騰訊高級(jí)顧問廖卉:未來工作場景與創(chuàng)新的情感動(dòng)力

對(duì)于遠(yuǎn)程辦公,我們需要看到它有利的一面,也要看到它不利的一面。作為一個(gè)突然被大范圍推廣的工作模式,我們對(duì)于它的認(rèn)識(shí)也是在不斷加深的,既要發(fā)揮其優(yōu)勢,也要積極應(yīng)對(duì)它所帶來的挑戰(zhàn)。未來很可能會(huì)有更豐富的辦公模式可選擇。比如谷歌正在嘗試的“混合模式”:在一周內(nèi),員工們可以自由地選擇在家工作幾天,然后再來公司工作幾天。

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引言:

遠(yuǎn)程辦公成為2020年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)增長迅速的領(lǐng)域,尤其是隨著海外疫情的持續(xù),部分硅谷科技公司允許員工永久遠(yuǎn)程辦公。遠(yuǎn)程辦公“常態(tài)化”改變的不僅是辦公形式,還包括與之相關(guān)的薪酬制度、團(tuán)隊(duì)管理、就業(yè)形態(tài)等系列相關(guān)問題。即便是拋開疫情的壓力,伴隨技術(shù)進(jìn)展、業(yè)務(wù)場景多元分布,我們也需要做好應(yīng)對(duì)遠(yuǎn)程辦公常態(tài)化的準(zhǔn)備。

和科技公司將人力資源分散化的措施不同,一些勞動(dòng)密集型或標(biāo)準(zhǔn)化程度比較高的工作崗位則開啟了“共享用工”模式,通過人力資源在不同企業(yè)間的再分配,提升了社會(huì)整體的人力資源利用效率。其背后所呈現(xiàn)的“雇傭關(guān)系靈活化、工作碎片化、工作安排去組織化”等特點(diǎn),同樣是兼具短期壓力與長期趨勢的特征。

在工作場景和工作模式變化的背后,科技正在越來越深刻地介入到人力資源的全流程管理,效率的提升往往顯而易見,但在效率提升的同時(shí),如何注入更多人文關(guān)懷?如何達(dá)成企業(yè)、員工共贏的結(jié)果?如何通過技術(shù)的助力,識(shí)別出更能促進(jìn)個(gè)人、團(tuán)隊(duì)、組織“向善”的人格特質(zhì),行為特征、價(jià)值觀念等有效預(yù)測指標(biāo)?

騰訊高級(jí)顧問、HR科技中心People Analytics負(fù)責(zé)人,美國馬里蘭大學(xué)史密斯商學(xué)院院長席教授廖卉,在與我們的訪談中,她從科技與人才管理視角,與我們分享了她對(duì)未來工作場景、工作模式及構(gòu)建“向善”環(huán)境、機(jī)制、文化方面的思考。廖卉教授曾在多種文化情景下研究領(lǐng)導(dǎo)力、戰(zhàn)略人力資源管理、創(chuàng)新與主動(dòng)性、多元與包容、跨文化管理等課題。先后獲得美國管理學(xué)會(huì)“Cummings 組織行為學(xué)學(xué)術(shù)成就獎(jiǎng)”、“人力資源學(xué)術(shù)成就獎(jiǎng)”、美國產(chǎn)業(yè)與組織心理學(xué)會(huì)“職涯早期杰出貢獻(xiàn)獎(jiǎng)”,并當(dāng)選為美國管理學(xué)會(huì)、美國心理學(xué)會(huì)、美國心理科學(xué)學(xué)會(huì)Fellow。

以下為詳細(xì)訪談內(nèi)容:

做好遠(yuǎn)程辦公成為常態(tài)的準(zhǔn)備

騰訊研究院:最近有部分硅谷的科技公司不斷推出措施,允許員工長期遠(yuǎn)程辦公,這樣的變化會(huì)帶來哪些影響?是局限于科技行業(yè)的局部現(xiàn)象,還是會(huì)成為一種普遍型趨勢?

廖卉:在新冠疫情之前,遠(yuǎn)程辦公就已經(jīng)在一定程度上存在。作為一種適應(yīng)信息化的新型工作模式,遠(yuǎn)程辦公吸引了很多管理者與研究者的注意。比如早在2010年,斯坦福大學(xué)的Nicholas Bloom教授等與攜程創(chuàng)始人之一梁建章合作進(jìn)行了一項(xiàng)實(shí)地試驗(yàn),將參與研究的攜程員工分成了兩組:進(jìn)行在家遠(yuǎn)程辦公的實(shí)驗(yàn)組與不進(jìn)行遠(yuǎn)程辦公的控制組,發(fā)現(xiàn)遠(yuǎn)程辦公提高了13%的績效。而當(dāng)攜程在全公司范圍推廣并讓員工可以自主地選擇在家還是在公司辦公后,遠(yuǎn)程辦公更是提升了22%的績效。與此同時(shí),員工們還有更高的滿意度與更低的離職率。

疫情的突然爆發(fā),讓遠(yuǎn)程辦公一夜之間在全球范圍內(nèi)被廣泛地推廣,而且很多公司直到目前都還處于全員全程遠(yuǎn)程辦公的狀態(tài)。這樣的變化確實(shí)會(huì)對(duì)員工個(gè)人、企業(yè)、行業(yè)生態(tài)都會(huì)有很多影響:

對(duì)于員工個(gè)人來說,工作的模式發(fā)生了很大的轉(zhuǎn)變。疫情之后,在家辦公的人數(shù)極大增加,Gallup在美國持續(xù)進(jìn)行的追蹤調(diào)查發(fā)現(xiàn), 2020年4月份,美國“全職在家辦公”的比例達(dá)到了51%。而到了9月,“全職在家辦公”和“有時(shí)在家辦公”的人數(shù)加起來已經(jīng)達(dá)到了75%。居家辦公的時(shí)候,員工擺脫了通勤的麻煩,對(duì)工作時(shí)間也有了更自主的控制。而同時(shí),居家辦公讓工作和生活的界限進(jìn)一步模糊了,尤其有可能讓工作時(shí)間變得更長。比如哈佛大學(xué)商學(xué)院和紐約大學(xué)的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì),使用了采取了居家隔離政策的16個(gè)城市近300萬人的電子郵件數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)大家平均每天會(huì)多工作48.5分鐘。還有一些規(guī)模沒有那么大的研究,得出的結(jié)論甚至是3個(gè)小時(shí)。保持工作和生活之間一定的清晰的界限對(duì)于員工的心理健康很重要。所以居家辦公的員工需要學(xué)會(huì)如何更好地安排自己的工作和生活,保持自己的心理健康。

另外,遠(yuǎn)程辦公讓工作中線上溝通和協(xié)作的比例大大提高。一篇發(fā)表在《應(yīng)用心理學(xué)期刊》的元分析發(fā)現(xiàn),雖然遠(yuǎn)程辦公可以促進(jìn)績效和滿意度的提升,但當(dāng)時(shí)長超過2.5天/周時(shí),遠(yuǎn)程辦公就可能會(huì)損害員工與同事間的社會(huì)交往關(guān)系。這是我們需要注意的。缺乏了茶水間的聊天,我們要如何和我們的同事維持良好的友誼,如何維系我們的社會(huì)資本?大家應(yīng)該積極地設(shè)法保持彼此間的聯(lián)系,而不是被動(dòng)地等著關(guān)系因?yàn)榫嚯x而疏遠(yuǎn)。

比如微軟對(duì)于350名員工進(jìn)行的內(nèi)部調(diào)研發(fā)現(xiàn),轉(zhuǎn)為遠(yuǎn)程工作后微軟員工們也開發(fā)出了“遠(yuǎn)程社交”的新技能,比如說員工們組織了在線聚餐(以及各種主題的在線聚會(huì),比如“睡衣節(jié)”和“曬寵物”)。積極地尋求“遠(yuǎn)程社交”,使得微軟員工的社交時(shí)間在一個(gè)月內(nèi)增加了10%。與此同時(shí),他們發(fā)現(xiàn)員工在工作上的交流也沒有松懈:轉(zhuǎn)為遠(yuǎn)程辦公后,這些微軟員工自行安排的一對(duì)一溝通增加了18%。

