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周禹：《组织演进的逻辑与人力资源数字化转型》

来源： 名家讲堂 日期：2025-09-11 点击：795 属于：大咖现场

演讲人：周禹（中国人民大学商学院教授、博士生导师，人力资源管理专家）

近几年，不管属于第几次新兴技术革命，“人大物云”，即人工智能、大数据、物联网、云计算等新兴科技，可以说在社会治理、产业发展、企业改革，甚至金融、消费、流通，以及今天的组织重构上，都处于互联网一网打尽，大数据无孔不入、智能化无处不在的状态。我们进入到这样的数字化时代，可以说，拥抱新兴科技力量其实是一个必然趋势，是一个时代的要求，也是一个浩浩荡荡的历史推进过程。中国人民大学商学院教授周禹说：今天，结合我个人和我的团队的观察和研究，主要针对组织的变革管理，尤其是在人力资源管理领域，近年来如何与数字化技术相结合，把人的智慧与科技的智能在全球产业和企业层面做出的一些创新，向大家汇报。

一、技术与人的经典悖论

首先，结合商学院的背景，我想先为大家介绍两个大的理论，即技术和人相关的两个经典悖论。
1、索洛悖论。这是经济学意义上悖论。罗伯特·索洛先生是1987年诺贝尔经济学奖的获得者，也是发展经济学领域的大家，其有关经济增长的索洛模型可以说无人不知。在当时，从上世纪七十年代中后期到八十年代，第一轮计算机信息化技术已经在美国的各个行业，包括制造部门、服务部门得到了广泛的应用。因此在八十年代，面对这样的计算机技术、信息技术快速发展的现实，索洛先生对数据进行了一系列非常严谨的实证研究，并发现，这些信息技术的广泛扩散和运用，并没有体现于社会生产率的提高，所以他的名言，“计算机无处不在，除了在生产率统计上”得以流传，也因此，索洛先生的这个发现或者说观点就成了人们至今依然在争论的一个悖论。
信息技术的快速发展、应用，到底能不能提高生产率？其实在今天，可能已经不用回答了。科技是第一生产力，包括信息工业部的数据，还有一些全球性咨询公司的调查数据认为，从九十年代末到今天，中国的科技进步对经济发展的贡献率高达49%左右。当然，也存在不同的统计口径。但显然，新兴技术、信息技术、智能化技术、大数据技术等等，对生产率的发展有着非常重要的促进作用。那么，为什么还会存在这样一个令人至今争论不休的悖论呢？这是一个特别有意思的问题。
一方面，今天，这一轮新兴技术正在被迅速地应用于各个方面，并得以扩展。但实际上，不管是从企业级的观察，还是从产业角度来看，这些技术距离转化成真实的价值，可能还需要一定的周期，所以，它具有时滞性。
另一方面，当一些新兴技术转化为生产力的时候，往往都伴随着资本的大量投入，也就是所谓有烧钱。今天，到底有没有人算过一笔账？当一轮新兴技术出现之后，风投纷纷闯入，可能会烧出一些大的平台和好的企业，但同时也会拍死无数的在风口浪尖上的组织。在这个过程中，整体社会消耗的资源，包括且不限于烧钱的资本资源，再加上浪费，到底有多少？比如共享自行车现象，可能的确成就了一些创业明星或者是个别企业，但是他所带来的烧钱大战，所消耗的社会整体成本，到底有多少作用于净生产率的提高了呢？实际上，这也依然是今天在争论的问题。
但是，人们在今天也达成了一个新的共识，即新技术本身的应用，以及其资本投入和创新，未必能够直接转化为生产率，尤其是当它需要配合组织形态，特别是人力资本水平的提高时。也就是说，硬的新兴技术必须伴随组织形态（这里的组织形态特指生产关系问题）以及生产者，即人力资源，包括人力资本水平的提高，才能显著转化为生产力。也就是说，新兴技术与组织、与人力资源密切相关，但其自身转化为生产率的效能并不是直接而显著的。这是严肃的计量经济告诉我们的答案，也是经济学角度的索洛悖论。
2、马克思-弗洛姆悖论。这是第二个关于技术和人的悖论，中国的朋友可能非常了解。当一个新科技、新技术出现并开始应用的时候，一方面为人力、员工、劳动者带来了更多、更好的技术赋能，即人拥有了更加自由，更高效能的“武器”。但另一方面，马克思等哲学家和伟大的人类心理行为学家、社会学家弗洛姆谈到，当某种技术被过度应用的时候，可能也会异化，甚至会变成人的束缚。我们在后面的“微观人力资源”章节会讲到这个问题。就像当年工业化大生产时代的卓别林在电影中所表现的一样，人变成了机械的一部分，甚至就是匹配机械的一个零件而已。今天，当我们都在网上工作，当我们每个人都在生产数据，而这个数据也在越来越精准地分析你、了解你，并为你推送信息的时候，就像哈佛大学教授提出的“信息茧房”一样，也有人称之为监控资本主义，是不是会对人产生束缚呢？这也是一个悖论。
