何偉
隨著數(shù)字經濟不斷發(fā)展,數(shù)字化人才日益成為大家聚焦的主題,數(shù)字化商業(yè)模式變革、數(shù)字化管理模式的創(chuàng)新、數(shù)字化技術的顛覆,不管是哪一類問題,都離不開人。數(shù)字化浪潮來得如此快速而急切,而人的培育需要時間,人才流向又極度聚焦,人才的尋找、培育、激勵已成為企業(yè)數(shù)字化轉型的核心問題,甚至是瓶頸。如何用數(shù)字化的方式打造人才?
在開始打造之前,我們先來定義一下什么是“數(shù)字化人才”。若從百度里面搜索,似乎找不到核心的標準答案,更多的是對數(shù)字化技術人才的定義,例如數(shù)據(jù)工程師、架構工程師等。參照專業(yè)機構的說法,麥肯錫提出數(shù)字化轉型四大關鍵角色:數(shù)字化高管、內部顧問、轉譯員、數(shù)字化車間主任;中智咨詢的觀點是數(shù)字化人才分為六種:數(shù)字戰(zhàn)略管理、深度分析、產品研發(fā)、先進制造、數(shù)字化運營、數(shù)字營銷。無論是哪一種都不能完全與企業(yè)數(shù)字化轉型中需要的三大任務所呼應,即數(shù)字新技術、新商業(yè)模式、新管理范式。所以,我們提出“企業(yè)數(shù)字化人才地圖”,將數(shù)字化人才分為四類——數(shù)字化全員、數(shù)字化專業(yè)團隊、數(shù)字化共享人才、數(shù)字機器人RPA。
全員數(shù)字化能力升級:必須攀登的新高地
全員數(shù)字化能力升級。數(shù)字化人才的范圍居然變成了全員,這個答案既意外又不意外。因為每一次時代變革的時候,都會有一次全員賦能階段:工業(yè)時代產業(yè)工人能力升級,互聯(lián)網時代全員網絡能力升級,而數(shù)字時代很快就會迎來一波新的全員數(shù)字化能力升級浪潮。為此我們給出了全員能力升級模型,即數(shù)字化認知、數(shù)字化技能、數(shù)字化行動、數(shù)字化業(yè)績。
數(shù)字化專業(yè)團隊。根據(jù)我們集合企業(yè)、專業(yè)報告、高校等多方的數(shù)據(jù)分析,現(xiàn)有最急缺的數(shù)字化專業(yè)崗位有8個:首席數(shù)字官、數(shù)字化教練、數(shù)字化管理師、數(shù)字化項目師、數(shù)據(jù)工程師、算法工程師、硬件工程師、軟件工程師。企業(yè)若將8位“神獸”召齊,將組成黃金戰(zhàn)隊。
數(shù)字化共享人才。華為在全世界聯(lián)合組建了實驗室、海爾早就將“在冊”員工升級為“在線”員工。傳統(tǒng)的雇傭制早已被顛覆無數(shù)次,才有了“共享人才”的成熟運用。最常見的眾包平臺例如,豬八戒、58同城等,專業(yè)人士在后臺進行注冊、培訓、畫像等一系列的能力認證,后臺整體對訂單、流程、入口等做設計和嫁接,用人方只需要進入平臺進行需求說明拋出訂單,就可以在線找到你的人才,與你共同創(chuàng)造價值了。
機器人RPA。機器人流程自動化(Robotic Process Automation)簡稱RPA,是以軟件機器人及人工智能(AI)為基礎的業(yè)務過程自動化科技。目前RPA機器人應用界面已經很廣,它不僅適用于企業(yè)的財務、稅務、合規(guī)、各行業(yè)相關的業(yè)務流程,還可以在人力資源、信息技術、供應鏈、客服中心的業(yè)務流程上迅速幫助企業(yè)實現(xiàn)智能自動化。
數(shù)字化人才地圖已經呈現(xiàn),接下來就是人才打造之路了。
