原文始发于微信公众号（大易运赢）：AIGC掀起“原子级”变革，HR出路在何方？
作者丨滕新阳（主要作者），宋清君（内容指导），刘少坤、王宝珠、张桐（团队成员）
来源丨CSTD人才发展平台（cstd201505），内容整理自CSTD「人效增长，数智赋能——2023业务赋能大会」东软集团人力资源部(COE)上海分部部长滕新阳的分享“AIGC在人力资源的影响——一场原子级的HR变革”，经作者及团队审核。
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被迫变革
人力资源在技术狂潮中的自我救赎
HR是受技术变革驱动的吗？
回答了这个问题，我们谈论AIGC下的人力资源才有意义。
我们先从宏观层面来看。人力资源的改革和创新，是我们主动创造的吗？
17-19世纪，资本主义萌芽与兴起阶段。这个时代以资本为中心，谁有钱谁就有劳动力，你只需要管钱，不需要管人。所以这个时代还没有人力资源的概念。
19世纪，瓦特的蒸汽机将我们带入工业文明。机器开始替代手工，生产开始追求效率最大化，开始强调科学管理。HR诞生，人力资源管理逐步走向程序化与专业化。
19世纪中-20世纪，电气化时代。电器代替机器，体力劳动让位于脑力劳动。人力管理要求不断增加，逐步拆分出六大模块，选育用留奖惩，初具战略性人力资源管理形态。
20世纪后半叶-至今，信息时代知识经济时代。规模化生产被定制化和精细化的服务取代，人力资源三支柱理念提出。人力资源管理开始通过服务精细化以更好的实现自身价值。
反观人力资源的革新，你会发现革新的背后其实是时代的更替。
换句话说，人力资源的改革和创新，从来都不是我们主动创造的，而是由于每一个技术时代的到来，被迫改变的。
一项新技术的出现一定会有新的应用场景，就会给客户提供解决痛点的新方法，由此产生了新的商业模式。在新的商业模式下，组织一定会发生变化，对人的需求也一定会发生变化，进而对人力资源就会有更高的要求。
这就是我们说“AI技术的出现会给HR带来巨大变革”的原因。
如果用3W模型来看，其实就是技术的应用场景创造了组织的商业模式，进而改变对生产力，也就是对人才的要求。所以这是HR一直被动地被技术推动的原因。
德勤今年年初发布了一个报告，叫“未来人力资源”。其中提到，每一次技术变革，人力资源都会站在风口浪尖上，并且人力资源的作用总是极其强大的。其中有四个变革要素：
第一个叫适应性，在这个时代下，企业的管理核心会从组织变成人，会更加聚焦到员工身上，而非组织上。
第二个是敏捷性，当前人力资源所解决的问题并不只是人力资源本身的问题，很多情况下需要面临的是，你能否和相关利益站在一起去解决实际问题。这要求我们人力资源从业者要有全域学习的概念，不能仅仅局限于专业圈子。
第三个就是架构，通过架构提升员工体验，是当下以及未来释放价值和生产力的有效方式。而从线下到线上，体验架构会发生很大变化，需要我们予以关注。
最后一个叫技术驱动，就是利用人机协作来提高质量和速度。未来HR可能会遇到的一个挑战，人类不相信机器，机器因为人类的不信任，进而引发巨大的消耗，以致人机协作不能发挥出最大的价值，这会是一个非常刚性的矛盾和冲突。
所以从宏观层面来讲，技术的变化就是时代下的巨浪，作为一个HR一定要关注技术，把思维提前，认识到技术的重要性，否则你会被拍在沙滩上。
下面具体来看AI的发展。
目前的AIGC赛道可以说是百家争鸣，很多公司投入大量资源研究大模型。在我看来，大模型的研究会出现马太效应，目前全球层面的超额投入会带来大量浪费，而且也与我们大部分企业和个人的关系不大。所以我们再往下，看应用层面。
关于AIGC在企业的应用，其实是一个公司战略级的话题，大模型共生体技术架构将会是主流，其中包括生成式大模型和辨识型小模型。我们知道Open AI做的就是横向的训练框架，它只负责大模型的训练，而微软帮他做的就是后面应用端的开发，这也是很多公司未来要做的一件事情，这是一个纵向的赛道。
纵向赛道是应用型赛道，也就是垂直领域的赛道。除了微软这类先行者，未来一定会有很多乙方的领域专业数据公司，它会利用自己的专业数据，基于基础模型进行微调，形成专业领域的私有小模型。对企业而言，可以直接购买乙方供应商生产的小模型，或者你不想等，也可以自己搞模型微调，自己做小模型。
▶魏炜：大模型技术企业的商业模式新选择
总体来说，生成式大模型与辨识性的小模型结合起来可以为未来的企业HR、管理甚至业务助力，而在这里面会催生出非常多的商业模式，所以HR的工作会发生很大的变化，因此，我们有必要对AIGC给HR带来的冲击做一个思考。