弗洛姆大师就曾经谈到，成为价值最终源泉的，必须是人，而不是技术。我们制定所有计划的标准，必须达成人的最优化发展，而不是生产的最大化产出。这些才应当是我们在引入和应用一个新技术时候的最基本和最重要的考量。
因此，经济学角度的索洛悖论呼唤技术的应用必须与组织形态即生态关系的变革、人力资本水平的提高配套而行，才能提高生产率。而马克思-弗洛姆悖论所指的是，我们要用好技术，赋能于人，但是也要防止新兴技术应用的某种过度，从而使人反受其累。

二、数字化技术改变商业生态

从这两个经典悖论回到管理学的语境上来，我们知道，今天的数字化技术、新兴技术、互联网技术正在与商业管理相结合。对此，我个人有一个简要的观察和梳理：信息技术与商业相结合，最早出现于门户网站，这时就有了信息界面，比如企业基本信息的网页、网站等等。但实际上，真正开始深刻改变商业领域，开始改变生意逻辑，发展最为迅猛，并且离我们的生活并不遥远的，就是与消费界面的结合。当信息技术首次与消费界面结合，涌现了包括中国具有后发优势的阿里、京东电商平台。我称之为新兴技术应用的1.0版本，这是互联网、数字技术与现实相结合的一种从根本上泛众化的发展，是消费升级的过程。
2.0版本是社交，比如腾讯从QQ到微信，包括西方的Facebook等等，实现了社交的无边界连接。3.0版本就是今天全球正在深度推进的，回归产业，与产业链相结合，与实体经济相结合，用数字化技术去赋能、改造和升级传统行业。不同于消费关系、社交关系的升级，这一版本主要作用于生产关系的改造。4.0是在与产业链结合的同时，与组织与管理的结合。当前，我们已经看到了这样实践的迹象和趋势，数字化、智能化在不断更加深入、更加精微地嵌入、渗透到组织单元，甚至是管理系统当中，这是一个总的发展趋势，是一个大的演变过程。
当然，实际上，一些新兴科技，特别是一些信息技术、数字技术与管理和组织内部体系的结合也并不是新事物，它其实很早就开始了，特别是与一些管理职能的结合。所以，这里，我还有一个小小的“四部曲”。可以发现，一些数字技术，或者早期的信息技术在与管理职能相结合的时候，是从财务系统入手的。相信有很多企业的工作人员还有印象，八十年代末、九十年代初有一个专业门类，叫做财务电算化、会计电算化，这是最早的结合实例。因为财务、会计工作天生具有数据属性，所以它跟一些新兴技术的结合是最早发生的。
2.0则是把一些新技术，如统计技术、评估技术、监控技术与企业运营结合起来，像零库存、流程系统优化等等，以销定产、排产计划等等都属于运营范畴。当然，最典型的代表，也是一些标杆企业很早就做到了6Σ、质量管理、PDCA快速迭代等等，都是伴随着初步数据的模型迭代的。
3.0则可能是近年来随着互联网技术的不断深化，数据技术与营销、与客户关系的结合，这种发展的趋势也十分迅猛。我们说的精准客户画像，基于消费历史数据的精准营销推送，客户的实时交互、敏捷响应等等，都是与营销的结合，我称之为第三个主角。今天，就是在今天，也可能是最近几年，数字化技术正在与组织内部的管理系统、与工作场所、与办公作业或者是人力资源管理相结合，呈现出方兴未艾、风头无两的显著趋势。
对此，近年来，我的团队一直在跟踪，不管是从头部企业自己开发的角度，还是从全球人力资源数字化功能产品服务商、供应商的角度来看，有三个佐证。我在各种论坛上也说过，近年来，以提供人力资源智能化解决方案为主要业态的科技型企业和创新企业已成为全球资本追逐的，各种创新企业排行榜上独领风骚的翘楚。这些典型的人力资源专业智能软件的服务商跑得非常快，当然，其服务软件绝大多数的基本面都是以SaaS为交付模型的。
我经常说，我们中国的管理者、企业家非常喜欢追逐世界五百强，其实，福布斯还有一个很有意思的榜单，每年会发布全球创新力企业一百强，相当于是独角兽，是创新性、成长性非常高的企业。2019年的榜单还没有出来，最新的榜单是2019年公布的2018年的榜单，排在第四、第五位的，是大家耳熟能详的特斯拉、亚马逊、Facebook等等。排在第三位的是SaaS模式的创立者，Salesforce客户关系管理的云服务，当然，它的品类已经延伸到了人力资源。排在第二位的是人力资源专业领域的Workday，第一名是则是ServiceNow，即人力资源的云计算服务，它是增长最快的业务品类。所以我们说，最具创新力的业态是人力资源的智能化解决方案服务业态，现在的发展非常迅猛。
