仇译弘

（山东农业大学国际交流学院，山东 泰安  271018）

摘要：近年来，机器学习、自然语言处理、生成式和代理式人工智能在企业人力资源管理上得到了广泛应用。工业4.0与数字经济融合发展，使得人工智能逐渐从智能辅助工具演变为重要生产要素。但人工智能的应用也为企业带来了决策偏差、信息安全、伦理风险、就业冲击以及技术依赖等消极影响。企业应进一步完善人机协同与技术优化机制，提升数据质量与治理能力,健全数据安全保障体系，重塑业务流程与调整岗位结构，构建技术与人文关怀协同发展机制并培育与之相适配的组织文化。

关键词：人工智能；人力资源管理；人机协同；数据决策

近年来，以ChatGPT、谷歌Gemini、Deepseek及豆包等为代表的人工智能（Artificial Intelligence，AI）异军突起，深刻改变了人类的生活方式以及社会的发展模式，更是重塑了全球的经济结构。自2022年ChatGPT横空出世，便在国际社会引起了巨大的反响。人们对自身与人工智能（AI）关系的探讨亦愈发激烈。如今，人工智能技术不断发展迭代，ChatGPT 5.0版本以及2025年初问世的Deepseek等生成式人工智能不断涌现，标志着人工智能（AI）技术正从传统的数据处理阶段向智能生成与智能决策阶段迈进。人工智能（AI）这一概念最早由美国科学家John McCarth提出，是指利用计算机技术模拟、延伸和拓展人类智能，使机器具有学习、推理、感知与决策能力，其领域主要包括机器学习（Machine Learning，ML）、深度学习（Deep learning，DL）、自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）、数据挖掘与大数据分析以及多模态大模型等。随着深度学习、大数据和云计算技术的快速发展，人工智能在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得显著进展，并逐渐应用于各行各业。人力资源是企业发展的关键资源，其地位已从传统“行政支持”升级为企业战略核心，是决定组织成败的关键引擎。面对AI对传统人力资源管理的冲击，企业逐渐改变发展策略，将人工智能与人力资源管理相结合，企业的AI渗透率不断提升。同时，人工智能也为企业人力资源管理提供便利条件，人工智能在企业人力资源管理中的应用极大提高了企业的管理效率，降低其管理运营的成本，其影响至企业的方方面面。

一、人工智能在企业人力资源管理中的应用与意义

    随着企业人力资源管理转型的不断推进，人工智能逐渐渗透至企业人力资源管理的全流程。大多数企业主要借助人工智能的机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）及生成式与代理式人工智能（Generative AI）等功能对企业人力资源进行自动化管理。

（一）人工智能在企业人力资源管理中得到广泛应用

1.机器学习在人力资源规划方面得到广泛应用

机器学习是人工智能中的一个核心分支，简单而言，它通过算法和模型使计算机从数据中自动学习并进行预测或决策。与传统依赖人工规则的程序不同，机器学习能够通过数据驱动的方式不断提升系统的分析能力，因此在数据的分析与预测方面具有明显的优势。其广泛应用在人力资源规划方面，机器学习的优势得以充分发挥。企业通过机器学习系统地分析海量数据，分析企业现实的情况并对未来进行预测，进而做出决策。例如，机器学习获取企业人力资源部门近期在各方面的收支数据，进行分析并预测未来人力资源管理所需的费用。在人员配备方面，对人力现状进行分析，以了解现状。同时，基于企业战略目标与生产状况预测未来人才需求，合理配备人力资源，适当进行人员增补。机器学习根据数据进行动态调整，改善企业人资源分配不合理状况，确保企业在需要的时间和岗位上获得所需的合格人员。此外利用机器学习辅助人力资源管理规划，有利于控制人力资源成本。机器学习亦在招聘、培训等方面发挥了重要作用。

2.自然语言处理在招聘与员工关系管理方面得到广泛应用

自然语言处理（NLP）在人力资源管理中发挥着重要作用。自然语言处理凭借对人类自然语言的理解、解释、分析和生成的能力，处理文本或语言信息，从而实现人机之间的有效沟通。在人力资源管理实践过程中，自然语言处理技术广泛应用于招聘管理与员工关系管理方面。在招聘过程中，自然语言处理将求职者的简历进行梳理，人工智能自动提取和理解文本中有关求职者的关键信息，进而提高简历筛选效率，优化人才配置。同时，招聘聊天机器人会自动和求职者进行交流，了解求职者心理诉求，帮助求职者更好地匹配企业岗位。在员工关系处理方面，自然语言处理可接收员工反馈，通过人机间的沟通交流，计算机通过自然语言处理技术判断和分析员工的情感倾向，了解员工意见建议以及工作满意度。其次，聊天机器人可为员工提供情绪价值，在此过程中了解员工需求并预测员工离职率，从而帮助企业更好地改进管理模式、提升员工工作体验及避免员工流失。

