北森：敏捷构建内部测评中心，加速人才决策智能化

一、91.9%的企业认为人才数据化非常重要

每家企业在创立之初都非常希望能够基业常青，而基业常青依赖两个重要因素：一个是战略，一个是人才。HR所做的一切工作上的努力，都是为了帮助组织实现简单但又重要的目标——需要用人的时候，能够真正有人能用。

我们怎么让这个目标为组织带来更多价值?

很多HR使用测评很多年，但大家经常会问一个问题：我已经成为一个测评专家，能够熟练地使用测评工具，接下来还应该往哪儿发展?还应该用什么样的方式，让人才数据化、信息化，并且让这些信息真正服务于组织未来的发展?

在去年北森发布的《2016-2017中国企业人才管理成熟度调查报告》中，我们问了HR一个问题：你认为人才数据化重要吗?结论很出乎意料，91.9%的企业认为人才数据化非常重要，当然这个数据化不只是量化的数据。

人才，包括人才管理体系，都是系统化的工程，它是一个系统且复杂的过程，涉及到很多量化信息，也涉及到我们感性认识和完整的人才体系。

看到数据结果后，我问一个HR朋友：你为什么觉得人才数据化重要，它在你的工作中起到什么作用?

他说当然重要了，因为我需要把我做的工作展现出价值，我需要回答老板的问题。

二、老板会关注和人才相关的哪些问题?

一个房地产集团的主席曾经问他的总经理：你能不能帮我搞一个盒子，把人装进去，然后按钮一按，我就知道这个人行还是不行，是60分还是90分?

也许有些HR觉得这样的问题无法回答，但是我们日常工作就是要想办法把自己的工作价值转化成能够回答老板这样的问题。

除了HR要回答这样的问题，北森也一直在努力寻找能回答这样问题的答案。

当北森第一次拿着继任管理系统去国内一家非常有名的上市教育公司，去给HR做展现时，他对于系统功能一点都不关心系统功能、漂亮的界面、价格都不是非常在意。

他关心的是：当我们CEO打开系统时，他会看到哪些信息?他能不能立刻知道全国有多少优秀校长?有多少高潜力的年轻教师?有哪些人是高管接班人?他们接替的顺位是什么样的?能不能让我像看财务报表和运营数据一样，看这些人才信息?

三、用了很多年测评，却依然回答不好关于人才的问题?

隐藏在这些问题背后的，不只是人才管理的工作价值，更是一种巨大的焦虑，如果你回答不了这些问题，你可能会陷入一种人才失控的状态。

我们跟很多客户交流时，发现规模达到万人以上的企业，HR能够掌握的关键人才信息是三四百人，稍微多一点的能到500人，但是对于大部分人，HR是不了解的。

“他是谁，在哪个部门工作，司龄多少年?

他是不是高潜人才，他是不是组织里的潜力者，我们对他将来更大的期望是什么?

也许做了很多工作，仍然很难快速回答这些问题。这就是人才失控的状态。

人才失控会带来什么?”

当组织业务非常好时，想快速拓展新区域，HR很难回答老板谁能马上成为开拓新市场的大将，仍然要让业务部门推荐一些优秀人才。

做了这么多年工作，有很多人才数据和信息，但是却没有产生真正的价值。

很多客户问北森：我用了很多年人才测评，但是我仍然回答不好关于人才的问题。要怎么办呢?

这个问题背后意味着我们可以去做的事情和隐藏的焦虑是什么呢?

我们来分享两个特别典型的测评专家的例子。

Example1：

我们公司用了5年人才测评，系统里有2700多个测评活动(这是一个非常海量的测评活动数据)。我对系统用得非常熟练，同事们也把我奉为测评专家，当他们有些人才把握不好的时候，或者有些人才想要进一步去探索未来可能性的时候，同事们都来找我，但是其实我惦记的是，很希望知道在这2700多个测评活动和更多的人才数据里，我还能做些什么，我希望能从一个测评专家，成为一个分析专家。

Example2：

我们在校园招聘里使用测评，包括秋招和春招，一共用了三年了。我们遇到的困难是面试官不好好用测评报告和测评结果，他们只相信自己的眼睛。每年我们校招时，每一轮面试官都不一样。我们承担了非常大的工作量，要去“教育”面试官，让他们除了相信自己以外，能以更科学化的方式看待人才，但是我不知道是否还有什么更好的办法?

