© 商业与生活 文｜朱晓培
校对｜大道格
进入 2026 年，AI（人工智能）全面跳出对话框，加速在制造、零售、医疗、办公服务等千行百业落地。数字化、智能化转型，也成为企业发展必然趋势，而人力资源数字化，正是产业 AI 化浪潮中的一个核心赛道。
作为企业人才管理与组织发展的核心支撑，HR 领域的 AI 升级，直接决定了企业组织效能与人才竞争力，因此也是众多企业智能化布局的重点方向。
然而，当前的 HR AI 产品，大多是通用大模型在人力资源场景的简单复用，核心聚焦简历筛选、入转调离、智能问答等事务性提效工作。而且，通用 AI 缺乏专业人才管理方法论支撑，极易出现模型幻觉、评估失准、标准混乱等问题，无法承接人才盘点、干部培育、能力评估、组织发展等深层需求。
此外，AI 人才应用，要想有效运转，高度依赖完整、连贯的人才数据底座。但像用友、金蝶、SAP 这类传统企业软件，客户人才数据分散沉淀在各类异构系统中，数据无法打通聚合，难以沉淀出具备人才科学深度的产品。
正是在这样的行业背景下，北森过去二十余年沉淀下来的人才测评与工业心理学能力，在 AI 时代被充分释放，形成了难以复刻的差异化护城河。面对立足行业痛点与自身积淀，北森走出了一条不同于通用 AI 厂商、传统管理软件厂商的进化路径。
8 月 28 日的第四届用户英雄大会上，北森正式宣布从 "HR 软件 " 公司转型为 HR 领域的 "AI 应用 " 公司，并一次性推出 15+ AI HR 专家。比产品本身更值得关注的是，北森倡导的新的工作方式：真人 HR 提出目标、制定标准并作出判断，数字 HR 接收指令、调用数据、执行流程并交付结果。
数据显示，目前，北森 AI 客户数已超过 1500 家；过去一年，AI 产品新增合同签约额超过 8700 万元，同比增长 10 倍。据 IDC 报告显示，北森已位居中国 HCM 领域 AI Agent 市占率第一。
北森联合创始人、CEO 纪伟国指出，" 真人 HR 指挥数字 HR"。
以下对话由《商业与生活》整理：
"HR 领域有很多细分分工，
不是一个通用 HR 就能全做的 "
Q：现在，北森一共推出了 15 个 AI 专家（Agent），产品布局的思路是什么？未来会针对每个职能场景训练一个 Agent，还是可能有通用的 HR 专家？
纪伟国：我们一开始没想给每个角色配，而是看大模型出来后，客户哪些痛点是它能解决的。比如人才官，一开始做不出来我们就先不写，先按大方向去跑，逻辑跑通了再下手。做出来后，我们自己也挺惊讶的。后来又做了 AI 排班专家等，虽然过程有很多挑战，但也慢慢做出来了。
我们是选最容易做且能创造客户价值的场景去突破。我感觉未来会越来越多，绝对不只是 15 个，没准就能超过 50 个。
Q：这次大会的主题是 " 一起共创 HR 的 AI 时代 "，共创是在 15 个 AI 专家基础之上做定制，还是怎样的？
纪伟国：关于共创，不是说做简单的定制。像 "AI 老师 "，就是共创出的新产品，现在大部分与人才相关的产品都需要共创。
HR 领域有很多细分分工，不是一个通用 HR 就能全做的。它有 COE（专家中心），分成了绩效专家、培训运营专家，甚至领导力评估专家。随着我们进入更深层业务，结合客户需求和北森的专业优势加持 AI，一定会产生不同的专家。
至于 " 通用的 HR 专家 "，我认为这条路不太适合现在去走。如果现在真有一个通用的 HR 专家能把每一件事都做好，那企业可能就不需要 HR 团队了。
手搓一个 Agent 的身体挺容易的，
但要把思想和专业性放进去，挺不容易的
Q：CodeAI 出现后，很多企业尝试手搓 Agent，你们会担心企业自己手搓 AI 软件吗？
