基于AIGC 技术驱动战略人力资源管理途径探索研究

Abstract：T he rapid development of AIGC （Artificial Intelligence Generated C ontent） technology has provided an important driving force for the innovation of Strategic Human R esource Manag （SHR M）， which effectivel improves the efficiency d strategic value of human urc management through multimodal content genera d intelli mostly focused on the instrumental functions of AIGC technolog f the echn echanism， and research mostly focuses on short- t s found that AIGC technology can be developed based on the five mental analysis， differentiated incentive strategy desig ce planning， AIGC technology effectively ce， compensation， and employee relations， an model system， AIGC technology as ists in identifying of "data center+flexible team" during the transformation phase to achieve human- machine collaboration; Continuously provide dynamic feedback and improvement during the freezing phase to consolidate the results of the change.

Key words：AIGC technology; Strategic human resource management; T riple interaction; human- machine cooperation

一、引言

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content），即人工智能生成内容，依托大规模数据集的深度学习和模型优化，通过实时的人机交互机制按需生成多模态数字内容（包括文本、图像、音视频等）；在此技术演进背景下，AIGC 技术已发展为继专业生成内容（ProfessionalGenerated Content， PGC） 和 用 户 生 成 内 容（User Generated Content，UGC）之后的新型内容创作范式 [1]。DeepSeek 的效率提升将推动 AI 产业的整体发展，加快医疗、工业与商业第二个相关领域的突破，更有助于重塑全球产业链结构 [2]。当前，不少学者都已开展了基于 AIGC 技术的快速发展对于经济学以及财务管理等领域融合发展、推动转型升级的研究。但是“技术—组织—人”之间的互动关系多停留于单向影响分析，缺乏对三者之间交互影响的深度研究。据此，我们需要深入系统化研究AIGC 技术与组织战略人力资源管理之间的互动机制。

战 略 人 力 资 源 管 理（Strategic Human Resource Management，SHRM），Kaufman[3] 等学者认为其产生的时间最早可追溯至 20 世纪 20年代。当前我国战略人力资源管理研究存在路径依赖现象，过度倚重密歇根模式等西方理论框架。这种移植性理论难以解释本土情境中集体主义文化下员工对算法管理的独特接受机制 ^14] 以及劳动力市场双轨制衍生的技术应用伦理困境等本土情景中的特殊矛盾。根据当前形式来看，战略人力资源管理作为企业长期战略目标中的一部分，企业引进 AIGC技术则可以通过提升企业的人力资源整合效率，强化企业通过能力培养而非单纯资源选择来适应环境变化的能力[5]。

基于上述研究目的，本文将整理当前 AIGC 技术技术与战略人力资源管理的相关研究，总结当前 AIGC 技术技术对战略人力资源管理的核心支撑路径，并针对现研究不足，为推动具有中国本土化特色的 AIGC技术 -SHRM 理论构建与多层次实践路径开发、企业提升人力资本价值创造提供参考。

二、AIGC 技术驱动战略人力资源管理体系规划路线

三位一体的战略框架契合 AIGC 技术辅助组织智能化的要求，既保证技术赋能效率，又维系人文价值的平衡。具体规划路线如图1 所示。

图 1AIGC 技术驱动战略人力资源管理规划路线

三、领导力发展规划

基于感召力，领导者应应借助 AIGC 技术构建动态反馈系统，解析员工反馈中的非结构化数据 [6]。以教练角色提供实时指导，实时识别员工能力缺口，并生成定制化培养方案激发员工积极情绪与责任感，从而驱动员工敬业度提升。同时，利用 AIGC 技术技术为员工提供完成任务所需资源支持，提升其职场归属感，驱动员工组织螺旋效应产生，将技术优势转化为组织认同与价值创造动力。

基于前瞻力，领导者可提升数字化思维，提高环境掌控能力，利用 AIGC 技术技术，分析外部宏观环境，发现企业数字化转型机遇，重构战略决策流程，通过 DI（Data Intelligence）阶段向 AI 阶段的跃迁，构建“数据输入—算法校准—战略输出”的智能闭环系统，完善企业数字化战略体系。谷歌 DeepMind 的研究显示，在战略规划中引入 AIGC技术的企业，其数字化转型机遇识别准确率较传统模式提升38%[7]。

基于影响力，领导者充分应用 AIGC 技术多模态数据分析生成员工行为画像开展数字化沟通建立与员工之间的相互信任；并根据员工个人核心诉求与差异化薪酬算法分析相关企业的薪酬基准数据，结合员工绩效特征生成个性化激励方案生成相应激励措施，提高员工工作积极性与创新行为。

