我们距离真正的“全自动企业”尚有距离，且目前并没有成熟的剧本可供参考。但有一点已经愈发清晰：AI 的落地不仅仅是 IT 部门的技术攻坚，更是一场需要 HR深度介入的组织变革。
IT 必须与 HR 紧密携手，才能缓解 AI 对员工的冲击，并重塑人机协作的新范式。
当我们在谈论 AI 部署时，往往容易陷入冰冷的技术参数，而忽略了“人”的感受。MDR 厂商 Sophos 的 CIO Tony Young 提供了一个极具温度的视角：适度的“拟人化”能极大降低员工对 AI 的抵触情绪。
1.1 给 AI 一个“工位”
在 Sophos，AI 智能体被正式列入组织架构图，与人类员工并肩工作。每当新智能体上线，公司会像迎接新员工一样发布“欢迎入职”公告。这不仅赋予了 AI “同事”的身份，也让员工从心理上更容易接受这种协作关系。
1.2 建立“人机排行榜”
Sophos 的 IT 服务台设立了一个特殊的排行榜，展示员工与数字同事的表现对比。这并不是为了制造焦虑，而是为了建立一种“人类监控并验证 AI 工作”的最佳实践——即 Human-in-the-loop（人在回路）。
1.3 AI 素养：新时代的 Excel
Tony Young 认为，理解大模型、掌握智能体操作，将变得像当年掌握 Excel 一样，成为职场人的基础技能。CIO 需要与 HR 共同制定培训议程，推动全员的 AI 认证与技能升级。
想象一下，未来企业中可能有成千上万个“机器人打工者”在端到端执行任务，甚至有“机器人老板”在进行统一管理。这听起来很科幻，但却是人类知识工作的一种对称映射。为了适应这种变化，组织需要全新的运营模式。
2.1新岗位的涌现
随着 AI 智能体的普及，传统的岗位边界将被打破。微软和麦肯锡预测，我们将看到一系列前所未有的新角色：
智能体教练（Agent Coach）：负责训练和调优 AI 的行为。
AI 质量保证负责人：确保 AI 输出的准确性与合规性。
首席资源官（Chief Resource Officer）：平衡人类员工与数字员工的资源分配。
2.2技能的重塑
以呼叫中心为例，仅仅引入 AI 是不够的。企业必须培训人类员工去“监控”智能体——这需要员工具备理解客户意图、设定边界的能力。这种从“执行者”到“管理者”的技能跨越，需要 HR 提供清晰的再培训路径。
AI 智能体最大的风险在于“决策黑箱”。FinOps 平台提供商 DoiT 的 CTO Amit Kinha 指出，AI 尚无法像人类一样获取企业内部的“部落知识”（Tribal Knowledge）。
3.1信任危机与数据质量
“真理源在哪里？”如果源数据无效，智能体的整个决策树也将崩塌。一个拥有 15 个系统访问权限的智能体，其错误决策引发的连锁反应可能直接冲击利润。
3.2 设立治理“检查点”
应对这一风险的方法是分级授权：
低风险任务：授权 AI 智能体自主决策。
高风险任务：必须经过人类批准（Human Approval）。 这需要 IT 与 HR 共同制定治理策略：既不能因自主权太少导致自动化失效，也不能因自主权泛滥而酿成灾难。
AI 智能体的引入，将把企业分为“积极拥抱者”和“观望者”两大阵营。
正如麦肯锡资深合伙人 Klemens Hjartar 所言，我们在目标设定、边界管理和结果衡量上都需要大幅提高水平，这可能耗费数年时间。
在这个过程中，IT 负责解决技术与流程的难题，而 HR则负责解决人与组织的适应性问题。唯有两者并肩站在转型的最前沿，企业才能平稳过渡到人机协作的新时代。
工作场所中人机交融的挑战，才刚刚开始。
原文：AI智能体战略所缺失的一环：人力资源
正如历次技术转型一样，IT与HR必须携手合作，缓解AI驱动的变革对员工带来的冲击并帮助他们成为有影响力的同事。
图源：Credit: Rob Schultz / Shutterstock
科技行业的普遍看法是：AI智能体将把整个业务流程自动化，可能在全球范围内重塑企业。
然而，今天的现实却大相径庭。
根据沃顿商学院与GBK Collective联合发布的AI采用研究，58%的企业IT决策者表示其组织正在试点AI智能体，其中大多数聚焦于流程自动化、工作流效率或客户服务等用例。
再次强调，这些只是试点——并非生产级落地。目前尚没有一份“成熟剧本”来指导真正的人机智能体协作工作流。
尽管如此，当IT部门奋力寻找利用AI实现运营自动化的最佳路径时，与人力资源部门的紧密合作不可或缺；唯有如此，才能将冲击降到最低，并确保组织做好准备，迎接真正的人机协同到来时会涌现的新角色、新流程与新团队结构。
一、把AI智能体纳入团队
MDR厂商Sophos的首席信息官Tony Young（托尼·杨）表示：“IT与HR之间的紧密互动对于负责任地部署AI所需的变革管理至关重要。”他正牵头在公司内部推进AI落地，包括部署Microsoft Copilot。Young说：“正确的方法是提前与HR专家合作，弄清楚如何让整个员工队伍同步跟进。”
