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【导读】
大量研究和企业实践显示，约有七成员工并未处在最能发挥潜能的岗位上，人岗不匹配消耗着组织的绩效与士气。步入2025年，AI与数字化大幅改变了岗位与人才的样貌，传统经验式的配置方式越来越难支撑业务敏捷与员工发展诉求。本文站在人力资源管理与数字技术融合的视角，系统拆解人岗匹配的战略定位、数字化“知岗-知人-匹配”全流程，并结合人才盘点与合规调岗经验，给出一套面向实践的操作指南，帮助HR与管理者真正回答：如何提高人岗匹配率。
人岗匹配在教科书中是一个“老话题”——早在几十年前，就有调查指出大约七成员工并不在最适合自己的岗位上。表面看，组织运转似乎正常；细看却会发现：高潜力员工在“错位”的岗位上消耗，关键岗位后继乏人，绩效靠少数人“硬扛”，人员流失带来反复的招人和培养成本。
如果把组织比作一支球队，人岗不匹配就像是让守门员去打前锋、让中场去防守，不是球员不努力，而是排兵布阵出了问题。与此同时，笔者近几年在企业调研中一个明显感受是人岗匹配的问题越来越突出，但“解法”正在发生质变：一方面，环境变化更剧烈：
- 业务周期缩短、项目制用工增多，岗位本身变得更加流动；
- AI、自动化工具接管了一部分重复性工作，岗位内容持续重构；
- 新一代员工更关注成长与意义感，对“合适岗位”的主观评价更敏感。
另一方面，可用的技术手段更丰富：
- HR系统中沉淀了大量绩效、项目、学习等数据；
- AI简历解析、能力标签自动抽取、智能匹配算法已广泛可用；
- 人才盘点与人才地图成为不少企业的“规定动作”。
由此可见，真正的问题是：这些要素如何真正被整合为一套“人岗匹配完整操作指南”？
一、战略锚定：把人岗匹配从“事务动作”升级为“人才战略核心”
1. 人岗匹配，首先是“战略问题”而不是“填坑问题”
现实中很多企业的人岗匹配，往往是这样被触发的：
- 某个岗位离职了，“先赶紧招个人顶上”；
- 某个员工绩效不佳，“给他换个岗位试试”；
- 组织结构调整，“人多岗少，看看谁可以调岗”。
这些都是“填坑式”的被动动作，问题在于没有从业务战略出发思考，未来3年关键岗位是什么、需要什么样的人，也没有从组织整体看，现有人才结构和能力结构是否支撑战略。
对此，笔者更推崇的做法是先回答两个问题，再谈人岗匹配：
- 业务未来3–5年的关键增长点在哪里？
- 为支撑这些增长点，需要哪些关键岗位、关键能力和关键人群？
在人岗匹配上，这意味着岗位要求不是HR自己“想象”出来的，而是从战略解码中推导，不同岗位、不同层级的匹配标准有轻重缓急之分，不能一刀切。
2. 把“人岗匹配度”嵌入人才盘点：从个体决策走向整体布局
人才盘点往往采用“业绩×潜力”“业绩×能力”的九宫格模型，但在笔者参与的实践中，一个常见盲区是极少有企业单独把“人岗匹配度”作为一个被看见的维度。
结果会出现两类典型误判：
（1）高绩效但低匹配
例如，一个能力很强的销售，被安排在相对成熟、挑战性不足的区域，短期业绩很漂亮，但已明显“吃老本”。这类人才其实可能“岗不配人”，潜力被浪费。
（2）低绩效但高匹配
一名刚转岗到复杂岗位的技术骨干，在新的岗位上仍在爬坡期，绩效暂时不佳，但能力结构和发展意愿与岗位高度匹配。简单按绩效评低，有可能打击长期价值。
相较之下更合理的做法是在人才盘点时并行看三件事：当前绩效表现，对现岗位的匹配度（含能力、动机、价值观等）以及对未来关键岗位的潜在匹配度。
为此，企业可以用一个简单的决策思路：
- 高绩效 + 高人岗匹配度：