人的數(shù)據(jù)地圖,不是人才畫像,而是為了產生最終人才畫像,我們需要準備的數(shù)據(jù)池的指引。數(shù)據(jù)池又是由許多的數(shù)據(jù)庫組成的,數(shù)據(jù)庫又可以分為很多的數(shù)據(jù)塊。
在人力資源信息化(EHR)時代,在人才數(shù)據(jù)化的這條路上,已經有了一定的進展。
上圖中員工信息包括了基本信息、學歷信息、崗位信息、職位信息、專業(yè)任職資格信息、合同信息、考勤信息、薪酬信息、績效信息等,這些數(shù)據(jù)都已經進入人力資源系統(tǒng),隨時可以看到員工的基本情況。了解一個人的基本面貌、企業(yè)中的履職情況、階段性評估結果、成本總額等都可以從系統(tǒng)中獲取,有了數(shù)字化的基本雛形。但是對比人力資源信息化(EHR)和人力資源數(shù)字化(DHR)依然存在以下區(qū)別:
從崗位畫像到人格畫像。人是多元的,有彈性的,大多數(shù)人適應幾個類別的崗位,而不是幾個崗位。從人力資源經典的冰山模型角度分析,動力價值觀是核心,然后是性格,往上才是能力和技能。我們描述人,更多的要從根源出發(fā),崗位畫像側重的是能力,人格畫像側重的是底層價值觀和性格。
從靜態(tài)信息到全態(tài)信息。信息化階段或者說弱數(shù)字化階段,人的信息采集基本涵蓋了入職簡歷、培訓成績、績效業(yè)績、成長軌跡、年終評價等方面,但依然存在企業(yè)場景的局限和信息階段性的局限,數(shù)字化階段,第一步就要實現(xiàn)全狀態(tài)采集,例如會議場景、客戶評價等。
從工作數(shù)據(jù)到生活數(shù)據(jù)。每個人在工作中和生活中會呈現(xiàn)出不同的側面。從人才的多元發(fā)展來說,也未能盡其所長全方面展示。其實,人的消費數(shù)據(jù)、朋友圈、自媒體等這些也是不可或缺的人的數(shù)據(jù)元素,這樣才更加立體、全面、真實。
從測評數(shù)據(jù)到無意識數(shù)據(jù)。數(shù)字化時代,我們強調的是大數(shù)據(jù)的相關性,無須測試,只需要把盡可能全面的數(shù)據(jù)與結果關聯(lián)就好,讓無意識、下意識的數(shù)據(jù)取代“應測”數(shù)據(jù),還原真實,透明公正。
從評價體系到互贊數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的評價體系,例如360度測評,依然會在關鍵領域發(fā)揮作用,但是我們可以獲取更自然、更頻繁的數(shù)據(jù):領英上,對于專業(yè)人士的技能認證;微博上的大V,看到直播網紅們直接的關注數(shù)據(jù),就會發(fā)現(xiàn)評價已經發(fā)生了變化??诒?、點評化、互贊化才是數(shù)字化后評價的趨勢。
有了以上五方面的數(shù)據(jù)延伸,我們才可以通過數(shù)據(jù)采集,打造數(shù)據(jù)湖,進而構建好“人”的數(shù)據(jù)地圖,然后就可以按照不同類型的人才畫出畫像來了,這就是數(shù)字化人才打造第一步。
人才尋訪也就是我們常說的招聘,是企業(yè)最痛苦的事情之一,里面存在三個核心痛點:人才從哪里來?如何識別人才?如何縮短人才適應期?數(shù)字化給我們帶來一些新的創(chuàng)新方法。
