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对话北森CEO纪伟国: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

2026-09-16

转载自:商业与生活《对话北森CEO纪伟国: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》

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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。

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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。

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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”。

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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。

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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。

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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。只有直接找业务部门售卖,才能突破部门壁垒。

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。

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