中國經(jīng)濟數據公司China Beige Book最新調研報告顯示，2016年第一季度，其調研的中國私營(yíng)部門(mén)就業(yè)崗位增速降到了4年以來(lái)的最低水平。這表明一直穩健的中國就業(yè)市場(chǎng)未來(lái)將受到巨大沖擊。
如何解決中國就業(yè)市場(chǎng)即將面臨的風(fēng)暴？這是一個(gè)非常重大的問(wèn)題，相信政府也很擔憂(yōu)。我知道很多美國的朋友因為失業(yè)，在做Uber司機，并且獲得了不錯的收入。根據美國獨立就業(yè)信息供應商SherpaShare的最新數據，2015年全美有32.7萬(wàn)名活躍的Uber司機，比2014年翻了1倍多。
根據Uber的官方數據，每周工作時(shí)間40小時(shí)的紐約UberX司機（廉價(jià)車(chē)型），其收入中位數是90766美元，是紐約出租車(chē)司機的2.37倍（收入中位數38357美元）。由此可見(jiàn)，像Uber這樣的雇主創(chuàng )造就業(yè)和改善收入的能力遠遠超過(guò)傳統雇主。
那么Uber提供的是一種什么樣的雇傭方式呢？我認為可以稱(chēng)之為人才資產(chǎn)云平臺，簡(jiǎn)稱(chēng)人才云。通過(guò)大數據把從業(yè)者的能力和資源上傳到云平臺，實(shí)現隨時(shí)在線(xiàn)。只要市場(chǎng)有任何需求，立即就會(huì )有最合適的從業(yè)者或資源進(jìn)行響應。從業(yè)者和資源會(huì )出現在最合適的位置上，以最合適的方式與組織合作，生產(chǎn)出用戶(hù)最需要的產(chǎn)品和服務(wù)。從業(yè)者只要有和云平臺匹配的能力和資源，就可以以動(dòng)態(tài)大數據形式進(jìn)入云平臺，實(shí)現隨需調用。這種通過(guò)大數據和云平臺隨需調用，整合以及管理人力資源的組織就叫做“人才云”。
“人才云”很有可能成為云計算的下一個(gè)風(fēng)口。
人才云：全面覆蓋就業(yè)市場(chǎng)也許有人會(huì )說(shuō)，像Uber這樣的“人才云”提供的是比較低端的就業(yè)機會(huì )，“人才云”是否也能提供高端的就業(yè)機會(huì )？大數據分析應該算是時(shí)下最“高大上”的工作之一吧？而Kaggle就是大數據分析師的Uber，為他們提供大數據分析的工作機會(huì )。
讓我們通過(guò)一個(gè)案例來(lái)了解Kaggle。
Jetpac是舊金山的一家初創(chuàng )公司。當你通過(guò)Jetpac登陸Facebook時(shí)，Jetpac會(huì )搜索你好友上傳的全部照片，然后尋找其中標題有地名的，再用這些照片建立一個(gè)個(gè)性化的旅游照片雜志。在demo的過(guò)程中，很多入選的照片被發(fā)現質(zhì)量很糟糕。他們想寫(xiě)出一個(gè)搜索演算法代碼（Algorithm），通過(guò)分析照片的元數據（metadata）來(lái)判斷照片的質(zhì)量是否符合旅游照片雜志的標準。可作為初創(chuàng )公司，Jetpac沒(méi)有那么多時(shí)間和金錢(qián)去尋找和雇傭能勝任的編程員來(lái)解決這個(gè)難題。
所以Jetpac研發(fā)團隊找到了Kaggle網(wǎng)站，把他們的技術(shù)難題變成了一個(gè)賞金5000美元，為期3周的有獎擂臺賽。全球共有418人、212支隊伍參加比賽。頭10名隊伍編的代碼預測照片質(zhì)量的準確率達到了85%以上。獎金最后由來(lái)自南加州大學(xué)的博士生Bo Yang所率團隊獲得。Kaggle的參賽合約規定大賽獎金支付者擁有對獲獎代碼的知識產(chǎn)權，所以Jetpac立即起用了Bo Yang團隊的代碼，一個(gè)成熟的產(chǎn)品短期內就上線(xiàn)了。
Kaggle聚合了全世界最頂級的數據挖掘（Data Mining）人才。許多像Jetpac這樣數據人才短缺的初創(chuàng )公司都將其技術(shù)難題放到Kaggle網(wǎng)頁(yè)上進(jìn)行懸賞，讓全世界的數據高手在一決雌雄的過(guò)程中，用最短的時(shí)間、最少的投入解決問(wèn)題。除了競賽獎金（從1000美元到300萬(wàn)美元不等）之外，大數據分析師在Kaggle上還可以獲得時(shí)薪的報酬方式，通常在幾百甚至上千美元之間。
