CHRO 的新战略机遇：生成式 AI 如何重塑组织的未来概要：74% 的 CEO 认为团队已准备好迎接 AI，但只有 29% 的 C-suite 同意。这一巨大认知差距既是风险，也是 CHRO 最关键的机会窗口。预计到 2025 年，77% 的初级岗位与超过 25% 的高管岗位都将因 AI 发生改变。未来三年，CHRO 必须从支持角色转变为组织未来的设计者，围绕三项任务展开：构建 AI 人才战略、重塑组织运营模式、建立 AI 治理框架。AI 时代的核心竞争力不再是技术本身，而是 CHRO 如何重塑组织能力与文化。抓住这个窗口期，组织才能真正迈向未来。
引言：迎接组织变革的“AI 时刻”
生成式 AI 与以往任何技术都截然不同，它正以前所未有的速度颠覆商业与社会，迫使领导者实时反思并重塑其核心战略。这场变革的核心并非技术本身，而是它对“人”与“工作方式”的根本性重塑。正如深度研究所指出的，“生成式 AI 的一切都与人有关——关乎工作如何完成”。
懂得如何用生成式 AI 赋能人才的领导者，将对业务产生“倍增效应”。在未来三年，首席人力资源官（CHRO）将迎来一个决定性的转折点，从传统的支持角色转变为驱动这一倍增效应的核心战略制定者。然而，当前仍有高达 60% 的高管将人力资源视为纯粹的行政职能，这一认知错位不仅是巨大的风险，更预示着一个前所未有的战略机遇。CHRO 必须抓住此刻，引领组织迎接未来。
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一、趋势洞察：生成式 AI 正在重塑工作的本质
1. AI 放大人类能力，而非取代人类
生成式 AI 的核心价值在于放大人类的专业能力。它通过自动化市场研究、内容创建、数据分析和代码开发等重复性任务，让员工得以专注于更高价值的创造性工作。例如，客服人员可以将常规问答交给 AI，从而专注于销售赋能；程序员可以摆脱繁琐的编程，聚焦于提升代码质量与安全性；HR 专家则能从日常流程中解放出来，全力投入于真正重要的人才发展。
企业的竞争优势不再仅仅来源于技术本身，而是来源于规模化员工的专业知识和扩展组织的能力。这催生了“AI 增强型劳动力”的概念。一个清晰的现实是：生成式 AI 不会取代人类，但使用生成式 AI 的人将会取代不使用它的人。
2. CEO 与组织间存在显著的“AI 准备度差距”
高管层对组织 AI 准备度的认知存在显著脱节，这种乐观情绪背后潜藏着巨大风险。数据显示：
74% 的 CEO 认为他们的团队已经为生成式 AI做好了技能准备。
然而，仅有 29% 的 C-suite 高管 同意这一观点。
这一巨大的认知鸿沟，代表了 CHRO 最为紧迫的行动指令。更值得警惕的是，AI 的影响是普遍的：到 2025 年，77% 的初级员工的岗位将发生转变，同时超过四分之一的高管也无法幸免。这使得 CEO 的盲目乐观尤为危险。CHRO 的核心机会在于，识别并弥合组织内部的人才与能力错配，确保组织具备驾驭变革的真实能力。
3. 未来关键能力：创造力与协作力超越技术力
在一个看似由技术驱动的变革时代，一个反直觉的真相浮出水面：人类独有的软性能力正变得空前重要。一项核心洞察指出：
高管们认为，到 2025 年，对组织最有价值的技能将是创造力。
当技术性工作可以被 AI 高效辅助时，企业的核心竞争力将从技术熟练度转向那些机器无法复制的能力。高管们认为，团队建设和协作能力与软件开发和编码同等重要，甚至领先于分析和数据科学。创造力，将成为引领未来的关键。
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二、CHRO 的三大新使命：未来 36 个月的行动框架
为应对挑战，CHRO 需要一个清晰、可执行的战略框架，围绕以下三大新使命展开行动。
1. AI 人才战略 (Talent Strategy for AI)
目标：重新设计人才的“选、育、用、留”体系，构建一支 AI 增强型团队。
行动建议：
重塑岗位与技能图谱：推动对现有岗位职责的重新定义，将工作重心从执行重复性任务，转向利用 AI 进行分析、创造和战略决策。
推动全员技能再培训：将 AI 技能提升视为员工重大的职业发展机遇。尤其要重点投资于高绩效员工，因为 AI 无法放大平庸的绩效，它带来的是一场革命而非演进，其真正价值在于将优秀人才的能力提升到全新高度。
将人力资源部作为战略试点：要让全员拥抱 AI，首先要从人力资源部开始。CHRO 应将 HR 部门打造为组织内 AI 转型的战略试点项目，率先对 HR 专业人员进行再培训，使其成为组织内 AI 应用的实践者、引领者和赋能者。
2. 组织运营模式重构 (Operating Model Redesign)
目标：打造更敏捷、更智能、更具创造力的组织模式，以释放 AI 的全部潜力。
行动建议：
聚焦高价值应用场景：避免被海量的可能性分散精力。集中资源投资于三到五个最具商业影响力的 AI 应用场景（“Focus on the top five. Or three.”），以点带面，实现价值最大化。
建立快速迭代与试错文化：鼓励团队以“快速失败”（fail fast）的方式进行小范围实验。建立跨部门的反馈循环机制，系统性地分享成功案例、失败教训和实践经验。
