最近，孫老師的一篇關於「2026–2030：HRBP紅利時代結束，HR角色進行重組」文章在HR 圈內引起了相當大的焦慮。
該文犀利的指出，代理型 AI (Agentic AI) 將取代絕大多數行政、協調甚至初級招募工作，並斷言真人 HR 的溫度已失去結構優勢，因為企業更偏好 AI 提供的那種70分、穩定一致的服務。這篇文章在「技術取代行政」的預測上是精準的，有些閱讀者可能會誤認為 AI 的增加，必然等於人類角色的減少。「現代人力資源之父」Dave Ulrich 最近提出的全新人才公式，為我們提供了完全不同的視角：
人才優勢 Talent Advantage = AI (人工智慧 Artificial Intelligence) * HI (人類獨創性 Human Ingenuity)
Dave Ulrich 提醒我們，千萬不要用「技術決定論」的線性預測，認為：技術進步→效率提升→人類被取代。
AI 與 HI 的關係不是減法而是乘法。這表示，如果組織極大化了 AI 的效率，卻讓組織內的 HI (人類獨創性) 萎縮至零，那麼最終的人才優勢，依然是零。意思是企業不能只瘋狂追求 AI 的技術效能，必須同時顧及人類的獨創性與適應力。
因為市場競爭，從來不是比誰的基礎服務做得更穩定，而是比誰能在關鍵時刻創造差異。非結構化、高複雜度的人際互動在商業決策中有巨大的價值—那是「稀缺性」的競爭。
Dave Ulrich 給予企業及HR七大建議：
1. 讓 AI 成為賦能者 (Make AI an enabler)
使用 AI 不是最終目標，而是改善人才的一種手段。當生成式 AI 和代理 AI 能提供資訊、改進流程，並將人才流程轉化為能傳遞價值給利益相關者的產品時，就能創造優勢。
2. 專注於任務 (Focus on tasks)
與其做傳統的人力規劃，不如做工作任務規劃。將工作拆解為具體任務，找出哪些依賴資訊的任務可以透過 AI 優化，讓 HR 和業務領導者專注於如何利用 AI 提升績效。
3. 促進人際關係 (Foster relationships)
人才依賴人性，這包含彼此關懷、服務和個人關係。真正的關係需要解決分歧、表達情感和建立信任。雖然 AI 技術可能導致孤立，領導者應鼓勵協作，將 AI 提供的資訊轉化為共同的行動。
4. 依靠直覺 (Rely on intuition)
AI 提供的數據指標能改善決策，但仍需個人的判斷。就像《魔球》(Moneyball)，單靠數據容易被模仿，真正的優勢來自於結合數據與源自經驗的直覺判斷。
5. 將 HR 專家納入 AI 專案 (Include HR experts in AI projects)
企業在 AI 專案上投入大量資金，這些專案的顧問團隊中應該包含 HR 專業人員。HR 能將人類智慧（HI）維度帶入討論，確保技術與人性的平衡
6. 提升員工使用 AI 的技能 (Upskill people to use AI)
需要增加能自在運用 AI 的員工數量。透過學習正確使用 AI 的技能，並在日常工作中累積成功的小經驗，可以消除員工對 AI 的恐懼並建立自信。
7. 依靠道德與價值觀 (Rely on ethics and values)
AI 的資訊可能有偏見（因為數據來源於人）。領導者必須意識到塑造 AI 的價值觀，並依靠道德推理來識別和消除這些偏見。
未來的贏家，不會是只剩下 AI Agent 的公司，而是那些擁有最強大的 AI 工具，並擁有一群懂得運用獨創性、同理心與道德判斷力來駕馭這些工具的人才。