當(dāng)然,維持員工間的社交關(guān)系除了需要員工自身的努力外,也需要公司在遠(yuǎn)程辦公期間給予設(shè)備、技術(shù)等方面的支持。

對(duì)企業(yè)來說,如何管理遠(yuǎn)程的員工會(huì)成為越來越普遍的現(xiàn)象,越來越重要的問題。尤其對(duì)于科技公司,需要做好遠(yuǎn)程辦公成為一種常態(tài)、和現(xiàn)場辦公長期混合存在的準(zhǔn)備。未來的工作場所和工作模式可能是非常豐富多元的。在技術(shù)上、文化氛圍上、管理機(jī)制上和管理者的賦能上,都需要做出努力。雖然遠(yuǎn)程辦公的突然來臨讓管理者們打了個(gè)措手不及,但是他們卻在積極主動(dòng)的應(yīng)對(duì),現(xiàn)在我們已經(jīng)看到了一些有趣的實(shí)踐。

比如搜索引擎公司DuckDuckGo,每周,公司會(huì)舉辦一場“鄰居會(huì)議”,隨機(jī)讓四五個(gè)平時(shí)不一起工作的同事見面,以增強(qiáng)線下的聯(lián)系。

又比如,微軟通過對(duì)內(nèi)部的調(diào)研發(fā)現(xiàn),最早受到疫情影響的微軟中國團(tuán)隊(duì)——他們比其他國家早幾個(gè)星期關(guān)閉了實(shí)體辦公室,管理者們迅速地轉(zhuǎn)到了線上來遠(yuǎn)程管理團(tuán)隊(duì)。在三月份,微軟中國團(tuán)隊(duì)的管理者們?cè)诩磿r(shí)通信軟件上發(fā)送的信息增加了115%,而同期員工只增加了50%。微軟的調(diào)研發(fā)現(xiàn),每周與管理者一對(duì)一溝通的平均時(shí)長最長的員工,工作時(shí)長增加幅度最小。這側(cè)面反映出,管理者們主動(dòng)承擔(dān)了“緩沖”的角色:通過了解員工的需求,優(yōu)化工作上的安排,避免過度加班,從而減少了遠(yuǎn)程工作帶來的負(fù)面影響。所以,管理者們的積極應(yīng)對(duì)確實(shí)產(chǎn)生了好的效果。

對(duì)于行業(yè)來說,改變也是同樣深刻的?,F(xiàn)在我們能很明顯觀察到的是,在線辦公行業(yè)迅速騰飛,美國使用比較多的Zoom之前宣布,2020年4月到5月,用戶量從2億到3億,增長了50%。在中國,騰訊也很好地抓住了這個(gè)風(fēng)口,騰訊會(huì)議是最快超過一億用戶的視頻會(huì)議產(chǎn)品。除此之外,一些更加深遠(yuǎn)的影響也在慢慢顯現(xiàn),比如大家對(duì)通勤和交通運(yùn)輸?shù)男枨髮?huì)降低,對(duì)物流配送的需求增加,隨著大家搬離大城市,居家辦公對(duì)房地產(chǎn)市場甚至也會(huì)有影響。

一個(gè)值得注意的現(xiàn)象是,我們?cè)谛侣勆献x到大力推行遠(yuǎn)程辦公的公司幾乎都是科技公司,傳統(tǒng)公司很少出現(xiàn)。這是一個(gè)有趣的現(xiàn)象,同時(shí)也側(cè)面反映出遠(yuǎn)程辦公模式對(duì)于不同行業(yè)的適合度是不同的。我的看法是,在目前的技術(shù)環(huán)境和社會(huì)環(huán)境下,短時(shí)間內(nèi),遠(yuǎn)程辦公還難以成為跨行業(yè)的共同選擇。

首先,即使在疫情期間,選擇遠(yuǎn)程辦公的公司的比例在不同行業(yè)也是很不同的。比如來自伊利諾大學(xué)、哈佛大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)發(fā)布在美國國家經(jīng)濟(jì)研究局(NBER)的一篇研究中發(fā)現(xiàn),在平均受教育水平程度處于前四分之一的行業(yè)中,64%的公司公布了讓部分員工轉(zhuǎn)向遠(yuǎn)程工作。而在受教育程度處于后四分之一的行業(yè)中,只有36%的公司有這樣的政策。芝加哥大學(xué)的教授Dingel和Neiman在2020年的研究中對(duì)不同行業(yè)“可遠(yuǎn)程辦公”的程度進(jìn)行了分類,根據(jù)他們的研究,軟件工程和數(shù)理統(tǒng)計(jì)類的崗位就是“可遠(yuǎn)程辦公程度”最高的崗位,而清潔工類的崗位“可遠(yuǎn)程辦公程度”則最低。

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并且,研究發(fā)現(xiàn),在美國可“完全在家完成的工作”占所有崗位的37%,而這些工作的薪資通常更高,占全美所有工資的46%,可遠(yuǎn)程的崗位比例和職位類的薪資水平顯著正相關(guān),許多低收入工種的工作性質(zhì)讓其更難實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程辦公。

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Bartik團(tuán)隊(duì)的研究還發(fā)現(xiàn),遠(yuǎn)程辦公是否會(huì)降低工作效率,和員工的工作適合遠(yuǎn)程的程度(按照Dingel & Neiman(2020)的分類方法)顯著的正相關(guān)。也就是說,對(duì)于適合遠(yuǎn)程的工作,不僅目前的遠(yuǎn)程比例很高,而且對(duì)生產(chǎn)率的損失很小,甚至有機(jī)會(huì)有更高的生產(chǎn)率。對(duì)于那些不適合遠(yuǎn)程的工作,不僅目前遠(yuǎn)程的比例低,而且工作效率也更差,實(shí)屬在疫情中的無奈之選。

占據(jù)新聞?lì)^條的硅谷公司,恰恰擁有最多的軟件工程師類、教育程度高、高薪的崗位。這以特征決定了它們更加適合進(jìn)行遠(yuǎn)程辦公。但是一些傳統(tǒng)的公司,例如沃爾瑪,也宣布允許他們的科技類員工可以在疫情結(jié)束后進(jìn)行永久的遠(yuǎn)程辦公。因此,行業(yè)和崗位都會(huì)影響是否適合進(jìn)行遠(yuǎn)程辦公。

盡管科技行業(yè)比其他行業(yè)更適合遠(yuǎn)程辦公,但當(dāng)新冠被控制下來后,這些硅谷公司是否還會(huì)保持對(duì)遠(yuǎn)程辦公這么高的接受度呢?硅谷公司內(nèi)部就展現(xiàn)出了兩種截然不同的態(tài)度。一方面,臉書、推特這樣的巨頭公司開始宣布自己將會(huì)永久允許員工們進(jìn)行遠(yuǎn)程辦公。在另一方面,也有一些管理者明確地表達(dá)了自己對(duì)于遠(yuǎn)程辦公模式的不認(rèn)可。比如說網(wǎng)飛(Netflix)的CEO在采訪中就說到:“疫苗被批準(zhǔn)的12小時(shí)內(nèi),我就會(huì)讓我的員工全都回到辦公室。”發(fā)生這樣的爭議是情有可原的,如前所述,遠(yuǎn)程辦公有其挑戰(zhàn)性。

因此,對(duì)于遠(yuǎn)程辦公,我們需要看到它有利的一面,也要看到它不利的一面。作為一個(gè)突然被大范圍推廣的工作模式,我們對(duì)于它的認(rèn)識(shí)也是在不斷加深的,既要發(fā)揮其優(yōu)勢,也要積極應(yīng)對(duì)它所帶來的挑戰(zhàn)。未來很可能會(huì)有更豐富的辦公模式可選擇。比如谷歌正在嘗試的“混合模式”:在一周內(nèi),員工們可以自由地選擇在家工作幾天,然后再來公司工作幾天。

騰訊研究院:遠(yuǎn)程辦公的相關(guān)調(diào)整在解決疫情下的“復(fù)工”難題的同時(shí),也帶來一些爭論,包括像不同地區(qū)之間的薪酬差異。從你的角度,怎么看這種辦公方式的變化和帶來的挑戰(zhàn)?