例如，Young设想将有更多公司雇佣自动化专家，以及那些懂得如何策划内容、与数据合作的人才，以平稳过渡到AI智能体时代。HR可以帮助融合这批新兴专家。
Young补充道：“此外，适度的‘拟人化’也能在很大程度上减轻向数字同事过渡的难度。”
Sophos的市场营销部门如今已在组织架构图中把AI智能体列为团队成员，与人类并肩工作。Young说：“新智能体上线时会像新员工一样收到‘欢迎加入’的公告。”
Sophos的IT服务台还设有一个排行榜，让员工可以看到自己与数字同事的表现对比。人类员工负责监控AI智能体并验证其工作，符合有人参与的最佳实践。
Young说：“理解如何使用大模型或如何打造智能体就像掌握Excel一样，这是一项新的基础技能，我们每个人都必须掌握。”
要实现这一目标，CIO（首席信息官）们必须与HR领导层携手，共同制定员工的AI培训议程，其中可能包括新兴的生成式AI认证以及推动AI变革的相关课程。
二、未来“智能体化”的组织长什么样？
未来的完全智能体化企业会是什么模样？想象一下，数百甚至数千个自主机器人协同工作，端到端地执行业务流程。这些“工人机器人”可能会由一位“老板机器人”统一管理，确保它们始终不偏离任务。
如果这听起来熟悉，那是因为它正是人类长期以来从事知识工作的对称映射。
然而，组织需要一种全新的运营模式来与智能体共事。IT部门将责无旁贷地搭建并管理智能体的决策树及其衍生的工作流，而这些工作流会因职能而各有不同。
例如，选择用AI自动化呼叫中心运营的组织必须培训人类来监控智能体——这是一项兼具管理与技术的技能，远超大多数呼叫中心员工现有的工具箱。
麦肯锡资深合伙人Klemens Hjartar（克莱门斯·哈塔尔）表示：“这需要一套新技能，包括理解来电意图并设定边界。”对于习惯了“以人为中心”工作方式的组织来说，这意味着要培养新的流程管理能力。
在销售与营销流程中引入AI智能体带来了涉及CRM（客户关系管理）及其他互动系统不同工作流的挑战；运营团队及其他可能被AI智能体波及的职能部门亦如此。
无论何种工作流，HR都可以通过清晰、一致的沟通以及关于IT和其他部门如何为新时代重新培训团队的信息传递，以缓解对团队的冲击。
微软预测，IT与HR团队将共同催生诸如“首席资源官”之类的新角色，以帮助平衡人类和数字员工；一些组织甚至可能设立“智能体老板”。麦肯锡则展望了AI伦理与负责任使用、AI质量保证负责人以及智能体教练等新岗位。
三、障碍巨大，但并非不可逾越
简而言之，组织动态即将发生全面变革，而IT与HR将并肩站在转型的最前沿——且多半必须协同作战。
尽管这些变化尚需时日，但大多数组织还未做好准备却必须在规划前路时把这一点牢记于心。
FinOps平台提供商DoiT的现场首席技术官Amit Kinha（阿米特·金哈）指出：“挑战之一是，向AI智能体架构赋予过多决策权会带来巨大风险，原因在于跨异构平台的技术难题与隐性知识缺口。”
Kinha（金哈）说：“例如，如果你给初级程序员布置任务，他们可以在遇到困难时向资深工程师请教；而如今，AI智能体尚无法获取同样的“部落知识”。”
Kinha（金哈）反问：“真理源在哪里？如果源数据无效，整个决策树也将无效。”
Kinha（金哈）表示，智能体行为的后果影响深远。一个有权更新15个系统的多智能体体系，其下游连锁反应可能实质性地冲击利润。
一种应对方法是在组织治理策略中设置“检查点”。例如，某些AI智能体或许被授权可单独决策，而另一些则必须获得人类批准。
Kinha（金哈）说：“最难掌控的是决策自主权。自主权太少，智能体事事请示人类，自动化便无从谈起；自主权太多，则可能犯下灾难性错误。除了明确目标与意图，组织还必须确保自身的数据质量过关。
四、未来充满希望却不可预测
当技术与流程挑战得以化解，HR与IT的伙伴关系将在帮助从纯人类工作向人类与机器协作的工作过渡中变得至关重要。每一家引入AI智能体的企业都必须更有意识地执行业务流程并衡量结果。
Hjartar（哈塔尔）说：“我们所有人在不同的功能领域都需要在目标设定、边界设定和测量方面提高工作水平，而这将耗费我们多年时间。”
Young认为，每家公司都会按自己的节奏前进，这将催生新的“有”与“无”阵营。正如以往新兴技术带来的范式转移——有些会全力推进自动化，有些则不会。”
显而易见的是，工作场所中人机交融的挑战才刚刚开始。
作者：Clint Boulton（克林特·博尔顿）
译者：木青 编审：@lex
原文链接：https://www.cio.com/article/4113999/your-agentic-ai-strategys-missing-link-human-resources.html
