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Jack Dorsey
美国HR转型新范式:AI驱动的四层组织架构模型
核心观点:AI对HR的冲击,远不只是工具升级,而是组织架构的彻底重构。目前,约80%的企业已经引入AI,但只有20%真正改变了工作流程。这意味着,大多数企业仍停留在“旧结构+新工具”的阶段。未来HR将呈现四大变化:第一,建立人才智能中枢,实现实时数据驱动决策;第二,以跨职能小团队取代传统HR职能分工;第三,COE转型为能力平台;第四,将人类判断集中在高价值决策领域。这一趋势意味着,HRBP角色正在被重新定义,HR部门也将从支持职能,转变为企业AI转型的核心设计者。 如果一家企业从零开始设计组织,那么完全可以像 Block 在 Jack Dorsey 推动下那样,用由AI协调的智能系统替代传统层级结构。但现实情况是,大多数企业并没有重来的机会。真正困难的问题,是一家拥有数万名员工、仍在持续运转的组织,如何在不中断业务的前提下完成转型。 过去25年的实践不断重复同一个结论:技术总是先行,而组织架构往往滞后。无论是在 GE 推动数字化劳动力扩展,在 IBM 管理跨170个国家的人才体系,在 Intel 参与高管继任规划,还是在 Boston Consulting Group 构建全球人才体系,这一模式始终存在。AI并没有改变这一点,只是让这种错配变得更加明显、更加紧迫。 问题的本质:脱节发生在架构层,而不是应用层 今天,大多数企业并不缺少AI工具。根据 McKinsey & Company 的数据,接近80%的企业已经在至少一个职能中部署AI,但只有约20%的企业真正因此重构了工作流程。工具部署与组织重组之间的脱节,成为转型难以落地的根本原因。 这背后是一个结构性问题。现有的人力资源体系,是建立在信息稀缺和协同成本高昂的时代背景之上的。HRBP负责在不同层级之间传递信息,COE集中稀缺的专业能力,层级结构则用于推动决策流转。在这样的体系中,复杂性是被“管理”的对象。 但在AI时代,信息获取与处理的成本几乎被消除,协同效率大幅提升。这意味着原有结构不再只是低效,而是逐渐失去存在的必要。AI不会让旧架构运行得更快,它会让旧架构变得多余。如果继续沿用这一体系,企业所获得的将只是有限的效率提升,而不是结构性的生产力跃迁。 行业信号:HR职能正在被重写 这一趋势已经在多个维度上显现出来。Josh Bersin 的研究指出,人力资源领域将出现超过100种AI agent应用,并预测传统HR岗位可能减少约30%。与此同时,Society for Human Resource Management 的数据显示,92%的CHRO预计AI将在短期内进一步融入人力资源管理。 这意味着,人力资源职能的重构已经开始。关键差异不在于是否发生,而在于企业是否主动设计这一转型路径。 新的蓝图:以智能、成果与判断为核心的四层结构 未来的人力资源组织,不会是现有结构的扁平化版本,而是一套完全不同的体系。这一体系围绕四个层面展开。 第一层是劳动力智能核心。这是整个体系的基础,也是大多数企业目前缺失的能力。它是一个持续更新的人才数据模型,能够实时反映组织中的技能结构、能力缺口、流失风险以及潜在需求。它整合绩效、学习、流动性、招聘速度和市场数据,将这些信号转化为可执行的情报。这一层通常由一个精简的技术团队负责,由数据科学家、劳动力经济学家和AI架构师组成,直接服务于业务决策。 第二层是成果导向团队。传统按职能划分的HR结构,将责任分散在多个部门之间,而新的结构以“结果”为核心进行组织。由5到8人组成的跨职能团队,围绕具体业务问题进行端到端负责。例如,新员工生产力团队负责从录用到绩效达标的全过程,关键技能团队负责战略技能的建设与保留,领导力梯队团队负责继任体系建设,AI准备团队负责组织与AI协同能力。