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AI不能代替咨询顾问,尤其是人力咨询顾问
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申明：本文观点不涉及本人公司观点，如有谬误，本人负责。
这篇文章包括了两个部分：
第一个部分是使用豆包完成一个面向客户交付的任务描述和分析；
第二个部分基于这个任务的体验，以及其他使用经验，对HR领域中相关AI应用的观察和思考。
01
AI支持完成“关键岗位画像”交付
在上周五的一场客户赋能会议上，我一共宣讲了大约 60 页项目材料。
其中有 2 页半内容，我坦诚地告知客户，这部分是 AI 豆包产出的结果：半页是给了提示词，AI写的不够合格所以算半页；另外 2 页内容顾问完全没有改动，可以直接使用。
会上我把整个2页半的产出过程和步骤完整透明地同步给客户，讲清楚哪些工作是顾问完成，哪些工作由 AI 承担，在会议现场，也让客户按照这个逻辑走了一遍。
这次交给 AI 的任务，是输出一套精准的关键岗位画像。具体来说，AI需要完成两项产出：
第一步定义岗位核心定位和职责。识别出“吃透内部工艺的专家”、推动产品从样机走向量产成熟的核心贡献者的关键职责，第二步拆解配套的知识、技能，以及技能落地应用方式。
在知识技能拆解这一块，顾问定好内容边界、输出格式要求之后，豆包几乎完成全部文字交付。
这项工作在实际业务里一直存在现实困境：
HR 熟悉岗位体系搭建，但对业务的专业细节理解深度不足；业务人员掌握一线真实情况，但并不擅长把实践经验整理成规范的岗位文档。
现在借助 AI 就可以破解这个两难局面。
顾问作为专家负责定义模板、提出输出要求，业务团队负责输入真实业务信息，AI 承担信息整合工作。
这能够大幅降低大量文字编辑带来的工作量，拉近顾问、 HR 和业务团队的协作，对完善岗位管理、提升人岗技能匹配度，能够起到实实在在的促进作用。
这是第一次把AI交付成果直接用于客户交付，是实实在在的AI创造了顾问和客户认可的交付价值。
总结复盘，有四个基本因素起到积极作用
第一个是作为资深顾问，对岗位设置的基本原则、如何界定岗位的价值贡献，以及岗位职责、知识、技能等的基本底层管理规则和经验等的掌握，目前尚无经验表明AI能够做出这样的理解和判断；
第二个是顾问组在前期通过访谈在岗经验较为丰富的员工及其上级、周边协作岗位，收集和了解岗位的工作现状、存在的挑战、期待等基本信息，而AI是无法完成这个动作的；
第三个是AI确实在标准化的知识和信息方面的完整性，在最后一步的文字工作中极大的提高的效率和质量；
第四个应该是客观因素，本次拆解的岗位是客观存在领先企业标杆的信息对标，也可以被豆包搜索到，是否所有的岗位都具备这样的客观条件待考察。
通过这个小小的任务，非常深刻的体感了“人机协作”的基本原则。人机协作，对于咨询顾问的价值重新定位，对AI的能力发挥也得到充分的展示。
在这次任务中，如何完成人机协作呢？
第一个内涵就是“人”的理论及知识，能够进行后续所有工作任务步骤设计，以及判断是否可用和正确的；
第二个内涵就是“人定义任务，明确任务的规则、形式、成果要求，输出最小模型，以及搜索使用信息的方向等”，指导AI完成任务；
第三个内涵就是“人判断这个AI的使用环节的方式，以及使用工具是否可以标准化、重复工作，是否具备大面积推广的应用价值”。在这个场景中，我判断AI能够具备大面积推行，而且具备比较高的价值创造的场景。
02
HR领域中常见的AI应用价值的判断
过去1年多来，一直保持和一个在人力资源领域以AI为战略的企业沟通，也看过他们很多的产品，也试用一个创业伙伴做的一个测评工具，与我们自己的测评工具进行了比对，从这些产品的体感，以及我自己的使用经验，进行一些分析和判断。
人才招聘
招聘应用中，把流程化、标准化的工作交给AI，我觉得是非常有价值的，而且应该效果是明显的。
但是很遗憾的是，随着大环境的不乐观，这款产品的应用价值也大打折扣。同时，所谓飞书的野蛮而不专业的捆绑，让飞书的客户不愿意在尝试更专业的招聘AI产品和工具，而一些非常低价的招聘产品，面试一个人以几元计算价格，也非常大的侵蚀了好的AI招聘产品的价值。
