Cara AI Mengubah Model Operasi HR dan Peranan HR

Oleh Kevin Kim · Dikemas kini 11 Oktober 2026

Model operasi HR ialah cara sesebuah fungsi sumber manusia menyusun kerjanya: siapa yang menjawab soalan pekerja, siapa yang menasihati pengurus, dan siapa yang mereka bentuk dasar serta program. AI mengubah model itu dengan mengambil alih sebahagian besar permintaan rutin dan kerja menyediakan draf, yang menggerakkan usaha manusia ke arah pertimbangan, reka bentuk dan pengawasan. Peralihan ini tidak menghapuskan keperluan terhadap HR. Ia mengubah tujuan setiap pasukan dalam HR, dan ia mewujudkan beberapa peranan baharu.

Panduan ini ditujukan kepada CHRO, pengarah sumber manusia dan pengurus sumber manusia yang sedang memutuskan cara menyusun semula HR apabila alat AI tiba. Ia ialah pendamping peringkat strategi kepada AI dalam HR: panduan lengkap, yang merangkumi kes penggunaan itu sendiri.

Fakta Utama

• Buku Human Resource Champions karya Dave Ulrich (Harvard Business Press, disenaraikan sebagai Oktober 1996, dan meluas dirujuk sebagai 1997) menghuraikan empat peranan HR: rakan strategik, pakar pentadbiran, pembela pekerja dan agen perubahan (senarai Google Books).
• Struktur "tiga kotak" yang biasa dikenali, iaitu perkhidmatan bersama, pusat kepakaran dan business partner, lahir daripada pemikiran peranan itu. Dalam koleksi model operasi CIPD, Allan Boroughs berkata Ulrich "tidak pernah mendakwa telah mencipta" struktur itu (CIPD, Changing HR Operating Models).
• Dalam kajian State of AI in HR 2026 oleh SHRM (lebih 1,900 profesional sumber manusia), hanya 28% berkata HR mengetuai usaha peningkatan kemahiran, manakala 39% melaporkan AI telah mengubah tanggungjawab kerja, 24% melaporkan peranan baharu dan 7% melaporkan penggantian pekerjaan (SHRM, 5 critical insights for CHROs).
• Dalam Global Human Capital Trends 2025 oleh Deloitte, pengurus menghabiskan hampir 40% masa mereka untuk masalah semasa dan tugas pentadbiran, dan hanya 13% untuk membangunkan orang mereka (siaran akhbar Deloitte).
• Di bawah EU AI Act, sistem AI yang digunakan untuk mengambil atau memilih orang, atau untuk membuat keputusan tentang kenaikan pangkat, penamatan, pengagihan tugas dan pemantauan prestasi, disenaraikan sebagai berisiko tinggi dalam Annex III (EU AI Act, Annex III).

Model yang Menjadi Titik Tolak Semua Orang: Peranan Ulrich dan Struktur Tiga Kotak

Kebanyakan fungsi HR yang bersaiz sederhana ke atas disusun mengikut sejenis versi tiga pasukan. Perkhidmatan bersama (kadangkala dipanggil operasi HR atau pusat perkhidmatan) mengendalikan transaksi dan soalan pekerja: pertanyaan gaji, cuti, kontrak, rekod. HR business partner (HRBP) berada bersama unit perniagaan dan menasihati pemimpinnya tentang isu manusia. Pusat kecemerlangan atau pusat kepakaran (CoE) ialah pasukan pakar kecil untuk bidang seperti pampasan, pemerolehan bakat, pembelajaran dan reka bentuk organisasi.

Satu perkara ketepatan penting di sini, kerana model ini sering disandarkan dengan salah. Buku Ulrich sendiri mencadangkan empat peranan yang perlu dimainkan serentak oleh profesional HR. Huraian penerbit menyatakan HR perlu bekerja dalam keempat-empat bidang pada masa yang sama untuk menyumbang sepenuhnya (Google Books). Struktur yang kebanyakan orang panggil "model Ulrich" muncul kemudian, apabila pengamal menukar peranan itu menjadi pasukan. Koleksi CIPD menyatakan buku itu "mencadangkan pembezaan aktiviti HR berdasarkan sifat peranan HR," dan bahawa Ulrich "tidak pernah mendakwa telah mencipta" struktur tiga kaki yang membawa namanya (CIPD). Dalam koleksi yang sama, Nick Holley menyebutnya "pada asasnya model yang kukuh" tetapi menunjuk kepada "jurang besar antara niat dan realiti," terutamanya bagi business partner.

