近日，由中国国际科技促进会企业人才工作委员会、中关村人才协会数字化人才专委会、复旦大学EMBA人力资源研究会发起，北京大学光华管理学院、复旦大学管理学院、华中科技大学管理学院、香港大学经管学院指导和智力支持，“智启新篇 才领未来”2025年AI+企业人才管理应用白皮书正式发布。
2025年2月19日，国务院国资委召开专题会议，部署深化中央企业“AI+”专项行动，旨在推动人工智能技术与实体经济深度融合，加速中央企业数字化转型和智能化升级。在此背景下，人才已成为组织长远发展的第一资源。随着AI时代的到来，如何借助人工智能技术实现人才的精准选、用、育、留、评、汰，成为企业构建全球化数字人才供应链、突破管理瓶颈的关键。本白皮书的研究方法，正是围绕这一时代命题系统设计，力求为行业提供权威、前瞻、可操作的洞察。
1.研究发起与组织
本次调研由中国国际科技促进会企业人才工作委员会、复旦大学EMBA人力资源研究会联合发起，汇聚了产学研多方力量。专家团队成员涵盖北京大学、中国人民大学、同济大学、西南财经大学、西北大学、华中科技大学等知名高校的学者教授，以及企业组织发展、人才管理和数字化转型领域的权威专家。
2.调研设计与数据来源
调研目标：深入洞察AI等智能技术在企业人才管理领域的最新应用进展，探索AI赋能人才管理的潜力与优势，助力企业打造新质生产力。
调研内容：问卷设计涵盖人才管理全流程（选、用、育、留、评、汰），聚焦AI在各环节的应用现状、成效、挑战与未来展望。
样本来源：本次研究样本选取遵循科学性与全面性原则，调研对象覆盖不同行业、不同规模、不同数字化基础的企业，确保样本的代表性与多样性。样本覆盖10个核心行业赛道，共322家企业，既包括高端制造（芯片、机器人️）、互联网科技、专业咨询等技术密集型与知识密集型产业，也覆盖农业、消费品、基础能源等传统支柱产业，实现从技术研发端到终端消费端、从生产制造到服务运营的全产业链渗透。各行业样本量分布均衡，既聚焦数字化转型前沿领域的前瞻性探索，也关注传统行业智能化升级的共性需求，避免单一行业视角的局限性。
数据采集：通过线上问卷、深度访谈、行业案例收集等多渠道进行，数据采集时间2025年1月至2025年5月。
3.数据分析与方法论定量分析：采用描述性统计、交叉分析等方法，系统梳理行业分布、应用场景、员工态度、应用成效、行业差异、成熟度评估、挑战与对策等核心数据。
定性分析：结合开放性问题、专家访谈与标杆案例，深入挖掘企业AI应用的痛点、难点与创新路径。
数据安全与隐私保护：所有调研数据严格保密，仅用于学术研究和统计分析，确保参与企业和个人信息安全。
4.趋势筛选与表达逻辑
趋势来源：趋势篇内容基于三大来源——调研趋势、行业洞察（专家/研究团队前瞻）、标杆企业创新实践。
筛选标准：坚持未来导向、行业引领、创新性与可落地性，筛选出对AI+人才管理具有深远影响的趋势。
表达结构：每条趋势均以洞察为主，数据和案例为支撑，突出未来导向、战略启发和行业前瞻。引用专家或报告时注明出处和时间，所有趋势判断、数据引用、案例动态均以2025年6月为时间锚点。
主要洞察：洞察当下，AI在人才管理应用中的实践与挑战
随着AI技术的快速发展与广泛应用，企业人力资源管理正经历着深刻的变革。本次调研聚焦AI智能技术赋能人才管理的应用成熟度，系统梳理了AI在人才管理领域的应用现状、主要成效与现实挑战，总结出以下十大关键洞察，旨在为行业提供真实、客观的参考依据。通过对企业AI团队建设、应用场景、员工体验、ROI、决策支持等多维度的深入分析，我们揭示了AI+人才管理落地过程中的典型模式、阶段性瓶颈与关键影响因素。
