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过去一段时间，大量的新技术冲击带来了各种各样的信号，让我们不断思考，也越来越焦虑，这些信息不断地告诉我们：你的工作可能被取代，原来的工作任务和岗位没有了。
但不可否认的是，伴随技术的发展，又新增了很多岗位，麦肯锡表示：中国有1200万到1个亿的中国人需要重新就业，未来这些就业怎么解决？这些岗位你愿意做吗，你能胜任吗？
△ 盖雅工场董事长兼CEO 章新波
*本文内容源自章新波先生在第四届狮山人力资源论坛的演讲
未来的劳动力队伍，
是增强型互联员工队伍
大部分的经济学家还是持乐观的态度。
他们大多数都认为：新的技术不会带来大规模失业，反而带来更多的补偿效应，或者带来更多的商业机会和工作机会。
补偿效应是指新的技术带来的商业机会和工作机会，能够弥补或超过因技术发展而导致的失业人数。
前段时间，我与中国科学院的教授探讨这个问题时，他画了一个倒“U”型曲线——表示整个数字经济发展和技能的溢价，其实还在持续爬坡的过程之中，并不是技术发展了，工作岗位就没有了。
这也是与过往工业革命的最大差异——过往的工业革命和自动化确实让一部分的工作消失了，而现在的技术发展虽然也带来了技能偏差，但同时也让我们掌握技能更容易。
过去，你会一项技能，我不仅不会，大概率也学不会，或者说要掌握这项技能要花很大的时间代价。但现在有了AI和信息技术的支持后，你掌握的技能，我也能快速学习掌握，或许你学习的速度更快，技能水平更高，但我们彼此之间的技能水平差距不会像过往那么大，差距会被缩小。这就是信息技术革命与过往工业革命产生的影响之间的差异。
这与国家提出的新质生产力里的新质劳动者类似。最新发布的《现代职业教育高质量发展意见》当中明确指出，到2035年中国要从现在的学历型社会转型成技能型社会，技能人才成为我们过程相对应的非常重要的关键要素。
新质生产力既有新质的劳动对象、劳动者和劳动工具，从劳动者视角来看，最大的变化是过往劳动者，现在是人机一体。人机一体带来最大的变化则是技能掌握的时间缩短，过往工业革命兴起时，马车夫和司机是两拨人，司机取代了马车夫。而现在，马车夫有机会变成司机，他可以升级成司机，快速缩短他的技能。
如果技能掌握变得越来越容易，组织也将发生新的变化，管理的成熟度越来越高，因为德勤在去年就提出：未来的组织变成一个技能型组织，大量的岗位可能会被消失，岗位变成了任务，任务对应的是技能的匹配。
技能型组织模式下也会提高人岗匹配的效率。Gartner预测：2027年底，25%的首席信息官都认为将使用增强型互联员工队伍，关键岗位的胜任时间将缩短50%。
技术飞跃发展，
人效提升何以实现？
技术先进性和飞跃发展是毋庸置疑的，但是伴随技术革命，企业效率就一定能快速提升吗？
答案是不一定，否则最近两年许多企业也不会都开始大谈特谈人效提升的问题了。面对各种新技术，企业内部的效率却很低，依旧要降本增效，裁员。但有一天我们会突然发现裁员也裁不动了，这个时候人效要如何继续提升？
首先我们认为人效提升的本质并非是企业剥削员工，而是要实现企业与员工之间双向奔赴。所以人效提升的第一负责人并不应该是HR，盯着人力成本不放，而是业务人员从经营逻辑、业务增长、人力成本、流程效率等多个角度综合分析。
如何才能做到综合分析呢？我们要学会利用抓核心的关键指标。
在我们去年发布的《人效九宫格白皮书》中，我们将人效指标分为效益类、效率类、效因类三类指标。
前不久，我与一位制造业HR的负责人交流时，他对我分享说：他扛了人均利润人效指标，今年人数控制得也特别好，人均产出也增加了，但是人均利润却下降了，原因是原材料价格发生变化了，所以导致企业利润下降。他认为用人均利润考核他的工作非常不公平。
所以我们要将人效指标进行分类，HR、财务、业务都可以从不同视角下展开人效分析，为不同的指标负责。
例如零售业，有些企业会看单位工时上的销售额，它是一个财务类的指标，它不涉及坪效，也不涉及人效，但是与时效息息相关。
如果突然发现单位时间内的销售额下滑了。根据这一结果性数据，我们也可以逐步倒推分析原因，例如人均接待的客人数量与过往相比没有变化，但发现客人的转化率下降了。再往前分析发现这家门店的新人比例过高，离职率过大，那是否是因为新人占比高导致客户转化率下降？通过同比分析发现其他门店比例也这么高，但是他们门店却没有下降。
不断挖掘原因，最后发现新人老人的排班搭配存在问题，高峰期排老员工、低谷期排新员工，老带新等系列规则都没有在排班中体现。
