面对全球经济衰退、经济环境恶化与AI新技术革命等挑战,如何提升员工数字技能,利用AI实现降本增效?如何建立逆境中增长的创新管理模式?如何引入AI、RPA等数字技术推动企业成功转型?如何利用AI、物联网等新数字技术,进行商业模式创新?志成互联专注民企服务,为企业提供创新的咨询与培训,帮助民企穿越周期,赢得未来!


——降本增效的最大杠杆,不在换人而在并岗
在经济环境吃紧、竞争愈发残酷的当下,几乎所有老板都在思考——怎么降本增效。随着年年难过年年过,大伙都明白这是世界经济萧条引发国内通缩长周期,不是三年五载能熬过去的,这就要做好长期持久战的打算。
针对老板的困境,人力资源部门最常拿出的管理工具是“组织人才盘点”。盘一盘谁是绩效明星,谁是潜力股,谁是需要调整的人;然后调配优秀的人到关键岗位,或者用更好的人替换到低效岗上去,以为这样组织就能更高效。
人才盘点的方法简单梳理:
· 明确目标(比如关键岗位储备或绩效优化)
· 制定评价标准(能力、绩效、潜力)
· 收集评估数据(绩效记录、测评、360反馈)
· 分类(九宫格或其他模型)
· 制定发展或调整计划
人才盘点这种方法本身没错,但它有一个天然的限制:人还是要发工资的,编制依然在那里。再有能力的人时间和产出都是有上限的,精力也无法保持长期高效,只要企业靠堆人完成业务和任务,换人并不能直接让成本大幅下降,也无法从根本改变产出的方式。
2024年之后,AI 技术的爆发让我们有了一个全新的选择:AI 技术的突破和应用扩展,特别是 智能体(Agent)与RPA(机器人流程自动化)的技术成熟,使得大量重复性、规则性岗位可以被机器替代或大幅提效。这意味着,很多岗位的效率提升空间甚至超过换人所带来的提升,而且 AI 不会休假、不离职、不会因情绪波动影响产出。
·机器人流程自动化(RPA)就是用电脑软件模拟人的操作,将重复性、标准化的工作流程实现自动化。国产代表如来也UiBot和影刀。
·智能体(AI Agent)能够调用大模型及插件等组装成自动工作流化,并能根据感知到的信息做出决策,以实现特定的目标。国产代表如字节跳动的COZE
·人工智能生成内容(AIGC)利用大模型生产内容形式。如AI文字续写,文生图、文生视频、文生音乐、文生视频等
利用RPA和Agent平台,可以制作企业工作机器人,它们可以在没有休息、不出错的情况下,完成大量重复性和规则性任务。比如:
· 市场部门批量生成文章、批量生成视频等
· 客服部门的订单发货、常见问题回复、工单分发等
· 运营部门的数据分析、报表生成
· 招聘流程中的简历初筛、面试通知
· 财务部门的发票核对、报销审核
这些任务过去需要几个人每天在电脑前操作;现在一套 AI 流程跑起来,可能 5 分钟就完成一整天的工作量。这就是AI职位盘点的意义:不是看谁做得好,而是看哪个岗位的工作有一半甚至全部,可以交给 AI。
这是新技术革命下的新工作分析,因此,如果管理者仍旧只停留在“用更好的人”,而不去识别“哪些岗位可以部分或完全被 AI 执行”,就可能失去降本增效的真正杠杆,从而让公司陷入到无尽降本的恶性循环中去。
这里我们举一个电商发货的例子,客服每日登录平台检查订单,先处理退换货,然后是从平台下载当日订单——用Excel按产品筛选分品牌保存——将部分品牌按经销商整合——按不同供应商格式对订单整理——按不同方式发给各供应商订单。这些订单拆分处理工作占用半天时间、而且是重复性、人工操作久了很容易出错,完全可以用RPA设计工作流来自动运行,如上图。

通过流程创造者,员工顺序拖拽组合可以完成主要自动化流程,部分复杂的表格数据处理则可利用AI编程来实现。如视频所示,原来每天4-5小时的发货数据处理,仅需要10分钟就可运行完成,这极大提高客服效率减少工作量。当然、处理退换货流程,由于退换货的原因及情况多,则需要利用智能体调用大模型来处理。