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原子级冲击
AIGC对HR使命的颠覆与重构
面对技术的冲击与颠覆，HR要以效能增长为导向，以新技术与数据驱动新工作模式，创造并维护高效的工作环境，数字包容的工作场所；尊重交互体验，关注员工的可持续发展，使员工与组织在实现商业目标的同时不断涌现新的价值，实现共同成功与成长。其中有五个关键词很重要：
一是效能增长为导向，人力资源价值创造要以效能为导向，是为了提升组织竞争力、优化资源配置、鼓励创新与变革，并建立有效的绩效管理和奖酬体系。
二是高效的工作环境，人力资源要创造和维护高效的工作环境，是为了提高员工工作效率、促进团队协作、优化流程和工作方式、增强员工满意度和工作积极性，以及降低工作压力和提升员工健康。
三是数字包容的工作场所，确保所有员工都能平等地参与和受益于AI技术，确保员工具备应对数字化工作环境的技能和知识，创造并维护以新技术为代表的创新驱动的工作模式，帮助员工驾驭新技术提高生产力或面对技术冲击带来的不利影响。
四是个性化员工体验创造，人力资源要提供个性化的员工体验，从而提升员工参与度和忠诚度，促进员工发展和成长，增强员工的工作动力和创造力，以及建立积极的组织文化和品牌形象。这将为组织带来更高的员工绩效和创新能力，同时也吸引和留住优秀的人才。
五是关注员工的可持续发展，人力资源管理要关注员工的可持续发展，旨在提高员工的工作满意度和幸福感，培养和保留人才，提升组织的创新和竞争力，适应变化和挑战。这对员工和组织都具有长远的价值和影响力。
所以AIGC和人力资源变革结合在一起的时候，到底该在哪里起跑？
这里有张图，你会发现几乎HR工作职责的全流程都可以用一些小模型的介入，来提升工作和决策效率。
*亿欧咨询：AIGC＋HR，AIGC提供企业人力管理新解法
但是小模型的制作需要花费较大成本，同时不同小模型中有部分内容是重叠的，例如面试与任职资格当中，评判就会重复，那要怎么解决?
一个有效的方向就是找到它的原子级活动。
什么叫原子级的活动？就是由原来人为内容生产主体， 到使用AI可以代替或者辅助人成为内容的生产者的最小单位的人力资源价值活动。
原子活动首先是内容活动，非流程活动，例如JD撰写、笔试、面试等就是内容活动，而审批、通知等就是流程活动。
其次，原子活动能够并尽可能多地被上级活动使用，例如笔试为原子活动，在招聘、培训、任职资格、晋升等多个模块中被使用。
最后，原子级的活动是最小价值活动，无法再进行分解，例如知识管理，向下可以拆分成知识获得、创造、分享、记录、更新等多个活动，不是最小的价值活动。
将原子级的活动做成小模型，未来企业需要的无外乎就是做一个API接口，只需调取小模型的数据，极大地降低了成本，同时小模型也会更加的精准。
所以这就是我们在做大模型之上，对小模型的一些思考，我们要找到原子级的活动，将原子级的活动包装成小模型。你在了解了它的技术、内容形式并根据内容形式推动一个原子级活动之后，再带着它回归到人力资源管理的活动上，人力资源的管理活动就是小模型应用的环节。这是未来性价比很高的HR和AI技术的一个结合。
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点亮技能树
AIGC在人才发展中的导航之路
AIGC会给人才发展带来什么样的变化？这里我想引入一个词“技能树”。
很多游戏都有技能树的概念，我们作为玩家可以通过上帝视角，很清楚地看到角色具有什么能力，还有什么能力，但在现实生活中我们做不到。
但现在借助AIGC，我们可以变相给员工配上技能树。就拿程序员来说，首先将每一个知识点分一到十级，每一个等级提供十道题，通过AI的收敛式算法，测评员工水平，并打上相应的标签。通过这个方式，我们可以看到哪些员工熟练掌握了A技术，哪些对B技术仅仅是初步了解。
有了技能树，你会发现很多业务问题迎刃而解。
比如当你想开始某个项目，这个项目需要某些特定技能，而大多数成员相应的技能点还未点亮时，就需要通过学习去点亮，这就是发掘培训需求。而且每个成员可能技能掌握程度不同，系统可以根据个人已有的知识储备，设置课程播放时长，跳过已掌握的部分，这个就叫个性化或者是自适应式学习。再比如，要针对某项业务组建新的团队，可以根据项目需求进行搜索，用知识来找人，系统将会自动推断出适合的人才。
