AI入局,企業如何進行人才的"選用育留"
沒有人會質疑AI是時代的未來,也沒有人會質疑人才是企業的未來。2017年釋出的《新一代人工智慧發展規劃》指出,到2020年,人工智慧核心產業規模超過1500億元,帶動相關產業規模超過1萬億元;到2025年,人工智慧核心產業規模超過4000億元,帶動相關產業規模超過5萬億元;到2030年,人工智慧核心產業規模超過1萬億元,帶動相關產業規模超過10萬億元。
作為一項底層科技,AI的影響絕不限於一隅,從人像系統破案到刷臉取款,從輔助診斷到疾病全鏈路診療,從實時同聲傳譯到城市出行方案的優化……每個行業都將接受洗禮,每家企業都將面臨重生。
無論是AI專業人才的匱乏,還是其他專業人才對其的陌生,都預示著企業走向未來的過程絕非坦途。
前百度首席科學家、AI公司Landing.ai創始人吳恩達在2018中國人工智慧峰會(CAIS)上發言:“一家企業如果想要真正將人工智慧融入到工作流程裡,那麼組織架構需要進行調整:第一步,引入外部AI人才、外部AI資源輔助決策;第二步,利用這些外部資源,培養內部AI團隊;第三步,將內部AI團隊與各個業務部門結合。”
從這個方向上延伸出去,筆者想對AI時代企業的人才策略提出幾點更具體的建議,供菁財的朋友們參考。
端正態度,制定AI時代的人才戰略
兩年前,還有企業對AI端著不屑一顧的態度,如今這股驕傲勁隨著AI在各個領域的廣泛應用和飛速發展而支離破碎,“恐慌”成了壓倒性的情緒——個人恐懼於自己的工作崗位會被AI取代,企業慌亂於自身因無法正確運用AI而被淘汰。
筆者認為,企業需要對AI的到來樹立正確的技術心態。
AI不是全知全能的,其應用有一定邊界。AI的基礎是資料,作用方式是演算法,而這個世界上的問題中只有一小部分可以被歸類為數學問題,數學問題中又未必都能夠求解,有解的問題不一定都能被計算機解決,而如今的計算機還無法突破圖靈機的模型……AI的意義在於與大資料的相關性結合,讓機器具備感知和認知能力,輔助人類做出更好的商業決策。
企業既要重視AI,又不能對AI過度依賴,而是應該針對具體的市場經濟環境和企業自身情況作出評估,估測AI對企業的商業模式(包括供應鏈、盈利模式等所有方面)有什麼影響,本企業在多大程度上需要引入AI,有多少資源可以投入其中,量力而行。
細化到人才管理上,企業就要預計哪些職業適宜用AI代替人工,哪些崗位上AI只是人的輔助,哪些人會成為AI的護理員等,例如對於像前臺接待員這樣重複枯燥且腦力要求較低的工作,可以交給AI,但品牌公關人員就暫時不行,因為企業遇到的公關危機或許是前所未有的複雜情況,AI的資料庫中沒有處理此類新問題的模型。
以人為本
促進員工向人機協作思維和大資料思維轉化
大資料導致了機器智慧產生,計算機把智慧問題變成資料問題,能夠在一定程度上擴寬企業的認知範圍。但企業要時刻牢記:企業價值的輸出終端是像消費者和員工、股東這樣的利益相關方,是一個個活生生的人,而人(尤其是人腦)的複雜性是現有的神經科學和大資料科學尚且無法透徹理解的。要想更好地實現企業價值,企業的變革核心始終要放在人身上,人的一些特質比如共情能力,將不可或缺。
在人才管理方面,首要任務是幫助員工完成思維方式的轉變,讓AI與人工相輔相成。以往,員工的思維可能是線性的、規律性的、遵循因果聯絡的,例如對於“中醫對人類疾病的治療是否有合理解釋”這個問題存在很多爭議,有人認為“喝中藥湯後病症消失”說明中藥有療愈作用,但這實際上只是把時間的前後簡單看做因果,無法令人信服。
