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今天情人節，談個關于分手的事情。

公司與打工人的分手。

一家公司對打工人的使用，經常是容易出幺蛾子的。

畢竟打工人同時具備了【人】和【工具】的屬性。

而老闆們往往是往【工具】去看的。

既然是【工具】，那麼出現監測工具狀态的産品，也就不意外了。

雖然有點賽博朋克恐怖諜戰故事。

這幾天江湖上有個新聞，說的是有網友曝出自己在投遞簡曆後被原公司裁員，他懷疑信息被某公司提供的一項名為“離職傾向分析”的服務監控。

銷售人員稱，該公司産品提供這項服務，能幫助管理者判斷出具有離職傾向的員工，員工的網絡行為都有記錄。

精彩的是，這位銷售說，這個是非常合法的，很多公司都在用。

新聞爆出來之前，官網上還有詳細的頁面介紹，爆出來之後，不出所料的，404了。

從之前網站截圖上的業務痛點描述來看，抓的需求是很精準的，人員離職風險，這是讓所有公司都頭疼的事情。

畢竟一個員工跳槽，帶走的不光是存在腦子裡面的很多非正式知識，而且會讓其他員工的工作量陡增。

而且招聘一個新員工不難，但是新員工要融入團隊跟上節奏，承擔起之前員工的職能，時間成本非常厲害。

如果團隊員工離職還是在同一時間段多次出現，那新員工甚至都沒有辦法繼承學習儲存在團隊中的信息，很多know-how就随着員工階段性流失而徹底失去了。

在互聯網這樣輕資産重人力的行業裡面，員工離職帶來的損失，遠遠要比肉眼可觀察的來的大。

所以怎麼提前發現離職傾向，從企業運營的角度來說，的确很重要。

傳統人力資源應對員工離職傾向走的是老牌間諜路線，依靠的是多年管理經驗，甚至是單純的直覺。

能放上台面的離職傾向證據，可能是聊天中的一次信息交換，比如談了個異地戀。

決策者拿到這樣的信息也很糾結，人心隔肚皮，如果單純的談了一個異地戀就判定員工要離職，是不是略顯草率，往好裡想，萬一其實是嫖娼呢？

再換個場景，如果收集到的信息變成員工在偷偷背單詞了，決策者心裡又要打鼓，這是要出國深造的感覺啊，要比那個異地戀的更有離職傾向一點，但是萬一是單純的想要輔導自家小侄兒英語呢？

正因為在輕資産行業裡面人力的重要性，這種決策才更不能草率，不然本來不是事兒，都會搞出事兒。

主疑臣則誅，臣疑主則反，主疑臣而不誅則臣疑必反，臣疑主而不反則主必誅之。

古老的職場智慧已經說明，公司隻要懷疑員工要離職，過程裡面的動作變形最後必然導緻員工真的離職，沒得選。

而現在，大數據互聯網賦能了，擺脫了經驗和直覺的枷鎖，精準度一下擡得特别高。

咱們先不說國内的，2019年，IBM公司CEO羅睿蘭自報家門，說IBM人力資源部門在自家的Watson AI系統上開發了員工離職預測系統。

精度，能達到95%。

當然，這麼細節的東西，這系統到底是怎麼作出預測的，IBM拒絕透露，考慮到大衆對信息安全的顧慮，隻說了一句，是基于IBM内部的大量數據。

真是又凡爾賽，又凡爾登。

這都是三年前的新聞了，換句話說，離職傾向分析，從技術上來說，毫無壓力。

畢竟相關要素就那麼多。

那有意思的地方在于，公司獲得了離職傾向分析以後，是怎麼進行反應的。

按IBM自己的說法，當系統預測員工有離職傾向以後，會對管理人員進行提醒，然後管理人員會開始和員工商讨升職加薪、教育優惠、經濟補償等等事項，來盡量挽留。

原話是：

挽留員工最好的時機，就是在他們做出離職決定之前。

這已經有點《少數派報告》的質感了。

你說公司把有離職傾向的員工開除了有毛病麼？

分情況。

騎驢找馬雖然是職場常态，但是不是每個員工都秉持着“工作是做給現在老闆用的，給下家老闆看”的精神，騎驢的時候很不認真。

我不說别人，就說我自己，我喜歡職場無縫銜接，我作為打工人肯定也想自己利益最大化。

當我去意已絕的時候，我的工作效率，扪心自問那是斷崖式下跌。

有任務來了，能混就混，反正爺要走了；

有協作來了，能拖就拖，反正過些時候就不是同事了。

盡管理智上，我知道人留影樹留皮，走也要走的精彩漂亮；

但是感性上，抵不住想最後摸把魚的沖動。

傳統的激勵機制和上升渠道，甚至畫好的餅，這時候都失效了，因為我要離開了。

所以從企業及時止損的角度出發，避免“占着茅坑不拉屎”的情況出現，最好自己動手解決低效率員工。

但是換個角度的話，又不一樣了。

我在企業工作的時候，經常做的事情就是把自己放到市場裡面去看看，感受一下水溫，沒辦法，企業裡面老員工的收入和新員工倒挂，這是常态了，而且也能更好的知道自己的職業技能和市場需求有多大的偏差。

