6月28日，Moka发布首个AI原生HR SaaS整体解决方案以及面向AGI时代的AI HR 伙伴——Moka Eva，这是Moka全面拥抱AI战略布局的里程碑，也将重新定义HR数字化未来新趋势。Moka成为行业首家真正交付AI原生HR SaaS产品的公司。

　　Moka CEO李国兴表示，“2023年将成为AI发展的关键一年，AGI时代不再遥远，社会生产力将被AI大幅提升，企业软件行业更将被AI全面重构。未来的优秀个体一定是最善于使用AI生产力的个体，未来的优秀组织一定是最善于使用AI生产力的组织。”

　　会上，Moka还联合36氪研究院发布了《AGI时代下的组织变革研究报告》，报告指出，AGI引发的生产力变革，势必会推动生产关系的革新。面对AGI时代下组织及人力资源管理的挑战，如何顺应变化以此提升组织能效成为每个企业都要思考的重要命题。

　　升级AI战略，发布行业首个AI原生HR SaaS一体化产品

　　据李国兴介绍，Moka Eva名字来自“Moka Evolution With AI”的缩写，寓意Moka全面拥抱AI的战略，同时也寓意Moka Eva将会像人一样提供更人性化的服务。李国兴表示：Moka2018年便成立了AI团队，把AI深度应用到Moka产品中，例如简历解析等功能就是基于AI技术开发的。去年底以来，Moka更是大幅增加了AI的投入，致力于打造行业里首家AI原生的HR SaaS公司。

　　Moka Eva被定义为未来企业员工的AI HR伙伴，目前已经推出了五大能力，包括：简历智能初筛、定制面试题、AI写面评、对话式BI和员工Chatbot等。据介绍，Moka Eva不仅将全面提升企业招聘效率、优化员工体验、赋能管理者，更将帮助企业实现降本增效，应对当下经济周期中的挑战。

　　作为行业内首个可试用的产品，Moka Eva已经在部分企业中开始试用。李国兴在发布会现场也通过实际操作的方式演示了“对话式BI、员工Chatbot”两大产品功能。

　　“对话式BI”是一种全新的数据交互方式，它为用户提供了更自然、高效和便捷的数据和信息获取方式。用户只需要通过自然语言文本输入，就可以快速访问数据库，查询关键指标和趋势。这种无需培训的数据访问方式，让企业端能快速获取所需的数据和指标，从而支持更好的决策制定和业务管理。而“员工Chatbot”功能则可以快速、及时、准确地帮助员工完成与招聘、人事相关的任务并获取相关信息。它不仅有效降低了基础咨询数量，减轻了 HR 团队的工作压力，还大大提升了员工体验。

　　李国兴表示，Moka 一直致力于为企业提供更好的数据和人力资源管理解决方案，这次推出的“对话式BI”和“员工Chatbot”功能就是基于AI赋能的数据访问方式，使得数据分析和智能对话变得更加普及和易用，加速了企业在人力资源管理和业务决策方面的创新与发展。

　　AI开启组织未来新范式，75%以上企业倾向借助第三方服务商完善AI布局

　　今年以来，快速发展的AIGC（生成式AI）成为AI向AGI时代升级的一个转折点。人工智能专家吴恩达在最近的一次采访中就强调，AI就像100年前的电一样，将会改造所有行业，大规模AI App浪潮刚刚开始。“接下来，企业服务软件都会用AI重做一遍。”李国兴表示，“未来大量传统工作都会被淘汰，但是更多新的工作和组织会诞生，每个企业和个人都需要更积极拥抱AI才可能适应这个时代。”

　　Gartner中国预测，到2026年，中国30%以上的白领工作将被重新定义，利用和管理生成式人工智能将成为一项抢手的技能。企业要提前进行AI布局，拥抱技术革新，快速招揽到高质量的技术人才。

　　李国兴认为，AI将对未来组织带来至少三个层面的影响，企业和个人都需要提前做好应对。第一，借助这项变革性技术，会有更多的超级个体和敏捷组织出现，现代科技的“大航海”时代已经来临。第二，在未来十年，组织的竞争力取决于“人+AI”的深度，只有尽早行动，才能构建组织上的壁垒和优势。第三，HR是组织变革的一号位，在拥抱AI的过程中，需要举全公司之力，也需要自上而下+自下而上的文化支撑，没有谁比HR更适合引领这一变革。

　　《AGI时代下的组织变革研究报告》报告指出，面对呼啸而至的AGI浪潮，越来越多的企业意识到技术在驱动组织形态和管理模式变革的同时，也为组织带来提质增效的可行路径，组织的智能化转型愈发成为企业当下的重点发力方向。调研显示，50%的企业都认为有必要通过建立人机协作机制实现HR与业务协同，以AI驱动组织能力提升和员工体验改善，把握科技创新机遇，应对潜在风险和挑战。

　　此外，根据调研显示，短期内，75.6%受访企业倾向于同第三方技术服务商建立合作伙伴关系，以完善AI系统和工具的布局。 可见，大部分企业都更希望与专业的技术服务提供商合作，从而快速实现AI技术的落地应用。这正是加速HR SaaS产品全面AI原生化的重要基础。（科文）