雙軌制人資，AI時代還走得通嗎？～ 從『雙軌到三維』的新思考

身為HR的你，是不是常常覺得自己像在同時擔任兩個職務的工作？

早上一到公司，咖啡還沒喝完，系統就跳出警示：有員工工時超過法定上限，外包員工的契約即將到期，還有政府單位寄來的職安查核通知要你立刻回覆。你剛打算深呼吸，財務部的電話就響起來，問你加班費的算法到底正不正確，因為員工已經在群組裡開戰了。

你手邊的筆還沒落下，就被拉進會議室，桌上擺著一疊厚厚的資料，希望你能端出一份離職率的預測報表，而下周還要跟董事會進行主管級薪酬調整的建議方案。

這種被左右拉扯的狀態，就是所謂的「雙軌制人資職能」。

一邊是基礎又必須的行政流程：契約、工時、法令、稅務，全都要顧到；

另一邊則是越來越被放大的策略角色：如何幫企業留才、如何設計薪酬制度、如何用數據影響CEO的判斷。

過去大家都說，這就是HR職涯的必經之路：先蹲在行政線，累積制度和規則的肌肉，慢慢再轉去策略線，成為能和經營團隊平起平坐的幕僚。

可是AI進場後，整個遊戲規則被徹底翻轉了。行政這條線，被自動化狠狠壓縮，幾個RPA機器人就能取代你一週的手工；策略那條線，看似更高大上，但AI演算法已經能比你更快跑出報表、更精準預測流動率，讓你辛苦準備的資料瞬間變得邊緣化。

於是，兩條軌道不再是清楚分開的升遷路線，反而像兩條高速公路在半路強行合併，結果塞車、追撞、插隊樣樣來，誰也走不順。行政端的人覺得自己被AI逼到邊緣，策略端的人又被AI輕易稀釋，大家卡在路中央動彈不得。

你心裡也許會忍不住嘀咕：

「以前說好的HR職涯地圖，到底還算不算數？」

這種焦慮，就是AI時代重新定義雙軌制人資職能的起點。

為什麼雙軌制人資職能，在AI時代必須被「重新定義」

其實，雙軌制人資職能本來是一種美意。

它假設行政是打底，策略是升級，兩者有先後順序，最後能串成一條完整的職涯路徑。但現在這條路徑出了兩個大問題：

第一，行政線的價值被AI徹底壓縮。

你過去要花三天整理的工時報表，AI幾分鐘就能算完，還能自動偵錯。

第二，策略線的門檻也不再是專屬HR的特權。

當CEO能直接打開AI儀表板看即時分析，他們甚至會想：「那我要HR幹嘛？」原本分工清晰的兩條線，開始重疊、互搶，反而變成模糊地帶。

你會發現，一個尷尬的現象出現了：行政做得再快，AI也能更快；策略想講深度，AI也能先跑數據。

雙軌制在人類的手裡，是清楚的「流程 vs 顧問」分工，但在AI的眼裡，這些工作都只是資料輸入和輸出的不同場景，根本不存在什麼「軌道」的差異。這就像是，你辛苦經營的兩個跑道，突然被AI拉成一條直線賽道，HR想要再靠「分工」來建立價值，幾乎是不可能。

換句話說，雙軌制這個設計本身沒有錯，但在AI時代，它已經無法提供HR職能的定位感。它給人的錯覺是：「我只要撐過行政，再去策略就好。」可現在的現實是，你不管在哪一軌，都會同時被AI取代一部分。

真正的問題不在於「先走哪條」，而在於「怎麼在被AI吞掉的縫隙中，找到新的定位」。

這才是雙軌制人資職能必須被重新定義的原因。

AI如何把雙軌制擠壓成一種新的人資角色

在AI的加壓之下，HR其實被迫出現了一種新的角色：不是純行政，也不是純策略，而是一種「整合型的協調者」。

為什麼這麼說？因為AI會把行政流程自動化到極致，幾乎不需要人力介入，但同時它又把策略分析拆得支離破碎，變成一堆數據選項、模型建議、模擬情境。結果，HR反而變成那個必須在「過度自動化的流程」與「過度碎片化的策略」之間，幫人翻譯、幫組織整合的人。