這不光是我一個人，很長一段時間我和小夥伴們交流職場經驗，發現這是一個常态。

我知道看到這裡很多做HR的小夥伴要罵娘了，你丫不想跳槽居然趕來戲弄我。

放心，我都隻是看職位，不投遞的，不會耽誤你們的工作量。

而且其實很多HR為了沖KPI，也瞎約人面試，尤其是到了年底。

甚至還有某些大公司，直接拿人簡曆錄入系統（本人都不知道投遞過），然後直接拒絕，隻為刷KPI，我自己就經曆過。

大家互惠互利而已，商業點。

不過，在這個新聞裡面，我跑去看求職網站這個行為本身，就是危險的信号。

因為按照新聞報道：

監測系統還能夠檢測到員工訪問求職網站次數、聊天涉及離職關鍵詞量、搜索離職相關關鍵詞量以及簡曆投遞次數等内容。

如果深挖的話，這套系統和IBM的離職預測比起來，數據模型和預測效果類似，但至少有兩個存在争議的地方。

第一個争議，數據是怎麼來的。

現在市面上試圖用數據來預測員工離職率的那是真不少，比如下面的變量都可以用來作為預測員工離職傾向的因素：

年齡、商務差旅頻率、婚姻狀況、收入水平、加班比例、上一年的培訓時長、距離上次升職時長、跟目前的管理者共事年數等等。

這些，是明碼，也很容易收集，最後考究的，就是數據分析的模型和精度。

而模型采用的影響因子，是員工訪問求職網站次數、聊天涉及離職關鍵詞量、搜索離職相關關鍵詞量以及簡曆投遞次數等内容。

求職網站訪問次數和搜索離職相關的關鍵詞，如果是用公司網絡來，能抓取，我可以理解。

聊天涉及離職關鍵詞量，如果是用公司的聊天軟件，能獲得，我也可以理解。

好，簡曆投遞次數，怎麼獲得？

接通了求職平台麼？

這倒是有可能，反正這些平台賣誰不是賣，唯一的問題就是，合法嗎？

肯定不合法，平台主觀上不會做。

但你架不住内鬼做。

誰買的？

沒公布，咱們不揣測。

但是，這些簡曆，如果放在合适的工具下，就可以獲得個人簡曆的投遞次數，這不是什麼高科技。

咱們現在互聯網上個人信息被濫用的程度大家都知道，雖然國家不斷的在強化，政策不斷在落地，但是和對個人信息實現很好的保護還是有一定的距離。

那這就是第一個存在疑問的地方，投遞簡曆數量，這個非常私密的個人信息，是怎麼來的。

第二個争議，涉及到一份專利。

這是公司在2018年3月就申請的，叫做“一種離職傾向分析方法、裝置、設備及存儲介質”。

是公開信息所以大家都能看到，說起來也簡單，就是把員工在終端上的網絡行為進行挖掘。

注意，這是員工終端，按照專利的描述，應該是公司給員工用的電子設備。

可能有人會說，你用公司給的電腦，看求職網站，那不和用公司的網絡看日本愛情動作片一樣麼，是明知山有虎偏向虎山行。

這話，沒毛病，但是這裡涉及到一條界限，員工到底需要被監督到什麼程度。

對于企業來說，員工出賣自己的勞動力和時間給公司，換取工資，我花錢了，你這時候就不能做别的。

站在員工的角度，我出賣的是自己的體力和腦力，用成績、成效、輸出來換取報酬，我那你錢了，也給你貢獻了。

員工覺得，讓渡是相對的，企業覺得，讓渡是絕對的，這就是本質矛盾。

離職傾向服務是對靈魂的監督，如果企業還想對你的肉體進行管理呢？

别聽到肉體就想偏，管理監督是從屁股開始的。

有公司給員工發了智能坐墊，美其名曰，可以智能檢測心跳、呼吸、坐姿、疲勞度等等，你如果坐久了，還督促你起來運動運動，很貼心對吧？

但是當人力資源的同事溫馨提示，為什麼你每天固定10點到10點半都不在工位上的時候，打工人才醒悟原來屁股已經出賣了自己，固定的腸胃運動習慣已經傳遞到了人力資源後台。

而人力資源理解成了“摸魚一時爽，一直摸魚一時爽”。

這不是段子，某非常厲害的汽車公司被爆過，在員工辦公室座位下安裝紅外傳感器。

還有企業更直白，是廁所直接計時，打碎了很多人帶薪拉屎的夢想。

果然科技以人為本。

這兩個肉體管理的案例，和離職傾向有什麼關系呢？

在于，企業想要知道自己付的工資值不值，企業想要避免自己可能出現的損失，對員工進行了一定程度的監督，而這個監督，有時候過頭了。

卓别林的《摩登時代》裡面，展現出來的一種粗糙的公司和打工人的博弈，公司通過泰勒科學管理理論對員工每一個工序進行精準的測量、規定、優化，讓人異化成為流水線上一個靈巧的工具。

