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推荐 再议招人难之终篇——马太效应与头痛医脚

作者 杨钢老师 2018-07-16 09:45 1916

再议招人难之终篇——马太效应与头痛医脚


再议招人难之终篇——马太效应与头痛医脚


序:

    破解招人难招人贵的文章发了一个系列外加两三篇单章,或系统或零散的谈到了当前蔓延至全国全行业所普遍面临的招人难的问题现象和解决方案,然而,一切照旧。所有的招聘网站+招聘APP+朋友圈+猎头,所有能想到的方法全都上了,但最终并没有企业实现想要的结果。

    与之形成鲜明对比的是,许多独角兽和头部公司,由于名声大、平台大、条件好,而且在业内有风向标的作用,能够让员工“镀金”和当跳板,所以招聘难度明显小于其他的腰部公司与新公司;所以,这些独角兽公司和头部公司可以像皇帝“选妃“那样去选择求职者。

    《圣经》新约,马太福音书第25章29节有个典故“凡是少的,就连他所有的,也要夺过来。凡是多的,还要给他,叫他多多益善!”但这种强者越强的不平衡的两极分化现象对于腰部公司和小公司而言,无疑是一个灾难。

    怎么办?今天就要从另三个途径来谈谈——但是,这篇文章其实最需要老板来看,而不是HR;因为以下内容绝大部分都超出了HR至少是普通HR的工作范畴,而我很清楚的知道,只有HR看到这篇文章并没有用,因为TA可能没有机会跟老板说,但我还是觉得有必要写出来;不过,这是关于招聘话题的最后一篇文章,以后不再续写;无他,招聘工作在当前固然重要但绝非HR工作的全部更不是未来的重点工作,还有更重要更紧迫的任务等着HR们去完成。


正文

    我多次表达过一个观点:许多问题和现象的解决,往往需要跳出这个问题本身,通过其他途径在其他着眼点上去解决,比如本文谈到的破解招人难的社会现象。但是在展开之前,需要先认清一些问题现象的本质。

一、绝大多数HR们的努力和尝试,本质上都是在存量思维的基础上的努力!

    所有的招聘网站、招聘APP以及各种社交商务类APP(如脉脉、找到等),都是为了让你花钱在他们那里消费,去投放招聘广告、挣你的钱,他们不会也无法对HR想要的结果负责;因为本质上这些招聘网站和招聘APP都是在争夺一个存量市场——有人多了就有人少了,你投入的费用再高也没有用,除了让这些机构挣个盆满钵满,并不能让你的企业招募到多少人,因为这些机构和APP都是在干同样的一件事:争夺存量人才,而非创造增量人才。

    猎头虽然是按结果付费,但逻辑与上述一样,最多就是让你的企业少一些HR岗位,把招聘岗位外包给猎头而已。

问题的核心是:让更多的求职者看见你的招聘信息远远不够,还有许多后续的工作需要开展,但这些工作基本上跟HR无关;见下图。

再议招人难之终篇——马太效应与头痛医脚

图1:人才招聘全过程SITAS


    所有的招聘网站和招聘APP与各种社交商务类媒介与APP,最多只能让求职者See & Intersting,但这远远不够;需要TA详细并且付诸行动(投递简历),并且在入职之后会传播给别人——这需要用人单位有“干货”(薪酬福利与员工发展)和“水货”(良好的氛围和环境与open的企业文化)。

    信息泛滥的时代,我们目之所见、耳之所闻已经太多太多,早已过了目视耳听就相信的年龄,所以,雇主还是用行动来证明吧。比如,良好的雇主口碑、令人惊艳的产品、open的企业文化和氛围、高水平高颜值高素质高情商的leader,或者高薪高福利,当然最好全都有,因为现在的人什么都想要。

    如果这些都没有,你就不要指望去吸引到一流的人才,悲观一点的说如果你是二流三流企业的话,你可能连人都招不上来,因为赢家通吃(马太效应)会充分验证这一点——凡是告诉你用什么诀窍、策略就能吸引到人才、完成招聘任务的方法,要不就是忽悠要不就是耍流氓,你听听就好、当真你就SB了。

    此外,门当户对的真理不仅适用于婚姻,同样适用于职场的雇佣关系。而门当户对不只是薪酬,还有其他。


二、增量思维其实才是费效比最高的解决之道,但极少有企业选择!

