对话北森CEO纪伟国：未来肯定是真人HR 与“硅基 HR”共存的时代

进入2026年，AI（人工智能）全面跳出对话框，加速在制造、零售、医疗、办公服务等千行百业落地。数字化、智能化转型，也成为企业发展必然趋势，而人力资源数字化，正是产业AI化浪潮中的一个核心赛道。

作为企业人才管理与组织发展的核心支撑，HR领域的AI升级，直接决定了企业组织效能与人才竞争力，因此也是众多企业智能化布局的重点方向。

然而，当前的HR AI产品，大多是通用大模型在人力资源场景的简单复用，核心聚焦简历筛选、入转调离、智能问答等事务性提效工作。而且，通用AI缺乏专业人才管理方法论支撑，极易出现模型幻觉、评估失准、标准混乱等问题，无法承接人才盘点、干部培育、能力评估、组织发展等深层需求。

此外，AI人才应用，要想有效运转，高度依赖完整、连贯的人才数据底座。但像用友、金蝶、SAP 这类传统企业软件，客户人才数据分散沉淀在各类异构系统中，数据无法打通聚合，难以沉淀出具备人才科学深度的产品。

正是在这样的行业背景下，北森过去二十余年沉淀下来的人才测评与工业心理学能力，在 AI 时代被充分释放，形成了难以复刻的差异化护城河。面对立足行业痛点与自身积淀，北森走出了一条不同于通用 AI 厂商、传统管理软件厂商的进化路径。

8月28日的第四届用户英雄大会上，北森正式宣布从“HR软件”公司转型为HR领域的“AI应用”公司，并一次性推出15+ AI HR专家。比产品本身更值得关注的是，北森倡导的新的工作方式：真人HR提出目标、制定标准并作出判断，数字HR接收指令、调用数据、执行流程并交付结果。

数据显示，目前，北森AI客户数已超过1500家；过去一年，AI产品新增合同签约额超过8700万元，同比增长10倍。据IDC报告显示，北森已位居中国HCM 领域AI Agent市占率第一。

北森联合创始人、CEO纪伟国指出，“真人HR指挥数字HR”。

以下对话由《商业与生活》整理：

01、“HR领域有很多细分分工，不是一个通用HR就能全做的”

Q：现在，北森一共推出了15个AI专家（Agent），产品布局的思路是什么？未来会针对每个职能场景训练一个Agent，还是可能有通用的HR专家？

纪伟国：我们一开始没想给每个角色配，而是看大模型出来后，客户哪些痛点是它能解决的。比如人才官，一开始做不出来我们就先不写，先按大方向去跑，逻辑跑通了再下手。做出来后，我们自己也挺惊讶的。后来又做了AI排班专家等，虽然过程有很多挑战，但也慢慢做出来了。

我们是选最容易做且能创造客户价值的场景去突破。我感觉未来会越来越多，绝对不只是15个，没准就能超过50个。

Q：这次大会的主题是“一起共创HR的AI时代”，共创是在15个AI专家基础之上做定制，还是怎样的？

纪伟国：关于共创，不是说做简单的定制。像“AI老师”，就是共创出的新产品，现在大部分与人才相关的产品都需要共创。

HR领域有很多细分分工，不是一个通用HR就能全做的。它有COE（专家中心），分成了绩效专家、培训运营专家，甚至领导力评估专家。随着我们进入更深层业务，结合客户需求和北森的专业优势加持AI，一定会产生不同的专家。

至于“通用的HR专家”，我认为这条路不太适合现在去走。如果现在真有一个通用的HR专家能把每一件事都做好，那企业可能就不需要HR团队了。

02、手搓一个Agent的身体挺容易的，但要把思想和专业性放进去，挺不容易的

Q：CodeAI出现后，很多企业尝试手搓Agent，你们会担心企业自己手搓AI软件吗？

纪伟国：春节前后有好多人担心手搓，现在大家已经没这个顾虑了。资本市场会发现，手搓个护照管理、资产管理系统记录日历还行，复杂的软件根本不可能，那已经是过去的故事了

如果回到Agent视角，手搓一个Agent的“身体”（软件本身）挺容易的，但要把“思想”和“专业性”放进去，我们发现挺不容易的。

我们现在在做的，和我们原来传统软件在做的时候，可能感受都不一样。以前我们花大量的时间，有大量的资源投入到写代码的过程。现在我们花大量的时间在让专业的人员去写skill。

一个专家在这个领域的积累、经验的积累，不是你能直接在外边能找到一些通用的知识就能够去描述出来的，需要他去把很多的这种专业的知识沉淀出来。

我们的工程师也在用CodeAI这种编码技术，但它只能帮我们提升一部分效率。我们要求所有写代码的过程，工程师一定要懂它编的是什么，否则根本无法控制结果，后面就没办法修改。所以，Agent要成为专家，更重要的是专业性的东西和独有数据的输入。