利用 AI 优化工作流程：应用 AI 增强的流程挖掘技术，深入分析现有工作流程，精准识别瓶颈与低效环节，并通过智能化改造加速决策效率。
3. AI 治理与伦理 (AI Governance)
目标：建立负责任的 AI 使用框架，确保技术向善，规避潜在风险。
行动建议：
建立明确的道德准则：制定并推行一套清晰的 AI 道德使用框架，其中包含明确的标准、指南和行为期望。
保障数据安全与隐私：在鼓励全员实验的同时，必须围绕数据保护和道德规范设立明确的护栏，确保创新在安全可控的范围内进行。
确保透明与公平：在招聘、绩效评估等关键人力资源环节应用 AI 时，必须建立有效的机制来管理算法偏见，确保决策过程的透明度与公平性。
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三、从战略伙伴到未来设计师：CHRO 的新定位
生成式 AI 正在推动 CHRO 的角色发生根本性演进。CHRO 必须从被 60% 高管视为被动的行政支持者，进化为主动的战略引擎，成为组织未来工作模式的总设计师和 AI 时代人力资本的管理者。CHRO 的新角色是通过前瞻性地引导 AI 在人才与组织层面的落地，主动重塑组织文化、决策模式和业务节奏。
在最高管理层中，CHRO 的新定位是连接技术、人才与业务战略的关键枢纽。AI 的成功绝非单一部门的责任，而需要建立一个由业务、IT 和人力资源负责人共同负责的问责模式。在这个领导力“三驾马车”中，CHRO 作为平等的战略伙伴，确保技术投资能够真正转化为组织能力和商业价值。
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决胜未来，重在组织能力的设计
生成式 AI 时代已经到来，领先的企业正在迅速采取行动。最终的成功者，将是那些能够围绕人才与技能建立灵活、深思熟虑的战略，并积极克服组织焦虑、奖励热情、拥抱包容与乐观的组织。
在生成式 AI 时代，决定企业未来竞争力的不是技术本身，而是 CHRO 对组织与人才能力的重新设计能力。
从战略劳动力规划到AI时代的全域劳动力规划Workforce planning has evolved from a headcount-driven exercise into a strategic business function. In the age of AI, organizations must move beyond Strategic Workforce Planning (SWP) toward Total Workforce Planning (TWP) — a model that integrates all types of labor, from full-time employees to contractors, gig workers, and AI-powered automation.Jimmy Zhang emphasizes that AI is reshaping not just how work is done, but who—or what—does the work. Companies that embrace total workforce planning gain agility, visibility, and the ability to optimize talent and technology together. TWP aligns workforce strategy with business outcomes, allowing HR to manage capacity, cost, and capability across the entire ecosystem of work.
作者：Jimmy Zhang（武田制药全球人才招聘负责人）
劳动力规划：从“战略”走向“全域”
在与众多企业与人力资源领导者的交流中，我注意到一个明显趋势：劳动力规划终于成为了战略层面的核心议题。然而，下一个阶段已经到来。
如今，仅仅依靠“战略劳动力规划”已不足够。组织现在需要的是——全域劳动力规划（Total Workforce Planning）。
全域劳动力规划不仅仅是预测人头数或招聘趋势，而是审视整个工作的生态系统。它整合了各种形式的劳动、能力来源与价值创造方式。在一个由人工智能与持续变化主导的环境中，它提出了一个简单但深刻的问题：“我们的工作是如何完成的？”
为什么战略劳动力规划已不再足够
战略劳动力规划帮助企业将人才与业务优先事项对齐，并提前识别能力需求。但在大多数情况下，它仍被传统的组织结构与岗位层级所限制。它依然将“员工”作为分析的主要单位，而如今的工作早已变得分散、灵活，并被技术所增强。
正如Jesuthasan和Boudreau在《Work Without Jobs》中所言：未来的劳动力战略，不是“优化（Optimization）”，而是“统筹（Orchestration）”——设计人、合作伙伴与技术如何共同创造价值。
在我对39项关于AI整合与劳动力转型的研究进行系统性回顾后发现，虽然AI加速了新技能与新结构的需求，但真正完全准备好的组织屈指可数。只有少数企业能被归类为成功的转型者。它们与失败者的区别，不在于技术本身，而在于领导力协同、伦理治理与整合性劳动力规划。
