作者丨數科星球 苑晶

在AI突飛猛進的兩三年間，在行業從業者大量嘗試下，AI正在成爲新的生產工具。

如將目光放大至管理軟件行業，底層邏輯也發生了相應變化：AI產品投入市場後，行業買單意願從以往的老闆決策、購買"安全感“過渡到了購買生產工具、購買生產力的時代。

在OpenAI和DeepSeek等公司大行其道下，數科星球DigitalPlanet認爲，HR大行業裏（包括甲方HR和獵頭、RPO等）“飛機大炮”對“小米步槍”的大幕要拉開了。

在生產力變革面前，重新審視上個時代的產物，很多事情都發生了變化。

 來自市場層面的變動

AI+HR爲何大行其道？首先是市場變了。

自口罩時代後，HR賴以爲生的市場發生了深刻變化。其中，更多甲方企業開始接受EOR（Employer of Record，非正式僱員，即名義僱主）等僱傭方式。

在這種模式下，第三方EOR機構作爲名義僱主受企業委託，爲其員工提供僱傭、薪酬、福利等服務（很像國內的“靈活用工”，但不完全是）。在大洋彼岸，美國跑出了一些該領域的新銳公司。

比如Knit People、Papaya Global、Remote、Deel、Globalization-Partners (G-P)、Atlas、Oyster HR、Velocity Global和Multiplier等。

其中，據2024年的數據來看，Globalization-Partners已與超過500家公司合作，2022年估值達到42億美元。在資本市場層面，這種模式也頗受認可，成爲了人力資源行業強勢增長的垂直品類之一。

在國內，中資企業出海的勢頭甚至有過之而無不及。

行業變動的影響是，企業的用工需求更加靈活、對技能的要求更爲彈性和多元、招聘方式更加綜合。

比如，在一些企業中會根據旺季或項目高峯期增加人員招聘數量；會要求受僱者適應在不同項目或業務場景中快速切換的能力，例如，一名靈活用工的市場營銷人員，可能既要懂線上推廣，又要能策劃線下活動，還需具備一定的數據分析能力。

而爲了擴大招聘面和縮短招聘流程，HR們開始統合更多的社交媒體、在線兼職平臺等平臺，並採用快速篩選、視頻面試等方式，儘快確定合適人選。

這都爲HR軟件的AI化提供了契機。

另外，HR需求增量由民企轉爲國央企，也讓AI尋得了彎道超車機會。

在過去，民營企業對於數字化的變革意願是助力行業發展的內生動力。而如今，政府和國央企開始“跑下一棒”。

據數科星球DigitalPlanet瞭解，在2025的新計劃裏，AI+HR玩家之一的探也智能已將開拓國家新區、政府和央國企客戶制定爲重要方向。在探也智能創始人蔣友毅看來，這些力量在推動人力資源變革的意願強烈，並有希望成爲推動行業發展的核心力量。

一位軟件從業者透露，在他看來，上述模式已在河北、江蘇、廣東、山東等地落地。

“發動機”的變化影響是深遠的，就產品而言，所依賴的數據和要求更多、操作難度更低、普適化需求更迫切。在這種情況下，AI的優勢便凸顯而出了。

 AI功能：已不再是單點突破時代

2023-2024年間，AI招聘公司的數量激增，達到了原來的4倍。

2023年年初，數科星球DigitalPlanet團隊向行業內知名高管拋出了同樣的問題。當時收集到的回覆裏，大部分人覺得AI不過是HR軟件的補充，甚至有人認爲它“不堪大用”。

然而，僅僅時隔兩年，同樣的話題，情況卻發生了翻天覆地的變化。

作爲NLP技術的繼承與發展，生成式AI飛速發展，也讓AI在HR軟件中的應用體驗變得更加完整、深入。

一位高管說：“機器視覺解決了‘拍臉’問題，但這還不足以讓人們真正使用起來。比如說面試，這是一項綜合性很強的工作，僅僅能夠識別候選人人臉，這樣的功能是沒辦法吸引HR關注的。”

實際上，後來JobDescription（崗位描述）生成、依據生成內容進行人崗匹配、簡歷蒐集和麪試安排等功能陸續完善之後，HR和獵頭這些從業者才逐漸穩定地養成了使用習慣。

GPT3.5推出後，軟件公司不用再爲每家公司定製小模型了。據數科星球DigitalPlanet瞭解，該領域的許多公司都已成功接入GPT-4o1，越來越智能的大模型讓HR應用變得更好用。

蔣友毅認爲，像自動sourcing簡歷這類功能，極大地簡化了從業者的工作，他表示：“保守估計，能節約80%的時間。”

