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人工智能来袭，对很多产业造成严重的冲击，人力资源产业也不例外。将AI有效的运用于人才发展领，无疑将提升人才发展工作的质量与效率，同时，提升人才培养的精准性。
人才在发展是基于战略的对人才的吸引、保留、培养与使用的过程，在这个过程中，正确的使用人工智能进行人才发展的辅助工作，将提升人才发展工作的质量与效率。需要注意的是，无论人工智能使用的范围与深度，最终的人才决策权一定不能赋予人工智能。
用于人才解读
传统的人才测评技术需要非常专业的心理学家进行解读，需要将人才测评结果、面试结果、报名信息、职业经历、专业水平等信息进行综合分析，最终得出人才的优劣势与发展方向，这个过程通常需要非常专业的心理学人士，而且，分析的过程较为漫长。
在人工智能语言模型出现之后，尤其是人工智能模型能够对文档进行深度分析的时候，从业人员只要将心理测评报告、绩效评估报告、简历资料等上传，并写好关键提示词，只要十几秒钟，就能出现想要的结果。
在面试环节之前，采用上述的办法，人工智能可以生成针对个人的面试指南和结构化问题，在人才面试结束之后，将面试记录输入，可以生成人才的优劣势、人才使用建议与人才IDP。
用于人才评价
多模态的人工智能已经开始运用于人才的评价，AI智能面试官是关键的运用场景之一。原有的人才测评技术局限于心理学的自评，其中免不了出现将被测评者的认知偏差带入其中。采用人工智能多模态的模型，对被测评的生理指标进行探测，如面试期间的语音指纹、瞳孔的变化、体温的波动等生理指标，并采用算法准确的界定人才的特征。目前人工智能面试技术已经开始运用于大规模的校园招聘了。
除了生理指标检测，在日常工作中，对员工的动线、上网、邮件等跨域数据进行分析，可以得出员工的工作负荷指数，进行员工离职风险的预测。
用于人才培养
传统的人才培养几乎都是采用培训、师带徒等方式。在AI人工智能出现之后，很多公司开始使用人工智能教练等工具，进行人才培养。将岗位的关键知识技能、流程、方法整合进行人工智能教练，学员通过对话的方式进行提问与回答，能够解决学习的及时性问题：在岗位上不清晰的地方，不用再去查询复杂的工作手册与岗位SOP，只要向人工智能提出问题，就能立刻得到关键的信息助力完成工作任务。
除了人工作智能教练以外，采用NLP技术，形成公司与独有的语料库，可以对公司形成的任何文档进行深度分析，提炼关键的隐含的技能，用于人才的发展与培养。
总结
人工智能的发展，降低了人才发展的专业难度，在人工智能的辅助下，可以更为准确的解读与把握人才，也才能在这个基础上，实现人才发展的组织目标，更好的服务于组织的战略。