企业服务研究机构Draup发布的一项研究显示，人工智能正在推动人力资源（HR）职能分化为两类截然不同的角色原型，数据分析能力已成为从HR专员到首席人力资源官（CHRO）各级岗位的普遍要求，而传统行政类技能的重要性则持续下降。
研究指出，AI在HR领域的渗透正在重塑岗位能力模型。一方面，部分HR人员转向以数据洞察、人才分析为核心的决策支持型角色；另一方面，另一类角色则更侧重于员工体验、组织发展等难以被自动化替代的领域。Draup在报告中解释称，这一分化并非简单的岗位增减，而是能力结构的系统性重组。
从具体技能要求看，数据分析已成为HR岗位的通用门槛。研究显示，无论是负责招聘、薪酬还是绩效管理的专员，还是统筹全局的CHRO，均需具备解读数据、运用分析工具的能力。与之相对，以流程执行、档案管理为代表的传统行政技能需求正在萎缩，部分环节已被AI工具和自动化系统承接。
这一趋势与近年来HR科技市场的演进方向一致。随着AI在简历筛选、员工流失预测、薪酬基准分析等场景的落地，企业对HR团队的价值预期从“事务处理”转向“数据驱动的决策支持”。Draup的研究进一步表明，这种转变已从头部企业扩散至更广泛的用工市场，并对HR从业者的技能更新提出持续要求。
对HR从业者而言，研究结果意味着职业发展路径的分岔：能否建立数据分析能力，将直接影响其在AI时代的岗位定位。对企业而言，HR团队的能力结构重组也提出了新的组织与培训课题。Draup并未在报告中给出具体的时间表或岗位数量预测，但其结论指向一个明确方向——HR职能的数字化转型已进入能力重塑阶段。
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