当前岗位上的“王牌”，需要重点保留与激励，同时考虑是否有更高挑战的岗位。 - 高绩效 + 低人岗匹配度：
需要判断是“岗位挑战性太低”还是“岗位方向不对”。对这类员工，人岗匹配的任务是“升级岗位，而非简单调离”。 - 低绩效 + 高人岗匹配度：
倾向于给出发展和支持，而不是快刀斩乱麻。可以通过培训、辅导、资源支持等方式补足。 - 低绩效 + 低人岗匹配度：
才是重点评估调整或退出的群体。
3. 人岗匹配是“组织韧性”的基础设施
很多企业直到出现这些情况才意识到人岗匹配的重要性：
- 某个核心岗位突然离职，发现“根本没人能接”；
- 关键岗位的接班人名单一年比一年短；
- 新业务板块启动时，没有现成的人才可以快速投入。
这些现象本质上都是人岗匹配数据缺位的反应，而如果企业能够在平时就持续积累下面几类信息：
- 每个关键岗位当前的任职者匹配度；
- 可能的内部继任者人选，以及他们与目标岗位的匹配度与“准备度”；
- 关键能力在组织中的“覆盖度”和“冗余度”（例如，多少人具备云架构能力）。
那么，面对人员变动或战略调整时，就不会完全被动，而是可以回答：
- “这个岗位离职，我们有哪些B、C方案？”
- “如果明年新开三个区域，内部有哪些人可以轮岗过去？”
- “某项新技术导入，我们内部有多少人具备基础，可以通过培训快速转型？”
二、操作升级：数字化赋能的“知岗、知人、匹配”新三部曲
1. 知岗：从静态岗位说明书，升级为动态“岗位画像”
许多企业表面上有人岗匹配流程，但HR自己都清楚：“我们用的岗位说明书，更新频率可能是三五年一次。”
岗位已经变了，但标准还停留在过去，这种情况下谈人岗匹配，多半是“名义上的科学、实质上的拍板”。
1）传统岗位说明书的局限
- 内容单一：多聚焦于职责罗列，很少细化到行为标准与能力等级；
- 更新滞后：业务变化快，而文档更新慢；
- 缺少量化：对知识、技能、经验要求常用模糊词，如“熟悉”“了解”；
- 与实际工作脱节：一线人员甚至不知道岗位说明书写了什么。
2）数字化“岗位画像”的做法
更先进的做法是基于数据构建“岗位画像”，而不是仅靠文本说明。一个完整的岗位画像至少包括：
- 基本信息：岗位目的、组织位置、汇报与协作关系；
- 关键任务：按重要性和时间占比，列出主要工作任务；
- 胜任能力：按通用能力、专业能力、管理能力分层，并尽量行为化；
- 知识与技能：可用“技能标签+级别”的方式结构化呈现；
- 绩效指标：关键KPI或OKR，对应任务；
- 行为数据关联：例如该岗位在实际工作中常用哪些系统、参与哪些项目；
- 市场数据参考：如同类岗位的外部薪酬区间、主流技能组合等。
在具体实现上，企业可以借助以下数字化手段：
- 从绩效、项目管理系统中抽取该岗位高绩效者的行为与任务特征，反向校准岗位画像；
- 使用文本分析工具解析历史岗位说明书、JD、项目记录，抽取高频技能与关键任务；
- 用统一的“能力词典”给岗位打标签，便于后续与人才画像对接。
下表是一个简单的传统说明书 vs 数字化岗位画像对比示例：
| 维度 | 传统岗位说明书 | 数字化岗位画像（建议状态） |
|---|---|---|
| 内容结构 | 职责列表为主，描述笼统 | 任务、能力、技能、KPI、行为数据多维结构化 |
| 更新频率 | 3–5年更新一次，或仅在重大调整时更新 | 至少年度更新，关键岗位可按季度/项目节奏更新 |
| 数据来源 | 由HR或主管主观撰写 | 结合高绩效者数据、系统日志、市场数据自动/半自动生成 |