這種新角色很微妙

它不是「我把報表生出來」這麼單純，而是「我解釋報表背後該採取哪種決策路線，並考慮人性、文化、政治現實」。AI可以告訴你哪個部門的離職率會升高，但它說不出「為什麼那群人會心寒到想走」。AI可以模擬三種調薪方案的財務影響，但它無法判斷「哪一種方案會在茶水間引爆怨氣」。

這些人性化的洞察，正是HR的新價值。

所以你會看到一個轉折：雙軌制原本強調「先行政、後策略」，AI時代卻把這兩軌擠壓在一起，迫使HR從「跑軌道的人」變成「裁判、翻譯、協調者」。聽起來很狼狽，但也意味著一個新的專業舞台正在打開。因為當AI把工作簡化到只剩下數據與流程，能看懂人心、能拿捏權力、能把制度講成人話的人，反而成了組織裡不可取代的關鍵。

HR應如何具體調整自己，才能在這條新職涯路徑上存活

如果說AI時代讓HR的傳統職涯路徑斷裂，那真正能活下來的，不是會跑舊樓梯的人，而是能快速切換角色的人。什麼意思？

第一，你得放棄「我只專精一條軌道」的幻想。

行政能力還是要懂，因為AI跑的流程，你得能檢查、能解釋、能在異常時介入；策略能力也不能丟，因為AI給的數據，你必須能轉化為符合文化與人性的建議。換句話說，你要有「雙語能力」：一邊講得懂AI的數據語言，一邊能翻成人聽得懂的人話。

第二，你要開始練習站在「裁判台」上，而不是「跑道」上。

這代表你要能評估：AI做的流程準不準？AI跑出的報表合不合理？如果一味依賴系統，當它出錯，你就會被牽著走。未來最有價值的HR，是能在AI與人之間設立「中介」，懂得何時該信任演算法，何時該用直覺和經驗去修正。

第三，你需要長出一個「組織政治感知器」。

因為AI不懂權力關係，它只算效率，不看人心。而現實裡，決策永遠不是只有效率問題。加班費該不該調？制度該怎麼修？這些背後都是部門利益、領導面子、員工情緒。這時候，HR就要成為那個把數據放進政治場域裡，幫老闆看清可能後果的人。

所以，調整自己不是靠熬時間，而是靠跨界。會跑流程、懂得翻譯、敢於仲裁，才是AI時代HR的新生存法則。

HR如何調整自己，說得更落地

舉個真實案例：

一家新創軟體公司，過去人資部門只有兩個人，一個管行政、一個管人才發展。AI工具導入後，行政這邊90%的作業被壓縮，薪資、工時、勞動契約全自動跑，行政同仁突然發現自己每天只剩不到兩小時的例行工作。

照舊思維，這個人應該被邊緣化，甚至被裁撤。但主管沒有急著動刀，而是把他轉到「AI流程仲裁」這個新角色：他的任務不是做報表，而是監看AI輸出的異常，並且第一時間解釋數據異動背後的文化或人性原因。比如，某部門請假率暴增，他不是去算天數，而是去找主管聊：「是不是最近專案進度壓太緊？」

另一個例子發生在一間傳產製造業。老闆很愛看AI系統給的數據儀表板，但有一次AI建議「砍掉一條老生產線，因為效率太低」，老闆差點當天就簽字。幸好HR跳出來提醒：「這條線上的員工平均年齡快50歲，他們跟工會綁很深，如果直接砍線，會引爆勞資衝突。你要的是效率，但這麼做會付出更大的政治成本。」最後公司選擇循序轉型，用內部調訓的方式逐步收縮，既沒惹怒工會，也確保效率改善。這就是HR作為「協調者」的價值。

這些案例說明了一件事：HR若只看自己「能不能跑流程」或「能不能做策略」早就過時了。真正能活下來的，是那些敢於站出來，能把AI的冷數據轉化成人的決策，能看見隱藏在數據後面的人心與權力。

