長期以來，諸如頂級律所和管理咨詢公司等專業服務公司，始終采用一種簡單的人才戰略：招聘大量年輕、充滿干勁且能力出眾的初級員工，讓他們承擔公司里的“重活”，從而將合伙人和其他資深員工釋放出來，去拓展新業務和制訂戰略。

隨著時間的推移，這些初級員工將被逐步淘汰。他們要么轉行去做其他工作（通常是為公司的客戶工作），要么因為公司歷來不支持家庭休假政策而身心俱疲，甚至直接離職，或者在極少數情況下，繼續留在公司發展終身事業。這些年輕員工入職時，其未來晉升合伙人的潛力很少被評估。在這種高淘汰率的“數字游戲”中，評估并無必要。因為專業服務公司依賴龐大的初級人才儲備，最終只能培養出少數合伙人，比如在知名律所，每百人中僅有一兩位能晉升為合伙人。

但這種人才管理方式如今正面臨AI的威脅。許多專業服務公司相信AI能自動化處理大量煩瑣工作，因此大幅削減入門級崗位的招聘數量，卻未真正考慮這種新的招聘方式將對合伙人培養體系產生怎樣的長期影響。例如，某頂尖法律科技公司CEO向我們透露，許多全球性律所對AI的運行速度和成本效益深感不安，正考慮將暑期實習生招聘名額從常規的100人削減至僅30人。在不同規模的企業以及專業服務行業的各個細分領域，類似的討論也正在展開。例如，擁有50名員工的專業管理咨詢公司DeciBio告訴我們，AI帶來的效率提升，使新入職的初級員工規模從2021年的15人縮減至2026年計劃招聘的4人，但公司在此期間的收入實現了兩位數增長。

關于AI對勞動力市場的影響，許多問題仍不明朗：哪些員工最可能受到AI沖擊？裁員規模會有多大？正如OpenAI CEO薩姆·奧爾特曼（Sam Altman）近期預測的那樣，私募股權公司能否用AI取代其投資組合公司CEO？阿爾巴尼亞已經出現政府部長被AI取代的現象，其他國家是否也會如此？

無論你認為哪種未來預測更可信，現實情況是AI引發了裁員潮。近期一項基于高精度薪資數據的研究估計，在最易受AI影響的領域，入門級崗位已減少13%。隨著技術進步和采用率提升，這一趨勢必將持續。2025年5月，美國AI初創公司Anthropic CEO達里奧·阿莫迪（Dario Amodei）敦促企業領導者停止“粉飾”未來，并指出AI可能在五年內淘汰50%的入門級白領崗位。

隨著入門級崗位招聘數量的減少和人才金字塔底部的萎縮，專業服務公司應如何審視其人才模型？更具體地說，公司應如何規劃未來合伙人的儲備渠道，以及與這些合伙人相關的收入來源？

招聘要看領導力，而非苦力活

在傳統招聘模式中，專業服務公司通常會招100名初級員工，預期其中僅有2人能晉升為未來合伙人。因此，這些公司無須嚴格篩選就能招到具備未來合伙人所需技能的人才。當轉向人才配置效率更高、人員流動率更低的模式時，企業必須更審慎地將候選人與未來崗位需求進行匹配。關于如何做到這一點，已有大量文獻可供參考。其中最重要的步驟包括：質疑傳統的招聘方式，明確哪些因素能夠預測員工的職業成就，采用更多有據可循的招聘方法，以及坦誠地向候選人說明未來工作的具體職責。然而，很少有初級員工能夠真正理解未來崗位的要求。

當然，AI時代的贏家不僅會削減人力，還會重新設計工作流程。對于管理咨詢公司的任何現有崗位來說，沿用互聯網時代之前的工作流程都顯得荒謬可笑。不要僅僅指望AI能更高效地完成單項任務，更要開始思考如何改變整個工作流程，并對員工進行培訓、指導和激勵，以幫助他們更好地實現這些新目標。組織內部的技術專家應持續關注行業內外的技術動態，將前沿技術帶回公司，并為員工和合伙人提供培訓。公司領導者應該鼓勵這種做法。瑞生國際律師事務所（Latham & Watkins）已通過組建AI專項小組將此實踐制度化，該小組負責將前沿AI技術帶回律所，并在其內部的AI學院為員工提供培訓。

