近年来，人工智能技术加速融入经济社会的各个领域，成为驱动产业结构升级、提升国家竞争力的关键力量。国务院国资委在近期会议中明确提出，要“深入实施中央企业‘AI+’专项行动”，并强调“带头开放场景”和“加快科技成果转化”。同时，全国两会首次将“算电协同”写入政府工作报告，从政策层面持续发出推动人工智能深度发展的密集信号。这一系列政策动向，表明人工智能已不再仅是企业价值链上的技术工具，而是直接影响央国企未来动能转换和全球竞争力的战略核心。2026年作为“十五五”开局之年，我国经济发展面临熬过新旧动能切换的重要窗口期。而在这波以内生增长为目标、科技创新为驱动的浪潮中，人工智能的战术性应用正在走向战略性布局，成为央国企加快质量变革、效率变革和动力变革的强劲助推器。

然而，在新技术、新场景、新模式层出不穷的背景下，企业真正实现高质量发展的关键不是技术本身，而是如何将这些技术应用到实处。作为央国企核心竞争力的关键要素与企业战略实施的重要枢纽，人力资源管理在此环境中也迎来了全新时代的挑战与机遇。在科技条件与政策环境的共同推动下，人力资源管理被赋予了新的定位：如何不止步于传统的流程管理和战略支撑，而是主动成为企业“培育新质生产力、打造新兴支柱产业背后的战略驱动引擎”，从人才到组织赋能企业在竞争中胜出？这正是当前央国企人力资源面临的核心议题，也是需要深入探索的重要课题。

一、AI为何成为“十五五”人才管理的核心变量？

"十五五"阶段的人才管理必须将人工智能技术置于核心变量位置，其根本原因不仅在于AI作为新兴工具的应用价值，更在于企业人才管理目标、人才竞争结构及管理决策对象的深刻变革。传统人力资源管理的重点在于通过流程和制度保障组织稳定运行；而未来人力资源管理的核心使命则是运用数据、模型和智能能力支撑高质量发展、科技创新和关键人才战略布局。换言之，AI的战略价值不在于其对人工的替代程度，而在于其正在重构人才识别、干部评价、能力建设、激励分配这四大关键环节的判断机制与运行机制。

1、人才管理坐标系的战略转型

进入"十五五"时期，AI对人才管理的重要性持续提升，根本原因在于组织的人才管理坐标系已然发生战略性转变。过去，国有企业的人才管理主要强调"支撑保障"功能，以满足规模扩张和业务稳定需求；而当前，随着高质量发展战略深入实施，体现为技术攻关、产业升级等具体任务，人才管理必须从"供给有序"向"战略贡献"转型升级。人力资源部门的角色已从组织保障的执行者转变为战略能力的配置者，工作重点不再是简单完成流程，而是优先配置关键人才资源，支撑企业实现创新突破与战略目标。

这一转变在衡量标准上表现更为直观。以往侧重招聘周期、制度覆盖等效率指标，而今则更关注人均产出、核心岗位胜任度和战略支撑度等结果导向指标。这必然要求管理逻辑从经验驱动向数据和模型支撑全面升级，AI的价值不仅在于提升流程效率，更在于提供科学决策依据，助力高质量判断。人力资源管理者需从"管理人"向"经营人才资本"转变，重点关注人才梯队健康状况、结构匹配度和快速激发机制。AI作为技术能力底座，为这一战略性价值转型提供了不可或缺的技术支撑和系统保障。

2、传统人才管理范式的适应性挑战

"十五五"阶段，众多企业面临的人才矛盾已不再局限于"招不到人"的表面问题，而是传统人才管理范式难以适应新的战略需求和环境复杂性的深层次挑战。高端人才竞争已从单一招聘竞争转向全方位的系统竞争，传统岗位说明书和经验面试模式难以精准识别关键能力需求。干部评估因缺乏连续、完整的证据体系，导致评价过程主观性较强，无法有效预测未来岗位适配性。同时，培训体系存在静态化和滞后性问题，传统能力供给方式难以满足快速迭代的业务需求。激励机制失灵的根本原因在于价值识别方式落后，无法准确映射员工实际贡献，导致组织创新活力不足。应对这些挑战，企业亟需从依赖经验的传统范式走向数据驱动的系统能力升级，从"做好流程"转向"提升判断力"，全面重塑人才管理的识别、配置、培养与激励机制。

3、AI赋能人力资源管理深层次变革

人工智能技术之所以成为人才管理的核心变量，根本在于其重构了信息处理能力、决策支持能力与组织响应能力，这三者直接关系到人才管理能否从事务型走向战略型。AI的核心价值不在于替代人工执行动作，而在于扩展认知边界，通过分析非结构化信息、预测动态趋势，帮助企业从粗放判断迈向精准决策。传统管理中粗颗粒度、滞后性的决策方式已不足以应对高潜人才识别和关键岗位响应需求。AI以更细化的颗粒度覆盖人才管理全流程，为高质量人才配置提供实时支持。

更为重要的是，AI推动人才管理从个体经验依赖向"数据+模型+场景"的新型管理模式转型。通过整合多源数据、提炼岗位特征、嵌入业务场景，AI构建起系统化的复合管理机制，使人才管理从碎片化走向科学化、可持续化。因此，AI成为人才管理核心变量的本质原因，在于其助力企业从经验驱动转向数据支撑，构建高质量发展所需的战略性人才治理模式，为国有企业在新时代实现高质量发展提供坚实的人才保障和智力支持。

二、AI重塑人才管理的关键场景落地

在“十五五”开局之年，人工智能技术的崛起不仅推动了企业效率的跨越式提升，也为人力资源管理注入了全新动能。特别是在精准识才、科学评才、高效育才以及智慧服务等核心场景中，AI正逐步打破传统管理中的边界与瓶颈，以切实助力央国企实现高质量发展。