廖卉:關(guān)于遠(yuǎn)程辦公,大家當(dāng)下討論非?;馃岬囊粋€(gè)點(diǎn)是,當(dāng)員工選擇長期遠(yuǎn)程辦公模式并搬離所居住城市時(shí),企業(yè)會(huì)根據(jù)員工搬往區(qū)域的不同而進(jìn)行不同程度的減薪的政策。

從公司的角度來說,這樣的選擇是由市場驅(qū)動(dòng)的。由于疫情,各大公司的營收都受到了不同程度的影響,維持之前的高薪酬水平可能會(huì)比之前承受更多的壓力。另外,整個(gè)社會(huì)的就業(yè)市場也受到影響,員工的求職活動(dòng)受到限制,議價(jià)能力可能也低于以往。而在全員遠(yuǎn)程辦公的環(huán)境下,員工搬離房價(jià)和物價(jià)都高昂的硅谷,去往更宜居的城市是很普遍的選擇。按照硅谷公司的說法,根據(jù)所在地區(qū)的情況減薪,既可以保持員工原本的生活水準(zhǔn),又可以降低公司的經(jīng)濟(jì)壓力,可以說是雙贏。并且,現(xiàn)在有越來越多公司都在采取這個(gè)政策,進(jìn)一步降低了公司面臨的輿論和社會(huì)責(zé)任壓力,也提升了員工對(duì)此類措施的接受度。

但是,站在員工的角度,也會(huì)有很多人質(zhì)疑:公司購買的是我提供的服務(wù)和技術(shù),現(xiàn)在我的工作內(nèi)容不變,為什么得到的報(bào)酬更低?這樣的政策和“同工同酬”有一定的矛盾。另外,從員工個(gè)人職業(yè)發(fā)展的角度,經(jīng)歷10%-20%的減薪,可能會(huì)對(duì)職業(yè)生涯的長期收入趨勢造成負(fù)面的影響。匿名討論職業(yè)的平臺(tái)Blind今年9月份進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查顯示,填寫問卷的5500多名員工中,48%的人表示不會(huì)接受這樣的降薪政策(當(dāng)然也同時(shí)有44%的人表示可以接受),在遠(yuǎn)程辦公下,公司和員工又缺乏足夠的討論、互相達(dá)成諒解的溝通機(jī)會(huì)。

這種時(shí)候,公司需要特別警惕員工,尤其是骨干員工因?qū)φ卟粷M而導(dǎo)致的離職潮。雖然就業(yè)市場不如以往,但優(yōu)秀的員工總會(huì)有去處。如果真如市場研究公司Gartner人力資源部門研究主管布萊恩 克洛普(Brian Kropp)所說,這種降薪政策下“生活成本的降低幅度通常超過了薪酬下調(diào)的幅度”,那公司一方面應(yīng)該給員工提供辦公區(qū)域的選擇,另一方面也應(yīng)該讓這種生活成本的比較及與當(dāng)?shù)貏趧?dòng)力市場類似崗位薪資的比較更加直觀,增強(qiáng)員工在這個(gè)過程中的自主權(quán)和信息的透明性,以此增加員工對(duì)這項(xiàng)政策的接受度。

對(duì)于我們來說,國內(nèi)的疫情環(huán)境不同,沒有迫切的壓力去完全效仿硅谷,采取相對(duì)激進(jìn)的遠(yuǎn)程辦公政策。但需要考慮的是,即使沒有疫情的壓力,由于技術(shù)的進(jìn)展、業(yè)務(wù)的分布,其實(shí)遠(yuǎn)程辦公已經(jīng)或多或少地存在在我們的工作中——我們都可能會(huì)有用企業(yè)微信、騰訊會(huì)議和在另一棟大樓、另一座城市的工作伙伴、客戶溝通的經(jīng)歷。再考慮到遠(yuǎn)程辦公的一些益處,例如幫助減少公司成本,促進(jìn)團(tuán)隊(duì)管理流程規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化,以及對(duì)員工工作生活平衡方面可能也有益處。

疫情期間我們?cè)囆性诩肄k公幾周,也有一些同事發(fā)帖表示很喜歡這樣的辦公模式?,F(xiàn)在在公司內(nèi)網(wǎng)上就已經(jīng)有員工在詢問,能不能每周有一天在家辦公。因此,我們可以在關(guān)注硅谷政策的同時(shí),充分地了解和思考這些實(shí)踐的利弊,考慮如何更好地為我們所用。

騰訊研究院:疫情期間,你在騰訊也經(jīng)歷了遠(yuǎn)程辦公體驗(yàn),你觀察到遠(yuǎn)程辦公帶來的最大挑戰(zhàn)是什么?

廖卉:我可能是一個(gè)比較特殊的鵝廠人,不僅在疫情期間,我長期都和我的團(tuán)隊(duì)保持遠(yuǎn)程的工作狀態(tài),我們現(xiàn)在已經(jīng)非常習(xí)慣這樣的工作模式,且已逐漸摸索出了與之相對(duì)應(yīng)的管理機(jī)制、流程規(guī)范、協(xié)作方式等。騰訊整體而言,公司在疫情嚴(yán)重時(shí)采取了廣泛的在家辦公,薪酬福利部門在此期間向全員發(fā)放了在家辦公調(diào)研問卷,大家回答了“在家辦公的主要障礙”,排名前五的分別是:辦公硬件(主要提及的有:顯示屏、辦公椅等)、后勤支持(主要提及的是一日三餐的問題)、溝通協(xié)作、家庭因素、時(shí)間管理。

其中,辦公硬件和后勤支持比較像一個(gè)短期的問題,因?yàn)槿绻L久地在家辦公,員工還是會(huì)盡力為自己準(zhǔn)備好相對(duì)舒適的辦公環(huán)境,并且安排好自己的三餐。所以我認(rèn)為“溝通協(xié)作”、“家庭因素”和“時(shí)間管理”是比較需要關(guān)注的問題。我格外關(guān)注的會(huì)是“溝通協(xié)作”,因?yàn)檫@不僅是居家辦公的時(shí)候需要應(yīng)對(duì)的問題,而且是只要是遠(yuǎn)程氛圍下,都會(huì)出現(xiàn)的問題。并且,其它公司的一些研究所揭示的遠(yuǎn)程協(xié)作的最大的問題也是這方面的。比如谷歌2019年所做的遠(yuǎn)程團(tuán)隊(duì)研究,發(fā)現(xiàn)遠(yuǎn)程協(xié)作最核心的困難就在于“建立聯(lián)系”(establishconnection),包括跨時(shí)區(qū)的日程安排,且視頻會(huì)議也比面對(duì)面會(huì)議需要更多的努力。西門子2012年所做的研究同樣發(fā)現(xiàn),大家排名前3的困難是溝通中完全理解別人的意思(51%)、處理沖突(48%)、建立信任和關(guān)系(45%),都是和溝通協(xié)作密切相關(guān)的。

就業(yè)市場會(huì)是平臺(tái)和大企業(yè)并存

騰訊研究院因?yàn)槿耸志o缺,部分勞動(dòng)密集型企業(yè)今年出現(xiàn)了“共享用工”的現(xiàn)象,這種共享用工會(huì)向?qū)I(yè)領(lǐng)域擴(kuò)展嗎?

