麦肯锡：AI赋能职场，企业如何跨越管理障碍，实现智能化未来？员工对 AI 的适应速度远超领导层的预期
AI 如何重塑职场？
人工智能（AI）正在以惊人的速度重塑职场生态，许多企业正试图利用 AI 提高生产力、优化决策流程并增强市场竞争力。然而，AI 技术的广泛应用远非一蹴而就，企业的 AI 部署不仅涉及技术升级，更考验管理者的战略眼光和执行力。
麦肯锡的《Superagency in the Workplace》 这份报告深入研究了 AI 在职场中的应用现状，基于对 3,613 名员工和 238 名 C 级高管 的调查，揭示了企业在 AI 落地过程中的机遇与挑战。报告认为，AI 在职场的变革潜力堪比蒸汽机之于工业革命，但当前的最大障碍并非技术问题，而是领导层的行动力不足。
尽管 92% 的企业计划在未来三年增加 AI 投资，但只有 1% 认为自己 AI 发展成熟，表明大多数企业仍停留在 AI 试点阶段，尚未实现全面部署。更值得注意的是，报告发现员工对 AI 的接受度远超管理层的预期，但企业的 AI 发展速度依然滞后。领导者的犹豫和执行力缺失，正成为 AI 规模化应用的最大瓶颈。
本文将从员工接受度、领导层挑战、组织架构变革、AI 治理、商业价值实现等多个维度，介绍报告的核心观点，并补充对 AI 发展的进一步思考。
一、员工比领导更快接受 AI，企业行动缓慢
报告的核心发现之一是：员工已经在积极使用 AI，而领导者仍然低估了 AI 的普及度。
数据显示：
员工使用 AI 的频率比领导层预期高出 3 倍，但许多企业尚未提供系统性培训；
70% 以上的员工认为 AI 在未来两年内将改变至少 30% 的工作内容；
94% 的员工和 99% 的高管都表示对 AI 工具有一定熟悉度，但只有 1% 的企业认为 AI 应用已成熟。
这一现象表明，AI 在企业中的主要障碍并非员工适应能力，而是管理层的滞后决策。许多企业高管仍然停留在探索 AI 价值的阶段，而员工已经在日常工作中广泛使用 AI 工具，如自动生成文档、数据分析、代码编写等。员工在推动 AI 发展方面的主动性，远远超出管理层的认知。
然而，企业未能为员工提供足够的 AI 培训和资源，导致 AI 的应用仍然停留在浅层次，难以转化为真正的生产力提升。例如，48% 的员工认为 AI 培训是 AI 规模化应用的关键，但许多公司仍未建立 AI 学习机制。企业如果不采取措施缩小这一认知鸿沟，可能会错失 AI 带来的长期竞争优势。
二、AI 领导力挑战：速度焦虑与执行落差
尽管 AI 的发展潜力巨大，但报告指出，47% 的企业高管认为公司 AI 发展过于缓慢，主要原因包括：
AI 技术成本的不确定性：短期 ROI（投资回报率）难以量化，导致企业不敢大规模投资；
AI 人才短缺：AI 相关技术人才供不应求，企业缺乏相应的招聘和培养体系；
监管与安全问题：企业在数据隐私、算法透明度等方面的担忧阻碍了 AI 落地。
这种“速度焦虑”让企业在 AI 发展过程中陷入试点—停滞—观望的循环：
试点阶段：部分企业已启动 AI 试点项目，如客服自动化、数据分析等；
停滞阶段：由于短期收益不确定，试点项目难以规模化推广；
观望阶段：企业倾向于等待行业先行者经验，而非主动探索 AI 的商业价值。
报告强调，AI 的落地不仅是技术问题，更是企业管理问题。领导者需要具备更强的战略决心，加快 AI 投资，并明确 AI 在企业中的角色，才能真正推动 AI 规模化应用。
三、如何实现 AI 规模化落地？
1. AI 人才培养
AI 的大规模应用依赖于系统性的 AI 人才培训。然而，报告发现，近一半的员工认为企业提供的 AI 支持有限。企业需要采取措施：
建立 AI 培训体系，涵盖 AI 基础知识、业务应用和 AI 伦理等内容；
推广 AI 试点项目，让员工亲身参与 AI 工具的开发和使用；
设立 AI 激励机制，鼓励员工利用 AI 提升工作效率。
2. 组织架构调整
AI 不能仅仅作为 IT 部门的创新项目，而应当成为企业整体战略的一部分。报告建议：
设立 AI 战略委员会，确保 AI 发展与企业长期战略保持一致；
推动 AI 在各业务部门落地，提升 AI 在实际业务流程中的应用深度；
强化 AI 风险管理，确保 AI 应用在数据安全和监管方面的合规性。
3. AI 治理：平衡速度与安全
虽然 AI 带来了极大的商业价值，但报告指出，企业在 AI 治理方面仍存在诸多挑战：