| 能力要求表述 | “熟悉”“了解”这类模糊用语 | 使用标准能力词典和等级描述（如Level 1–5） |
| 可被系统理解性 | 多为自然语言，系统难以解析 | 结构化字段与标签，可直接用于AI匹配与分析 |
2. 知人：从片段式印象，升级为全景“人才画像”
从实践看，人岗匹配失败的一个核心原因是“知人”做得极其粗糙：
- 只看简历与面试印象；
- 只看绩效分数，不看潜力与意愿；
- 或者只凭一位直接上级的主观评价。
2025年的条件已经允许我们做得更好——利用多源数据构建“人才画像”，在不侵犯隐私和合规的前提下，尽可能全面地理解一个人，因此一个相对完整的人才画像可以从四个维度来设计：
1）硬技能与知识
- 职业经历：岗位、项目、行业；
- 专业技能：使用统一技能标签进行编码；
- 认证与资质：证书、培训结业等。
2）软技能与行为特质
- 领导力、合作方式、沟通风格；
- 来源可以是360评估、关键事件访谈、绩效讨论纪要等。
3）潜力与成长性
- 对更高层岗位或更复杂任务的“准备度”；
- 参考指标包括学习记录、承担挑战任务的结果、创新行为、适应变化的表现等；
- 可借助专业测评工具和内部数据做综合判断。
4）职业意愿和价值观契合度
- 对职能/地域/管理路线的偏好；
- 对组织文化与价值观的认同度；
- 可通过访谈、调研、内部竞聘申请记录等方式收集。
我们可以用一个简要的框架图来理解“人才画像”的结构：
3. 匹配：从经验判断，升级为“算法+人”的协同决策
（1）多维度匹配的基本思路
一个相对科学的匹配模型，一般会至少考虑三类维度：
- 能力与技能匹配度：岗位要求的技能，与人才现有技能的重合程度和差距大小；
- 行为与文化匹配度：岗位对团队角色、沟通风格、文化价值观的要求，与个人特质的契合度；
- 潜力与发展匹配度：岗位未来2–3年的发展方向，与个人成长意愿和潜力的匹配。
在技术上，可以通过权重设计，把这些维度综合为一个匹配度分值，同时保留每个维度的拆解结果，供决策人理解。
（2）数据驱动的人岗智能匹配流程
可以用一个简化的流程图来表示数字化人岗匹配的运作方式：
这个流程有几个关键点值得强调：
- 算法推荐的是“候选池与排序”，而不是直接做决定；
- HR与用人经理的价值在于解释匹配结果、验证算法假设、补充非结构化信息；
- 录用或任命后的绩效表现，会反向用于训练模型，逐步提高匹配精度。
（3）避免“算法迷信”：人始终是最后一公里
笔者在接触一些企业时发现，数字化人岗匹配存在两个极端倾向：一种是“完全不信算法”，觉得“我看人比机器准”；另一种是“迷信评分高的一定最好”，缺乏对算法规则的理解。
比较健康的状态是把算法当作强有力的“第二意见”，而不是替代品，例如：
- 对于匹配得分相近的候选人，可以用行为面试、情境模拟等方法进一步区分；
- 对于算法评分异常高或异常低的情况，要刻意人工复核，看是否存在数据偏差或算法盲点；
- 对新引入的匹配模型，前期应做“小范围试点+人工对照”，逐步积累信心。
4. 连接前后台：从“局部匹配”走向“人才运营平台”
很多企业会问：
“我们已经有人才盘点、测评工具、招聘系统了，为什么人岗匹配还是做不好？”
而笔者的观察是：问题往往不在“有没有工具”，而在“工具彼此是否说同一种语言”。
- 招聘系统里的岗位需求，是一套岗位标签；
- 培训系统里的课程标签，是另一套能力标签；
- 人才盘点的九宫格，又是完全不同的一套口径。
如果没有统一的岗位与能力词典、统一的人才数据底座，人岗匹配就会变成：“每个系统都各自优化，整体数据却没法串起来”。