廖卉:“共享用工”本身并不是一個(gè)新穎的概念。比如早在2014年,在LinkedIn上人力資源管理從業(yè)者們就有相應(yīng)的討論。只不過是疫情這個(gè)催化劑讓“共享用工”得到了更多的關(guān)注與推廣。

共享員工的本質(zhì)是讓員工在企業(yè)之間臨時(shí)流動(dòng),實(shí)現(xiàn)人力資源的再分配,從而提升社會(huì)整體人力資源優(yōu)化配置。目前的具體表現(xiàn)為在這次特殊的疫情期間,一方面一些難以復(fù)工的中小企業(yè)因?yàn)橐獮閱T工支付基本工資而有很大壓力,另一方面因?yàn)榫W(wǎng)購、外賣的需求猛增,導(dǎo)致配送員等職位出現(xiàn)大量空缺,通過共享用工這種讓員工在企業(yè)之間臨時(shí)流動(dòng)的方式來實(shí)現(xiàn)人力資源的再分配,對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定起到助力。在這次的疫情期間,大家都已經(jīng)意識(shí)到了共享用工的重要性。如大家所想,在新零售、電商等領(lǐng)域,共享用工已經(jīng)帶來了很大助力,在物流、制造業(yè)等行業(yè)也有不少案例;未來可能還會(huì)不斷發(fā)展。

共享用工有其靈活性、快速性、低成本性,這些都是它的優(yōu)勢,但是它也有其臨時(shí)性、不穩(wěn)定性和適用范圍的局限性。并不是所有類型的員工都適合采用共享用工的形式。目前來看,比較適合共享用工的崗位,工作所需的能力、知識(shí)、技術(shù)(KSA)大多數(shù)是通用的(general human capital,所有的公司需要的都是類似的),而不是公司專有的(firm-specific human capital,只對(duì)特定的公司有價(jià)值)。

每個(gè)崗位所需的能力都會(huì)既包括通用能力,又包括公司專有能力,但比例不同。舉例來說,一位產(chǎn)品經(jīng)理所掌握的做產(chǎn)品的通用方法論、使用軟件的技術(shù),都是可以跨公司復(fù)用的。然而要在騰訊當(dāng)一個(gè)成功的產(chǎn)品經(jīng)理,還需要了解騰訊具體產(chǎn)品的前世今生,產(chǎn)品理念,用戶狀況,和上下游的配合模式等等,這些就屬于騰訊專有的人力資本,如果跳槽到新的公司,就要從頭學(xué)起。

因此,對(duì)于專有人力資本需求高的崗位,共享用工就不那么適當(dāng),因?yàn)樾枰ㄙM(fèi)企業(yè)很多時(shí)間去培養(yǎng)。而快遞員、外賣員、網(wǎng)約車司機(jī)等標(biāo)準(zhǔn)化程度比較高工作,即使在不同的公司,工作所需的KSA(技能、知識(shí)、能力)都是類似的,所以美團(tuán)的外賣員可以無縫跳槽到餓了么,可能只需要花費(fèi)半天熟悉一下系統(tǒng)就可以開始順利工作了。

因此,從這一理論來看,共享用工向?qū)I(yè)領(lǐng)域擴(kuò)展是有可能的,但前提是公司里開放的這樣的崗位對(duì)“企業(yè)專有人力資本”的需求比較少,比如說現(xiàn)在也有一些外包的設(shè)計(jì)工作、開發(fā)工作,放到外包平臺(tái)上,設(shè)計(jì)師和程序員們可以認(rèn)領(lǐng)。這些工作專業(yè)程度很高,但都已經(jīng)把需求非常標(biāo)準(zhǔn)化,讓員工不需要了解上下文就可以直接用自己通用的專業(yè)技能開始工作。

我們還需要注意的是,在享受共享用工帶來效率提升的同時(shí),也要考慮法律、倫理、人文等因素,目前全國各地已經(jīng)出了不少保障良好共享用工模式的政策和規(guī)范,相信通過研究和實(shí)踐,規(guī)范會(huì)進(jìn)一步明確使得共享用工可以有序發(fā)展和推廣。

騰訊研究院:隨著越來越多的行業(yè)、細(xì)分領(lǐng)域出現(xiàn)一些平臺(tái)型公司,就業(yè)的模式也在從原來分散的“企業(yè)+ 個(gè)人”模式,正在向“平臺(tái)+中介+個(gè)人”的模式轉(zhuǎn)變。怎么看平臺(tái)介入,對(duì)整個(gè)就業(yè)市場的影響?未來的組織會(huì)走向兩個(gè)極端嗎?平臺(tái)化和小型化。

廖卉:在不同領(lǐng)域出現(xiàn)的平臺(tái)型公司,使就業(yè)市場產(chǎn)生了新的工作模式。不同于傳統(tǒng)的雇傭關(guān)系,員工不再與企業(yè)簽訂嚴(yán)格的勞動(dòng)合同,可以靈活安排自己的工作時(shí)間、工作地點(diǎn),甚至選擇是否工作,呈現(xiàn)出雇傭關(guān)系靈活化、工作碎片化、工作安排去組織化等特點(diǎn)。

現(xiàn)在大家比較熟知的平臺(tái)有互聯(lián)網(wǎng)電商平臺(tái),直播平臺(tái)等。首先這些平臺(tái)都創(chuàng)造了許多的就業(yè)量,不僅是平臺(tái)所需要的就業(yè),還有衍生崗位,總體上提高了就業(yè)率,降低結(jié)構(gòu)性失業(yè)風(fēng)險(xiǎn),承擔(dān)就業(yè)蓄水池的作用,使更多的勞動(dòng)者可以為社會(huì)創(chuàng)造出貢獻(xiàn)和價(jià)值;然后平臺(tái)或中介給員工和企業(yè)提供了一個(gè)消息交流的場景,從而提升社會(huì)整體人力資源分配效率。在就業(yè)市場,通過平臺(tái)或中介的介入,一定程度上消除了企業(yè)和個(gè)人之間的信息差,企業(yè)可以找到更適合自己的人才,而人才也可以找到自己所更向往的公司和辦公條件,使得個(gè)人和崗位的匹配變得更有效率。平臺(tái)因?yàn)橥黄屏丝臻g和時(shí)間的限制,增加了員工就業(yè)的靈活性、自主性,更進(jìn)一步保障和促進(jìn)了上文所提到的共享用工模式的發(fā)展。

平臺(tái)雖有其獨(dú)特的優(yōu)勢,但相比大企業(yè)也有一定的局限性。多數(shù)平臺(tái)型企業(yè)中,由于勞動(dòng)關(guān)系的松散性,平臺(tái)型勞動(dòng)者可能沒有得到完備的社會(huì)保障,如何完善平臺(tái)型就業(yè)者的勞動(dòng)保障是一個(gè)值得關(guān)注的重要議題。我們防范可能的基于平臺(tái)產(chǎn)生的違法勞務(wù)行為,明確平臺(tái)的規(guī)范,構(gòu)建和諧勞動(dòng)關(guān)系。

相比于平臺(tái),企業(yè)有其獨(dú)特優(yōu)勢。過往的學(xué)者從多種視角詮釋了企業(yè)存在的原因,也為我們預(yù)測未來組織的走向提供了洞見,比如交易成本理論視角、團(tuán)隊(duì)效應(yīng)、規(guī)模經(jīng)濟(jì)等。我們會(huì)看到企業(yè)這種形式有其存在的價(jià)值,和平臺(tái)型就業(yè)各有其適用的場景范圍。比如,平臺(tái)就業(yè)的形式可能適用于門檻低、該類勞動(dòng)力供給較大、且較為同質(zhì)的場景(司機(jī)、直播up主),簽約、談判、議價(jià)成本、監(jiān)督交易成本、違約成本都較低;工作性質(zhì)而言,適合相對(duì)獨(dú)立的任務(wù),無需大規(guī)模的團(tuán)隊(duì)長時(shí)間在一起合作。同時(shí)大企業(yè)有其在就業(yè)市場上建立起來的信譽(yù),可能使員工更加地信任。大企業(yè)的存在整合了資源,給社會(huì)整體科技創(chuàng)新與突破帶來助力。所以未來的就業(yè)市場可能是平臺(tái)和大企業(yè)共存的局面。同時(shí)對(duì)于公司的發(fā)展方向來說,也對(duì)從一個(gè)過去擅長做某些領(lǐng)域和事情的文化和團(tuán)隊(duì)演變成一個(gè)面向未來有優(yōu)秀的技術(shù)工程能力來去搭建一個(gè)平臺(tái)的新型團(tuán)隊(duì)提出了更高的要求。

科技應(yīng)用中要給人文關(guān)懷更多比重

騰訊研究院:科技因素在人才的全流程管理中,也在發(fā)揮重要的作用,它可以發(fā)揮人才的更大效率。但這種對(duì)效率的追求,也引起了了一些爭議,比如亞馬遜通過將AI應(yīng)用到倉庫管理中,來幫助提升效率,但被部分工人稱為“AI監(jiān)工”,國內(nèi)也出現(xiàn)了外賣平臺(tái)配送員為滿足系統(tǒng)設(shè)定的時(shí)限要求,而出現(xiàn)違規(guī)、事故高發(fā)等情況,怎么看科技在人力資源管理中所發(fā)揮的雙面作用?