第二个证据是什么呢？一些为大家所熟知的技术标杆型企业，近年都在自主开发或者并购、引入一些组织与人力资源管理的技术化服务业务，比如微软云的变革就非常成功。近几年，Microsoft Workforce Analytics专门做了一套关于应用于内部的人员效能分析系统。Facebook也有一套Workplace by Facebook，是专门对人力资源效能实时评估管理的工具。与此同时，IBM等等都在开发或者是并购人力资源新兴技术服务领域的产品。
第三个现象就是，今天，在全球的范围内，特别是在组织管理和人员管理方面，甚至在细分领域，一些科技型的产品、业态和功能，可以说如雨后春笋般蓬勃发展，甚至呈现出井喷式的爆发态势。
2020年，Josh bersin先生最新的关于全球人力资源技术市场的报告中指出，在所谓的人力资源典型功能当中，包括绩效考核、人才报酬管理、敬业度管理、员工健康福利管理，当然也包括招聘、甄选、学习培养、报酬认可、实时认可、雇佣关系、用工方式的改变等等，应用非常之多。在各个典型的人员管理的细分功能上，一些智能化的产品和功能可以说是井喷式涌现。在核心人才的管理要素上，招聘、组织的多元化，包括智能化面试、线上面试、表情数据的分析功能、职业流动，还有员工体验管理的技术化产品和功能、员工自助服务的功能和平台，这几年都得到了爆发式的成长。
不管是企业综合管理、HR的同仁，还是专业的供应商，实际上，新兴技术与组织管理、人的管理的结合，不仅是一个企业自身组织变革、人员管理升级的一个大的趋势，其实还是一个全球性的大行业、大产业和大市场。在中国，阿里巴巴的钉钉已经服务了千万级的中小企业，实际上是把中小企业客户的整个的工作和组织运行都搬到了线上，是非常了不起的平台。腾讯除了微信之外，很多办公功能也在疫情期间得以迅速地建立和发展起来。

三、组织演进的逻辑

接下来，我想分别从近年来组织的变革，以及我们人力资源管理拥抱数字化带来的一些趋势、典型实践，甚至一些风险，跟大家汇报一下。我将分别围绕着组织和人力资源，分为两个部分来谈一谈。大家可以看到，近几年，全球的头部企业，包括中国各行各业的头部企业都在做组织重构、组织变革。我个人和团队一直在与各行业的头部企业协同，一起推动组织变革的重建。关于我们在深度研究组织重构过程中所总结出的一些底层逻辑和前沿方法，包括“三个三”和“一个五”。
1、组织的三个底层逻辑。今天，任何一个企业组织其实都有三个底层逻辑。近年来，关于一些新组织的概念层出不穷，像敏捷组织、轻运营组织、网络组织、合弄制等等，非常多。但实际上，穿透这些庞杂的概念，化繁为简，今天的企业组织，或者我们扩展到人类组织的角度，无非就是三个底层逻辑：
（1）分工。组织因分工而生，这是经济学之父亚当·斯密提出来的。因为有了分工，所以组织有了专业门类，而这些专业门类组合起来，就形成了今天的组织。首先，分工提供了专业化和市场效率，但它同时也带来了这个组织甚至是这个个体。在分工的基础上，假如我只擅长做A产品，但是我特别想要B产品，怎么办呢？亚当·斯密给出了第二个为人类带来很大影响的概念，就是市场或者交换。现在大家可以理解，分工作为生产效率的概念，市场作为一个分工者和分工者之间交易的概念，他们其实是一体两翼的。分工提高生产效率，而通过市场机制、信号价格、供需匹配的交易等等看不见的手，能够提高分工之间的最优配置。
（2）分层。后来，组织为什么会分出很多专业条线？都是分工不断深化的产物。当然，在今天，组织依然还在受这个底层逻辑的影响，我用“分层”来形容它。还有很多叫法，最常用的是科层制，甚至也会用到“官僚化”这个贬意词。但实际上，正本清源地说，组织的分层依然是一个底层规律。今天我们看到的网络化、平台化，甚至是一些带有科幻理念的组织形态，哪个组织没有分层呢？无非是层级的多寡。分层形成了今天人类组织的基本形态，是有一个层次感的结构。它能够实现效率和效能，通过权力的指挥、协调实现的指挥效率，有的时候也是非常高的。尤其是当权力中心拥有非常贤能的权威的时候，不论是分层、科层制，还是官僚化体制，其实都是有效的。而在我们浅层的管理学知识里面，今天，大家似乎都在谈论“打破科层制”这样的话题，但实际上，在最前沿的组织，有关社会学方面的研究依然在观察科层制的根本优势或者重要条件。当权威贤德的时候，分层这个权力链条的指挥并不比“看不见的手”的交易效率低。所以，这是第二个构成。分工让我们有了专业条线，分层让我们有了层次结构，这两个词的结合形成了今天地球上所有的组织的两个底层逻辑。
