在马来西亚，人力资源领域对AI的采用正在迅速加速。越来越多团队开始尝试使用ChatGPT、自动化文档流程，以及测试招聘与学习培训中的新工作方式。
但在这股热潮背后，却隐藏着一个更令人不安的现实：大多数企业目前仍停留在非常浅层的AI应用阶段。
对于 Laurence Yap —— 一位拥有超过20年经验的人力资源从业者，曾横跨生物制药、金融科技、可再生能源、制造业及零售行业——问题从来不是企业无法接触技术，而是许多组织并未真正理解AI应该如何重塑HR的运作方式。
如今，作为 UOA Academy School of AI 的院长，同时也是马来西亚HR生态圈长期贡献者（包括 HRLC、Transform 与 Hacking HR Malaysia 等倡议），Laurence 致力于帮助HR团队从“尝试AI”迈向真正具备“运营能力”。
他的工作位于HR、组织发展、领导力与实用型AI应用的交汇点，帮助专业人士重新思考的不只是工具本身，而是“工作的设计方式”。
他的核心观点非常简单：
AI不会取代HR专业人士，但它将彻底改变“什么才是有价值的HR工作”。
亮点
为什么大多数HR团队仍停留在表层应用？
问：你认为HR领域在AI愿景与实际落地之间最大的差距是什么？
答：坦白说。
当我要求HR领导者展示他们如何使用AI时，大多数人只是打开一个ChatGPT页面，输入几个提示词，生成一封警告信，也许再做一个培训大纲。
这只是第一层——把AI当成基础聊天机器人。
它当然有用，但这就像雇佣了一位非常优秀的专家，却只让他负责整理文件。
真正的问题并不是预算，也不是技术门槛，而是缺乏真正实用、贴近马来西亚市场环境的培训。
很多HR团队并不知道，在简单提示词（prompt）之外，其实还有另外两个更强大的层次。
第二层，是把AI作为“持续型虚拟助理”。
这种AI能够记住组织背景、理解 HRD Corp 要求、持续应用《1955年雇佣法令》（Employment Act 1955），并像一位无需反复交代工作的专业顾问一样持续运作。
第三层，则是真正产生竞争优势的地方：多个AI代理（AI agents）协同工作。
例如，一位经理提出主管培训需求：
一个AI代理负责培训需求分析；
另一个设计课程；
另一个编写培训讲师脚本；
还有一个负责准备 HRD Corp 报销文件。
过去需要数周完成的工作，现在几小时内就能完成。
而且，这种情况今天已经在马来西亚一些企业中发生了——只是规模还远远不够。
AI不会修复糟糕系统——它只会放大问题
问：在HR导入AI时，最先需要改变的系统或流程是什么？
答：这是我对每位HR领导者都会说的话：
AI不会修复糟糕系统，它只会放大问题。
在引入AI之前，企业必须先做好四件事。
首先是数据。
员工资料、学习记录、技能档案与绩效历史都必须被妥善集中管理，并且提前建立符合 PDPA（个人数据保护法）的授权机制。
其次是治理（governance）。
我见过一些AI招聘工具在企业毫无察觉的情况下复制招聘偏见。在马来西亚这种多元文化劳动力环境下，这不是理论问题，而是真实风险。
每一家部署AI的企业，都应该建立一个简单的治理框架，并回答三个问题：
● 当AI出错时，谁负责？
● 哪些决策必须保留人为监督？
● 企业如何定期检测偏见问题？
第三，是流程重构。
大多数HR流程都建立在一个“较慢时代”的逻辑之上——年度绩效评估、固定培训日历、静态工作流程。
如果只是把AI硬套进旧系统里，你不会获得真正转型，只会把低效率自动化。
最后，是能力建设。
真正的AI应用，不可能通过一小时线上讲座实现。
团队需要系统化、实战型学习，让他们真正建立可执行的AI助理与工作流程，并能立即应用在实际工作中。
真正有意义的AI应用长什么样？
问：你能分享一个AI真正改善“人与组织”结果的案例吗？
答：HR领域有一种疲惫，其实很少有人公开谈论。
不是处理困难沟通带来的情绪疲劳，而是行政工作的无止境重复：
不断重建框架、准备报销、每周重复整理培训文件。
真正的突破，来自于建立“持续型AI代理”，并把它们串联成完整工作流程。
一个AI代理负责培训需求分析；
另一个设计能力框架；
另一个建立学习计划；
另一个撰写培训脚本；
还有一个处理 HRD Corp 报销流程。
