夜雨聆风在很多人眼中，国央企面对新技术的变化，反应是比较慢的。在某些领域，或许确实是这样。
可是，在AI领域不是。仅就人员本身，我们发现，大量国央企已经将AI应用于员工的引进、优化，乃至淘汰等多个方面。
不少国央企员工告诉小明，这可比过去的考核厉害多了，现在，没点真本事，在国央企还真的很难干下去。
AI 全面简化招聘流程，实现精准人才筛选
众所周知，近年来，国央企岗位越发受到追捧，一个岗位众人争夺已是常态。公开数据显示，2026年，国央企平均报录比约52:1，即平均52人争抢1个岗位，热门岗位校招时甚至六七百个人争夺一个岗位。
在这种情况下，如果按照传统的方式筛选，将非常费时费力。但有了AI助力，就省事多了。
比如，东部某省属国企，整个集团每年的校招量达数百人，需要处理几千份甚至上万份申请简历。过去，这对人力部门是十分沉重的负担。校招期间，不得不从其他部门临时抽调人员支持，甚至新增招聘编制。
近年来，其通过AI简历筛选、结构化视频初面、NLP能力打分，HRBP的简历筛选工作量下降了约60%；线下初面人力投入减少了55%——招聘团队从过去的「重复面试」转向人才深度调研，无需新增招聘编制即可承接扩招需求。
某央企搭建的「AI人才全生命周期平台」，不仅有AI简历匹配，还有数字员工处理人事单据、AI个性化培训、员工数据画像、智能绩效核算。员工咨询响应从人工 2小时→AI秒级10秒。籍此，行政人事单据人工审核减少65%；线下培训组织人力也大幅缩减。
基层人力资源岗重复咨询工作量减少70%，大量事务性人力转向人才发展、干部管理等高价值工作；
……
目前，不少国央企已经搭建了智能岗位胜任力模型，将对候选人的能力模型要求拆解为一系列可观测行为指标（如「沟通能力」拆解为倾听、冲突化解、清晰表达），形成AI分层测评。具体如下：
认知层：AI行测、逻辑、专业知识自适应测试；
行为层：AI视频结构化面试（STAR情景题），NLP提取行为证据；
多模态层：基于语音情绪、微表情、答题节奏辅助打分，不过在大多数国央企，这一项仅作参考，不作为淘汰依据。
输出成果：AI自动生成能力雷达图、岗位匹配度得分、优劣势总结，HRBP线下复试仅针对低分维度重点复核，AI不直接决定是否录用，符合国企「人机结合、人工终审」合规要求。
AI 驱动组织诊断与人员结构性优化，盘活内部人力
一方面，招聘时，并不一定能够完全清楚一个人适合做什么工作；另一方面，近年来，国企改革不断深化，国央企一些业务被剥离，也有一些新业务冒出来。这都会涉及组织和人才的优化、调整。
过去，依靠人工诊断，不仅耗时耗力，而且主观偏差可能比较大。通过引入AI应用就要方便很多——
首先，组织诊断方面，不少国企存在机构碎片化问题，大模型可以自动抓取集团各子公司（基建、园区、长租等业务板块）的岗位职责、业务重叠度、工时负荷，自动输出合并、撤销、整合部门、岗位清单；
其次，诊断结束之后，AI定岗定编差异化测算还能区分传统基建、产业园区招商运营、长租公寓精细化运营等多类业务，动态测算标准编制，严控行政、线下值守等冗余岗位，向特定市场化运营岗倾斜编制；
再次，通过绩效、项目（产业园区招商、公寓运营等）成果、专业能力等多维度量化，对员工进行数字画像；综合业务历史数据、360度测评等自动生成综合得分，自动排序候选人，消除人工竞聘主观偏差；
最后，AI还可以持续监测公司员工的年龄、专业、岗位分布，自动预警各板块复合型人才的缺口，推动传统传统工程、行政人员转岗，实现内部人员盘活分流，人员结构动态优化。
案例：
西南某城投拥有基建、产业园区运营、保障性租赁住房、资产经营等多个板块，二三级公司机构臃肿、同类型岗位重复设置；产业园区及公寓运营人海战术、人房比偏低，人员跨板块流动壁垒很高……
国企改革深化和城投转型的大背景下，该公司启动了人才大调整：
首先，通过AI人力大数据盘点平台抓取园区招商、公寓运营、工程、行政全岗位工时、业绩、薪酬数据，自动识别冗余重复岗位、低效能人员，以及新兴业务人才缺口；
其次，对成熟基建、城市更新、产业园区、长租公寓四大板块差异化测算编制，自动合并同质化运营岗、行政岗。
最后，通过全员数字人才画像，岗位胜任力AI打分，自动生成跨板块人员的匹配推荐名单，较好地打破了基建与不动产板块人员隔绝。
一系列动作下来，该城投公司整合了二三级内设机构近百个，十余家小型子公司实行「一套人马多块牌子」的集约化管理；合并重复岗位一百多个，压减传统行政、现场值守冗余人员若干，定向扩充园区产业招商、公寓数字化运营、资产数字化管理人才；AI合计推荐了近200人跨基建、园区和长租公寓板块流动。
对应产出也十分显著——产业园区招商岗人均招商落地面积提升了42%；长租公寓人房比从 1:60提效到了1:120；2025年，全员劳动生产率提升35%，人工成本利润率上涨 11%……
AI 替代高危、标准化一线岗位，
富余人员转向高端运维
在一些领域，AI已经能够大规模代替人工，大幅缩减现场作业人员。既改善工人的工作条件，又提高工作效率。
案例1:
新南某国有能源企业，布局了大量光伏电站。过去，光伏板的定期清洁、高空巡检，需要大量工人登高作业，效率低、成本高。
通过引入光伏AI清洗机器人，不仅消除了高空高危岗位，而且效率大幅提升——单电站清洗人工成本下降 91.7%，光伏场站运维人员缩减70%以上。因此富余的人员，则转到了设备调度、智能运维管理岗。
案例2:
徐州国资委，通过「阳光国企2.0」平台建立起了覆盖9大集团、14个数据域的标准化数据仓库，实现了资产管理、融资监管、投资进度等298项核心指标的实时采集。同时，通过流程穿透、业务穿透、风险穿透等穿透功能，将监管无声嵌入业务环节，实现了从「被动上报」到「主动洞察」的转变。
以风险穿透为例，「阳光国企2.0」平台运用大模型知识图谱技术，建立了债务风险、投资偏离度等17个预警模型，风险识别效率提升300%。大幅减少了核查的人手。
……
随着时间推移，凡是偏基础，或者可以标准化的工作岗位，用工需求将大幅减少，因为这类工作90%的流程可由AI完成。有劳动经济学专家预估：20%的标准化岗位将消失。
当然，AI在消灭一些岗位的同时也会创造新岗位，比如上述国有汽车厂，车间用工减少了，但也催生了三类新岗位：数字孪生工程师负责虚拟工厂建模、产线运维专家和AI协调员。
专家预测，每削减1个传统岗位，AI生态可能创造1.2-1.5个新职位，不过，要完成从传统岗位到新岗位的跨越，需要经历一番阵痛，即便是国央企也不例外。