隨著AI時代的來臨，傳統的工作型態與方式面臨著重大的轉變，每家企業都在加緊腳步調整自己的經營與管理方式，而這種轉變也同時帶來了對人才的全新定義與要求。有專家說企業需要的是數位轉型的人才，有大老闆說我們需要的是能善用AI技術的人才，有學者說具有敏捷與韌性的特質是未來的趨勢。不論如何，可以確定的是，每家企業都必須重新定義屬於自己的人才畫像，才能因應接下來愈來愈快速的AI浪潮了。
職能模型：人才選育用留的客觀標準
談到人才畫像，職能模型( Competence Model ) 是最具代表性的參照標準，不論是核心職務的職能模型，管理階層的職能模型，或是潛力人才的職能模型，透過職能模型都能為企業一系列人才的選育用留方案，提供最重要的客觀標準。而傳統上這些職能模型要不是徒有名稱而缺乏具體行為指標，例如以JD當作職能模型，或是建立職能模型後缺乏實際應用，例如培訓與發展和職能無關，甚而職能模型與實際工作脫鉤，而無法有效辨識人才，例如外派主管採用一般主管的職能模型來進行評估。
為了解決上述的困擾，並幫助企業更清楚職能模型在工作績效上扮演的角色，這裡帶著大家複習一下職能的起源，或能有一些更深入的理解。
國外服務新聞官的徵選：職能研究的開端
在70年代的早期，美國管理心理學大師麥克利蘭教授 ( Mc Clelland ) 接受國務院的委託進行研究，協助甄選年輕的國外服務新聞官，簡稱FSIOs，他們被期待著能在國外推動美國的價值與文化，宣揚美國的理念讓更多人喜愛美國。然而傳統的甄選要求的是優秀的學經歷，再加上性向測驗與智力測驗，因此高分通過的人都是清一色的白人，幾乎沒有少數民族。
但這樣的甄選結果明顯出現了缺失，一是成績的要求極高，造成了樣本過度集中，反而無法反映適才適所，二是這些一般背景知識測驗無法完全判別一位FSIO在日後工作的表現上是否優異。簡單的說，一位年輕的FSIO在某個歐洲國家的臨場表現，是無法從他面試時使用豐富的詞彙，或是這些能力測驗的高分中預測得知的。也因為這些不適當的甄選方式，造成了美國外交新聞工作的品質不佳，甄選的人才也無法反映美國少數民族在其生活中的角色 ( 這點在美國的外交工作上很重要 )。麥克利蘭教授面臨的挑戰是：如果這些傳統的甄選方式無法有效的預測工作績效，那到底有什麼方法可以取代呢？
從真實案例萃取成功關鍵要素
首先他進行了實驗組與對照組的研究，由國務院提供一組表現優異的FSIOs作為標準，分析這些人與另外一組表現較差的FSIOs之間有何差別。其次是分析的技術採用行為事例訪談法 ( BEI )，目的是觀察這些優異的駐外代表到底做了哪些不平凡的事，讓他們的老闆、同事與客戶對他們另眼相看。這是一種很有效率的技術，透過讓當事人說故事的方式，來進行行為特質的分析，每次圍繞著一個主題，分別說三個令人興奮的成功經驗，以及三個讓人感到挫敗的事例。最後根據這些訪談內容進行分析，並比較二個樣本的行為特質差異，萃取出那些在優秀者身上的行為特質，但卻不會出現在表現平凡者身上，並轉換成客觀的定義與可衡量的指標。最終麥克利蘭教授獲得了結論，表現優異的FSIOs身上具有以下三個特質：
1. 對不同文化的人際敏感度
2. 對別人有正面的期待
3. 快速地洞察政治的人際網絡
這裡就不一一描述詳盡的內容了。他賦予這三個特質一個新的名稱，職能(Competence)，又稱勝任力，並持續進行更多樣本的驗證，最終完成了國務院付託的任務，也為美國FSIOs的甄選與評估做出了巨大的貢獻。
麥克利蘭教授為職能下了一個簡單的定義：一項個人的潛在特質，這些特質與工作績效之間存在著高度的因果關係，稱為職能。
這也成為我們熟知的職能冰山理論，在冰山上的知識與技巧是看得見的，而在冰山下的特質，動機與自我概念是看不見的。職能模型出現以後，逐漸成為全世界大型企業在選育用留上的重要管理依據，不論是甄選的標準、培訓的規劃、發展的目標、接班的人選，都與職能模型息息相關。
AI時代來臨：企業面臨的全新挑戰
透過上面的故事，大家是不是覺得你的公司也曾出現過類似的困擾，主管的知識與技巧很強，但卻無法有效領導部門，到底該如何遴選出一位優秀的主管才能帶領組織達成績效？而隨著AI時代的來臨，企業面對的是更多的變化與不可測，組織接下來的挑戰遠比70年代美國FSIOs還巨大，如何面對AI帶來的衝擊？如何善用AI讓企業更有競爭力？如何調整新的工作型態？如何面對變動的市場與消費習慣？如何管理新世代的員工？如何才能帶領部門達成轉型？
這些種種的難題都有賴於更優秀的人才，因此，傳統的人才畫像已經不能滿足企業的需求，企業必須加緊腳步重新定義自己的人才畫像，讓新的職能模型既能滿足現有的工作需求，同時也為組織未來的發展做好人才的儲備。