廖卉:亞馬遜的AI監(jiān)工確實(shí)是一個(gè)體現(xiàn)科技雙面性的一個(gè)很好的例子。首先,對(duì)于亞馬遜公司來說,將AI應(yīng)用到倉庫管理中的初衷是為了提升打包效率并控制成本。在引入之前,每個(gè)員工每小時(shí)大約能打包100個(gè)包裹;而在引入AI監(jiān)工后,這個(gè)數(shù)字翻了2-3倍。在年底的節(jié)日季節(jié),數(shù)以萬計(jì)發(fā)往全國各地的訂單進(jìn)入亞馬遜倉庫后,亞馬遜可以只用以往80%的數(shù)量的工人來應(yīng)對(duì)。亞馬遜的“AI模式”精確到什么地步呢?每一個(gè)包裹打包時(shí)需要的膠帶的長度都是精確計(jì)算好的。

對(duì)于員工來說,亞馬遜在使用AI時(shí)其實(shí)也有一定程度為員工考慮,比如AI可以幫助確保打包工人遵循了公司制定的安全準(zhǔn)則。打包工人離危險(xiǎn)區(qū)域太近時(shí),AI就可以及時(shí)的報(bào)警并要求工人離開。AI還可以幫助員工計(jì)算最短的取貨物的路線。在其他公司的倉庫里,打包工人們每天都需要走上幾公里路來尋找不同的貨物,但是亞馬遜的AI卻通過算法來讓工人們可以不用來回奔波。

但不得不承認(rèn)的是,AI監(jiān)工確實(shí)也引發(fā)了大家很多的吐槽,給大家?guī)砹朔锤?。?huì)有員工抱怨說AI監(jiān)工這種監(jiān)督他們工作量和工作時(shí)長的方式給大家都帶來了極大的工作負(fù)擔(dān)。AI監(jiān)工讓員工可能會(huì)覺得這就是一臺(tái)冷血的監(jiān)工機(jī)器,讓員工的存在可能得不到充分的尊重,也可能會(huì)涉嫌侵到員工的隱私。所以我們需要的是進(jìn)一步強(qiáng)化科技的“人性”。亞馬遜打包工人們的抱怨,外賣小哥因?yàn)橥赓u系統(tǒng)不夠人性化的算法疲于奔命甚至遭遇車禍,都是在警醒我們將效率凌駕于人文關(guān)懷之上將給員工帶來痛苦。

因此,在追求效率與人文關(guān)懷的平衡中,我們的需要給人文關(guān)懷更多的比重,這樣才能避免發(fā)生類似外賣小哥們“困在外賣系統(tǒng)中”的困境。要通過技術(shù)上的進(jìn)步實(shí)行更人性化的管理制度??萍枷蛏剖且粭l需要我們不斷反思、不斷完善的道路。

比如,騰訊People Analytics (PA)研究室在使用算法做人力資源數(shù)據(jù)相關(guān)的模型和分析時(shí),對(duì)于人性化的關(guān)懷一直是我們的底線和根本。比如,與薪酬福利部門合作,我們會(huì)對(duì)于員工使用公司內(nèi)各項(xiàng)福利的數(shù)據(jù)做分析,會(huì)通過數(shù)據(jù)和算法去分析什么因素可能會(huì)影響到員工對(duì)福利的使用,不同的人群又會(huì)不會(huì)有不同類別福利的訴求等。最終我們希望可以通過我們算法的分析來為員工提供符合個(gè)性化需求的福利項(xiàng)。

如上例所說,AI算法在我們?nèi)瞬殴芾砉ぷ黝I(lǐng)域確實(shí)發(fā)揮著越來越重要的作用。因?yàn)榭萍嫉膬擅嫘晕覀儽仨氁挚萍枷蛏?,使用好科技這把雙刃劍。

首先AI應(yīng)用于人才管理領(lǐng)域有其利的一面;AI算法應(yīng)用于人才管理全流程的各個(gè)環(huán)節(jié),包括招聘,培訓(xùn)與發(fā)展,績效,薪酬福利,員工支持,人員保留等,都已有一些成功案例。以AI算法應(yīng)用于招聘環(huán)節(jié)為例:在編寫崗位JD(Job Description的縮寫,意思為職位描述)環(huán)節(jié),IBM有通過NLP技術(shù)來幫助HR編寫不同語言、無偏見的崗位JD;在人崗匹配環(huán)節(jié),結(jié)合AI自動(dòng)分析文本內(nèi)容、言論匹配、大數(shù)據(jù)性格分析等技術(shù)幫助HR快速挖掘、發(fā)現(xiàn)候選人,然后推薦給對(duì)應(yīng)面試官。比如IBM開發(fā)了IBM Watson Recruitment(IWR)解決方案,通過機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合簡歷中過往經(jīng)歷、社交網(wǎng)絡(luò)留言、情緒傾向、面試評(píng)價(jià)等,預(yù)測候選人入職后的工作表現(xiàn)和穩(wěn)定情況,幫助HR快速篩選、匹配合適候選人;在面試環(huán)節(jié),Google、Baidu有基于應(yīng)聘者特征的自動(dòng)提問,IBM和Unilever有通過AI通過視頻來對(duì)候選人的信息和理解判斷能力進(jìn)行捕捉和分析;在招聘客服環(huán)節(jié),AI招聘機(jī)器人可以幫助HR回復(fù)求職者在招聘中可能出現(xiàn)的問題,提高效率。

在騰訊的招聘端也有一些成功應(yīng)用,以招聘小助手為例,其集成了文本分類、智能推薦和搜索、實(shí)體抽取、相似簡歷、人崗匹配這些技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)對(duì)簡歷中的關(guān)鍵信息進(jìn)行快速抽取,然后推薦給可能需要的面試官,且會(huì)根據(jù)面試官需要智能推薦相似的簡歷,實(shí)現(xiàn)更高效的人崗匹配。這些功能減輕了招聘流程中信息不對(duì)稱的問題,提高了匹配率,節(jié)約了篩選成本。

AI一定程度上已經(jīng)提升了招聘環(huán)節(jié)中的候選人體驗(yàn)(提升靈活性、增加公平性減少人的偏見、反映了公司的科技文化品牌),提升了招聘效率(比如IBM使用招聘機(jī)器人WCA后,招聘時(shí)間大大縮短,NPS(凈推薦值)增加一倍)。

AI在人才管理領(lǐng)域的應(yīng)用絕不局限于招聘環(huán)節(jié)。目前騰訊HR管理體系中的AI能力中心已經(jīng)集成了包括智能推薦、智能搜索、文本分類、智能推薦等技術(shù),除了應(yīng)用到招聘環(huán)節(jié)中之外,還有智能對(duì)話機(jī)器人、發(fā)文系統(tǒng)、HR門戶等具體場景,方便了員工的日常工作需要,也提升了HR的整體工作效率。我們PA研究室目前也有應(yīng)用AI相關(guān)能力諸如人工文本編碼、通用文本分詞、無監(jiān)督文本主題提取、文本情感傾向計(jì)算、文本相似度等技術(shù)運(yùn)用到研究環(huán)節(jié)中,并取得一定的成果。比如我們通過對(duì)于績效評(píng)語的關(guān)鍵詞分析,發(fā)現(xiàn)騰訊的高績效員工都有積極主動(dòng)這個(gè)特質(zhì);比如通過對(duì)于績效評(píng)語情感傾向的研究,對(duì)于管理者如何寫好評(píng)語可以有一定的借鑒和指導(dǎo);又比如通過員工離職原因文本的聚類分析,得到了70余種涵蓋全面的離職原因,從而進(jìn)一步分析優(yōu)秀員工的離職原因可能有哪一些。