如果HR不調整，會面臨的風險

很多HR其實還抱著一種想法：「AI就只是工具，等它普及之後，我還是能照舊跑我的行政，慢慢再往策略靠。」這種心態在AI時代其實最危險。

因為AI不是單純替代工具，它會直接重寫你的工作邏輯。假設HR還卡在舊思維裡，等於把自己逼到邊緣。行政線會被AI吃乾抹淨，剩下的只是按確認鍵的低價值工作；策略線則會被高層直接跳過，他們相信AI模型比HR的建議更快更準，乾脆不再需要你解釋。

最後HR會陷入一種窘境：行政上沒了位置，策略上又進不去。

更殘酷的是，這種邊緣化並不會等你準備好才發生，而是悄悄在每一次自動化升級中就開始了。你可能還以為自己在「忙」，實際上忙的事情早就不具備職涯價值。到頭來，公司會認為：「既然這些工作AI能做，留你幹嘛？」這才是最致命的風險。

換句話說，如果HR不主動去重新定義雙軌制，而是等著AI幫你定義，那麼職涯結果就很簡單：你不是被降薪，就是被取代。AI不會留情，它不會管你有沒有努力熬過十年基層，它只看效率，只看結果。而這，正是AI時代給HR最大的生存考題。

HR要怎麼主動定義新的三維職能模型

既然雙軌制在AI時代被壓扁，HR就不能再停留在「行政 vs 策略」的二選一，而是要往三維思考：流程管理、數據翻譯、人性洞察，三者缺一不可。你可以把它想像成一個三角架，少了任何一角，整個結構就會傾斜。

第一個面向是 流程管理。

雖然AI會自動化大部分行政，但人還是要懂得設計流程、設定規則、判斷例外。這不是回到舊時代的「手工行政」，而是更高一層的「流程設計」：你要能定義什麼該自動化、什麼要人工仲裁，讓AI不是亂跑，而是跑在你設計的軌道上。

第二個面向是 數據翻譯。

AI的模型會吐出一大堆數字、圖表、預測結果，但這些東西如果直接丟給主管，很多人看不懂，甚至會錯解。HR必須扮演翻譯者，把「演算法的語言」轉成人能聽懂的故事。比如，把離職率預測翻成：「如果再壓專案，年底可能會少掉10%的研發人員。」這種語言，老闆才聽得進去。

第三個面向是 人性洞察。

這一塊是AI目前碰不到的，也是HR最大的護城河。因為AI能模擬效率，卻模擬不了人心。人為什麼會不滿？制度怎樣才會被接受？權力結構裡誰能推、誰會擋？這些東西不在數據裡，但卻決定了決策能不能落地。HR的價值，就是能把「冷數據」和「熱人性」縫合起來。

所以，AI時代的雙軌制必須升級成「三維職能模型」。HR不再只是跑在某一軌，而是要同時踩住這三個面，才能讓自己站穩。否則，不是被AI取代，就是被權力邊緣化。

舊雙軌 vs 新三維 的差異

如果要對照來看，舊的雙軌制其實很直白：行政軌強調流程正確、符合法規、降低風險；策略軌則強調人才布局、組織發展、與高層對話。它是一種線性分工模型，假設人資要先守住制度，再慢慢升級到參與決策。

但新三維模型完全不是這麼玩的。流程管理雖然和舊行政有關，卻不再是「做給別人檢查」的被動工作，而是「設計讓AI能跑得更好」的前端設計力；數據翻譯和舊策略也不同，以前策略是做出一份報告說服CEO，現在則是要把AI跑出來的模型轉化成能被不同層級接受的語言，讓決策能真正落地；人性洞察更是過去少被重視的領域，它不是「附加價值」，而是AI無法跨越的專業邊界。

換句話說，舊雙軌像是兩條鐵軌，清楚、筆直、各走各的；新三維更像是一個立體棋盤，你必須同時在不同層面移動棋子，考慮流程的速度、數據的精準、以及人心的接受度。這樣的差異也意味著：HR的專業定位，從「時間累積」變成「跨域整合」；從「照著跑」變成「自己設計遊戲規則」。

所以，如果還抱著雙軌制的想像，等於在平地上玩小火車；而三維模型已經是天空、地面、地下三層的立體交通網路。能不能轉換思維，決定了你是被時代拋下，還是坐上新的駕駛座。

