人工智能助力变革美国国防部文职人力资源管理

为了系统性地探讨人工智能的应用，我们采用了一个灵活的人力资本管理框架作为指导。该框架揭示了国防人力资源管理的核心组成部分，包括：人事规划（如人员配备、需求分析、劳动力分析与预测等）、人员发展（如培训教育、职业管理、晋升或派任等）、人员获取（如选拔与分类、市场分析、招聘与留任等）以及人员激励与维系（如薪酬、福利、健康、绩效管理、行为与操守等）。这四个领域相互关联，并共同围绕着衡量与评估结果这一中心环节，凸显了在各个环节中持续评估成效的重要性。

图1 人力资本管理框架

图示为一个包含四个圆环部分的循环图，箭头表示各部分之间的相互作用，中心为“衡量和评估结果”

这个框架不仅适用于国防人力资源管理，也广泛适用于其他人员密集型组织如大型企业和联邦机构的人力资源管理。在国防部的背景下，该框架可以同时描述文职人员和现役军人的管理。然而，本研究集中于人工智能在国防部文职人员管理中的应用，旨在审视人工智能如何支持国防部文职队伍的行政管理与人才管理职能。初步探索人工智能在国防部文职人事运作中的潜力，识别近期的应用场景和长期转型的可能性。

美国国防部在文职人事管理方面面临着严峻挑战，包括招聘周期冗长、福利管理流程复杂以及客户服务需求耗费大量资源等。现行系统的低效率不仅导致普遍的用户挫败感，也错失了自动化和流程优化的良机。

人工智能的应用为应对劳动力挑战提供了一个有希望的途径。各领域的组织已在将人工智能应用于人力资源管理。私营行业研究的初步发现表明，人工智能可以显著增强招聘、候选人评估、专业发展和福利管理等方面。人工智能还提供了实时反馈和为员工提供个性化服务的潜力。然而，将人工智能整合到人事运营中也带来了如下四个挑战：

一是技术壁垒。数据质量和基础设施的准备不足，常常构成有效部署人工智能的直接障碍。

二是复杂的法律、伦理与问责问题。例如，由人工智能做出的人事决策，其法律责任应由谁承担？组织在使用人工智能应用时是否做到公开透明？人工智能应用本身是否符合关于子群体差异的雇佣法律？

三是组织内部的接受度与整合难度。零散的方法可能会导致冗余、技术应用不一致，并错失企业范围内提升效率的机会。由于缺乏适当的协调，国防部的各组成部分可能会开发出针对普遍性国防人力资源管理问题的个体人工智能解决方案，这可能导致在数据格式、决策框架和整合能力方面的不兼容。

四是国防部的独特环境加剧了这些风险。人工智能应用必须与国防特定的优先事项保持一致。国防部特有的人事系统，如文职采购人员演示项目和网络安全特殊人才服务等，具有独特的绩效管理结构、数据要求和晋升框架，这使得人工智能的集成更为复杂。同时，普遍存在的安全审查要求也对处理敏感或涉密人事数据的人工智能工具构成了限制。

人工智能能够在多个国防人力资源管理职能领域提升效率与效果。然而，这些场景必须在国防部独特的作战环境下进行审慎评估，包含对特殊的劳动力结构、关键任务角色和国家安全等因素的考量。

（一）简化职位描述与分类

将人工智能应用于文职人事运营中最直接且前景广阔的应用之一，是简化职位描述的撰写和分类流程。现有的职位描述创建和归类方法通常耗时且繁琐，原因在于国防人力资源管理系统碎片化、工作流程手动化以及分类解释标准不一。

生成式人工智能为此提供了切实可行的解决方案，它能将职位描述的流程从一项主要的手动任务，转变为半自动化、数据驱动的协作任务。人工智能模型可以基于联邦职业指南、经过验证的岗位数据和现有的职责说明进行训练，从而生成从一开始就符合分类标准的内容。这些系统能够根据特定系列和机构的要求，自动提取职位相关的能力、职责、知识和技能，从而显著减少不一致或错位的可能性。

