大多數工業和商業職能都在面臨數字化變革，為此，Infor 公司高級副總裁兼亞太區總經理Helen Masters指出，人力資源主管迎來了擁抱變革、享受變革成果的好時機。

在中國，由于人工智能(AI)快速發展，一場關于人工智能是否會取代人類工作的辯論經久不衰。從人力資源的角度來看，大部分人傾向于認為AI將對人力資源工作起到支撐作用，但仍不能取代。

毫無疑問，隨著機器學習分類方法的出現和大數據分析的發展，人工智能(AI)必定會顯著改變人力資源的職能。最近進行的年度Harvey Nash人力資源調查顯示，亞太地區63%的人力資源主管預計未來五年自動化和AI將對其組織產生影響，而且26%表示這些技術如今已經產生了影響。

AI已經開始影響人力資源和人才管理，大數據處理技術催生的個性化學習和開發計劃以及能夠處理人才招聘工作的聊天機器人就是其中兩個例子。

招聘從聊天機器人開始

聊天機器人已經廣泛進入消費者的日常生活當中，現在它們正開始出現在工作場所。智能助手正被用于模擬人類交流，人力資源主管現在使用聊天機器人招募應聘人員和解答內部員工的疑問。聊天機器人通常是首先被聯系的“人員”，然后才是人事專員解答更為復雜的問題和進行更深入的談話。

另外，聊天機器人可以快速審查人員背景，在招聘篩選過程中提供幫助，還可以在員工入職、培訓和年度個人評價中大顯身手。

AI預測員工表現

機器學習可能是最成功的AI技術，至少從工業角度看是這樣的。使用案例包括用人單位挑選最適合空缺職位的應聘者，或者人力資源部門評估一組員工可能的減員率。預測性人才分析和員工離職風險模型將徹底改變人力資源部門研究人力規劃的方式，但在某些情況下，由于工作環境的多樣性，人為干預依然是必不可少的。

協助員工培訓和職業規劃

傳統上，人力專員利用輔導課程為員工提供技能提升和職業規劃培訓。AI可以在成功規劃、組織和協調這些面向各級員工的培訓計劃中提供幫助。

對于這些培訓計劃，數字教室是最普遍的解決方案。AI還可以幫助確定學習新課程的最佳時間，以便滿足所有員工的個人偏好。

評估員工敬業度

情感分析技術已被用于評估各種社交媒體內容(包括推文和博文)中反映出的積極、消極情緒和偏見。這些技術也被越來越多地用于人力資源領域，尤其是用于更好地評估員工的情緒和敬業程度。

一些AI平臺還被用于識別可能計劃離職的員工，這些平臺有助于跟蹤員工在電腦上的活動，然后通過分析數據確定一個常規活動基準。任何顯著偏離正常基準的活動都會通知雇主。

實踐中，評估員工敬業度的情感分析技術可能非常有效，但人們忽視了僅僅采用傳統方法可能產生偏見甚至明顯錯誤的結果。因此，人力資源主管在對情感分析結果建立共識時必須慎之又慎，從而形成公正而客觀的評價。通過這種方法，AI工具必定會為這種人力資源職能提供支持。

平衡之術

隨著技術發展和可用的數據越來越多，AI將繼續以截然不同的全新方式影響人力資源工作。然而，人力資源主管應該花時間完全了解AI的優勢和可能需要考慮的不同方法，并建立適當的算法和數據架構，然后才能依靠技術解決方案。

因為存在人的因素，人力資源工作并不是簡單的判斷對錯。在通過數據和AI獲取更多見解和保持人類思維和判斷之間，人力資源主管需要找到適當的平衡點，這對形成高效的人力資源團隊至關重要。