今天情人节,谈个关于分手的事情,公司与打工人的分手。

编者按:本文来自微信公众号半佛仙人,作者XXX,创业邦经授权转载。

今天情人节,谈个关于分手的事情。

公司与打工人的分手。

一家公司对打工人的使用,经常是容易出幺蛾子的。

毕竟打工人同时具备了【人】和【工具】的属性。

而老板们往往是往【工具】去看的。

既然是【工具】,那么出现监测工具状态的产品,也就不意外了。

虽然有点赛博朋克恐怖谍战故事。

这几天江湖上有个新闻,说的是有网友曝出自己在投递简历后被原公司裁员,他怀疑信息被某公司提供的一项名为“离职倾向分析”的服务监控。

销售人员称,该公司产品提供这项服务,能帮助管理者判断出具有离职倾向的员工,员工的网络行为都有记录。

精彩的是,这位销售说,这个是非常合法的,很多公司都在用。

新闻爆出来之前,官网上还有详细的页面介绍,爆出来之后,不出所料的,404了。

从之前网站截图上的业务痛点描述来看,抓的需求是很精准的,人员离职风险,这是让所有公司都头疼的事情。

毕竟一个员工跳槽,带走的不光是存在脑子里面的很多非正式知识,而且会让其他员工的工作量陡增。

而且招聘一个新员工不难,但是新员工要融入团队跟上节奏,承担起之前员工的职能,时间成本非常厉害。

如果团队员工离职还是在同一时间段多次出现,那新员工甚至都没有办法继承学习储存在团队中的信息,很多know-how就随着员工阶段性流失而彻底失去了。

在互联网这样轻资产重人力的行业里面,员工离职带来的损失,远远要比肉眼可观察的来的大。

所以怎么提前发现离职倾向,从企业运营的角度来说,的确很重要。

传统人力资源应对员工离职倾向走的是老牌间谍路线,依靠的是多年管理经验,甚至是单纯的直觉。

能放上台面的离职倾向证据,可能是聊天中的一次信息交换,比如谈了个异地恋。

决策者拿到这样的信息也很纠结,人心隔肚皮,如果单纯的谈了一个异地恋就判定员工要离职,是不是略显草率,往好里想,万一其实是嫖娼呢?

再换个场景,如果收集到的信息变成员工在偷偷背单词了,决策者心里又要打鼓,这是要出国深造的感觉啊,要比那个异地恋的更有离职倾向一点,但是万一是单纯的想要辅导自家小侄儿英语呢?

正因为在轻资产行业里面人力的重要性,这种决策才更不能草率,不然本来不是事儿,都会搞出事儿。

主疑臣则诛,臣疑主则反,主疑臣而不诛则臣疑必反,臣疑主而不反则主必诛之。

古老的职场智慧已经说明,公司只要怀疑员工要离职,过程里面的动作变形最后必然导致员工真的离职,没得选。

而现在,大数据互联网赋能了,摆脱了经验和直觉的枷锁,精准度一下抬得特别高。

咱们先不说国内的,2019年,IBM公司CEO罗睿兰自报家门,说IBM人力资源部门在自家的Watson AI系统上开发了员工离职预测系统。

精度,能达到95%。

当然,这么细节的东西,这系统到底是怎么作出预测的,IBM拒绝透露,考虑到大众对信息安全的顾虑,只说了一句,是基于IBM内部的大量数据。

真是又凡尔赛,又凡尔登。

这都是三年前的新闻了,换句话说,离职倾向分析,从技术上来说,毫无压力。

毕竟相关要素就那么多。

那有意思的地方在于,公司获得了离职倾向分析以后,是怎么进行反应的。

按IBM自己的说法,当系统预测员工有离职倾向以后,会对管理人员进行提醒,然后管理人员会开始和员工商讨升职加薪、教育优惠、经济补偿等等事项,来尽量挽留。

原话是:挽留员工最好的时机,就是在他们做出离职决定之前。

这已经有点《少数派报告》的质感了。

你说公司把有离职倾向的员工开除了有毛病么?

分情况。

骑驴找马虽然是职场常态,但是不是每个员工都秉持着“工作是做给现在老板用的,给下家老板看”的精神,骑驴的时候很不认真。

我不说别人,就说我自己,我喜欢职场无缝衔接,我作为打工人肯定也想自己利益最大化。

当我去意已绝的时候,我的工作效率,扪心自问那是断崖式下跌。

有任务来了,能混就混,反正爷要走了;

有协作来了,能拖就拖,反正过些时候就不是同事了。

尽管理智上,我知道人留影树留皮,走也要走的精彩漂亮;