关键洞察一：企业AI团队建设路径多元，复合型能力成为组织转型的核心驱动力
调研数据显示，在AI团队组织形式方面，77%的企业已通过设立创新实验室、跨部门AI小组、部门内部设立AI小组或专员的“内部自建”模式主动构建AI能力，强化AI与业务的深度融合，成为主流路径。相比之下，13%的企业选择外部合作，10%的企业仍处于规划阶段，这反映出行业整体已进入AI能力建设的落地期。在AI团队能力要求方面，AI基础知识、管理类合规与数据安全意识最受重视，合计占比44%，将近5成，持续学习与创新、业务-技术融合能力紧随其后，这反映出单一技能型人才已难以满足企业需求。
关键洞察二：AI赋能人才管理以效率提升为核心诉求，高频、标准化场景最易见效
调研数据显示，“效率提升”是企业应用AI的最核心动因，86%的企业都将其列为首要目标，远高于“成本降低”（40%企业选择）、“风险管理”（19%企业选择）等深层次价值。AI在员工自助与服务、员工培训与发展、招聘与选拔这类的高频、标准化的模块，用户体验评分最高，其中员工自助与服务模块平均得分超过3分，显著高于薪酬、绩效等模块。
关键洞察三：AI应用以辅助工具为主，低门槛产品优先，决策支持与组织变革能力有待提升
调研结果显示，在AI技术类型应用现状方面，AI对话、语义生成、RPA流程自动化是当前应用最多的三类技术，分别有250家、170家、150家企业选择，相比之下，智能分析、知识图谱、虚拟影像等高门槛技术的应用仍较为有限，主要集中在具备较强数据基础和系统集成能力的企业。整体来看，AI在HR领域的角色仍以流程优化和操作便捷为主，尚未成为企业管理决策的核心驱动力。在企业在AI应用成熟度自评中，“持续改进与创新能力”得分最高，得分3.68分（满分5分），数据质量、业务应用的流畅性和员工接受度也表现良好，但“对业务决策的支持度”得分相对较低，仅为3.55分，进一步印证了AI应用多停留在“流程工具”层级。
关键洞察四：AI在人才管理六大模块渗透率与成熟度分化明显，行业属性决定落地节奏与优先场景
调研数据显示，在高频、标准化场景优先落地已成为共识的基础上，不同行业在AI应用的优先模块和成熟度上表现出显著分化。整体来看，“员工自助与服务”、“招聘与选拔”是AI渗透率最高的两大模块，均超过四成，而“薪酬与福利”模块渗透率仅为20%，绩效管理等复杂、敏感度高的环节推进相对缓慢。从行业视角看，AI在人才管理六大模块的应用渗透率和成熟度呈现出明显的行业分化特征，“员工培训与发展”模块，基础能源、劳务服务、专业咨询等行业的AI应用成熟度评分均在2.8分及以上，显著高于其他行业。综合型企业、消费品、代加工等行业在“薪酬与福利”模块的成熟度评分高于2分，表现突出。代加工行业在“员工自助与服务”模块的应用成熟度达到2.17分，而高端制造行业仅为1.43分，显示出行业间对自助服务数字化的接受度差异。“招聘与选拔”模块在高端制造、劳务服务、专业咨询等行业评分较高，均在2分及以上，反映出这些行业对AI辅助招聘的需求更为迫切。相较之下，“绩效管理”和“团队分析与预测”模块在各行业的应用成熟度普遍偏低，尤其在高端制造、农牧等行业分化明显，说明这些复杂、敏感环节的AI落地仍面临较大挑战。
关键洞察五：员工对AI应用态度整体积极，过半数表示欢迎，但岗位稳定性和新技术适应性仍存顾虑