基于决断力，领导者要提升分析能力以保持在面临突发问题与情况时，要利用现有的供应链信息、舆情数据及员工行为日志等内外部异构数据，利用 AIGC 技术工具，开展数据分析与挖掘，整合 AIGC 的决策支持系统提升危机响应效率，及时根据 AIGC 技术模拟出来的多维度不同决策路径的损益矩阵，制定决策并评估决策收益。

基于控制力，领导者可利用 AIGC 技术技术，监控业务层数据，生成可视化报告，对业务机会或风险进行预测。通过“机器人流程自动化+AIGC 技术”自动生成标准化流程清单，达到人员充分协调调配，减少人为错误。

四、人力资源规划

在人员招聘与选拔方面，AIGC 技术技术可通过深度学习实现简历智能化信息采集、分析和筛选、人才与岗位精准匹配、人才潜力评估及面试流程优化，结合语音机器人等工具推动招聘透明化，提升招聘公正性及效率，降低企业成本，推动招聘管理模式革新，选拔最优人才。大语言模型技术，能够依托于海量数据归纳并总结新发现与新规律。目前，已有不少学者正尝试开发在人员招聘甄选相关测量工具，例如，有研究人员通过分析自动化视频面试中捕捉到的言语特征、副语言信息及非语言表现等多维度数据，对应聘者的大五人格模型进行量化分析。

在人员培训与开发方面，AIGC 技术通过数据智能、场景模拟与动态交互三大核心能力，重构员工培训体系，但其有效应用需平衡技术创新与组织适应性[8]。其具体表现为通过分析员工的学历、工作经历、技能水平及学习行为，精准识别其知识短板与发展目标，完成数据需求的驱动分析。AIGC 技术根据员工所在岗位生成高度仿真的操作环境，使学员在零风险场景中实践复杂流程。

在人员绩效管理方面，基于数据驱动与算法优化，AIGC 技术通过多维度数据采集与分析提升绩效管理的客观性与动态性。研究显示，AIGC 技术系统可实时捕获员工工作行为数据，通过自然语言处理技术解析沟通记录，并结合深度学习算法量化绩效表现，构建出立体化绩效画像，缩短绩效考核时间。在目标管理层面，AIGC 技术基于历史数据与岗位特性生成个性化目标方案，并通过强化学习算法动态调整考核指标权重。在提升客观性方面，AIGC 技术有效降低了传统评估中的主观偏差，ChatGPT 等工具通过集成员工工作记录、他评数据等结构化与非结构化信息，自动生成绩效评估报告，规避“近期偏见”等常见问题[9]。

在人员薪酬与福利方面，AIGC 技术对于薪酬与福利的变革体现在数据驱动的智能决策、动态适配的优化设计以及内外部公平性机制保障的构建。IBM 等企业率先通过自然语言处理与机器学习整合美国劳工统计局数据、替换成本等，建立预测模型辅助薪酬方案制定。这类系统能实时分析市场薪酬水平与模拟不同奖励策略对员工留任率的影响强度，使福利设计从经验依赖转向科学建模。

在人员关系管理方面，基于自然语言处理（Natural Language Processing）、情感分析和机器学习算法的人工智能系统，能够有效改善员工忠诚度、满意度及组织承诺等核心维度。通过分析员工日常邮件或会议录音等非结构化数据，AIGC 技术可基于大数据的动态监测机制实时识别情绪波动并预测负面情绪诱因，这种方法克服了传统问卷调研的主观性缺陷[10]，并且能通过 AIGC 智能关怀系统提供即时心理疏导，缓解员工焦虑，进而降低离职率。基于算法生成的负向决策相较人类管理者更易被员工所接受，有效降低冲突发生率，这一发现与“管理者主导正向决策”理论形成互补，通过“人机协作”维护人际关系中的价值平衡。

五、组织发展规划

Lewin[11] 的三阶段模型提出了组织变革分为解冻、变革、再冻结三个阶段，较具有代表性，本部分据此模型研究 AIGC 技术与组织发展规划。

在解冻阶段中，利用自然语言处理（Natural Language Processing）技术分析员工离职访谈记录，提取“晋升受限”或“工作负荷”等负面高频关键词，辅助管理层定位管理漏洞。通过接入 AIGC 技术并使用技能映射（Skill Mapping）的方式对组织实现资源与能力的评估。