四、工具升级，助力HR升级成为人才分析专家

面对这样的困境，可以给他们什么样的建议呢?他们可以从什么样的角度出发，解决眼前的问题，并且把人才信息更好地利用起来，服务于未来的决策呢?

我把它归纳成了两个升级：

1.认知升级

很多HR很早就已经成为测评专家，他们会自己解读测评报告，会观察人，用各种方法了解一个人才，并且不断地给业务体系输出关于这些人才的重要决策信息。

对测评专家而言，更重要的，是要从一个独立的测评专家扩展视野，变成一个人才问题解决专家和人才分析专家。除了已经掌握的测评技术，还需要构建一套人才分析体系，学习一些人才分析技术。还需要让HR能力展现成为组织能力。我们知道每一个企业里，当这个技能只有一个人会，其实还不足以转化成为组织能力，为组织解决更多的问题。

对于HR来说，自己认知升级的部分其实也需要让自己走出舒适区，从个人专家走向为组织构建整体人才分析能力的过程。

2.工具升级

工具能力、系统能力的升级，会带来组织中构建人才文化和人才数据能力的可能性。

(1)人才标准

很多人都在使用测评，所以他们对测评是非常了解的，所有的心理测验最开始都是标准化的，如果让工具在组织里落地，那可以从几个方面来展现它对人才数据化的贡献。

对于一个组织而言，可以重新定义关键人才指标，比如：

◆ 什么样的人才是关键人才，是不是只关注关键人才的离职率和在组织里的未来发展路径?

◆ 人才的能力体系是什么样的?当前的状态是什么样的?

◆ 未来支撑组织3年、5年战略的实现，需要构建什么样的人才能力?

(2)测评方案

把以往的测验打碎，让它变成更符合组织需要的测评方案，给组织规定好什么样的体系应该使用什么样的评估方案，这是人才数据化里的一环，能让人才分析视角能够结构化。

在校招的时候，应该用什么样的视角评估人，比如选高潜人才的时候。为关键人才建立能力档案，当你有了丰富的能力档案后，就容易弥补万人企业只能掌握三四百个关键人才信息的问题。这样我们就很容易了解组织里的每一个人，他未来的发展可能性是什么样的。

(3)分析系统

我们需要有分析视角，比如从什么角度看待人才，提供各种可视化分析数据。当你要回答老板这些问题的时候，结论很简单，但是背后需要长期的数据积累、分析和展现，甚至还要基于公司积累的数据建立各种分析和预测模型，不一定实现真正的智能，但是可以让每一个人才决策背后有更多数据支持和信息支持。

(4)业务服务

HR不是孤立的，他需要具备非常强的组织人才能力，也需要去给业务体系leader提供一些标准服务，让他们能够从只是业务leader转变为人才官，为他们提供的工具在这里就起到很大的作用。

(5)信息管理

所有这些，都需要有更好的IT和工具支持。

所以当我们想要逐步往更完整的测评中心，往更完整地为智能化决策提供决策依据这条路上前进的时候，两个升级一定是大家的必经之路。

如果这两个升级想要快速做尝试，往前迈一步，那我们应该做什么，如何确保这件事情能够成功?

再回头看这两个案例：

Example1：

她用了五年测评，有很多数据，她想的是我怎么把这些数据运用起来，让它服务于组织的人才决策，提供更好的依据。她把自己的工作和对未来的思考，升级到测评中心，做了三件事情：

第一，她把历年所有用过的测评方案进行了整理，规定好了什么时候应该用什么。校招的时候，公司如何看待校招人才;如何看待管培生、高潜人才和中层管理者，甚至如何看待高管后备梯队。把这些做了结构化整理，做好了规范。以后当组织再讨论高潜人才的时候，大家就有了一套完整的语言。

第二，分析了各业务体系使用测评的情况，她从中找到了重要的支持者，比如在哪个业务体系里，谁对人才数据化最关心，通过对人才数据的分析，获得内部支持者，并且帮助他们在组织里的成长，让他们也变成组织的能力。