但是我們需要意識(shí)到的是,人工智能雖然已有六十多年的發(fā)展歷史,但是目前仍舊處于弱人工智能的時(shí)代,被用來解決特定的問題,特別是AI在HR領(lǐng)域的應(yīng)用還有不少局限性,比如:(1)數(shù)據(jù)標(biāo)記 -- 我們必須獲得足夠的樣本,并獲得人事專家對(duì)這些樣本進(jìn)行標(biāo)注,所以有樣本量的問題,且人工標(biāo)注是昂貴的;(2)原本數(shù)據(jù)缺陷:在訓(xùn)練使用是否招聘的樣本數(shù)據(jù)時(shí),無論該決策是由個(gè)人、小組還是機(jī)器輔助在過去做出,決策本身可能都不是最完美的,且我們可能無法通過歷史數(shù)據(jù)獲取到未通過招聘人群中該招聘的數(shù)據(jù)。這些最終可能導(dǎo)致訓(xùn)練出來的模型也不是完美地反映真實(shí)情況并可以很好地為未來服務(wù)。;(3)潛在偏見-- 人類可能存在固有的偏見,導(dǎo)致創(chuàng)建、訓(xùn)練的模型和系統(tǒng)存在偏見(例如,此前還發(fā)生了幾起明顯帶有性別偏見色彩的案例,包括能夠識(shí)別性別的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng),其在識(shí)別女性時(shí)發(fā)生的錯(cuò)誤率更高,尤其是對(duì)于那些膚色較深的女性);(4)難以解釋 -- 本身可能是黑箱模型,所以可能缺少業(yè)務(wù)解釋性。

若具體到上述的招聘環(huán)節(jié)中,可能會(huì)存在的更具體的一些問題是:(1)表面有效性 -- 如果求職者不能理解他們面對(duì)的測試或工具,不認(rèn)為結(jié)果是有效的,更有可能提出訴訟或索賠;(2)透明度 -- 求職者不知道自己正在被AI篩選,可能無法確定考核的內(nèi)容、指標(biāo)是什么;(3)過度夸大 -- 供應(yīng)商有時(shí)也存在過度夸大AI有效性的問題。美國聯(lián)邦貿(mào)易委員會(huì)正在審理一起訴訟,指控一家使用人工智能的視頻面試供應(yīng)商,一直在做虛假廣告,也沒有遵守最佳實(shí)踐。

當(dāng)然即使AI算法目前有其局限性,我們也不能因噎廢食,因?yàn)锳I算法應(yīng)用于人才管理領(lǐng)域有其必要性和重要性。

第一,HR數(shù)據(jù)沉淀的準(zhǔn)備:技術(shù)的發(fā)展便利了數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ),可用的數(shù)據(jù)在不斷增加,尤其是沉淀下來的客觀行為數(shù)據(jù),成為一個(gè)亟待發(fā)掘的寶庫。而這其中又有大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的分析方法可能已經(jīng)不能滿足需要。第二,技術(shù)日漸成熟的準(zhǔn)備:網(wǎng)絡(luò)分析、大數(shù)據(jù)技術(shù)以及深度學(xué)習(xí)在營銷、市場、財(cái)務(wù)等領(lǐng)域正在被廣泛應(yīng)用,并且被證明了價(jià)值,那么我們也可以HR領(lǐng)域應(yīng)用以期有好的成果。第三,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)看板的需要:使用AI技術(shù)可以將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行呈現(xiàn),能夠幫助我們更好地了解公司現(xiàn)狀。第四,預(yù)測分析的需要:數(shù)據(jù)中不僅包含著歷史信息,也同樣蘊(yùn)含著關(guān)于未來趨勢的信息,AI技術(shù)可以一定程度上幫助我們從數(shù)據(jù)上獲得一些對(duì)未來的洞察。

所以我們需要時(shí)刻認(rèn)識(shí)到AI可能是一把雙刃劍。每當(dāng)我們應(yīng)用一項(xiàng)AI技術(shù)到實(shí)際應(yīng)用的應(yīng)用場景時(shí),不應(yīng)該只片面地看這項(xiàng)技術(shù)的落地可以帶來哪些短期效率的提升,更應(yīng)該更全面地看如何更好地避免AI可能帶來的負(fù)面影響,以此才能使AI更好地發(fā)揮價(jià)值。

“向善”是創(chuàng)新的底線、動(dòng)力和最終目的

騰訊研究院:面對(duì)科技尤其是人工智能帶來的挑戰(zhàn),不同的公司也都提出了應(yīng)對(duì)辦法,包括微軟發(fā)布的人工智能倫理原則、騰訊將科技向善寫入了新的使命愿景,從你的視角來看,怎么更好的促進(jìn)這些原則、理念更好地與創(chuàng)新融合?

廖卉:科技是一把雙刃劍是大家一直都特別關(guān)注的話題。在不斷發(fā)展技術(shù)的同時(shí),也要善用技術(shù),做到“tech for good”。向善其實(shí)體現(xiàn)在創(chuàng)新的各個(gè)環(huán)節(jié)中,是創(chuàng)新的底線,是創(chuàng)新的動(dòng)力,更是創(chuàng)新的最終目的。

向善是創(chuàng)新的底線。2017年1月初舉行的“Beneficial AI”會(huì)議上建立了“阿西洛馬人工智能原則”,共同達(dá)成了23條人工智能原則,被稱為人工智能發(fā)展的“23條軍規(guī)”;但是很多人也認(rèn)識(shí)到目前AI的很多問題缺乏廣泛的共識(shí),還需要進(jìn)一步探索。且因?yàn)锳I正在不斷發(fā)展,相應(yīng)的原則規(guī)范也應(yīng)當(dāng)一并發(fā)展完善。騰訊研究院在2017年也提出了人工智能發(fā)展六大原則:自由、正義、福祉、倫理、安全、責(zé)任。騰訊研究院院長司曉表示“在遇到新技術(shù)時(shí),以往的方法是技術(shù)先發(fā)展,等到技術(shù)成熟之后再制定規(guī)則,但是對(duì)于AI,可能要規(guī)則先行。”由此可以看到在這個(gè)領(lǐng)域上,我們可能要先制定向善的原則,明確創(chuàng)新的底線,以守正用奇,不逾矩,行長遠(yuǎn)。

向善是創(chuàng)新的動(dòng)力。沃頓商學(xué)院Adam Grant教授2011年發(fā)表在國際頂級(jí)管理期刊《管理學(xué)會(huì)期刊》的一篇文章就發(fā)現(xiàn),人的內(nèi)在動(dòng)機(jī)(intrinsic motivation) 本身并不一定能激發(fā)創(chuàng)造力;但如果這個(gè)人同時(shí)又有另一個(gè)強(qiáng)大的情感動(dòng)力源泉—prosocial  motivation (親社會(huì)動(dòng)機(jī),即“向善”的一種表現(xiàn))的話,會(huì)顯著提升創(chuàng)新創(chuàng)造力。這是因?yàn)榫哂杏H社會(huì)動(dòng)機(jī)的人,更加能夠從他人的角度出發(fā),敏銳地發(fā)現(xiàn)、并有強(qiáng)烈的意愿去幫助解決他人所面臨的實(shí)際問題,從而將自己創(chuàng)新的內(nèi)在動(dòng)力真正轉(zhuǎn)化為對(duì)他人有價(jià)值的發(fā)明創(chuàng)造。“The necessity of others is the mother of innovation” 也可以理解為“向善乃創(chuàng)新之母”吧!同理,以科技向善為使命的企業(yè),關(guān)注從社會(huì)、用戶、客戶等角度出發(fā)通過科技創(chuàng)新提升體驗(yàn)、解決問題等,從而讓員工明確了創(chuàng)新的意義、方向和途徑, 為創(chuàng)新提供了重要的情感動(dòng)力。