总体而言，招聘产品如何突围可能需要重构和重新思考。
人才测评
人才测评这个领域，也是容易被AI投机者忽悠的领域。
在这个领域构建一个产品，需要专业上对素质模型的知识，不同人才阶梯对能力的迭代发展要求（比如领导梯队）、大五人格、工业心理学，各类测评工具的信度、效度等系统掌握，以及企业自己的人才价值观和文化要求等完整的判断，才有使用的价值和意义。
怡安等国际领先咨询公司的测评工具和模型，已经有20、30年的积累和应用。一方面非常强调心理学家的专家研究基础，一方面在20、30年前，机器学习，迫选机制、题目自适应等技术方面已经深度使用。
高度关注信度、效度，以及客户如何解读测评报告，以及谨慎使用对人的判断。这样的产品是值得使用的。而且，要诚实的说，并不贵，性价比超级高，但确实宣传不够，被大量的劣币驱逐。
更有甚者，目前很多在朋友圈分发手搓AI测评产品的人，很多都不是人力资源领域出身的人，很难理解这样的产品有什么样的保障和质量。
知识技能管理
在知识技能管理，员工培训方面，我相信AI会是非常大的价值应用。
比如用在知识技能的总结、培训课件的设计、培训方案、视频等等生成，是非常有价值的应用。但是需要加入顶级咨询顾问进行方案和框架设计，才会是好的产品和有应用价值。
薪酬数据收集与分析
在薪酬数据收集与分析方面，来自怡安这样的专业背景咨询公司，通过构建统一职级体系，以及通过职位匹配的方式深度与客户进行互动，确保统一职级能作为某个行业的薪酬数据对齐的标尺。
薪酬数据库涵盖了各个层级、各类岗位的完整数据，同时样本量包括少则几十家，多则数百家企业，这些企业名单100%经得起推敲，对企业进行总体薪酬数据的对标具有极高价值。
反之，很多本土薪酬调研机构，名单水分可能是大的，从本土机构给出的职级和薪酬数据就可以看出大量的人工做数据的痕迹，通常为了迎合本土机构的客户群体，把市场薪酬水平做低，而且各个序列、层级的差距也不合理。是我作为顾问，看到这样的报告都是非常头疼的。
近期有些产品尝试通过抓取、整理外部招聘网站的薪酬信息，使用大数据的方式来提供薪酬对标报告。这确实能为部分岗位提供及时的补充和判断；但这种方式的局限性也很明显：长期招聘的岗位，不等于企业的全部岗位，通常局限于层级不那么高、或者行业争夺的少数热点岗位；这类数据虽有信息价值，却只能作为“点状”的参考与校准，如果直接将其作为企业的总体薪酬对比和薪酬设计方案的重要依据，显然远远不够。
总结而言，大量的非专业人士在鼓吹的HR领域如何形成HR+AI的协作等等，是需要冷静的。
作为从业20年余年的资深顾问，提倡、呼吁高度重视专业性，充分理解人机协作的价值点，应该是好的AI产品的价值。而不是AI取代专业，取代顾问。
我想，AI能够在HR领域得到深度引用，那么应当致力于此的企业、创业伙伴、客户，能够寻找来自头部咨询公司顶级专家去探讨HR各个领域的基本原理，人机协作的可能性，一起进行积极的探索和尝试。如在本次项目中，顾问起到的示范作用。
本文的第一部分是完全真实的复盘。第二部分是进行的思考和分析，既然AI应用并不成熟，我也不能确保我的判断绝对正确，期待抛砖和交流。
再多说一句，在上上周，和一位深度个人使用AI的线上朋友交流了一个问题，就是AI取代顾问的可能性，很直觉的观点是顾问使用知识，甚至是重度使用知识，所以被取代。
但是实际上，研发、营销等各个领域的专业人员，都是知识的深度使用者，为什么就没有“取代”一词，尤其在以医药研发中的AI、营销中的视频、音乐生成等，AI展示出了在人类设定目标后，远超人类的创造力，因为是大数据和创意的本质因素在贡献价值。
而咨询领域，尤其是人力资源领域，是不存在所谓海量数据形成对“人”如何使用的建议，以及无法忽略人的本质而进行“创意”的谨慎领域，所以，HR及咨询领域的AI应用必须探索，但是需要更为谨慎。
所以，直觉和事实是需要区分的。这是人类思考的重要力量。
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