开除对团队士气带来的毁灭性打击。

最后，你可能会做出一项在规则之外、但最符合公司长远利益的决策：给他放假，或者调换岗位。

这叫什么？这就叫常理。

AI 能识别错别字，能计算考勤率，但它永远无法识别一个员工眼神里的落寞，更算不出老员工心里那把委屈的算盘。

规则是死的，人是活的。

所以，别再把时间安全地浪费在那些表格和清算上了。未来，能活下来的 HR，靠的不是执行流程，而是在规则之外做决策的胆识。

怎么办？你得回归常理，去找到那个真正对的身份。

老板要的是打胜仗，不是调薪表

很多 HR 天天抱怨，说自己在公司像个透明人。老板发奖金不找你，裁员了才让你去背锅。

为什么会这样？

因为你以前干的，只是系统和表格的“复印”工作。你聊的是考勤、是调薪、是劳动法规。这些东西，老板觉得 AI 查得更清楚。

老板拉着你，真正想听的是什么？是业务。是打胜仗。

业务部门今年要冲 1 个亿的业绩，现在还差 20 个人，这 20 个人从哪来？怎么组合才能发挥最大威力？

你得把老板的“业务语言”，翻译成“人才结构语言”。这就叫“业务翻译官”。

不要一听老板说要招人，就去发需求、收简历。那套动作，AI 在一秒钟内就能自动生成一万份。

你应该跑到一线去。听听销售总监在愁什么，看看研发总监在卡什么。得看你手里到底有多少牌。

前段时间，智帮咨询的一个客户遇到了类似的问题。新业务上不去，HR 还在死扣岗位职责。我们团队拉着 HR 直接躬身入局，走到车间和市场里。

那时候，那个老板拉着我说：“你们智帮能不能帮我们看看，这帮人天天在想啥？”

我说，先别看想啥，先看看他们在打什么仗。

把精力放在帮业务部门搭班子、调状态上。你帮业务打赢了仗，你才是不可替代的战略伙伴。

流程太完美，公司就成了停尸房

但光懂业务，还不够。你还得懂人心。

我们智帮咨询服务过一家制造业企业，推行了非常智能的 HR 系统。员工请假、报销、离职，全在手机上点一下就搞定，流程顺畅得不得了。

老板很高兴，觉得组织效率提高了，制度无懈可击。

直到有天，他看着后台数据，眉头皱了起来。

核心研发人员的流失率，在半年内飙升了 20%。

他很困惑，公司的薪酬没降，福利没减，怎么人都走了？

后来，他私下里找了几位离职的骨干聊天。对方困惑地看着他，叹了口气：“在公司干了三年，感觉自己就像机器上的一个零件。请假面对的是系统，离职面对的是表单。到最后走的时候，连个能坐下来聊聊天、说句辛苦了的人都没有。”