為什麼企業本身也必須支持HR完成這個轉換

很多企業會犯一個錯：覺得HR職能的轉型只是HR自己的問題，頂多給你幾套新工具，剩下的就靠你自己摸索。但現實是，如果組織沒有同步改變，HR根本沒空間長出三維職能。你想像一下，一家公司還在逼HR每個月手動核對加班時數、每週做Excel報表，那HR就永遠被困在舊的行政軌裡，別說數據翻譯或人性洞察了。

企業要支持轉換，

第一步是 制度上放手。該交給AI的，就要勇敢交出去，不要還在懷疑AI是不是會算錯，結果硬拖著HR加班做「雙重檢查」。那樣只是把人力綁死在重複勞務上。

第二步是 策略上拉HR進場。AI可以跑模型，但真正的決策討論，需要HR在場，把人性、文化和政治的面向說清楚。如果HR還是被擋在會議室外面，只能事後幫忙「執行」，那新三維模型根本落不了地。

第三步是 資源上給支援。三維職能需要跨域學習：懂系統、會數據、能讀懂人性。這不是HR自己刷一兩堂線上課就能補齊的，而是需要企業提供正式的學習機會、跨部門的磨合場景。沒有這些支持，HR就算再想升級，也只能乾等被淘汰。

所以，HR的轉型不只是個人的生存戰，而是組織的生死局。如果企業還在用舊眼光看HR，那就等於把自己未來的人才治理交給AI單挑，最後輸掉的絕對不是HR一個部門，而是整家公司。

話說回來，也有人會搖頭質疑：「HR真的撐得住三維嗎？」

說實在的，這個懷疑並非杞人憂天。因為很多HR平常光是行政事務就忙到焦頭爛額，要再同時顧數據翻譯、還要觀察人性，聽起來根本像在逼一個人同時當工程師、分析師和心理師。特別是在中小企業，人資部門常常只有一、兩個人，連請假系統都要自己設定，哪來的力氣玩什麼三維？

更現實的問題是：企業高層真的會買單嗎？

對不少老闆而言，HR最好就是安安靜靜，把薪資發準、合規搞定，不要跑來插嘴策略。要他們突然接受HR跳上裁判台，還能對AI的數據指手畫腳，這聽起來就像是「越俎代庖」。換句話說，就算HR願意升級，組織環境真的允許嗎？

這些質疑很尖銳，也很實際。它揭露了一個殘酷現象：三維模型或許漂亮，但在現場落地，可能會卡在資源不足、職能缺口、甚至權力排斥。到最後，HR會不會變成既跑不完行政，又碰不到策略，三維沒練成，反而先被耗死？

會有這樣的疑慮，其實背後有幾個結構性的原因。

第一個原因是 HR長期的角色定位問題。

在多數企業裡，HR一直被看成「支援單位」，而不是「決策單位」。這種文化下，HR自己也習慣了被動，把力氣花在「做完行政」而不是「創造價值」。所以當談到要升級成三維模型，很多人自然覺得「這不可能，我們哪有這個身分」。

第二個原因是 組織資源配置的現實。

中小企業裡，人資往往只有一人或小團隊，要顧法遵、薪資、招募、教育訓練，已經超載。這樣的環境下，要再推數據分析、人性洞察，聽起來就是天方夜譚。質疑三維的可行性，其實就是對資源不足的焦慮反映。

第三個原因是 權力的慣性。

很多老闆習慣把策略握在自己手裡，把人資當「執行手」。這種權力結構本來就會抗拒HR升級，因為那意味著HR要開始對決策有話語權。質疑三維，很多時候不是因為HR真的做不到，而是因為上層不想讓HR做到。

所以，這些懷疑並非單純否定，而是反映了企業文化、資源條件和權力關係三重壓力。理解這些出處，才知道為什麼三維模型一提出來，現場的人會露出「你在說夢話吧」的表情。

其實這個問題不是「三維能不能做」，而是

怎麼拆小步驟慢慢做到

解套的第一招，是 把行政徹底交給AI。

很多HR卡在「放心不下」，結果自己又多做一遍。要是老是緊抓著行政不放，就永遠沒空往三維邁進。所以第一步就是放手，把例行作業交出去，自己只留下「異常判斷」和「流程設計」這兩個需要專業眼光的部分。

