著名的咨詢公司韋萊韜悅（Willis Towers Watson）全球董事總經理瑞文·杰蘇薩森在2018年8月刊的《哈佛商業(yè)評論》專欄中提到，隨著數字化技術的指數級增長，HR不僅要有對行業(yè)的分析和把控能力，還要學會在管理中高效利用自動化工具，領英、聯合利華、百度等公司已經在人員招聘中大量使用AI技術。

瑞文·杰蘇薩森點名的三家企業(yè)中，百度作為中國AI領域的代表企業(yè)，除了對話式人工智能系統(tǒng)DuerOS和自動駕駛技術平臺Apollo，顯然，AI與管理的落地應用——“百度人才智庫系統(tǒng)”也已經名聲在外。

“百度人才智庫系統(tǒng)”是國際首套智能化人才管理綜合解決方案，也是百度旗下最知名的世界級人工智能專家之一——熊輝教授，領銜打造的重點項目。據了解，這套系統(tǒng)已經在百度內部投入使用近三年，其中最具綜合使用場景的“AI職業(yè)發(fā)展助手“解決了哪些的痛點？又有怎樣的落地應用呢？

長期以來，職業(yè)發(fā)展一直是困擾企業(yè)和員工的難題。美國西北大學凱洛格商學院教授卡特·克斯特（Carter Cast）和杜克大學富卡商學院教授多利·克拉克（Dorie Clark）等管理學專家都對這一課題做出研究。隨著科技的光速發(fā)展和各行各業(yè)不斷被顛覆、融合，職場人頻繁轉換職業(yè)軌道已成常態(tài)。根據《哈佛商業(yè)評論》報道，如今管理者平均每天“發(fā)送+收到”122封電子郵件，平均每月參加各類會議62場。在這樣的環(huán)境中，無論是員工本人，還是他/她的上司或人力資源主管，可能都很難投入充足的時間和精力用于發(fā)掘高潛力人才、員工職業(yè)生涯規(guī)劃和職業(yè)培訓。光輝國際的研究表明，在管理者對自己的67項管理技能打分中，“發(fā)展他人”得分最低。

不知不覺中，員工的專業(yè)技能和組織需求之間出現斷層和盲點，影響組織效率，最終導致員工職場翻車、組織業(yè)務受損。這就形成了惡性循環(huán)，組織不得不聘用更多的新人來彌補空缺職位，導致更高的員工流失率和更加頻繁的職業(yè)流動。

從長遠角度看，無論對組織還是員工個人來說，員工的職業(yè)發(fā)展都不容小覷。企業(yè)應鼓勵更及時、透明和有價值的反饋，設定更清晰的績效標準，并提供激勵措施讓管理者提高員工職業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略優(yōu)先級。而員工本人更應重視個人職業(yè)規(guī)劃，了解自己的優(yōu)勢和劣勢，發(fā)現盲點并加強培養(yǎng)欠缺的技能和知識。

幸運的是，“第四次工業(yè)革命”的到來，催生了機器學習以及人工智能系統(tǒng)在人力資源中的應用，讓大數據和AI成為了企業(yè)人力資源部門和管理者的利器。員工面臨的種種職業(yè)發(fā)展困惑、瓶頸，和走過的彎路，在不久的未來將不再成為難題。目前，世界上有很多科技巨頭和創(chuàng)新公司都在智能人力資源管理和人才發(fā)展方面做出了積極嘗試和應用。百度就是其中的先行者和佼佼者。

（1）智能崗位選擇 ?

在剛走出校門的畢業(yè)生中，有相當比例的人對未來的職業(yè)缺乏規(guī)劃，沒有明確的求職目標。根據領英的一份研究報告顯示，職場人第一份工作的平均在職時間呈現出隨代際顯著遞減的趨勢，95后的第一份工作的在職時間僅為7個月。有人在工作一段時間后發(fā)現崗位并不適合自己；有人長時間找不到適合的工作，自信心大幅下降。而百度人才智庫（Talent Intelligence Center，后文簡稱TIC）自主研發(fā)的“智能簡歷評優(yōu)”和“智能職位匹配”工具可以有效解決這一痛點。

“智能簡歷評優(yōu)”可以幫助HR提升篩選簡歷的效率和準確度，降低候選人因經驗有限而產生誤判的風險。候選人短短一頁簡歷中，包含著大量豐富信息。既有姓名、年齡、教育背景、等基本信息，也有“數據分析”、“python”等專業(yè)技能，還有“領導團隊”、“跨部門溝通”等軟實力。即便是富有經驗的人力資源員工，也會面臨一些兩難甚至多難的抉擇。例如，兩份簡歷中出現“名牌大學+3年工作經驗”，以及“普通大學+5年工作經驗“的組合，該錄用誰呢？

百度TIC團隊的科學家們通過訓練AI模型自動學習百度歷史上數百萬份招聘者簡歷，能夠根據類似組合條件的員工錄用情況甚至工作表現，來決定這些矛盾條件在篩選候選人時應該具有的不同權重。大幅提高了簡歷篩選的效率、客觀性和準確度。

在使用“智能簡歷評優(yōu)”工具之前，百度每發(fā)送一份錄用通知，大約要篩選近百份簡歷。而智能工具所推薦的最優(yōu)秀前30份簡歷中，有26份簡歷的候選人最終獲得錄用通知，總體簡歷篩選效率提升超過40倍。

