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当生成式 AI 从 C 端娱乐走向 B 端落地，企业竞争的核心早已不是 “用不用 AI”，而是 “怎么让 AI 和人高效协同”。而这场转型中，HR 作为组织能力的搭建者，最关键的任务就是完成岗位的人机协同设计 —— 不是简单替代人力，而是通过能力解构与重构。
HR 数智研究院深耕 AI 组织转型落地，结合大量企业实践，整理出这份 “拿来即用” 的人机协同指南，帮你避开坑、找对路！
人机协同不是 “一刀切”，优先锁定三类岗位，落地成功率翻倍：
1. 职能类：HR 招聘 / 薪酬核算、财务会计、行政专员（规则明确 + 重复劳动多）
2. 业务类：电商运营、新媒体编辑、客户服务专员（需数据处理 + 人类决策结合）
3. 技术类：初级数据分析师、测试工程师（结构化任务 + 少量创意补充）
避开纯创意岗（如广告策划）和纯体力岗，这些岗位暂不适合人机协同的初期落地，我们应聚焦 “规则明确 + 部分重复劳动 + 需人类决策” 的核心场景。
很多企业推进人机协同失败，根源是没理清 “谁该做什么”。其实核心逻辑很简单：让专业的人做专业的事，让 AI 干 AI 擅长的活！
能力维度 | 人类擅长什么 | AI 擅长什么 |
核心优势 | 情感共情、模糊决策、创意创新、复杂协作 | 数据处理、标准化执行、信息匹配、流程自动化 |
典型场景 | 候选人动机判断、用人部门需求洞察、冲突调解 | 简历关键词筛选、考勤核算、报表生成、自动邀约 |
简单说：需要 “温度、判断、创新” 的事，交给人；需要 “速度、精准、重复” 的事，交给 AI。
这是人机协同的核心环节，HR 数智研究院的团队总结出 “先拆后建” 的落地法：
拿招聘专员举例，先把岗位工作拆解得明明白白：
l 重复型任务：简历筛选、面试邀约、数据统计
l 决策型任务：候选人动机判断、用人部门需求对接
l 情感型任务：面试沟通共情、冲突调解
根据拆解结果，给人和 AI 明确 “责任田”，还配套专属 KPI：
l 人类聚焦高价值环节：
核心工作：候选人动机判断、用人部门需求洞察、面试共情沟通
绩效 KPI（质化 + 量化）：候选人入职留存率、用人部门满意度、面试精准度（复试通过率）
l AI 承接标准化工作：
核心工作：简历关键词筛选、面试时间自动邀约、简历数据统计
绩效 KPI（纯量化）：简历筛选单份耗时、邀约成功率、数据统计准确率
这样的分工不是削弱人的价值，而是把人从繁琐劳动中解放出来，聚焦真正不可替代的核心能力 —— 这也正是 HR 数智研究院之前提到的 “液态组织” 与 “π 型人才” 的落地关键。
从岗位筛选到分工设计，再到绩效落地，HR 数智研究院始终坚持 “实践导向”，不搞空泛的理论，只提供可落地、可复制的方法，帮企业在 AI 下半场快速搭建人机协同的组织能力。
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