但是感性上,抵不住想最后摸把鱼的冲动。

传统的激励机制和上升渠道,甚至画好的饼,这时候都失效了,因为我要离开了。

所以从企业及时止损的角度出发,避免“占着茅坑不拉屎”的情况出现,最好自己动手解决低效率员工。

但是换个角度的话,又不一样了。

我在企业工作的时候,经常做的事情就是把自己放到市场里面去看看,感受一下水温,没办法,企业里面老员工的收入和新员工倒挂,这是常态了,而且也能更好的知道自己的职业技能和市场需求有多大的偏差。

这不光是我一个人,很长一段时间我和小伙伴们交流职场经验,发现这是一个常态。

我知道看到这里很多做HR的小伙伴要骂娘了,你丫不想跳槽居然赶来戏弄我。

放心,我都只是看职位,不投递的,不会耽误你们的工作量。

而且其实很多HR为了冲KPI,也瞎约人面试,尤其是到了年底。

甚至还有某些大公司,直接拿人简历录入系统(本人都不知道投递过),然后直接拒绝,只为刷KPI,我自己就经历过。

大家互惠互利而已,商业点。

不过,在这个新闻里面,我跑去看求职网站这个行为本身,就是危险的信号。

因为按照新闻报道:监测系统还能够检测到员工访问求职网站次数、聊天涉及离职关键词量、搜索离职相关关键词量以及简历投递次数等内容。

如果深挖的话,这套系统和IBM的离职预测比起来,数据模型和预测效果类似,但至少有两个存在争议的地方。

第一个争议,数据是怎么来的。

现在市面上试图用数据来预测员工离职率的那是真不少,比如下面的变量都可以用来作为预测员工离职倾向的因素:

年龄、商务差旅频率、婚姻状况、收入水平、加班比例、上一年的培训时长、距离上次升职时长、跟目前的管理者共事年数等等。

这些,是明码,也很容易收集,最后考究的,就是数据分析的模型和精度。

而模型采用的影响因子,是员工访问求职网站次数、聊天涉及离职关键词量、搜索离职相关关键词量以及简历投递次数等内容。

求职网站访问次数和搜索离职相关的关键词,如果是用公司网络来,能抓取,我可以理解。

聊天涉及离职关键词量,如果是用公司的聊天软件,能获得,我也可以理解。

好,简历投递次数,怎么获得?

接通了求职平台么?

这倒是有可能,反正这些平台卖谁不是卖,唯一的问题就是,合法吗?

肯定不合法,平台主观上不会做。

但你架不住内鬼做。

谁买的?

没公布,咱们不揣测。

但是,这些简历,如果放在合适的工具下,就可以获得个人简历的投递次数,这不是什么高科技。

咱们现在互联网上个人信息被滥用的程度大家都知道,虽然国家不断的在强化,政策不断在落地,但是和对个人信息实现很好的保护还是有一定的距离。

那这就是第一个存在疑问的地方,投递简历数量,这个非常私密的个人信息,是怎么来的。

第二个争议,涉及到一份专利。

这是公司在2018年3月就申请的,叫做“一种离职倾向分析方法、装置、设备及存储介质”。

是公开信息所以大家都能看到,说起来也简单,就是把员工在终端上的网络行为进行挖掘。

注意,这是员工终端,按照专利的描述,应该是公司给员工用的电子设备。

可能有人会说,你用公司给的电脑,看求职网站,那不和用公司的网络看日本爱情动作片一样么,是明知山有虎偏向虎山行。

这话,没毛病,但是这里涉及到一条界限,员工到底需要被监督到什么程度。

对于企业来说,员工出卖自己的劳动力和时间给公司,换取工资,我花钱了,你这时候就不能做别的。

站在员工的角度,我出卖的是自己的体力和脑力,用成绩、成效、输出来换取报酬,我那你钱了,也给你贡献了。

员工觉得,让渡是相对的,企业觉得,让渡是绝对的,这就是本质矛盾。

离职倾向服务是对灵魂的监督,如果企业还想对你的肉体进行管理呢?

别听到肉体就想偏,管理监督是从屁股开始的。

有公司给员工发了智能坐垫,美其名曰,可以智能检测心跳、呼吸、坐姿、疲劳度等等,你如果坐久了,还督促你起来运动运动,很贴心对吧?

但是当人力资源的同事温馨提示,为什么你每天固定10点到10点半都不在工位上的时候,打工人才醒悟原来屁股已经出卖了自己,固定的肠胃运动习惯已经传递到了人力资源后台。

而人力资源理解成了“摸鱼一时爽,一直摸鱼一时爽”。

这不是段子,某非常厉害的汽车公司被爆过,在员工办公室座位下安装红外传感器。

还有企业更直白,是厕所直接计时,打碎了很多人带薪拉屎的梦想。

果然科技以人为本。

这两个肉体管理的案例,和离职倾向有什么关系呢?

