2026年5月13日，中国领先的AI人力资源软件服务商Moka在北京举办MokaAscend2026产品发布会，以「AI组织新生·欢迎AI新“同事”」为主题，正式将旗下HRSaaS全面升级为MokaAI，并推出三位AI“同事”——招聘Eva（勤奋的招聘专家）、人事Eva（可靠的人事伙伴）、BPEva（懂人的人才军师），以及AI定制与数据沉淀的底层引擎MokaAI工坊（MokaAIStudio）。

　　这是Moka自2015年成立以来最大规模的一次产品战略升级。从HRSaaS到MokaAI，从工具到“同事”，从被动响应到主动推进——Moka试图回答HR行业最尖锐的命题：当组织进入AI原生时代，HR的价值边界在哪里？

一、AI原生组织正在浮现，HR角色面临根本跃迁

　　过去两年，AI的能力曲线已经经历了三次跃迁。最初AI是“大脑”，帮人想、帮人答；后来AI变成了“手脚”，能调用工具、能执行任务；而现在，AI正在成为“同事”——拥有记忆、理解偏好，能访问被授权的文件数据、执行被授权的操作，从入职第一天起参与组织工作。

　　这一转变带来的影响，已超出技术层面。组织AI转型已经从「战略选项」进入「执行议程」，从CEO到CHRO都在追问同一个问题：我们的AI战略到底落地了没有？先动的人正在拉开难以追赶的差距，不只是效率快一点，而是整个组织的运作逻辑都在被重写。组织内部也正在出现指数级的效率分化：一面是更AI原生的个体，一面是更AI原生的协作机制与决策机制。

　　国际市场上，先行者已经给出了答案。Duolingo借助AI在一年内创建了148门新语言课程，超过此前12年总和；Shopify全员推广AI应用，在人数几乎无变化的情况下营收增长近60%；Block以AI为核心重新设计组织建设，公司从1万人精简至6000人，管理层级压缩至三层。AI改变的已经不只是效率，而是整个组织的运作模式。

　　一种全新的组织形态正在浮现——AI原生组织。

　　Moka将这一时代的组织竞争公式概括为：AI人才密度×AI协同深度=AI时代组织的核心竞争力。在这一公式下，HR的角色发生了根本性跃迁，不再是困在事务里的执行者，而是信任建立者和人才组织架构师。

　　二、MokaHRSaaS升级为MokaAI，三位AI“同事”亮相

　　基于上述行业判断，Moka在本次发布会上正式将MokaHRSaaS升级为MokaAI。这不是一次产品命名的变化，而是产品定位的根本转变：从「更好的HR工具」，转向「与HR并肩作战的AI团队」。

　　围绕这一定位，Moka推出三位AI“同事”：招聘Eva、人事Eva、BPEva。它们具有共同的特征：有记忆、更主动、越用越懂你。它们会记住企业的偏好、标准、文化；不等指令，主动发现问题、推进任务、给出建议；不只理解被说出来的需求，还能识别那些没说出口的判断与直觉。

招聘Eva·「勤奋的招聘专家」

　　招聘Eva不是对传统ATS的功能升级，而是招聘方式的代差跃迁。传统的招聘工具本质上是“人找系统”，即人来操作、系统被动响应；候选人画像依赖人的经验判断；没有记忆，每次招聘几乎都要从零开始。招聘Eva则在三个维度上完成反向重构：

　　●主动推进：不是你去找系统，是她主动找你，主动推进招聘进程，繁琐事务全程包揽；

　　●动态画像：汇聚内外部数据，结合招聘过程中的反馈，持续迭代职位画像；

　　●长期记忆：记住企业的用人偏好与考察方法，越招越懂你，越招越快。

　　一次完整的招聘需要经历至少十个环节，招聘Eva让用人经理只需做四件事：提需求，面试评估，录用决策和确定Offer；其余环节由招聘Eva全程贯穿、自动推进。

　　招聘Eva的一项核心能力是「面试教练Eva」。面试是企业最昂贵、但管理最混乱的环节之一，因为标准不一致，方法五花八门，决策靠感觉。而每一次面试决策，都在决定组织的人才密度。

　　面试教练Eva将会进入每一场面试，提炼金标准与好方法；再渗透回每一场面试，辅助面试官面得更好。Eva不需要采访面试官、也不需要翻面试记录，而是从企业真实的面试历史中自动提炼用人金标准，并全程参与面试：面试前生成定制化的考察点与问题清单，面试中作为面试官的副驾驶实时提示与追问，面试后自动打分并将录用与入职后数据反馈回金标准本身。整个过程对组织几乎是零变革成本，面试工作照旧推进，Eva以润物细无声的方式，系统性提升组织“招对人”的能力。

