第一，做人力資源的人，最重要的是幫助領軍人物，人力工作者思考，所在行業(yè)如何得到人工智能的賦能，如何讓那些可重復的、標準的、邏輯化的東西被人工智能取代，形成AI思維，這樣才能提升效率。

AI思維，就是要習慣思考哪里有數(shù)據(jù)。不管文本數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)，還是視頻數(shù)據(jù)，都可以通過技術來為管理者所用。數(shù)據(jù)越多的地方，智慧越大。

以往，企業(yè)管理者多數(shù)只能基于場景來驅(qū)動管理，但現(xiàn)在，管理者可以做到，用數(shù)據(jù)說話、用數(shù)據(jù)管理、用數(shù)據(jù)決策、用數(shù)據(jù)創(chuàng)新，這就是數(shù)據(jù)帶來的思維上的改變。而算力和算法的提升，則可以幫助企業(yè)管理者突破以往的思維局限。

以前可能很多問題發(fā)現(xiàn)了，但解決不了，但現(xiàn)在不一樣。數(shù)據(jù)的強大、算力的強大、算法的強大，以及它們之間彼此組合的強大，會讓整個基于場景的思維跟以前不一樣。作為企業(yè)領軍人物，思維上的改變，會有助于更好、更快地在管理過程中被AI賦能，升級管理能力。

第二，人力資源從業(yè)者需要從人才、組織、文化的領域去思考——人工智能是否可以賦能？

首先可以從場景入手。入、離、升、降、調(diào)這些行為會產(chǎn)生數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)收集起來，就提供了最基礎的大數(shù)據(jù)；整合之后，通過智能化的算法進行挖掘，建立起智能化的管理方法和智慧HR產(chǎn)品，支持HR對選、用、育、留、辭這些決策場景的判斷。比如，涉及video的場景，電視臺、網(wǎng)紅、媒體、視頻等等，很容易進行數(shù)據(jù)整合。涉及語音交互的行業(yè)也可以收集數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在前沿的機器人技術在研發(fā)人工語音和自然語言的交互，如果AI同時聽懂一個印度人、一個美國人、一個巴基斯坦人的交流內(nèi)容，這就不光是取代翻譯的問題，一個會掌握多種語音的人工智能機器人可以代替四五個人跟你聊天。

所以，我們需要判斷所在的行業(yè)有沒有涉及以上收集數(shù)據(jù)的場景，如果有，這些場景就可以被數(shù)據(jù)、算法和算力解決。基于此形成的管理方法和產(chǎn)品，會不斷在場景中被校驗和迭代，然后不斷優(yōu)化和改進。

這就形成了一套方法論。所以，任何一家傳統(tǒng)企業(yè)的負責人都應該思考如何用人工智能的方法來幫助企業(yè)。

第三，對于人力資源專業(yè)領域，人工智能也有可以賦能的地方。比如一些調(diào)查、客服，有可能被機器取代。還有一些初級的咨詢工作，回答員工的問題，包括情感問題，也可以被取代。將來，每一家企業(yè)都有心理咨詢師，這個職位也會慢慢被人工智能取代，AI會收集很多員工的數(shù)據(jù)，如果你抑郁了，和機器聊聊天比和真人聊天效果還好。

人工智能時代來了以后，大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的能量對人力資源具有很大的賦能作用。過去我們HR做事更過要憑經(jīng)驗判斷，難免摻雜著主觀因素，很多信息也是碎片和模糊的，并且常常只能滯后性地做出管理動作。但是隨著技術發(fā)展，隨著AI能力在HR領域的應用，HR開始具有前瞻性和科學性，我們管理動作變得有全局觀、有客觀性，更加準確和真實。