3.生成式及代理式人工智能在人力资源培训与开发方面得到广泛应用

生成式人工智能被企业广泛应用，它能够根据用户的输入自主创造文本、图片、声音、视频及代码等新内容。在企业员工培训方面，生成式人工智能能够为员工提供个性化培养方案和学习资料，对员工进行一系列有组织、有计划的学习与训练活动，同时代理式AI的自主感知、推理、规划与执行能力亦发挥了重要作用，当员工确定了学习目标后，代理式人工智能会自动规划学习进程，并适时提醒员工进行学习。这不仅降低了企业培训时间与金钱成本，而且使得员工培训更具灵活性和精准性，且员工能够兼顾工作与专业能力提升。在培训数据处理方面，生成式人工智能对数据进行整合，为管理决策提供依据。此外，生成式人工智能亦可与员工开展智能互动、提供情绪价值与人文关怀，有效提升员工整体体验。

（二）人工智能对企业人力资源管理的意义

    人工智能自问世以来，便在社会引起巨大轰动。企业引进人工智能作为辅助工具，以提高企业人力资源管理的效能。人工智能逐渐融入企业人力资源管理体系，一方面重构了企业人力资源的管理模式和流程体系，使得人力资源管理流程发生深刻变革。另一方面，人工智能的发展重塑了劳动环境，在一定程度上催生出了新型人力资源岗位，并推动了数字游牧群体的兴起。数字游牧群体是指依托互联网和数字技术开展工作，不受固定办公地点限制，可以在不同城市甚至国家流动生活与工作的劳动群体。在此背景下，人力资源管理的灵活性不断增强，企业的人才获取方式与管理方式也产生新的变化。在人力资源管理具体业务处理环节，企业通过人工智能简化工作任务，将人力资源管理流程中大量具有重复性、低附加值的工作交由人工智能完成，依托其自动化机制释放人力资源效能，使员工能够聚焦于更具创造性与战略性的高附加值工作，进而充分激发员工潜能，员工的价值亦得到彰显。同时，许多工作在人工智能的辅助之下变得更加客观和理性，它帮助人力资源部门降低决策中的偏见与人为错误，从而提高工作效率。另外，人工智能颠覆了人力资源管理的传统工作思维模式，传统人力资源管理思路通常以问题为导向，按照先发现问题，再分析解决的思路。而在人工智能的思维框架下，人力资源管理转向数据驱动，通过数据分析预测趋势、识别问题进而解决问题，实现从被动应对到主动治理的思维模式的转变。在企业招聘环节，人工智能不同于传统招聘的人力组织同质化方式，它为企业提供差异化选择，帮助企业获取适配的人才。在AI大数据时代下，人工智能成为企业管理的手段，推动企业向智能化、自动化、科学化转变，它不仅推动企业人力资源管理降低交易成本，并推动着其向资源高效和可持续方向发展。

二、人工智能对企业人力资源管理的负面影响

（一）人工智能的技术局限性引发决策偏差

尽管人工智能技术在人力资源管理方面具有显著优势，但其在实际应用层面仍存在一定的技术局限性。其一，人工智能理解“上下文”的能力有限，它难以理解工作场景中的复杂情景，例如组织氛围与员工情绪等隐含信息。在招聘、绩效评价以及员工沟通等具体场景中易出现偏差。其二，人工智能存在数据污染问题。人工智能高度依赖训练数据，基于海量数据进行分析，为管理者提供决策依据。数据是否完整及其时效性影响数据决策质量。例如，人工智能模型在训练或运行过程中，由于数据来源不可靠、数据被篡改或包含有误信息，导致AI模型学习到有偏差的数据，进而决策失真，影响企业决策的科学性，同时其错误产出影响数据的有序性，造成数据污染。其三，AI算法具有不透明性，人们难以解释其决策过程。另外，人工智能具有较强的通用性，与企业具体应用存在差异，在实际应用中往往难以匹配企业具体使用要求。