這，是管理，是監督。

而減少企業眼中員工摸魚的時間，設定出“可允許”的如廁時間和離凳時間，也同樣是測量、規定、優化，是精緻一點點的公司和打工人的博弈。

這，也是管理，是監督。

對于離職傾向預測，本質還是同樣，隻是更高級一點的博弈。

管理思想史的發展，其實是一個非常值得研究的過程，泰勒科學管理理論之所以逐漸被淡化，不是因為不好用了，而是因為破壞了勞動力再生産，也就是把工人壓榨成渣了，不利于公司利益了。

最後，由資本内化的力量淘汰了科學管理理論。

那離職傾向分析，很明顯，對于現階段的公司來說，非但不會影響公司利益，反而能進行保護。

按IBM的說法，自己折騰出來的那套AI算法，一年節約了3億美元的留住員工費用。

這是用法之一，而國産方案能節約多少“提前進行開除-招聘能提升多少勞動效率、減少員工離職前摸魚帶來的損失”，可能是還沒有鋪開，所以沒數據。

逮住就開除，是用法之二。

不論是哪種用法，站在企業的角度，你品，是不是百利而無一害？

通過數據精準透視員工内心，這樣的解決方案，市場前景不說是烈火烹油，也能算是一片光明。

不會有任何其他内化力量能限制類似的算法繼續拓展，你不做，别人做。

而且市場上有大量的公司買單。

做不做？

信服不信服？

當我仔細研究這套解決方案的時候，我還發現了一個很精巧的設計。

采買方案的，除了“企業即我，我即企業”的企業的領導層，還有的就是高層管理者。

比如HR部門的老大，或者說現在很多華麗的新名字，人力運營部門老大、員工體驗部老大、員工成功部老大。

他們，不會被這套解決方案所束縛。

到企業高層管理者級别，他們的跳槽，不再會是去招聘網站上去海投簡曆，而是獵頭繞着他們轉圈圈。

過程裡面不會留下數字痕迹，自然也就被離職傾向預測服務納入掌控。

有一種禮法豈為吾輩所設的質感，解決方案自然是不會解決做掏錢決策的人。

這又引入了更深一層的思考，工具拿在什麼樣的人手裡，會展現出不一樣的效果。

工具無罪論，大家都聽過，IBM的那套工具，在成熟的員工保護政策和隐私條例下，被逼的隻剩華山一條道，預測到了，趕快亡羊補牢，談漲薪、談升值、談培訓。

而同樣的工具，在一個人力資源濫用的環境下，在一個“愛幹不幹反正有人幹”的場景中，就隻會演變為屠刀。

預測到員工要離職，可能有談心，但是不會有挽留，可能有預警，但是隻會先開除。

這背後展露出來的，是博弈中勞資的一種不平衡。

當系統判定你要離職的時候，最好，你真的要離職，而且已經找好下家了，這對打工人來說變成了一種倒逼。

工資倒挂、左右橫條的人升遷速度大于老老實實蹲坑位的人，這是勞資不平衡的表象，背後是缺乏内訓體系、上升階梯狹窄，而整體反應出來的，是快速經濟發展和行業風口野蠻生長下，企業人力資源的不适配，甚至是故意不适配。

前些年，很多企業都在反複強調企業文化，“we are 伐木累”，是一種追求員工“忠心”的體現，這套邏輯，其實到現在都沒變。

隻不過，大家數字化了。

當員工不敢亂動的時候，單純的理性角度來看，必然出現的結果是什麼？

激勵機制、員工福利、上升通道這些傳統留存人才的手段，作用沒那麼大了。

勞資的天平，再次的傾斜。

自古講究陰陽調和，道高一尺魔高一丈。

面對一場不對稱的戰争，企業手上有大數據有模型賦能，那員工這邊就有遊擊戰應對。

企業電腦不能用，回家用自己的電腦投簡曆呗；

怕自己投遞的簡曆被爬蟲給抓走，用老爹老媽的聯系電話和名字裡面故意放錯一個字來呗；

和同事說句話怕被監聽，用暗号和代指詞彙來繼續聊關于離職、跳槽、新公司呗。

雙方，都在用自己的方式，面對新形态的博弈。

隻要頂層設計不變，那就是企業依然覺得人口紅利這個僞命題依然存在，覺得市場上依然有無限的人力資源能取代離職的員工，覺得自家培養不如到市面上重新招聘，那這樣的對抗就不會停止。

那離職傾向服務，就依然有存在和繼續優化繼續發展的空間。

終于，大家開始玩兒諜戰了。

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