
吳迪 經(jīng)濟(jì)學(xué)者、公民外交家
去年我在本專欄《人才資本短缺時(shí)代》一文中指出,中國(guó)在人口紅利透支、劉易斯拐點(diǎn)的當(dāng)下,需要向高附加值的知識(shí)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型。而這種成功轉(zhuǎn)型最大的障礙就是中國(guó)的人才資產(chǎn)極度缺乏。
我一直在苦苦思索,企業(yè)對(duì)這個(gè)挑戰(zhàn)有什么好的應(yīng)對(duì)呢?隱隱約約,云計(jì)算托夢(mèng)而來:我們可以把“應(yīng)用”放到“云”里,那么可不可以把“技能”甚至“人才”也放到“云”里面?
從形而上的理論角度出發(fā)是中國(guó)人思考的一種重要方式,而在西方人們往往形而下地從案例出發(fā)去尋找解決方案,其中尤以哈佛商學(xué)院為甚。
很偶然地,我看到了Jetpac的故事,發(fā)現(xiàn)這是一個(gè)企業(yè)解決人才資產(chǎn)瓶頸的優(yōu)質(zhì)案例。Jetpac是舊金山的一家初創(chuàng)公司。當(dāng)你通過Jetpac登陸Facebook時(shí),Jetpac會(huì)搜索你好友上傳的全部照片,然后尋找其標(biāo)題中有地名的,再用這些照片建立一個(gè)個(gè)性化的旅游照片雜志。在demo的過程中,很多入選的照片被發(fā)現(xiàn)質(zhì)量很糟糕。他們想寫出一個(gè)搜索演算法代碼,通過分析照片的元數(shù)據(jù)來自動(dòng)判斷照片的質(zhì)量是否符合旅游照片雜志的標(biāo)準(zhǔn)。可是,作為初創(chuàng)公司,Jetpac沒有那么多時(shí)間和金錢去尋找和雇傭能勝任的程序員來解決這個(gè)難題。所以Jetpac研發(fā)團(tuán)隊(duì)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、為期三周的有獎(jiǎng)擂臺(tái)賽。全球共有418人(組成212支隊(duì)伍)參加比賽。頭十名的參賽隊(duì)伍編的代碼預(yù)測(cè)照片質(zhì)量的準(zhǔn)確率都達(dá)到了85%以上。獎(jiǎng)金最后由來自南加州大學(xué)的博士生楊波所率團(tuán)隊(duì)獲得。Kaggle的參賽合約規(guī)定,大賽獎(jiǎng)金支付者擁有對(duì)獲獎(jiǎng)代碼的知識(shí)產(chǎn)權(quán),所以Jetpac立即起用了楊波團(tuán)隊(duì)的代碼,一個(gè)成熟的產(chǎn)品短期內(nèi)就上線了。
Kaggle匯集了全世界最頂級(jí)的數(shù)據(jù)挖掘人才資源。許多像Jetpac這樣數(shù)據(jù)人才短缺的初創(chuàng)公司都把他們的技術(shù)難題放到Kaggle網(wǎng)頁上做成懸賞大賽,讓全世界的數(shù)據(jù)高手在一決雌雄的過程中用最短的時(shí)間、最少的投入解決問題。像這種把企業(yè)難題向全國(guó)甚至全世界的能者開放,懸賞激勵(lì)以獲取解決方案的方式,專業(yè)名詞叫做眾包,其實(shí)也早已經(jīng)為業(yè)界熟知了。
麥肯錫在《大數(shù)據(jù)報(bào)告》中指出,我們已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)海量數(shù)據(jù)的時(shí)代,要向數(shù)據(jù)挖掘要效率,要利潤(rùn)。這正是Facebook和Amazon們做得風(fēng)生水起的事。但問題是數(shù)據(jù)挖掘人才在全世界內(nèi)都很稀缺,寫出搜索演算法代碼往往是一件非常耗時(shí)、非常昂貴的事。所以利用眾包平臺(tái),企業(yè)可以付出較低的成本,通過整合全球范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘人才來尋求最優(yōu)的解決方案。
如果有一天,數(shù)據(jù)挖掘這種大型企業(yè)客戶才消費(fèi)得起的奢侈品,能變成連中小企業(yè)都消費(fèi)得起的日用品,那由低附加值的制造經(jīng)濟(jì)向高附加值的知識(shí)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的速度就會(huì)大大加快。CrowdANALYTIX就是致力于此的一家印度企業(yè)。與Kaggle只提供眾包平臺(tái)不同,企業(yè)只管向CrowdANALYTIX提出需要解決的難題,眾包的形式設(shè)計(jì)(如把難題拆分成幾個(gè)懸賞大賽)、執(zhí)行和最終解決方案的交付全部都由CrowdANALYTIX全程負(fù)責(zé)。CrowdANALYTIX更像一個(gè)由眾包模式驅(qū)動(dòng)的解決方案供應(yīng)商,而不只是個(gè)眾包平臺(tái)。而且CrowdANALYTIX的全部數(shù)據(jù)分析都是在“私有云平臺(tái)”中進(jìn)行的。這一切不但極大提高了眾包協(xié)同合作的效率,而且大幅降低了數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)的價(jià)格,CrowdANALYTIX的定價(jià)比性價(jià)比最接近的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手還要低25%~30%。
通過眾包平臺(tái),CrowdANALYTIX在全球范圍內(nèi)對(duì)稀缺的數(shù)據(jù)挖掘人才進(jìn)行了整合,大家可以在云平臺(tái)上協(xié)同合作。這種“人才云”的形式延伸了人才的杠桿,很好地解決了專業(yè)人才短缺的問題。比之Kaggle,我覺得CrowdANALYTIX的商業(yè)模式更適合中國(guó)。大多數(shù)中國(guó)企業(yè)無法熟練利用眾包平臺(tái)去尋求解決方案,CrowdANALYTIX作為一個(gè)由眾包驅(qū)動(dòng)的解決方案供應(yīng)商,能最小化企業(yè)的學(xué)習(xí)成本,提供性價(jià)比最高的解決方案。
錢不夠就得掰著花,人才短缺就得掰著使。這就是“人才云”的意義。盼望中國(guó)早日出現(xiàn)我們自己的CrowdANALYTIX。