其实这件事情现在不借助AIGC也能达成十分七八。但有一个问题，就是切分知识点，提供试题的部分，其实工作量非常之大。但有了AI就不一样。比如ChatGPT就可以在30秒时间内快速生成技能树，并配套相应的题库，极大程度节约了人力成本。
简单来说，利用AI技术，可以让人才发展从过去的分散、无量化到现在的有序、有数，未来AIGC的应用也将发挥更大的价值，包括数据的人才分析和应用、开展个性化人才培养等。
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实战派对
AIGC在HR战场的独舞之路
在AI技术爆发之后，我和东软的一些伙伴组成了兴趣小组，并体验了市面上很多的顶流AI工具。我们发现很多AI工具已经能在当前工作场景下，带来可感知的成本节省和效率提升。
01 AIGC助力交互式场景设计
我们都知道员工体验很重要，员工全生命周期的不同体验场景会遇到不同的问题，那么如何利用AIGC设计一个员工体验的应用场景？结合消费者心理学以及人力资源Know-How，ChatGPT给出了回答，它将每一个场景分成痛点、痒点和爽点，痛点需要共鸣，痒点要做交互，爽点要做激励。
例如入职这个场景，它的痛点就是在招聘过程中存在沟通不顺畅的问题。痒点就是招聘过程中会认识很多未来可能入职的人，或者会有交付。爽点就是入职的时候可以配一个大礼包，包含一些手册、常用知识指南等。以下场景从文字到图片都是AIGC做的，它很高效地输出了一位员工“用户体验路径”8大环节下的24个场景，而人在这里面只是做一个引导。
其次就是将游戏化发挥到极致，东软内部有一个自己的游戏化平台，并且还会教HR做游戏，我们的目的就是让这些做学习发展的、做招聘的，拥有设计思维、游戏化思维。做游戏除了设计之外，还需要场景的描述和剧本的撰写，此时就可以可以借助ChatGPT，它能生动地描绘出人物的角色背景、隐藏任务等，省事省力。
02 AIGC搭建NFT虚拟徽章体系
此外，我们发现现在企业的现实激励已经越来越失去效用，尤其是外在激励。但是内在激励作为企业的虚拟资产是无法量化的，因此我们可以在内在激励上做文章。利用区块链技术，我们把内部所有的奖章、勋章等等全部上区块链，甚至离职了也可以当礼物带走，其中起到了两个作用，第一个作用就是带着有区块链的认证去下一家公司时，背调更轻松、入职更顺利。第二个就是让虚拟的激励资产从传统的租给你，离职即失效，到现在真正的给到你，成为个人的虚拟资产。
但是要设计各类奖章也是一件技术活，要做的精致好看，成本又上去了。但现在借助一些AI图片生成工具，30分钟可以设计100个勋章，在保证质量的同时，有效控制了成本。
03 AIGC协助员工数据分析
第三个就是协助游戏化的数据分析，在游戏中包含你送礼物、加好友等大量的交互信息，我们将这些交互的数据收集起来，用AI做数据分析。例如我喜欢在聊天频道里面讲话，讲话次数多，获得相应的成就，这些成就代表着沟通能力很强，喜欢跟人打交道，那未来的职业发展方向，就可以去做分享、做咨询。
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明日之问
AIGC引领下的人力资源未来
最后，我想总结一下伴随AIGC发展，人力资源未来会发生的4个方面的变化。
第一个就是随着AI技术的实现，未来企业岗职位可能会消失，任职资格评估也会转变为员工个体技能评估。
第二个就是科层式组织将转变为项目+以技能&能力集成的菱形组织。现在企业科层间的组织壁垒严重，而菱形组织的出现将打破部门墙，组织将共同拥有一个vision，借助robot和AI，克服沟通和协作问题，而中间将汇聚有共同能力、能解决问题的人组成一个team，久而久之那些不被选择的人也会被自动刷下去。也就是说组织和科层之间不再固化，而是让整个企业流动起来。
第三个叫共生体技术架构是主流（生成式大模型+辨识型小模型），人力资源原子级活动是核心。
第四个ChatGPT提供了一个“未来人力资源的DNA模型”，就是“人力资源Know-How+技术驱动+全域学习=make it real”。人力资源Know-How相当于方向盘，技术驱动相当于引擎，全域学习相当于雷达。以上也衍生出了未来我们需要关注的两个能力，第一个能力就是结合AI的场景创新能力，在既有的知识领域里，没有人能够超过AI，但人和AI的不同就是我们能做创新。第二个技术驱动+全域学习=终身学习，终身学习这件事情会变得尤为重要。
最后一句话分享给大家，“Web2.0”概念提出者Tim O'Reilly曾说过，改变是缓慢的，但会在一瞬间完成！
我也希望在时代巨浪拍下来之前，我们的HR都可以学会冲浪，让自己平稳着陆。