Q：现在FDE（Forward Deployed Engineer，前线部署工程师）这个团队建得怎么样？

纪伟国：我们现在有两百多人的FDE团队。一开始大家推AI类产品有两类，一类是偏入离调转的事务性工作，比如筛选简历，其实这个用传统的软件就能做。但我们推了很多人才类的产品，比如岗位需要什么能力、什么叫非权力影响力，这些很多搞软件的人根本搞不明白。后来我们发现，这个能力本质上是咨询顾问的能力。

北森原来就有接近200个资深顾问，他们帮客户建能力模型、做学习地图、做人才盘点，搞这个就是他们的本职工作。所以我们把这近200个专家转成了FDE。

另一类是帮客户做业务抽象，把场景内置进来，把他们的业务场景抽象出来放回AI里。这个团队我们未来计划做到300人的规模。

Q：FDE这个岗位是长期的还是过渡性的？

纪伟国：做FDE要深入业务场景，跟老板谈人才战略的大专家，往往不适应这种“琐碎持续迭代”。很多专家只讲PPT，我们全在demo产品。

而客户业务每年都在变，今年练会了，明年要练别的，所以FDE是一个持续性的业务，像财务审计一样稳定。

03、人才识别层面，其他厂商做不出来

Q：北森新发布的HR平台，跟市面上其他产品差异化在哪？

纪伟国：主要是人才识别层面，其他厂商做不出来。

看明白一个人非常难——能力维度八九十个，性格维度一百多，什么叫“授权”、什么叫“非权力影响”，需要科班心理学训练。大模型会胡搜乱讲，北森用专业方法论+自研控制逻辑保证稳定输出。所以我们叫“人才科学”，本质是心理学和认知科学，跟大模型技术没关系。这是20年的积累。

以AI面试官为例，2024年，我们刚开始做AI面试官的时候，很多客户追求的是用户体验好、界面创新、对话像真人一样。我们也面过同行的产品经理，问评价怎么做，他说“大模型直接评”，我们直接懵了。

北森内部也争论了很久，我们的结论是，AI面试官最终一定追求“更准”，而不是“更像人”。我们花大量时间论证怎么问行为、怎么追问、怎么对应能力维度……这是心理测量学、评价中心技术的逻辑。

Q：在目前的1500多家客户里，哪几个AI产品用得最多？您更看好哪些？

纪伟国：用得最多的是：第一是AI面试官；第二是AI领导力教练；第三是AI陪练。

我非常看好“人才官”。它不仅是一个产品，还会产生连带效应——客户用了AI领导力教练，我就掌握了管理者的能力数据；用了陪练，就掌握了业务数据；这些数据沉淀后，客户就更离不开北森生态了。

Q：这些产品的推出是源于高层偏好，还是有具体的战略流程？

纪伟国：北森有严格的战略流程，要基于市场机会点，以客户为中心做研发。两年前我们做AI试验时就定下规矩，研发做东西必须能端到端收到钱、解决独立问题，绝不是靠高层偏好拍脑袋。

我做了20年人力资源，人力资源的终极是“人”，而不是入离调转的事务性工作。你没法跟老板靠“入离调转软件”谈价值，老板永远关心的都是“人才”。

Q：北森的客户，既有制造业，也有零售、珠宝行业，行业差异这么大，产品怎么适配？

纪伟国：我们有专业的跨行业方法论，进入场景后由FDE做租户级定制。

比如店长的分析洞察训练，线下怎么洞察，线上就怎么练。定制工作台让FDE高效出题。标品内嵌通用专业能力，客户侧围绕场景加定制。

Q：北森的客户，既有摩尔线程这类科技公司，也有传统零售、制造业。不同行业推进AI，有什么共同经验或突出表现？

纪伟国：从我们的客户看，推进得好的企业，都是能用AI直接创造营收或显著提升市场竞争力的。

网上有句话说，“只要老板没有幻觉，大概率都能成功。”只要老板没有幻觉，转型大概率都能成功。对于大部分制造业或传统企业，AI主要承担“提效”角色。很多时候HR不敢和老板谈“AI能裁员/提效”，但老板一进来第一句话往往就是：“这套系统能帮我省几个人？”或者“我们公司管理者流动率高，这套AI教练能不能帮我把人留住、培养起来？”

04、未来肯定是一个真人HR与“硅基HR”共存的时代

Q：AI正在重塑千行百业，AI和智能体接下来对HR行业带来的变革，北森有什么判断和预期？为此做了哪些准备？

纪伟国：我们的判断是，未来肯定是一个真人HR与“硅基HR”共存的时代。如果你无法学会使用AI，真的有可能被淘汰。

我昨晚碰到一个超大型客户，他们老板要求所有管理者必须接受AI压力面试/AI教练。他们有2万个管理者，因为领导力如果缺失会出现很多问题。虽然有的员工很恐慌甚至拒绝做，但我觉得这个趋势是阻挡不了的。

前几天，我自己做了一个面试，面试完了AI给我的评价是：“你这次面试水平很一般。”我盯着报告看了半天，因为我是最后一个面试的老板，如果HR跟我这么讲我还能辩解，但面对AI报告我没法辩解，半夜想了想下次面试我还是得认真点。