回顧業(yè)界,也有諸多實(shí)踐案例通過向善來驅(qū)動(dòng)科技創(chuàng)新,例如Facebook不但拜訪、了解用戶,還讓后端的開發(fā)了解到他們的工作如何讓用戶與家人、朋友重新建立起了聯(lián)系;微軟鼓勵(lì)開發(fā)人員親身參與用戶新產(chǎn)品的測試,這些都是企業(yè)提升員工向善動(dòng)力的良好做法。上述所提到的向善驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的研究者Grant,也提出了5個(gè)實(shí)務(wù)上的建議,協(xié)助企業(yè)推動(dòng)向善思維:1.創(chuàng)造讓員工了解、接觸用戶的機(jī)會(huì);2.搜集用戶故事,讓員工知道使用者的感想;3.通過數(shù)據(jù),反應(yīng)用戶真實(shí)想法;4.邀請(qǐng)員工分享創(chuàng)造產(chǎn)品的故事與理念;5.讓員工自己也成為用戶。

通過與用戶、社會(huì)的鏈接,員工會(huì)更加深自己的向善思維,也進(jìn)一步驅(qū)動(dòng)員工,為他人創(chuàng)造價(jià)值,騰訊自身也不乏相關(guān)作為,例如之前微信支付除了在國內(nèi)的不斷發(fā)展和完善,也已經(jīng)在第三世界國家(如哈薩克斯坦、馬來西亞、印度尼西亞等)開通支付功能,在那里打工的華人可以把錢快速匯回國內(nèi)親人,用來改善親人的生活,這種向善帶來的創(chuàng)新為異國華人和當(dāng)?shù)厝硕紟チ吮憷?/p>

今年初在疫情的情況之下,騰訊上線了全球戰(zhàn)“疫”信息平臺(tái),通過這個(gè)平臺(tái)用戶可以使用到疫情科普、疫情自查、疫情圖跟蹤、問診等功能;向善帶來了進(jìn)一步的創(chuàng)新,騰訊云推出國際“抗疫”服務(wù)包,企業(yè)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、政府等都可以進(jìn)行應(yīng)用;騰訊會(huì)議國際版VooVMeeting也已經(jīng)上線了100多個(gè)國家和地區(qū),更好地幫助了企業(yè)、教育機(jī)構(gòu)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行遠(yuǎn)程工作。這些都是非常好的向善驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的實(shí)踐案例。我們可以從過往的實(shí)踐中,不斷反思、學(xué)習(xí)與成長,讓向善成為員工創(chuàng)新的動(dòng)力。

向善是創(chuàng)新的最終目的。在日常工作中,我們每天都在享受著科技產(chǎn)品與服務(wù)帶來的效率與便捷,隨著更多新技術(shù)的應(yīng)用,科技也在將進(jìn)一步整體上提升我們的福祉。騰訊首席探索官 David Wallerstein 在2018年騰訊WE大會(huì)上就曾率先提出,騰訊將打造“會(huì)救命的AI”并利用AI技術(shù)解決地球級(jí)挑戰(zhàn)。“科技的發(fā)展必須用于解決地球所面臨的最大挑戰(zhàn)。我把它稱之為 FEW(Food, Energy, Water),也就是食物、能源和水資源。這些問題是人類未來需要面對(duì)的最重要、最基礎(chǔ)的問題。” 騰訊 AI 也早已開展在農(nóng)業(yè)方面的探索。騰訊 AI Lab的專家開創(chuàng)性搭建出農(nóng)業(yè)人工智能系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)可以提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量、提高自然資源利用率、降低了傳感器成本。當(dāng)然,這并不是說僅僅只有解決人類的大問題才叫善,才是創(chuàng)新的目的。想他人所想,急他人所急,不以善小而不為。只要是站在客戶/用戶的立場,通過產(chǎn)品和服務(wù)滿足其需求,解決其問題,讓其工作更加迅捷高效,讓其生活更加便利多彩,都可以稱之為善,都是科技創(chuàng)新的目的。

在實(shí)際的人才管理領(lǐng)域的實(shí)際工作中,除了將科技創(chuàng)新進(jìn)行應(yīng)用,我們也一直在研究如何在我們的數(shù)據(jù)洞察和研究工作中秉持向善的原則。在自身工作中,我們一直堅(jiān)持要更審慎地選用數(shù)據(jù),注意數(shù)據(jù)和指標(biāo)質(zhì)量,使用高質(zhì)量、噪音小的數(shù)據(jù)和指標(biāo);要提升有效性和公平性,由I/O心理學(xué)等領(lǐng)域?qū)<液蜋C(jī)器學(xué)習(xí)工程師共同構(gòu)建公平有效的工具;要持續(xù)工具效果分析,持續(xù)驗(yàn)證工具是否有偏見或會(huì)造成不利影響;要知會(huì)同意,即對(duì)被使用AI分析的人保持高度透明,人們應(yīng)該能夠指導(dǎo)他們正被人工智能篩選或考評(píng) (比如美國馬里蘭州有一項(xiàng)待通過的法案,要求視頻面試必須獲得同意。如果應(yīng)聘者不同意,你就不能使用視頻分析,特別是面部分析);要增加模型透明度,盡可能展現(xiàn)并使人明白AI的決策歷程;要關(guān)注可解釋性,即明確AI用于實(shí)際業(yè)務(wù)后可能產(chǎn)生的影響,讓業(yè)務(wù)對(duì)于黑箱模型有個(gè)基本的認(rèn)知和理解;要厘清角色,通過人工智能的輔助作用,幫助而不是完全取代人做出更好的決策。

在和外部的AI供應(yīng)商交流時(shí),我們要確認(rèn)研發(fā)團(tuán)隊(duì)是否有受過統(tǒng)計(jì)計(jì)量、管理學(xué)、勞動(dòng)法、心理學(xué)等全面的專業(yè)訓(xùn)練的專家,以站在勞動(dòng)法規(guī)、員工、公司的角度,通過數(shù)據(jù)研究及檢驗(yàn)AI工具,謀取綜效最大化;要確認(rèn)數(shù)據(jù)來源和算法是什么,是否真正理解樣本和方法,是否有對(duì)工具的有效性和公平性做持續(xù)審核,有無評(píng)估過使用過程中的可能不利影響,是否與向善的原則相左。

我們希望人工智能在人才管理領(lǐng)域的創(chuàng)新可以是員工-公司的雙贏。對(duì)于員工,AI技術(shù)可以幫助每個(gè)員工發(fā)現(xiàn)更適合他們的工作,更有效率的解決日常工作中的繁瑣問題等。對(duì)于公司,AI技術(shù)可以幫助管理者做更多細(xì)致的決策,做更科學(xué)化的管理。比如,面對(duì)公司內(nèi)部眾多垂直業(yè)務(wù)機(jī)器人需求,以及外部各大產(chǎn)品逐漸形成的最新的HR機(jī)器人解決方案趨勢,騰訊HR科技中心的HR智能提效解決方案課題將通過識(shí)別業(yè)務(wù)場景,解耦應(yīng)用,運(yùn)用NTS能力中心的多個(gè)平臺(tái)能力,結(jié)合企業(yè)微信助力業(yè)務(wù)提能提效,為大家解決HR業(yè)務(wù)場景中的實(shí)際工作問題。在實(shí)現(xiàn)雙贏的路徑上,我們一方面要始終強(qiáng)調(diào)和宣傳科技向善的使命愿景,使大家可以充滿善意地去使用技術(shù),另一方面也需要在工作中用實(shí)際行動(dòng)避免AI的局限性,并且制定相應(yīng)規(guī)范,對(duì)如何使用技術(shù)做好更嚴(yán)格的基本指引。

騰訊研究院:你在之前的分享中也提到,在一些科技公司的人力資源管理中,不斷在嘗試通過數(shù)據(jù)分析的方法,去找到符合一個(gè)企業(yè)文化、理念的優(yōu)秀人才的“核心特質(zhì)、核心行為,和技能等方面的特征”,如果我們把科技向善看作一種特質(zhì),該如何去識(shí)別這樣的特質(zhì)和行為?