1、精准识才

人才的引入是企业战略实现的起点之一，而在新时代背景下，选人用人的需求早已从“人岗匹配”延展到“资源最优配置”。AI技术的运用，让这一过程变得更为科学和高效。AI赋能的智能招聘解决方案通过简历解析技术，实现了候选人背景信息的结构化。借助内置的胜任力模型，HR可以快速生成候选人的职位匹配报告。

红海云-AI智能简历分析

尤其在新兴产业领域，通过数据运算和算法分析，AI工具不仅能判断候选人是否具备当前岗位所需能力，还能深度解析其潜在发展潜力。员工的科研思维、创新能力和学习潜质等传统方法难以量化的素质，在AI智能评估模型中变得清晰可见。这意味着，企业不仅能够找到胜任现有岗位的人才，更能精准识别那些会在未来创造更大价值的潜力股。

2、科学评才

人才评估作为人力资源管理中的关键一环，长期以来被"模糊化"、"主观化"等困境所困扰。在央国企改革转型背景下，传统评估逻辑已难以适应高质量发展需求。人工智能驱动的智能人才画像系统提供了全新的解决方案，系统从海量人才数据中提取关键特征，结合机器学习算法构建评估模型，有效消除传统评估中的主观干扰。以红海云智能人才画像为例，通过AI驱动的多维度数据整合，将学历背景、历史绩效、培训记录、履职成果等信息转化为可视化的动态画像。基于立体展现干部与核心人才能力全貌的数字化模型，为干部选拔、人才任免提供了客观依据，而针对企业高层和关键岗位，系统还能根据数据模型动态生成梯队分析，为企业在可能出现的人事空缺上提供及时预警，确保组织稳定性和持续性。

红海云-智能干部画像

3、高效育才

企业竞争的核心最终回归到人才的培养上，但在技术变革加速的当下，传统的“大水漫灌”式培训模式已经难以满足日趋个性化和高效化的培养需求。AI技术为人力资源领域提供了崭新的育才思路。智能化培训管理系统能够通过内置的数据算法，对员工的能力短板和发展路径进行动态分析，并生成个性化的学习和培养计划。例如，系统能够根据某技术研发岗位员工的现有技能水平，结合该岗位的未来趋势，推荐符合其发展要求的课程和学习路径。更为重要的是，通过训战结合的方式，让员工在真实的项目实践中接触任务，全方位提升专业能力和岗位适应力，打破传统培训的低效局限，为构建一支能够承担未来国家级项目的高水平人才队伍奠定基础。

4、智慧服务

在智能服务领域，AI的优势不仅体现在效率上，更在于其带来的全新体验价值。面向员工日常事务和全生命周期管理的智能平台，已成为央国企人力资源数字化转型的重要支撑。比如红海云的智能员工服务平台通过集成先进AI语言大模型与自动化技术，承接大量标准化、可规则化、高频重复的事务，构建企业内部智能助手，提供7×24小时在线服务。员工可通过对话式交互完成政策咨询、入离职办理、薪酬查询等事务，同时，系统会根据历史数据和行为模式主动预判需求，确保数字化转型过程中保持"人情温度"。这种智能化服务不仅提升了员工体验和组织粘性，更推动人力资源部门从传统事务处理角色向战略赋能方向转变。

红海云-智能AI助手

三、构建国企AI+人才管理新基建的体系保障

1. 强化投资牵引：将人力资源数字化上升为战略性投入

企业应将“AI+人力资源”作为“十五五”数字化战略的重要组成，组建由高层领导牵头的专项小组，统筹资源，避免分散投资。投入重点不应仅限于资金，更需覆盖人才数据平台、智能HR系统及复合型数字化人才团队。例如，引入符合信创要求的红海云HR系统，可作为国企人才管理的技术底座，为未来十年创新奠基。投资还需紧扣效益，评估对核心岗位补充、关键人才保留等指标的实际贡献，确保每一项投入都与战略价值挂钩。

2. 深化场景培育：用AI聚焦关键环节的价值创造

其一，聚焦高价值小切口场景。从招聘、干部考察、员工服务等痛点最集中、价值最显著的环节切入。其二，打造行业领域集成式场景。对于能源电力、交通物流等特定行业央企，可将人才管理场景与业务场景深度融合。其三，探索综合性重大场景。面向未来，构建覆盖“引、育、用、留”全周期的一体化智能人才运营平台。例如，红海云帮助央国企打通数据孤岛、构建统一数据中台的实践，正是为实现这种全景式、协同化的重大管理场景奠定基础，让人才评价、梯队建设、组织诊断在同一个数据智能底座上高效运行。

3. 优化数据供给：夯实安全合规的智能化数据基座

（1）建设统一数据基座 。AI的效能高度依赖数据的质量与广度。企业需首先整合分散在招聘、绩效、培训、薪酬等模块的HR数据，以及项目系统中的业务数据，构建集团级的人才数据中台。这是实现数据驱动、智能决策的基石，为AI应用提供坚实的数据支撑。

（2）推进数据治理与开发 。在严格遵守《数据安全法》、《个人信息保护法》等法规前提下，对数据进行清洗、脱敏、标签化处理，形成高质量的数据资产。例如，将员工的能力、绩效、潜力等转化为可量化的"数字标签"，为智能人才画像系统的运行提供精准"燃料"，使干部选拔、高潜识别有据可依。

（3）建立数据安全与伦理防线 。针对AI应用可能带来的算法偏见、隐私泄露等风险，建立健全内部审查机制。确保用于人才评价的AI模型公平、透明，确保所有数据的使用都在合规、安全、受控的范围内，牢牢守住不发生系统性风险的底线，贯彻总体国家安全观。