Q：AI发展这么快，HR岗位会减少吗？

纪伟国：这个话题不太好绝对判断。当年大家认为用AI编码后工程师会大量失业，但实际上因为编程成本大幅下降，反而刺激了大规模的新需求，大量公司开始做各种软件。

AI会让组织能力延展，比如以前没法给每个员工配导师，现在AI老师能做到。但AI素养会成为关键，我们已有客户在招聘时测“AI素养”，看候选人有没有AI潜力、愿不愿意大规模用AI干活。

Q：AI能完全替代面试官吗？

纪伟国：我们有个基本原则：AI不能单独做决定。也就是说，“AI面试官面试完了就直接入职”这件事情，在伦理和国家法规上都是不被允许的。

AI无法保证结论100%准确，而且AI不承担责任。它会让HR变得更专业，承载更多能力，但绝不可能完全取代人。

Q：有些公司用AI，一开始很顺，但越往后准确率就越低，提示词越管越乱。北森怎么规避这种问题？

纪伟国：为什么会出问题？原理很简单，比如招销售总监，你问AI这个岗位的薪资，AI在全网一搜，发现你发过的招聘广告范围是100万—150万，它可能就评估这个人值150万。但实际上这个人可能只值50万，广告写的只是最高区间。或者评估一个人能不能胜任，AI上网搜了个招聘简章就妄下结论，这肯定会带来很多问题。

北森的做法是基于People Science（人才科学）。我们要保证AI的输出是绝对稳定的。我们通过一系列提示词、内置规则去控制它问什么问题、评估什么行为。所以，我们才有了FDE，去客户现场把业务抽象出来，否则随便搞肯定出问题。

05、保持正向盈利，同时全力押注AI

Q：北森财报显示公司利润在改善，但AI转型和研发需要大量投入。公司在投入和盈利的平衡点上，有什么预期？

纪伟国：我们基本的逻辑是在保持正向利润，不亏损的情况下做投资。我们研发有接近一半的人转向AI，相当于把原有资源压回来；同时AI本身让部门提效了30%；另外我们将200多名咨询顾问转成了FDE工程师。这两块的投资接近7亿多元。加上未来加大AI产品的销售重投，未来两年会有接近10亿的投入。

这些资源大部分是从提效和内部资源重组中释放出来的。如果不做这件事，未来几年利润会很好，但我们放弃了对短期高利润的追求，选择保持正向盈利的同时全力押注AI。

Q：AI落地最难的可能不是技术，而是企业内部的组织和人。北森在推AI过程中，有没有什么经验？

纪伟国：很多公司搞AI转型，组织最大的压力在于跨部门博弈。有的公司，产品部门写了方案，说能自动生成代码，就把IT/开发给省了；开发部门说跟客户聊完话PRD就出来了，就把产品经理给省了。大家都想把对方干掉。

比如，我们之前把“AI陪练”卖给医药公司的HR部门，HR特别想让销售部门用，但销售部门根本不理HR。今年我们直接成立了“医药陪练”团队，直接去找销售团队卖。必须突破部门壁垒。

另外，很多客户也在“跟跑”搞创新。有的客户自己手搓了一个软件，拿了内部大奖，然后强行要求把北森换掉，哪怕不好用也必须用。这种老板脑袋一热搞AI的，很多达不到预期。

北森自己很早就避开了这种“假繁荣”。我们的做法是：要么不做，要做就必须做到位。项目先预演，预演完立项就要做三年，每季度评估，最终衡量收益。所以，看起来没那么红火，但落地效果明显，目前AI在北森内部提效了30%以上。

Q：未来，北森拓展业务的思路会是什么？

纪伟国：我们会继续沿着“专业深度”去拓展。

比如AI在做合同审核时，我们发现它能做到95%的准确率，但剩下的5%仍需要法务把关，省不掉法务人员。因此，AI合理的定位是“销售助手”，让销售先用AI预审一遍合同规避明显风险，最终仍由法务审核。

在当前的AI时代，AI做不到完全取代人，决策的闭环必须由人来完成。AI的真正价值，是拉高专业能力的上限，把专家的能力放大并赋予普通员工。它不是无所不能的，甚至有时会产生幻觉，因此人机协同、专业规则控制才是企业级AI真正落地商业化的根本途径。

Q：未来，Agent会不会变成一个超级入口，取代现在的软件操作？

纪伟国：对话式入口做Agent可以，但做全业务操作不行，对话超过两轮你就不愿用了。操作类还得靠软件。未来一定是软件与AI深度融合，入口要能嵌页面、支持A2A模式。北森的专家内置了很多专业Skill，必须结合数据和业务才能发挥作用。

Q：现在，有数据显示，海外大模型用户增长放缓，toB的AI会不会也面临泡沫？

纪伟国：工具型AI黏性低，切换成本低，竞争激烈。但北森做的是业务型AI，请假、社保、工资、离职纠纷都要靠我们的软件，客户离不开。