这种模式消除了频繁交接带来的效率损耗,也重新定义了责任归属。 在这一体系下,传统HRBP角色将被重新定义。过去由HRBP承担的信息传递与协调工作,将由数据系统和团队机制替代。该角色要么转型为真正承担业务责任的团队负责人,要么成为具备战略决策能力的高级顾问。 第三层是平台化的COE。COE不会消失,但其角色将发生根本变化。在过去,COE集中专业能力并直接参与执行,而在AI环境下,这些能力可以被系统化。COE将转型为能力平台,负责制定标准、构建工具、控制质量,并赋能各个团队执行,而不是亲自执行。这一转变的关键,在于从“服务提供者”转向“平台构建者”。 第四层是人类判断。AI可以承担协调、分析和流程自动化,但无法替代人类在伦理判断、高风险决策、文化塑造以及复杂情境中的作用。未来的HR领导者,将从行政协调中解放出来,专注于这些关键领域。 未来的CHRO需要具备新的能力结构,包括对劳动力智能的战略设计能力,对AI治理的边界把控能力,对组织文化与信任机制的构建能力,以及对企业整体AI转型的领导能力。 如何开始:从架构入手,而不是工具 没有企业能够在短时间内彻底重构人力资源体系,但转型的起点至关重要。应优先构建劳动力智能核心,围绕三到五个最关键的业务问题建立数据能力。在此基础上,选择一个结果最明确、跨部门阻力最大的场景,试点成果导向团队,通过实际业务结果验证新模式,并逐步扩展。 真正的转型,从来不是从工具开始,而是从架构设计开始。 现实的提醒:AI会放大一切 Gartner 的研究显示,仅有47%的HR负责人认为企业文化能够有效驱动绩效。这意味着,大多数组织在引入AI之前,其基础已经存在问题。在这种情况下,AI不会成为修复工具,而会成为放大器。 那些仅仅为员工提供AI工具,却不改变组织方式的企业,可能只会经历短暂的效率提升,然后迅速停滞。而那些重新设计协同机制、决策流程以及人机分工边界的企业,才可能实现持续增长。 结语:在运行中重建,而不是等待重来 层级结构本质上是为信息传递而存在,而AI已经改变了信息流动的方式。但企业无法停下来重新设计一切,只能在既有体系中逐步构建新的结构。这需要清晰的方向,也需要拆除旧结构的决心,更需要时间去建立信任。 这一次的变化不同于以往,但前提是,组织必须明确自己要走向何处。
Jack Dorsey
2026年04月28日
Jack Dorsey
Block裁员40%,AI真的来取代你了吗? 一个HR研究专家的反常识解读,比标题重要得多
核心摘要:Jack Dorsey官宣Block Inc.削减4000个岗位、以AI替代,一时间引发全球热议。但知名HR分析师Josh Bersin泼了一盆冷水:这更像是效率危机的掩护,而不是真正的AI转型。数据显示,Block毛利率远低于Visa和Mastercard,投资者早已不满。真正的AI红利来自业务重构,而不是一纸裁员令。Josh Bersin直言:AI是业务重新设计的机会,不是削减人头的工具。你所在的企业,是在用AI"裁员",还是在用AI"升级"? 上周,一条消息在北美科技圈炸开了锅。 Block Inc.(就是做Square刷卡机和CashApp转账的那家公司)CEO Jack Dorsey公开宣布:公司将裁减40%的员工,约4,000个岗位,理由是——AI可以替代他们。 消息一出,我的LinkedIn和微信群瞬间被刷屏。湾区、西雅图、纽约的HR同行都在转,很多人加了一句话:“这次是真的要来了。” 但我想说:先别慢。这件事,比标题复杂得多。 01 这真的是一个AI战略决策吗? Josh Bersin——很多北美HR人应该熟悉这个名字,他长期跟踪全球企业人才与AI转型趋势——在第一时间做了深度分析。