三、如何做AI职位盘点
AI职位盘点是李鸿飞老师最新提出的方法,目前人力资源书籍和教材中还没有提供。如果你是老板或副总,可以指导公司HRBP进行AI职位盘点,达到中长期降本增效目的,鸿飞老师建议可以按以下七步法来做:
1.梳理岗位编制清单,HR把公司所有岗位列出来,编制、附上主要职责和任务,特别要关注岗位编制上有大量重复的岗位。
2.工作自动化分析,拆解任务颗粒度,重点分析重复岗位,把每个岗位的工作拆成具体的动作,比如“录入数据”“审核合同”“整理周报”。初步判断可自动化程度,看这些动作是创意性决策,还是流程化、规范化、标准化的,后者就是 AI/智能体改造的潜力区。
3.测算AI替代率,进行工作分析,记录各工作时间,例如某岗位 70% 时间都在做表格,这部分替代率就是 70%。
4.制定替代优先级,首先选择高重复岗位,这些重复岗位应用AI后投入产出比最高;其次是高成本+高替代率的岗位,比如一个月薪 1.5 万的岗位,70% 的工作可自动化,则意味着每月至少可节省1万以上的成本,并且速度翻倍。
5.重新定岗定编及人力资源规划,对自动化后的岗位重新定义重命名,减少重复劳动。进而对现有岗位进行合并、裁减和新设,结合公司战略目标,制定新的人力资源规划。
6.开展全员拥抱AI运动,引入AI技术培训,鼓励全员使用AI工具,掌握创新技能,推进本岗位工作自动化,进而推进多岗位间业务流程自动化。
7.持续推进AI自动化项目,将AI自动化纳入绩效管理KPI或任务指标,在一个战略周期内,HR与数字效率部门协作,推进跨部门业务流程AI自动化。
电商行业因数字化特性,自动化应用场景与经验比较丰富,可以为其他行业提借鉴。下面以300人的电商企业为例,这样规模的企业按专业分工大致可以分为43个岗位,而像商品上架/发货专员,在线客服、售后服务专员、平面/视频设计师等岗位是重复岗位,编制会随业务量增加而不断增加,各岗位与编制如下表所示。
电商企业主要岗位与编制人数
岗位名称 | 编制参考人数 | 主要职责 | AI替代指数 | |
管理层 | CEO / 总经理 | 1 | 战略决策、整体运营管理 | 1 |
管理层 | COO / 首席运营官 | 1 | 日常运营、部门协同管理 | 1 |
管理层 | CFO / 财务总监 | 1 | 财务战略与风险控制 | 1 |
管理层 | CTO / 技术总监 | 1 | 技术战略、架构设计 | 1 |
管理层 | CMO / 首席市场官 | 1 | 品牌与市场策略 | 1 |
运营中心 | 平台运营总监 | 1~2 | 平台整体运营与策略制定 | 2 |
运营中心 | 品类经理/ 品类运营 | 10~20 | 商品品类规划与销售趋势分析 | 2 |
运营中心 | 活动策划专员 | 5~10 | 电商活动设计与执行 | 3 |
运营中心 | 数据分析师 | 5~8 | 数据收集与分析 | 4 |
运营中心 | SEO/SEM专员 | 3~5 | 搜索引擎优化与广告投放 | 4 |
市场部 | 品牌经理 | 2~4 | 品牌定位与传播策略 | 2 |
市场部 | 公关经理与专员 | 2~4 | 媒体关系、危机公关 | 2 |
市场部 | 内容运营 | 5~10 | 内容策划与发布 | 4 |
市场部 | 新媒体运营 | 5~8 | 社交平台更新与互动 | 4 |
市场部 | 平面/视频设计师 | 4~6 | 视觉设计与视频剪辑 | 4 |
商品部 | 采购经理 | 3~5 | 供应商管理、谈判 | 2 |