因此，面向2025的人岗匹配实践最好有一个明确目标，比方说以人岗匹配为牵引，搭建“小而实用”的人才数据中台，并简单列一个能力清单，帮助HR判断当前基础是否具备：
| 能力维度 | 关键能力点示例 |
|---|---|
| 数据集成 | 能够打通招聘、HRIS、绩效、学习、项目等系统数据 |
| 数据标准 | 建立统一的岗位分类、技能/能力词典与编码规则 |
| 数据质量 | 定期校验岗位/人员数据的完整性、准确性、时效性 |
| 分析与建模 | 具备简单匹配模型配置能力（如权重设置、匹配规则调整） |
| 安全与合规 | 对测评数据、行为数据有明确的授权与访问控制策略 |
| 用户体验 | HR与业务可以方便地查看岗位画像、人才画像和匹配分析报告 |
三、动态运营：构建持续优化与合规的风险管控闭环
1. 持续监控匹配度：从“事后抱怨”变为“事前预警”
很多人岗不匹配的问题，员工本人其实最早感受到工作越来越提不起劲，对岗位未来发展空间看不到希望，或是觉得自己的长处用不上。因此如果组织没有监控机制，往往等到员工流失、绩效大幅下滑时才发现，已经付出了真金白银的代价，而更好的做法是把“人岗匹配度”纳入日常监测体系。
具体来说，企业可以利用这些抓手：
- 定期敬业度/满意度调查：增加和岗位适配相关的问题，如“我能在工作中经常运用自己的优势”“我认为当前岗位有助于我实现个人发展目标”等；
- 绩效与目标完成情况：不只是看分数，还看表现趋势和对任务的主观反馈；
- 一对一沟通与发展面谈：让管理者定期和员工讨论“个人兴趣变化、岗位感受、发展方向”。
在数字化层面，可以通过简单算法，对这些信号做聚合分析，例如：
- 某员工连续两个季度在匹配度相关问项上评分明显下降；
- 同一时间绩效有波动或明显下滑；
- 内部转岗申请被拒后，敬业度骤降。
此时系统可以自动打“预警标签”，提示HR和直线经理尽早沟通，看看是岗位问题、管理问题还是发展问题。
2. 用“匹配差距”驱动发展：培训不再是“平均撒网”
在人岗匹配讨论中，往往容易把“解决方案”简化为：“这个人不太匹配，要么调岗，要么淘汰。”
但从组织长期健康出发，更有价值的路径是：把人岗匹配结果转化为发展计划的输入，让匹配在过程中逐步提升。
一个可操作的做法是：
- 在人才画像与岗位画像比对后，生成“能力差距清单”；
- 将差距按“短期可补齐/中长期发展/不宜投入”三个层级进行分类；
- 结合员工意愿，共同制定个人发展计划（IDP），包括针对性培训课程、轮岗或项目历练机会、导师辅导、教练支持，以及阶段性复盘与再评估点。
这背后的逻辑是：
- 对高潜、高匹配但尚有短板的人，发展投资的性价比极高；
- 对处于新岗位“适应期”的员工，匹配度暂时不高，但通过有计划的培养，可以在一段时间后大幅改善；
- 对于意愿明显不符、价值观偏离的情况，再考虑是否做结构性调整，而不是一开始就把所有“不匹配”都解读为“人不行”。
3. 不得不调整时：用合规手段把“风险可控”嵌入流程
现实中，总会有一些情形使得调岗、甚至降薪和退出不可避免，例如：
- 经过合理培训和辅导后，员工仍然明显不胜任；
- 业务调整导致岗位消失或职责大幅变化；
- 员工自身状态变化（如健康原因）无法继续承担原岗位职责。
这里的难点不在“做不做”，而在“怎么做才合法合规”，而从近年来的劳动争议案例看，很多企业在人岗调整上栽跟头往往不是因为没有匹配问题，而是：
- 没有在规章制度和劳动合同中预先埋好条款；
- 没有留存足够证据证明“不胜任”或“岗位调整客观必要”；
- 调整过程缺乏沟通、程序瑕疵，给了对方“被迫辞职”“变相降薪”的口实。
