D1｜器：AI x 人才測評
破解冰山下的密碼：如何運用「強迫選擇法」與 AI 打造精準的人才選用預留系統？
在跨世代人才管理與數位轉型的交會點，許多 HR 與企業管理者正面臨招募門檻降低卻依然「選錯人、留不住人」的困境。在由康士藤管理顧問舉辦的人才論壇 D1｜器：AI x 人才測評 平行場次中，由引言人劉俊良（大俊老師）主持，邀請到學術界代表元智大學管院副教授兼管理學院國際事務室主任 簡忠仁，以及業界代表前京東科技人才發展總監 閔波（線上連線），共同探討企業如何透過科學化測評工具結合 AI，精準識別冰山底層的價值觀，突破人才選用預留的瓶頸。
一、 跨世代的選人痛點：當「這裡不是我想要的」成為離職常態
論壇一開場，引言人康士藤管理顧問資深講師 劉俊良（大俊老師）以生動幽默的姿態點出企業現狀：「現在我們都站在 AI 的頭上面，人資到底需不需要 AI？答案是非常需要！」他指出，傳統企業在面試或團隊建立時，常使用類似趣味心測的簡易工具，雖能創造話題，卻缺乏大數據與信效度支持，極易導致選人偏誤。
元智大學管院副教授兼管理學院國際事務室主任 簡忠仁對此深有感觸。他分享近年在產學兩端觀察到的現象：許多企業好不容易降低門檻招進新世代員工，對方卻在半天或半年內拋出一句「這裡不是我想要的」便果斷離職。「錯招一個人的代價，是錯失對的人的三倍成本，」簡忠仁分析，新世代（如 Slash 斜槓族）極度看重個人的工作價值、自由度與學習成長。傳統將企業目標強加於員工的做法已不再管用，企業必須尋找能創造「雙贏（Win-Win）」的串聯機制。
二、 破譯冰山下的秘密：擺脫「每項都選高分」的測評陷阱
當我們談到人才選拔，多數企業習慣聚焦於「冰山上方」的技能與經驗，但真正決定留任與表現的，往往是「冰山下方」難以改變的價值觀與內在驅動。
「但問題是，冰山下的價值觀要怎麼量？」簡忠仁教授提出了一個傳統問卷的致命傷——社會期許偏誤（Social Desirability Bias）。如果在問卷中直接問受測者「你是否誠信？」或「你是否重視團隊？」，所有人為了拿到工作都會填滿分 5 分，最終產出平均 4.9 分的無效數據（Garbage in, garbage out）。
為了破解此難題，簡忠仁教授團隊導入了「強迫選擇法」（Best-Worst Scaling, BOS）：
- 去除掩飾：在多個皆為正向的價值觀選項中，強迫受測者排出現階段「最重視」與「最不重視」的順序。
- 還原常態分配：藉此描繪出個人真實的價值偏好，進一步精準演算出：
- PP Fit (Person-Person Fit，主管與下屬的契合度)：價值觀一致，溝通成本才低。
- PO Fit (Person-Organization Fit，個人與組織文化的契合度)：解答為何有些人能力強，但氣質卻「不夠外商」或「不夠台積電」。
- PJ Fit (Person-Job Fit，個人與職務屬性的契合度)。
三、 中國知名企業實戰經驗：以「四五表」與 AC 評估中心打造人才供應鏈
將視線轉向大型企業的落地實務，前京東科技人才發展總監 閔波透過遠端連線，直言企業人才管理的五大死穴：識人憑感覺（彼得效應）、評價無標準、培養一刀切、任用看過往、留人僅靠薪資。
閔波總監分享，京東為了建立統一的評價語言，打造了「四五表」體系：
- 冰山上（四大能力）：基礎能力（認知能力，學習能力等）、戰略管理、組織管理、落地績效。
- 冰山下（五大素質）：價值觀（客戶為先、誠信、協同、創新等）、有視野、有格局等。
「光有標準還不夠，我們建構了完整的評價中心（Assessment Center, AC）。」閔波指出，京東將線上測評與行為事件訪談（BEI）、情境模擬（如模擬下屬溝通、客戶談判）、商業案例分析進行組合。
在人才梯隊（青峰、清藤、清苗計畫）的培育中，這套體系展現了驚人成果：針對高管繼任者的「青峰計畫」，成功幫助 20%~25% 的候選人順利晉升至 VP；在招募環節，亦大幅降低了新人的「閃離率」。
四、 跨界交鋒：當員工拒絕做測評，HR 該怎麼辦？
在現場 Q&A 環節中，一位與會 HR 提出了極具實務價值的問題：「許多員工對測評有防備心，甚至拒絕施測，企業該如何引導？」這引發了學界與業界講者的精采對話與補充：
簡忠仁教授：「員工不願意做，核心原因往往是『覺得自己在被考核』，或是『填了也沒用，公司根本沒改變』。企業必須將測評定位為『健康檢查與診斷』而非懲罰工具。更重要的是，公司必須承諾將結果反饋給員工，並針對診斷給予個人發展建議，讓員工看見改變的效益。」
前京東科技人才發展總監 閔波（補充）：「完全同意！在前公司，測評結束後 HR 與業務主管一定會給予一對一的反饋（Feedback）。我們會明確告訴員工，這不是要篩除你，而是要找到協助你提升的資源。當員工發現這代表著被重用或晉升的機會時，態度就會轉變。」
引言人 劉俊良（大俊老師）：「這就是『知情同意』與『結果導向』的重要性。告訴員工測評是用於合理的工作調配與輔導，多數人都會接受。若真有人堅決拒絕，這本身也是一種數據——提示 HR 該對這位同仁給予額外的心理關懷。」
結語：AI 提效，專家決策
談到 AI 在測評的未來，三位講者達成了高度共識：AI 是強大的輔助工具，而非決策的主導者。
AI 可以處理大批量履歷解析、進行數字人初面、自動生成診斷報告，大幅提升效率；但冰山下深層的動機、複雜的人際互動與真實價值判斷，依然需要結合傳統科學測評與 HR 專家的深度教驗。善用工具，回歸於人，才是 AI 時代下企業達成「適才適所」的終極解方。
