近日，e成科技總裁梁星暉接受了《中歐商業評論》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《中歐商業評論》2019年第3期。
被訪/梁星暉 e成科技總裁、創始合伙人、AI咨詢首席架構師，前合益集團大中華區咨詢業務總裁
采訪/羅真
2018年8月，前合益集團(Hay Group)大中華區咨詢業務總裁梁星暉正式告別了耕耘15年之久的咨詢行業，宣布加入2013年成立的人力資源科技公司e成科技擔任總裁。
“任何一個企業戰略要落地，‘最后一公里’往往不是組織架構，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通過人才戰略的落地實現業務戰略的落地。選擇加入e成，核心原因之一是梁星暉認為，傳統咨詢公司提供的解決方案并不完美，而目前出現了能讓這一使命實現得更加徹底的工具——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。
對于在算法領域實力雄厚、從招聘業務切入的e成來說，梁星暉的加入意味著公司的一次戰略躍遷，AI咨詢成為e成在AI招聘、智慧人力之外的另一大核心業務板塊，e成布局的人力資源服務生態版圖至此趨于完整。
困境：人才管理戰略難落地
《中歐商業評論》（以下簡稱CBR）：哪些原因讓你選擇離開合益集團（Hay Group），加盟了仍處于創業期的e成科技？
梁星暉：離開合益最主要的原因是，在中國經過二十年左右的發展，傳統咨詢行業正在遭遇空前的挑戰，甚至可以說面臨生存的危機。
第一，國內企業成長非常快，很多中高層管理者對傳統咨詢相關的經典理論、方法已經非常熟悉，咨詢賣理論、賣模型、賣工具的時代已經過去。當企業或客戶的成長速度超過了咨詢公司及咨詢顧問，行業的價值就會大打折扣，可以說傳統咨詢正在從黃金時代進入白銀甚至青銅時代。
第二，從商業模式的角度看，傳統咨詢缺乏成長性。一家咨詢公司的業務規模與其擁有多少位高質量的合伙人有很大關系，天花板明顯。大批咨詢顧問正在從咨詢行業流失到從前的企業客戶中，行業流失率每年都在20%以上。一方面行業高度依賴人才，一方面行業人才正在加速失去，挑戰倍增。
第三，咨詢行業的業務載體是項目而非產品，一個項目結束往往意味著要去尋找新的項目，針對同一個客戶的連續銷售充滿不確定性。極端點講，咨詢行業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)正在各個行業得到廣泛運用，我常常思考，如果與AI相結合，咨詢的短板是否可以得到彌補?
比如，AI能夠取代相當數量的人工服務，使傳統咨詢依靠人海戰術驅動增長的模式得到改觀。再如，一旦AI學習到優秀的咨詢方法和經驗，加上不斷迭代的算法，也許能提供可以與優秀咨詢顧問相媲美的高質量解決方案。甚至AI也許可以將復雜的咨詢服務變得標準化、可重復使用，未來就能打破咨詢行業的規模天花板，讓咨詢向標準化產品的方向不斷演進。e成在AI領域的積累和耕耘使這些成為可能。
CBR：“AI+咨詢”在行業內已經有相關應用了嗎？
梁星暉：在全球咨詢行業，目前幾乎還看不到AI與咨詢結合的先例。近些年國內出現了將AI應用于人力資源管理的嘗試，很多企業不約而同地選擇“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，通過算法進行匹配，實現人崗匹配精準度的提升。
但AI與招聘的簡單結合還不能說是AI與咨詢的結合。傳統招聘只是“招到人”，即撮合人和企業。要做到真正 “招對人”，尤其是圍繞企業的戰略、業務痛點、發展需求等招對人，把招聘尤其是獵頭服務提高到咨詢解決方案的高度，即便是市場上領先的國際獵頭公司，離此目標也還有較大的差距。
e成科技的目標是成為一個幫助企業人才戰略落地的AI平臺，不僅要將傳統的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，與企業人才戰略落地相關的典型場景是怎樣的？
梁星暉：讓企業始終擁有能夠匹配其最新戰略訴求與業務發展目標的人才隊伍，是企業人才戰略落地的最大場景，也是最大難點。從嚴格意義上講，任何一家企業都永遠處在現有人才隊伍與新的戰略訴求和業務發展目標不匹配的挑戰性狀態。如何使現有人才擁有成長的意愿，不斷追趕組織發展的要求，是企業要面對的永恒課題。
針對這一課題，傳統咨詢給出的經典解決方案是：圍繞企業的戰略目標和業務要求，構建一套擁有牽引性、領先性的能力素質模型，基于此進行人才盤點、繪制人才地圖，揭示既有人才隊伍與新的素質模型之間的差距，從而引領、激發現有人才隊伍去追趕并彌合這種差距，達到組織不斷成長的目標。
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模型，通常是從邏輯上或者是從優秀標桿身上進行的萃取和總結，常常脫離組織實際的人員狀況。比如優秀分子之所以展現出優秀的素質、達成高績效，究竟是哪些因素共同作用的結果?這些因素如何相互作用?傳統素質模型很難解釋。廣大組織成員只能吃力地去學習一些概念性的能力或素質，導致素質模型很難真正落地，常常變成放在企業“藏經閣”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、要求大家學習的傳統做法是一種自外向內的簡單粗暴的要求，沒有事先洞察組織內個體內心的抗拒、困惑、不支持，等等，很難真正激發員工自我成長的意愿，員工是一種被動的學習，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咨詢方案在人才戰略落地方面遭遇的挑戰提供怎樣的幫助？