廖卉:首先我們需要回答“What”的問題,也就是“科技向善”作為一種特質(zhì),它指的是什么?在騰訊文化去年司慶出版的《騰風(fēng)破浪》的書籍中,提到一句話:“科技是一種能力,向善是一種選擇”。因此,如果要把“科技向善”作為一種特質(zhì),實(shí)際我們想了解的是,什么樣的個(gè)人、團(tuán)隊(duì)、組織會(huì)做出“向善”的選擇。

那么,什么是“向善”呢?

Martin說:“兼顧商業(yè)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。”小龍說:“對(duì)用戶的態(tài)度是善良的,而不是套路的。”Pony說:“構(gòu)建數(shù)字時(shí)代正確的價(jià)值理念、社會(huì)責(zé)任和行為規(guī)劃,共建健康包容、可信賴、可持續(xù)的智慧社會(huì)。”

在高管的發(fā)言中,我們可以看到他們對(duì)“向善”的一些態(tài)度和看法。而這些其實(shí)和管理學(xué)界的一些概念不謀而合。比如,關(guān)于引領(lǐng)企業(yè)整體、全體員工向善,學(xué)界類似的概念有:企業(yè)社會(huì)責(zé)任(Corporate Social Responsibility,簡稱CSR),指的是公司會(huì)采取一些超出利益和法律要求的行動(dòng),以促進(jìn)社會(huì)利益;整體促進(jìn)向善的文化/氛圍,包括商業(yè)倫理/道德(BusinessEthics/Morality)、組織公平(Organizational Justice)、安全氛圍(Safety Climate)等;管理者正直決策、態(tài)度、行為等特征:如道德型領(lǐng)導(dǎo)(Moral and Ethical Leadership)、真誠型領(lǐng)導(dǎo)(Authentic Leadership)、是否值得信賴(TrustWorthiness;而Benevolence即對(duì)他人的善意,是贏得信任的重要因素之一)等;員工向善的特質(zhì)、行為,如親社會(huì)動(dòng)機(jī)(Prosocial Motivation)、正直(Integrity)、同理心 (Empathy) 、組織公民行為(Organizational Citizenship Behavior,簡稱OCB)、利他行為(Altruism/Prosocial Behavior)等。此外還有“向善”的反面,例如反生產(chǎn)行為(Counterproductive Work Behavior,簡稱CWB)、黑暗性格(如自戀、馬基雅維利等)。

回到什么樣的員工更加能夠“向善”這個(gè)問題,心理學(xué)家和管理學(xué)家已經(jīng)做出了很多探索。例如,研究發(fā)現(xiàn),具有某些人格特質(zhì)的人更加有可能去做出向善的行為。比如說,大家所熟知的大五人格模型(Big Five)中的“宜人性”(agreeableness)就是親社會(huì)行為的一個(gè)預(yù)測指標(biāo)。在基本人格上,“宜人性”高的員工更加關(guān)心他人的福祉,也相信自己能夠敏銳地察覺他人的需求。因此,他們更加愿意、也更加有能力去“向善”。誠實(shí)-謙遜(Honesty-Humility)人格也是“向善”的有效預(yù)測指標(biāo)。誠實(shí)-謙遜人格指的是這樣一種性格特質(zhì):真誠 (sincere)、誠實(shí) (honest)、忠誠 (faithful)、謙遜 (modest/unassuming) 并且公正的 (fair-minded)。研究發(fā)現(xiàn),具有誠實(shí)-謙遜人格的人更加有可能去做出親社會(huì)行為。

什么樣的團(tuán)隊(duì)更容易向善呢?與個(gè)體類似,研究發(fā)現(xiàn)那些親社會(huì)動(dòng)機(jī)很高的團(tuán)隊(duì)更容易去“行善”。團(tuán)隊(duì)的親社會(huì)動(dòng)機(jī)指的是所有團(tuán)隊(duì)成員都希望來通過努力去造福他人。我們知道,團(tuán)隊(duì)的一個(gè)優(yōu)勢就是通過個(gè)體所不能實(shí)現(xiàn)的整合與連接,來實(shí)現(xiàn)單個(gè)個(gè)體無法實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。一個(gè)發(fā)表在《管理學(xué)會(huì)期刊》上的研究發(fā)現(xiàn),那些親社會(huì)動(dòng)機(jī)高的團(tuán)隊(duì)成員之間合作更好,因此也更可以群策群力地去實(shí)現(xiàn)造福他人的目標(biāo)。此外,上級(jí)的作風(fēng)與行為會(huì)直接影響團(tuán)隊(duì)的氛圍與行為。當(dāng)上級(jí)身體力行地展現(xiàn)出誠實(shí)、謙遜、無私、柔韌等上善若水般的領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格時(shí),會(huì)更好地影響團(tuán)隊(duì)成員向善。

組織的向善是一個(gè)更復(fù)雜的現(xiàn)象。在眾多關(guān)于企業(yè)社會(huì)責(zé)任的研究中我認(rèn)為一個(gè)比較有啟發(fā)意義的發(fā)現(xiàn)是,當(dāng)組織將使命與價(jià)值觀與社會(huì)責(zé)任感緊密地結(jié)合在一起的時(shí)候,組織在社會(huì)責(zé)任上就會(huì)有更多的擔(dān)當(dāng)。研究還發(fā)現(xiàn),如果一個(gè)組織的文化強(qiáng)調(diào)以人為本(“善”的一種表現(xiàn)方式,即關(guān)注他人的需求,愿意回報(bào)他人,并且讓人們參與到那些與他們相關(guān)的決策的討論過程中),那么它就更有可能去承擔(dān)起自己的社會(huì)責(zé)任。這個(gè)研究中的社會(huì)責(zé)任符合我們廣義上對(duì)于“善”的定義:它指的是面向客戶,員工和公眾的在經(jīng)濟(jì)、法律、道德以及其他方面的責(zé)任, 比如說密切監(jiān)控并防止企業(yè)行為可能給大眾帶來的危害以及向公眾披露必要的產(chǎn)品信息?;氐津v訊,公司對(duì)于“科技向善”的倡導(dǎo)與追求,就是在組織層面將“善”植入了自己的的使命和價(jià)值觀中。這是非常有意義的一件事情。我也相信,“科技向善”將會(huì)引導(dǎo)騰訊持續(xù)將科技創(chuàng)新與大眾的福祉相結(jié)合。

總的來說, “向善”這件事不僅僅只依賴員工的行為和特質(zhì),也會(huì)受到組織和團(tuán)隊(duì)的牽引。因此,我們?cè)谘芯肯蛏茣r(shí),不僅要看員工自身的價(jià)值觀、特質(zhì)、行為,還要看ta所屬的環(huán)境。

以上概念有比較成熟的量表,可以幫助我們把“向善”具體到特質(zhì)、行為、環(huán)境。當(dāng)然,已有的學(xué)術(shù)研究可能并不完全匹配我們的情況。我們還可以走入廣泛的員工和管理者團(tuán)隊(duì)中去,去聽聽大家心中符合“科技向善”的行為、案例、故事是什么樣的?不符合“科技向善”的行為又是什么樣的?收集到大家的觀點(diǎn)后,我們可以做非常扎實(shí)的文本研究,看大家提及最多的,最被普遍認(rèn)可的“科技向善”行為是什么,與之相關(guān)聯(lián)的團(tuán)隊(duì)機(jī)制、團(tuán)隊(duì)文化、管理者行為又是什么,以豐富我們的“向善“系列量表。

除了傳統(tǒng)的量表,我們還可以用一些實(shí)時(shí)、客觀的行為數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等,去捕捉員工的助人、知識(shí)分享等組織公民行為。或者用一些更輕量的方式,例如員工之間互相為“向善”行為點(diǎn)贊,來收集日常工作中的善思、善言、善行。

簡而言之,我們可以通過多種測評(píng)工具和方法去識(shí)別和記錄與向善有關(guān)的特質(zhì)和行為,去定性、定量地綜合研究促發(fā)向善行為的環(huán)境、機(jī)制、文化,并將研究發(fā)現(xiàn)應(yīng)用到管理與賦能中。

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訪談/整理 劉金松 余潛倩

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