AI赋能人才标签与人才管理：外企德科的中国式解法

在全球人力资源管理领域，一场正在加速的变革正在发生。以 Workday Skills Cloud 与 Microsoft People Skills 为代表的技能型人才管理工具，正在推动一个根本性的理念转变：从“岗位-胜任力”向“技能-可变价值”迈进。

Workday Skills Cloud的设计思路是通过 AI 技术识别组织内部及外部的技能结构，帮助组织理解其整体劳动力的技能，从而支持招聘、内部流动、再培训等多元人才策略。

微软的 People Skills 则通过微软 365 套件（如Outlook、Teams、Viva等）中员工的工作活动、档案信息、协作行为等数据，自动推断其技能画像，并将其嵌入员工的 档案、组织搜索、学习路径推荐等场景。

不难看出，这种“新物种”的诞生，将极大的颠覆现有的人力资源管理体系和运作模型。这并不是简单的技术升级，而是一场从理念到执行的变革。

下面，从原理和方法论两个层面，我们将深入剖析“AI 技能库”与“传统 胜任力模型”的区别与创新之处（文中后续部分将进一步结合我们在外企德科咨询部的实践经验）。

基于以上对比，我们看到 AI 技能库带来的创新远不止“自动化”，而是三个层面的颠覆：

1.从“定义价值”到“发现价值”

在传统模式下，是 HR 专家预先定义哪些能力对公司有价值。在 AI 模式下，系统通过分析哪些技能与高绩效／高产出项目强相关，从而动态发现组织内部真正创造价值的技能组合。

2.从“为岗位付费”到“为技能组合付费”

传统薪酬体系为“岗位”这个容器付费，容器里装什么能力，是模糊的。AI 则实现为“技能”这个资产本身付费：例如一个员工的薪酬，如果在下季度学会了市场溢价极高的“生成式 AI 应用”技能，我们可以根据技能的掌握，设计新的薪资激励模式， 这彻底打破了僵化的年度调薪和职级晋升体系，将薪酬与员工实时价值紧密绑定。

3.从“静态的职业阶梯”到“动态的技能罗盘”

传统的胜任力模型支撑的是线性的、预设好的职业发展路径。而 AI 技能库支撑的是一个网状的、个性化的职业发展罗盘，系统可以根据员工当前技能画像，结合全公司技能需求和外部趋势，为其推荐多个潜在发展方向，并告诉其“还缺哪些技能才能到达那里”。

作为中国最大的人力资源服务商之一，外企德科的核心业务之一是为客户提供大规模、高质量的人才外包与招聘服务。我们每年需要精准匹配数以万计的人才。

在长期的实践中，我们碰到了一个无法回避的“成本黑洞”：

● 客户的JD是“失真”的： 客户给出的岗位要求，往往不能代表业务方真实的用人需求。

● 客户的模型是“偏差”的： 就算有些客户做了能力素质模型，在实际应用中也往往流于表面，与业务脱节。

● 最终的结果是“混乱”的： 最终，招聘变成了“盲人摸象”。客户的每个业务负责人脑子里都有一张不同的“人才画像”，这极度考验我们招聘专员的“通灵”能力。

这种“技能错配”的后果是什么？是我们的交付效率低下、人才流失率高企，最终导致我们的交付成本和运营风险急剧升高。

因此，外企德科在Gen-AI问世不久，就开始不断的研究和实践AI在人才管理中的应用，力求通过AI不仅在事务性工作上降本增效，更在人才管理领域带来提升。目前，外企德科已经在AI应用上实现了在“选用育留”全场景落地：

● “选”（招聘）： 从“JD匹配”升级为“技能匹配”，AI自动筛选出技能重合度最高的候选人。

● “育”（发展）： AI实时分析团队技能短板，精准推送学习资源，构建“内部技能市场”。

● “用”（盘点）： 动态人才盘点，一键找到全公司“最懂XX技能”的专家。

● “留”（留任）： 基于员工的技能成长路径和市场热度，预警流失风险。

在导入具体的AI应用之前，外企德科的实践思路，是首先形成标准化的敏捷标签模型建模能力。外企德科在多年外包和人才派遣实践中，发现要真正解决这一问题，必须从岗位的工作任务本身出发，重构能力与人才管理体系。我们的整套导入方法论与步骤如下：

1. 从工作分析到能力字典：动态识别人才所需技能

传统岗位分析停留在静态JD上，结果往往是能力模型与实际岗位不匹配。外企德科的方法，是工作分析2.0：基于流程的岗位分析，拆解核心业务流程，明确每个流程节点的参与角色，识别各角色在流程中实际承担的任务和产出。再将每个流程点参与角色的核心任务映射到具体知识、技能、行为要求，形成可验证、可量化的能力元素，而非模糊抽象的胜任力。将发现的能力项形成标准化的“大数据标签版能力字典”，包括能力名称、定义、熟练度分级及衡量标准。

这一步是AI启用前的“咨询核心”，确保系统采集的数据是可落地、可解释、可管理的能力信息。

2. 培训与人才发展：能力标准落地

能力字典的最终价值在于驱动人才发展：根据能力字典设计培训路径，明确员工从当前能力等级到目标能力等级的学习路线。结合能力标准，规划关键岗位继任池、潜力人才梯队和晋升路线。基于能力评估与绩效考核结合，实现科学激励和能力提升闭环。

外企德科的咨询方法论强调能力可落地、可测量、可持续发展，而不是简单做一个静态能力模型。

3. AI赋能：从咨询到数据驱动的持续管理

当能力字典和流程分析完成后，AI可以被用来增强数据驱动的人才管理。

首先，需要厘清AI数据采集与清洗的范围，内部数据来源，常见的有OA审批流、项目管理工具、CRM、代码库、绩效记录、培训记录等。外部数据，如招聘市场技能趋势、行业岗位要求。

其次，设计AI架构与建模。构建技能图谱或技能网络，映射员工、任务、岗位、项目的关系。并建立数据标准、数据治理的机制，从而确保AI技能画像的可靠性。通过这套方法，外企德科可以帮助企业实现了AI驱动的完整的人才管理闭环。并可协助客户进行系统的规划和选型工作。