DHR公会首发 2026 年中国企业 AIHR 应用现状和发展趋势白皮书

今天在上海，第二届中国 AI × HR 创新大赛暨 2026 年度 DHR 峰会现场。开场环节，DHR 公会创始人申刚正发布了一份调研的核心结论：《2026 年中国企业 AIHR 应用现状和发展趋势白皮书》。

这份调研的问卷昨晚才收齐。252 份有效问卷，回收时间是 10 月 21 日到 11 月 5 日。用申刚正自己的话说，大家对报告都很期待，就是没人愿意花 5 分钟填问卷；三轮分析下来样本从 127 份涨到 250 多份，结论基本稳定，才定版。白皮书全文要会后审核完再发放，我先按今天现场大屏发布的内容，把核心数据拆给你。

先把口径说在前面。这批受访者以数字化 HR 和 HR 职能人员为主，所在企业以大中型、民营企业为主，它反映的是「积极探索 AI 的这批 HR」的真实状态，不代表全国企业平均。下面所有百分比，都是这批人的自报数据。

这份报告讲三件事：个人已经走在前面；组织如何跟上，决定了 AI 在 HR 里能走多深；最后是选择与行动。

个人这一侧，已经不用动员了

84.5% 的受访者，过去一个月几乎每个工作日都在用 AI。252 个人里，没用过的只有 2 个。

用法也不停留在问答。81.3% 的人已经在与 AI 反复配合完成复杂任务，77.0% 用它做问答、初稿、总结这类简单辅助，一半的人（50.8%）用 AI 编程或配置平台给自己做工具，41.7% 已经让 AI 连续执行多个步骤。

授权意愿比我预想的高。题目给了个前提：如果企业提供合适的工具和使用规则，你愿意让 AI 做到什么程度？51.8% 的人选了「多步骤执行」或「在授权下独立完成」。只愿意让它查资料、写初稿的，只有 4.0%。个人这一侧的闸门，其实已经开了一半，条件是组织得先把工具和规则给到位。

担忧的部分更有意思。HR 最担心的不是岗位。对「对人的理解被弱化」选担心的有 53.2%，「管理责任增加」49.2%，而「岗位和晋升机会减少」只有 18.3%。

申刚正在现场补了一句：当你越来越信任 AI，人和人之间的信任会被弱化，这是一个危险的信号。责任那条也好理解：以前出了问题能找到具体的人，现在 AI 出了错，账算在谁头上，还没人说得清。

能力短板排第一的，不是不会用工具。是「识别哪些工作适合用 AI」，66.3%。说白了，很多人卡在不知道让 AI 干什么。申刚正的看法正好相反着说：工欲善其事，必先利其器，想不出场景，往往是因为对工具能干什么理解得还不够深。这一条我同意一半：选场景的眼光要练，但眼光得先长在对工具的真实理解上，顺序不能反。

组织这一侧，只有三分之一过了河

个人 84.5% 天天用，公司侧是另一个数：只有 36.1% 的受访者说，所在企业已经在 HR 的部分或多个领域常态化应用 AI。

提醒一句口径：这两个数来自不同题项，大屏上自己注明了，不能相减算「落差」。但并排放在一起，方向是清楚的。

把企业状态拆开看更具体：员工自用、公司没有统一组织的，占 23.8%；已经组织试点、但还没有常态化的，占 35.3%；部分领域实现常态化的 24.2%；多个 HR 领域都常态化的，只有 11.9%。

阶段越深，用法越「重」。看已运行应用的最高程度：探索期企业以辅助型和协作型为主；到了常态化期，流程执行型占 30%、数字员工型占 21%，两项合计 51.1%。试点期这两项加起来只有约两成。

卡住组织的不是钱，是负责人、账本和数据安全

先看组织支撑。四项支撑「已落实」的比例，从探索期到常态化期一路往上走，其中差距最大的是「指定负责人」：探索期 21%，常态化期 82%。管理层支持是 7% 对 70%，企业出资建设 21% 对 71%，培训或经验分享 41% 对 81%。

申刚正说，最怕的是管理层只喊一句「大家都要用 AI」。那不叫目标，叫焦虑。推动者构成也印证了这一点：现在主要在推这件事的，是公司级 IT/数字化/AI 团队（25.8%），HR 负责人只排第二（21.7%）。这件事在很多公司，还不是 HR 一家在牵头。

照例提醒：这是相关，不是因果，大屏上同样注明了。只能说支撑与常态化相伴出现。

再看账本。95.0% 的人报告说工作速度有改善（228/240）。但常态化期的受访者里，37.4% 认为收益难以判断。速度变快是体感，老板问的是投入值不值：算工资更快了、做绩效评价更快了，换算不成他认的收益，投入就续不下去。

试点期还有个拧巴的细节。在「做成难做的事」这一项上，认为明显改善的比例，探索期是 42%，试点期反而掉到 19%，常态化期才升到 65%。我的理解是：试点阶段最容易被简单场景占满，难活没人碰，体感反而最差。这一段路，很多人就是在这里掉头的。