过去需要4至6周完成的工作，现在不到5小时就能完成。
整个框架——包括《GEMs for HR》操作手册与 Multi-Agent HR System——都已免费发布在 LinkedIn，没有任何付费墙。
数百位马来西亚HR专业人士开始采用它，并反馈行政工作量明显下降。
它成功的关键，不是“新奇感”。
而是有意识的系统设计：
● 能够保留组织背景信息的AI代理
● 结构化工作流程，而不是随机提示词
● 直接嵌入系统中的马来西亚本地合规机制
这才是真正有意义的AI应用——不是炫目的展示，而是真正帮人们把时间拿回来的实用系统。
为什么有些企业能前进，而有些却停滞不前？
问：成功将AI运营化的企业，与仍停留在实验阶段的企业之间，最大的区别是什么？
答：最大的区别，其实是思维方式。
失败的企业，总是把AI当成一个“闪亮的新工具”。
他们做试点、参加演示，然后一旦运营压力出现，就重新回到旧有工作方式。
而成功的企业，则把AI视为一种“新的操作系统”。
有五个关键差异。
首先，他们投资真正的学习。
不是表层认知课程，而是实际能力建设。
第二，他们设计的是“系统”，不是“提示词”。
一个提示词只能给你一次好的答案；
一个设计完善的AI助理，则能持续稳定地产出合规结果。
第三，他们从小开始，但推进很快。
成功企业会选择一个高影响力流程，并在几周内完成落地，而不是拖上几个月。
第四，他们始终把“人”放在中心。
AI负责处理大量重复工作；
而人类负责判断力、同理心，以及真正重要的沟通。
最后，他们以协作方式学习。
无论是内部分享，还是参与实践社群，他们都持续交流经验。
通过与马来西亚各类HR领导者合作——从跨国公司到快速成长的本地企业——Laurence 发现一个反复出现的现象：
推进最快的企业，不一定是技术最强的企业。
而是那些愿意重新设计“工作如何发生”的组织。
一位HR总监在将AI导入招聘流程后告诉他：
“过去需要两周完成的工作，现在只要四小时。”
但真正影响她的，并不是节省的时间。
而是她终于重新拥有能力，去做当初进入HR行业时真正想做的工作。
HR领导者未来必须建立的能力
问：未来3至5年，HR领导者需要建立哪些能力才能保持竞争力？
答：我最近举办了一场针对资深HR专业人士的课程，并询问他们目前如何使用AI。
现场一片安静。
最后，有人说：
“我害怕的不是技术，而是我过去20年建立的一切正在变得无关紧要。”
我的回答很简单：
你的经验不会变得无关紧要。
但拒绝进化，可能会。
未来最重要的五项能力包括：
首先，是AI素养（AI fluency）。
不是停留在“知道AI”，而是真正具备实际应用能力。
第二，是人类判断力。
随着AI接手可重复工作，HR会越来越以判断力为核心：伦理、福祉、文化与领导决策。
第三，是数据素养。
HR领导者不需要成为数据科学家，但必须学会对AI生成的洞察提出更好的问题。
第四，是战略业务伙伴能力。
AI终于让HR有空间摆脱行政工作，并真正参与战略层面的贡献。
第五，则是伦理领导力。
有一家企业在没有解释系统运作方式的情况下，导入AI绩效系统。
结果员工感到被监视，经理感到被削弱，组织信任迅速恶化。
未来五年最重要的HR领导者，将是那些能够在技术与智慧之间取得平衡的人。
因为归根结底，AI在人力资源中的真正价值，不只是效率。
而是让HR专业人士有空间变得更加人性化、更具战略性，也更具影响力。
最后的思考：未来HR属于最具“人性”的领导者
多年以来，HR团队一直被大量运营性工作压得喘不过气：
文档处理、审批、合规流程、重复行政任务。
而AI正在开始移除这些负担。
但真正重要的是：取代这些工作的，将会是什么。
未来的HR，不属于那些只会更快自动化的人。
而属于那些能够结合技术、判断力、伦理、同理心与组织影响力的人。
因为当AI接管重复性工作后，HR真正的价值会变得更加清晰：
帮助组织在大规模环境下处理信任、文化、领导力与人类复杂性。
而这或许正是 Laurence Yap 希望企业真正意识到的转变。
AI并没有降低“人”的重要性。
它只是迫使组织重新思考：
什么样的人类工作，才真正值得被保护。
亮点
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