调研数据显示，52%的员工对AI在人才管理中的应用表示“非常欢迎”，38%持中立态度，8%认为“需改进”，1%“有所抵触”，1%“完全不接受”。整体来看，员工对AI应用的接受度较高，积极态度占据主流，抵触情绪比例极低。
关键洞察六：AI“提效”效果在事务性场景立竿见影，但“降本”杠杆作用有限，ROI成为企业关注焦点
调研数据显示，“员工自助与服务”、“薪酬与福利”模块在效率提升和成本节约方面表现最为突出，评分均达到3.03分和2.99分（满分5分），成为AI赋能的“黄金模块”。“员工培训与发展”模块效率提升评分为2.75分，成本节约为2.22分，表现居中。相比之下，复杂性更高的“绩效管理”模块，效率提升和成本节约评分分别仅为1.62分和1.24分，显示AI在此类场景的降本效果有限，甚至因前期投入和系统培训导致短期成本上升。“招聘与选拔”模块的效率提升评分（2.39分）明显高于成本节约（0.99分），进一步印证了AI在提升效率方面的优势远大于直接降本。值得注意的是，虽然“薪酬与福利”模块的AI渗透率仅为20%，但在已部署AI的企业中，该模块的效率提升和成本节约效果最为显著，评分均接近3分。这表明，AI在薪酬与福利等标准化流程场景具备高单点价值，但普及率受限于企业的数据基础和流程成熟度。
关键洞察七：数据驱动决策“最后一公里”未打通，AI分析价值释放受限
调研数据显示，企业在招聘趋势预测、内部人才选拔推荐业务场景中，应用AI进行数据分析和预测的比例较高，反映出数据分析工具的普及度不断提升。然而，从应用深度来看，63%的企业坦言，AI分析应用主要定位于“辅助工具”，以提高效率为目标，更多地停留在“生成报告”层面，未能有效转化为实际管理决策。企业在“数据驱动决策支持能力”上的自评分仅为3.38分（满分5分），明显低于其他AI应用环节，凸显“数据到决策”转化的短板。
关键洞察八：AI应用效果参差不齐，信任感和场景适配成关键影响因素
调研结果显示，在效率提升方面，28%的企业认为AI“非常出色”，但也有17%的企业表示“完全无效”；在成本节约方面，34%的企业认为成本反而有所增加，仅有9%认为AI带来了显著的成本降低；在员工体验方面，37%的企业反馈“非常出色”，而9%则认为“完全无效”。整体来看，AI应用效果在不同企业间差异显著，部分企业尚未实现预期价值。
关键洞察九：AI人才管理挑战已从技术转向“人”与“数”，“复合型人才缺失”“数据安全合规压力”成为最大瓶颈
调研数据显示，“缺乏专业人才”已成为企业面临的首要难题，300家企业将其列为最大挑战，93%的企业选择，远超其他选项。其次，“数据安全与隐私保护”被230家企业选为核心挑战，71%的企业选择，反映出数据合规压力的持续上升。“技术复杂性与成本”则以150票位居第三，47%的企业选择，显示传统技术难题的重要性有所下降。员工抵触情绪虽为挑战之一，但影响力相对有限，33%的企业选择。整体来看，企业对“复合型人才引进与培养”和“强化数据安全与隐私保护机制”的关注度显著提升。
关键洞察十：企业多元应对AI落地挑战，聚焦复合型人才培养、数据安全、员工沟通与定制化开发，但成效有待提升
调研数据显示，企业主要通过引进或培养AI与人力资源管理复合型人才（86%的企业选择）、开展员工培训与沟通（78%的企业选择）、强化数据安全与隐私保护机制（67%的企业选择）、定制化开发AI解决方案（62%的企业选择）、加大技术投入与研发（61%的企业选择）方式应对AI落地挑战，这反映出企业在内生能力建设上的主动性。值得注意的是，仅有34%的企业选择“与外部专业机构合作，获取技术支持与咨询服务”，显示大多数企业更倾向于自主掌控AI转型过程，外部资源尚未被充分利用。
