抓住風(fēng)口

本期要點(diǎn)：年輕人掀桌子的機(jī)會(huì)來了！

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

想象一下，如果你在一個(gè)知名咨詢公司工作了十年，終于成為高級經(jīng)理?？墒峭蝗唬愕玫酵ㄖ?，這個(gè)頭銜將被換成一個(gè)由“級別+技能+領(lǐng)域”構(gòu)成的標(biāo)簽，如L4-Cyber-Fed-Expert，也就是在網(wǎng)絡(luò)安全和政府合規(guī)方面的L 4級專家，而曾經(jīng)“高級經(jīng)理”頭銜所代表的社會(huì)地位與收入水平也都將隨之消失。

這正是德勤美國（Deloitte US）準(zhǔn)備推進(jìn)的變革。

他們給全公司17萬名員工發(fā)了名為《未來職業(yè)框架》（Future Career Framework）的郵件，并宣布從今年的6月1日起，將不再設(shè)立“經(jīng)理”等傳統(tǒng)職位，每個(gè)人的身份將完全由級別、技能與專業(yè)領(lǐng)域來定義。

為了支撐這一激進(jìn)轉(zhuǎn)型，德勤在2025年全面上線了資源調(diào)度引擎Iris，將組隊(duì)的邏輯從以往的“人找人”變成了“關(guān)鍵詞匹配”。項(xiàng)目負(fù)責(zé)人只需輸入需求，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)篩選出具有相關(guān)技能標(biāo)簽且績效排名在前15%的員工供調(diào)取。

而且，Iris會(huì)通過1200多個(gè)細(xì)分的技能標(biāo)簽對員工進(jìn)行全天候的動(dòng)態(tài)畫像。如果一個(gè)老員工僅擁有資歷，卻缺乏當(dāng)前項(xiàng)目急需的特定技能，那么他在系統(tǒng)中的推薦權(quán)重也不會(huì)高。如果某人的技能標(biāo)簽長期處于“低頻搜索區(qū)”，就會(huì)漸漸被算法冷落，等同于被變相裁員。

這種邏輯與抖音等短視頻平臺(tái)的流量分發(fā)機(jī)制有點(diǎn)類似。系統(tǒng)不會(huì)因?yàn)槟阍且粋€(gè)所謂“大V”就給你持續(xù)推流，它只看你剛剛輸出的內(nèi)容是否符合當(dāng)前的算法趨勢。

我們認(rèn)為，這無疑是一場職場革命。企業(yè)將廢除職位與頭銜，讓經(jīng)驗(yàn)和資歷不再是護(hù)城河，同時(shí)也為年輕人創(chuàng)造了快速上升的窗口期。但也要注意，當(dāng)算法試圖將人拆解為數(shù)據(jù)標(biāo)簽時(shí)，也迫使我們重新審視那些無法被AI量化的價(jià)值，因?yàn)檫@些才是人機(jī)協(xié)同時(shí)代中，人類最硬的職場硬通貨。

掀桌子！

首先，德勤此次架構(gòu)調(diào)整最直觀的影響，是消解了資歷的溢價(jià)，也為年輕人提供了跨越發(fā)展的機(jī)會(huì)。

我們在短視頻賬號發(fā)布了德勤的這個(gè)事件后，收到不少關(guān)注。評論區(qū)較多聲音集中在“人被工具化”的擔(dān)憂上。

大家直覺地感到，企業(yè)是在為AI替代崗位做準(zhǔn)備。

畢竟所謂AI替代人，本質(zhì)上是在替代工作所需的技能和經(jīng)驗(yàn)，所以當(dāng)企業(yè)在按“技能”而不是“崗位”來設(shè)計(jì)組織架構(gòu)時(shí)，未來一旦AI發(fā)展到位，某些環(huán)節(jié)確實(shí)更容易被AI無縫替換。

不過，我們更應(yīng)看到積極的一面。

如Iris這樣的AI系統(tǒng)不懂人情世故、不會(huì)論資排輩，它就是個(gè)內(nèi)部勞動(dòng)力市場的匹配工具，目標(biāo)是以更低的成本、更高的效率，將合適的人安排到合適的項(xiàng)目。

在傳統(tǒng)的組織里，技能存在于口頭描述或上級評價(jià)中，因此一個(gè)人能否被發(fā)掘，需要口碑和資歷的積累；但在德勤的新系統(tǒng)里，技能變成了跑在算法里的、可驗(yàn)證的數(shù)據(jù)。

雖說在算法面前人人平等，但面對新技術(shù)，年輕人往往學(xué)得更快、包袱更少，也就更有可能憑本事實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。