Jurang itulah yang dimasuki AI. Jika HRBP anda menghabiskan minggu mereka menjawab soalan pengurus dan mengejar kelulusan, mereka bertindak sebagai perkhidmatan bersama dengan gelaran yang lebih baik. AI tidak membetulkan model yang kucar-kacir. Ia menjadikan kekacauan itu lebih mahal, kerana kerja yang sepatutnya sudah diautomasikan kini boleh diautomasikan.

Cara AI Mengubah Setiap Tonggak

Jadual di bawah ialah pandangan kerja tentang apa yang beralih dalam setiap kotak. Ia mencerminkan cara teknologi sesuai dengan kerja setiap pasukan, bukan ramalan untuk mana-mana satu syarikat.

Perhatikan bahawa tekanan struktur terbesar jatuh pada perkhidmatan bersama dan tekanan kemahiran terbesar jatuh pada HRBP.

Perkhidmatan bersama: daripada menjawab kepada mengurus sistem pengetahuan

Perkhidmatan bersama ialah kotak di mana AI mempunyai kesesuaian awal yang paling jelas. Pembantu AI yang berasaskan dasar anda boleh menjawab "berapa hari cuti berkabung yang saya dapat di Jerman?" dalam beberapa saat, dengan mendapatkan teks dasar yang berkaitan sebelum menjawab. Pengelasan dan penghalaan tiket, serta penyediaan draf surat piawai, mengikut logik yang sama. Untuk melihat lebih mendalam pembantu yang bertindak dan bukan sekadar menjawab, lihat ejen AI untuk HR.

Perubahan dalam praktik ialah campuran tugas. Lebih sedikit orang menjawab soalan yang sama empat puluh kali. Lebih ramai orang memiliki kualiti jawapan: memastikan dasar terkini, membaiki jurang yang didedahkan oleh pembantu, menyemak perbualan yang dieskalasikan. Kemahiran teras baharu bagi ketua perkhidmatan bersama lebih dekat dengan menjalankan pangkalan pengetahuan daripada menjalankan barisan gilir.

Josh Bersin, yang dipetik dalam koleksi CIPD, mengaitkan sistem layan diri yang direka dengan baik dengan peralihan ke arah lebih ramai pakar dan lebih sedikit generalis (CIPD). Itu sepadan dengan apa yang dijangka apabila soalan mudah hilang dan hanya yang sukar sampai kepada seorang manusia.

HR business partner: daripada membuat analisis kepada mentafsirkannya

Business partner kehilangan sebahagian kerja penyediaan: menarik pusing ganti mengikut jabatan, meringkaskan komen penglibatan, menyediakan draf semakan manusia suku tahunan. Mereka mendapat masa untuk bahagian yang tidak boleh diserahkan, iaitu memutuskan apa maksud angka itu bagi pemimpin ini, pasukan ini, suku tahun ini.

Pengurus ialah separuh lagi cerita ini. Kajian Deloitte 2025 mendapati pengurus menghabiskan hampir 40% masa mereka untuk masalah semasa dan tugas pentadbiran, dan hanya 13% untuk membangunkan orang mereka (Deloitte). Jika layan diri pengurus yang disokong AI mengendalikan soalan "bagaimana saya merekodkan ini?", kalendar HRBP boleh beralih ke arah bimbingan dan reka bentuk pasukan. Jika tidak, HRBP kekal sebagai meja eskalasi. Alat sahaja tidak menentukan yang mana satu anda dapat; model operasilah yang menentukan.

Pusat kecemerlangan: daripada mereka bentuk program kepada mentadbir mesin

CoE menggunakan AI untuk penyelidikan yang lebih pantas, draf pertama huraian tugas dan laluan pembelajaran, serta analisis teks tinjauan. Tetapi tanggungjawab baharu mereka yang lebih besar ialah sistem AI kini menerapkan peraturan mereka pada skala besar. Logik jalur gaji pasukan pampasan, yang tertanam dalam alat yang mencadangkan tawaran, akan diikuti beribu-ribu kali. Takrifan "berkelayakan" oleh pasukan bakat, yang tertanam dalam alat saringan, menjadi peraturan keputusan.

Itu menjadikan CoE pemilik semula jadi bagi ujian keadilan, takrifan dan dasar pengecualian. Ia berkait terus dengan tadbir urus AI dan pemantauan bias dalam AI. Boroughs, dalam koleksi CIPD, menyatakan bahawa kebanyakan pelaburan transformasi lalu tertumpu pada perkhidmatan bersama dan sistem IT-nya, manakala pusat kepakaran, terutamanya untuk pengurusan bakat, diabaikan (CIPD). Mengulangi corak itu dengan AI akan menjadi kesilapan: anda akan mengautomasikan meja hadapan dan membiarkan pembuat peraturan kekurangan sumber.

