【收购】美国HR科技公司Lattice收购AI原生教练平台Mandala，加速AI原生人才平台布局，HR进入“执行时代”

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HRTech概述：旧金山的HR科技公司 Lattice宣布收购AI教练平台Mandala，并引入其创始人Tarun Galagali，全面加速“People + AI”战略。Mandala基于神经科学打造AI教练体系，已服务Google、Microsoft等企业，并培训3000+管理者。这次整合的关键不只是“加AI”，而是把AI嵌入到绩效管理流程中，实现实时辅导与决策支持。从“告诉你发生了什么”，转向“告诉你下一步该怎么做”。更多全球HR科技资讯，请关注HRTech。

2026年3月31日，总部位于旧金山的人力资源科技公司 Lattice 宣布收购AI原生教练平台 Mandala，并引入其创始人兼CEO Tarun Galagali，负责推进平台中AI能力的研发与落地。这一举措被视为其“People + AI”战略的重要里程碑，也标志着HR技术正从数据驱动走向AI驱动的执行阶段。

此次收购的核心在于Mandala所构建的AI-native coaching能力。Mandala基于神经科学方法论开发教练体系，并与沃顿商学院神经科学项目负责人Dr. Michael Platt合作，将行为科学与管理实践结合。其产品已在包括Google、Microsoft、Pendo、Grow Therapy等组织中应用，累计培训超过3000名管理者，形成了可验证的领导力提升路径。

Lattice计划将这一能力整合进自身平台，与其现有的Lattice AI Agent结合，进一步强化“在工作流中提供实时指导”的能力。不同于传统绩效管理系统依赖历史数据进行回顾分析，Lattice正在构建的是一个“行动导向”的AI层——不仅解释发生了什么，更直接给出下一步建议，从而推动管理行为的改变。

Lattice CEO Sarah Franklin在公告中表示，大多数平台仍停留在“告诉你发生了什么”的阶段，而Lattice正在构建的是“告诉你下一步该做什么”的能力层。这一定位本质上重新定义了绩效管理的价值，从记录工具升级为决策与执行系统。

从行业趋势来看，这一动作并非孤立。根据Gartner数据预测，到2030年，50%的HR活动将由AI自动完成或由AI Agent执行。同时，截至去年1月，已有61%的HR负责人进入生成式AI应用的高级阶段，较2023年的19%大幅提升；另有82%的HR领导者在过去一年中已规划部署Agentic AI能力。这意味着HR系统正在经历从“信息系统”向“执行系统”的结构性转型。

Mandala创始人Tarun Galagali表示，其未来工作的重点将是打造一个“基于神经科学、具有人类感知体验的AI智能层”，将人才数据转化为实际行为改变与领导力进化。这一方向与当前HRTech行业对“AI Agent”的探索高度一致，即让系统具备自主决策与执行能力，而非仅提供辅助信息。

在客户侧，这一转型同样得到验证。Pendo人力发展与战略副总裁Jessica Jolley指出，Mandala通过将个性化教练与实际管理工具结合，使管理者能够在不增加复杂性的前提下提升领导力。而Huge组织发展负责人JD Slaughter则表示，Lattice帮助其减少了低效反馈流程，同时提升了关键对话的质量与影响力。

成立于2015年的Lattice，目前服务全球近5000家企业客户，包括Brilliant Earth、Calm、Figma、Intercom和NPR等。公司近年来持续强化其在绩效管理、员工发展、薪酬与敬业度等模块的整合能力，并通过AI能力构建差异化竞争优势。

此次收购释放出一个清晰信号：HRTech的竞争焦点正在发生转移。从以数据为核心的系统能力，转向以AI驱动的行动与执行能力。对于企业而言，这意味着未来的人才管理系统，不再只是记录和分析工具，而将成为推动组织决策与行为改变的关键基础设施。

对中国HRTech同行的启示与建议

从Lattice的这次并购可以看到，全球HRTech的竞争已经不再停留在“功能完整性”或“模块覆盖度”，而是进入“是否能够驱动行为改变”的阶段。

对中国HRTech企业而言，至少有三点值得重点思考：
第一，从“数据平台”走向“执行系统”，不再只是做绩效记录、招聘管理，而是通过AI直接嵌入业务流程，输出可执行建议；
第二，构建差异化能力，不一定是通用大模型，而是像Mandala一样，在垂直场景（如管理者教练、反馈机制、组织行为）中形成方法论壁垒；
第三，重新定义产品价值，从“提升效率”升级为“提升管理质量和业务结果”，这将直接影响客户的付费意愿与长期留存。

更重要的是，HRTech若希望参与全球竞争，需要在“产品能力 + 方法论 +数据闭环”三者之间形成协同，而不仅是单点功能创新。

AI时代的赢家，很可能不是功能最多的平台，而是最接近“组织决策中枢”的系统。

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