在变革阶段中，AIGC 技术可推动组织业务流程自动化实现高效重复性操作；视觉、语音等技术多模态人机协同层实现交互辅助以及利用AI 算法与知识图谱赋能管理决策，深化从执行到认知的智能化转型。

在再冻结阶段中，AIGC 技术可自动生成制度文档、操作手册，并通过智能督查系统监控合规性。构建 AIGC 技术赋能的动态反馈环，通过用户行为分析和算法迭代优化流程，完善组织的持续改进机制。

六、结语

（一）研究结论

本文对组织战略人力资源管理结构（领导力发展—人力资源规划—组织发展）融合 AIGC 技术进行了深度剖析。AIGC 技术通过关键内容生成、实时数据交互与智能决策支持，为战略人力资源管理注入了新的技术动能。

首先，本文系统阐述了AIGC 技术对于领导力发展的核心赋能路径。在感召力层面，AIGC 通过动态反馈系统解析员工非结构化数据，提供实时指导与定制化培养方案，激发员工责任感与敬业度；前瞻力层面，技术助力领导者分析宏观环境，构建“数据输入—算法校准—战略输出”的智能闭环，提升数字化决策能力；影响力层面，依托多模态数据分析生成员工行为画像，设计差异化激励策略，打破传统沟通壁垒；决断力层面，整合异构数据并模拟多维决策路径，优化危机响应效率；控制力层面，通过实时监控与可视化报告实现动态业务干预。

其次，人力资源是组织战略的执行者，是特殊的有形资产，AIGC技术从招聘选拔、培训开发、绩效管理、薪酬福利及人员关系管理五大模块赋能人力资源规划革新路径。在招聘选拔领域，AIGC 技术依托深度学习算法实现简历智能化解析、人才与岗位精准匹配及自动化面试流程优化，通过语音机器人与大语言模型技术提升招聘透明性与效率。在培训开发方面，技术通过数据智能分析员工技能缺口，结合场景模拟与动态交互构建沉浸式培训体系，AI 教练通过自然语言处理模拟真实协作场景。在绩效管理层面，AIGC 技术整合多源异构数据构建立体化绩效画像，利用强化学习动态调整考核指标权重，有效降低传统评估的主观偏差。薪酬福利设计通过整合内外部数据构建预测模型，动态模拟奖励策略对员工留任率的影响，推动决策从经验依赖转向科学建模。在人员关系管理则借助情感分析与机器学习实时监测员工情绪波动，通过智能关怀系统缓解焦虑。

最后，基于 Lewin 三阶段模型系统，本文探讨了 AIGC 技术驱动组织发展规划的实践路径：在解冻阶段，通过自然语言处理技术解析员工离职访谈等非结构化数据，识别管理痛点并借助技能映射技术评估组织资源能力，为变革目标设定提供数据支撑；变革阶段依托 AIGC 技术推动组织向“数据中心+ 柔性团队”架构转型，分层构建业务自动化层、多模态人机协同层及深度学习决策层，实现从执行到战略决策的智能化变革；再冻结阶段通过自动生成制度文档、智能督查系统确保变革成果制度化，并建立动态反馈环持续优化流程。

（二）研究展望

当前，AI 与人力资源管理相关研究正在快速增长，但对于 AIGC技术与战略人力资源管理相关研究较少，且适应本土化的组织理论构建与技术适配仍存在不足。并且，尽管 AIGC 技术的应用会提升管理客观性，但技术落地的伦理与公平困境不容忽视；其技术现实存在的算法“黑箱”问题可能导致隐形偏见，不利于组织公平性的维持，过度依赖数据驱动的管理可能会导致管理者对组织中存在的复杂人际关系出现错误判断而影响整个组织的发展。

基于目前 AIGC 技术以及将其融合战略人力资源管理可能存在的问题，首先未来研究需要突破单一技术功能分析局限，构建 AIGC—SHRM 的跨学科研究框架，探索其深度融合，寻求短期效率与长期可持续性之间的动态平衡。其次，应当构建以“人工主导—AIGC 技术辅助”的协同决策模型，在有一定边界条件前提下对 AIGC 技术加以利用，战略愿景的塑造仍需依赖人类管理者的实际价值观与经营指导。最后，应当深入研究基于本土化情景嵌入视角下 AIGC 技术协同构建战略人力资源管理，分析 AIGC 技术在权力结构、关系网络等非正式制度中的适配性，提出符合中国文化背景的“管理+ 技术”实施路径。

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作者简介：向杰 2001 年6 月 男 湖南怀化人 汉 本科 南华大学经济管理与法学学院 研究方向：战略人力资源管理