刚从深圳和武汉回来,发现HR关心的问题,早就不在同一个维度了

6月13日深圳，6月14日武汉，刚结束两站活动。

大家来自的行业跨度极大——互联网、半导体、通讯、手机、游戏、汽车制造、机器人、跨境电商、金融科技、央企大宗贸易、农粮、SaaS、生物医药、医疗器械、教育、展会、民宿……

我数了数，每一场活动都有10个以上行业，基本覆盖当地龙头行业和头部企业。

今天，我不想晒大家行业和职位分布，我想讲一个更有意思的发现——

深圳的HR和武汉的HR，他们坐在同一个主题的交流会上，但他们脑子里的问题，根本不在同一个维度上。

💡 如果用一个词来总结：

深圳的HR焦虑的是「我被AI替代了怎么办」，武汉的HR焦虑的是「我的员工用AI比我快怎么办」。

这两个问题的层级完全不同，而第二个问题，可能是2026年下半年HR真正的战场。

下图分布是深圳站和武汉站合影。

一、深圳HR：已经上了AI的车，但不会开

深圳场开场大概30分钟，讨论进入了一个非常具体的状态。

在座的很多人，已经在用AI做实际的、复杂的、完整的工作流。

他们卡住的，是更后面的问题。

先讲一个COE手搓绩效系统故事。

她之前在地产、生物医药做十几年，今年刚到这家400多人的机器人公司。

她最擅长的是人才发展和绩效，在这个新公司，她发现一个很原始的痛点：收表格、发表格的效率极低，400多个人，绩效流程全靠Excel手搓。

她决定自己搭一个系统。

她是怎么搭的呢？

"我就在跟Claude Code对话，我就说，我要什么功能，从绩效表格收集、到绩效评估、再到数据反馈，我要一整套系统，因为我很清楚绩效怎么做、流程该怎么跑，它真的给我做出来了，我说加什么功能，它就加，我说改，它就改，我自己都觉得不可思议。"

一个非程序员出身的COE，自己手搓了一套绩效管理系统。

听起来很厉害对吧？

然后她说出了下半段——

"但我最大的痛点是什么？我用Claude Code做了一个系统，看起来很厉害，可是底层逻辑我不懂。我跟它对话的内容越来越多，哪些该沉淀成skill，哪些是垃圾信息，我分不清，上下文一多它就崩，Token一天烧掉几百万，我们公司CEO发了1亿token说让大家用，结果，我没用几天就被限额了。"

注意，这个故事里有三层困境——

第一层：AI替你做了你做不到的事（搭系统）。

第二层：但你不懂它是怎么做的（底层逻辑不懂）。

第三层：你不知道怎么管它（上下文崩了、Token烧了、被限额了）。

这不只是一个COE同学困境，整个深圳场，讨论翻来覆去就回到一个点——

⚠️ "AI干得很快，但你是AI的天花板。"在现场，我也补充了我的个人故事。

2023-2025年以前，我一年拆解四百份财报，解读员工薪酬与人效，这是极限了。

进入2026年，现在用ClaudeCode+DeepSeek，它最快可以帮你5分钟分析完一家公司，一天拆解上百公司财报毫无压力，而且它们还能做交叉对比、多维度分析。

现在AI干得越来越快、越来越好，我个人成为AI产出最大的瓶颈，因为需要我对AI产出的内容完成最后的校验和审核。

AI跑得越快，你的审核能力瓶颈就越突出。

深圳还有一层独特的声音：互相蒸馏、信息过载

这几个话题讨论，气氛特别微妙。

我给这种现象起了个名字——"互相蒸馏"。

好多HR来学AI都有自己的小算盘。

比如COE想蒸馏HRBP的业务判断，HRBP想蒸馏COE的方法论，HRD像蒸馏所有HR的专业积累，每个人都想从别人身上"蒸馏"出自己缺的那块拼图。

还有一位来自香港金融科技的HR说：

"AI这个赛道，现在信息太多了，你很难区分到底该用什么东西。小龙虾、OpenClaw、Claude Code、Codex——到底这几个有什么区别？我刚研究完一个，下个又出来了。我其实不焦虑AI，我是主动想被蒸馏的。但信息过载，这是我现在最大的痛点。"

深圳场典型的声音——已经上车了、已经在用了、已经在跑了，但被信息过载和个人能力卡住了。

二、武汉HR：AI来了，员工先学会了

武汉场一上来，问题的层级就变了。

一个在传统行业做COE同学，说出了我这周听到最震撼的一句话——

"我们HRBP跟我们反馈，基层员工很多上了年纪、不太懂网络的，以前不知道劳动法可以打擦边球，现在AI上来后，他们用豆包问了几句——半年下来，我们打的官司是之前的十几倍。"

十几倍！

不是1倍、2倍，是十几倍。

AI让最底层的员工拿到了信息武器，以前不懂劳动法、不敢提诉求的人，现在只要对着豆包说"我这种情况能不能仲裁"，

AI就告诉他——能，需要哪些证据，流程分几步。

这就是武汉场跟深圳场最大的不同：深圳在焦虑"我怎么用好AI"，武汉在焦虑"AI怎么改变了我的员工"。

还有一个做游戏行业HRBP的同学，说了一个让我印象特别深的数据——

"我们公司90%程序员用AI写代码了，现在大多数代码都是AI生成的，如果公司最厉害的人全都在用AI，我们做HR的还在这个水平，你让业务部门怎么看你？"

90%！

当90%的程序员已经把AI当成双手在用了，如果HR连工具都还没装好——这不是代沟，这是制度性落后。

武汉活动的关键词：员工信息平权、官司十几倍、90%程序员已AI化、探索期工作量反增——都是「AI倒逼HR升级」的警报。

三、深圳和武汉之间，隔着一道真正的分水岭

我把深圳和武汉放在一起对比，基本结论是：

这不是两个城市的问题，这是AI在组织里渗透的两个阶段。

更直白地说：深圳的同学关注的是「让自己变强」，武汉的同学已经被逼到了「让公司适应AI时代」这一步。

而绝大多数HR——

可能连深圳这个阶段都没到。

四、但有一件事，两个城市完全一致

无论深圳还是武汉，有件事的共识度出奇地高——

所有愿意「蒸馏自己」的人，都在加速进化。

"蒸馏"这个词，在深圳场被反复提起，HRD想蒸馏所有HR能力，COE想蒸馏HRD的业务判断，一线HR想蒸馏COE的方法论。

到了武汉场，这个词换了一种更感人的表达，一个HRD兼COE的同学Amy说。

"我去年打了200多个员工关系官司，现在我跟我们CTO搭档，正在做一件事——把我在员工关系这个领域十几年的经验，一条一条喂给机器人。让它能帮我们公司所有HR处理员工纠纷。这个过程，让我自己重新理解了一遍我做了十几年的事。"

200多个官司，十几年的经验，一条一条喂给AI。

这需要多大的决心？

但Amy是笑着说的。

因为她在做这件事的过程中，不是在"学AI"，而是在"整理自己"。

可以总结了。

深圳的COE同学用AI搭绩效系统，武汉的Amy在用AI蒸馏员工关系经验，广州的电商公司HR在用AI抓竞品招聘情报——

这批人，都有一个共同特征：他们不是靠"学"来掌握AI的，是靠"做"来掌握AI的。

把一个真实的、自己最擅长的工作交给AI，然后一遍一遍地跟它说"不对""再改""这个要加上"。

这跟我上周文章里的结论完全一致——用好AI的过程，就是蒸馏自己经验的过程。

五、这个周末，还验证了一件事