AI+HR新技术带来的管理新挑战

摘 要：人类社会的科技发展水平和现代化水平在第一次工业革命后飞速发展，产业结构和生产方式产生了巨大的变化，管理思想和方式也随之进入了现代化，科学化专业化的人力资源管理应运而生。如今，新一代科技革命蓄势待发，以ChatGPT为代表的生成式人工智能依托算法软件和芯片硬件横空出世，在带来新奇体验的同时，也对现在的生产方式和工作形式带来新的因素和变化，与此同时，该变化也会对现有组织形态和人力资源管理方式方法带来新的挑战。

关键词：人力资源管理 人工智能 人力资源转型

中图分类号：F240文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2024）12-245-02

一直以来，组织管理模式极大地受到科技发展及生产方式影响。

在工业革命时期，蒸汽机等机械催生出集中化、标准化、规模化工厂，以往的以手工作坊为代表的小型生产组织让位于流水线生产的大型工厂组织，手工学徒也让位于流水线工人。以泰勒为代表的科学管理学应运而生，对生产每个环节进行分析控制，在管理中做到精细化管理，每个行为都有相应的标准来确保效率。但是资本仅关注生产效率和利润最大化，劳动者则面临恶劣的工作条件和低工资待遇，劳资关系是该阶段的主要关注点。

20世纪中后期，管理学家彼得·鲁克于1954年在《管理实践》中第一次提出人力资源，其认为人作为一种生产资料拥有其他资源所没有的“协调能力、融合能力、判断能力和想象能力”。西奥多·舒尔茨研究美国当时农业生产效率，认为促使美国农业产量迅速增加和生产率显著提高的重要因素，已不再传统经济学定义的生产要素，即土地、劳动者数量和资金投入量的增加，而是人的知识、能力和技能的提高。企业开始将员工视为其最重要的资产之一，管理者开始关注员工的培训、激励、绩效评估和发展。

随着科技的进步和全球化的加剧，受到高等教育的知识型员工开始占据市场中的主流地位。与过去的流水线工人相比，这种类型员工主要从事难以量化的创意型工作。管理方式逐渐从过程性控制，转向结果衡量。人力资源管理模式由机械化的人事管理向人本管理、知识管理、自主管理等方向转变。同时，技术也改变了人力资源管理实践，助力了人力资源管理职能，提高了效率、准确性和可及性。

一、新技术的产生

以ChatGPT为标志的新一代人工智能作为一场深刻的科技革命，具有广泛的应用领域，对生产生活都带来了巨大变化。生成式人工智能（Generative AI）是指一类有能力生成新的、具有原创性内容的人工智能系统，内容包括文字、图像、视频、音效等。这些系统在大型数据集上接受训练，通过理解和捕捉数据中的模式、风格和结构来学习生成新内容。

目前的AI具有以下几个突出特征：

（一）自动化

利用深度学习和神经网络等技术，使人工智能系统能够自主生成新的内容，如文本、图像、音频等，产生模仿人类创造力的逼真而多样化的输出，而无需人类干预或指导，实现内容创作和生产的自动化过程。这种自动化能力为各行业带来了更高效、更快速的内容生成方式，从而提升生产效率并拓展创意领域的可能性。

（二）数据需求

AI训练和高质量数据有紧密。在训练AI模型时，大量的初始数据需要作为学习样板进行输入，供模型学习和优化参数。训练数据的质量、多样性和数量将直接影响到人工智能模型的性能和效果。高质量的训练数据能够帮助模型更好地泛化和应对各种情况，而不足或低质量的数据则可能导致模型的不稳定性和误差率提高。因此，充分准备和优化数据输入是确保人工智能模型训练成功的关键步骤之一。

（三）自然语言交互

通过自然语言处理和生成技术，AI可以理解和处理用户输入的自然语言，并以自然语言形式回应用户。这种交互方式使得与AI系统进行对话、提问、获取信息或执行任务的门槛大大降低，人机之间的交流更加自然和便捷，为AI进入各种行业、情景打下基础。

（四）“黑箱”

由于其复杂的架构、高维数据处理和不透明的决策过程，AI的决策过程和输出通常被视为一个“黑箱”。AI模型由大型神经网络组成，在训练过程中学习数据中错综复杂的关系和模式，训练过程涉数百万个参数，这使得解释模型做出的具体决策的过程非常困难。虽然有一些解释人工智能模型输出的技术，如归因法，但这些技术在充分解释复杂的生成式人工智能模型的决策方面存在局限性，导致人们对其产生“黑箱”感知，阻碍了透明度和可解释性的努力。

二、新技术所带来的管理新挑战

随着人工智能技术的相对成熟，越来越多的企业和机构开始将AI技术应用于内容生产领域，以降低生产成本，提高效率、创新性和质量等。AI给组织带来效益增长和成本降低的同时，也存在新的管理问题和挑战。

（一）工作内容及流程变化

对于许多领域、工作岗位而言，AI凭借其高效处理能力和学习能力比人类工作者更有效能，将会产生巨大的替代效应，对人类工作者产生巨大的冲击和造成巨大的就业危机。AI可以自动完成重复性、规模化的任务，也可以为决策支持提供数据分析或方案比较等有一定深度的任务，对组织的工作内容安排、岗位设置产生深远的影响。