51% 的员工担心 AI 可能带来的网络安全风险；
43% 的员工关注 AI 可能导致的数据泄露；
企业需要建立 AI 伦理标准，确保 AI 透明、公正、合规。
四、AI 时代的商业价值：企业如何真正实现 ROI？
尽管企业对 AI 充满期待，但报告显示，目前仅 19% 的企业 AI 投资带来了 5% 以上的收入增长，表明大多数企业的 AI 应用尚未转化为可观的商业回报。为了提升 AI 价值，企业需要：
从“技术驱动”转向“业务驱动”，确保 AI 应用直接创造商业价值；
优化 AI 目标设定，明确 AI 在核心业务中的定位；
加强 AI 应用场景探索，特别是在客户服务、供应链管理等高回报领域进行深入部署。
AI 成败的关键在于管理层
AI 的成功不仅依赖技术本身，更取决于企业领导者的执行力和战略眼光。企业若要真正迈向 AI 时代，需要：
加速 AI 战略落地，推动组织变革；
加强 AI 人才培养，提高员工 AI 适应能力；
建立 AI 治理体系，确保 AI 安全合规发展。
在 AI 时代，最危险的不是迈得太快，而是思考得太小、行动得太慢。
附录：《Superagency in the Workplace》 下载
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人力资源的数字化和数据驱动管理，已成为企业在新商业环境中制胜的关键。根据最新的调查显示，超过80%的企业领导者表示，在过去几年充满挑战的环境中，如果没有HR科技工具和数据分析的有力支持，他们的企业很难实现有效运转。
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下面，让我们一起探索这些关键指标，开启数据驱动的人力资源新篇章！
Workforce Metrics（人员结构指标）
Headcount（员工总数）
Headcount Growth（员工增长率）
FTE Growth（全职员工增长率）
Average Age（员工平均年龄）
Aged 60+%（60岁以上员工占比）
Average Years in Position（平均在职年数）
Average Years in Service (Tenure)（平均任职年限）
% Full-Time Employees（全职员工占比）
% Part-Time Employees（兼职员工占比）
% Contingent Workers（合同工占比）
Talent Acquisition Metrics（人才招聘指标）
Number of Hires（招聘人数）
Hire Rate（招聘率）
Failed Hires（失败招聘人数）
Hire Fail Rate（失败招聘率）
Time to Hire（招聘时间）
Time to Fill（职位填补时间）
Time to Start（入职周期）
Recruitment Costs（招聘成本）
Hiring Costs（入职成本）
Cost per Hire（每次招聘成本）
Source Channel Cost（招聘渠道成本）
Average Hire Pay（平均入职薪资）
Average Hire Age（平均入职年龄）
Number of Vacancies（职位空缺数量）
Vacancy Fill Rate（职位填补率）
Retention Metrics（员工保留指标）
Number of Leavers（离职人数）
Overall Turnover Rate（整体离职率）
Voluntary Turnover Rate（主动离职率）
Involuntary Turnover Rate（非自愿离职率）
Retention Rate（员工保留率）
Stability Index（稳定指数）
Average Tenure at Exit（离职员工平均任职时间）
% Regrettable Loss（遗憾流失比例）
Cost to Replace Employees（替代员工成本）
Cost of Turnover（离职成本）
Retention (Flight) Risk Score（离职风险评分）
Impact of Loss Score（员工离职影响评分）
Internal Mobility Metrics（内部流动指标）
