宝洁公司首席运营官罗伯特·麦克唐纳（Robert McDonald）曾借用一个军事术语来描述后互联网时代商业世界的特征：VUCA，即Volatility（易变性）、Uncertainty（不确定性）、Complexity（复杂性）、Ambiguity（模糊性）四词的缩写。

在VUCA时代，信息技术的日新月异，使得整个商业世界的变化周期越来越短暂，伴随而生的不确定性和复杂性，改变了人才的思维习惯和企业的用人处境。鲜少再有人将一份工作视为不可抛弃的铁饭碗，企业也难以牢牢拴住员工。这带给人才管理的三大挑战即：

• 如何依据短期的企业战略进行人才规划

• 如何平衡人才管理的长期价值和短期利益

• 如何应对人才短缺和人员冗余同时存在的结构性失衡

因此，进行人才供应链管理，在当下对企业来说紧急且必要。那么，“人才供应链”究竟是什么？

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人才供应链理念

2008年，沃顿管理学院教授Peter Cappelli 在哈佛商业评论上发表 Talent on Demand Managing Talent in an Age of Uncertainty ，这是学术界第一次探索性地提出人才供应链管理的公开出版物。Peter Cappelli 认为，在控制成本的基础上，让雇员、能力、职位迅速匹配，实现类似供应链管理，形成与及时制（Just-In-Time）生产方式相类似的需求—供应框架，这就是人才供应链。

简单来说，“人才供应链管理就是企业要使人才生产处理满足业务的需求，同时控制好人才冗余（库存），从而提高企业的经营绩效，实现可持续发展。”

就国内而言，提到探究人才供应链的专家，自然要说曾荣登“中国HR变革推动者百人榜”的许锋博士。自2012年起，他结合自身学术思考和丰富的行业经验，先后著成《破局：打造人才供应链》（2012）、《人才供应链——实现高绩效均衡的人才管理模式》（2019）等书，这些专精的行业著作，给人才管理领域带来了值得信任和参考的理念启发与实战指引，以下内容为参考许锋及皮特·卡柏利的相关研究整合而成的理论分享。 

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人才供应链的系统解决方案

在VUCA时代之下，企业人才管理更加需要做到灵活、准确而高效，否则将会出现人才错配、人才冗余与空缺并存等问题。那如何建立起一条满足上述需求的人才供应链？作为中国企业人才供应链建设思想的先驱，许锋博士认为，打造人才供应链的目标是实现高绩效均衡，就是使企业能维持高绩效水平，同时员工的流动性低、稳定性高。

要保持高绩效均衡，企业需做到：业务决策正确、员工敬业度高、人才供应链管理成熟度高这三个关键点。

对于一个低绩效均衡的企业来说，实现高绩效均衡的唯一途径就是换人，但是怎么换、换谁、人从哪里来，这些导向了一个核心问题——聚焦关键少数。

企业的关键少数人才有两类：一类是管理人才；另一类是关键岗位人才，重点保证这些人才的质量和留存，就能够很大程度上保证企业的良好运转。

例如，旭辉集团曾使用的综合管理条线的划分：战略管理层、经营管理层、专业管理层和业务管理层四层管理级别，目的是实现人才培养、梯队建设和专业沉淀，打通人才晋升通道，推动业务的快速发展和满足管理的变革需求。

除此之外，人才供应链要具备的“三大思维”和“四大支柱”也是书中的要点。三大思维即指人才的产品思维、人才的经营思维和人才的敏捷思维。

即企业要像一个产品经理或者一位运营者一样，洞察用户需求，明确人才标准，在既有的管理框架下持续优化人才管理的效率，做到人才管理方式能够快速适应业务的发展需要。

人才供应链四大支柱简单来说即：

1. 动态短期的人才规划，即建立一种能够快速响应变化和要求的组织能力。

2. 灵活标准的人才盘点：利用灵活、标准化的工具使得人才盘点成为日常管理的手段，并基于盘点的结果相应地进行人才的配置管理。

3. ROI最大化的人才培养：这是企业人才管理的长期策略，通过人才能力的不断提升来带动组织效能和业绩的不断提升。

4. 无时差的人才补给：通过内外部结合的方式确保人才的供应，而人才供给所关注的重点是“零时差”，即一旦业务产生人才的空缺需求，就能够在最短的时间提供“合适数量、合适技能”的人予以补充。 

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打造以数字化为基础的人才供应链体系

上文已提到，人才供应链建设的最终目的，是要使企业人才生产完全满足业务需求，同时控制好人才冗余(库存)，从而提高企业经营绩效、实现可持续发展。

人才供应链和一般人才管理最显著的区别就是——人才供应链是基于数据构建的。数据在这个数字化当头的时代究竟有多重要，早已无需多言，如果企业的人才管理流程没有基于数据做决策的习惯、管理者并不认可人才数据的价值，企业管理过于保守并不鼓励突破、如果企业没有意识到分散的人才数据没有得到很好利用，这说明你们企业还未做好人才数字化管理的准备。

要提升这种能力，在原有的基础上，企业要做好两方面的工作：

第一，构建数据中台，提升数据整合和处理能力

当下，大部分企业人才管理的数字化建设工作的短板就在于“业务处理实现有余，业务支持管理不足”，人才管理要补足这个短板，就需要构建强有力的数据中台，一种面向人力资源各模块全流程的数据中心，提供数据获取、数据挖掘的一体化平台。

数据中台作为前台流程管理系统和后台支持系统的中间层，更加贴近具体业务，更加偏重于业务知识构建和重组。就如生产供应链ERP系统一般，集成生产、销售、财务、物流数据于一体，人才管理数据中台为业务提供直接的决策看板，实现功能性、便捷性、实时性的人才信息管理，提升企业的人才数据整合和处理能力。

第二，提升企业的数字化能力

人才管理数字化的工作除了构建硬件系统以外，还需要真正提升企业掌握数据、利用数据、挖掘数据的能力。

企业在人事决策过程中是否真正依赖人才的数据信息，是否注重人才管理中数字人才队伍的构建，是否在绩效管理中看重数字管理方面的内容，这是检验企业是否真正构建数字能力的重要标准。

近年来，PeopleAnalytic被热议，很多企业也在说要打造人才分析体系或者人力资源分析能力，而在现实中，很多企业的数据分析仅仅是描述结果，企业的数字化人才队伍中并不缺乏数据统计员，真正缺乏的是能够能够结合业务，充分挖掘和分析数据的人才。

People Analytic不仅仅在于对现有数据的整合，而是基于业务和人力发展建构的一套数据体系，比如对于招聘来说，吸引人、发现人、培养人是一整套体系。它也不单是做本年度/月度的招聘情况统计，而是结合组织—人员—岗位—业务的立体分析，考虑何种画像的人才是匹配组织、岗位的需求，基于数据收集设计和数据指标体系运用合适的统计方法进行分析，为现有的招聘提供决策参考。

大到近两年国与国之间频繁发生的数据博弈，小到各行业一再赘述的“数字化转型”，留给人才管理数字化，或者说数字化的人才供应链实践的准备空间已然不多。

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HR如何做好人才供应链管理？人才供应链及其核心价值有哪些？以及运行机制及工具？

今晚8：00《HR如何做好人才供应链管理》

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