John Sullivan博士 •
人力資源管理全球視角
導語
全球視角的人力資源工作
作者：John Sullivan博士
翻譯：楊冬
來源：環球人力資源智庫，ID：ghrlib，專業的HR都關注，權威人力資源新媒體，為企業HR提供優質培訓及諮詢服務。報班學HR，先查GHR。
在全世界估值最高的三家企業中，
有兩家的人力資源職能戰略目標高度統一：
那就是——更具科學性。
Amazon的目標是“成為世界上最具科學性的人力資源組織”，
而Google的目標則是通過引入“與工程決策具有同樣精確水平的人力決策”，
使其成為“與其工程部門同樣具有科學性”的職能部門。
1 技術與人工智能，已經開始驅動人力資源發展
幾乎沒有一家全球化企業將“更具戰略性”作為其人力資源部門的目標。
不過最新的消息顯示，
對自身人力資源部門由數據驅動、精確（決策）且更具科學性方面的竭力投入，令Amazon和Google這兩家卓越企業更加獨樹一幟。
技術與人工智能已經開始驅動人力資源發展。
當今的領導者必須意識到，
如果不致力於推動與工程決策相同精確性與科學性的人力資源決策，
人力資源部門將無法實現向技術驅動與人工智能與數字化轉型。
在我看來，這也代表著人力資源管理究竟是科學還是藝術這一古老討論的終結——
很快，包括你所在企業在內的99%的人力資源部門都將被迫採用這種由數據驅動的“科學性人力資源”方法。
2 與傳統人力資源的差別
傳統上，每一項人力資源職能都極為依賴於對過往的管理實踐——
儘管這些實踐在很大程度上的確曾代表了最為高效的管理策略。
但在當前業務環境、科學技術與勞動力假設較已發生巨大變化的情況下，這些過去的經驗仍然被奉為圭臬；
但是，科學性人力資源則假設環境在持續發生變化——
它運用數據與事實對前沿且更富成效的人力資源策略進行持續的調整。
因此，如果你希望跟隨Amazon與Google的步伐，打造科學性人力資源部門，以下是科學性人力資源的9大基本特徵（要事第一）：
1.直接影響業務結果。
正如Amazon所指出的，“我們像業務一樣管理人力資源”。
因此，與僅強調“與業務目標相一致”相比，
科學性人力資源模型更加強調人力資源管理行為與資源本身，
從而最大化的為業務結果帶來直接、可衡量的影響。
傳統上，人力資源為業務帶來的最大影響主要集中於，
提升勞動生產率與對產量、流程創新速度的促進兩個領域。
而運用科學性的方法，人力資源則專注於解決更為廣闊的戰略性業務問題，例如銷量下滑、產品開發或交期延誤，而非戰術性的HR問題。
最終，藉由這一模型，人力資源領域的問題與結果都將轉化為對財務指標的影響。
例如，對銷售人員保留方面的持續投入將令我們保持250萬美元的銷售收入，
而對於財務指標影響的彙報也令高層領導者得以迅速將人力資源與其他業務職能進行比較。
2.依靠數據驅動的決策制定而非依賴於直覺或過往管理實踐。
在這一科學性模型之下，關鍵的人力管理決策是基於績效數據做出，
與人才招募、保留、發展與激勵等最為有效的人力資源策略相關的決策，
也都建立在最新的可用數據之上；
數據與客觀的標準也同樣用於決定所需完成的工作何時應當由企業僱員完成，何時應當進行外包或運用新的技術。
Sodexo（索迪斯）、UPS、美國陸軍等一些組織也在由數據驅動的決策制定方面取得了顯著進步。
3.強調假設檢驗與實驗——
或許，傳統人力資源與科學性人力資源間最為顯著的區別，
便是是否強調對更富成效策略的檢驗。
例如，針對樣本的實驗將證明或推翻這條假設：
“多樣化的面試官將挑選出更具多樣化的候選人”（當然事實並非如此）。
長久以來，Google的人力資源部門都是假設檢驗的支持者，
特別是當假設本身涉及能夠有效預測新員工成功表現的特定因素時；
而Amazon則將其對假設檢驗的關注在其人力資源宗旨中體現——
“我們在頂尖人才招募、人才保留與人才發展技術領域提出假設，並著手通過實驗與精心的數據收集將其證明或者推翻。”
4.需要持續學習與持續改善——
在一個飛速變化的世界中，持續改善是不可或缺的。
因此，科學性的人力資源策略強調對績效數據的持續收集與彙報，以支持人力決策；
此外，機器學習與自動反饋也是識別關鍵學習收穫的重要技術。
5.提出人力資源折舊假設——
Amazon稱之為“好奇求知”。
在這樣一個快速進化的世界裡，我們應當接受：
任何一個新創或既有流程、工具或策略的效用都在持續減弱直至最終淘汰；
我們也應當假設，與此同時，在人力資源及其他領域，
全新的、更富成效的策略與方法也將不斷地被開發出來，並能夠為HR所用。
這些假設驅動了對績效數據的收集與實驗/假設檢驗的落實，
以應對在不足18個月的時間中，全新流程與方法對既有實踐的全面替代。
6.無一遺漏的全面數字化——
另外一項Amazon的人力資源目標是“我們致力於成為世界上技能最為嫻熟的HR組織”。
因而，科學技術無疑是人力資源變革的首要驅動因素。
人力資源的方方面面都需要加以數字化，以確保所有信息在人、流程與系統之間以電子化方式直接共享；
此外，數字化也意味著每一項輸入與輸出都應以數字來計量。
7.應對未來——
幾乎所有人力資源指標都關注歷史數據，然而科學性人力資源則更強調前瞻性預測分析。
如果能夠著眼於未來，人力資源無疑將帶來更為巨大的業務影響——
因此，我們有足夠的時間抓住機會並緩解即將面臨的問題。
8.識別優先事項——
最終，對數據的分析將揭示：
並非所有的人力資源管理問題都產生相同的業務影響。
因此，科學性人力資源需要將其部門的絕大部分資源投入到，對業務產生最大可衡量影響的問題與解決方案中。
業務單元、僱員、工作任務與績效都應當區分優先次序。
9.帶來外部聚焦——
在傳統的內部戰術性聚焦之外，人力資源必須監控並能夠適應外部環境。
這意味著在人力資源流程與結果方面打造超越企業競爭對手的競爭優勢。
不斷變化的外部環境也要求HR將敏捷的基因注入人力資源流程，
以使其在業務環境發生重大變化時能夠快速地適應並增減規模。
3 結語
在過去幾年，有許多詞語被用於描述人力資源新興的未來——
人們稱之為數字化、循證式或是技術驅動的人力資源。
然而在我看來，Amazon“科學性人力資源”才是對這一新興未來最為競爭的描述——
其基本基礎在於以科學而非直覺性藝術的方式看待人力資源決策。
短期內，這一策略強調通過數據分析實現持續改善；
而長期，由於業務與技術領域的持續顯著變化，它假定既有人力資源實踐終將過時。
同時，人力資源領導者還應當瞭解，
在帶來更加顯著業務結果的同時，更具科學性也將顯著提升其個人在最高領導層中的威信。
因此，我的建議是跟隨Amazon、Google這樣的偉大企業，
將“更具科學性”定為你人力資源的戰略目標。
本文來源於環球人力資源智庫（ID：ghrlib），專業的HR都關注，權威人力資源新媒體，為企業HR提供優質培訓及諮詢服務。報班學HR，先查GHR。
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