第二招，是 先挑一塊做數據翻譯的練習。

不需要一開始就做全套大數據分析。你可以從最熟悉的離職率、加班時數開始，把AI吐出的數字翻成一個小故事，帶進主管會議。等大家覺得「欸，這樣比較聽得懂」，你就慢慢累積到更大範圍。這比硬要推一整套「人資數據轉型計畫」更容易落地。

第三招，是在人性洞察上卡位。

這一塊其實不需要額外資源，只要多花時間觀察現場，或是多去和主管、員工聊真心話。你只要能拿一個AI沒看見的細節，放進決策討論裡，立刻就凸顯價值。這才是HR能證明「三維不是空話」的最快方式。

所以，與其說「三維做不到」，不如說「三維要從小口咬起」。只要能在每一個決策場景裡，丟出AI看不到的角度，你就已經開始在三維裡站穩腳了。這是一個逐步轉型的過程，而不是一夕之間的飛躍。

三維模型 VS.極端自動化派

最近IBM決定大量裁減HR的新聞，讓一派主張 「極端自動化」 的聲音，認為這個才是未來。

他們認為：既然AI能比人快、比人準，那人資的最佳策略就是徹底把所有職能交給AI，剩下的HR只需要做「系統維護員」。這種思路聽起來很有效率，但本質上，等於把HR縮減成「軟體附庸」。在這種邏輯下，HR不再是專業角色，而只是被動維護機器運轉的後台人員。

與此相對，三維模型就顯得更「反骨」。它不是盲目把權力交給AI，而是主張 「人要重新奪回裁判權」。流程讓AI跑沒問題，但規則誰定、異常誰判、數據怎麼翻譯、人心怎麼納入，這些必須由HR來負責。否則，決策最後會被AI的演算法綁架，組織運轉變成單純的「數字遊戲」，沒有任何人性的溫度。

兩者的衝突點就在這裡：極端自動化派相信「效率等於一切」，而三維模型則強調「效率要被人性仲裁」。看似只是立場不同，但背後是完全不一樣的價值觀。極端自動化最後會把HR邊緣化，而三維模型則是嘗試讓HR在AI時代找到新的核心舞台。

極端自動化聽起來像是爽快的捷徑，但實際上，它把HR推向了一個「失能化」的未來。當所有行政都交給AI，數據解讀也交給AI，甚至連員工情緒都想靠情緒辨識系統處理，那HR在組織裡就只剩下一個角色：按下更新鍵，然後等著被質疑「為什麼我還要養你？」這是一種看似高效卻自毀根基的邏輯，因為它假設組織的複雜性可以被演算法完全消化，但現實世界裡，政治、人心、文化這些東西永遠不會乖乖入模。

三維模型走的是另一條路。它承認AI的效率，但同時主張 人資要成為「效率與人性之間的橋樑」。流程管理，讓AI有框架可跑；數據翻譯，讓決策者聽得懂背後意涵；人性洞察，確保方案能落地、不爆炸。這三個面向形成了一種「動態平衡」，讓HR不是消失，而是升級。

最關鍵的差異在於：極端自動化是把HR縮小成系統維護員，而三維模型是把HR放大成決策仲裁者。前者把人資從舞台拉下來，後者則讓人資站到舞台中央。對企業來說，選擇前者，省的是短期成本；選擇後者，守住的卻是長期韌性。

雙軌制已經失效了嗎？

回頭看，雙軌制在人資發展史上曾經是一個重要里程碑，它讓HR從「算薪水的」慢慢走到「能對話的」，給了一代又一代HR一條可以想像的職涯路徑。

但AI時代的到來，已經把這條路徑徹底推翻。行政不再需要長年磨練，策略不再專屬於少數幕僚，兩條軌道像是被AI硬生生拉直，結果是誰也走不順。

現在的關鍵不是還能不能守住舊雙軌，而是要不要勇敢踏進新三維。流程管理、數據翻譯、人性洞察，這三個面向才是AI時代真正能定義HR價值的支點。

只要能站穩這三角架，HR就不再是「跑軌道的人」，而是能設計賽道、裁決比賽的掌舵者。

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