Apa yang Beralih kepada AI dan Apa yang Kekal pada Manusia

Ujian yang berguna bagi mana-mana tugas ialah dua soalan: adakah ia berulang dan berasaskan peraturan, dan adakah kos jawapan yang salah rendah atau boleh dipulihkan? Jika kedua-duanya ya, ia calon untuk diautomasikan dengan semakan. Jika jawapannya menyentuh gaji, pekerjaan, kesihatan atau kedudukan undang-undang seseorang, pastikan seorang manusia kekal bertanggungjawab. Inilah idea di sebalik reka bentuk human-in-the-loop.

Calon yang baik untuk diserahkan kepada AI, dengan semakan:

• Menjawab soalan rutin tentang dasar dan faedah
• Meringkaskan komen tinjauan, temu duga keluar dan teks penilaian prestasi
• Menyediakan draf huraian tugas, surat tawaran dan komunikasi
• Menjadualkan dan menghalakan permintaan
• Menghimpun versi pertama laporan tenaga kerja

Kekalkan dengan pembuat keputusan manusia:

• Keputusan pengambilan, kenaikan pangkat, tindakan tatatertib dan penamatan
• Siasatan dan kes hubungan pekerja
• Pengecualian gaji dan permintaan akomodasi
• Apa-apa perkara di mana orang yang terkesan akan menjangka dengan munasabah untuk bercakap dengan seseorang

Gambaran peraturan menyokong pembahagian ini. Annex III EU AI Act menyenaraikan sistem AI yang digunakan untuk mengambil atau memilih orang, untuk membuat keputusan tentang terma kerja, kenaikan pangkat atau penamatan, untuk mengagihkan tugas berdasarkan tingkah laku atau ciri individu, atau untuk memantau dan menilai prestasi, sebagai berisiko tinggi (Annex III). Di New York City, Local Law 144 menghendaki alat keputusan pekerjaan automatik melalui audit bias dalam tempoh satu tahun sebelum digunakan, dengan maklumat tentang audit disediakan kepada umum (NYC Department of Consumer and Worker Protection). Peraturan ini terpakai khusus kepada keputusan pengambilan dan pekerjaan, iaitu tempat garis pertimbangan manusia sepatutnya sudah berada.

Peranan Baharu yang Mula Terbentuk

Kajian SHRM memberi gambaran arah yang terbaik tanpa melebih-lebihkan. Antara lebih 1,900 profesional sumber manusia, 39% berkata AI telah mengubah tanggungjawab kerja, 24% berkata ia telah mewujudkan peranan baharu, dan 7% melaporkan penggantian pekerjaan (SHRM). Coraknya ialah reka bentuk semula jauh lebih banyak daripada penyingkiran. Peranan di bawah ialah cadangan reka bentuk untuk fungsi HR yang lebih besar, bukan gelaran jawatan yang dilaporkan oleh SHRM; pasukan yang lebih kecil lazimnya menggabungkan dua atau tiga daripadanya ke dalam jawatan sedia ada.

"Pemilik produk AI HR" wajar diberi catatan kerana ia paling kurang dikenali. Idea ini dipinjam daripada pasukan perisian: seseorang bertanggungjawab secara peribadi sama ada perkara itu berfungsi untuk penggunanya, dan bukannya alat itu "dimiliki" oleh IT dan "digunakan" oleh HR. Tanpa pemilik itu, pembantu menjadi lapuk, jawapan menyimpang daripada dasar, dan tiada siapa yang membetulkannya.

Kemahiran yang Kini Diperlukan oleh Profesional HR

Panduan SHRM untuk CHRO mengesyorkan peningkatan kemahiran yang mentakrifkan semula peranan HR sekitar kerja berasaskan AI, dengan latihan dalam literasi data, prompt engineering dan kerjasama manusia-AI (SHRM). Diterjemahkan kepada senarai praktikal:

1. Literasi AI. Ketahui apa yang sistem ini lakukan dengan baik, di mana ia gagal, dan cara membaca outputnya dengan sikap skeptikal. Lihat literasi AI.
2. Literasi data. Baca dashboard secara kritis, tanya dari mana sesuatu angka datang, dan kesan sampel yang terlalu kecil atau terlalu berat sebelah untuk dipercayai.
3. Tabiat prompting dan semakan. Berikan model konteks yang jelas, kemudian semak outputnya berbanding sumber. AI generatif untuk pasukan HR menetapkan peraturan semakan untuk penyediaan draf harian.
4. Reka bentuk proses. Pecahkan proses HR kepada langkah, putuskan langkah mana yang diautomasikan, dan takrifkan serah tugas kepada seorang manusia.
5. Kefasihan undang-undang pekerjaan dan etika. Ketahui penggunaan mana yang mencetuskan kewajipan audit, notis atau pengawasan.
6. Kepimpinan perubahan. Bantu pengurus dan pekerja menerima cara kerja baharu.
7. Kemahiran perundingan. Apabila kerja rutin mengecil, kerja nasihat itulah yang tinggal, jadi keupayaan mencabar seorang pemimpin dengan hormat menjadi teras kerja HRBP.

