化解人才战略落地“五难”

导读

AI、专家、大数据所形成的“三驾马车”,将使人才决策进入自由时代、精准时代、精益时代,人尽其才将有可能成为现实。

一、
人才战略,你的公司真有吗?

一个不争的事实是,拥有明确人才战略的企业少之又少。把这一观察放到更大的范围,去追问多少家企业拥有明确的人力资源战略规划,结果也好不了多少。造成这一困窘现象的原因很简单,因为大部分企业连清晰的业务发展战略都不曾具备。然而,眼下中国的本土企业终于走到了一个靠人才决胜的时代,有没有人才战略将不再是可选项,而是必选项。

像业务发展战略一样,人才战略需要解决如何落地的问题,但中国企业普遍缺乏战略实施的成功经验。因此,考验中国企业的真正挑战,还不止于是否能有一个清晰的人才战略描述,关键在于如何把此战略想法变为现实。要解决实施问题,首先是人才战略的明确性问题。

笔者给企业推荐如是人才战略的定义:“人才战略就是始终围绕不断迭代的业务战略,通过持续的、高质量的'选、融、育、激’,打造'供得上、打得赢、转得快’的优质人才队伍,使人才成为企业取之不尽、用之不竭的战略性资源。”

二、
人才战略实施“五步法”

与之配套,为大家提供一个人才战略实施的“五步法”,以便在日常工作中,可以对照着一步步加以实施。

第一步,就是要保持人才方向与业务发展战略方向的高度一致,其与业务发展战略的关系,恰如情侣装的关系,要保持两者之间本质上的最大一致。华为将2005年明确为国际化元年后,其对人才的国际化要求就成为一个不言而喻的基本标准,所有人都需要满足这个门槛。

第二步,就是要同时有效经营两个“人才池子”。一个是外部的“增量人才池”,一个是内部的“存量人才池”。前者代表着所有可以为企业所用的市场目标人才,企业要做到“知位”,知道他们都在哪里,以便与之及早构建关系,在恰当的时间节点成功将他们引入;后者是准确地把握企业内部既有人才,要防止人才“沉底”,杜绝人才“老死深宫”,因此要做到“识宝”,为人才的涌现与崛起搭建跑道。

第三步,要抓好“三个率”。

●“发现率”就是要及时、准确地找到人才,不仅企业管理者要做伯乐,还要鼓励企业中的每个人都做伯乐,这样内外人才的“遗珠”之恨就会少去许多。

●“燃烧率”可以帮助企业对人才在才华与激情方面的付出程度进行有效地衡量与把握。实践发现,大部分人在一次绽放或几乎没有形成绽放的情况下,就已经激情不再、状态下滑,“没有充分燃烧”就“急流勇退”了,于已、于企业、于社会、于国家都是较大的浪费。

●“转化率”关注的是人才的持续可塑性与复用率,指引企业要在人才的持续学习与终身成长,以及如何注入新激情方面下功夫,让企业与优势人才不断地拉出成长的第二根、第三根曲线,让企业之春、人才之春常驻。

第四步,在于抓好“选、融、育、激”四个环节。与传统的“选、用、育、留”相比较,去掉了“用”与“留”,因为“用”与“选”高度重合,而“留”是一个结果,做好了前几项,这个结果自然会好。

增加了“融”与“激”,“融”主要是针对愈演愈烈的企业人才“旋转门”现象。中国本土企业求才若渴,老板用人心切,但人才来的快,去的也快,新人“阵亡率”极高。其中的关键是如何帮助新人迅速、有效地融入新平台。

“激”就是要提醒企业关注人才的动力、愿力及能力的不断更新与合一,越成功的人才,越需要被不断激励、激发、激活,以持续保持奋斗精神。

第五步,是做到五个对的“S”。

“正确形状(Right Shape)”代表着企业核心能力的人才结构要对;

“正确规模(Right Size)”要求数量准备上要充足,否则第一个S就无法放大,企业规模终会受限;

“正确位置(Right Site)”则告诫企业要把正确的人放在正确的地点,比如,该放在一线的却放在了总部,结果会大相径庭;

“正确速度(Right Speed)”指企业在人才发展上要始终与时间赛跑,人才成长与转型的速度要适当领先业务发展的速度,否则“时间之窗”不等人;

“正确投入(Right Spend)”说的是企业的资源不是无限的,为人才的投入要恰到好处,要关心人才的投资回报率(ROI)。

三、
人才战略“五难”

实践表明,要真正做到人才战略“五步法”,还有五个经典性困难要加以克服。

▼一是“识人难”,企业内部总是“少数人选少数人”,企业外部总是“流动后方知晚人一步”;

▼二是“配置难”,“人岗匹配”具体操作尚未真正落地,内外部竞聘还是雷声大、雨点小的“秀”;

▼三是“塑造难”,人才培训与发展还是“大锅饭”“千人一面”,针对性不强;

▼四是“再生难”,人才不断走出既有的成功舒适区,不断地打造人生的第二春、第三春,还是一个理想高于实际的想法,具体操作上还需要进一步突破;

▼五是“规划难”,人才管理中定岗、定编的需求口号喊了很多年,但行之有效的解决办法仍未提出。

然而,AI时代的到来,将为人才战略实施带来巨大的助力。

首先,这一时代见证了个性化、人才数字化以及人才战略数字化趋势的确立与形成。

“个性化”对应的是对人才个性的深度识别、欣赏与尊重,允许并愿意为人才提供“一人一策”的用人规划,以充分释放其独特才情,实现高度的“燃烧率”与“转化率”;