麥肯錫在《大數據報告》中指出，我們已進(jìn)入一個(gè)海量數據的時(shí)代，要向數據挖掘要效率、要利潤。這正是Facebook和Amazon們做得風(fēng)生水起的事。但問(wèn)題是數據挖掘人才在全世界內都很稀缺，寫(xiě)出搜索演算法代碼往往是一件非常耗時(shí)且昂貴的事。所以利用像Kaggle這樣的云平臺和云組織，企業(yè)可以用較低的成本，通過(guò)整合全球范圍內的數據挖掘人才來(lái)尋求最優(yōu)的解決方案；而很多大數據分析師也可以將自己的能力和閑余時(shí)間“變現”。
《新科學(xué)家》雜志去年報道，英格蘭銀行正在把其經(jīng)濟研究部門(mén)人才云化，并允許銀行外部的人員進(jìn)入其人才云。由此可見(jiàn)，“人才云”提供的就業(yè)機會(huì )也可以非常“高大上”，可以完整覆蓋高中低3檔就業(yè)市場(chǎng)。
人才云的巨大經(jīng)濟價(jià)值
從低附加值技能勞動(dòng)力到高附加值技能勞動(dòng)力，發(fā)達國家的就業(yè)市場(chǎng)正在經(jīng)歷一場(chǎng)“人才云”的革命。
根據美國Crowdsourcing.org的數據，從2009～2011年，美國通過(guò)像Uber和Kaggle這樣的“人才云”就業(yè)的總人數增長(cháng)超過(guò)100%，達到630萬(wàn)人。Crowdsourcing.org并沒(méi)有公布更新的數據，但是從“人才云”高速發(fā)展的腳步來(lái)看，其在就業(yè)市場(chǎng)的擴張步伐并未減緩。
根據Burson-Marsteller、阿斯本研究所和《時(shí)代》雜志的一份最新權威調研報告，全美已經(jīng)有4500萬(wàn)人通過(guò)“人才云”提供過(guò)產(chǎn)品和服務(wù)，共有1440萬(wàn)人其主要的一個(gè)收入來(lái)源是“人才云”。這1440萬(wàn)人中，要么通過(guò)“人才云”獲取了其總收入的40%以上，要么在傳統的就業(yè)市場(chǎng)里無(wú)法獲得就業(yè)。
另外，根據全球工會(huì )聯(lián)合會(huì )和歐洲進(jìn)步研究基金會(huì )的最新共同調研，在英國16～75歲的人群中，有500萬(wàn)人通過(guò)“人才云”提供過(guò)自己的產(chǎn)品和服務(wù)，其中有26%獲取了其總收入的50%以上。難怪國外有些評論員“人才云”稱(chēng)之為破解衰退的駭客方案，其從2008年全球金融風(fēng)暴之后就進(jìn)入高速發(fā)展階段絕非偶然。
傳統的就業(yè)模式很大程度上是低效的，對于雇主如此，對于就業(yè)者更是如此。節約成本、更自由的勞動(dòng)時(shí)間、更高的效率……云組織可以在很大程度上解決傳統就業(yè)市場(chǎng)的低效問(wèn)題，這是云組織在金融危機中爆發(fā)式增長(cháng)的一個(gè)根本原因。
人才云乃大勢所趨
美國勞動(dòng)力部長(cháng)Tom Perez在2016年初宣布，從2017年5月開(kāi)始將把所有通過(guò)“人才云”提供產(chǎn)品和服務(wù)的就業(yè)者統統納入勞動(dòng)力人口統計數據。之前勞動(dòng)力人口數據只計算那些在傳統就業(yè)市場(chǎng)里就業(yè)的人。通過(guò)“人才云”，美國已遠遠走在全球就業(yè)市場(chǎng)革命的前端。從某種程度上來(lái)說(shuō)，這也是金融危機倒逼美國就業(yè)市場(chǎng)的結果。
與2008年的美國一樣，中國就業(yè)市場(chǎng)的狀況正在加速惡化，失業(yè)問(wèn)題將越來(lái)越嚴重，“人才云”是企業(yè)、政府和個(gè)人應對這種局面的重要渠道。中國模仿了美國的許多“人才云”，像滴滴打車(chē)就是一例，但問(wèn)題是我們的云組織主要在低附加值技能勞動(dòng)力市場(chǎng)發(fā)力，在高附加值技能勞動(dòng)力市場(chǎng)乏善可陳。我們只有Uber，沒(méi)有Kaggle。這是因為我們高素質(zhì)的人才太少？是因為我們的企業(yè)沒(méi)有慧眼？還是因為我們的就業(yè)市場(chǎng)極度低效、亟需一場(chǎng)云組織革命？
如何在我們的就業(yè)市場(chǎng)里，從低附加值技能勞動(dòng)力到高附加值技能勞動(dòng)力打造一條完整、高度細分和專(zhuān)業(yè)化的“人才云”生態(tài)鏈，將是破解中國潛在就業(yè)危機的絕佳駭客方案。如果有企業(yè)高效精準地切入，相信基于中國經(jīng)濟政策和社會(huì )穩定堅守底線(xiàn)的考慮，政府的政策紅利、金融紅利以及財政資源也會(huì )迅速跟進(jìn)。