Number of Promotions（晋升人数）
Promotion Rate（晋升率）
Time to Promotion（晋升所需平均时间）
Lateral Moves（横向调动数量）
Lateral Move Rate（横向调动率）
Time to Lateral Move（横向调动所需时间）
Demotions（降职数量）
Demotions Rate（降职率）
Time to Demotion（降职所需时间）
Build Rate（内部填补职位比例）
Buy Rate（外部招聘比例）
Performance Metrics（绩效表现指标）
% High Performers（高绩效员工比例）
% Low Performers（低绩效员工比例）
% High Potentials（高潜人才比例）
% Talent（人才比例）
Learning and Development Metrics（培训与发展指标）
Learning Completion Rate（培训完成率）
Total Training Hours（培训总时长）
Total Training Cost（培训总成本）
Cost per Employee for Training（人均培训成本）
Time to Productivity（员工达成生产力的时间）
Skill Gap Percentage（技能差距百分比）
Organizational Structure Metrics（组织结构指标）
Reporting Layers（报告层级数量）
% Managers（经理比例）
Direct Span of Control（直接管理幅度）
Indirect Span of Control（间接管理幅度）
Rewards Metrics（薪酬激励指标）
Total Base Pay（总基本薪酬）
Total Bonus（奖金总额）
Total Fully Loaded Labor Cost（员工完全负担成本）
Average Base Pay (Full-time)（全职员工平均基本薪酬）
Average Base Pay (Part-Time)（兼职员工平均基本薪酬）
Target Bonus（目标奖金）
Actual Bonus（实际奖金）
% Bonus Achieved（奖金达成比例）
Fully Loaded Cost per Employee（每名员工的综合成本）
Relative Salary Position（相对薪资水平）
Compa Ratio（薪酬比率）
Time to Salary Raise（薪资提升所需时间）
Diversity and Inclusion Metrics（多元与包容性指标）
Diverse Employees（多元员工数量）
% Diverse Workforce（多元化员工比例）
% Diverse Managers（多元化经理比例）
% Diverse Leadership Team（多元化领导团队比例）
% Diverse Promotions（多元化晋升比例）
% Diverse Hires（多元化招聘比例）
% Diverse Turnover（多元化员工流失比例）
Inclusion Index（包容指数）
Inclusion Net Promoter Score (iNPS)（包容性净推荐值）
Pay Gap Across Diverse Groups（不同群体间的薪酬差距）
Absenteeism Metrics（缺勤指标）
Absence Rate（缺勤率）
Absence Cost（缺勤成本）
Absence Frequency（缺勤频率）
Absence Duration（缺勤时长）
Bradford Factor（布拉德福德系数）
Succession Management Metrics（继任管理指标）
Coverage Ratio（继任候选人覆盖比例）
Listed Successors（列出继任候选人数）
Available Successors per Position（每职位可用继任者数量）
Succession Readiness（继任准备度）
Employee Engagement Metrics（员工敬业度指标）
Employee Net Promoter Score (eNPS)（员工净推荐值）