根据实务经验，我们可以把合规的人岗调整粗略概括为三根“安全绳”：
1）制度与合同预埋
在员工手册、绩效管理制度中，明确：
- 对连续考核不合格或排名末位者，可以调整岗位或薪酬的条件与程序；
- 组织架构调整时，允许在合理范围内调整岗位的权利与限制。
在劳动合同中保留职位调整条款，并说明“因工作需要可在同一薪级体系内调整岗位”。
2）证据链固定
- 绩效记录：考核结果与评语、改进目标、后续结果；
- 培训与辅导记录：培训通知、签到、学习记录、一对一辅导纪要；
- 沟通记录：调整前的沟通邮件、会议纪要、谈话记录等。
3）程序合规与人性化沟通
- 对重大调整通过民主程序讨论并公示相关制度；
- 调岗/降薪前给予合理的告知期，并让员工有申述渠道；
- 评估是否提供过渡安排，例如试岗期、辅导支持等。
数字化系统在这里的价值也非常直接：
- 帮助企业把上述证据自动沉淀在系统中，避免“口说无凭”；
- 通过流程引擎，确保每个调岗流程都走完必要的节点，不遗漏关键审批与通知；
- 把“人岗不匹配—绩效改进—培训支持—再次评估—调整决策”整个过程串联起来，而不是“一纸通知”。
结语：从“填坑式用人”走向“运营式人岗匹配”
文章开头提到，几十年来“约七成员工并非处在最合适岗位”这一现象始终未被根本改变，而在笔者看来，症结不在概念本身，而在操作方式：
- 把人岗匹配当作一次性的“选人动作”，而不是持续运营能力；
- 把人岗匹配的责任压在个别HR或直线经理身上，而不是纳入组织系统；
- 更重要的是，忽视了数据与数字化工具所能带来的巨大增益。
把前文内容收束起来，可以形成一条相对清晰的路线：
理论视角：人岗匹配 = 战略性人才运营
- 它不只是“把人安到岗上”，而是围绕战略、岗位、能力与人才之间关系的持续运营；
- 在这一视角下，人岗匹配需要与人才盘点、继任计划、组织设计共同运作。
实践路径：战略锚定 → 数字化三部曲 → 动态运营闭环
（1）战略锚定
- 明确未来关键业务与关键岗位，建立分层分级的匹配标准；
- 把“人岗匹配度”纳入人才盘点和组织韧性评估。
（2）数字化三部曲
- 知岗：构建动态岗位画像，让岗位“可被系统理解”；
- 知人：通过人才画像整合多源数据，让个体“被立体看见”；
- 匹配：用算法缩小选择范围，用人做最后判断。
（3）动态运营闭环
- 持续监控匹配度变化，及时预警；
- 把匹配差距转化为发展计划，而不是简单贴“不合适”标签；
- 在必须调整时，用制度、证据与流程构筑合规防线。
而如果要从明天开始做一些具体变化，笔者建议至少从三件小事着手：
（1）审视现有岗位说明书
抽取10个关键岗位，评估其信息是否足以支持数字化人岗匹配：
- 能否明确核心任务？
- 能力与技能要求是否行为化、可量化？
- 更新是否及时？
- 在此基础上，试点“岗位画像”的重构。
（2）整理一版“轻量人才画像”模板
企业不必一上来就追求复杂模型，可以从绩效趋势、关键项目/任务经历、2–3个核心能力评价、职业意愿与发展方向这几项开始，逐步丰富。
（3）在一次人才盘点中显式引入“人岗匹配度”
让业务经理在讨论人才时，不只说“他业绩很好/很一般”，而是要回答“他与当前岗位匹配度如何？与未来关键岗位的匹配度如何？”
这一步会迫使管理层第一次系统地思考：我们真正理解岗位了吗？我们真正理解人了吗？
当企业能够持续运转这套机制，“如何提高人岗匹配率”就不再是一句空泛的口号，而会转化为一个可以被监测、被优化、被复盘的管理议题。
从“填坑式用人”走向“运营式人岗匹配”，是2025年每一家希望在人力资源上建立长期优势的企业，值得投入精力的一场升级。
