文 / 刘辉，中国人力资源开发研究会副会长兼智能分会会长、青贝克公司创始人兼首席执行官

来源：青贝克智慧工场（ID：kingmaker798）

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在开始演讲之前，我做个简单的说明。我的经历很多人都知道，一个是在摩托罗拉，一个是在百度。在这个过程中，我碰到很多对我有很大帮助与支持的人。

01

高人、贵人和敌人

我首先分享一下在我们的成长过程中通常会遇到的三种人，高人、贵人和敌人。贵人和敌人我就不多讲了，今天主要讲讲这四位高人。第一位是尤里奇先生。中国改革开放这40多年，他是对中国人力资源实业界影响最大的一位外国人。

他最近还在不断更新他的理论（三支柱理论），这个理论影响了中国人力资源管理三十年，是六模块模式以后最重要的理论贡献，其实他还有人力资源管理的四象限特征也非常有名。我相信在座的每一位人力资源同学，如果不知道戴维·尤里奇以及三支柱理论，那可能在面试的时候都会有困难。

第二位是查兰先生，拉姆·查兰的一个理论我非常赞成，他希望CEO、CFO和CHO三角关系来支撑企业的发展，从而提升人力资源的作用地位和决策能力。他写过很多书，其中非常有名的一本是《执行》。

第三位外国人是史蒂芬·柯维，他是《七个习惯》这本书的作者。七个习惯分别是积极主动、以终为始、要事第一、双赢思维、知彼解己、统合综效、不断更新。我早年是由这本书形成的领导力课程的认证讲师，在中国传播以后我不但教这门课，其中的概念对我的影响非常深，我会经常和大家分享。

我是他们三位的忠实粉丝，他们对于我的进步帮助非常大。与他们每个人的合作以及看他们的著作，推动着我的成长。过去十几年，我总结了一套理论就是人才、组织和思想相结合的三源论。马云讲的不是人才组织文化吗？他是从企业家角度看的，而我是从人力资源CPO角度看的，就要探究人才、组织和思想。

现在很多互联网公司也开始认同这个概念，人才和组织先不必多说，很多人在讨论为什么是思想不是文化？我最近创立的青贝克公司，其核心意思也是在于我们人力资源的核心：要萃取领军人物不断迭代的思想，从而形成有效的组织文化。

其实公司的文化从下到上是改变不了的，只有和领军人物对齐，才能改变公司的文化。如果领军人物是一个运营型的人才，就做不了技术型公司，就不会有技术改变世界的文化，反过来说领军人物是技术型的人才，也做不了精细化的运营，其实没有哪种非常接地气的草根文化。如果领军人物是个产品思维的人，他就非常有产品文化和开放思维，而技术文化和运营文化对他来讲就都不适合了，但会形成不同的公司文化。

所以我相信BAT（中国互联网公司三巨头：百度、阿里、腾讯）也就是这么做的，同时还有华为、联想等都是，任正非和柳传志的核心思想也融入其中，所以我一直说我们是“king maker，we are not king，but we are king maker。”意思就是要萃取这些创始人的思想，把思想发扬光大，形成公司内部或影响社会的优良文化，这就是我们的认知。

所以我刚才讲的三位高人，对我的思想有很大帮助。他们在做传统人力资源的生涯中，既是我的思想指引者，也是伴我在这条道路前行的良师益友。

另外一位是熊辉教授则不同，他本来是计算机领域非常有名的一位教授，但他走了管理者（技术应用）的路线，所以在2015年左右他来到百度加入我的团队，和我一起做了关于人力资源的智能化拓展，后来我发现没有数字化就没有智能化，其实当时我们做了很多新的突破，对我来讲他也是真正的高人。正是这次合作，让我以尤里奇和查兰为基础的人力资源管理框架上，提出了智能化的概念。

以至于后来，我在人力资源开发研究会李朴民会长和李直秘书长的支持下，成立了中国人力资源开发研究会智能分会，为的就是支持智能化发展，促进全中国企业数字化的过程，但是核心意思是数智化是将来我们人力资源管理的核心方向。

02

人工智能与人力资源的跨界融合

为什么今天大家都在说人工智能？

第一是因为技术上已经非常的成熟了，我们四大人工智能核心技术（视觉、听觉、语音、画像）在企业或传统企业中开始不断地应用，其实也开始不断地应用在人力资源上。

第二智能设备和智能器件、通讯等，从技术的角度已经是完备的，这就是数字化、智能化时代为什么会这么流行？因为大家看到很多人工智能的公司。此外，在“十四五”规划中对数字化、智能化、人力资源的表述也有很多次，建议大家有时间都去读一读，因为要想真的跟上大潮流，读懂政策很重要。

第三像支付能力一样，中国的年轻人很多，数字化的程度也比较高，所以数字化程度在三个因素叠加的情况下得到了放大，我们前30、40年是停留在人力资源的理论层面，是需要向尤里奇、查兰和柯维学习的，那么接下来，由于数字化过程中有两条腿走路，即“双引擎”，所以在这个阶段中国数字化和智能化程度会逐步得到领先。

目前，美国的HR也在讲数字化，但他们的数字化程度还比较低，而且他们经常希望我给他们去分享一些经验，但我的分享是说看数据的充分程度，这句话的核心意思是说在智能化以前，数字化是根本。

