近日，e成科技總裁梁星暉接受了《中歐商業(yè)評論》雜志的專訪，深刻闡述了在管理向人回歸與以AI為代表的技術(shù)日趨成熟兩大趨勢的共同作用下，人力資本管理正在迎來最好的變革時點。
下文原載于《中歐商業(yè)評論》2019年第3期。
被訪/梁星暉 e成科技總裁、創(chuàng)始合伙人、AI咨詢首席架構(gòu)師，前合益集團(tuán)大中華區(qū)咨詢業(yè)務(wù)總裁
采訪/羅真
2018年8月，前合益集團(tuán)（Hay Group）大中華區(qū)咨詢業(yè)務(wù)總裁梁星暉正式告別了耕耘15年之久的咨詢行業(yè)，宣布加入2013年成立的人力資源科技公司e成科技擔(dān)任總裁。
“任何一個企業(yè)戰(zhàn)略要落地，‘最后一公里’往往不是組織架構(gòu)，不是制度流程，而是人。” 過去十幾年，梁星暉一直在以咨詢專家的身份幫企業(yè)通過人才戰(zhàn)略的落地實現(xiàn)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的落地。選擇加入e成，核心原因之一是梁星暉認(rèn)為，傳統(tǒng)咨詢公司提供的解決方案并不完美，而目前出現(xiàn)了能讓這一使命實現(xiàn)得更加徹底的工具——人工智能。在梁星暉看來，在管理向人回歸與以AI為代表的技術(shù)日趨成熟兩大趨勢的共同作用之下，人力資源管理正在迎來有史以來最好的變革時點。
對于在算法領(lǐng)域?qū)嵙π酆?、從招聘業(yè)務(wù)切入的e成來說，梁星暉的加入意味著公司的一次戰(zhàn)略躍遷，AI咨詢成為e成在AI招聘、智慧人力之外的另一大核心業(yè)務(wù)板塊，e成布局的人力資源服務(wù)生態(tài)版圖至此趨于完整。
困境：人才管理戰(zhàn)略難落地
《中歐商業(yè)評論》（以下簡稱CBR） ：哪些原因讓你選擇離開合益集團(tuán)（Hay Group），加盟了仍處于創(chuàng)業(yè)期的e成科技？
梁星暉： 離開合益最主要的原因是，在中國經(jīng)過二十年左右的發(fā)展，傳統(tǒng)咨詢行業(yè)正在遭遇空前的挑戰(zhàn)，甚至可以說面臨生存的危機 。
第一，國內(nèi)企業(yè)成長非?？欤芏嘀懈邔庸芾碚邔鹘y(tǒng)咨詢相關(guān)的經(jīng)典理論、方法已經(jīng)非常熟悉，咨詢賣理論、賣模型、賣工具的時代已經(jīng)過去。當(dāng)企業(yè)或客戶的成長速度超過了咨詢公司及咨詢顧問，行業(yè)的價值就會大打折扣 ，可以說傳統(tǒng)咨詢正在從黃金時代進(jìn)入白銀甚至青銅時代。
第二，從商業(yè)模式的角度看，傳統(tǒng)咨詢?nèi)狈Τ砷L性 。一家咨詢公司的業(yè)務(wù)規(guī)模與其擁有多少位高質(zhì)量的合伙人有很大關(guān)系，天花板明顯。大批咨詢顧問正在從咨詢行業(yè)流失到從前的企業(yè)客戶中，行業(yè)流失率每年都在20%以上。一方面行業(yè)高度依賴人才，一方面行業(yè)人才正在加速失去，挑戰(zhàn)倍增。
第三，咨詢行業(yè)的業(yè)務(wù)載體是項目而非產(chǎn)品 ，一個項目結(jié)束往往意味著要去尋找新的項目，針對同一個客戶的連續(xù)銷售充滿不確定性 。極端點講，咨詢行業(yè)每個新的財年都從清零開始。
促使我離開合益加入e成的另一個主要原因是，近些年AI（Artificial Intelligence，人工智能）正在各個行業(yè)得到廣泛運用，我常常思考，如果與AI相結(jié)合，咨詢的短板是否可以得到彌補？