    都想着走捷径薅羊毛分蛋糕,代价很大效果还不好,但偏偏还有很多的企业习惯性的用存量思维来做招聘,却不愿意选择用费效比最高且见效并不慢做蛋糕的增量思维来做人才获取工作。

    首先是完善任职资格,明确各岗位的人才标准,给人才画像,这是第一步;

    建立健全知识管理体系,注重经验与方法的编码和转化,并对其进行分类管理及存档,确保能有knowledge和know-how沉淀下来,这是第二步;

    建立培训管理体系,让培训管理与公司战略/目标保持高度一致,能够有效推动公司的发展,确保员工的知识与技能匹配业务调整与发展的要求,而不过度依赖从外部引进人才,这是第三步;

    择机组建企业大学/商学院,并将其从HR部门中独立出来,提高其地位,这是第四步。

    宝洁大学、麦当劳大学、GE克劳顿学院、华为大学等,这些企业大学/商学院不仅为自己也为业界乃至其他行业输送了不计其数的人才,同时还极大的提升了企业品牌与雇主品牌,也实现了人才与企业发展的两性互动。

    世界上最难走的路就是捷径,当人人都走捷径的时候,那条少有人走的路其实才是走的最远最好走的路。借来的钱融来的钱,都不是企业一步一个脚印从市场上挣来的,资本可以野蛮可以粗暴可以非理性,但做企业做HR绝对不能这样,高薪砸来的人终究不如自己培养的人好用。何况,你能确定你高薪挖来的就是你想要的?你能确定你高薪挖来的人才能为你所用?

    出来混,迟早都是要还的!研发的债、人才培育的债、市场推广的债,全都要还、越往后利息越高。


三、减量思维是逆向思维,有效且相对简单但最大的难点是企业的认知障碍;

    加法最容易做,减法很难做。对人才招聘工作而言,做减法其实并不难,我在《破解招人难的“非常6+1“》系列文章中都曾谈及,重复之处和复杂的此处不表,这里只谈两种简单易行上手快的。

    第一种方法是少人化+自动化:

    少人化的核心是致力于提高人均劳动生产率,控制编制,哪怕1个人做3个人的工作开2个人的薪水,也好过靠堆积数量码人头来凑数;自动化则是用成熟的自动化技术与设备,将人力减少,但自动化目前看来,通常更适合生产制造企业。

    第二种方法是社会化:

    社会化的重点是将非核心职能充分外包,例如HR外包、IT外包、法务外包、财务外包、生产外包、设计外包、物流外包、采购外包,甚至营销都可以外包给机构(如代理商、经销商或外包商和众包机构);未来,其实核心职能都可以外包,例如研发设计。但是,对外包机构的资质能力选择很重要,并且,外包最大的意义和价值在于让更专业的人来做更专业的事,以及缓解缺乏专业人员的困境,而非节约成本(虽然外包的确能给企业降低成本但绝不可将降低成本视为外包的首要目的,不可本末倒置)。

    以房地产行业为例,这个行业就是一个外包/社会化程度最高的行业之一:资金是银行的、设计可交给设计院、建设是施工单位、销售可交给全案代理机构、监理可以交给监理机构,开发商就是个总包商,理论上是个人就能干。当然,在早些年也的确有许多人就这么干还挣了不少钱,但在当前已经行不通了。

    类似的例子还有很多,而且,已经有越来越多的行业和企业在选择这种方式去运营;在VUCA时代,一切皆有可能。我就是搞不懂,为什么在当下,还有那么多的企业执着于人要自己的?企业存在的目的是创造利润是可持续发展,而不是自己有多少员工,何必非要雇佣而不尽可能的社会化呢?


四、最终破解招人难的解决之道不是增量思维和减量思维,甚至也不是HR,而是AI!

    在《破解招人难的“非常6+1”》系列的最后一集,谈到了转型升级是破解招人难的终极办法。其实,这个观点并不十分准确,因为转型升级侧重于对战略、对业务、对产品进行升级,实现人才结构的调整与升级,当然这是所有行业未来都要走的必由之路,而本文所谈及的破解招人难的解决之道,其实是AI。

    Artificial Inteligence简称AI,定义和内涵不需我重复,此处只谈AI在不遥远的未来的商用前景以及对招聘难的缓解乃至彻底解决;对HR而言,你们应该更关注AI的应用会对哪些职位序列和岗位构成影响、会取代哪些职位会在多大程度上减少对人的依赖。

    以下几个序列的岗位,由于技术和应用相对较为成熟,所以我认为最容易通过AI来取代。为便于区分,我特地新编造了这几个序列,虽然不是HR领域里的对职位族进行序列划分的那种,但读者朋友们懂我意思就好,不必深究。

体力与重复工作的序列:

    这个序列的职位包括搬运工、装卸、仓管、配送、装配等体力工作岗位,此外,也还有许多非体力、但是工作只是根据既定的标准来重复的操作、简单判断的岗位,例如统计、会计、数据分析、测试等,也很快将会被AI取代。