　　“让少数伯乐的识人能力，变成整个组织的能力。”李国兴在发布会上表示。“MokaEva把企业最昂贵的黑箱，变成最可复利的资产。”

　　人事Eva·「可靠的人事伙伴」

　　传统人事系统的逻辑是「HR操作系统完成事务」。人事Eva把这一逻辑改写为「HR设计、Eva执行」，HR告诉Eva这件事该怎么做，后续执行由Eva承担。

　　人事Eva的能力可以归纳为三件事：数据与报表、日常事务流程和员工咨询。在数据与报表上，人事Eva自动读懂邮件、表格、截图、会议纪要等非结构化输入，自动拼齐散落各处的数据，秒级生成各类报表；在事务流程上，排班、考勤、算薪、入离职办理、组织架构调整等核心流程，人事Eva可以从头到尾跑完，HR只需审核确认，因为Eva懂企业自己的假勤算法、薪酬结构和审批层级；在员工咨询上，人事Eva7×24在线、自动应答处理员工需求。

　　三件事合起来，接走HR80%的重复事务，让HR的精力流向那些只有人才能做好的事——理解每一个员工、设计每一项制度、和业务一起把组织建强。

　　BPEva·「懂人的人才军师」

　　BPEva面向的是组织中最复杂的命题——人才管理。传统人才盘点存在三个根本性缺陷：人才画像静态、岗职位体系难以落地、评估反馈节奏过慢。BPEva要解决的，就是让人才管理融入每一天，而不是每半年做一次“大工程”。

　　BPEva的底层是“一个库+一张地图”，即「人才数字基因库」与「组织能力地图」。前者是对每一位员工动态画像的持续沉淀，基于能力、行为、结果三个维度的数据持续更新：每一次会议发言、项目交付、AI工具使用，都会被自动识别并沉淀进画像。后者是以基因库的宏观视角，对组织整体能力进行可视化呈现，哪些维度强、哪些维度有短板、能力分布是否与业务战略匹配，清晰可见。

　　当业务有新的用人需求，BPEva可以在全组织范围内基于真实能力数据自动匹配，跨岗位边界发现合适人选，让那些原本容易被忽视的内部人才被看见、被用起来。最终，真正实现人才的度量、生长与复用。

　　三、对SaaS模式的再思考：千企千面时代到来

　　过去十余年，企业SaaS的逻辑是“千家企业、同一个版本”，而如今量身定制的AI软件时代已经来临。这一转变的底层支撑，是基础模型Agent能力的成熟——软件的构建门槛与定制门槛被同时压低，使得“软件适应企业、而非企业适应软件”第一次成为可规模化的现实。

　　面对每家企业差异化的业务场景、管理方式与规则体系，Moka同步推出MokaAI工坊（MokaAIStudio）。作为MokaAI的能力底层，AI工坊围绕三项核心能力构建：第一，响应提速——用户用业务语言描述需求，无需懂代码、写需求文档或等待IT部门，小时级上线可用；第二，个性落地——千企千面，从标准版到“我的那一版”；第三，安心上线——通过沙盒预演与存档回滚，让每一次系统调整都在掌握之中。

　　有了AI工坊，Eva的能力可以无限延展，企业的每一个需求都能被快速响应。

　　四、做组织的AI大脑，迎接AI原生时代

　　MokaAI的整体架构可以概括为“组织的AI大脑”：底层能力是MokaAI工坊；系统层是Moka招聘、MokaPeople，作为企业关于招聘和人事数据的核心载体；智能层则是招聘Eva、人事Eva、BPEva，以及未来更多Eva“同事”。

　　Eva不只在完成任务，它也在持续沉淀数据——每一次招聘，沉淀用人偏好数据；每一场面试，沉淀识人标准数据；每一次人事操作，沉淀流程和规则数据；每一个员工的成长轨迹，沉淀人才能力数据。这些数据不断汇聚，形成组织关于人的知识库。知识库越丰富，Eva就越聪明；Eva越聪明，组织就越懂人。

　　“MokaAI，不是一个工具，不是一套系统，是你的组织真正的智能伙伴。”李国兴在发布会上表示，“迎接新‘同事’Eva，让组织向AI原生进发——这不只是一句口号，是Moka在这个时代最重要的一次选择。”