（二）人工智能不完善的数据保护体系可能导致信息安全风险

多数研究表明，在人工智能应用的过程中，企业往往需要大量的员工信息，因此人力资源部门存在数据收集过度的情况。人力资源部门会大量收集员工的个人信息，包括简历、行为数据、绩效数据以及薪酬数据等，这些数据涉及到员工的个人隐私。如若保护欠妥，发生泄漏问题，将会对员工隐私安全造成威胁。其次，人工智能本身存在系统漏洞，由于AI大模型的技术设计不完善、存在逻辑缺陷及云端储存不安全，这些漏洞可能有心者被利用，黑客攻击系统获取数据，从而导致数据泄漏，决策失误等问题。另外，员工的违规操作、权限管理混乱以及数据随意导出在一定程度上会增加泄漏风险。当员工使用第三方平台，需将数据共享至外部系统，若第三方平台缺乏数据安全保护机制，可能会进一步造成数据外流。因此，AI数据隐私与信息安全已成为人工智能在企业人力资源管理中亟需解决的风险。

（三）人工智能的算法偏见导致的伦理风险并影响员工对企业的信任度

    通常情况下，通用人工智能在业务流程中的决策应用具有客观性。但在人工智能被广泛应用到企业人力资源管理的过程中，算法偏见与伦理风险逐渐显现。首先，人工智能模型依据大量数据训练进而作出回应，若历史数据本身质量存在偏差或数据中人为主观因素的加入，导致人工智能输出内容有误，从而导致管理者决策不公。其次，人工智能在习惯性算法的影响下，为管理者提供有失偏颇的决策依据，导致决策不具客观性。另外，在企业招聘与绩效评价过程中，人工智能可能基于历史条件的偏差，对特定群体（高学历背景、年龄、性别等）形成系统性偏向，从而在招聘与绩效环节中，产生不公平结果。因算法偏见而引发的学历、性别及年龄歧视可能会加剧社会不平等并削弱员工对人工智能的信任度。同时企业还将面临伦理责任与法律风险。保障人工智能算法客观公正，已成为企业人力资源管理的重点关注问题。

（四）人工智能冲击就业岗位，加大组织变革压力

    人工智能在企业人力资源管理流程中的广泛应用，冲击了员工就业以及增加组织变革的压力。首先，自动化人工智能的应用逐步替代了企业中基础性及低附加值的工作，企业人力资源部门中的简历筛选、数据录入及基础沟通等传统岗位被取代，人力资源传统岗位面临冲击风险。其次，人工智能改变了企业人力资源管理的就业结构，低技能、重复性的岗位需求逐渐减少。高附加值的岗位需求逐渐增多，企业对专业复合型人才的需求增加，人才的招聘标准亦随之改变。此外，组织变革压力增大，人工智能的应用可能会激发员工的抵触情绪，对组织氛围和员工士气产生负面影响。由人工智能的引入所带来的一系列变化，反向推动企业人力资源管理加快转型步伐。在人工智能应用的同时，也对企业提出更高要求，组织变革压力随之增大。

（五）人工智能导致企业缺乏人文关怀，弱化了组织文化

为提升企业发展竞争力，将人工智能应用到企业人力资源管理的业务流程之中，企业人力资源的管理模式从传统的人力管理员工转变成算法管理员工(Algorithmic Management），算法管理员工是指企业利用人工智能与算法系统对员工进行任务分配、绩效评估及行为监控等管理活动的一种新型管理模式。相比于传统的人力管理员工而言，虽然算法管理员工的效率更高，成本更低，但在工作过程中，员工与机器相处的时间高于与同事及管理者相处的时间。因此，人工智能在一定程度上缺乏人文关怀。同时企业通过系统数据对员工进行绩效评判、并对工作过程进行实时监控。这在一定程度上减少了管理者的主观判断，但也削弱了人际之间的情感联系。这种注重结果导向的管理方式，忽略了员工的个体差异与个性体验，使得员工在企业中的幸福感和归属感丧失，进而冲击企业组织文化。