你看。流程太完美，有时候反而会把公司弄得像个停尸房，全是冰冷的机器。

体系就像一艘船，没有情感的流动，再好看的龙骨也只是个空壳子。

制度是死的，但人心是肉长的。

真正的信任和凝聚力，不是靠 KPI 表格刷出来的，是在一次次有温度的沟通里攒出来的。

员工受挫时的安慰，团队迷茫时的复盘，甚至员工离职时的一杯咖啡。

在 AI 把流程做到极致的今天，你越有“人味”，你在这个组织里就越安全。需要流程，但更需要看得见摸得着的温度。

招式学得会，规律悟不透。

管理到最后，管的不是流程，而是人心。

把初级岗位，变成人才孵化器

明白了业务和人心，我们才能看懂 IBM 扩招入门级人才的底层逻辑。

很多中小企业老板有个坏习惯，总想着招来就能用，恨变本加厉地想要全公司都是经验丰富的专家。自己在那儿瞎想，觉得 AI 来了，助理、专员这些初级岗位都可以砍掉了。

但这会带来一个巨大的灾难。

如果企业不持续培养入门级人才，3 到 5 年后，你从哪里去选拔高级人才？人才储备就将枯竭。

人才不是地里凭空长出来的，是要在游泳中学会游泳的。

IBM 扩招新人的逻辑，其实是把 AI 当成了新人的“超级导师”。

以前，一个新人进公司，要花一两年的时间去贴发票、导考勤、对数据，成长速度极慢。等媳妇熬成婆，心气也磨没了。

现在，这些杂活 AI 全包了。新人一进公司，就能跟着资深顾问去听客户需求，去处理复杂的员工关系，去参与组织架构的讨论。

他们的成长周期，从过去的三年，直接缩短到了一年。

所以，聪明的老板和管理者，不会因为 AI 的出现而取消底层岗位。相反，他们会借助 AI，把初级岗位变成公司的人才孵化器。

早早地在梯队里布下棋子，才不会在 3 年后的人才荒里干瞪眼。

管理学之父彼得·德鲁克说过，管理的本质就是激发善意。

制度和算法只能框住人的行为，但无法激发人的热烈。

AI 承接了 94%的事务，其实是把 HR 从繁重的表格地狱里解放了出来。它不是来抢饭碗的，它是来逼着我们回归“人”的本质的。

多去看看真实的职场环境，多去摸摸员工的真实情绪。

当风暴来临的时候，那些只看表格、只对数据的 HR，会被第一批淘汰。而那些能够交付后背、凝聚团队的人，反而会活得比谁都好。

你公司的 HR 部门，现在是在跟 AI 抢杂活，还是在帮业务谋策略？

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一、一个被严重误读的数据

IBM的AI助手AskHR处理了1010万次交互，自动化了76.5万个任务，覆盖94%的员工咨询。

这个数据被广泛传播后，演变成了一个耸动的结论：“HR工作94%可以被AI替代”。但这个结论经不起推敲——因为 “员工咨询”从来就不是HR工作的全部，甚至不是核心部分。

员工咨询是什么？是“我的工资为什么少了”“年假还剩几天”“入职流程怎么走”——这些是HR工作中最表层的、知识性的、标准化的那部分。能回答一万个“为什么”，并不等于成为了HR领域的专家，正如了解一万个知识点不等于成为科学家。

真实的HR工作远不止“回答问题”，至少还包括：

制度设计：每年薪酬带宽调整、绩效方案迭代、组织架构设计——这是“建系统”，不是“答问题”；

跨部门博弈：与财务对齐人力预算、与业务线拉扯编制需求、与法务过合规红线——这是“桌底下的战争”；

分子公司协同：总部与区域之间的政策落地、数据对齐、权力分配——这是“多层级的拉扯”；

组织变革推动：架构调整方案设计、变革沟通、阻力化解——这是“在不确定中建立秩序”；

人才梯队建设：识别高潜、设计培养路径、为未来储备管理者——这是“预测和赌注”；

会议与关系经营：高管汇报、业务对接、员工恳谈——这是“情绪劳动和场域构建”。

这些工作，没有一项是“问答”能概括的，也没有一项是AI能插手的。

IBM那94%的数据，正确的边界是：在“员工自助服务”这个细分场景里，AI处理了94%的标准化咨询。 仅此而已。它说的是一个具体的、边界清晰的、已经被产品化的功能场景，而不是“HR工作的94%”，更不是“HR价值的94%”。

二、AI到底替代了HR的哪部分？

如果把HR工作比作一座冰山，AI替代的是水面以上可见的那部分——标准化的、规则明确的、可以产品化的知识服务。而水面以下的部分——判断、博弈、建构、共情——AI连边都没摸到。

和君咨询将HR工作的AI替代性分为三个层次：

执行层（替代度70%+）：薪酬核算、简历筛选、社保缴纳——规则明确、重复性强，AI的效率和准确率远超人类；

督导层（替代度30%-50%）：人才盘点、培训效果分析——人机协同，AI提供数据洞察，人类做策略判断；

决策层（替代度<10%）：战略薪酬设计、企业文化定位、组织健康诊断——依赖经验直觉、人性洞察和跨领域创意设计。

所以，AI替代的不是“HR工作”，而是HR工作中可以被规则化、流程化、产品化的那部分劳动。它拿走的，恰恰是HR从业者最消耗时间却最没有价值感的那部分——标准问答、流程审批、数据录入。

三、三倍扩招：不是在招“做94%工作的人”

IBM首席人力资源官LaMoreaux宣布2026年入门级岗位招聘翻三倍，给出的理由是：“如果现在不持续投资入门级人才，三到五年后人才管道就会枯竭。”