最近我见了很多乙方公司和HR的支持者们，他们现在每个人都在不断的去做甲方企业中的数字化，从而提供软件服务。

但其实，数字化的过程在中国分布是不均衡的，所以我引用了一位合作伙伴王崇良同学的思想来总结，在线上化、信息化、数字化的过程中，如果没有很好的数字化根基，是没办法实现智能化的。

解决好数字化的问题，其实就是为将来的智能化打下坚实的基础，按照“四化”的方向循序渐进，即数字问诊、数字评判、数字战略、数字版权、数字升级。

例如，前几年我还在互联网企业工作的时候，很多HR跟我说过最多的一句话是“Lee，我们现在干的工作都是人拉肩扛的事儿。”什么是人拉肩扛？

其实就是没有系统的管理，整天带着笔记本电脑到处去跟业务对接，每天差不多晚上12点甚至1点下班，因为第二天业务要调取内容，所以懂得Excel的人效率最高。因为数据都是自己在云端计算，现在没有所谓的系统平台，所以先是在小的系统中打通平台，然后才是公有云以及私有云的打通。因此HR们很累，直到我们把系统建立好后，HR们才真的进入信息化阶段。

在信息化的过程中会做很多流程上的变化，但真正要做数字化还是要把所有的系统都打通，所以不是企业可以提供不同的软件就是信息化，关键是这些软件之间是不是有“沟通”的能力，这点很重要。

当有数字化以后，智能化就变成了高级形式，我在百度和熊教授、祝恒书合作的时候，包括选才、人物和智能化等等，但都是需要经过很多年的信息化建设和数字化建设才能完成的。

所以等真正做到自动化的时候，CEO会自动进入你的系统，或者找到你来解决一系列问题，比如招聘的问题、培养的问题、贡献意愿和贡献程度的问题、人物画像的问题等等。

03

人智结合加速人力资源优化配置

当前，大数据和我们的行为数据是欺骗不了的，但其实我们大部分人的思想都是积极向上的。在企业文化中，最初没有任何一个想法是作恶的，都是高大尚的。但高大尚的思想或有差异化的思想如何落地，这是很多人主张思考的。

当然我们可以干好多事情，但核心问题是有没有深入人心？目前企业很难解决，是因为还没有先做基础算法，以至于没有数据开始算出来或者完全没有数据支撑。

以前我在做纯甲方的时候，其实没有特别去在意上图右边的乙方公司，但做了协会以后，我是真的很关心右边的公司。其实全国现在很多乙方企业在支持人力资源或加入人力资源的赛道，为什么增多了？

因为信息化程度高了，SAAS产品和非SAAS产品、地面部队和非地面部队遍布全国，从支持组织的、支持人才的、支持外包的、支持劳动力分配的、支持系统的、支持文化垂直系统的等等，不管是绩效管理和招聘，还是学习、薪资发放、考勤、考试，反正所有人都在其中。我觉得接下来的5-10年，右边这些公司至少会出现五家独角兽公司，这是我的判断。

为什么？因为SAAS服务或非SAAS服务，以及更新软件服务快的、快车道的企业会让右边的企业更加繁荣。而左边是我们甲方的需求，我认为甲方的需求会越来越精细化。

在宏观层面，全国各区域的资源布局与劳动力分配不对等的现象，在人智结合以后越来越会得到解决。因为每个人或其信息会在某些不同的形式中得到统计或数字化处理，这能让需求与供给在信息化对称方面做的更好，这就是优化配置会得到更好的解决。

04

感情要素最强的就是人力资源

当然，我们做人力资源的也确实要看一看，除了自身的行业中还有哪些行业逐渐会被人工智能或是机器人所取代。

这确实是一个趋势，会有很多领域被取代，总之标准化程度高、灵活程度弱、重复性强的行业和工种就会逐渐被取代，这是正常的。但情感要素多的、需要陪伴的、需要服务的，会越来越得到重视，正如我经常提到的人力资源正逐渐被重视一样。

因为做人力资源的情感要投入很多，其实在管理当中有情感要素最强的就是人力资源。所以我们希望HR们都站在尤里奇、查兰的观点上思考，也期待中国的人力资源管理在大数据、人工智能时代会引领未来。

我的观点是促进三支柱变成双引擎，数智化的系统与智能判断解决了COE和share service的问题，思维升级的HRBP解决了领导的判断。所谓的share service的升华就变成数据的部分，当然我们用不同的方法解决，用数据不同的判断，从而产生两个引擎的Drive方式。

但对HRBP来说，需要加强7个核心能力，比如说绩效管理、组织设计团队、公司制度组织变革、领军人物思想建设等等。所以HR从业者不管是站在传统的立场，还是站在将来的立场上，都应该好好去看这三个方面：人才、组织、思想。

从校园理论知识到HR的组织实践再到CEO和CPO的思想，人力资源第一次可以进行以数据科学为基础的事实判断，也是第一次把科学管理和人性管理高度结合在一起，人力资源的地位将会发生很大的变化。

我一直说年轻人如果说在选择人力资源和转岗之间犹犹豫豫，我觉得不用犹豫，你可以去业务部门转一转，人力资源的专业加上数据科学的思维，将来一定会是最热门和最有前途的行业。

谢谢大家。