范珂《AI 时代，人力资源如何实现数据驱动的人才决策升级？》

在人工智能浪潮席卷全球的今天，人力资源管理正经历从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 的深刻变革。近日，人力资源领域资深专家范珂老师在“做懂行的HR”第34期管理者沙龙中，结合 20 余年中美两地企业实战经验，深入解析了数据驱动与 AI 赋能如何重塑人才管理，并分享了可直接落地的实践路径与工具。

Part 1  【数据驱动】人才决策的底层逻辑重构

为什么数据驱动成为 HR 的核心能力？

波士顿咨询（BCG）曾指出，“大数据与高级数据分析” 是影响组织的 12 大核心力量之一。这一趋势在人力资源领域尤为显著 —— 德勤连续五年将 “人力资源数据分析” 列为未来 5-10 年 HR 从业者最急需的能力。

范珂老师指出，传统 HR 工作中存在两大痛点：一是文科背景从业者居多，数据敏感度与技能不足；二是过度依赖经验判断，忽视数据的客观价值。而在数字化时代，无论是业务部门还是管理层，都更倾向于 “用数据说话”，HR 若仍停留在 “拍脑门决策”，将逐渐失去战略话语权。

从 “分析” 到 “洞察，数据分析的本质区别是什么？

很多人混淆了 “传统数据分析（Analysis）” 与 “系统化数据分析（Analytics）” 的差异，二者的核心区别体现在四个维度：

人力数据分析成熟度的四个阶段，你在哪个阶段？

从初级到高级，组织的数据分析能力可分为四个阶段，可对照定位自身水平：

Part 2  【实战案例】数据如何改变业务与人才决策？

案例 1：复购率数据倒逼产品战略调整

通过散点图分析 365 天复购率与销售额的关系，发现二者呈现显著正相关。这一数据打破了“靠网红直播、广告投放就能提升销量” 的行业迷思，最终推动公司将研发部门 KPI 与复购率绑定，即使在疫情期间仍坚持高薪引进研发人才，实现产品力与销售额的双重突破。

案例 2：薪资与绩效联动优化人力成本

通过 “薪酬比（实际薪酬 / 岗位标准薪酬）” 与绩效等级的散点图分析发现：部分高薪酬员工绩效偏低（拉低人效），而部分高绩效员工薪酬偏低（存在流失风险）。基于此，公司制定差异化调薪策略：重点提升高绩效低薪酬员工薪资，逐步优化低绩效高薪酬员工，使 “健康区间”（薪酬与绩效匹配）员工占比逐步增加，用两年时间把组织从高风险、低效能的亚健康的状态转入稳健运营的轨道。

Part 3  【AI赋能】让 HR 从 “执行者” 变为 “战略伙伴”

AI应用的成功案例

过去一年，美国科技大厂的大规模裁员引发广泛关注，表面看是经济环境或战略调整的结果，实则与 AI 技术的替代效应密切相关。AI 工具已能够承担大量初中级岗位的工作，甚至部分高级分析类任务也能被高效完成。尽管这一趋势尚未在国内全面蔓延，但企业对 AI 赋能的需求已愈发迫切 —— 用技术替代重复性劳动，将人力资源团队从繁琐事务中解放出来，聚焦更具战略价值的人才规划与组织发展工作。以下是AI在人力资源领域运用的系列成功案例：

AI 重塑 HR 全流程价值

AI 在组织内的落地并非一帆风顺，最大的挑战往往来自于员工的恐惧与抵触。许多人担心 AI 会替代自身工作，这种焦虑感成为推动变革的主要障碍。对此，我们可从历史中寻找启示：工业革命时期，机器的出现也曾引发工人对失业的恐慌，但最终结果是创造了更多新职业与就业机会。推动 AI 赋能的核心在于构建支持变革的文化与机制，具体可从四方面着手：

- 提升核心竞争力：HR 从业者需主动强化数据分析能力、AI 工具应用能力及批判性思维，将技术转化为自身优势。

- 开展针对性培训：通过内部课程、夜校分享等形式，帮助员工掌握 AI 工具的使用方法，例如如何用 AI 生成报告、优化流程等，降低技术门槛。

- 分享成果与庆祝突破：及时公开 AI 应用带来的成效（如效率提升、成本降低），树立成功案例，增强团队对技术的信心。

- 建立试错与学习文化：鼓励员工大胆尝试 AI 工具，允许在实践中犯错，通过持续学习迭代优化应用方式，形成 “敢用、会用、善用” 的氛围。

推荐三个高价值AI工具

范老师在现场重点向大家推荐了3个高价值的AI工具：IMA腾讯知识库、MITA秘塔、COZE扣子。快动动手玩起来，提升工作效能。

- 腾讯知识库（IMA）：集中管理文档资产，支持精准检索与智能问答，适合政策、报告的高效调用。

- 秘塔（MITA）：上传电子书可自动生成课件、解读内容，降低培训开发成本。

- 字节跳动智能体平台（Coze）：通过自定义流程开发智能体，实现多任务联动（如翻译 + 排版 + 可视化），提升复杂工作效率。

未来展望：从 “猎物” 到 “猎人” 的思维转变

英伟达董事长黄仁勋的一句话引人深思：“在 AI 时代，我们要成为猎人，而非猎物。” 对于 HR 而言，这意味着主动拥抱变革：

- 从 “事务执行者” 转向 “战略伙伴”，用数据洞察支撑业务决策；

- 从 “单一技能者” 转向 “复合型人才”，融合 HR 专业、数据分析与 AI 应用能力；

- 从 “经验依赖者” 转向 “持续学习者”，紧跟技术迭代与行业实践。

数据驱动与 AI 赋能不是选择题，而是生存题。当人力资源管理真正实现 “用数据说话、用工具提效、用洞察增值”，才能在组织变革中占据核心位置，为企业创造不可替代的价值。