其他行业也可以同样通过一个数据追溯到人效原因，例如制造业，突然发现毛利率下降，最后发现是成本上升，而导致成本上升的重要原因是加班成本在增加。加班成本的上升是因为无故缺勤率在上涨，顶替缺勤的员工工资水平更高。
通过这两个例子，不难发现三类指标实际上并不是割裂的，而是相互关联，互相影响的，在真正的人效分析过程中，不同部门、不同层级、不同角色都要参与和关注。
打造基于时间-技能-动能的人效飞轮
提到人效，我们很容易联想到科学管理革命，泰勒时代。但是那个时期的管控模式放到当下就不再能行得通了。这个时代，我们需要关注Y理论，给员工更多成长空间，让他们找到意义和目标，以激励性的视角来管理。
那么如何更好地通过激励管理来激活人效呢？
我们可以从员工的能力、精力、动力出发，增加激励减少消耗。具体而言，在数字化时代我们可以通过各种方式满足推动员工的激励，我们总结了“三性”。
- 1. 满足人性，这是最基本的管理逻辑，多劳多得，少劳少得，不劳不得。
- 2. 激发狼性。过往几年，如果用一个字总结状态，那就是“卷”，行业在卷，企业在卷，但是回到公司内部，却觉得员工怎么都在躺平，如何激发狼性，健康地“卷”起来呢。
- 3. 培育神性，这是最高程度的“激励”，员工认同公司的价值观，认同公司的使命，认同公司的愿景，愿意推动公司共同进步。
在这个方向下，我们能否让企业赚到更多的钱，做得好，也让员工赚到更多的钱，实现真正的两者双赢，实现企业组织跟员工的双向奔赴，甚至实现企业、员工和社会三赢。
从员工激励的三个因子——精力、动力、能力出发，我们对应打造了基于时间-技能-动能的人效飞轮。这也是盖雅「赋能发展型新质劳动力效能提升套件」的理论基石。
规划
△点击图片查看劳动力规划案例实践
规划是劳动力效能提升的核心，是劳动力时间-技能-动能管理的核心出发点。
对于此，我们为企业的劳动力规划提供了高效的数字化工具——智能排班，它帮助企业更好地统筹管理人力资源，将人与业务打通，实现中央排班、人力共享或灵活用工等用工管理。
时间
△点击图片查看时间管理案例实践
员工的时间是企业在人效上必须关注的，过往简单的逻辑的是记录考勤、加班时间的准确性，但现在我们的视野需要扩展到业务，我们必须知道钱花到哪里了。
HR视角依旧需要保证时间记录的准确性，财务视角需要清楚这些时间成本的合理性，在业务角度里则需要关注这些时间成本是否真的与业务产出挂钩，付出的时间到底有没有被用到生产、客户服务上。
技能
△ 点击图片查看企业技能管理案例实践
技能发展的价值，我们已经看到很多企业的实践中看见了，他们将技能融入到劳动力管理中，员工学习技能越多，技能水平越高，公司自动赋予的标签也越丰富，安排的班次也会越多，工资水平也会越高，人岗匹配度也会越高。
另外，数字化系统会自动记录员工的技能运用情况，当一项新技能使用积累到1000个小时，他的工时费用会从25块钱涨至27块钱，总之技能越多、技能越熟练赚的钱越多。
通过数字化工具，员工也能更清晰地看到他个人的学习地图，看到目标和方向，从而产生更强的激励效用。同时，企业也会拥有一张“技能地图”，过去一个萝卜一个坑，现在100个人可以把150个人的活干了，然后发130人的工资，时间成本并没有增加。
最终从企业的角度来看，技能发展会让人力成本减少、产品的品质也会好，返工率下降，质量会提升，毛利率会上升。
所以这种激励带来的结果就是员工与企业双赢。
动能
△点击图片查看员工动能管理实践
如何才能更好地激发员工动能？
过去，大多数公司是月薪，现在我们可以通过拉开差距、强化激励感受，来增强员工的激励感，也让激励更加公平，多劳多得。同时也需要让激励结果和过程可视化，员工能够看到激励结果，看到过程，也看到一些比较和排名，因为结果才更有掌控感，看到过程才会有安全感，看得到别人，会更有公平感。
这种即时可视的激励理念不仅在零售业常见，在制造业也开始兴起，过往奖金的制度和传统的计件模式已经衰落了。大量的公司是在工时的基础上推演各种奖金体系，盖雅的激励性薪酬在这个过程中则帮助很多企业将这些复杂的激励体制和规则落地，给到员工精准和及时的结果，让员工有游戏化的感觉，产生更高的动能。
以上就是我们基于时间-技能-动能三个视角所看见的数字化技术工具的变化，我们也希望继续在劳动力管理数字化、人效数字化领域深耕，成为该领域的隐形冠军，助推企业人效提升和新质生产力发展。
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