但三倍扩招还有更深层的逻辑——用“新能力标准”置换“旧能力存量”。

原有初级HR是按“做94%事务”的标准招进来的——熟悉政策、精通流程、能快速回答员工问题。当AI把这些事全包了，这批人的核心能力在新的价值框架里归零。不是他们不优秀，而是他们被训练成的“优秀”正好是被AI替代的那部分。让他们转型做更高价值的工作，相当于让一个熟练的“打字员”去当“谈判专家”——底层能力不匹配，培训成本极高。

而新人是一张白纸，可以按“做高价值工作”的新标准来筛选和培养。新人的选拔标准不再是“熟悉政策条文”，而是“有没有共情力、有没有判断力、有没有在模糊情境下做决策的胆识”。IBM用三倍的量来筛——不是所有新人都能胜任，先大面积入场，再在实战中筛选出能留下来的那批人。

这就是三倍扩招的真相：不是在招三倍的人去做6%的工作，而是用三倍的人才流量，置换无法迁移的旧能力存量，并在这一轮换血中重建未来十年HR的人才梯队。

四、对HR从业者的真实启示

IBM这个案例给HR从业者最诚实的启示，不是“94%的工作要被替代了”，而是：

第一，AI拿走的恰好是HR工作中最消耗时间、最没有价值感的那部分。 过去一个HR可能60%的时间在回复标准化问题、走流程、录数据。现在这些被AI包办了，他终于可以腾出手来做人才盘点、做组织诊断、做跨部门协调——而这些工作，在过去的事务性洪流中，才是真正被挤压的部分。

第二，“知道一万个为什么”成不了专家。 如果你的HR生涯积累的是“知识”——熟悉政策、精通流程、能快速回答员工问题——那你正在被AI快速替代。如果你的HR生涯积累的是“判断”和“建构”——知道什么时候该打破规则、如何设计一个还不存在的制度、如何在多方利益中寻找平衡点——那你正在向AI无法触及的高地移动。

第三，HR的价值锚点正在迁移。 从“把事做对”转向“判断什么事值得做、什么人值得培养、什么底线不能突破”。那些只擅长处理标准化流程的HR，确实会被替代；但那些能处理复杂情境、能设计分轨制度、能持续投资人才梯队的HR，会比任何时候都更不可或缺。

五、结语

IBM那94%的数据，不是在告诉你“HR只剩6%了”，而是在告诉你：你那94%的“知识性劳动”终于可以交给AI了，现在该用100%的精力去做好那6%的判断和建构——而这6%，才是HR真正的、AI永远拿不走的职业内核。

正如智联招聘CEO康雁所言：“技术决定组织的天花板，但人决定组织能走多远。”94%交给AI，6%留给人——而这6%，恰恰决定了那94%的AI能做得多好。

共勉

控制论创始人诺伯特·维纳在1950年就曾预言：“如果自动化的结果只是让极少数人拥有了剥削多数人的利器，那么这种进步就是文明的退化。”他反复强调，绝对不能将关乎人类命运的决策权，交给那些“不具备人类情感、历史积淀和价值观”的自动机器。在维纳看来，机器的特长在于执行，而人的价值在于其创造力、灵活性以及面对道德困境时的决策力。

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AI是工具，也是逼迫我们HR进化的对手

IBM的AI接了94%的人力工作？

这个有点夸张好。

毕竟，他所谓的94%其实是指基础事务内容中的94%，而且其中大多数还为咨询类。

所以，不要被一个数据给吓倒了。

不然，为何他后面又要扩招入门级人才呢？

看到这里，我们就应该明白，AI目前现在能做的都是些什么？

从基本逻辑来看，其实还是在模型要求下的搜索与组合。其本质就是模式识别、统计与组合，而超出我们尚未知道的组合，我们现在称其为数据推演或者说趋势预测。

AI的强大学习力，依赖于大量历史数据中的“标签”，可以进行深度搜索与无限组合。

其本质还是学习现有模式，在今天的AI还没有能力主动超越或批判这些模式。

而在IBM的AI不能完成的6%任务中，其实基本是伦理困境与价值开发，主要涉及罕见的、非典型的样本。这些其实就是AI过往训练数据中的严重不足，其拥有的既有模型根本没有见过类似场景，所以AI无从判断。

