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丨知识、问答与合作，AI行业必备工具

导读：调研显示，这份报告一共回收 290 份来自国内企业人力资源管理者的有效问卷，搭建成熟度模型，从应用结果和组织条件两个维度记录 AI 在人力资源板块的真实落地情况。

调研显示，数据显示 80.7% 的受访企业人力资源 AI 应用还处在初始阶段，真正走到较高成熟度的企业占比只有 19.3%，单点突破型的企业样本数量很少。

调研显示，AI 在人力资源不同模块的渗透程度差距明显，招聘模块渗透率达到 58%，培训板块为 38%，员工服务咨询板块 31%，人才盘点、组织分析类场景落地占比偏低。

调研显示，即便已经上线 AI 工具，多数企业只是零散使用部分功能，51.7% 的企业仅在个别零散场景开展应用，工具使用者大多局限在 HR 内部人员。

调研显示，实际使用深度层面，仅有 29.3% 的企业可以做到高频使用相关工具，33.8% 的企业能够比较充分采纳 AI 输出的内容结果。

调研显示，超过半数企业对外表示重视人力资源 AI 建设，但调研显示只有 14.8% 的企业，真正为此配置对应的专项预算或是专项资源。

调研显示，58.3% 的企业领导层会以各类形式参与 AI 相关推进工作，但领导层亲身高频使用 AI 工具开展工作的占比仅有 9.7%。

调研显示，国企样本呈现出特殊状态，受访国企当中没有企业为人力资源 AI 配置专项预算，综合成熟度得分低于民营、合资以及外资类企业。

调研显示，69.3% 的企业在引入 AI 工具之后，内部的工作流程还有岗位分工没有做出调整，没有重新梳理人和 AI 之间的协作模式。

调研显示，61.4% 的企业面临人才相关的数据基础薄弱或是数据不规范的问题，原始资料分散、缺失，难以直接拿来供给 AI 调用。

调研显示，72.8% 企业的 AI 系统和原有 HR 系统只是简单对接甚至相互独立，数据没办法跨系统顺畅流转，66.2% 没有统一可用的 AI 工具平台。

调研显示，除结构化数据之外，企业内部大量人才评判标准、管理经验停留在资深从业者个人脑海，没有被整理编码成为 AI 可以读取的知识资产。

调研显示，仅有 14.1% 企业的 HR 团队具备主导 AI 人力资源场景落地的能力，更多团队只能配合 IT 或者外部供应商完成基础需求沟通。

调研显示，企业全员层面，能够熟练把 AI 作为日常工作常规手段的人员占比为 19.6%，大部分员工停留在基础使用或者很少使用的状态。

调研显示，不同行业之间成熟度拉开差距，信息技术、能源化工、金融行业综合得分相对靠前，制造业 HR 板块 AI 渗透进度落后于生产端智能化改造。

调研显示，报告把人力资源 AI 场景按照落地难度、价值显性度划分为四类，招聘事务、员工助手、课程制作属于优先切入的场景类别。

调研显示，AI 面试、AI 陪练、人才盘点这类归为重点规划区，产出价值更高，但十分依赖企业沉淀的内部数据和业务知识储备。

调研显示，基础人事管理被划入常规推进区，核心重点不在于 AI 功能本身，而在于夯实底层数字化底座，人力资源规划类场景归入暂缓投入的范畴。

调研显示，整套落地流程拆解成六个环节，允许回环迭代，并不要求单向走完，从业务流程拆解，一直延伸到跨场景的数据打通与系统集成。

调研显示，企业可以按照自身首要目标选择推进主线，降本增效导向的项目周期最短，一到三个月即可看到效果，数据驱动决策类路径周期最长。

调研显示，降本增效路线更多依托标准化任务，而侧重业务协同的路径，对业务部门实际参与知识萃取的程度，有着很高的现实要求。

调研显示，规模化上线不等于项目完结，知识库更新、智能体效果复盘、问题反馈处理，都需要企业配置持续运营的人力和资源予以保障。

来源:互联网

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