（二）优化申请人体验

现有系统对许多申请人，特别是那些不熟悉联邦政府复杂结构和僵化分类体系的外部人士，构成了显著的进入壁垒。人工智能驱动的解决方案可以根据申请人的技能、过往搜索记录或上传的简历来推荐职位，从而实现个性化的求职体验。此外，人工智能还可以提供实时指导，帮助申请人理解工作要求、资格标准并优化简历。人工智能使国防部的职位发布更易于访问和理解，缓解了求职者的挫败感。

人工智能还能进一步改变国防部的招聘渠道。智能算法可以分析工作申请，根据申请人的资历将其与合适的职位匹配，甚至帮助发现他们可能忽略的机会。

（三）优化简历筛选与候选人评估

人工智能增强简历筛选不仅限于简单的关键词匹配，它结合了先进的自然语言处理和机器学习技术，能够从更深层次的语义上评估内容。人工智能系统可以解释相关的能力并推断资格，例如识别出“领导经验”可能满足“监督经验”的要求。这些工具在经过适当校准后，不仅能提高简历筛选的精确度和可扩展性，还能通过最小化候选人过往表现和经验等主观衡量标准的影响，使候选人评估更加公平。

（四）强化工作分析与人才管理

人工智能同样可以在劳动力规划中发挥辅助作用，通过识别机构间新兴的技能缺口，从而指导技能重塑计划或有针对性的招聘工作。工作分析对于联邦机构而言一直是一项挑战，人工智能通过自动化审查职位描述、员工评估和绩效数据等传统手动流程，来提取相关模式并推荐关键的知识、技能和能力，增强工作分析的效率。

在实际操作中，人工智能工具可以综合来自绩效管理数据库、学习管理系统和员工职业路径等系统的数据，以推断出与高绩效相关的特质和技能。这些建议随后可以由人类相关领域的专家进行审查和验证，从而显著减少初始工作量并提高跨机构的一致性。

（五）变革保留与管理人才方式

在人才保留与管理方面，人工智能应用同样具有变革潜力。通过利用人工智能分析现代和历史数据，国防部可以更深入地洞悉导致人员流失的因素，并制定有针对性的干预措施。例如，人工智能可以帮助国防部整合来自人事档案、培训记录、晋升历史等不同系统的数据，以识别与早期流失和成功留任相关的模式。这些洞见可用于构建预测模型，标记出有离职风险的员工，从而在他们辞职前进行有针对性的干预。

若要充分释放人工智能在国防部文职人力资源管理中的转型潜力，建立一个稳健的数据基础至关重要。

数据挑战是多层次的。首先，为数据使用创造适当的环境需要一个全面的方法，不仅确保数据可用，且对人工智能应用进行了有意义的结构化。此外，组织必须通过持续的努力来解决数据质量问题，这需要长期的关注和资源投入。而且，组织必须考虑如何逐步扩展其数据能力，在保持数据质量的同时构建新能力。

除了数据基础，培养有效管理和部署人工智能的专业知识同样需要对技术和职业能力的审慎投资。人力资源专业人员与技术专家之间的紧密合作至关重要。这表明需要一种共同的词汇体系以及对任务和使命的共同理解。培训是能力建设的核心要素，应开发针对特定角色的培训项目，以模块化的方式逐步建立专业知识。

可持续性是保持采纳人工智能的关键。强调审慎、可衡量实施的治理模式已被证明是成功的。例如，利用跨职能团队来评估和优先处理人工智能用例，可以确保相关举措与组织目标保持一致。

在关键的促成因素到位之后，将人工智能解决方案整合到国防人力资源管理中需要一个谨慎的方法，这超越了简单的成本效益计算。

（一）评估运营价值

在国防人力资源管理流程中实施人工智能，关键在于能否获得与组织需求和战略目标相符的有意义的运营价值。首先，应通过确定人工智能是否能显著减少现有流程的时间和成本来评估潜在的效率增益。这类指标可以与人工智能实施挂钩，包括人工智能如何减少招聘时间、通过自动化简历筛选节省成本或通过劳动力规划中的预测分析提高决策准确性等。

除了效率，人工智能解决方案还必须提高产出的质量和一致性。有效的运营价值评估衡量人工智能是否提高了决策的准确性并减少了人为错误。预测性工具能够评估劳动力需求和关键领域的潜在差距，可以帮助国防人力资源管理团队主动应对招聘需求。运营价值评估必须考虑到劳动力不断变化的需求。