第三，把2700多个测评活动数据做了分析，掌握了当前员工的情况，她可以很清晰地回答出，当前组织是什么样的状态和能力，是不是有足够的人才，是否具备组织创新能力，是否有了足够多的信息，是敏捷学习的组织，并且做了数据对标，可以知道自己的人才和外部人才的差距。

Example2：

这个案例里，这位HR也做了三件事：

第一，重新勾勒校招学生画像。他根据已录用学生在过去入职的表现，勾勒了非常清晰的画像：公司里表现好的校招生，共有两种特点，一种是全方位都很优秀的，既聪明，情商也高，学习能力也很好，人也很积极乐观。另一种是不聪明，但情商很高，且有较高的情绪稳定性，在组织里愿意面对困难。当他把结论跟业务leader沟通的时候，发现这些对于未来如何做人才决策，以及校招生录取都起到了重要作用。

第二，让测评报告变成面试官语言。很多HR在使用各种人才测评的时候，都会有感受，测评公司总是提供复杂的报告，来展现其专业性，但是到真正把人才数据化变成组织能力的时候，就会成为巨大的障碍。所以他为了让面试官成为他的合作伙伴，让校招变得更成功，就专门为面试官定制了他们能看得懂的测试报告，把所有的结果汇总到一页纸上，用清晰的结论，拉拢了面试官的心。

第三，面试官认证培训。他为各个业务体系提供了面试官认证培训，一开始要求所有面试官必须经过认证，才能在组织里进行面试，认证培训到最后甚至变成了组织内的收费培训。他从个人的测评专家角色出发，通过认知升级和能力升级，让内部有更多人可以成为人才管理专家，且对于人才数据化和更多信息服务于人才决策，起到了很关键的作用。

五、人才数据化，让人才决策从信息化向智能化迈进

归根结底，我们要做的所有事情，都是为了避免人才失控的情况产生。

对于组织而言，我们如何回答老板的问题，其实就是可视化结果将带来的价值。

◆ 我们知道当前人才能力情况，知道当前人才和外部人才是否存在gap;

◆ 知道员工是否努力，员工在多大程度上愿意为组织投入他们的心力;

◆ 知道最好的人才都在哪些业务上，哪些部门将来能更好地给组织输送人才;

◆ 知道高管是否有继任人员，因为这意味着将来当组织面临更大挑战时，是否有足够多的人才能够做决策。

我们可以看到每个人的人才档案，并且根据这些人才档案，在组织里提供更好的发展机会，我们能够通过对人才的调研和分析，帮大家建立内部行为标杆，让大家知道高潜人才在组织里面表现的这些优势行为，意味着什么，其他人要如何向他学习。

HR最想实现的，也是北森正在努力的，就是为HR提供人才预测工具，除了我们经常知道的哪个员工可能会离职，其实我们更应该知道的是：哪些员工具备更好的潜力，他将来能够更好地支持组织发展;哪些员工除了在自己体系内发展，还具备更多横向扩展的能力。

我们做的事，不管它是不是量化数据，只要我们把人才信息慢慢补充起来，以结构化的方式存储下来，展现出来，并且用一定的思路进行分析和整理，它就会逐渐开始支撑人才决策，让人才决策从信息化向智能化迈进。

当我们从测评专家本身能力出发，给组织建立更多人才分析能力时，就需要从个人人才分析能力变成组织人才分析能力，还要能将人才信息和人才决策装在口袋里。

当然最终对组织来讲，统一进行管理，不仅数据结构化更容易分析，大家的思维也是一致的，看待人才的角度一致，也一定会让组织在人才上的投入价值展现得更好，且成本更少。

可能会有很多HR说，这听起来是一个巨大的、系统化的工程，我今天开始，大概需要多长时间才能成功?

在去年的人才管理成熟度调查里，我们还问了HR两个问题，北森发现只有25.6%的企业能够运用多种评估技术，为人才数据提供决策依据。只有21.2%的企业HR能够做到有的放矢地对HR工作进行量化管理，逐步实现人才决策的智能化。

这两组数据是为了告诉大家：只要你从今天开始，做到认知升级，并逐步实现工具、能力升级，创建敏捷的测评中心，那你就已经走在了80%的企业前面。

北森相信更多原有的测评专家能够通过自己的能力和组织的能力，帮助企业逐步实现人才可视化的未来。