人才激励新解法：精准人才画像如何推动AI时代的组织创新？

当下，AI军备竞赛已处于白热化状态，在此情形下，多数企业依旧采用硅谷式的高薪“挖角”战术，然而，有这样一种组织创新模式，它聚焦于“全员激励”，却正促使着关于人才价值本质的再思考产生。

激励制度的范式转移

传统科技公司的激励资源通常朝着少数核心技术精英进行倾斜，这被视作驱动创新的快速途径。然而，在此种“英雄主义”模式处于需求系统性突破的AGI时代时，或许会致使组织内部出现能力断层以及协作壁垒。

面向全体人员的激励制度尝试去打破这一模式，它把价值认可延伸到研发岗位，延伸到工程岗位，延伸到产品岗位，甚至延伸到运营等全部岗位。它的核心逻辑在于，在极其复杂的ai研发进程当中，关键瓶颈的突破有可能源自任何一个岗位的深入透彻的了解。

从个体创新到组织势能

如果单一的个体创造力没办法有效地进行流动以及整合，那么它的价值将会是受到限制并且容易消逝的。全员激励所达成的目标恰恰就是去构建这样的一个系统，这个系统能够把零散分布的个体智慧转变成可以进行叠加还能够持续下去的集体性势能 。

这就表明组织得去设计那种透明的价值贡献评估通道，并且还要配备相应的激励反馈。要是一位数据工程师所提出的关于训练流程的改进建议能够获得跟研究论文一样的重视以及奖励，那么个体创新自然而然地就开启了朝着组织能力的转化 。

人才双螺旋：定义核心特质

想要使得创新变成常态，那就一定要明确究竟应该持续放大什么样的个体特质。内部所提出的“人才双螺旋”概念，着重突出了两种共性能力：一是第一性原理思维，二是深度好奇。

第一性原理思维需要人才回归到问题的本质所在，要敢于以基本原理论证去创新性地重新推导解决方案，而不是单纯依靠经验进行类比。深度好奇会促使人才持续不断地追问“为什么”以及“还有什么其它的可能”，这乃是提出全新问题的根源之处。

深度好奇：提问比答题更重要

于生成式AI工具一天天越发普遍的当前时刻，好多程式化的有关问题解答以及执行方面的工作将会被自动化，在这个时候，人类独具的价值将会更加显现在找出并界定那些从来没有过、确实重要的问题之上。

那种具备深度好奇的特质，致使人才不会把AI当作威胁，而是当成去探索未知世界的强大工具。这种特质激励着持续的探索欲，并且包容在探索未知进程里必定会出现的试错以及失败。

第一性原理的技术实践

在AI的发展历程当中，第一性原理思维多次证实了自身所具备的价值。举例来说，于2012年的时候，Hinton所在的团队在ImageNet竞赛里，放弃了传统的计算机视觉思考路径，直接去验证深度神经网络有无效果，这无疑就是一次堪称经典的实践活动。

处于AGI探索进程里，源自第一性原理着手同样引导了技术路径的挑选，像借由“预测下一个token”这般简要范式追寻通用智能，最终造就了现象级别的大模型产品，彰显了底层原理思考的巨大效能，揭示了底层原理思考的强大成效。

面向未来的组织与人才召唤

在工业时代，所推崇的是标准化执行力，于互联网时代，所看重的是迭代速度以及网络规模，当进入AI时代的时候，那极为稀缺的资本已经转变为精准的问题定义力，还有打破常规的跨界想象力。

当大模型渐渐肩负起重复性的逻辑演绎以及优化使命之后，人类组织的关键竞争力会更依赖提出真实问题、缔造全新连接的本事，这不但属于某一家公司的人才策略，更是整个行业对于未来人才架构的共同瞩望。

您企业里，当下的激励机制，是更偏向于打造少数“明星”呀，还是着力于激发每个岗位的“深度好奇”以及“第一性原理”思考呢？欢迎分享您的见解跟实践。