人工智能（即AI）在不同领域的渗透程度，早已过了“春江水暖鸭先知”，而直接进入“白热化”阶段。
老板在全员群里呼吁大家：“全民AI”（如下图），以及分享各类AI文章（比如DeepSeek从入门到精通等）的场景，你可能也“见怪不怪”了吧？
作为一名HR SaaS产品经理，今天咱们就带你看看AI在这个领域的落地情况。
截止到今天（即2025年04月08日），AI产品的在HR SaaS产品的落地，至少已历经了三个阶段：
阶段一：萌芽阶段（2015-2020）——智能客服
HR SaaS产品包含组织管理、人才管理、招聘、绩效、考勤、薪酬个税、培训等模块，属于典型强业务/规则类产品，尤其是在绩效、考勤、薪酬个税等模块。
它面向不同行业、企业规模、发展阶段、管理理念和政策风险偏好的SaaS产品中，产品规则因行业多样性、企业需求差异、政策风险偏好及产品经理的个人认知和偏好而变得复杂多变。
最终表现为：客诉问题严重，除了专门的客服团队外，还需对应产研进行技术支持，才能有效解决用户使用产品过程中的各类问题。
比如笔者曾统计过2022.9.8日至2024.01.05日（约1.32年）期间，考勤模块累计产生2336条客诉问题，产研累计花费了2399小时（约300人日，8小时/天）。
换句话说，每年大概产生1761个客诉问题，他们需要1.2个人全职投入才能解决完客诉问题。
这仅仅是单一模块的客诉问题量。
所以，当AI应用有所苗头时，大部分SaaS企业首先想到的落地场景，就是智能客服。期望通过它来解决客诉问题，提升服务体验的同时，降低人力成本。
结果，我们可以看到目前市面上所有HR SaaS产品厂商，都一定会有一个AI智能客服。比如北森的AI客服、薪人薪事的AI小薪、i人事官方客服等。
智能客服是以SaaS企业为出发点所设计的“辅助产品”，只能是AI落地应用的“前菜”，是个“配角”。
话不多说，我们继续来看AI落地应用的“双男主”。
阶段2：起步阶段（2020-2023年）——大模型场景化应用
在大模型跑分和参数之争进入“白热化”，多模态模型开始“小露尖尖头”之际，AI在HR SaaS领域的应用，也进入了正式起步阶段——我们AI应用领域的“男主之一”（即大模型场景化应用）正式“出场”。
它的特点是：
- 不再只是解决SaaS企业内部效率问题，而是面向解决客户问题；
- 不一定属于现有SaaS产品的一部分，而是可单独售卖；
- 基于现有业务，聚集关键场景，用AI重做一遍。
以北森为例。
他们在过去的两年内，陆续推出了“AI Family”的七大AI助手。
AI面试官是基于AIGC大模型所生成的AI数字人，它可以模拟真人对候选人进行面试，从候选人的职业形象、专业技能、岗位胜任力、心理风险、认知能力、职业选择偏好等六个方面，评估候选人的能力与潜力，有效解决招聘的三大难题：成本高、招不准、招不快。
在其当年的财报中，甚至明确表示计划单独将AI面试官进行商业化（即以独立产品进行定价售卖）。
AI招聘助手是基于AIGC大模型与智能算法，可有效辅助提升招聘全流程的效率问题。包含生成职位JD、生成职位海报、生成职位画像、推荐人才库人才/相似人才至职位、AI评估筛选简历、AI出题、AI写面试评价等；同时，在人才库场景，还能智能分类人才库、透视分析人才、人才地图智能Mapping人才等，高效帮助企业降本。
AI做课助手是基于AIGC大模型的做课助手，能够智能生成课程PPT，智能录制视频课，智能生成题目检验员工学习成果，并智能生成提炼课程知识点和精华总结。
AI陪练助手是解决业务培训缺少实战，有效提升销售团队的业务能力的陪练助手。包含基于业务知识自动训练模型并萃取话术、扮演多种不同类型的客户跟销售对练、实时提供改进反馈与金牌话术等。
还有其他三个AI助手：AI测评助手、AI领导力教练、AI员工助手。