（3）分布。在分工与分层这两端之间，其实还存在第三类，我把它叫做分布。分布是大家喜闻乐见的词汇，如果用诺贝尔奖获得者威廉姆森的话说，这种状态就是“网络”，也就是今天说的Network，或者Social Network。那么，分布网络是指什么呢？是介于双方之间谈价格、做买卖来实现协同，和一切有如听指挥一般实现协同的一种中间形态。种网络的效率也许能把这两种成分的组合实现交易成本或者交互成本的最小化。它是有中心的，也可能是多中心的，其中的泛中心或者个体是被授权的，有主动权和主动性，个体和个体之间在网络平台上能够实现交互，甚至一些创新不再是由上至下的规划，而是由下而上地涌现。但是，网络形态区别于市场交易。网络上的主体和主体、单元和单元之间还有信任，还有组织纽带，还有文化纽带，还有情感纽带，还有身份纽带等等，所以是一种中间形态。也就是说，实际上，今天，组织的进化已经从早期的分工和分层开始向分布不断地进化。尤其是数字化技术的出现，一方面极大降低了交易带来的交易成本、询价成本，一方面也穿透了组织纵向的信息链。当它把这些交易成本和指挥成本通过信息和数字穿透之后，又成为一个巨大的力量，推动我们的企业组织向分布化的网络形态进化。
2、组织形态的三大演进阶段。在分工、分层、分布这样三种底层逻辑之下，可以看到，经历了过去几百年的工业化发展，人类的商业组织从形态上看，已经从最早期的，机械化生产之前的小作坊，逐渐成为了成建制的大企业、大组织，拥有专业职能、层级感、规范流程、完整系统等等。但是在今天，大组织又在被颠覆，大家都在自觉地、自然地、必然地向着活的网络形态进化。实际上，人类至今几百年的工业发展史证明，随着智能化技术、网络和数据技术的深化发展，我们已经完成了机械化大生产的过程，开始向网络化大生产进化。这就意味着，我们产业的组织形态，甚至是企业组织形态其实正在经历一个历史级的变化。因此，我们把组织形态的三大演进阶段总结为：小作坊-大组织-活网络。
3、组织从结构体向网络体转型的三个小演进。（1）以权利为中心的结构体（1.0）。过去的大组织是一种机械化的结构体。我们所说的科层制，包括传统教科书上提到的事业部制，大家在早期尝试过的矩阵制，其实都属于这样的结构体，只是不断地在其中寻求和逼近灵活性而已，但其根本上还是要通过清晰的权责，让这驾结构性机器更加有效。（2）以客户为中心的生态体（2.0）。今天，我们已经从结构体开始向网络化倾斜，不论是头部企业还是创业企业，都开始打破以权力为中心的科层结构，走向以客户为中心的生态结构。（3）以交互为单元、以算法为接口的全网络体。也许在并不遥远的未来，可能我们的组织会进化成全网络体，它是一个以交互为单元，以算法为接口的全网络的真正的有机体。
以权力为中心的结构体非常好理解，科层制不管组织规模有多大，一定是有领导、有权威的，有专业条线，有层次，其基层员工面对客户或者面对产品。当然，传统的结构组织当中还有资本，它参与分享回报。但我们今天说的组织形态的变化，都在从这样的结构体转向以客户为中心的生态体。它将反转过来，以客户为中心，将与客户最近的单元、个体联动起来，围绕客户满足，360度地，甚至是全消费周期的交互界面。这样，无非就是有的企业把直接面对客户的组合单元，有的叫最小作战单元，有的叫最优作战单元，这只是不同的业态、不同的构成而已，就是我们说的，前台部门直接跟客户交互了。
今天，企业界流行研究过去的专业职能系统，希望把它变成自己的能力平台，亦或是中台或者后台，最终是希求其变成能力平台、资源平台或者组织的标准化平台等等，为企业前台提供标准化甚至模块化的赋能，从而让前台能够把客户的个体化需求和组织的规模化能力有效结合起来。当然，在今天，企业平台的外延也是打开的，可能还能连接供应商伙伴、连接资本伙伴等等。这个时候，供应商、资本伙伴与企业之间不是一个层次关系，而是一个平面关系、是一个合伙关系。组织内部的平台化和组织外部的合作化，共同形成一个生态网络，一起为客户提供服务和产品。因此，刚才这段概括性的描述，基本上就是目前全球标杆企业在做组织结构性重构时所发生的事情。
在这个阶段之后，我们说得科幻一点、未来感更强一点的话，其实还有第三阶段，就是以交互为单元、以算法为接口的全网络体。这个时候，组织可能会变成一张无处不在，其内部的单元或个体之间自发、自主交互的网络，组织则成为一个真正活的网络化的有机体了。而且要注意，这个时候，组织可能已经不再能称为组织了，其网络里发生交互关系的主体，既有可能是客户，也有可能是股东，还有可能是内容的创造者，传统称之为劳动者，他们创造内容、提供知识。每一个这样的全网络组织形态上的个体、角色、身份的边界被打破了。这样的形态，尽管感觉上抽象了一些，但其实并不遥远。
