隨著 AI 技術的爆發和職場應用普及程度增強，人才發展領域中的技術迭代演進也成為一個從業者關心的議題。AI 技術如何應用在人才發展領域中？對于人才測評與發展的從業人員又帶來什么影響與啟發？恰逢勵衿領導力于春節過后為一家企業交付了為期四天的人才發展中心（Development Center）。較之傳統測評 / 發展中心，這個項目的不同之處在于 AI 元素的加入，即學員在絕大部分測評環節中都可以使用 AI。對于講求公正的測評類項目來說，這是一個創新點。因此在項目過程中，祁瀾老師也特別注意觀察學員與 AI 有關的行為。
整體發現是：當 AI 真實且自然地進入發展中心的場景時，學員的行為模式、思考節奏與互動方式，都和傳統 AC/DC 有了明顯不同。
基于本次項目實踐，祁瀾老師將具體闡述 AI 在人才測評 / 發展中心中的實際影響。（由于保密協議約束，文中對案例闡述的部分進行了簡化和通用化處理，不再闡釋素質項的具體行為）
人才測評/發展中心的簡介
測評中心和發展體系都屬于人才測評領域內的專業技術。測評中心（Assessment Center）可以追溯至1942年的英國“戰略軍官選拔局”（War Office Selection Board），強調多情境、多觀察者、多方法，目標是“盡可能客觀地測量候選者的能力”。發展中心（Development Center）則在 90 年代后變得更為流行，強調“測評 + 發展”，除了測評學員的能力水平之外，還關注學員在壓力與復雜情境中的學習與成長的過程。在這個基礎上，勵衿設計和交付的領導力測評/發展中心，則是一種在此基礎上演化出的綜合測評方案，在明確定義被測的領導力素質基礎上，整合角色扮演、公文筐、無領導小組討論、行為事件訪談等多種方式的一種集中測評手段。
測評中心的起點是清晰的評價標準，這些標準基于行為和體現，能夠揭示特定工作中成功的核心要素，也與組織的能力要求契合。因此，在傳統的觀點中，既然要測評，那就應該是被測評學員的真實水平，而真實水平則通常意味著不借助工具加持。舉個簡單的例子，比如在醫院體檢測視力，如果為了獲得真實的視力水平，人們通常要求被摘掉眼鏡，得出一個“裸視力”數據。測評中心的主要目的之一就是在測量學員的“裸視力”。
本次項目概覽
本次項目是一家大型國際化醫藥公司為其中層經理舉辦的為期4天的高潛人才發展中心DC項目。由于這家公司在華業務發展對于中層管理者提出了更全面的要求，因此該公司委托勵衿，期望通過一個沉浸式的 DC，讓人才在“近似真實”的場景中顯示出真實的能力素質水平，以幫助人才界定人才發展方向，提供有效的發展建議。項目共選送15位學員參加，來自中后臺等職能崗位。
該項目以線下形式交付，學員所有的活動都發生在現場，以下是簡化后的4天DC安排：
從上述DC設計表中可見，該DC在設計時，特別是活動設計時，考慮測評效果，盡量在主體上模擬職場環節，但又能刻意拉伸學員的領域舒適度，比如商業案例特意選取醫藥相關，但又非學員領域所在的制藥企業，而是選取了一家醫療器械公司的案例，做到“像而不同”。如此，期待在真實的DC中，學員能夠充分暴露出自己的真實能力，便于測評顧問的報告撰寫，以及后期的企業人才發展輔導目的。AI工具的使用，對這一個設置精密的測評活動，究竟產生了具體什么樣的影響呢？
學員與AI的真實互動大相徑庭
在四天近距離觀察中，我們直觀地看到：
AI 的使用水平差異巨大，而這種差異，也恰好放大了學員原有的認知結構。現場15位學員的AI互動行為，大體分為三類：
（1）在陌生行業信息探索階段：AI 讓所有人“加速”