他還補充道：“再拿面試來說，以前HR需要提前準備10-15個問題，提問環節很難被替代，而現在只要預製一個模板就行，大模型（甚至融合了多模態的）能把後續的事情處理妥當。”

他覺得，AI作爲生產工具，推動了生產力的進步。如今，已經有一些人力資源公司熟練運用AI，一個人幹100個人的工作量不再是天方夜譚。

通常情況下，一個人力資源業務經理會用一個賬號（比如前途無憂網站的賬號）去尋找一個崗位的候選人。但在AI的助力下，這個業務經理可以一人管理幾十個賬號。這就意味着，他一個人能夠同時進行幾十個崗位的人才蒐集工作（相當於人力資源公司成本不變，生產力卻提升了幾十倍）。

目前，AI+HR最先進的使用方式是“招聘經理+Agent”。數科星球DigitalPlanet採訪了幾位一線HR，他們現在除了sourcing工作，其他具體工作也都交給了預先設置好的AI（Agent）。有位HR表示：“比如和候選人聊職位，我們會把這事兒交給Agent，因爲對於某個崗位的解釋，AI有時候比我們還專業。”

在高端人才招聘場景中，回答的專業性極爲重要。他提到：“對於公司重點招聘的人才，HR沒有那麼大的優勢，我們通常只有一次機會，如果候選人對崗位不感興趣，那我們很可能就永遠失去了對這個人才的吸引力。”所以，在這類招聘中，HR往往精神高度緊張，而AI的出現，反而減輕了這種壓力。

此外，融合大模型功能的AI+HR軟件還能降低招聘團隊的時間成本。一般來說，企業裏的HR想要清楚瞭解行業薪資、業內人員水平等具體信息，需要經過多輪面試，花上半年時間才能確定。但在大模型日益精細化的時代，這種時間成本被大幅壓縮了。

AI將打破傳統軟件壁壘

AI與HR的融合，有望打破傳統軟件的壁壘。

過去，HR行業的軟件種類繁多。數科星球DigitalPlanet團隊此前圍繞這一領域做過大量案例研究。但從根本上講，HR軟件企業之間的關係頗爲尷尬。

這是一個封閉的生態系統。一位行業從業者表示，HR軟件公司彼此之間不存在合作關係，對同行的上下游業務十分避諱，數據方面也互不互通，比如商機資源、候選人資源等。

然而，隨着AI的到來，這種狀況有望得到改善。

例如，AIAgent存在開源的可能性，這或許是受到DeepSeek的啓發。一個優秀的開源軟件能夠迅速在行業內普及。在DeepSeek尚未大規模普及之前，行業內就已經有部分公司基於GPT4-o1部署Agent了。如今，國內開源大模型發展迅猛，開源的HRAIAgent可能會迎來爆發。

據瞭解，目前探也智能內部已經成功搭建了8個Agent應用。

蔣友毅認爲，這些Agent最大的特點在於擁有自身的偏好和記憶模式。他舉例說：“IT行業的朋友們可能都有同感，技術人員通常會在早上一起牀瀏覽職位信息，所以我們的Agent就會結合候選人的偏好，輔助HR開展工作。”在他看來，探也智能內部還有許多類似的創新。

蔣友毅還提到：“最新一代的Agent不再僅僅侷限於收發郵件，它現在能夠定期整理數據，未來還會承擔更多複雜的任務。”

在大模型領域，這樣的技術突破彌補了DeepSeek等底層大模型在具體行業應用方面的不足。探也智能的技術人員認爲，未來企業採用知識庫+大模型+Agent的軟件模式，在2025年將會取得更大的突破。

目前來看，知識庫+大模型+Agent模式將產生三大影響：

其一，改變了管理軟件“只對老闆或管理層負責”的尷尬局面，轉而徹底向AI要效率、要競爭力。在這種思維模式下，以往老闆看板型軟件、管理流程性軟件依靠老闆付費的邏輯將不再適用。因爲AI能夠提供生產力，同時也能給出KPI。往極端了說，在未來某些場景中，管理層只需關注AI產生的業績即可。

其二，改變了軟件公司的交付模式。過去，軟件公司按照賬號數量、部署套數等向甲方收費。而等到Agent完全成熟後，軟件公司只需交付最終結果。甚至，AI+HR公司會徹底轉型爲服務公司，而非單純的軟件銷售公司。

其三，AI公司作爲乙方，將具備更多服務功能。未來，這些公司甚至有可能成長爲甲方某一塊業務的代運營企業。