“人才数字化”将使企业有机会对人性中特别是冰山以下的部分进行精准描述,把过去不可见的、不可有效呈现的部分用数字化的手段揭示出来;

“人才战略数字化”将为企业的管理者们,提供基于各种不同场景的数字化决策依据,今后的决策将不再是或不只是依据经验、直觉,精准决策将成为可能。

其次,中国企业的管理也迎来了向“人”回归的重要阶段。

虽然大部分企业还处在围绕岗位及绩效进行管理的第一阶段(功能管理),但还有一部分企业已经积极实践围绕战略及人进行管理的第二阶段(战略性管理),充分强调了人才必须与战略的要求高度一致。

不过,这一阶段“人”的要素是工具,要被战略所剪裁、所要求,因此还处在从属地位。而目前迎来的第三阶段,则是要从“人性”入手,强调通过人的成长,来持续、强有力地拉动组织的成长。

因此,人终于成了管理的第一关注点,也可以说管理学经过200多年的发展与实践后,终于回归到了它应有的出发点——人。

然而,要在时代潮流的作用下,深刻而准确地把握到“人”,还是要沿着“五步法”的要求,有效地克服“五个难”的挑战。

四、
“三驾马车”让人才从成本变为资本

AI时代,势者必成,而难者必克。AI、专家、大数据所形成的“三驾马车”,将使人才决策进入自由时代、精准时代、精益时代,人尽其才将有可能成为现实。人才也将从表外资产成为表内资产,从成本变为资本。CEO们将会第一次拿到针对人力资源的“第四张财务报表”。

不妨畅想一下,在任何一个需要决策的时刻,CEO都能获得关于人力资源的“快照”,能在第一时间知晓每个业务单元、每个部门、每个团队、每个人的ROI,能知道企业目标核心能力在年初、年中以及年末的培养与发展有怎样的进展与收获。 有了这样的动态报表,人力资源管理将迎来一场巨大的革命,企业的管理将跃上崭新的台阶。

技术上,这一巨大的跳跃性变化要归功于“三驾马车”所带来的“一个标准、两个引擎”。“一个标准”就是画像,通过对与人才相关的几十个、上百个信息维度进行描述,借助专家知识,对其进行挖掘与提炼,并依托算法形成具有洞见与预见的二级维度、三级维度,从而准确揭示出人才身上的深层规律,“画人”更要“像人”。

如此形成的个人画像,动态反映出一个人在学习、生活、职业等诸多方面的成长轨迹、转换模式。因此,它将极有可能成为每个人的第二张身份证,也将是真正的身份证。

有了人才画像,岗位画像也会成为可能,围绕已形成的人才画像,企业将有条件为每个岗位设置精准的、多样化的画像,既能反映岗位成功者的共性,又能揭示同一个岗位可能存在的多种成功路径,“人岗匹配”将不再有唯一的答案,“人岗匹配”的精度也将因之得以有效提升。

“两个引擎”分别指个性化推荐与机器人(BOT)。借助人才画像与岗位画像,个性化推荐成为可能,为人推荐岗位、为岗位推荐人都将不再千篇一律。我们可以相信,在不远的将来企业内外都会实现人与任务的完美连接,因为岗位将进一步分解成任务,人与任务的直接对接将越过岗位这个刚性的门槛。因此,今后人找岗位将演变为任务找人,市场化的高效配置会成为现实。

“两个引擎”中的机器人(BOT)将成为移动互联网下半场的“微信”。如果说微信解决了人与人之间的即时互动,解决了构建社群的问题,那么机器人将在企业与人之间建立起即时的、具有温度的沟通桥梁,从而为以低廉的成本获取大量动态的员工心理数据、行为数据以及管理者的管理数据提供了场景与入口。

“大数据”将不再成为困扰AI时代企业管理的硬伤,企业的管理及咨询项目将超越时间的束缚而永远在线,人才战略成功落地的“五难”也将不复存在。

企业可以对人才高度识别、深层把握;“人岗匹配”将进入高度精准时代;人才塑造将进入千人千面,按需进行;人才激发将围绕每个人的动力、愿景及能力差异化进行;定岗、定编将依据不同的战略选择及企业发展阶段,借助大数据的力量,通过AI算法跃上前所未有的高度。

更进一步的是,企业终将迎来人才大规模定制化的新时代,企业也将在告别人口红利、政策红利及市场红利后,迎来人才红利与管理红利。而这样的时代,也必然是中国企业打赢企业转型、业务升级之战的黄金时代。从这个角度看,AI在移动互联网的下半场,面临着一个真正将互联网、制造业及其他实业进行深层次结合的历史机遇。

“君子生非异也,善假于物也。”未来,得AI者,得先机;而善假于AI者,得天下。人才战略实施无疑是AI的绝好舞台。这一点突破了,企业也就真正掌握了长期发展的制胜之钥,什么样的战略调整与企业转型,都将得到来自人才的有力支撑,因为有AI加持的人才队伍不但是数字化的,也是高可塑化的、可持续化的,从而真正做到“招之即来,来之能战,战之必胜”。

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