面對DAY1中的商業案例所提供的陌生行業，現場大部分學員都開始使用AI查找資料，收集信息，分析年報等等，雖然應用的程度還是不盡相同，但整體上顯示，AI 讓學員能在極短時間內掌握基礎框架、行業主要玩家、行業基本邏輯。這一部分來看，AI的大模型的優勢，能夠讓所有人對新領域的理解速度全面提升，以往在傳統的測評/發展中心時，往往主導設計的咨詢機構需要提供大量的事先整理好的書面信息來使學員理解行業基本邏輯，但這次盡管勵衿也準備了相關的紙質資料，但實踐中有相當一部分學員選擇直接和自己的AI工具開始對話。
這也符合我們對現代職場的直覺，有了AI幫助獲取最新的信息，誰還愿意看紙質的、可能過時（即便只是過時2周）的信息呢？
（2）在結構化思考階段：差異開始分層
在學員的案例分析中，當學員已經借助各類AI工具收集了很多信息之后，被期待形成框架性的和結構化的思考的階段，學員開始分化出三類典型行為：
A.全盤拿來型：這類學員以中后臺的具體職能的人士為主，由于此前很少接觸商業全局性的分析和思考，對于一些經典商業分析框架等缺乏判斷力，因此基本上采用沿用AI框架的方式，這樣出來的內容在個人匯報中的表現是看上去面面俱到，但是深度不夠。
B. 輔助整合型：這類學員中有更加接近商業部分的中臺職能崗位，也有MBA背景的學員，對商業分析的框架有一定的認知。因此使用AI工具，更多是將其作為輔助思路，借助一部分AI產出內容，來完成整體思路的整合。在個人匯報中，當顧問追問時，學員明顯表現出，對于自己擅長的部分能夠解釋背后的原理，不擅長的部分則選擇一筆帶過。
C.獨立判斷型：這類學員基本不借助AI，而是根據自己以往的經驗，雖然只占少數，但產出的結果卻是差距極大。有一兩位優秀的學員自身已非常理解商業邏輯，匯報結果優秀，還有一兩位學員雖然查找了AI，但是看到AI給到的內容與自己以往的認知不符時，就選擇放棄使用，轉而堅持自己原來的想法。
從匯報的整體質量上看，除了前文所說的獨立判斷型中真正優秀的人之外，輔助整合型的人整體匯報要優于其他兩種，而且學員的呈現在短時間內提升的效果最佳，這也與人才的正太分布也是一致的。
（3）在人際情境中：AI 幾乎沒有實際幫助
在DAY 2和DAY3中，由于有很多都是人際互動的部分，AI對于此部分的幫助微乎其微。在輔導主題的角色扮演中，雖然有學員在準備階段，會依據任務書的背景內容，在AI上查找一些輔導話術（體現在輔導開場的時候還是有模有樣），但是當顧問扮演的被輔導者進行“人工自適應調整”，也就是跟著學員的水平，選擇在情緒應對、對話推進、動機探索、輔導策略等要點上調整難易程度后，學員基本都在兩三分鐘后開始彰顯出自己人際互動的真實能力。因此，在現場面對面的對話中，AI基本上很難提供相應的幫助。
但是如果是非現場的，例如基于遠程或者在線工具的對話情況下，或者其他學員有機會應用AI提供對話建議的情況下，或許這個觀察結果會不太相同。
另外，由于 DAY 4 的公文筐測驗中學員被禁止使用 AI 工具，因此在項目結束后嘗試補充驗證，使用 AI 工具來進行公文筐任務的答題。AI 的任務完成度可以稱得上 “驚艷”，完整地闡釋了該測驗中所涉及的組織架構理解、利益相關者分析、關鍵人物策略管理、項目管理節點推進等測評要點，且安排得當、謀劃周全，屬于公文筐測驗的高分水平。因為這個結果，又再一次使用 AI 回答另外一份信息量復雜、文本眾多的商業案例題，結果也非常不錯。由于這兩份材料的共同特點是編寫時候已經預埋了大量的線索和信息（紅線預埋法），閱讀者通過閱讀、分析、歸納、推理即可得出可供使用的結論。因此這也給出提示：后續如果是在人才測評中心中，如還使用此類題目測評，則需禁止使用 AI；或者如果允許使用 AI，則應盡量避免禁止使用此類技術編寫的文本。否則，測評將失去效度。