在職能模型的建構方法中，有三種是最常見與實用的，分別是專家訪談法，職能字典法，以及卡片分類法，三種方法各有所長，以下逐一說明，希望能為大家提供一些參考。
專家訪談法
這個方法是延續著麥克利蘭教授的技術，所以也是最經典的方法，透過優秀人才的樣本選取，從他們的成功經驗中萃取出職能因子，只是現在已經不再需要對照組的訪談了，轉而以管理層與直線主管的訪談替代，這樣反而能更好的補足現職人才的視野侷限與加入組織發展的遠景。
專家訪談法的優點是百分百的針對企業量身訂製 ( 如同FSIOs的故事 )，不但能兼顧產業與企業的特性，對標企業的競爭力，同時也能反映出實際職務或層級的績效。透過BEI的技術，做深度的質性分析，是最能貼近真實工作場景的職能模型建構法，較適合大型企業與成熟型的組織。
專家訪談法的缺點是耗時較久，投入的人力與資源較多，同時需要合格的顧問或專家來進行，也要留意優秀人才的選取是否客觀真實，建議要組織一個專家會議，針對樣本與利害關係人與顧問進行討論，列出詳盡的規劃。
職能字典法
這是一種因素分析法的應用，首先需要有已經建立好的大型職能字典庫，能涵蓋大部分的產業與職務，然後針對目標職務進行深入的分析與討論，把工作上常見的情景與任務作解析，再透過職能字典裡的詞條做因素關聯的連結，最終產出職能模型，是一種標準化與手冊化的方法，這種方法更像是由顧問指導企業產出職能模型。
職能字典法的優點是有具體的資料庫可以參考，透過類似工作分析的手法找出對職務的期待，通常只要少數人參與，幾次會議大致就可以完成職能模型的建立，系統且標準，較適合小型企業與快速成長型的組織。
職能字典法的缺點是能提供大型資料庫的諮詢公司太少，標準化的內容無法針對企業做調整，職能指標的行為描述無法真實反映企業的需求，因此結果經常是高大上，但不接地氣，造成實際應用的困難。
卡片分類法
這種方法融合了專家訪談法與職能字典法的優點，透過焦點團體的手法，將利害關係人區分為目標職務的優秀人才組，直線主管的績效相關組，人資與管理層的校正組，以關鍵成功因子 ( KSF ) 的技術來進行工作任務與績效的對焦。然後將獲得的結論與職能卡片之間進行重要關聯的選取，各組須建立共識與產出結論，最終彙整三組的職能排序與權重計算，獲得職能模型。
卡片分類的優點是科學與客觀，擷取了訪談法的成功事例技術，也運用了職能字典法的詞條原理，參與的人代表性也足夠，不論在時間與人力的投入上相對有效率，因為利害關係人有參與，因此產出的職能模型也較能被認同，較適合中型企業與轉型的組織。
卡片分類法的缺點是職能涵蓋數量有限，雖然能滿足多數企業的需求，但仍會出現現有卡片裡無法反映的職能因子，也可能會出現引導者的技巧不夠，而造成焦點團體裡無法建立共識，形成了職能模型的數量過多或過少的現象。
掌握高績效人才的關鍵畫像 複製企業成功DNA
這三種方法可以依據企業的實際需求來做選擇，不論三種方法的優點與缺點是什麼，只要事先進行完整的溝通與目標設定，都能完成職能模型的建立，重要的是清楚知道，唯有職能模型才能真正做到人才的選育用留。麥克利蘭教授的故事開啟了我們對人才定義的全新視野，不論是70年代美國FSIOs的外交人才，或是現在AI時代來臨的數位人才，確定的是，不僅僅是專業與技巧就足以勝任一個職務，冰山下的特質、動機與自我概念，更是一個高績效人才的關鍵畫像。
想像一下，數位化的人才，只是IT專業，還是應該具有敏捷與客戶導向的職能？AI趨勢下的高階主管，只是訓練模型的專家，還是擁有成長型思維與市場敏銳度的職能？組織轉型的中階主管，只是降本增效的達人，還是應該具備影響力與部門協作的職能？面對跨世代管理的基層主管，只是績效的創造者，還是該有激勵部屬與團隊合作的職能？
上述這些場景，相信大家都不陌生，迎接AI時代的來臨，帶來了更多企業經營的挑戰，新的人才戰爭即將展開，但這次已經無法靠挖角競爭者的人才來因應了，因為對所有的企業來說，這都是全新的篇章，大家只能靠自己，這是一場企業自己發起的人才戰爭。
用職能模型重新定義人才，尤其是那些攸關企業競爭力的關鍵崗位與核心主管，人才從定標準開始，一切人才發展的作為才顯得有意義。職能模型如同人才的根，培訓與發展如同土壤與養分，根與土壤對了，樹木才能自然成長。沒有職能模型或是職能模型錯誤，人才的發展就會顯得毫無意義，也將在這場AI浪潮中徹底失去人才競爭力了。
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