夜雨聆风
昨天晚上一个HR朋友兴奋地发了我一个截图，问我："你试过这个没有？"
截图是一个面试反馈动态看板。朋友说是她自己手搓的。
我说你什么时候学的编程？她说没学过。就是跟WorkBuddy说了几句大白话，剩下的它自己干的。
过去两个月，类似的事我听了不下十次。用WorkBuddy的不是程序员，是HR、是行政、是业务负责人——一群平时跟代码八竿子打不着的人，用它干起了原先要跨部门协调、找IT支持才能干完的事。
而做出这款产品的，是过去两年在AI圈被很多人认定"已经掉队"的腾讯。
之前很长一段时间，AI圈关注的都是DeepSeek、豆包、Kimi和千问。腾讯有混元大模型，也有元宝，但在用户端的声量一直不大。很多人因此觉得，腾讯在这轮AI竞争里已经掉队了。
但现在回头看，腾讯做了一件和当时主流思路不太一样的事。它把重心放在了另一件事上：怎么让一个不写代码的普通人，也能让AI真正参与工作。
结果就是WorkBuddy。
我用三个HR日常工作场景来说明。
案例一：招聘数据分析
把一份招聘数据表交给WorkBuddy，让它分析各渠道的简历有效率、面试转化率、Offer接受率、招聘成本和周期，然后生成图表和一份完整的招聘复盘报告。
过去HR做这件事，要先打开Excel筛选数据、算各项指标、找异常点、再手工写结论、做PPT。一套流程下来，半天起步。WorkBuddy会直接读取数据、完成计算、生成图表，然后把结论整理成可汇报的文字。
普通聊天机器人只给你几条建议，具体动作需要你执行，而WorkBuddy直接按照建议去执行了。
案例二：人才盘点会议
把一份人才盘点会议的原始记录交给WorkBuddy，让它提取：会议形成的关键判断、需要继续核实的信息、重点培养对象、培养动作、责任人和完成时间。再让它把结果整理成纪要，并生成一份可以跟踪的人才发展行动清单。
WorkBuddy帮你把一次七嘴八舌的讨论，变成了后续可以执行、跟踪和复盘的一串任务。
案例三：HR制度知识库
考勤、请假、报销、福利、入离职……HR即使不懂代码，也可以用大白话的形式跟workbuddy沟通，做一个企业知识库，然后让员工自己提问。
市面上的AI工具很多都号称"提升效率"，但用起来你会发现，你得先理解什么是模型、插件、API、工作流。折腾一圈，真正能用起来的还是技术背景的人，普通职场人大部分在门口就放弃了。
WorkBuddy做的，是把这道门槛踩平了，它没有让用户学任何新东西。
本身就针对不同职能岗位，内置了大量傻瓜式Skill，开箱即用。
还打通了你现有的办公工具。
一键绑定QQ邮箱、腾讯文档、飞书、企业微信，直接嵌入你现有的工作流，在你最熟悉的工具链里发挥作用。
很多企业已经给员工买了AI工具。但实际情况是什么？有人用来写文案，有人做数据分析。同一项工作，每个人都要重新摸索提示词。优秀经验留在个人账号里，人一走，方法跟着消失。
企业AI要想成功落地，不能停在"给员工发一个工具"，得走三步。
第一步，找到真正适合让AI参与进来的工作场景——不是所有事都适合交给AI，这个判断本身就需要人对业务的理解。第二步，把企业的制度、数据、模板和方法整理出来，AI没有素材就跑不动。第三步，把个人跑通的使用方式，沉淀成团队可以重复调用的知识和流程。
拿招聘举个短例子。一个优秀HR形成的筛选标准、评价维度和面试追问方式，如果只留在她自己的脑袋里，就永远是个人能力。如果把这些标准沉淀进企业的工作流程，其他HR才能在统一框架下使用，新来的同事才不用从头摸索。
一份成果解决的是一个人的任务，一套可复制的流程解决的才是企业的问题。
但问题在于，大部分HR卡在两个地方：一是不知道自己的数据是哪些，怎么用；二是不会把一个业务场景翻译成AI能执行的流程。
GHR线上公开课《AI+HR实战进阶班：从个人提效到组织赋能》，解决的就是这两个缺口。
第一天，先把企业家底清楚。你企业的HR数据哪些在系统里躺着、哪些在共享文件夹里吃灰、哪些压根没采集——老师带着你做出一份可用的数据资产目录。然后手把手建一套统一的岗位标签体系和数据字典，这是后面打通所有AI应用的基础。
第二天，直接上手出成品。用你盘出来的制度文档，当场搭出一个能回答员工问题、会自动注明依据条款的HR知识库Bot。再把一条招聘面试的标准流程做成AI能自动跑的Workflow——从简历初筛到追问要点到评分标准，不是AI随意发挥，是按你自己的标准来。
最后每人带走一份自己企业的AI+HR落地规划图：先从哪个场景切入、三个月做到哪一步、需要哪些人配合、花多少钱——拿来就能找老板谈。
真正拉开企业差距的，不是谁最早买到一个AI工具，而是谁能最早把人才、数据、知识和工作流程重新组织起来。
AI时代，HR不仅要学会使用AI，更要成为企业人机协同工作方式的设计者。
这门课原价不低，但现在正赶上818人力资源日活动，力度很大，一个人的费用还不到一顿像样的商务宴请。
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