与之类同的产品形态和应用场景，不局限于北森。
同时，入局的还有i人事、薪人薪事、Moka等，它们都在招聘、薪酬等领域，推出了结合现有关键场景的AI产品（比如AI面试助手、AI招聘助手、AI公式纠错助手等）。
阶段3：成长阶段（2024年后）——多智能体组合应用
如果AI只是对现有产品的赋能与重做，无法产生增量价值点，则无法有效解决HR SaaS厂商的商业模式问题。
随着OpenAI在2025年01月10日，正式上线GPT Store——一个类似于AI版的苹果App Store，让智能体（即Agent）在AI领域的应用，瞬间推到了“高潮”。
国内大厂在比拼大模型的同时，也加入了智能体应用的“争夺战”。比如字节的豆包、阿里的通义千问、百度的文小言、腾讯的元宝等都纷纷入局。
HR SaaS厂商也不甘人后，纷纷开始进入AI应用的第三阶段。即AI应用领域的“第二大男主”入场——多智能体组合应用。
它的特点是：
- 智能体组合：每个智能体有自己的“职责”和定位，也可单独定价售卖。但对用户来说，都是统一的入口，智能体之间可以实现自动调度。
- 免费使用+增值模式：提供部分免费使用功能（或智能体），如需高级/私有能力（或智能体），则需二次付费购买使用。同时，自行承担对应大模型调用量的费用。
- 差异化优势：紧贴HR SaaS客户的场景和私有数据的优势，与其他AI类通用型智能体之间，形成差异化竞争。
以i人事为例。
它的多智能体协同是通过一个统一入口（即AI助理小爱），结合多个智能体（数据分析专家、HR专员、i人事官方客服、法律咨询顾问、AI人事助理等），形成一个AI助理产品矩阵。
用户可以直接跟某个智能体对话，也可以直接对话，智能体自动识别内容范围后，自动跳转至对应智能体，有效解决多智能体所带来的用户体验问题。
同时，基础助理能力可免费试用，高阶能力（如查询员工假期余额、绩效等动态数据）需二次付费使用。
首先，我们来看数据分析专家助理的能力。
数据分析专家是一款提供人才管理、组织效能、假勤分析、薪酬分析的AI 助理，它可以通过自然语言与用户进行数据查询、分析、洞察等操作，有效提升数据使用的便捷性。
比如你可以问它：“李四有提升为主管的潜质吗？”
它会自动查询李四本年度的绩效情况、出勤情况、工作年限等数据，自动分析后给出自己的洞察：从现有数据看，李四可能不具备提升为主管的潜质，并分别从对应方面给出“自己”的意见。
第二，再看人事助理的能力。
i人事助理是一款提供人事相关操作、查询事务的AI助理。比如你可以用自然语言直接让它帮你查询假期余额、绩效等，以及申请员工入转调离、请假等操作。
比如你可以问它：“你可以帮我办理入职员工吗?”或“帮我请明天的年假”等。
它会自动识别为对应操作，直接提供对应的按钮（如员工/异动管理/入职或年假），点击直接跳转到对应操作页面。
第三，我们再看看法律顾问助理的能力。
法务咨询顾问是一款提供HR领域所有法务问题的AI助理，包含但不限于考勤/薪酬类的合规意见、各个地方的社保/公积金政策以及个税政策。
比如你可以问它：“法定年假是如何规定的？” 或“广州地区的最新社保基数是什么？”，它会直接回答你的问题，并附上对应的案例与链接，点击可直接查看原政策。
最后是HR专员。
HR专员是一款客户企业自定义的考勤制度、薪酬制度等的AI助理，允许用户自定义维护知识库完成后，员工可自助查询所有的企业制度或文化等内容。
比如你可问它：“产假制度是什么？”或“每年发多少天年假”等等。
写在最后
如果我们把时间周期拉长至30年或50年后，今天所分享的内容，可能是AI在企业应用落地的“开胃菜”，远远没有达到真正的成熟期。
咱们姑且就当今天是一个“阶段小测”，只是为了让你可以看看别人的“答案”，希望对你有所启发。
如果在这方面有所落后，或是奋起直追，或是“让子弹再飞一会”，希望你的选择，依然可以自在由心。