这就是AI的局限：搜索过往，模型组合。

就算有时看似有新发明，其实也是新组合，其本质并没有脱离程序模型。

就在前段时间，我在“Uber裁撤HR部门23%——“管人的人”先被裁，HR如何自处？”话题中，我在《企业管理——管理，不能随水涨船高，自然该裁》一文中说过：

人力资源管理从诞生到发展至今，有五个层次的内容：

第一层：是管理与人相关的事。是属于基础层。

第二层：是由与人相关的事进化到人与群体力量的综合运用管理。讲究人资力量的运用。

第三层：是人资管理进化到以资源论为方向，进行价值挖掘与拓展的管理。讲究价值开发。

第四层：是做促使自我认知与去中心化的人才作资本的合作管理。这是劳资双方合作共济的第五个层：人力资源的工作伦理和决策管理。

从量的数据性来说，基础的人力事务自然是最多的。但真正的涉及人力资源更具价值的内容，只有人力运用、价值开发、人才合作、工作伦理与决策等内容。也就是今天的AI能做的，其实还处于人力资源管理的基础层。而其他二三四五的内容，可能在量上不多，但却是今天人力资源管理的核心价值所在。

到了今天，HR面对AI要如何做？

就如这段时间一直讨论的AI一样。要发展的方向其实很明确：

脱离标准化的事务性内容，向更具价值的“情景伦理事务”、“价值判断开发”和“情境化共情”等进发。只有这样，AI对你就还暂时无法替代。这至少是AI目前尚无法跨越的鸿沟。

而IBM在AI能处理94%常规事务的情况下，依然选择大量扩招入门级HR，不正是为了提前储备和培养能够处理那6%复杂事务、具备高阶价值判断能力的人才吗？

IBM这样的入门级HR扩招，当然也并不是告诉我们AI不行。而是他们在基于长远的人才梯队建设和岗位价值进行的人才重塑。

1、AI不是人，相当长时间段内替代不了人。

为此，他们还是需要做人才蓄水，防止中层管理断档

如果企业停止招聘新人，人才晋升的“管道”就会枯竭。一旦未来需要经验丰富的中层管理者，企业将不得不以更高的成本（通常需支付约30%的溢价）从竞争对手那里“挖人”，且外聘人员需要更长的时间来适应企业文化。

2、扩招入门级岗位，更便于进行职责重塑。

事务型内容被AI所解决，但基于AI下的价值型与情境型的工作职责与工作内容，都会有大的调整，必须重塑。要让HR从“执行者”向“AI监督者”转型。

新纳入门级HR不再是过去处理基础问答的“客服”。94%常规请求外的6%，往往涉及复杂的伦理困境和情绪安抚。因此，IBM重写入门级岗位职责。更多地是在AI聊天机器人无法胜任或输出错误时介入，进行修正、纠错并与上级沟通。

这要求新人必须具备对AI输出进行人工监督、价值判断和批判性思考的“核心技能”。

3、培养应对模糊规则与复杂情境的能力

AI擅长处理明确、重复的规则，而人类擅长处理模糊和复杂的规则。IBM的扩招策略，本质上是在培养能够“把AI驯化为可控产线”的初级人才。

这些新人需要在日常工作中不断与AI协作，学习如何评估AI决策、处理异常，并在面对涉及人际互动、道德伦理等复杂情境时做出正确判断。

这种能力无法凭空产生，必须通过大量的基础岗位实践来积累。

4、释放精力，聚焦高附加值的人际互动

AI接管了分析表格、起草常规邮件等机械性流程后，实际上释放了HR的精力。IBM将节省下来的资源重新投入到需要“批判性思维”和“人与人互动”的领域。扩招入门级HR，是为了让他们从烦琐的事务中解脱出来，将更多时间投入到员工关怀、组织文化建设、复杂纠纷调解等真正需要“情境化共情”的高价值工作中去。

所以，IBM大量扩招入门级HR，不仅是为了弥补AI无法处理那6%复杂事务的短板，更是为了在AI时代重建一条人才培养流水线。他们招收的不再是传统的“事务型HR”，而是具备人机协作能力、能够进行价值判断和情境决策的“新一代HR”。

小结：

AI能处理的其实是模型下的搜索组合，还没有真正的超脱本质价值开发。而人是一种复杂的情绪性生物。用没有情绪的AI来完全处理有情绪的人际工作，本就是有问题的。

因此，在AI减去了大量的基础模型化，数据化的事务后，如何人机协同，将复杂情绪、新价值开发做得更好就是今天HR所要延伸的工作内容，也就是向第五层次的人力资源管理进发。

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