不涉及情感沟通与伦理的序列:

    已经有人在尝试着将中医进行AI化,大体是通过整理和录入老中医在多年的行医经历中积累的多个问诊的问题与答案(诊断结果),结合患者的心率、脉搏、年龄、提问、性别、体重、二便等信息(类似大数据),汇总(建模或构建算法)形成一套诊断系统,并且将这套系统移植开发成软件。而一旦将这套软件以及一系列算法,与传感器、语音识别和人脸识别关联,并将这套系统的外形做成人形机器人的话,那么相当于一个机器人中医;据说,这个系统的准确率相当高,除了目前还不是人(非人形),无法进行情感交流与抚慰之外,其水平约等于一个行医30年以上的优秀老中医;虽然,这套系统变成人形机器人的工作,目前还在研发阶段。

    原本认为那些需要长时间积累经验而无法取代的岗位,例如医生(包括心理医生)、律师、咨询顾问等,不可能或者很难在未来被AI取代,但是现在看来,其实是我们高估了自己、低估了AI。

    当大数据的数据量足够大、数据挖掘能力足够强,并且传感器(语音、图形和人脸识别、动作与微表情识别)足够强大的话,以上职位很容易被AI取代。

    此外,还有一个伦理问题需要社会去思考:人形机器人尤其超仿真机器人是不是人?已婚人士与性爱机器人发生性行为算自渎还是算出轨?所以,涉及伦理的岗位目前有极大的争议仍未解决,但是不涉及伦理的岗位就没有这个顾虑。

    顺丰、京东、美团外卖,已经开始做无人配送,TESLA和百度也开始斥巨资涉足无人驾驶,大众、奔驰和宝马和雷柏的车间里已经有大量的工业机器人,还有淘宝的AI店小二,虽然只是在试验阶段也还很初级,但由于AI具备深度学习能力,所以尽管现在AI的“智商”还很低,但用不了几年时间,AI就能具备真正的高智商并且更像人类还会持续不断的进化,到那个时候,也会更多的岗位也会被AI取代,当然,也会有更多的新岗位新工种出现。

    当人力成本还很低、人口红利尚存之时,用自动化设备、机器人或AI来取代人既没有经济性也不具紧迫性和必要性,而当前人口红利不再且人力成本居高不下,这就迫使越来越多的机构去投入研发AI和制造机器人,同时也逼迫用人单位开始考虑用AI来取代人。


结束语:

    坦白说,写了那么多关于招聘的话题,我都感到好油腻,因为这相当于每次都在旧调重弹了无新意;此外,HR≠招聘,除了招聘,你应该担当起推动组织变革和转型升级的重任,否则,等到AI越走越近的时候,你就是想转行想升职也来不及了。

    HR应该做你应该做的工作而不是做你能够做的工作,哪怕你当下“应该做的”只是招聘。头痛其实可以医脚、破解招聘难不是只有在招聘方法和渠道上做文章,也不是只有让HR来承担这个职责,但是,作为HR的你,可以给老板和业务部门算一笔账,并且提出你的建议和想法,虽然他们并不一定接受或者接受了也暂时无法实施,但你真的应该尝试下。

    作为一个有着14年HR咨询经验、称得上精通全模块的我尚且开始学习新知识和参与运营,你有什么理由不居安思危、不转变观念?

    职场最大的危机不是失业,而是不知道什么时候会失业&不知道什么时候被看不见的对手干掉。所以,现在开始行动起来吧!

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2024-07-01 09:18
还好就好

3楼 还好就好

建立健全知识管理体系,注重经验与方法的编码和转化,并对其进行分类管理及存档,确保能有knowledge和know-how沉淀下来,这是第二步;
这项工作怎么做呢

2018-11-02 16:57:35 回复 赞(0)

杨钢老师

@张点点1989:问题比较复杂,设计KM管理的整个体系。简单说就是开发、编撰、分级、书面化(包括视频影像教材),还会涉及公司的机制设计、企业文化等。KM是个长期性的工作呢

2018-11-02 17:15:06回复
拥抱紫色的梦

2楼 拥抱紫色的梦

谢谢您的分享,学习了

2018-07-23 13:28:39 回复 赞(0)
遇上百分百

1楼 遇上百分百

忠实粉丝:学习永无止境

2018-07-18 09:48:17 回复 赞(0)

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杨钢老师,十七年管理咨询经验,历任多家大型咨询公司高级顾问、项目经理、合伙人等职位,聚焦组织设计、管控、人力资源与转型升..
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