“智能職位匹配”能為求職者推薦最匹配的崗位信息，提高投遞成功的幾率。近年來，隨著信息技術的不斷發(fā)展，各個技術領域對崗位技能的要求分化得越來越細。比如機器學習領域，可被劃分為監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、強化學習、集成學習、深度學習等等。類似的，數據挖掘領域的技能也會細分成關聯分析、聚類、異常檢測等等。

因此傳統(tǒng)人力資源招聘者在撰寫崗位描述和篩選候選簡歷過程中，通常依賴主觀經驗，無法滿足客觀性和準確性的要求。

TIC通過百度歷史上海量成功匹配的崗位招聘數據進行深度學習，找到簡歷和招聘啟示中的潛在關聯。通過區(qū)分一條工作需求中，每個詞語的重要程度，以及每條崗位需求的重要性，與求職者簡歷中具體的工作經歷描述建立聯系，從而把最合適的人匹配到最適合的項目和崗位上，讓新入職的員工不再吃“后悔藥“，也讓人力資源的同事不再“看走眼”。

圖說：百度TIC通過機器學習海量成功求職者的歷史簡歷，能更精準地匹配和衡量職位要求和求職者工作經驗。

（2）職場路徑規(guī)劃 ?

對找到了心儀崗位的員工而言，專業(yè)技能和工作經驗終將成為他們最寶貴的職場資本。因此，制定科學的職業(yè)發(fā)展規(guī)劃，并積累與之相匹配的專業(yè)技能至關重要。

百度TIC通過自主研發(fā)算法，基于歷史海量員工“入離升降調”職業(yè)路徑數據，可在員工入職后為其量身打造最適合的職業(yè)發(fā)展規(guī)劃。從職業(yè)路徑、技術領域兩大方向，助力其未來的職業(yè)規(guī)劃。區(qū)別并且細分每個崗位領域，使員工在入職后對自己的職業(yè)發(fā)展胸有成竹，可以為自己每一階段的發(fā)展晉升提前做好準備，通過努力，實現自身價值。

不僅如此，百度AI職業(yè)發(fā)展助手還能為員工推薦職業(yè)發(fā)展所需的學習資源，諸如網課、導師制和轉崗機會等等，幫助員工駛入通向理想職位的快車道。對組織而言，也能最大限度優(yōu)化利用現有的學習和培訓資源，通過提高員工的積極性，降低員工流失率，提高企業(yè)運轉效率。

（3）高潛人才發(fā)掘 ?

高潛力員工通常是組織中前5%的頂尖人才。人們一般認為，這些員工能力最強，工作最積極，而且最有可能晉升到職責與權力更高的職位。然而，一個組織、部門或者業(yè)務線中表現突出且有志于管理層的員工遠不止5%，在發(fā)掘未來領導者時，如何確保公平，幫助真正頂尖的人才實現職業(yè)規(guī)劃目標呢？

目前大多數公司通常使用360度測評、員工敬業(yè)度調查等方式作為評估員工領導力和高潛人才的工具，但評價對象間的利益相關性和主觀性往往讓這類工具流于形式。此外，由于測評面向公司全體員工或管理者，共性有余而個性不足，無法針對每位員工性格和崗位的具體情況做出綜合評估，在人才選擇、繼任者挑選、發(fā)掘團隊中潛在管理者方面均存在缺陷。

百度TIC基于組織網絡分析（Organizational Network Analysis）算法設計的領導力模型，能從多方面研究和預測團隊中成員潛在的業(yè)務能力指數，這些指數針對不同領導力層面的要求，對應不同的衡量標準。管理者層級越高，對領導力的理解就越深刻，即從單純的員工與日常事務管理者和協調者，上升為對組織凝聚力負責，掌舵組織文化以及確立組織愿景的“靈魂人物”。對于基層管理者主要考察的標準在人才方面，需要考慮團隊和業(yè)務掌控力等指標。中層管理者在基層管理者的基礎上，增加了管理穩(wěn)定性和管理影響力等組織方面的考量指標。最后，高層管理者還要增加前瞻性、文化建設力等文化評估指標。

組織想要持續(xù)、健康地發(fā)展，管理者就需要善用人才。百度TIC研發(fā)的領導力模型能讓管理者發(fā)掘團隊中的核心人才和高潛人才，進行定向培養(yǎng)，成為團隊精英，從而幫助他們在職場中實現自我價值。

圖說：基于構建員工業(yè)務合作網絡，使用組織網絡分析算法智能評估員工潛力。

“招最好的人，給最大的空間，看最后的結果，讓優(yōu)秀人才脫穎而出”是百度一貫秉承的人才觀，如此看來，也是百度重視大數據智能化職業(yè)規(guī)劃和人才管理的初衷。值得注意的是，雖然隨著技術進步，類似百度AI職業(yè)發(fā)展助手的解決方案會越來越多，但專業(yè)HR的洞見和經驗也并不是刻意隨意可被取代的，技術是為了服務于人，此類技術刻意為職業(yè)發(fā)展提供數據和事實驅動的參考意見和盡量客觀的參照標準。百度在人才培養(yǎng)上，一直頗具口碑，也希望智能化的探索和變革能為中國智能化管理開拓新領域。