而在AI的幫助下,我們能夠收集到更多資料,在更大範圍內進行試驗和交叉比對,儘可能消除不確定性,離真相更進一步。這是AI提供給我們的資料紅利,員工需要認識到資料將來在工作中的地位,全心全意接受AI,並且學會系統的資料分析方法,包括收集、建模、清洗等等。
此外,人類所擅長的是以小資料進行推理,融合自己的生活經驗、日常觀察、道德文化背景等,形成價值判斷,與以深度學習為基礎的AI所能進行的大資料分析剛好能夠互補,彼此結合,在完整的行為規劃和事項決策中實現1+1>2的效果。此外,人類還能綜合應用不同的智慧系統,針對不同場景解決不同問題。
因材施教
利用AI為員工建立“能力圖譜”
提供個性化培訓方案
企業的員工培訓目前是從企業角度出發的,根據企業的業務程序來進行。
在將AI納入企業的管理系統後,通過收集每個員工的教育背景、職業履歷、工作表現、事業規劃等多方面的資料資訊,企業得以為每位員工建立獨一無二的能力圖譜,識別出員工的強弱領域,再將其性格特點等因素納入考慮,量身定製人才培養方案,實現最優的人才選拔和任用。
這樣一來,員工培訓的中心就不再只是企業一方。這種做法,既能為讓企業實現選賢任能,更好地進行分權和人才賦能,又能讓員工感到倍受重視,有更強的歸屬感。
公平高效
讓AI來進行績效評估和薪酬分配
在薪酬分配上,公平和效率似乎是魚與熊掌不可兼得。而在AI的幫助下,這一點有望改變。
管理層並不掌握所有人的資料,也無法看到流程全貌,這樣做出的人才評估很容易被個人情緒和偏好左右,引起員工不滿。企業應該依託AI建立實時全方位人力考評體系。
如前所述,掌握了員工儘可能多資料的AI能在績效評估時最大程度考慮員工的情況,從而設計出一套適用所有人的體系,或者多套體系,再設定明確規則哪些人適用哪一套。
在使用過程中儘可能保持客觀性和理性,剝離部分管理層的偏見,遵從多元化、人性化的共識,同時能在使用過程中不斷根據員工反饋進行調整。總體而言,這個考評體系規則明確但又不失靈活。
需要特別指出的是,3、4兩點能夠改善企業和人員間的關係:企業全面記錄人才的表現,在績效評估中更客觀理性,建立起人才檔案,幫助人才發掘亮點和彌補缺陷,激發出人才的潛力和組織體的活力,從而獲得更好的人才投入回報比,在獎懲和薪酬分配上也會更大度——AI幫助企業建立了人才管理的良性迴圈。
提高警惕
別讓倖存者偏差阻礙可持續發展
AI對行業的衝擊必定是巨大的,行業大洗牌會讓一些企業倒下,也會有一些企業挺過去。能夠活過這一輪的企業需要時刻自省,AI的發展會是指數型的。
企業必須不斷反思自己當下的成功有多少運氣多少實力;現在正確的人才戰略明年還適用嗎;哪些崗位需要進行AI替代或是加入AI輔助亦或是人工干預;AI處理資料的可靠性有多大,還能繼續使用還是需要升級;員工的成長速度能否跟上AI的腳步……
《三體》的作家劉慈欣在一場與企業家潘石屹的對話中提及“大篩選理論”——宇宙中的生物,從低等生物發展到可以一直延續的高等文明,過程中有很多道篩子,每一道篩子都會淘汰一些物種。對於人類來說,第一道篩子是可以自我複製的分子細胞;第二道篩子可能是核戰爭;第三道篩子,劉慈欣認為很可能就是人工智慧技術。
AI就像週期一樣無法避免,卻只有在合適人才的手中,作為智慧容器的AI才能發揮價值。任何一家渴望基業長青的企業,都要不斷探索AI與人才的甜蜜點。