Satu penemuan yang tidak menyenangkan terdapat dalam kajian yang sama: hanya 28% berkata HR mengetuai usaha peningkatan kemahiran (SHRM). HR sepatutnya menjadi fungsi yang membina keupayaan organisasi, namun di kebanyakan organisasi itu pihak lain yang melakukannya. Mulakan dengan melatih semula pasukan anda sendiri secara terbuka, supaya anda mempunyai cerita yang boleh dipercayai dan pengalaman sebenar apabila anda menasihati orang lain.

Urutan Praktikal untuk Mereka Bentuk Semula Model

1. Petakan kerja. Bagi setiap pasukan, senaraikan 15 tugas berulang teratas dan tandakan setiap satu sebagai transaksi, nasihat atau reka bentuk. Jangan mulakan dengan alat.

2. Pilih tonggak pertama. Perkhidmatan bersama biasanya titik permulaan paling selamat kerana kesilapan kelihatan dan boleh dipulihkan, dan volumnya tinggi.
3. Namakan pemilik sebelum membeli. Tetapkan pemilik produk dan pemilik kandungan. Putuskan siapa yang menyemak eskalasi.
4. Tetapkan hak membuat keputusan. Tuliskan apa yang AI boleh lakukan sendiri, apa yang memerlukan semakan, dan apa yang tidak boleh dilakukannya sama sekali. Libatkan undang-undang dan IT.
5. Tempatkan semula sebelum mengurangkan. Alihkan kapasiti ke kerja bernilai lebih tinggi (bimbingan pengurus, analitik, perancangan tenaga kerja) dan simpan rekod jujur tentang apa yang berubah.
6. Bentuk semula jangkaan HRBP. Kemas kini profil peranan, objektif dan pelan pembangunan supaya masa tambahan digunakan untuk nasihat dan bukan menjadi lebih banyak kerja pentadbiran.
7. Semak selepas satu suku tahun. Lihat kadar penyelesaian tanpa eskalasi, kualiti eskalasi, kepuasan pekerja dan laporan kesilapan, kemudian laraskan.

Perangkap yang Perlu Dielakkan

Mengautomasikan proses yang rosak. Jika permintaan melantun antara tiga pasukan hari ini, pembantu akan melantunkannya dengan lebih pantas. Baiki proses dahulu.

Mengurangkan kakitangan peringkat pertama sebelum pangkalan pengetahuan siap. Orang yang menjawab soalan hari ini juga tahu di mana dasar tidak jelas. Pengetahuan mereka itulah yang menyuap pembantu.

Mengetepikan CoE. Model yang menerapkan peraturan yang tiada seorang pun dalam pasukan pakar telah menyemaknya ialah risiko, bukan penjimatan.

HRBP menjadi kurier data. Jika business partner hanya memajukan laporan yang dijana AI, pemimpin akan bertanya mengapa mereka memerlukan seorang. Nilainya ialah tafsiran.

Tiada pemilik selepas pelancaran. Pembantu dan aliran kerja merosot apabila dasar berubah. Tanpa pemilik yang dinamakan, kualiti jatuh secara senyap.

Mengabaikan kesaksamaan akses. Pekerja barisan hadapan dan bukan di meja mungkin tidak menggunakan saluran layan diri. Kekalkan laluan manusia.

Tidak mengendahkan pengurus. Deloitte melaporkan bahawa 73% organisasi mengiktiraf keperluan untuk mencipta semula peranan pengurus tetapi hanya 7% mencapai kemajuan yang besar (Deloitte). Jika pengurus tidak dilengkapi, kerja yang dibebaskan oleh AI dalam HR hanya kembali kepada HR sebagai eskalasi.

Langkah Seterusnya

Jika anda belum berbuat demikian, baca gambaran keseluruhan AI dalam HR untuk kes penggunaan yang terletak dalam setiap tonggak. Kemudian pilih satu pasukan, jalankan peta tugas daripada urutan di atas, dan putuskan apakah perkhidmatan berasaskan AI pertama, pemilik dan proses semakannya.