比如，AI能夠取代相當(dāng)數(shù)量的人工服務(wù)，使傳統(tǒng)咨詢依靠人海戰(zhàn)術(shù)驅(qū)動增長的模式得到改觀。再如，一旦AI學(xué)習(xí)到優(yōu)秀的咨詢方法和經(jīng)驗，加上不斷迭代的算法，也許能提供可以與優(yōu)秀咨詢顧問相媲美的高質(zhì)量解決方案。甚至AI也許可以將復(fù)雜的咨詢服務(wù)變得標(biāo)準(zhǔn)化、可重復(fù)使用，未來就能打破咨詢行業(yè)的規(guī)模天花板，讓咨詢向標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品的方向不斷演進(jìn)。e成在AI領(lǐng)域的積累和耕耘使這些成為可能。
CBR： “AI+咨詢”在行業(yè)內(nèi)已經(jīng)有相關(guān)應(yīng)用了嗎？
梁星暉： 在全球咨詢行業(yè)，目前幾乎還看不到AI與咨詢結(jié)合的先例。近些年國內(nèi)出現(xiàn)了將AI應(yīng)用于人力資源管理的嘗試，很多企業(yè)不約而同地選擇“招聘”作為切入點，一是因為招聘是一個普遍痛點，二是在技術(shù)上也相對容易切入。通常的做法是，基于崗位說明書和個人簡歷，通過算法進(jìn)行匹配，實現(xiàn)人崗匹配精準(zhǔn)度的提升。
但AI與招聘的簡單結(jié)合還不能說是AI與咨詢的結(jié)合。傳統(tǒng)招聘只是“招到人”，即撮合人和企業(yè)。要做到真正 “招對人” ，尤其是圍繞企業(yè)的戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)痛點、發(fā)展需求等招對人 ，把招聘尤其是獵頭服務(wù)提高到咨詢解決方案的高度，即便是市場上領(lǐng)先的國際獵頭公司，離此目標(biāo)也還有較大的差距。
e成科技的目標(biāo)是成為一個幫助企業(yè)人才戰(zhàn)略落地的AI平臺，不僅要將傳統(tǒng)的AI招聘提升到咨詢解決方案的層面上，同時會介入到更豐富的人力資源咨詢場景中。
CBR： 從咨詢角度看，與企業(yè)人才戰(zhàn)略落地相關(guān)的典型場景是怎樣的？
梁星暉：讓企業(yè)始終擁有能夠匹配其最新戰(zhàn)略訴求與業(yè)務(wù)發(fā)展目標(biāo)的人才隊伍，是企業(yè)人才戰(zhàn)略落地的最大場景，也是最大難點。 從嚴(yán)格意義上講，任何一家企業(yè)都永遠(yuǎn)處在現(xiàn)有人才隊伍與新的戰(zhàn)略訴求和業(yè)務(wù)發(fā)展目標(biāo)不匹配的挑戰(zhàn)性狀態(tài)。如何使現(xiàn)有人才擁有成長的意愿，不斷追趕組織發(fā)展的要求，是企業(yè)要面對的永恒課題。
針對這一課題，傳統(tǒng)咨詢給出的經(jīng)典解決方案是：圍繞企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)和業(yè)務(wù)要求，構(gòu)建一套擁有牽引性、領(lǐng)先性的能力素質(zhì)模型，基于此進(jìn)行人才盤點、繪制人才地圖，揭示既有人才隊伍與新的素質(zhì)模型之間的差距，從而引領(lǐng)、激發(fā)現(xiàn)有人才隊伍去追趕并彌合這種差距，達(dá)到組織不斷成長的目標(biāo)。
盡管邏輯上非常美好，但這套方法實施起來效果往往差強人意。
一方面，理想的核心能力或者說能力素質(zhì)模型，通常是從邏輯上或者是從優(yōu)秀標(biāo)桿身上進(jìn)行的萃取和總結(jié)，常常脫離組織實際的人員狀況。比如優(yōu)秀分子之所以展現(xiàn)出優(yōu)秀的素質(zhì)、達(dá)成高績效，究竟是哪些因素共同作用的結(jié)果？這些因素如何相互作用？傳統(tǒng)素質(zhì)模型很難解釋。廣大組織成員只能吃力地去學(xué)習(xí)一些概念性的能力或素質(zhì)，導(dǎo)致素質(zhì)模型很難真正落地，常常變成放在企業(yè)“藏經(jīng)閣”里或掛在墻上的“寶典”。