不少人注意到2020年“三一重工”在抖音平臺上推出“云營銷”,2小時狂銷235億。但很多人不知道,三一重工也通過抖音“云招聘”,一場招聘會線上圍觀人數(shù)超15萬,投遞簡歷超600多份,招聘效果遠超以往線下招聘宣講。僅2020年的“抖音直播春招”,就有20家世界500強企業(yè)在內的近300家名企在抖音面向應屆畢業(yè)生開啟線上宣講,覆蓋人群近800萬人次。
當然,新渠道不止是抖音。本質上講,哪里有流量,哪里有目標人才,哪里就是招聘的目的地。所以各類直播平臺、知識社區(qū)、爆文鏈接,甚至游戲平臺,都可以成為招聘直達的“入口”。
企業(yè)找到合適渠道后,有大量的候選人涌入時,最想要的就是既快又準地選拔出人才來。簡歷如何篩選、面試的有效性、評估的準確度都需要新方法。
機器篩選簡歷。在簡歷與候選人是否適配及真實度這件事上,特別耗費HR團隊的精力,現(xiàn)在已在技術上實現(xiàn)了大的跨越,即簡歷解析技術。簡歷解析技術就是通過信息抓取技術,識別出簡歷中的主要信息。其中涵蓋了概率圖模型、傳統(tǒng)機器學習模型、深度學習模型等。最新的一個案例是,某企業(yè)在一場大規(guī)模招聘中,機器幫助HR部門僅用1小時從3萬份簡歷中篩選出218名候選人,大大提升了效率。
“AI+在線PK+VR仿真”綜合測評。以往評估一個候選人的技能水平、綜合素質、價值觀取向、文化的適應性,是用各類型的測評來綜合運用。有一定的效度和信度,但是總體來說投入產出比不高。隨著數(shù)字化技術在人力資源方面的發(fā)展,目前最成熟的應用方法是將所有的測試集成,形成測試地圖,由候選人在線通關來獲取個人評估報告。不僅如此,隨著AI水平的提高,已經可以取代真人面試的初試甚至復試的環(huán)節(jié),最終生成評估報告由負責人決策。面對技能型特別高的崗位,例如“程序猿”需要通過面試官出題測試他的真實水平,這已經可以全部由線上完成,實現(xiàn)出題和解題的在線互動。另外一種操作型測試,比如公安警員,射擊等場景要求很高的考試,也通過VR仿真實現(xiàn)。
人才不同于其他資源的特點之一,就是人的能力有彈性,用合適的方法用在合適的地方,人的能量無法估量。數(shù)字時代的用人模式也有了一些新的突破。
傳統(tǒng)的職能型管理,員工每天的工作基于部門職能和崗位職責,所謂按部就班,特點是上司驅動、例行公事、效率低下。組織內任務分工的模式即加快進入一個新場景。全員在線后,每個人都有自己對應的角色標簽及能力標簽,誰能干什么,誰適合干什么一覽無遺。而工作任務本身也可以被標簽化、數(shù)據(jù)化。任務的分配就變得容易而且更加透明和公正。我們最熟悉的就是滴滴司機或美團外賣員,平臺發(fā)出任務單后會有搶單和派單兩種模式,同時根據(jù)積分管理讓優(yōu)秀的人得到更多,這就是企業(yè)分工新模式。
協(xié)同在線更加廣泛地用于項目管理,從項目的立項到任務的分配、進度的跟蹤、信息交流、協(xié)同發(fā)布、會議討論,全部可以在線進行。雖然工作在線在數(shù)字化進程中已經算是相對成熟的階段,很多企業(yè)具備工作在線的條件,但是其實效果不盡如人意。就拿勘察設計行業(yè)來說,其中圖紙設計、審核、存檔是一個非常常態(tài)化的流程,如果可以在線共同協(xié)作,當即審核出圖紙問題,效率將會大大提升,可實際的情況是有設計師們獨立完成設計過程再將圖紙上傳,并沒有起到真正的協(xié)同在線的功能。
用積分的模式來替代績效的打分或者業(yè)績表,最終的積分又可以轉化為實際的激勵,這樣的模式存在已久,但都是存在于某個節(jié)點或者某個場景。從企業(yè)業(yè)務形態(tài)來說,如果是離散型,并且短周期業(yè)務的,例如滴滴打車、外賣、家政等,可以把積分用為主要績效評估的方式。如果是需要集中作業(yè)、長周期行為的,例如制造業(yè)、研發(fā)等,積分模式可以作為績效體系的輔助手段。