例如德勤就公布了一個(gè)典型案例。一名代號為S.L.的年輕員工，職級僅為L2，約相當(dāng)于初級顧問。但在一個(gè)需要解決“AI幻覺”導(dǎo)致財(cái)務(wù)偏差的千萬級大項(xiàng)目中，原本的資深項(xiàng)目負(fù)責(zé)人無法給出解決方案，Iris引擎就直接推薦了曾參與引擎底層開發(fā)的S.L.。

然后，S.L.成功通過“混合檢索”解決了幻覺問題，并且成為了這個(gè)千萬級大項(xiàng)目的核心顧問。

要知道，按照舊規(guī)矩，這種新人幾乎不可能接觸千萬級項(xiàng)目，即便參與了，也大概率只能去寫寫會(huì)議紀(jì)要，干些材料整理的輔助工作。但現(xiàn)在，一個(gè)年輕人只要能直接上手解決問題，就能被算法直接推到關(guān)鍵項(xiàng)目的關(guān)鍵崗位上一展身手。

以前大家總愛用“是金子總會(huì)發(fā)光”來勉勵(lì)有才華的年輕人，但如今，AI系統(tǒng)卻瞬間把這些“金子” 直接放到了能發(fā)光的地方。

我想，德勤或許也是希望通過這個(gè)案例傳遞一個(gè)信號，只要你有特定的技能標(biāo)簽，哪怕你職級不高也能主導(dǎo)重大項(xiàng)目。與其說這是在把人“工具化”，不如說是開辟了一條新的上升通道。

硬通貨

不過，我們也要看到，這本質(zhì)上更是一場資源分配機(jī)制的深層革命。

德勤聲稱，在算法調(diào)度下，擁有“生成式AI集成”技能標(biāo)簽的員工，項(xiàng)目單價(jià)會(huì)比同職級的、不具備該標(biāo)簽的員工高出22%到35%。

但這背后其實(shí)是分配權(quán)的轉(zhuǎn)移。舊系統(tǒng)里，中層管理者靠著信息差掌握著任務(wù)與資源的分配權(quán)；新系統(tǒng)里，這種分配權(quán)被算法奪走了，也就相當(dāng)于被收回到了那些躲在算法背后的人手中。

所以，這一機(jī)制的根本目的，必然不是為了讓年輕人更容易上位，而是為企業(yè)利潤服務(wù)。

企業(yè)追求效率與利潤無可厚非，但這個(gè)機(jī)制是否完美且合理，又能否實(shí)現(xiàn)AI對人的替代呢，我們?nèi)匀怀謶岩蓱B(tài)度。

在AI的運(yùn)作邏輯里，所有信息都要轉(zhuǎn)化成能被模型理解的數(shù)據(jù)，也就是所謂的向量化。德勤現(xiàn)在做的，就是試圖把“人”也變成可計(jì)算、可搜索的向量數(shù)據(jù)。

可是，Iris系統(tǒng)雖然能精準(zhǔn)識(shí)別人的技能標(biāo)簽，并據(jù)此調(diào)配人力資源，但一群陌生的高技能專家臨時(shí)拼湊的團(tuán)隊(duì)，在面對常規(guī)任務(wù)時(shí)確實(shí)可能執(zhí)行力更強(qiáng)，卻會(huì)因?yàn)槿狈η楦羞B接和信任基礎(chǔ)而在一些困難的任務(wù)中難以充分協(xié)作。

很多時(shí)候，一個(gè)項(xiàng)目能順利推進(jìn)，可能是因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)中某個(gè)成員具有更高的溝通協(xié)調(diào)能力，盡管看上去，他的技能水平并不是最高。而這些重要的軟性能力又該如何向量化呢？顯然，這不是靠一個(gè)給人貼標(biāo)簽的深度學(xué)習(xí)推薦機(jī)制所能解決的問題。

所以，我覺得，在可預(yù)見的未來，人機(jī)協(xié)同仍將是主流模式。

AI可以固化那些可向量化的、可被訓(xùn)練為模型的技能和經(jīng)驗(yàn)，從而替代重復(fù)性高、模式固定的工作。但人的許多能力依然難以被AI取代，比如溝通、共情、跨領(lǐng)域整合、靈活應(yīng)變以及從零到一的創(chuàng)造力等等。

所以，當(dāng)算法越試圖將人“向量化”，把人變成模型可以理解的數(shù)據(jù)時(shí)，我們就越要思考，人的終極價(jià)值究竟是什么？那些無法被輕易量化的部分，可能才是人在職場中真正的、不可替代的硬通貨。

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王煜全要聞評論，我們明天見。

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