商品部 | 采购专员 | 5~8 | 下单、跟进供货 | 3 |
商品部 | 商品上架/发货专员 | 3~5 | 商品信息录入与发货 | 5 |
商品部 | 库存管理专员 | 3~5 | 仓储库存监控 | 4 |
客服中心 | 客服主管 | 2~3 | 客服团队管理 | 3 |
客服中心 | 在线客服 | 20~40 | 订单咨询、售后答疑 | 5 |
客服中心 | 售后服务专员 | 10~20 | 退换货处理 | 4 |
客服中心 | 投诉处理专员 | 3~5 | 客户投诉处理 | 3 |
技术部 | 产品经理 | 4~6 | 产品需求分析与规划 | 2 |
技术部 | 前端开发工程师 | 5~8 | 前端页面与交互开发 | 2 |
技术部 | 后端开发工程师 | 5~8 | 后端系统与数据库开发 | 2 |
技术部 | 测试工程师 | 3~5 | 软件测试与质量保障 | 3 |
技术部 | 运维工程师 | 3~5 | 系统运维与监控 | 3 |
技术部 | 数据工程师 | 2~4 | 数据仓库与平台建设 | 3 |
技术部 | AI/算法工程师 | 2~3 | AI模型与算法开发 | 1 |
物流部 | 仓库主管 | 2~3 | 仓储管理 | 3 |
物流部 | 仓库管理员 | 15~30 | 商品入库与出库 | 4 |
物流部 | 拣货/打包员 | 20~40 | 拣货与包装 | 4 |
物流部 | 发货员 | 10~20 | 快递打单与发货 | 4 |
物流部 | 物流调度员 | 3~5 | 配送路线安排与调度 | 3 |
财务部 | 财务主管 | 2~3 | 财务管理与报表审核 | 2 |
财务部 | 会计 | 3~6 | 账目处理 | 4 |
财务部 | 出纳 | 1~2 | 资金收付 | 4 |
人力资源部 | HR经理 | 1~2 | 人力战略与制度制定 | 2 |
人力资源部 | 招聘培训专员 | 2~4 | 招聘与培训执行 | 3 |
人力资源部 | 薪酬绩效专员 | 2~3 | 薪酬计算与绩效考核 | 3 |
法务部 | 法务经理 | 1~2 | 法律事务与合同审核 | 2 |
法务部 | 合规专员 | 1~2 | 合规管理 | 3 |
AI替代指数可分为5个级别,由低到高,从基本不可能替代到完全可能替代。评分标准如下:
1:基本不可能替代(纯粹复杂管理、决策等)
2:替代可能性较低(需专业判断,人际沟通等)
3:中度可能替代 (标准化流程+AI辅助)
4:高度可能替代 (基于规则和数据自动化较多)
5:完全可能替代 (规则明确、重复性高,容易自动化)
电商企业AI职位盘点结果
部门 | 岗位名称 | 编制人数 | 主要职责 | AI替代可能性指数(1-5) | AI替代原因说明 |
商品部 | 商品上架/发货专员 | 3~5 | 商品信息录入与发货 | 5 | AI可全自动生成商品描述与图片 |
客服中心 | 在线客服 | 20~40 | 订单咨询、售后答疑 | 5 | 智能客服可全自动化应答 |
运营中心 | 数据分析师 | 5~8 | 数据收集与分析 | 4 | 数据分析与报表可高度自动化 |
运营中心 | SEO/SEM专员 | 3~5 | 搜索引擎优化与广告投放 | 4 | 关键词优化与投放可AI完成 |
市场部 | 内容运营 | 5~10 | 内容策划与发布 | 4 | AI可大规模生成内容 |
市场部 | 新媒体运营 | 5~8 | 社交平台更新与互动 | 4 | 自动化推送与内容生成可替代 |
市场部 | 平面/视频设计师 | 4~6 | 视觉设计与视频剪辑 | 4 | AI可快速生成素材与设计模板 |
商品部 | 库存管理专员 | 3~5 | 仓储库存监控 | 4 | 自动化库存系统可替代 |