（六）人工智能加深了企业对技术的依赖性，弱化了自身管理能力

企业通过人工智能自动化的任务处理方式，逐步摆脱了基础性工作的束缚。但管理者过度依赖人工智能的建议与系统结果，减少自主判断，进而决策能力下降。同时，员工借助生成式人工智能完成生成新文本及整合数据等任务。员工的工作主动性降低。其次，企业在员工培训方面，企业借助人工智能生成培训方案对员工进行培训，企业在培训过程中的介入作用减少，从而使得自身培训体系弱化，组织学习能力下降。另外，人工智能的建议结果过于理想化，管理者据此作出的决策脱离现实情况，忽略了现实复杂性。总而言之，人工智能在企业人力资源中具有显著的双重效应，虽然提升了工作效率，但也抑制了企业的自主性与创新活力。

三、加强人工智能在企业人力资源管理应用中的对策

（一）进一步完善人机协同与技术优化机制

随着企业人力资源管理AI渗透率的提升，企业的内部工作模式发生深刻变化，这不仅影响着人力资源与人工智能的平衡关系，同时也关系企业管理决策的科学性。当今企业面临的技术局限性与决策偏差的困境主要来源于人工智能与人力资源的分工不合理。因此，企业应构建人机协同机制。人机协同是指在人力资源管理过程中，将人工智能技术与人类管理者的综合判断能力相结合，由人工智能提供数据支持与决策辅助，人类负责综合分析与最终决策的一种协同工作模式。人机协同机制推动企业人力资源管理分工合理化，从而减少人工智能与管理者的过程失误。此外，企业应通过开发者优化人工智能模型设计，推动其与人力资源管理具体场景深度融合，进而提升技术的适配性与应用效果及减少决策偏差。

（二）提升数据质量与治理能力,健全数据安全保障体系

    数据是人力资源管理的关键基础资源，是影响企业招聘、绩效评估以及决策优化的核心要素。企业在处理数据时往往因方法有误、管理机制不完善、缺乏使用规范等导致数据泄漏，威胁个人信息安全。为解决数据质量与隐私安全问题，首先企业应提升数据治理能力。具体而言，企业要建立统一的数据标准体系，规范数据格式。利用科学的统计学方法对数据进行整合分类，避免数据不一致。其次，企业应提升数据质量管理能力，保证数据的准确性、完整性。同时，制定数据全周期使用管理制度，保障数据在采集、储存、使用及删除的过程中依然完整有序。另外，与员工签订保障隐私安全协议，增强员工对企业的信任。最后，确立数据长效治理机制，明确各方使用权限，规范使用标准，持续优化数据治理体系，进而为数据驱动决策奠定坚实基础。以此提升数据管理的标准化与系统化。

（三）重塑业务流程，调整岗位结构

为应对人工智能对企业人力资源管理传统业务流程与岗位结构的冲击，增强企业市场竞争力。一方面，企业应重塑现有业务流程，将人工智能技术嵌入企业招聘、绩效管理、员工培训及数据应用等关键环节之中，实现流程的智能化与数据驱动转型。另一方面，人工智能在业务流程中的深度应用，改变了企业既有用工模式，使得传统人力资源管理业务流程中重复性、低附加值的岗位被人工智能所取代。企业应优化传统岗位结构，在逐步减少低效岗位的基础上，增加数据分析与智能管理等新型职能岗位，并配套人工智能监督机制，以降低人工智能在执行工作中失误率。推动岗位从“执行型”向“决策分析型”转变。同时，企业应推动组织结构灵活化转型，以适应人工智能背景下动态调整的要求。另外，企业要合理分工，明确人工智能与员工职责权限，促进技术与人力资源的优劣互补，以保持组织协同平稳运行。

（四）构建技术与人文关怀协同发展机制，培育与之相适应的组织文化

    在人工智能快速发展及深入业务流程的背景下，企业人力资源管理呈现出明显的智能化趋势。然而，技术导向的管理模式在一定程度上削弱了人文关怀。企业员工易产生抵触与不信任情绪。面对这些挑战，企业应完善技术与人文关怀协同发展机制。在人工智能管理过程中，要防止“去人性化”,避免过度依赖人工智能，在企业招聘培训环节，不能一味使用智能聊天机器人，要适当保留人为判断与情感沟通，明确人工智能同员工的工作权限范围，增强决策管理的人性化与灵活性。此外，企业应培育具有“以人为核心”的组织文化，强化人本管理理念，在人工智能应用的同时亦要关注员工的心理与前途发展，彰显人的主体性与核心价值。同时，通过多元化渠道提升员工的幸福感和归属感。总之，人工智能侧重于数据自动化处理及效率提升，而人类则侧重于价值判断与人际沟通。促进技术与人文交织发展。

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