Employee Engagement Participation Rate（员工敬业度活动参与率）
其他重要指标（Other HR Metrics）
Average Revenue per Employee（人均创造收入）
Time to Productivity（员工达到生产力的平均时间）
Skill Gap Percentage（技能差距比例）
Total Training Cost per Employee（每位员工培训成本）
Time to Salary Raise（获得薪资提升的时间）
Build Rate（内部培养率）
Buy Rate（外部招聘率）
Number of Listed Successors（被列为继任者的员工数量）
Available Successors per Position（每个职位的可用继任者数量）
Promotion Rate（晋升率）
Demotion Rate（降职率）
Reporting Layers（组织结构报告层级）
Direct Span of Control（管理人员直接管辖人数）
Indirect Span of Control（管理间接范围）
Skill Gap Percentage（技能缺口比例）
Total Training Cost per Employee（每名员工的培训成本）
% Absenteeism（缺勤率）
Average Bonus Percentage（平均奖金比例）
Training Cost per Employee（每名员工的培训成本）
上述总结涵盖了HR领域最关键的100项指标，提供清晰定义与作用，便于快速查阅与决策参考。
未来已来！数字员工如何管理？Workday重磅发布 Workday Agent System of Record——数字员工的管理系统数字员工如何管理？Workday宣布推出Agent System of Record，一个用于管理企业AI代理（AI Agents）的全新平台，类似"数字员工”的劳动力管理系统。此系统帮助企业统一管理、监控和优化AI代理的使用，确保合规性、安全性及成本控制。Workday还推出了基于角色的AI代理，涵盖薪资、合同、财务审计和政策管理等领域，使AI能够更自主地支持业务运作。此外，通过Workday Marketplace，企业可探索、部署和定制AI代理，进一步推动AI驱动的数字化转型。更多相关HR科技前沿趋势，请关注HRTech的持续报道。
数字员工正在成为现实，Workday 让企业能够像管理人类员工一样管理 数字员工- AI 代理（AI Agents）！
2025年2月11日，Workday 正式发布Workday Agent System of Record（AI 代理管理系统），这是一项具有颠覆性的创新，旨在帮助企业集中管理 AI 代理，让“数字员工”真正融入现代工作环境。这一平台不仅提供 AI 代理的注册、部署、治理，还解决了 AI 代理碎片化、合规性、安全性和成本优化等关键问题。
Workday 的这一举措，意味着 HR 不再只是管理“人力资源”，而是要同时管理“数字员工”——AI 代理成为团队成员，承担复杂的工作任务，与人类员工协作，真正重塑 HR 领域的工作方式。更多相关HR科技前沿趋势，请关注HRTech的持续报道。
Agent System of Record（AI 代理管理系统）：全新的数字劳动力管理方式
Workday 认为，未来的劳动力将由人类员工和 AI 代理共同组成，因此，企业需要一个专门的系统来管理这些 AI 代理的权限、任务、成本和绩效。Agent System of Record 充当了企业 AI 代理的“主系统”，提供了一个统一的管理平台，确保 AI 代理能够安全、合规、高效地运行。
Workday 的战略意义与行业竞争力
Josh Bersin 在他的分析中强调，AI 代理管理是企业进入 AI 时代不可避免的趋势，但目前市场上缺乏一个成熟的 AI 代理管理体系。Workday 通过推出 Agent System of Record，正在填补这一市场空白，确保企业可以更好地控制 AI 代理，并消除企业在 AI 代理治理上的顾虑。
Rebecca Szkutak 进一步指出，企业越来越多地采用 AI 代理来优化 HR 和财务等关键业务流程，而 Workday 通过提供一个全面的 AI 代理管理工具，使企业不必担心 AI 代理的不当行为、数据泄露或合规性问题。这种管理平台的出现，降低了企业对 AI 代理使用的风险，也促进了 AI 代理的广泛落地。