（二）评估实施可行性

评估国防人力资源管理中人工智能实施的可行性需要对技术和实践进行系统性评估。

高品质数据的可用性。将人工智能工具整合到现有的国防人力资源管理系统中存在重大的技术挑战，包括与遗留系统的兼容性等。对人力资源专业人员来说，确保人工智能技术易于访问和用户友好至关重要。

组织是否拥有支持人工智能应用所需的内部基础设施是另一个关键考量。必须考虑维护、更新、培训和合规的持续成本，在将人工智能工具与不断发展的数据实践和组织政策对齐时，需要反复平衡创新和预算。

（三）评估风险

公平性。人工智能系统的公平性仅与其背后的数据和算法一样，这意味着用于人工智能分析的数据中内嵌的历史失衡可能导致不公平的结果。

法律和法规合规性。在将人工智能整合到决策过程中时，遵守规制就业问题的法律至关重要。组织必须确保人工智能系统遵守《平等就业机会法》和其他劳动法规。此外，因为国防人力资源管理系统会处理敏感的个人数据，必须解决安全和隐私问题。

系统的可靠性和问责制是人工智能在人力资源管理中成功的基础。人工智能系统必须可靠运行，建立监督机制对于确保人工智能驱动的决策准确、可辩护和透明至关重要。组织还需有应急计划应对系统故障和意外结果，将对国防人力资源管理运营的干扰降至最低。

组织必须确保人工智能驱动的决策是可解释和可辩护的，特别是在招聘和晋升等高风险领域。建立清晰的问责框架、进行持续审修和维持健全的治理结构是减轻风险和在人工智能赋能的国防部文职人力资源管理流程中建立信任的关键步骤。

（四）评估组织准备度

人工智能在人力资源管理流程中的成功实施很大程度上取决于组织对接受和维持这些技术的准备程度。这种准备度不仅包括技术和后勤准备，还包括领导支持、员工能力（如与工具协作的能力）和文化接受度。

向人工智能驱动的流程过渡需要结构化的管理方法变革。在组织各层级培养对人工智能信任并支持采纳过程中，透明的沟通和全面的培训至关重要。在支持和推动人工智能发展过程中，强有力的领导对于确保必要资源和维持组织动力至关重要。

文化接受是支持人工智能解决方案的另一个关键因素。员工可能对人工智能驱动的决策持怀疑态度，特别是在招聘、晋升等领域。为了建立信任，组织必须优先考虑透明度，展示人工智能生成结果的公平性，并确保员工理解人工智能如何补充人类判断而不是取代它。

最后，组织需要特定的专业知识来实施和维护人工智能。

美国国防部人力资源管理中存在大量由人工智能驱动的机会，整合人工智能使国防人力资源管理处于重大变革的风口浪尖。

清晰的治理和沟通对成功至关重要。治理不足可能导致国防部错失从高度结构化的、全机构范围的数据收集、管理和使用中实施人工智能应用所带来的显著效率。

在政策层面，优先投资于数据基础设施和系统互操作性将是实现部门级解决方案扩展的关键。

联邦政府国防人力资源管理流程的人工智能实施工作，涉及在私营部门中不常见的考量。相对于美国公司完全拥有员工在工作期间产生的信息和数据，联邦政府在处理员工信息方面受到更严格的约束。因此，对于如何将国防部员工数据纳入人工智能工作有更多的限制，存在对违反隐私法规的担忧。机构必须确保人工智能应用符合法律、伦理和安全考量，而不是快速行动以优化财务成果。由于国防部人员所从事工作的敏感性，使用人工智能技术有数据安全方面的担忧，必须由决策者以更严格的审查来解决。

评估框架、支持结构和互操作性等是焦点。

第一，各机构应建立清晰的框架来评估和实施人工智能工具，确保与即时需求和长期目标保持一致。第二，利用技术的努力必须与强有力的支持结构相结合，包括培训计划和伦理保障，以确保技术成功采纳。第三，国防部将必须关注随着人工智能进一步使用而出现的关键劳动力问题。第四，发展跨机构工作组或工作小组可以促进最佳实践的传播，并培养对创新的共同承诺。