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在职联考:管理学经验之人事管理
2015年11月30日 【我要咨询】 来源:清大在线

  人事管理将进入大数据时代

  既然我们已经在用 Big Data 在分析、预测并且影响消费者的行为,没道理它不能被运用在分析、预测并且影响其他人类的其他行为。以企业的角度去看,除了消费者之外,在知识经济时代,另一群同样关键的人,就是我们赖以产生价值的人才。

  资料源的根本改变

  传统的 HR 流程,可供雇主判断的资料来源非常有限,除了履历表、面试纪录,以及 Reference Checks 之外,我们必须只能仰赖直觉去做判断,因此误判的机率也不低。一旦误判,雇用不适合的人才,不但会造成企业的损失,也造成人才自身的困扰。在 Internet + Mobile + Social 的时代,由于可以参考的资料量大增,如果能够拿来运用,提升判断的准确度,对人才市场的双方都是利多。

  模型的建立

  预测模型要准确,仰赖的是好模型的建立。如何从企业内外找出理想的人才模板,如何从他们产生的资料中去筛出高预测性的指标,如何持续校正这些模型,都将是会来企业人事工作的考验。

  非主流资料的取得

  当企业们开始使用 Big Data 去优化人事,将会造成“普遍符合多数企业人才模板”的少数精英供不应求,因而价格大升。这时预算较少的新创企业必须要能够像 Auckland A‘s 一样去找出多数企业所没注意到的“非主流”资料,因此能用更合理的价格取得适合他们的人才。而就像魔球的后续一样,这场战争将会永无止境,因为企业间会仿效,而创新者必须要不断找突破口。

  潜力与能力的差别,个性的考量

  另一方面,无论是用传统的 HR 流程,或是用 Big Data 去预测,都必须要考量人才是动态的,会进步,也会有个性、情绪。因此如何取得潜力与性格的指标资料,并且预测出适合企业文化与 DNA 的人才,也非常重要。

  社会的价值观

  另一方面,用算法去把人分“优劣”,至少短期内会是一件相当挑战社会价值观的事情。当然这里的优劣是主观的,从某单一企业的观点去预测人才的适配性,而不是在评判个人的绝对优劣。不过社会大众短期内恐怕无法明辨这件事的本质,因此对于这样的发展会产生反抗动能。

  但从另一方面来看,算法事实上只是人脑决策程序的自动化,而传统的HR流程本就是经营者用自己的大脑,在有限的资料来源下,去预测每个人才适配性。换成用机器去处理,本质上是一样的。如果这样的决策方式,能够让每个人才适得其所,并且得到更合理的工作报酬,事实上,可能是更美好、更有效率的社会。

  结论就是,无论我们愿不愿意,因为企业竞争,HR 往 Big Data 演进是必然的趋势。在这过程中,每个创业 CEO 必须要充分理解并且领先去运用这个工具,才能为自己争取到好的 Leverage 与竞争优势。

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