简单地说，今天，一些更灵活化的用工方式，或者与共享经济、与平台经济相结合的形态雏形已经形成。比如，我们看到，Uber的司机其实并不是Uber的员工，他其实是Uber的独立工作承包商，但他首先要成为软件的客户和使用者，然后，他要在平台上提供劳动、服务，所以，他看起来又是一个工作者。假设有一些业务和平台还能让工作者出点钱，大家一起来众筹，一起来跟投，那么，这个人就同时还是企业、经营单元的股东，所以，他的身份其实已经模糊化、兼容化了。当人们在组织平台甚至在产业里面产生交易、交互和合作时，就意味着将来这个网状的组织不再有结构，甚至都不再有平台，只有所谓的网络形态。其中的一些单元或者主体成为核心枢纽，又有一些可能成为分布式的泛中心，还有一些是边缘网络上活动的主体，他们各自在创造并承载价值。
实际上，这是在大的三段论演进当中的小的三段论。当然，今天我们的大多数企业都还走在以权力为中心的结构体转向以客户为中心的生态型组织的路上。
4、组织形态重构的五种构型。再往下一走步，由于我们结合辅导标杆企业，一直在探索新型组织的变革，所以当企业处于从结构体向生态体变革的现实阶段，我们又总结出了五种组织重构的构型。这五种形态，大家可以在微信以及各种五花八门的报告和书籍里面看到，我在这里简要地梳理一下。
（1）第一种典型形态是“前-中-后台形态”。前-中-后台形态只是相对流行的说法，甚至人们都在更加深入地去研究不同的商业逻辑、不同的客户细分对象，以及其触点的前台单元怎么设计等等。今天，人们也在研究中台和后台如何设计和定位。但前-中-后台只是今天组织重构，新型转型的一种较流行的形态，不能代表企业的最佳实践。当然，不同的业态、不同的业务逻辑都在做所谓的前-中-后台的改造，其实前-中-后台的属性和建设逻辑、模式都是不一样的。服务业态的企业，那些直接面客的显然是前台，后面的内容、供应链有可能是很重要的中台，后台是一些统筹性、协调性的角色。
比如，京东是一家标杆企业，前两年京东商城最大的组织变革的核心逻辑之一，就是把传统意义上以品类为前台，转化为以消费场景为前台，所以把品类供应链放到了中台的模式。不论是电商还是团购，是线下还是体验，均以消费场景为前台，以内容品类、产品品类为中台。再比如，地产企业是以项目为前台，以区域或者以区域级的重点能力为中台，以总部的大部制协同为后台的。因此，不同的业务，虽然都叫前-中-后台，但其实各不相同。
实际上，前-中-后台模式还有一个非常重要的设计要害，就是当这种模式在运动的时候到底是倾向于前台拉动，所谓让听得见炮声的人来呼唤炮火，还是由中-后台推动呢？实际上，不同的企业、不同的业态在做具体设计之时也各不相同，并不存在一定之规。
（2）第二种当前组织的新型构型是“平台+自组织”，在具体的企业案例里有不同的说法和形态。比如，海尔生态的“三生”大平台是+自主经营体。我们也可以把它看成是用工方式的创新，比如很多企业把组织变成发包的业务平台，把员工甚至管理者转制成为个体户，也可以叫创客，变成平台+个人或者平台+自组织，这也是典型的构型。
（3）第三种是任务/项目为主线的机动构型。在西方，尤其是硅谷的企业用得特别多，包括合弄制，其本质是以重点任务或者项目（在华为叫项目式组织，万科叫任务导向型组织或事件合伙）为主线，打破组织的纵向边界、横向边界、内外边界，组成机动部队，攻关完成。这种围绕重点任务的机动构型可能也是组织改造当中的一种应用形态。以上这些构型并不是孤立的，有的时候，特别是一些大型企业的新形态的变革，可能是多种构型在不同业务形态下的一种组合和杂糅。
（4）第四种形态叫做多维组织能力交互的协同作战构型。比如，有些组织机构设置的维度是产品维度，有的是以市场区域为维度的，甚至是以客户维度，有点像当年华为组织的“拧麻花”，三大组织机构序列，一大组织是前台的，是基于前台地域设计的，交付是基于交付流程设计的，产品是基于产品开发和产品品类的。组织在具体运行的时候，把多维度组织能力、交互协同的作战机制作为组织变革设计的重点。这也是我们总结的形态之一，或者，大家可以把它理解成战区军总和空军头部力量组织能力的结合形态、结合机制。
（5）最后是新旧曲线单元间的联动转化构型，也是今天中国头部企业或者全球企业在做的事情，就是所谓的新旧动能转化的第一曲线、第二曲线甚至第三曲线。传统业务和新兴业务之间如何转化联动，然后通过组织联动机制的设计实现第一曲线和第二曲线的组织单元之间的价值协同、能力协同、资源协同和人力资本协同。经过一系列的设计，它变成了一种组织新旧业务曲线联动转化的一套组织系统设计、组织机制设计。
这五种构型，我们再次强调，它不是一个孤立的，也不仅仅是设计于组织结构的，更多还是设置于组织运动机制的五个关键抓手。实际上，它被我们综合应用在今天企业组织重构的大系统当中，是一种组合应用。在组织形态重构的变革过程中，以及组织机制发生变革的过程当，数字化技术、网络化技术、线上化功能的一些开发和应用，就是配套这些组织构型的变革逻辑去开发、引入或者去应用的。