另一方面，組織存在巨大的慣性。很多時候，樹立能力目標(biāo)、要求大家學(xué)習(xí)的傳統(tǒng)做法是一種自外向內(nèi)的簡單粗暴的要求，沒有事先洞察組織內(nèi)個體內(nèi)心的抗拒、困惑、不支持，等等，很難真正激發(fā)員工自我成長的意愿，員工是一種被動的學(xué)習(xí)，背后是對人性的忽視。
破局：“鐵三角”為支撐，畫像為切入點
CBR： AI的運用能為解決傳統(tǒng)咨詢方案在人才戰(zhàn)略落地方面遭遇的挑戰(zhàn)提供怎樣的幫助？
梁星暉： 總的來說，傳統(tǒng)人力資源戰(zhàn)略落地難通常包括識別難、配置難、塑造難、激發(fā)難、規(guī)劃難 等主要障礙，追溯原因都是難以真正深入地實現(xiàn)對每一個人的洞察。
AI則讓實現(xiàn)這一點成為可能。比如前面提到，傳統(tǒng)素質(zhì)模型沒法解釋優(yōu)秀分子行為背后的因素是如何共同作用的，借助AI我們可以對優(yōu)秀分子的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理、分析，在專家知識的引導(dǎo)之下構(gòu)建算法模型，通過模型的不斷調(diào)優(yōu)和升級，逼近并超越傳統(tǒng)線下顧問對人的觀察，最終揭示出一個人身上眾多數(shù)據(jù)維度之間的深刻聯(lián)系，實現(xiàn)從“知其所以然”向“知其何以然”的跨越 。
CBR： 要實現(xiàn)這樣的目標(biāo)，前提必須有海量的數(shù)據(jù)？
梁星暉： 是的，這也是為什么僅僅有AI還不夠。e成科技提出了“專家+AI+數(shù)據(jù) ” 的三駕馬車模式，三者各自扮演著不同的角色。
運用AI，往往要專家先行 ，因為AI不可能平地起高樓，它需要向?qū)＜覍W(xué)習(xí)人力資源管理方面的知識、經(jīng)驗、法則等，就像AlphaGo首先要學(xué)習(xí)大量的圍棋棋譜。在專家支持下形成算法模型后，需要大量的數(shù)據(jù)來檢驗?zāi)Ｐ偷木珳?zhǔn)度、合理性和可解釋性，數(shù)據(jù)量越大，越可能接近或者超越專家的經(jīng)驗法則。
三者形成了一個鐵三角，只是在不同的階段發(fā)揮的作用各有主次。未來的壁壘其實不在于算法，擁有多少專家和擁有多少數(shù)據(jù)將成為巨大的區(qū)分點。 這個“鐵三角”讓我們可以對組織人才進(jìn)行整體和個體層面的洞見，當(dāng)前的具體手段是為每一個個體提供畫像，通過揭示其過去的相關(guān)行為軌跡，把握每個人身上一些本質(zhì)性的東西。
CBR： 在e成科技提出的“一個標(biāo)準(zhǔn)（畫像）+兩個引擎（個性化推薦+機器人）”的人力資源服務(wù)架構(gòu)中，畫像處于重要位置，目前有怎樣的應(yīng)用？
梁星暉： 在e成的起步階段，主要還是對JD（崗位說明書）與CV（個人履歷）進(jìn)行匹配，通過算法提高匹配的精準(zhǔn)度。最近幾年，e成已經(jīng)把AI招聘提升到了基于畫像的精準(zhǔn)招聘層面，也就是從“招到人”向“招對人”轉(zhuǎn)變。
具體來說，e成通過算法，將招聘崗位上一些優(yōu)秀任職者的畫像聚類成一個崗位畫像，刻畫某個崗位所需要的能力、素質(zhì)、成長性特質(zhì)以及一些規(guī)律性的東西，保證較高的準(zhǔn)確性和參考性。與崗位畫像相比，傳統(tǒng)的崗位說明書對崗位所需能力素質(zhì)的描述是不精準(zhǔn)的，往往只是認(rèn)證資格要求、學(xué)歷、經(jīng)驗等冰山上面的東西。拿著崗位說明書去與求職者美化過的個人簡歷匹配，是拿兩個本身就不精準(zhǔn)的東西進(jìn)行匹配，只有將描述精準(zhǔn)的崗位畫像與候選人的人才畫像進(jìn)行匹配，才有意義。
而要形成精準(zhǔn)的崗位畫像，要求我們必須對企業(yè)進(jìn)行深入了解，熟悉它的商業(yè)模式、戰(zhàn)略要求、使命等，也就意味著要從普通的AI招聘上升到咨詢。