積分模式有兩個核心要素:一是全維積分構成;二是積分轉化應用。
全維積分構成。不管是消費積分還是管理積分,都要積分維度顆?;杉瘮?shù)據(jù)后,通過算法識別狀態(tài),最終通過相應賦值算出積分。
積分轉化應用,是指積分的兌換和交易。在企業(yè)內部管理積分的兌換里有同事認可、團隊表彰、員工關懷、節(jié)日祝福等。例如,員工想要自己的業(yè)績積分兌換一些福利,系統(tǒng)里面就需要配置積分兌換流程,兌換規(guī)則、系統(tǒng)要設置對用戶的識別、路徑、最終實現(xiàn)兌換的過程,還要最終清算兌換后積分的余額等。
TUP——時間單位計劃,即預先授予一個獲取收益的權利,包括分紅權和增值權,但收益需要在未來N年中逐步兌現(xiàn),同樣,其與所有權性質的股權沒有關系,TUP的權利兌現(xiàn)后自動銷毀,以五年一個周期。具體如下圖:
TUP如何智能化?需要以下幾個步驟來實現(xiàn):
實時績效數(shù)據(jù)看板。即每天可以見到自己的業(yè)績進度,采集數(shù)據(jù)方法同上,不再贅述;
目標的距離差的計算。就是看自己目前的進度與可分配的下一階段的業(yè)績距離有多遠;
計算收益。設置計算算法,看目前所完成量可取得的收益。
人力資源的特點是:不確定的質量標準、不確定的定價依據(jù)、能力和態(tài)度一直在變化、產權無法讓渡、受同伴或者關聯(lián)人影響。所以企業(yè)既要用人,也要培人或育人。而員工作為人可以被“改變”的,依次為改變知識、改變技能、改變行為、改變情感、改變理念。
我們將企業(yè)育人的內容分為四塊:入軌、入行、入手、入心。如圖所示:
內容體系搭建好之后,就可以把這些梳理成圖文、視頻等文件傳至企業(yè)對應的知識倉庫或者成熟的企業(yè)在線大學的課程庫里,按照相應的崗位、知識的分類、組織結構等排列組合,企業(yè)的員工們就可以自行在線學習了。
企業(yè)育人的目標包括個人的目標,最終利益一致就是成長。但成長絕不是簡單通過幾次培訓課程就能達成目標。最基本的員工成長形式有:培訓、研創(chuàng)、展示、對標、試任。而我們經常提到的學習培訓,其實只是其中的一種形式。
學習在線化其實從信息時代就有了,如今經過發(fā)展已經迭代出三個等級。
在線學習的基礎級,就是一些規(guī)模型企業(yè)建設的線上學習平臺,有的升級為“企業(yè)網絡學院”。通常的形態(tài)是大量的線上課程和基本的員工學習管理。
在線學習的進化級,是基于公司業(yè)務地圖和員工職業(yè)生涯而設計成學習導航和內容站點,加上不同階段、不同模塊的學習成效在線評測。如圖所示:
在線學習的優(yōu)秀級,是結合行動學習,包括問題管理、研發(fā)團建、解決方案挖掘和知識共享等一體化的企業(yè)知識生產和分享平臺。例如,大任智庫的PUSS效能學習模型和改善在線系統(tǒng),就是這方面的應用。
數(shù)字化人才發(fā)展已經呈現(xiàn)一派欣欣向榮之像,我們若用以往的眼光與視野來定義人才、發(fā)現(xiàn)人才、激勵人才、培養(yǎng)人才,必將走不到新世界。數(shù)字時代對人才的影響是全局化的,從理念、思維、認知、技能到行為是立體的全方位的洗禮和巨變。身在其中,我們要毫無保留擁抱變化,打碎自己、深度學習,才能應對發(fā)展帶來的紅利。