讲到这里大家会发现，我在讲组织重构数字化的时候，并没有从数字化技术出发。因为首先，数字化技术最终要服务于、应用于生产关系，即组织形态的变化。我们的经验，组织的数字化转型首先是组织的转型，是你对你组织的转型逻辑、转型重点的逻辑、重点的构型有所设计之后，第二步才去看组织转型和重构的逻辑当中，哪些可以通过技术化的功能、技术化的手段、技术化的系统，让转型更平滑、更精准、更提高组织的效能。
这是我想跟大家介绍的关于组织的三个底层逻辑、三个历史的大的演进阶段，从科层制结构提出，向以客户为中心的生态体的小演进里面的五种构型，以及数字化技术其实是服务于、嵌套于我们事先建设好、规划好、厘清好组织变革的路径、组织变革构型的前提。其背后的时间量还是蛮大的，是非常具体的。因为时间的关系，我们以后会继续在商学院和华为的培训平台上跟大家交流。

四、人力资源管理拥抱数字化

我个人和我的团队在全球做人力资源数字化的研究，自信在全球范围内具有一定的前沿性，因为这也是全球人力资源领域，包括人力资源研究领域的新兴现象。我们把这个研究，总结成为“3+3”。
1、人力资源数字化的三个维度。人力资源管理数字化有三个数字化维度，包括在研究语境上也是如此。
第一个维度是HR Metrics，人力资源的计量或者人力资源的测度，主要解决的是把人才队伍，或者说员工、劳动力，和人力资源管理活动的“选用育留奖惩退”，也就是人力资源机制的应用、人力资源活动如何有效地数字化、数据化，是建立指标系统的问题。从广义来说，HR Metrics已经有了一定的发展历史。上世纪六七十年代，会计领域有人想做人力资源会计，想利用人力资源会计系统对人、人力资源活动，以及人力资源的价值产出做计量。在这个过程中，有一个非常著名的Saratoga研究院（美），常年致力于开发组织和人力资源的一些计量指标，当然，还有其他一些系统。我们也是国内最早开始从这个方面进行积累的机构，大家可以把它理解为人力资源管理范畴里面的指标化建设，其目的是能够形成数据。
第二个维度是HR Analytics（人力资源分析）。人力资源分析其实是今天全球研究和实践，包括企业智能功能、智能产品非常重要的热点。也就是说，在人力资源已经有了指标体系，并开始结构化积累数据的基础上，结合组织的管理问题、业务要求，如何选取合适的算法，把数据和数据进行连接、分析、挖掘，进而帮助组织解决问题，提供有数据分析基础的结论和牵引，为优化人才管理的机制提供有数据实证基础的规律，提升人力资源管理的循证化的水平。只有数据，数据就仅仅是资源而已。只有把数据与算法连接分析出来，才能帮助我们洞察问题，发现规律，导出思路，寻求优化。所以，HR Analytics其实是现在研究、实践重要的热点。通过算法能力提升人力资源管理的循证化水平，把数据围绕管理问题进行相应的关联分析、定类分析、差异分析、交互分析、因果关系的分析、网络分析等等，进而帮助我们发现规律。这实际上是我们严肃的商学院，特别是对硕士、博士生对数据的分析统计技能、数据的挖掘算法等等，是非常好的训练方法，而我们训练实证研究时用的算法，与世界前沿是接轨的。
第三个维度是HRM Intelligentization，即我有数据，也有算法，最后还能把一些相对成熟的算法转化为一个准产品化的功能，把它直接变成我的软件，变成人力资源使用的智能APP，这就把它做到了功能级和产品级了，叫做人力资源智能的产品化，直接变成了工具级的功能。而我们说的人力资源的计量、数据的分析、算法的分析，以及人力资源功能产品的开发等三个维度是相辅相成、相互勾连的维度，并不是递进关系。
2、人力资源数字化的三个匹配。对这三个维度的建设，实际上还要做到三个匹配：
一是，一定要匹配企业的战略逻辑和生意模式、业务价值逻辑。我们的经验是，人力资源不论是做计量指标、积累数据，还是做数据挖掘、发现规律、破解问题，还是引入或者是自己开发一些智能化的功能产品，不要忘记，它最好是能扎在业务逻辑最关键的价值点上。我使用人力功能，引入智能化的软件和产品，要做某一个算法，它到底是要解决组织效能提高的问题，还是要帮助我们节约成本，或者是提高客户体验或者是提高员工体验？对业务和组织价值点的靶向一定要清晰。
二是，与线下人力资源功能建设方向相匹配。与传统做IT、ERP时候的信息化的变革一样，实际上，我们引入一些数字化的工具、手段甚至是智能化产品，首先与线下人力资源功能建设的方向是要匹配的。也就是说，线下的人力资源管理想有什么样的导向，有什么样的发力点，发力逻辑其实也是要先想清楚的。