梁星暉：總的來說，傳統人力資源戰略落地難通常包括識別難、配置難、塑造難、激發難、規劃難等主要障礙，追溯原因都是難以真正深入地實現對每一個人的洞察。
AI則讓實現這一點成為可能。比如前面提到，傳統素質模型沒法解釋優秀分子行為背后的因素是如何共同作用的，借助AI我們可以對優秀分子的行為數據進行收集、整理、分析，在專家知識的引導之下構建算法模型，通過模型的不斷調優和升級，逼近并超越傳統線下顧問對人的觀察，最終揭示出一個人身上眾多數據維度之間的深刻聯系，實現從“知其所以然”向“知其何以然”的跨越。
CBR：要實現這樣的目標，前提必須有海量的數據？
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+數據”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，它需要向專家學習人力資源管理方面的知識、經驗、法則等，就像AlphaGo首先要學習大量的圍棋棋譜。在專家支持下形成算法模型后，需要大量的數據來檢驗模型的精準度、合理性和可解釋性，數據量越大，越可能接近或者超越專家的經驗法則。
三者形成了一個鐵三角，只是在不同的階段發揮的作用各有主次。未來的壁壘其實不在于算法，擁有多少專家和擁有多少數據將成為巨大的區分點。這個“鐵三角”讓我們可以對組織人才進行整體和個體層面的洞見，當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行為軌跡，把握每個人身上一些本質性的東西。
CBR：在e成科技提出的“一個標準（畫像）+兩個引擎（個性化推薦+機器人）”的人力資源服務架構中，畫像處于重要位置，目前有怎樣的應用？
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)進行匹配，通過算法提高匹配的精準度。最近幾年，e成已經把AI招聘提升到了基于畫像的精準招聘層面，也就是從“招到人”向“招對人”轉變。
具體來說，e成通過算法，將招聘崗位上一些優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、成長性特質以及一些規律性的東西，保證較高的準確性和參考性。與崗位畫像相比，傳統的崗位說明書對崗位所需能力素質的描述是不精準的，往往只是認證資格要求、學歷、經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的東西進行匹配，只有將描述精準的崗位畫像與候選人的人才畫像進行匹配，才有意義。
而要形成精準的崗位畫像，要求我們必須對企業進行深入了解，熟悉它的商業模式、戰略要求、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：你曾經提出，國內企業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，人與組織的關系發生了怎樣的變化？
梁星暉：人與組織的關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出“非人”“半人”“全人”三種狀態。
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，在與組織的關系中處于絕對的弱勢地位。
第二個階段，組織開始實施戰略性的人力資源管理，人開始被視為企業戰略能否成功、業務目標能否實現的關鍵因素之一，人的能動性、成長性等得到了一定程度的重視，但企業仍會依據戰略要求裁剪人，人仍被視為工具。
第三個階段，企業尊重每個人的個性、才華和激情，“一人一策”，大規模定制化地使用人、培養人、激發人，人領先于戰略、業務和組織，是一個完整的人。這不是一個可以一蹴而就的目標，但正日益成為現實，一些內部網絡化、平臺化的組織可能率先實現。
隨著移動互聯網下半場的到來，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等技術的成熟使企業觀察、了解、激發每一個員工成為可能。
CBR：從國內企業目前的狀況來看，它們大多處在哪個階段？
梁星暉：大部分企業仍在從第一階段向第二階段邁進，其實第二階段已經很不容易，一個企業能夠根據戰略的變化動態裁剪人才隊伍，讓組織的戰斗力始終能跟得上新的戰略要求，已經很了不起。
過去二三十年，中國很多本土企業仍在構建管理基礎，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，它們現在面臨回來補課的過程，同時要向第二階段邁進，就在此時移動互聯網又呼嘯而至，它們又面臨第三階段的要求。所以對很多企業來說，它們處在三個階段并進演化、要求疊加的階段，挑戰非常大。
CBR：e成在做的事情就是在幫企業向第三階段邁進？
梁星暉：是的。在缺乏AI技術和大數據的情況下，僅僅依靠傳統的手段，沒辦法做到對每個人的人性進行深刻的洞察，沒法對人進行精準的培養和激發，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，也無法完全實現第三階段的目標。
有了AI之后，可以基于戰略、業務的要求，對企業的核心崗位和所需人才進行精準的分析和預測，對公司、部門甚至每個人的人力資源回報率進行精準的測算。我們的目標是為企業CEO打造第四張報表，比如知道哪些人是凈資產、哪些人是負債，哪些人是死庫存，隨時隨地都能了解企業人力資源在核心能力上的分布狀況和成長狀況。