（二）内部数据积累和透明化

如前文所说，AI模型的准确性和可靠性依赖前期基础数据集的质量和代表性。组织用好AI，就需要将组织内部形成的抽象知识、信息做好数据化和信息共享。目前，很多组织还停留在纸质化办公或各部门信息不互通的阶段，要想顺畅向AI使用转型，有多个阶段需要跨越。此外，过往数据中如果存在偏差或偏见，可能会在后续使用中不断强化与加深，而导致不良后果。

（三）工作评价方式更新

当AI可以广泛被应用在工作中，甚至代替一部分原本人类工作者的工作内容时，一方面，如何科学客观地评价人类工作者的工作绩效、工作成果，成为一个新的挑战;另一方面，组织中的很多工作可以交给机器，但是人事决策的风险和责任最终只能由人来承担。确保绩效评价的公平公正，是未来组织稳定健康发展需解决的重要问题。

（四）新的用工风险

目前，AI在使用规范、政策法规与社会环境、技术成熟性与安全性上还存在很多缺陷，随意使用AI工具可能会给组织带来不可逆转的管理灾难，包括数据安全、信息伪造、道德伦理风险、法律风险等。人类工作者使用AI的行为规范与要求尚未填补，在缺乏有效监督的情况下，人类工作者可能利用AI规避和转嫁个人责任，造成工作或舆论风险。

三、人力资源管理的新角色

在这生成式人工智能时代，人力资源管理同样可以使用新的工具来助力管理的效能，例如使用人工智能算法可以帮助企业快速筛选符合条件的应聘者，降低招聘成本和提高效率;根据员工的知识、技能和工作经验等方面的需求，自动化和个性化地推送培训内容和活动，提高培训的针对性和效果等。此外，人力资源管理从业者作为人类的同理心、道德意识、智慧、等是机器无法模仿和替代的，在未来人机协同社会具有独特的价值。

为了帮助组织更好地适应新技术，人力资源管理在以下几个方面可以发挥更大作用。

（一）人力资源从业者转变思维，不断提升认知

从业者需要积极主动了解人工智能的基本原理、应用场景和潜在影响。这包括参加培训课程、学习在线资源和参与相关行业活动，以便更好地理解和应用人工智能技术。深入了解人工智能对组织和员工工作的影响，包括工作内容的转变、技能需求的变化以及人机协作的模式等。这可以通过与业务部门和技术团队的密切合作来实现，以便更好地预测和规划未来的人才需求。一些传统的工作角色可能会发生变化或消失，而新的工作角色也会出现。从业者需要重新审视和设计工作角色和职位描述，以适应人工智能时代的需求。这可能涉及到技能的重新评估、培训计划的制定以及工作流程的优化等方面。

（二）将AI融入人力资源流程

AI可以整合到人力资源流程和实践中，提高管理效率、准确性和有效性。在招聘上，简历筛选、面试安排、打分收集等常规任务自动化，以及使用AI驱动分析招聘偏好及趋势;在培训上，大量传统培训性工作可以由机器完成，尤其是知识、数据、信息、程序性技术相关的培训，可以用AI创造个性化、多样性的培训资源。

（三）关注技术使用的道德和公平

从业者需要制定人工智能技术使用的指导方针和政策，确保人工智能系统透明、负责、公正，并保护员工的权利和隐私。通过数据驱动的决策制定和绩效评估，降低主观性;建立多元化和包容性文化，鼓励员工参与决策并尊重不同观点;提供培训和教育，增强员工的意识和认知，以及减少偏见的影响;采用公正的招聘和晋升程序，确保候选人和员工的机会平等;持续监测和评估组织的偏见情况，并采取纠正措施。从业者还应监控人工智能系统是否存在潜在偏见或意外后果，并在必要时采取纠正措施。

（四）培养和贯彻组织文化

从业者需要在组织内部培养适应创新的文化，鼓励探索和采用人工智能技术，促进协作、跨职能团队和知识共享。AI的工作效率给一般劳动者的就业与职业安全感带来一些负面影响。从业者需要更加重视帮助一般劳动者发掘工作的内在激励功能，在精神和文化上展现工作的意义，获得认可与尊重等，发展个体优势，增加工作幸福度和敬业度，让技术为组织和个人带来双赢。

参考文献：

[1] 陈鼎祥，刘帮成.人工智能时代的公共部门人力资源管理：实践应用与理论研究[J].公共管理与政策评论，2022，11（4）：38-51.

[2] 彭剑锋.新一代人工智能对组织与人力资源管理的影响与挑战[J].中国人力资源开发，2023，40（7）：8-14.

[3] 张建民，顾春节，杨红英.人工智能技术与人力资源管理实践：影响逻辑与模式演变[J].中国人力资源开发，2022，39（1）：18.

[4] 罗文豪，霍伟伟，赵宜萱，等.人工智能驱动的组织与人力资源管理变革：实践洞察与研究方向[J].中国人力资源开发，2022（001）：039.

[5] 鲍明刚.AIGC来袭，人力资源管理新解法[J].企业管理，2023（9）：30-34.