AI赋能HR SaaS：Moka CEO李国兴谈AI如何改写招聘与组织形态

AI不是SaaS公司的绝命，是改命

没有什么护城河是一定存在的，能构建的壁垒只有两个：速度和AI人才密度。

在与张鹏的一次深度对话中，Moka CEO李国兴谈及AI对HR SaaS行业的影响，他认为AI并非摧毁SaaS公司的力量，而是改变游戏规则的创新催化剂。

过去一年，SaaS行业经历了一轮集体性的身份焦虑。大模型能力飙升，Vibe Coding让企业自己开发工具变得可行，Salesforce、Adobe股价因「AI替代论」剧烈波动。

整个行业都在问同一个问题：如果通用智能足够强，垂直SaaS还有存在的必要吗？

但李国兴指出，AI对SaaS的冲击更准确的描述是「改命」而非「绝命」。产品形态会被重塑，交付方式会改变，但深入特定领域、跑通长链条业务闭环的能力，短期内不会被一个通用模型直接替代。

Moka的AI探索与产品升级

Moka是国内HR SaaS领域最早拥抱大模型的公司之一。2023年ChatGPT发布后几个月，他们就推出了基于大模型的产品Moka Eva。两年后的今天，他们把Eva升级为三个Agent（招聘Eva、人事Eva、BP Eva）以及一个底座「Moka AI Studio」，试图从「卖软件」转向「派同事」：让AI像一个新入职的HR同事一样，接手人事工作链条中除判断和决策外的几乎所有环节。

这次产品发布会在北京举行，李国兴表示：「我们希望借此机会定义AI时代软件的新范式，与传统SaaS或PaaS不同，AI Studio在于支持企业定制化需求。」

人事Eva：让AI辅助HR事务性工作

人事HR的工作仍以事务性为主，如入离职流程、新人待办事项、档案手续、每月考勤核对、薪酬核算、算薪发薪等。大量人事岗位的时间都花在这些重复性事务上。

人事Eva的理念是同时理解业务场景和系统。HR只需要给Eva一两句话的任务，它就能按照配置好的规则，自主完成考勤核对、薪酬核算等工作。

招聘Eva：主动推进招聘流程，精准画像

招聘是一个长链条的过程，复杂岗位甚至要一两个月。李国兴表示，Eva的目标是：只有需要判断和决策的环节才需要人介入，其余全部由Eva推进。

例如，在职位需求不清晰的情况下，Eva会主动询问用人经理：「你要招大模型训练方向、多模态方向、Infra方向，还是Agent落地方向？」这些信息它获得不到就无法精准找人。

Eva还会换一个角度：「这个人来了要做什么事？」因为让用人经理描述「要什么样的人」有时候说不清，但「招这个人来做什么」所有人都清楚。

通过这些引导，Eva就像一个懂专业领域的HR，一步步帮用人经理勾勒出正确的人才画像。之后，Eva会自动生成JD、发布到招聘平台、在平台上主动寻源和触达候选人、筛选简历，甚至叫出电话与候选人的初步沟通。

李国兴提到，公司内部已经采用AI自动面试，但目前大多数岗位仍需人工参与面试，以评估候选人的能力匹配、气场、价值观等。最终的录用决策依然由人来做。

此外，Eva还具备优化流程的能力。当发现职位进展缓慢时，它会建议多寻找候选人或拓展渠道。当画像出现偏差，Eva也会持续与用人经理进行校准，从而实现越用越聪明、越招越准的目标。

BP Eva：AI驱动人才管理的革新

BP Eva是本次发布会最受关注的产品之一。HRBP历史上是大公司才有的「奢侈岗位」，如今Moka将其产品化，让更多企业可以使用。

李国兴指出，BP Eva要解决的核心问题有两个：一是实时识别每个人的能力亮点和强项，无需等待半年一次的人才盘点；二是当员工的工作偏离目标时，管理者能第一时间得知并进行干预。

他举例说明：公司内部有一条价值观叫「真诚直接」，定义是不卑不亢地表达真实观点。以前这种价值观很难评估，但如今AI可从大量会议记录中识别员工是否具备这一能力，并对其进行标签化，从而被更合理地分配任务。

同样，AI也能从工程师的代码提交中统计其AI Token的使用量，识别AI Coding的先锋，给予更多机会。

他强调，AI带来了人才管理的质变。只要企业有足够的线上数据，AI就可以成为空间维度的中枢，帮助管理决策更精准、及时。

AI原生组织的雏形：扁平化、数据化、精准化

李国兴认为，AI原生组织的构建正是基于所有个体对于AI的使用熟练度。他认为，只有当每个员工都能有效使用AI，组织才会真正进入AI原生阶段。

在组织形态方面，他指出：随着大量业务已经线上化，AI可作为中枢来处理这些数据。由此带来两个变化：一是中层的减少，二是组织的扁平化。

他解释说，传统组织中，中层的核心职责是上传下达、监督执行、给予反馈。但随着AI介入，CEO可以直接看到一线员工的工作产出和言行表现，减少中间层级的管理负担。

他举Block（前身为Square）为例，这家价值400亿美元的企业正在使用AI重构组织运作模式。他们尝试从一万人精简到六千人，核心就是让AI取代大量事务性工作，并推动决策更加标准化和数据化。

此外，李国兴指出，AI还能在企业内部实现「商机判断」的统一标准。比如销售pipeline review时，企业希望统一判断客户是否算商机，但每个销售的主观判断都不一样。一旦将判断标准喂给AI，所有判断就会更标准、更透明。

组织变小，但人更重要

当组织越来越小，留下的往往是更优秀的人才。李国兴认为，在AI时代，HR的角色也应相应调整，从简单的「管理员工」转向「理解人才、组合人才」。

他提到，很多人并不热爱自己所做的事情，「上班如上坟」的现象普遍。如果AI能够替代那些令人厌倦的工作，让员工在更喜欢的岗位上发挥价值，那么人才管理就不会停留在表面上，而是进化为真正的人才与组织调适。

他说，理想的情况是「每个人都有一个BP Eva」，它成为组织中一个普惠、稳定的常量能力。这不仅提升了人岗匹配度，也推动了组织在AI时代更高效地运作。

李国兴总结道：「AI不是威胁，而是能力。我们要做的是把AI变成组织中的同事们，用它来解决那些真正复杂的问题。」

AI改变HR定义，垂直SaaS迎来新机遇

张鹏提出一个关键问题：既然人人都能通过Vibe Coding开发自己的工具，那么像Moka这样专注于HR领域的专业Agent，是否还有其存在的价值？

李国兴表示，虽然企业可以自己搓出一个招聘Agent、生成JD、安排面试，但真正要跑通一个复杂业务链条，比如招聘全流程，远不只是代码生成那么简单。它需要与现实世界深度交互、理解业务需求、进行场景校准，这些远非随便搓出来的一个程序可比拟。

他进一步强调，垂直SaaS的价值恰恰在于其对特定领域的深度理解，以及能够持续优化、落地AI场景的能力。这种能力，在快速变化的AI时代尤为重要。

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