Agent System of Record核心功能
1️⃣ 集中管理所有 AI 代理：无论 AI 代理来自 Workday 还是第三方供应商（如 Microsoft、Google、AWS 或 SAP），企业都可以在一个控制面板中统一管理。
2️⃣ 实时监测 AI 代理的任务执行情况：HR 和 IT 团队可以查看 AI 代理的任务日志，确保其行为透明可控。
3️⃣ 权限和数据访问控制：AI 代理只能访问被授权的数据，防止不当数据泄露或滥用。
4️⃣ AI 代理的预算与成本管理：企业可以追踪 AI 代理的使用频率、运营成本，并分析其 ROI（投资回报）。
5️⃣ 自动化合规检查：AI 代理的所有活动都会记录并自动匹配企业的合规性要求，降低法律风险。
6️⃣ 灵活的 AI 代理市场（Workday Marketplace）：企业可以直接从 Workday Marketplace 发现、部署并管理不同的 AI 代理。
AI 代理管理的领先价值：Workday 为行业带来的变革
Workday 之所以能够率先推出 AI 代理管理平台，是因为它深耕 HR 领域多年，理解企业对劳动力管理的需求。这一创新将对行业产生深远影响：
1️⃣ HR 科技行业的新标准：
Workday 的这一创新，很可能会促使 SAP、Oracle、ADP 等主要 HR SaaS 供应商加快 AI 代理管理的布局，HR 领域的竞争将进入“AI 代理治理”时代。
2️⃣ HR 角色的转型：HR 需要学会管理 AI
过去，HR 负责管理人类员工的绩效和发展，未来，HR 需要学习如何管理 AI 代理，让 AI 代理成为高效的“数字员工”。
3️⃣ 企业 AI 应用落地的关键突破口
许多企业对 AI 代理的安全性、合规性、可控性存疑，Workday 提供的集中管理平台可以加速 AI 在 HR 领域的落地。
4️⃣ 构建企业 AI 生态系统，推动智能协作
通过 Workday Marketplace，企业可以轻松集成第三方 AI 代理，打造一个完整的 AI 生态系统。
企业对 AI 代理管理的潜在担忧
尽管 AI 代理管理系统提供了诸多优势，企业仍然对其带来的挑战和风险有所顾虑：
🔹 数据安全与隐私风险：
AI 代理通常需要访问企业内部的敏感数据，如员工信息、薪酬数据、财务记录等。企业需要确保 AI 代理不会访问未经授权的数据，并具备严格的加密与访问控制措施。
🔹 AI 代理的自主决策能力及可控性：
Workday 强调 AI 代理将与人类员工协作，但 AI 代理在某些情况下可能会做出错误决策或产生偏见。企业需要对 AI 代理进行持续的监控、调优，并设定“人工干预”机制，以确保 AI 的行为符合业务目标和道德标准。
🔹 合规与法律风险：
AI 代理的使用需符合 GDPR、CCPA 以及各国的劳动法规，确保数据处理和隐私政策符合监管要求。企业在部署 AI 代理前，必须建立强大的法律和合规框架。
🔹 员工接受度与文化变革：
AI 代理的普及可能会引发员工的焦虑，尤其是在自动化取代某些岗位的情况下。企业需要通过透明的沟通、再培训（reskilling）、技能提升（upskilling）等方式，确保 AI 代理与员工的关系是互补而非替代。
🚀 AI 代理时代已经到来，HR 的角色正在进化，企业准备好了吗？
Workday 通过 Agent System of Record，让企业能够管理 AI 代理，就像管理人类员工一样。这不仅让 AI 代理变得更可控、更安全，也开启了 HR 领域从“人力资源管理”到“数字劳动力管理” 的新时代。
💡 HR 专业人士和产品负责人必须思考的问题：
你所在的公司是否已经部署 AI 代理？它们是如何管理的？
如果未来 AI 代理成为团队成员，HR 如何衡量它们的绩效？
AI 代理的安全和合规性如何保障？你的公司有相关政策吗？
你的 HR SaaS 供应商是否提供 AI 代理管理工具？如果没有，Workday 是否值得考虑？
🚀 AI 代理时代已经到来，HR 的角色正在进化，企业准备好了吗？
Future of Work
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