未來：CEO的第四張報表
CBR： 你曾經(jīng)提出，國內(nèi)企業(yè)正在迎來釋放管理紅利的時點，管理越來越向人回歸。近二三十年來，人與組織的關(guān)系發(fā)生了怎樣的變化？
梁星暉： 人與組織的關(guān)系變化大致可以劃分為三個階段，人在與組織的博弈過程中呈現(xiàn)出“非人”“半人”“全人” 三種狀態(tài)。
第一個階段 ，人完全服從于崗位或者說事情的要求，人處在一個被崗位“冒名取代”的狀態(tài)，在與組織的關(guān)系中處于絕對的弱勢地位。
第二個階段 ，組織開始實施戰(zhàn)略性的人力資源管理，人開始被視為企業(yè)戰(zhàn)略能否成功、業(yè)務(wù)目標(biāo)能否實現(xiàn)的關(guān)鍵因素之一，人的能動性、成長性等得到了一定程度的重視，但企業(yè)仍會依據(jù)戰(zhàn)略要求裁剪人，人仍被視為工具。
第三個階段 ，企業(yè)尊重每個人的個性、才華和激情，“一人一策” ，大規(guī)模定制化地使用人、培養(yǎng)人、激發(fā)人，人領(lǐng)先于戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)和組織，是一個完整的人。這不是一個可以一蹴而就的目標(biāo)，但正日益成為現(xiàn)實，一些內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)化、平臺化的組織可能率先實現(xiàn)。
隨著移動互聯(lián)網(wǎng)下半場的到來，人力資源管理正在迎來一個有史以來最好的時點。 一方面，企業(yè)越來越意識到要將員工視為一個獨特完整的個體，人日漸居于管理的中心位置；另一方面，AI等技術(shù)的成熟使企業(yè)觀察、了解、激發(fā)每一個員工成為可能。
CBR： 從國內(nèi)企業(yè)目前的狀況來看，它們大多處在哪個階段？
梁星暉： 大部分企業(yè)仍在從第一階段向第二階段邁進(jìn)，其實第二階段已經(jīng)很不容易，一個企業(yè)能夠根據(jù)戰(zhàn)略的變化動態(tài)裁剪人才隊伍，讓組織的戰(zhàn)斗力始終能跟得上新的戰(zhàn)略要求，已經(jīng)很了不起。
過去二三十年，中國很多本土企業(yè)仍在構(gòu)建管理基礎(chǔ)，連扎實的崗位體系、薪酬體系和績效管理體系都不具備，在分享了國家的政策紅利、市場紅利、人口紅利之后，它們現(xiàn)在面臨回來補課的過程，同時要向第二階段邁進(jìn)，就在此時移動互聯(lián)網(wǎng)又呼嘯而至，它們又面臨第三階段的要求。所以對很多企業(yè)來說，它們處在三個階段并進(jìn)演化、要求疊加的階段，挑戰(zhàn)非常大。
CBR： e成在做的事情就是在幫企業(yè)向第三階段邁進(jìn)？
梁星暉： 是的。在缺乏AI技術(shù)和大數(shù)據(jù)的情況下，僅僅依靠傳統(tǒng)的手段，沒辦法做到對每個人的人性進(jìn)行深刻的洞察，沒法對人進(jìn)行精準(zhǔn)的培養(yǎng)和激發(fā)，因此即便是合益這種同時擁有洞察組織、洞察崗位、洞察人的能力的公司，也無法完全實現(xiàn)第三階段的目標(biāo)。
有了AI之后，可以基于戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)的要求，對企業(yè)的核心崗位和所需人才進(jìn)行精準(zhǔn)的分析和預(yù)測，對公司、部門甚至每個人的人力資源回報率進(jìn)行精準(zhǔn)的測算。我們的目標(biāo)是為企業(yè)CEO打造第四張報表 ，比如知道哪些人是凈資產(chǎn)、哪些人是負(fù)債，哪些人是死庫存，隨時隨地都能了解企業(yè)人力資源在核心能力上的分布狀況和成長狀況。
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