在于,企业想要知道自己付的工资值不值,企业想要避免自己可能出现的损失,对员工进行了一定程度的监督,而这个监督,有时候过头了。

卓别林的《摩登时代》里面,展现出来的一种粗糙的公司和打工人的博弈,公司通过泰勒科学管理理论对员工每一个工序进行精准的测量、规定、优化,让人异化成为流水线上一个灵巧的工具。

这,是管理,是监督。

而减少企业眼中员工摸鱼的时间,设定出“可允许”的如厕时间和离凳时间,也同样是测量、规定、优化,是精致一点点的公司和打工人的博弈。

这,也是管理,是监督。

对于离职倾向预测,本质还是同样,只是更高级一点的博弈。

管理思想史的发展,其实是一个非常值得研究的过程,泰勒科学管理理论之所以逐渐被淡化,不是因为不好用了,而是因为破坏了劳动力再生产,也就是把工人压榨成渣了,不利于公司利益了。

最后,由资本内化的力量淘汰了科学管理理论。

那离职倾向分析,很明显,对于现阶段的公司来说,非但不会影响公司利益,反而能进行保护。

按IBM的说法,自己折腾出来的那套AI算法,一年节约了3亿美元的留住员工费用。

这是用法之一,而国产方案能节约多少“提前进行开除-招聘能提升多少劳动效率、减少员工离职前摸鱼带来的损失”,可能是还没有铺开,所以没数据。

逮住就开除,是用法之二。

不论是哪种用法,站在企业的角度,你品,是不是百利而无一害?

通过数据精准透视员工内心,这样的解决方案,市场前景不说是烈火烹油,也能算是一片光明。

不会有任何其他内化力量能限制类似的算法继续拓展,你不做,别人做。

而且市场上有大量的公司买单。

做不做?

信服不信服?

当我仔细研究这套解决方案的时候,我还发现了一个很精巧的设计。

采买方案的,除了“企业即我,我即企业”的企业的领导层,还有的就是高层管理者。

比如HR部门的老大,或者说现在很多华丽的新名字,人力运营部门老大、员工体验部老大、员工成功部老大。

他们,不会被这套解决方案所束缚。

到企业高层管理者级别,他们的跳槽,不再会是去招聘网站上去海投简历,而是猎头绕着他们转圈圈。

过程里面不会留下数字痕迹,自然也就被离职倾向预测服务纳入掌控。

有一种礼法岂为吾辈所设的质感,解决方案自然是不会解决做掏钱决策的人。

这又引入了更深一层的思考,工具拿在什么样的人手里,会展现出不一样的效果。

工具无罪论,大家都听过,IBM的那套工具,在成熟的员工保护政策和隐私条例下,被逼的只剩华山一条道,预测到了,赶快亡羊补牢,谈涨薪、谈升值、谈培训。

而同样的工具,在一个人力资源滥用的环境下,在一个“爱干不干反正有人干”的场景中,就只会演变为屠刀。

预测到员工要离职,可能有谈心,但是不会有挽留,可能有预警,但是只会先开除。

这背后展露出来的,是博弈中劳资的一种不平衡。

当系统判定你要离职的时候,最好,你真的要离职,而且已经找好下家了,这对打工人来说变成了一种倒逼。

工资倒挂、左右横条的人升迁速度大于老老实实蹲坑位的人,这是劳资不平衡的表象,背后是缺乏内训体系、上升阶梯狭窄,而整体反应出来的,是快速经济发展和行业风口野蛮生长下,企业人力资源的不适配,甚至是故意不适配。

前些年,很多企业都在反复强调企业文化,“we are 伐木累”,是一种追求员工“忠心”的体现,这套逻辑,其实到现在都没变。

只不过,大家数字化了。

当员工不敢乱动的时候,单纯的理性角度来看,必然出现的结果是什么?

激励机制、员工福利、上升通道这些传统留存人才的手段,作用没那么大了。

劳资的天平,再次的倾斜。

自古讲究阴阳调和,道高一尺魔高一丈。

面对一场不对称的战争,企业手上有大数据有模型赋能,那员工这边就有游击战应对。

企业电脑不能用,回家用自己的电脑投简历呗;

怕自己投递的简历被爬虫给抓走,用老爹老妈的联系电话和名字里面故意放错一个字来呗;

和同事说句话怕被监听,用暗号和代指词汇来继续聊关于离职、跳槽、新公司呗。

双方,都在用自己的方式,面对新形态的博弈。

只要顶层设计不变,那就是企业依然觉得人口红利这个伪命题依然存在,觉得市场上依然有无限的人力资源能取代离职的员工,觉得自家培养不如到市面上重新招聘,那这样的对抗就不会停止。

那离职倾向服务,就依然有存在和继续优化继续发展的空间。

终于,大家开始玩儿谍战了。

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