最后是障碍榜。数据安全排第一，69.8%。结果不可靠、检查费时 43.3%，内部数据不完整 43.3%，与现有系统和流程打不通 41.3%，算不清收益 31.0%。

有个对比值得注意：「缺预算、缺负责人或管理层支持」这类障碍，在探索期占 26.8%，到常态化期降到 11.0%。钱和人的问题，随着推进会缓解；数据安全不会，它是全程的硬约束。大屏给的解法是：权限、审批与问责，应在上线前设计好。这和我在 10 月 23 日那篇里写的算法不免责，是同一个结论，这次是甲方调研数据从需求侧把它又证了一遍。

下一波往哪投：数据、服务、知识治理，外加一条自建潮

已经落地的场景里，招聘与人才获取以 80.4% 排第一，之后是 HR 数据分析与决策支持（53.1%）和 HR 运营与流程自动化（50.3%）。

但未来 12 个月的投入排序变了：HR 数据分析智能体 59.5%，员工对话/服务智能体 54.4%，知识管理/知识治理 47.6%，招聘/面试智能体只排第五（37.7%）。员工服务这条，申刚正拆成问、查、办三个阶段：先是员工问答，再是数据查询，最后是自动把流程办了。

下一波这三件事有个共同点：全都吃企业自己的数据和知识。而障碍榜第三名，恰好是「内部数据不完整」。想做数据智能体，先得还数据治理的旧账，这笔账绕不过去。

团队层面的变化更直接。88.8% 的受访者说，团队里已经有人在自制工具；60.8% 的团队里，有人在用 AI 编程的方式做工具。日常跑量的还是国内通用 AI 助手（75.8%）和企业统一的内部 AI 平台（52.1%），团队自建助手、智能体或工作流占 25.0%，比例不高，但常态化期明显更高。

建设模式的数字，对厂商最扎心。自主开发为主 43.8%，自主与外包组合 37.3%，外包为主只剩 5.2%。也就是说，超过八成的 HR AI 应用，企业都要自己下场。

申刚正的原话是：「今天大家看到的甲方的分享，全是他自己干的，没有乙方什么事。」「过去这块市场，现在留给乙方的，厂商的还有 5.2%。」他同时给了厂商留了条路：价值转向受治理的接口、可信的 HR 数据、可组合的组件与权限审计，再加上系统集成、可靠性验证和持续运营。自建不等于不买，只是买的东西变了。

留一把尺子：助手、Agent、数字员工不是一回事

报告最后统一了一个概念，我觉得是全场最值得带走的东西：AI 助手、AI Agent、数字员工的区别，不在名称，在承担的范围。

AI 助手对应一次请求：你问，它答，用不用由人决定。AI Agent 对应一项任务：给它一个目标，它自选步骤和工具，完成一项有边界的多步任务。数字员工对应一个持续岗位：按岗位持续运行，是 Agent、工作流和人的组合，不是单个模型，更不是法律意义上的员工。

申刚正拿入职举例：让 AI 写一封欢迎信，这是助手；把一位新员工从入职到上岗的整个流程办完，这是一项任务，算 Agent；入职协调员这个岗位整体由一组 Agent 接管，才叫数字员工。他的原话是：「轻易不要把 agent 说成数字员工。数字员工成不成立，取决于它能不能取代一个人和一个岗位。」

拿这把尺子量现状：企业已运行应用的最高程度自报为，辅助型 29.3%、协作型 40.9%、流程执行型 18.5%、数字员工型 11.2%。连申刚正自己都对这 11.2% 存疑，认为不少人概念还没分清。Gartner 把这种现象叫 agent washing，智能体包装。顺带一提，明年的大赛要改名叫「HR 智能体大赛」，主办方摆明了要抬门槛。

未来三年，这三种形态是并存关系，不是替代关系。规则清晰的任务用固定流程，需要动态选步骤的再上 Agent；多步执行必须在权限、审批和回退机制之内；高影响的决定，始终由人负责。Gartner 还有个预测放在了大屏上：到 2027 年底，超过 40% 的智能体 AI 项目会被取消。原因不在模型不够强，在长任务的可靠性还没跟上。

最后，三个可以马上开始的行动

报告的收尾给了一张行动清单，我原样转述，因为每一条都对着前面的数据：

第一，选场景，定目标与负责人。选两三个场景写清目标，指定具名负责人，对着的是探索期只有 21% 有明确负责人这个坑。

第二，按场景备好数据与权限。理顺这个场景需要的知识、数据接口和访问权限，不必先建一个完整的知识库，对着的是 43.3% 的「内部数据不完整」。

第三，先定基线，人负责关键决定。上线之前把基线和业务指标设好，日后才算得清收益；录用、绩效、薪酬这些关键决定，由具名的人负责。

申刚正的结尾句是：在我们调研的受访者中，AI 已是高频工作工具；下一步，是让它在组织的流程、数据和责任中产生可验证的价值。

留一个问题给看到这里的同行：你所在的公司现在处在探索、试点还是常态化？卡住你们的，是没有具名负责人，是收益算不清，还是数据过不去？这三个答案，决定了下一步的钱该往哪花。

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