纪伟国：春节前后有好多人担心手搓，现在大家已经没这个顾虑了。资本市场会发现，手搓个护照管理、资产管理系统记录日历还行，复杂的软件根本不可能，那已经是过去的故事了
如果回到 Agent 视角，手搓一个 Agent 的 " 身体 "（软件本身）挺容易的，但要把 " 思想 " 和 " 专业性 " 放进去，我们发现挺不容易的。
我们现在在做的，和我们原来传统软件在做的时候，可能感受都不一样。以前我们花大量的时间，有大量的资源投入到写代码的过程。现在我们花大量的时间在让专业的人员去写 skill。
一个专家在这个领域的积累、经验的积累，不是你能直接在外边能找到一些通用的知识就能够去描述出来的，需要他去把很多的这种专业的知识沉淀出来。
我们的工程师也在用 CodeAI 这种编码技术，但它只能帮我们提升一部分效率。我们要求所有写代码的过程，工程师一定要懂它编的是什么，否则根本无法控制结果，后面就没办法修改。所以，Agent 要成为专家，更重要的是专业性的东西和独有数据的输入。
Q：现在 FDE（Forward Deployed Engineer，前线部署工程师）这个团队建得怎么样？
纪伟国：我们现在有两百多人的 FDE 团队。一开始大家推 AI 类产品有两类，一类是偏入离调转的事务性工作，比如筛选简历，其实这个用传统的软件就能做。但我们推了很多人才类的产品，比如岗位需要什么能力、什么叫非权力影响力，这些很多搞软件的人根本搞不明白。后来我们发现，这个能力本质上是咨询顾问的能力。
北森原来就有接近 200 个资深顾问，他们帮客户建能力模型、做学习地图、做人才盘点，搞这个就是他们的本职工作。所以我们把这近 200 个专家转成了 FDE。
另一类是帮客户做业务抽象，把场景内置进来，把他们的业务场景抽象出来放回 AI 里。这个团队我们未来计划做到 300 人的规模。
Q：FDE 这个岗位是长期的还是过渡性的？
纪伟国：做 FDE 要深入业务场景，跟老板谈人才战略的大专家，往往不适应这种 " 琐碎持续迭代 "。很多专家只讲 PPT，我们全在 demo 产品。
而客户业务每年都在变，今年练会了，明年要练别的，所以 FDE 是一个持续性的业务，像财务审计一样稳定。
03
人才识别层面，其他厂商做不出来
Q：北森新发布的 HR 平台，跟市面上其他产品差异化在哪？
纪伟国：主要是人才识别层面，其他厂商做不出来。
看明白一个人非常难——能力维度八九十个，性格维度一百多，什么叫 " 授权 "、什么叫 " 非权力影响 "，需要科班心理学训练。大模型会胡搜乱讲，北森用专业方法论 + 自研控制逻辑保证稳定输出。所以我们叫 " 人才科学 "，本质是心理学和认知科学，跟大模型技术没关系。这是 20 年的积累。
以 AI 面试官为例，2024 年，我们刚开始做 AI 面试官的时候，很多客户追求的是用户体验好、界面创新、对话像真人一样。我们也面过同行的产品经理，问评价怎么做，他说 " 大模型直接评 "，我们直接懵了。
北森内部也争论了很久，我们的结论是，AI 面试官最终一定追求 " 更准 "，而不是 " 更像人 "。我们花大量时间论证怎么问行为、怎么追问、怎么对应能力维度……这是心理测量学、评价中心技术的逻辑。
Q：在目前的 1500 多家客户里，哪几个 AI 产品用得最多？您更看好哪些？
纪伟国：用得最多的是：第一是 AI 面试官；第二是 AI 领导力教练；第三是 AI 陪练。
我非常看好 " 人才官 "。它不仅是一个产品，还会产生连带效应——客户用了 AI 领导力教练，我就掌握了管理者的能力数据；用了陪练，就掌握了业务数据；这些数据沉淀后，客户就更离不开北森生态了。