他的结论出乎很多人的意料: Block这次裁员,与其说是AI转型的战略先行,不如说是一次迟到的组织效率危机的集中爆发。 理由很直接:Business Insider采访了Block内部7名员工,没有一个人清楚Jack Dorsey的AI转型计划具体是什么。一个真正经过深思熟虑的AI战略,不可能连内部员工都说不清楚。 再看财务数据。Block的毛利率远低于同类可比企业——Visa、Mastercard、Shopify。这意味着公司在规模效益上存在明显短板,投资者对此已经不满很久了。在这个背景下,AI取代人力更像是一张可以讲给华尔街听的故事,而不是一套经过验证的转型路径。 Bersin直接点破:AI,在某些公司,正在成为绩效管理收紧和组织瘦身的“新借口”。 02 AI替代人力,没有你想象的那么省錢 这一点,作为HR,你必须知道,因为你迟早会被高层问到。 场景一:呼叫中心 用AI替代一名年薪$35,000的外包客服人员,AI的年运营成本仍然高达$15,000至$20,000。节省比例大约40%至57%,不是零成本,更不是免费。 场景二:软件工程师 如果团队有1000名工程师,年薪合计$10,000,000,假设AI能消除80%的手动编码工作量,理论上释放了$8,000,000的劳动力价値。但问题是——AI推理所需的计算成本(reasoning tokens)极其昂贵,在复杂代码库场景下,AI的实际运营成本可能反而高于工程师本人的薪资。 还有一个常被忽视的成本:你裁掉了人,但仍然需要人来训练AI、验证AI的输出、管理AI系统的合规与安全。这些岗位不会消失,只是换了形式。 03 70多家企业告诉我们的真相 Bersin团队深入研究了70多家已经开始AI转型的企业,得出了一个关键结论: 把AI当作提升个人生产力的工具,几乎看不到显著的岗位减少。 真正实现十倍甚至更大规模效率提升的企业,靠的不是裁员,而是系统性的业务流程重构。 几个真实案例: 安联保险(Allianz):构建数字孬生系统,AI用于优化理赔处理流程,不是裁人,是提速。 Travelers:用AI扩大员工赋能规模,加快产品上市速度,而非替代员工。 HubSpot:用AI为客户开发新服务,扩大收入边界,而非压缩人力成本。 这些企业的共同逻辑是:AI是业务升级的杠杆,而不是人力成本的替代品。 04 作为北美HR,你现在最需要问的三个问题 Block的故事不是终点,而是一个预警信号。当你的公司或你的CEO开始讨论“用AI降本减员”时,作为HR,你需要在会议室里提出这三个问题: 我们的业务流程重新设计了吗?裁员之前,有没有先做业务流程的系统性梳理?如果没有,裁员只是释放了短期财务压力,解决不了根本问题。 我们有没有AI运营能力?AI系统上线后,谁来负责验证输出的准确性?谁来处理它犯错时的后果?这些岗位的JD写好了吗? 这是一次性成本削减,还是持续增长策略?单纯裁员的ROI是一次性的,而业务重构的ROI是复利式的。你们追求的是哪一种? 写在最后 身处北美,我们比其他地方的HR更直接地感受到AI浪潮的冲击——无论是湾区的科技公司、还是华尔街的金融机构,裁员的消息几乎每周都有。 但正因如此,我们更需要用数据和逻辑去区分:哪些是真正的AI转型,哪些只是借 AI之名的组织收缩。 Bersin的判断我认为是准确的:AI不是裁员的理由,而是重新设计业务的机会。真正有远见的公司,不是在问“我能用AI裁多少人”,而是在问“用AI,我能做到以前做不到的什么”。 Block会不会真的转型成功?让我们拭目以待。但作为HR,我们现在就可以从这个案例里拿到属于自己的答案。 ? 来源:Josh Bersin, joshbersin, March 2, 2026
Jack Dorsey
2026年03月02日
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