技术决定了“可能性”，而领导力决定了“现实”。
整合业务、财务与劳动力战略
最具前瞻性的组织，都是把劳动力规划直接嵌入到业务与财务战略之中的。
在我研究的最佳实践案例中，劳动力规划被视为全公司共担的职能，而非单纯的HR职责。业务、HR与财务共同拥有关于能力建设、投资与时间节奏的决策权。
这种整合让企业能够模拟多种未来场景，把劳动力能力与业务风险相联系，并将洞察转化为战略执行。
正如Gartner所描述的，这是**“企业整合式劳动力设计（Enterprise-Integrated Workforce Design）”**——一种让能力规划、资本配置与转型管理互为依存、非线性衔接的系统。
当规划真正整合后，讨论的重心就会从“我们需要多少人”转变为——“我们需要怎样的人、合作伙伴与技术组合，才能实现目标？”
从战略到全域：这是一段成熟旅程
从“战略”迈向“全域”并非一跃而就，而是一个成熟曲线（Maturity Journey）。
初期阶段：以人头预测和运营效率为中心；
进阶阶段：转向基于能力的建模和外部市场洞察；
成熟阶段：构建一个“活的劳动力系统”，持续整合内部人才数据、外部趋势与自动化洞察。
在实践中，最可持续的方法是从试点开始：选择一个正在进行转型的业务领域，将其目标与劳动力数据及市场情报相结合。当领导者看到完整图景——包括成本、能力与灵活性——劳动力规划自然会变成一场关于价值创造的战略讨论。
5Bs框架：全域劳动力规划的核心工具
为了指导这些决策，我常使用5Bs框架：Buy、Build、Borrow、Bot、Balance。
该框架帮助企业将战略转化为行动，使能力设计直接连接业务成果。
Buy（购买）：通过外部招聘获得稀缺或新兴技能。
Build（培养）：通过内部培训与再技能化，构建长期能力。
Borrow（借用）：通过合作伙伴与外部人才网络保持灵活性。
Bot（自动化）：运用自动化与智能系统扩大人类能力。
Balance（平衡）：在成本、能力与员工福祉之间保持动态均衡。
在我的研究中，最成功的企业都强调“平衡”：他们选择再培训而非替代，清晰传达目标，让转型成为一种包容的过程，而非取代。
因此，5Bs不仅是决策工具，更是一种将人类、数字与混合形式的工作整合为一体的战略思维模型。
人的维度
所有劳动力模型的背后，都是人。
研究一再表明，成功的转型往往来自员工的早期参与、透明沟通与持续学习投资。在这样的企业中，员工会将变革视为机遇，而非威胁。
平衡不仅是财务层面的，更是道德与心理层面的平衡——确保商业进步与人类尊严并行发展。当员工在企业未来中看到自己的位置，准备度与信任自然随之而来。
在AI时代的领导力
人工智能扩展了规划的可能性。预测分析能够揭示潜在技能、构建情景模型、展现工作的演化方向。
但AI无法取代领导力。
最有效的领导者展现出Nyberg等人所称的**“适应性智能（Adaptive Intelligence）”：以好奇心、共情力与清晰度应对变革。他们不把劳动力规划当作行政流程，而是当作领导工具**，用于统一人、数据与目标。
全域劳动力规划正是为此而生——它让洞察变成前瞻，前瞻变成方向。
为什么5Bs比以往更重要
5Bs不仅是人才决策模型，更代表了应对复杂性的组织思维模式。
成功的企业会：
Buy with foresight（有远见地招聘）；
Build intentionally（有目的地培养）；
Borrow strategically（有策略地借力）；
Bot responsibly（负责任地自动化）；
Balance continuously（持续保持平衡）。
这些选择不仅塑造劳动力规划，更塑造企业文化与组织诚信。
结语：从稳定到适应
未来的工作，不属于那些追求稳定的组织，而属于那些为适应性而规划的组织。
全域劳动力规划不仅是一种流程，更是一种领导哲学——它将商业雄心、人类潜能与技术可能性结合成一个整体系统。
在AI时代，竞争优势不来自“预测未来”，而来自建立平衡、能力与勇气去在变化中蓬勃发展。
参考文献：
Zhang, J. (2025). AI Integration in Workforce Planning: A Systematic Review of 39 Studies.
Jesuthasan, R., & Boudreau, J. (2023). Work Without Jobs.
Bughin, J. (2023). Does Artificial Intelligence Kill Employment Growth?
Nyberg, A. J., et al. (2025). A Brave New World of Human Resources Research: Navigating the GenAI Revolution.
Haipeter, T., et al. (2024). Human-Centered AI Through Employee Participation.
Gartner (2025). Reframing Strategic Workforce Planning for the Modern Enterprise.
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