Q：这些产品的推出是源于高层偏好，还是有具体的战略流程？
纪伟国：北森有严格的战略流程，要基于市场机会点，以客户为中心做研发。两年前我们做 AI 试验时就定下规矩，研发做东西必须能端到端收到钱、解决独立问题，绝不是靠高层偏好拍脑袋。
我做了 20 年人力资源，人力资源的终极是 " 人 "，而不是入离调转的事务性工作。你没法跟老板靠 " 入离调转软件 " 谈价值，老板永远关心的都是 " 人才 "。
Q：北森的客户，既有制造业，也有零售、珠宝行业，行业差异这么大，产品怎么适配？
纪伟国：我们有专业的跨行业方法论，进入场景后由 FDE 做租户级定制。
比如店长的分析洞察训练，线下怎么洞察，线上就怎么练。定制工作台让 FDE 高效出题。标品内嵌通用专业能力，客户侧围绕场景加定制。
Q：北森的客户，既有摩尔线程这类科技公司，也有传统零售、制造业。不同行业推进 AI，有什么共同经验或突出表现？
纪伟国：从我们的客户看，推进得好的企业，都是能用 AI 直接创造营收或显著提升市场竞争力的。
网上有句话说，" 只要老板没有幻觉，大概率都能成功。" 只要老板没有幻觉，转型大概率都能成功。对于大部分制造业或传统企业，AI 主要承担 " 提效 " 角色。很多时候 HR 不敢和老板谈 "AI 能裁员 / 提效 "，但老板一进来第一句话往往就是：" 这套系统能帮我省几个人？" 或者 " 我们公司管理者流动率高，这套 AI 教练能不能帮我把人留住、培养起来？"
04
未来肯定是一个真人 HR
与 " 硅基 HR" 共存的时代
Q：AI 正在重塑千行百业，AI 和智能体接下来对 HR 行业带来的变革，北森有什么判断和预期？为此做了哪些准备？
纪伟国：我们的判断是，未来肯定是一个真人 HR 与 " 硅基 HR" 共存的时代。如果你无法学会使用 AI，真的有可能被淘汰。
我昨晚碰到一个超大型客户，他们老板要求所有管理者必须接受 AI 压力面试 /AI 教练。他们有 2 万个管理者，因为领导力如果缺失会出现很多问题。虽然有的员工很恐慌甚至拒绝做，但我觉得这个趋势是阻挡不了的。
前几天，我自己做了一个面试，面试完了 AI 给我的评价是：" 你这次面试水平很一般。" 我盯着报告看了半天，因为我是最后一个面试的老板，如果 HR 跟我这么讲我还能辩解，但面对 AI 报告我没法辩解，半夜想了想下次面试我还是得认真点。
Q：AI 发展这么快，HR 岗位会减少吗？
纪伟国：这个话题不太好绝对判断。当年大家认为用 AI 编码后工程师会大量失业，但实际上因为编程成本大幅下降，反而刺激了大规模的新需求，大量公司开始做各种软件。
AI 会让组织能力延展，比如以前没法给每个员工配导师，现在 AI 老师能做到。但 AI 素养会成为关键，我们已有客户在招聘时测 "AI 素养 "，看候选人有没有 AI 潜力、愿不愿意大规模用 AI 干活。
Q：AI 能完全替代面试官吗？
纪伟国：我们有个基本原则：AI 不能单独做决定。也就是说，"AI 面试官面试完了就直接入职 " 这件事情，在伦理和国家法规上都是不被允许的。
AI 无法保证结论 100% 准确，而且 AI 不承担责任。它会让 HR 变得更专业，承载更多能力，但绝不可能完全取代人。
Q：有些公司用 AI，一开始很顺，但越往后准确率就越低，提示词越管越乱。北森怎么规避这种问题？
纪伟国：为什么会出问题？原理很简单，比如招销售总监，你问 AI 这个岗位的薪资，AI 在全网一搜，发现你发过的招聘广告范围是 100 万— 150 万，它可能就评估这个人值 150 万。但实际上这个人可能只值 50 万，广告写的只是最高区间。或者评估一个人能不能胜任，AI 上网搜了个招聘简章就妄下结论，这肯定会带来很多问题。