三是，匹配相应的数据思维和算法能力。我们也强烈呼吁，今天企业的人力资源专业的管理者和直线经理都要有一些数据思维和算法能力的训练。大家不见得要成为统计专家，但团队当中可能需要少量的数据专家，需要一些数据统计的硕士、博士进去，形成一定的数据思维、循证思维，要有读取数据的能力，并从数据中发现问题和形成洞察。
我们在帮助企业做组织和人力资源数字化转型的时候，通常会把三个人力资源数字化维度和三个匹配结合起来，先为企业描绘一个组织与人力资源数字化价值转化的路线图，在业务和组织的哪些价值领域去建设人力资源数字化功能，或者是基础能力。我的人力资源功能纲举目张、有轻有重、有先有后，哪些先去做数字化武装，哪些先保持一个线下逻辑的铺排。
为了让这些数字化的功能能够真正用起来，并且把它用好，人力资源的专业从业者以及管理者们，他们是不是有接盘的能力？是不是有上手、上脑的能力？所以，在企业数字化能力建设之前，我们会帮助他们制定一个定制化的数字化转型路线图。当然，我们在全球也做了很多实证研究，检验了人力资源数字化最终能够提高组织绩效的机制。
3、人力资源数字化的潜在问题。近期，我们观察到了全球人力资源的典型功能与数字化、智能化结合的发展方向，也发现它存在一些潜在的问题。比如，我们说人和组织的关系，实际上是伴随着商业模式，特别是数字化技术的利用和应用，可能也不断地在突破过去双边的雇佣关系，在向一种多边平台化的伙伴关系迭代。这个发展过程中，当然会带来很多的发展，但也会带来很多潜在的问题。包括雇佣模式越来越高度弹性化，员工的身份也越来越模糊化，甚至工作越来越灵活化，包括工时的灵活化和地点的灵活化（在疫情期间的灵活办公、远程办公、线上办公都统称为工作的灵活化），以及工作的众包化等等。工作越来越封装了，可能组织只是一个发工作包的主体，而人、员工、劳动者可以以不同的身份，在多个组织平台上接任务包，然后获得任务包的报酬，形成人单合一，或者人和任务的直接结合。然后是工作越来越自主化，雇佣关系开始向伙伴关系，或者是更灵活的交互关系发展。
它同时会带来很多潜在的问题，对此，西方社会也一直存在争论：是不是过度灵活的用工、灵活就业、非正式就业、即时就业会越来越多呢？是不是会影响到就业的稳定性？会不会导致就业的质量下降？包括过去雇主/雇员双边关系变成了复杂的角色关系、多边关系，那么，在劳动者权益方面会不会存在一些法律上的风险？工作看起来更加灵活化、自主化了，这是不是意味着工作/生活界面的模糊呢？会不会加重对很多知识性工作、封装性工作的剥削？会否导致大家更加疲劳？他随时都在工作，存不存在过度的精力剥削呢？
比如甄选招聘。近年来，真正的大数据和智能技术在甄选招聘上应用是最广泛的，是用智能算法去识别，以及精准画像，适岗、适应组织的预测模式也越来越精致。甚至包括线上面试、视频面试、语音面试，通过各种算法的应用，通过表情算法、语音算法都可以做适配性预测。但是，大家都耳熟能详的案例，亚马逊最早用机器人去算简历、筛简历，去甄选，最后发现，算法筛出来的有色人种或者是少数族裔比例严重下降，算法中存在歧视吗？怎么让算法体现社会价值观，这是现在美国的机构所重点讨论的一个话题。
还有我们说的人才盘点、考核、激励，我统称为评价性功能。今天，随着员工行为在数据平台上越来越多的留痕，这些评价也越来越精确了。它意味着，人的数据越来越被全数据化、全记录化，我多年以来一直强调的，将来的人数合一一定会成为现实，每个人在职场的工作平台上，都能够实现人数合一。各种数据都跟着人走，会形成一个个人数据账户，数据账户里有多样的数据，包括工作上的行为、出勤、态度盘点、能力评价等等。如果将来再将社会的数据打通，就变得非常可怕。
人数合一意味着什么？意味着数据集的出现使得我们可能对人的评价、考核、评估越来越精准，进而我们对人的激励或者各种资源的分配越来越精确。这种精准和精确显然似乎非常符合我们企业效率的要求，符合经济学更好的投入产出，以及对人力资本评级的要求。我经常说，今天，我们人力资源领域用的词是人才盘点，实际上，当数据精度、效度越来越高的时候，它就变成了人力资本价值的评级系统，哪些是我的核心人力股票？哪些是我的蓝筹股？哪些是效能状态不那么高的人力资产等等。这些数据将来的积累会越来越高、越来越精、越来越准，我们对人的评估和激励也会越来越精准、越来越精确。这一方面更符合效率原则、经济原则，一方面是负面效应，就是它会不会成为一种新的监控资本主义，这也是美国社会在反思的问题，或者叫做职场数字化达尔文主义，都可以拿数据说话了。我们人文温度的那一面，会不会被挤干呢？以及隐私保护的问题等等，都是它潜在的负面风险。