建议：致未来组织与HR领导者的行动路线图
面对AI赋能下的人力资源管理新格局，组织与HR领导者正站在变革的前沿，如何把握机遇、应对挑战，成为实现高质量发展的关键。面对技术演进、组织变革和人才结构重塑的多重挑战，企业唯有以系统性、前瞻性和创新性的思维，才能在不确定性中把握机遇，实现高质量发展。本章在前文现状分析、趋势洞察和案例实践的基础上，系统总结AI+人才管理转型的核心经验与行动要点，提出面向未来的战略路线图，助力组织在不确定性中实现持续成长与价值创造。
（一）夯实基础，聚焦“轻量级”场景，积累信任与数据资产
企业应持续深化RPA、自助服务、智能答疑等“轻量级”AI应用，优先在高频、标准化、敏感度低的业务模块落地AI，积累组织信任和高质量数据资产。这不仅有助于降低AI应用的试错成本，也为后续高阶智能化场景（如智能决策、组织分析等）奠定坚实基础。通过在员工自助、在线工单、智能问答等环节率先实现突破，企业能够快速获得员工认可，推动AI在组织内部的良性循环。
（二）优先部署高ROI场景，推动平台化与低门槛创新
在AI应用初期，企业应优先选择“即插即用”型AI服务，聚焦ROI高、见效快的场景，推动平台化、SaaS化应用，并结合低代码工具降低技术门槛。通过灵活部署和快速迭代，企业能够在有限资源下实现最大化价值产出，加快AI在组织内部的普及和价值实现。
（三）系统打造“AI for HR”人才发展体系
AI时代的人才管理需要“懂算法也懂组织”的复合型中坚力量。企业应推动数据素养培训、HRBP技术轮岗、跨职能实验室等机制，系统性提升HR团队的AI素养和跨界能力。通过设立“AI for HR”人才发展计划，企业能够打造一支既能理解业务又能驾驭技术的核心团队，为AI+HR的持续创新提供坚实的人才保障。
（四）强化人机协同与信任治理，提升AI应用可持续性
AI的广泛应用离不开员工的信任与认同。企业应推广“人机共管”机制，增加AI解释性输出与员工申诉反馈通道，通过内部宣传和透明化演示强化员工对AI的认知和信任。建立“AI使用白名单制度”，加强数据分类分级管控，设立审计机制，引导员工理解数据使用边界，确保AI应用的合规性和数据安全。
（五）分行业、分场景推进系统化落地，精准突破业务痛点
各行业应根据“流程复杂度+数据成熟度”双维度进行部署优先级排序，优先在合规驱动的培训等环节切入，逐步拓展至招聘预测、组织分析等中高阶场景，实现AI从“点”到“面”的系统化落地。企业在推进AI人才管理应用时，应充分考虑行业特性和业务场景，优先在本行业最具突破性的环节实现AI赋能，逐步推动AI应用的纵深发展。
（六）共建“AI+HR”生态，打通端到端落地链路
AI+人才管理的创新不仅需要企业自身努力，更需平台商、咨询机构、高校等多方协同。企业应建立生态共建机制，推动多方合作，打通从技术到运营的“端到端”落地链路，形成开放、协同、可持续的AI+人才管理创新生态。通过行业联盟、标准制定、案例分享等方式，推动AI+人才管理行业整体进步。
（七）以人为本，关注员工体验与组织健康
未来的人力资源管理应以员工体验为中心，依托生成式AI和多模态AI，打造“千人千面”的个性化服务体系，提升员工福祉与组织凝聚力。企业还需加快复合型人才培养，推动员工再技能化和多元发展，构建开放、包容、健康的人才生态，实现组织与员工的共同成长。
