（本文作者為 穆勝，鈦媒體經授權發布）
文 | 穆勝
人力資源部門的各類崗位都將受到ai的極大衝擊，一大部分標準化工作會被取代，而另一部分創意類工作則會被深度重塑。
若干存在的深度技術工種依然會有天然壁壘，但他們的任職者必須證明自己能夠提供超越ai的價值。在過去，他們藏在一群標準化工作者中划水，並不需要那麼突出。而現在，他們會被ai的效率倒逼，要麼前進，做真正的價值創造者，要麼停滯堵塞，被ai脫去那件「皇帝的新衣」。
整體來說，這些崗位是否會被替代，取決於三點：
其一，是否高度標準化、重複化。某些崗位的任務簡單、規則明確、績效清晰，過程中不需要複雜的判斷，尤其是人際判斷，如簡歷篩選、薪酬核算、社保繳納等。對於這類工作，ai處理數據的成本、效率和準確率都遠超人類。
其二，是否需要跨越不同細分領域，形成創意設計。ai擅長做細分領域的事情，如果要跨越細分領域做事，也需要提前設計好體系框架。這種設計高度依賴人的創意，相關的能力無比稀缺。
其三，是否需要共情人類。《在雲端》這部電影里，外包公司幫助客戶企業裁員，他們嘗試過引入在線流程與被裁員工進行溝通，但就算電腦屏幕對面的是人，依然讓對方感到無比憤怒。ai無法共情人類，無法建立信任，無法進行深度的倫理判斷。如果組織不是完全由ai驅動的，依然存在人機協作，那麼，在很多領域，就依然需要深度的人際接觸來解決問題。
用這三點來判斷人力資源部門的各類崗位，我們就不難判斷各類從業者的前景。我們先從ld與td崗位開始。
ld（learning development，學習發展）和td（training development）兩類崗位負責建立「培訓與開發」體系，盤點人才、評估能力、設計策略、構架學習內容、設計課程、執行項目……總之，是要推動員工按照企業需要的方向和節奏進行學習成長。
對於這類崗位來說，企業依然會存在一定需求，但是，ai會推動td/ld從業者走向更高價值的「人才策略與體驗設計」角色。
01 能力評估與人才盤點——從數據到策略
對於人才，企業的數字化系統里已經儲備了大量的數據，如基本信息、項目經驗、資格認證、任職經歷、培訓經歷等。甚至，ai還可以跟蹤分析工作流數據（郵件、代碼提交、項目產出），或發起專項的問卷調研。而後，藉由ai提供的標準化分析模型，完全可以進行更加快速、準確的判斷。
這個工作的從業者面對龐大的數據和算力，需要設計分析方法，解釋數據原因，設置干預策略。例如，他們首先要設計人才分類的計算規則，而後要對低績效員工進行歸因，究竟是自己的能力問題，還是團隊協作問題，最後還要設計一些干預策略，對哪類員工採用哪種干預方式（如輪崗、帶教等）。最關鍵的是，他們需要監管盤點倫理，例如，是否存在演算法偏見（如學歷歧視、女員工被低估等）。
02 課程開發與內容生產——轉型學習架構師
在這類工作里，製作標準化ppt、撰寫培訓手冊、剪輯視頻等執行性工作毫無疑問將被ai替代。ai工具（如synthesia、chatgpt+插件）可自動生成微課、模擬案例、測驗題等。
這類工作的從業者的競爭力，在於診斷深層學習需求（而非表面數據）、設計情境化案例（結合公司戰略、文化等背景）、規劃學習路徑（升級打怪，確保階段性正反饋），讓課程變得鮮活、有趣、有用。這需要他們極其理解公司業務，甚至要在認知心理學層面有一定的知識儲備，這讓他們能夠「架構」學習內容。
03 培訓運營與實施——轉型學習體驗設計師
培訓運營本來就是高度標準化的工作，自然會被大量替代。比如，培訓項目執行中的報名、簽到、邀請、提醒、問卷收集、試卷編製、閱卷、評分、卷面分析等工作，完全可以由ai學習系統接管。degreed、edcast這類ai甚至可自動推送個性化內容、跟蹤完成率、生成學習分析儀錶板。
如果培訓的執行變得極度標準，那麼，這類工作的從業者就需要讓這個過程變得更有溫度。他們需要多種手段，讓學員沉浸於學習場景，創造實戰淬鍊機會，激發其內在的成長動機。設計遊戲化場景、社交化學習機制、企業劇場、實戰場域、帶教模式等，都是跳出標準化「教-學」模式，創造獨特體驗的手段。這類從業者更像是一個有共情能力的產品經理，而不是埋頭寫代碼的程序員。
04 領導力發展與教練——人際解題大師
如果說，僅講授標準化課程「培訓師」會被ai講師；那麼，開發領導力的「教練」仍不可替代。後者涉及到深度人際交互，必然是ai無法替代的。儘管ai可以模擬出對話場景，例如組織中的衝突管理，並對於學員反饋進行評估，但這種評估必然是結構化的，僅能反饋表面信息。
真正的領導力是在人際場景中發生的，學員需要被放置於一個個人際場景中，並經過有技巧的非標準化引導，才能理解領導力的奧義。教練需要穿透一個個人際場景，衡量學員和周圍的情緒，理解人際交互的目的，時刻緊盯價值觀導向，設計一個個特定的解題思路。這些解題思路要真正被學員認可，不能依靠冰冷的ai，而是需要人類教練與學員建立長期信任關係，並通過實時互動（提問、傾聽、觀察等）來催化。
其實，這個部分之所以不能完全由ai替代，並不是因為ai沒有這個能力，而是ai的介入，可能讓領導力的成長偏離方向。至今，已經出現了人類與ai戀愛後，被引導自殺的案例。在這個領域如果欠缺人類的監管，極有可能產生不可控風險。
表：ld與td類崗位結構變化預測 資料來源：穆勝諮詢
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