包括智能设备、机器人将来会越来越多被引入到各行各业的业态里面。今天，我们看到很多商业企业、流通产业、电商企业都用在物流、仓储系统，将来可能会无孔不入。人们也开始担心，好的一方面是发展，将来会形成一些新型的人机交互的协同模式。但同时，全球也在研究，这是不是意味着一轮新的，甚至更有渗透性、更大面积的智能设备对大量的结构性工作和结构性员工的替代？到底会不会替代？转化带来的增量效应和转化效应可以对冲掉对员工和岗位的替代效应，这笔账怎么算？也是现在还在研究的课题。凡此种种，给大家梳理一下，人力资源的典型功能以及可能存在的一些风险。
4、一种数字化共有式的乌托邦。最后，我们来谈谈，一个听起来有些科幻，但实际上也许离我们并不遥远的，同时也是我们团队正在研究的非常前沿的问题。
今天数据的泛在化，其实会导致每个个体，不管是消费、投资、交易、工作、行为、心态、心理，其实都能在数据世界留下痕迹。也就是说，每个人都会成为数据的贡献者和创造者。这个时候，一个非常重要的问题出现了：当数据在不断地与商业、与产业结合的时候，当这些数据资源甚至变成产业资产的时候，它能转换价值了，那么，这些数据资产的所有权到底如何确定？这个问题在全球范围内，是一个把科技领域、商业领域和法学领域主要的视角高度结合的跨学科的重要研究、实践和政策治理问题。
数据所有权的确权问题，欧盟比较早就出台了《通用数据保护条例》（GDPR）等，巴西也有一些尝试，美国的加州因为有硅谷，也率先推出了关于数据确权、数据保护的法律或规制。这一方面，我们国家也在研究怎么解决方案，甚至将来数据的确权有理、有法、有据可循之后，是不是意味着我们的社会，甚至企业的分配机制会走向基于数据所有权的泛共享机制呢？
这并不抽象，今天有很多大的平台，比如我们在电商平台上买东西，或者是在社交网络上产生的数据，某个人的某一次点击等等，这些数据积累起来，其实就成了大平台企业做算法、做画像，开发新产品、新业务的基础。但是这些算法、功能、业态的开发，实际上是基于我们每个个体的数据贡献。将来，这些数据如果真正得以确权化，是不是意味着这些大平台通过数据业态获得的价值，也要有一个针对数据供给者的分享机制呢？从这个意义上讲，我们更加超越一些，也许将来，真正随着大数据智能化，包括解决了信任的区块链等等，随着这些技术的全面穿透，把组织和人的关系、人和人的关系都穿透，有可能我们的公司体制都被根本性颠覆，一种数字化共有式的乌托邦，也有可能会实现。
这是关于数据的确权、数据权益的法律规制问题，乃至于数据确权后的社会分配、产业分配、企业分配机制的共享机制的未来发展和可能性的一些比较前沿的洞察。最后大家可以看到，不管是我们组织的重构转型，还是人力资源拥抱数字化功能的发展和提升，其实在全球的研究和实践领域都处于前沿阶段。我们人民大学商学院也是很早就把“数字化转型与组织重构”作为整个学院战略性的研究教学和社会服务方向的。我们已经在做，当然更加呼唤中国各行各业的头部企业、成长型企业，甚至是创新型企业，一起寻求机会，寻求平台，一起手拉手，把组织和人力资源数字化的前沿领域、前沿课题和前沿实践，通过知行合一、产教协同，共同合作研究、合作实践、合作探索，然后合作分享。

嘉宾介绍：

周禹：中国人民大学商学院组织与人力资源系系主任、MBA项目中心主任，教授、博士生导师，美国哈佛大学博士后、研究员。兼任：中国人力资源理论与实践联盟秘书长、中国企业改革发展研究会人力资源分会秘书长、中国人民大学商学院国企改革与发展研究中心研究员，中央国资委研究中心、培训中心特聘专家，美国管理学会、战略管理学会（SMS）、欧洲管理学会、国际管理研究学会、中国管理研究国际学会会员，美国百森(Babson)商学院创业教育与实践项目成员、西班牙马德里大学CUNEF商学院知识创新中心特聘研究员等。周禹教授主要从事战略性人力资源管理与组织发展、人力资源混合系统模式、组织变革与人力资源数字化、人力资源创新创业、参与性治理与分享性激励等方面的研究与教学，特别善长将中央企业及我国企业的体制性特征、文化性特点与现代人力资源专业技术方法相结合。在国际知名期刊上发表多篇学术论文，以及多部探索标杆企业经营、组织与人力资源模式发展的书籍。周禹与产业界有着广泛而紧密的合作联系，为众多标杆企业的组织变革、人才战略升级与事业合伙人机制创新等方面担任顾问。为众多企业提供定制化的人力资源管理与领导力开发方面的咨询和培训服务。2016年8月获中国人民大学商学院首批教学杰出教授。

邀请老师演讲、授课请致电：19821197419 阎老师[微信同号]
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