Toward an AI-Powered Computational Testbed for Workforce Policy

作者： Sumer S. Vaid, Ashley V. Whillans 發表： 2026-05-18

摘要

AI 正大規模改變知識型工作，但企業缺乏工具來預測員工在組織變革中的心理與行為反應。本文提出「動態員工 Agent」概念——結合 LLM 驅動的生成式 Agent 與組織行為學理論，以 HR 紀錄、心理測量數據與數位活動紀錄為種子，模擬員工在組織變革期間的認知、情緒與行為軌跡。作者主張建立「前瞻性預測基礎設施」是管理當前全球人力重新配置的關鍵技術需求。

企業應用啟示

這是 CJ 哥「人資 × AI」領域最具前瞻性的論文之一。用 AI 模擬員工對變革的反應，能讓 CJ 哥的顧問工作從「經驗驅動」升級為「數據驅動」，在組織變革專案中提供量化預測。

關鍵技術 / 觀點

動態員工 Agent：以 HR 數據 + 心理測量 + 數位活動為種子，模擬員工行為軌跡

結合 LLM 生成式 Agent 與經典管理科學 / 組織行為學

可預測員工對 AI 導入的認知、情緒與行為反應

作者強調隱私、準確性與代表性保障是負責任部署的前提

填補了「AI 對人力影響預測」的工具空白