客服中心 | 售后服务专员 | 10~20 | 退换货处理 | 4 | AI可自动判定并生成处理单 |
物流部 | 仓库管理员 | 15~30 | 商品入库与出库 | 4 | 自动化分拣仓库可替代大量操作 |
物流部 | 拣货/打包员 | 20~40 | 拣货与包装 | 4 | 机器人拣货与自动包装普及 |
物流部 | 发货员 | 10~20 | 快递打单与发货 | 4 | 系统自动创建快递单与分拣安排 |
财务部 | 会计 | 3~6 | 账目处理 | 4 | 记账与报表自动化普及 |
财务部 | 出纳 | 1~2 | 资金收付 | 4 | 自动支付与结算可替代 |
AI替代可能性指数5是当前AI落地优先改造区,4分也可纳入今年工作自动化重点项目,短期指数3是企业中期提升空间,可放在2-3年后推进。
2026年首先推进重复岗位会更有效果,比如商品上架/发货专员,最少编制人数3人,产品种类多或业务量大的要配置到5人。经过AI职位盘点,发现商品上架/发货专员除了物流信息需要人工确认,其余全部可以由RPA+AI 自动完成。企业做3个自动化流程就可以减少 3个岗位,每年可直接节省 45 万人力成本,还缩短了交货周期,提高客户体验。这会让老板第一时间看到了降本增效的切实效果。
如果按照AI职位盘点结果,对所有指数4~5岗位推进工作自动化,由HR与数字部门联手,通过2-3的分批推进,将为企业省下数千万的成本。同时,大量的智能体应用将会提高企业的科技含量,变成数字AI驱动企业。
AI职位盘点完之后,李老师建议企业最好发起全员学习与拥抱AI运动,因为AI职位盘点只是告诉我们,哪些岗位未来将会被AI取代,但员工没有掌握AI技能,就无法与工作场景和流程创造性的结合,产生大量的高价值的智能体应用。
人无远虑,必有近忧。AI的应用也不能一味等待外部厂商的成熟软件,等待成熟的AI行业应用,也会让我们错失良机,同时陷入到跟竞争对手采购军备的内卷循环中。
由企业发起的全员学习与拥抱AI运动,除了帮助员工掌握新的技能,也在伦理上帮助企业文化顺利进化。由掌握AI的员工替代没有学习AI能力的员工,情感上大家都更容易接受。这样做,也可以帮助大数员员工消除对AI应用的抵触情绪,消除替代工作的恐惧,由企业发起的创新活动,才有持续的活力。
AI职位盘点与人才盘点可以双管齐下,AI职位盘点是站在企业发展和长远的眼光看待组织。AI职位盘点后,而剩下的人、尤其在关键岗位上的人,依旧需要优化,这是人才盘点的作用。
AI盘的是“岗”,人才盘的是“人”。两者结合,才能让成本优化和效率提升形成闭环。物有本末,事有终始。AI职位盘点先于人才盘点。这些管理者需要重新去认识,过去管理的发力点是:“找对人,把人放在对的岗位”。未来的发力点是:“找对岗位,把AI用在对的岗位”。降本增效的最大杠杆,不在换人,而在并岗。
掌握 AI职位盘点,就掌握了效率革命的钥匙。在当前经济环境中,老板若仍停留在传统的人才盘点,很可能错过技术革新带来的红利。AI 职位盘点能直接作用于编制与成本,从根本上提升组织运作效率。而在自动化替代工作之后,重新分析工作、重新定岗定编、结合人才盘点优化人力,就是新的管理智慧。
未来的组织竞争力,不仅来自于“谁的人才更好”,更来自于“谁的岗位更智能、谁的AI应用落地更快”。
最后,我们设想一下。如果您所在公司做一次AI职位盘点,您觉得哪些岗位会被AI替代?您可以留言,您所在的行业和公司规模。我们将在后续文章,针对性的进行相应行业的AI职位盘点,看看是否与您的判断相符。

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