如果公司的變革壓力過大，不妨考慮與其他機構尋求合作。可以與法律領域的初創企業或高校合作，測試新的工作流程。作為日本領先的保險公司之一，愛和誼日生同和財產保險（Aioi Nissay Dowa Insurance Company）與牛津大學合作創立了愛和—牛津研發實驗室（Aioi R&D Lab–Oxford）。該項目致力于將AI研究成果轉化為行業應用，例如通過為學生提供實習機會來彌合理論與實踐之間的差距。同樣地，律所內部的律師、顧問或會計師也可以與初創公司及高校合作并從中汲取經驗，提升自身的技術能力。公司無須資助大學項目即可獲得此類機會。例如，阿爾伯塔大學與阿爾伯塔機器智能研究所（Alberta Machine Intelligence Institute）合作，已與300多家公司開展了類似的知識轉移項目。

打破規則，創造未來

面對AI，真正的創新可能將企業帶入充滿挑戰的境地，甚至可能顛覆其商業模式。這是最艱難的調整，因為它超越了人才管理的范疇。例如，許多專業服務公司將收費標準建立在工作時長之上。但顯然AI為這些公司提供了一個調整定價策略的機會：隨著AI開始承擔大量原本由初級員工完成的煩瑣工作，可計費工時將隨之減少。一個顯而易見的解決方案是：根據項目交付的價值或技術水平較低的競爭對手的收費標準收取固定費用，而非按完成工作所需工時計費。在法律服務等專業服務領域，固定收費模式已變得越發普遍，甚至訂閱制收費模式也正逐漸興起。

許多最成功的專業服務公司之所以能蓬勃發展，正是因為它們銷售大型捆綁式項目，且定價高昂。然而，專業服務的質量在購買前往往難以評估。因此，這些公司常用的有效模式是：聘請一位資質卓越的合伙人，給予高額報酬，使其投入數十甚至數百小時與客戶建立值得信賴的顧問關系。然而，這種模式的獲客成本較高，因此對大多數大型專業服務公司而言，專注于大型項目更具經濟效益。小型、非捆綁式服務被認為不值得投入，甚至會蠶食其主要業務模式。

在嘗試調整業務模式和定價策略時，領導者可能會發現人才模式也需要重大變革。對于小型、非捆綁式服務的銷售，未必需要高薪合伙人，尤其當這些服務質量可標準化時。例如，許多軟件運營服務（SaaS）公司聘用初級至中級專業人員來銷售小型項目，而經驗豐富的企業銷售專家則專注于更大的業務。為何一定認為只有合伙人才能贏得客戶信任？在某些行業，中級專業人員被賦予了能夠盡早管理客戶關系的充分自主權，這加速了他們的商業成熟度。在廣告行業，初入職場的客戶經理通常是客戶的日常對接人。獨立診所的醫生在入職第一年就開始建立自己的客戶群。

AI變革力量正在重塑當今時代，專業服務公司重新審視其招聘戰略的窗口期正悄然縮短。如今，領導者必須超越單純削減入門級崗位的做法，轉而構建一種深謀遠慮、面向未來的模式。這意味著公司在招聘和培養人才時，目標不僅是尋找能勝任當下任務的員工，更要挖掘那些具備適應力、精通技術的未來合伙人。通過擁抱這一范式轉型、重構工作流、培養創新型學習模式并激勵前瞻性實踐，組織可以在不斷演進的環境中釋放出全新的生產力，并贏得競爭優勢。未來屬于那些當下就升級招聘戰略的公司，因為它們將人才定位為真正的差異化優勢。

阿塔·塔爾基（Atta Tarki） 約瑟夫·拉欽斯基（Joseph Raczynski）| 文

阿塔·塔爾基是專業高管獵頭與項目制人才服務公司ECA Partners的創始人兼董事長，同時也是《循證招聘》（Evidence-Based Recruiting，麥格勞—希爾出版社，2020年）一書的作者。

約瑟夫·拉欽斯基是一位技術專家和未來學家，在新興技術領域擁有深厚的專業造詣，尤其專注于AI與區塊鏈技術，以及這些技術對商業、法律和社會的影響。

周靜怡 | 編校

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