中欧商业评论专访e成科技梁星晖：AI让人才战略落地

运用AI，往往要专家先行，因为AI不可能平地起高楼，它需要向专家学习人力资源管理方面的知识、经验、法则等，就像AlphaGo首先要学习大量的围棋棋谱。在专家支持下形成算法模型后，需要大量的数据来检验模型的精准度、合理性和可解释性，数据量越大，越可能接近或者超越专家的经验法则。

三者形成了一个铁三角，只是在不同的阶段发挥的作用各有主次。未来的壁垒其实不在于算法，拥有多少专家和拥有多少数据将成为巨大的区分点。这个“铁三角”让我们可以对组织人才进行整体和个体层面的洞见，当前的具体手段是为每一个个体提供画像，通过揭示其过去的相关行为轨迹，把握每个人身上一些本质性的东西。

CBR：在e成科技提出的“一个标准（画像）+两个引擎（个性化推荐+机器人）”的人力资源服务架构中，画像处于重要位置，目前有怎样的应用？

梁星晖：在e成的起步阶段，主要还是对JD（岗位说明书）与CV（个人履历）进行匹配，通过算法提高匹配的精准度。最近几年，e成已经把AI招聘提升到了基于画像的精准招聘层面，也就是从“招到人”向“招对人”转变。

具体来说，e成通过算法，将招聘岗位上一些优秀任职者的画像聚类成一个岗位画像，刻画某个岗位所需要的能力、素质、成长性特质以及一些规律性的东西，保证较高的准确性和参考性。与岗位画像相比，传统的岗位说明书对岗位所需能力素质的描述是不精准的，往往只是认证资格要求、学历、经验等冰山上面的东西。拿着岗位说明书去与求职者美化过的个人简历匹配，是拿两个本身就不精准的东西进行匹配，只有将描述精准的岗位画像与候选人的人才画像进行匹配，才有意义。

而要形成精准的岗位画像，要求我们必须对企业进行深入了解，熟悉它的商业模式、战略要求、使命等，也就意味着要从普通的AI招聘上升到咨询。

未来：CEO的第四张报表

CBR：你曾经提出，国内企业正在迎来释放管理红利的时点，管理越来越向人回归。近二三十年来，人与组织的关系发生了怎样的变化？

梁星晖：人与组织的关系变化大致可以划分为三个阶段，人在与组织的博弈过程中呈现出“非人”“半人”“全人”三种状态。

第一个阶段，人完全服从于岗位或者说事情的要求，人处在一个被岗位“冒名取代”的状态，在与组织的关系中处于绝对的弱势地位。

第二个阶段，组织开始实施战略性的人力资源管理，人开始被视为企业战略能否成功、业务目标能否实现的关键因素之一，人的能动性、成长性等得到了一定程度的重视，但企业仍会依据战略要求裁剪人，人仍被视为工具。

第三个阶段，企业尊重每个人的个性、才华和激情，“一人一策”，大规模定制化地使用人、培养人、激发人，人领先于战略、业务和组织，是一个完整的人。这不是一个可以一蹴而就的目标，但正日益成为现实，一些内部网络化、平台化的组织可能率先实现。

随着移动互联网下半场的到来，人力资源管理正在迎来一个有史以来最好的时点。一方面，企业越来越意识到要将员工视为一个独特完整的个体，人日渐居于管理的中心位置；另一方面，AI等技术的成熟使企业观察、了解、激发每一个员工成为可能。

CBR：从国内企业目前的状况来看，它们大多处在哪个阶段？

梁星晖：大部分企业仍在从第一阶段向第二阶段迈进，其实第二阶段已经很不容易，一个企业能够根据战略的变化动态裁剪人才队伍，让组织的战斗力始终能跟得上新的战略要求，已经很了不起。

过去二三十年，中国很多本土企业仍在构建管理基础，连扎实的岗位体系、薪酬体系和绩效管理体系都不具备，在分享了国家的政策红利、市场红利、人口红利之后，它们现在面临回来补课的过程，同时要向第二阶段迈进，就在此时移动互联网又呼啸而至，它们又面临第三阶段的要求。所以对很多企业来说，它们处在三个阶段并进演化、要求叠加的阶段，挑战非常大。

CBR：e成在做的事情就是在帮企业向第三阶段迈进？

梁星晖：是的。在缺乏AI技术和大数据的情况下，仅仅依靠传统的手段，没办法做到对每个人的人性进行深刻的洞察，没法对人进行精准的培养和激发，因此即便是合益这种同时拥有洞察组织、洞察岗位、洞察人的能力的公司，也无法完全实现第三阶段的目标。

有了AI之后，可以基于战略、业务的要求，对企业的核心岗位和所需人才进行精准的分析和预测，对公司、部门甚至每个人的人力资源回报率进行精准的测算。我们的目标是为企业CEO打造第四张报表，比如知道哪些人是净资产、哪些人是负债，哪些人是死库存，随时随地都能了解企业人力资源在核心能力上的分布状况和成长状况。

（编辑：温州站长网）

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