AI對于不同能力素質的測評影響程度
通過觀察學員的以上三類行為觀察，以及結合測評中心的整體結果，人才測評/發展中心中的AI影響程度以及出在人才測評/發展中心中是否允許學員使用AI的建議如下表所示。
從上表中可以看出，整體來說AI 能提升速度，但不能提升深度。AI能羅列知識，但不能提供深入的洞察。AI能夠處理海量的信息工作，但是面對人心似海的激勵、輔導、影響、決策等環節，暫時還起不到太多作用。
這一點也稍微延伸談一談能力素質的發展難度，以上AI受影響弱的素質項，大多數和人際互動有關，而人際互動往往是提升難度較難的部分。這說明，目前AI對于人的能力提升，短期內主要在偏向于以信息等為基礎的內容層面，暫時對于人際影響部分有限。
AI在人才測評/發展中心的長遠影響
有一定測評專業功底的HR可能此時會問，既然用了AI，結果是不是會變得“不公平”? 勵衿基于多年 AC/DC 的經驗，與本次測評比較后發現，優秀的人依舊穩定表現優秀，底層邏輯薄弱的人即便是有了AI工具的加持，但最終的表現也在整體中處于較弱水平。在這個項目DC項目結尾的時候，勵衿顧問團隊也與該企業的HR一同進行人員校準，得出的整體測評結果整體也與上文觀察較一致，且在最終人才整體評價的比重中AI占比并不大。因此可以說，即便是開放了AI的使用，此次DC也是結果有效的、可參考的。
值得一提的是，由于AI的應用，對于DC設計者和測評顧問的要求反而變高了，顧問的觀察需要更加細致，提問的深度需要更強，還需要有一些問題來辨別學員是否有理解AI提供的內容架構，邏輯是否來自本人等，這就倒逼測評顧問本人必須得先理解AI在DC中的工作原理。事實上，勵衿也都是這么做的，在本次DC的預演階段，測評顧問本人提前先用AI試驗了題目，預演學員在DC中的可能的表現，并且對主流大模型生成的風格以及成果做了詳細的了解，這也是現場顧問能提出正確問題的前提。
因此，當我們再試圖回答，如何看待AI在人才測評/發展中心中的角色的問題，是否可以使用AI？ 經本案驗證，完全是可以的，而且筆者認為，不僅是“可以”，甚至下一個階段的此類項目，應該促進學員進一步使用AI，發揮AI的價值。人才發展中心的最終目的在于發展人，基于當前職場阻擋不住的AI全面應用趨勢，在模擬職場情景的發展中心中，本身也應該盡量還原 “人智混合”（人與智能體）的有AI浸潤的環境，而正確使用AI，本身也是未來職場的一個關鍵能力。
因此：在 DC 中引入 AI，不僅合理，而且必要。
那在AC測評中心中呢？以測評的目標為主之下，當前的主流觀點仍然是盡量去測評學員自身的能力水平，而不是工具加持后的，但筆者認為這個做法未來也有可能受到挑戰。因為考慮到能力模型本身也是不斷變化和隨著時代發展更新的，AI大有可能會重塑下一代素質的錨點。在未來的 AC/DC中，將會出現全新的能力項，例如人機協作能力（AI Collaboration）、提示詞能力（AI Prompting）、AI判斷力（AI-Based Decision Making）、AI洞察力（AI-Based Insight）等其他AI有關的關鍵能力素質。這些會重塑 AC 的測評方式。而整體的人才測評中心，也會全新升級。
打個比方，誰又會介意來駕駛證考試的學員是戴著眼鏡的呢？畢竟只需要通過“矯正視力測驗”就能夠上路開車，誰又那么在意學員的“裸視力”呢？
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祁瀾 Vanessa 勵衿領導力 資深顧問
2026-04-09
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