北森的做法是基于 People Science（人才科学）。我们要保证 AI 的输出是绝对稳定的。我们通过一系列提示词、内置规则去控制它问什么问题、评估什么行为。所以，我们才有了 FDE，去客户现场把业务抽象出来，否则随便搞肯定出问题。
05
保持正向盈利，同时全力押注 AI
Q：北森财报显示公司利润在改善，但 AI 转型和研发需要大量投入。公司在投入和盈利的平衡点上，有什么预期？
纪伟国：我们基本的逻辑是在保持正向利润，不亏损的情况下做投资。我们研发有接近一半的人转向 AI，相当于把原有资源压回来；同时 AI 本身让部门提效了 30%；另外我们将 200 多名咨询顾问转成了 FDE 工程师。这两块的投资接近 7 亿多元。加上未来加大 AI 产品的销售重投，未来两年会有接近 10 亿的投入。
这些资源大部分是从提效和内部资源重组中释放出来的。如果不做这件事，未来几年利润会很好，但我们放弃了对短期高利润的追求，选择保持正向盈利的同时全力押注 AI。
Q：AI 落地最难的可能不是技术，而是企业内部的组织和人。北森在推 AI 过程中，有没有什么经验？
纪伟国：很多公司搞 AI 转型，组织最大的压力在于跨部门博弈。有的公司，产品部门写了方案，说能自动生成代码，就把 IT/ 开发给省了；开发部门说跟客户聊完话 PRD 就出来了，就把产品经理给省了。大家都想把对方干掉。
比如，我们之前把 "AI 陪练 " 卖给医药公司的 HR 部门，HR 特别想让销售部门用，但销售部门根本不理 HR。今年我们直接成立了 " 医药陪练 " 团队，直接去找销售团队卖。必须突破部门壁垒。
另外，很多客户也在 " 跟跑 " 搞创新。有的客户自己手搓了一个软件，拿了内部大奖，然后强行要求把北森换掉，哪怕不好用也必须用。这种老板脑袋一热搞 AI 的，很多达不到预期。
北森自己很早就避开了这种 " 假繁荣 "。我们的做法是：要么不做，要做就必须做到位。项目先预演，预演完立项就要做三年，每季度评估，最终衡量收益。所以，看起来没那么红火，但落地效果明显，目前 AI 在北森内部提效了 30% 以上。
Q：未来，北森拓展业务的思路会是什么？
纪伟国：我们会继续沿着 " 专业深度 " 去拓展。
比如 AI 在做合同审核时，我们发现它能做到 95% 的准确率，但剩下的 5% 仍需要法务把关，省不掉法务人员。因此，AI 合理的定位是 " 销售助手 "，让销售先用 AI 预审一遍合同规避明显风险，最终仍由法务审核。
在当前的 AI 时代，AI 做不到完全取代人，决策的闭环必须由人来完成。AI 的真正价值，是拉高专业能力的上限，把专家的能力放大并赋予普通员工。它不是无所不能的，甚至有时会产生幻觉，因此人机协同、专业规则控制才是企业级 AI 真正落地商业化的根本途径。
Q：未来，Agent 会不会变成一个超级入口，取代现在的软件操作？
纪伟国：对话式入口做 Agent 可以，但做全业务操作不行，对话超过两轮你就不愿用了。操作类还得靠软件。未来一定是软件与 AI 深度融合，入口要能嵌页面、支持 A2A 模式。北森的专家内置了很多专业 Skill，必须结合数据和业务才能发挥作用。
Q：现在，有数据显示，海外大模型用户增长放缓，toB 的 AI 会不会也面临泡沫？
纪伟国：工具型 AI 黏性低，切换成本低，竞争激烈。但北森做的是业务型 AI，请假、社保、工资、离职纠纷都要靠我们的软件，客户离不开。
— End —
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