歸屬時間表(vestingschedule)和懸崖期(cliffperiod)這兩樣東西絕壁是高科技行業最大的惡政之一。


    其實這兩個東西都不是高科技企業搞出來的,最早是六七十年前在邁國和尤羅普一些傳統工業製造業中進行的應用。


    這些機製最初主要用於員工退休金計劃和股票期權計劃,與服務年限掛鉤,到了年限員工就能獲得激勵。


    傳統行業用的時候,大部分公司其實還是挺規矩的,一般都隻是和服務年限掛鉤,到了年限,該給的基本也就給了。


    但到了這十幾年,自從高科技企業引入了這玩意兒,所謂的股權激勵,就成了一塊掛在驢眼睛前麵的胡蘿卜,看得見,想吃啊,想吃你得會叫主人。


    等到這東西被傳入大周,就更被玩出了花來。


    股權激勵變成了一種可以實現但卻需要付出額外代價的承諾,因為其實現不僅取決於服務年限,還取決於績效評估和與領導的關係。


    比如某些公司,要求任何一個團隊內,都得有一個3.25。你說我的團隊人能力都很強,敬業度也都非常高。那也不行,必須得找一個出來。


    怎麽辦?都是老員工,給誰?隻能坑新來的。


    關係淺,好下手啊。


    所以,這些年,很多公司的所謂股權激勵,都開始逐漸失去了所謂的激勵作用。


    即使有用,也隻是讓人在公司裏忍氣吞聲的多待一段時間,期限一到,馬上賣掉,再去下一家。


    聽到方豫說這次的股權激勵計劃沒有任何歸屬時間表,現場立刻有了一些騷動。


    “方總,不好意思打斷一下,你的意思是說現在大屏幕上顯示的股權數字,我現在就能變現嗎?”一名穿著黑t恤,長發披肩,一點都不像程序員的一米八帥氣小夥舉了下胳膊,主動提問。


    有捧哏的,很好。


    方豫讚許的看了一眼這個名叫牛天瑞的帥氣小夥,牛天瑞技術不算特別出彩,這次隻拿了800股的股權激勵,10邁元1股,也就是8000邁元,相當於五萬多大周幣。


    “是的,如果你想要變現,現在就可以變現,按照目前的公司估值,公司予以回收。”方豫點了點頭,非常肯定的回複。


    牛天瑞眼睛亮了一下,想要說什麽,但又忍住了。


    方豫看了看牛天瑞,心裏有些揣測,但表情絲毫沒變,繼續道:“之所以設定這樣的規則,不是因為我相信真心可以換來真心,而是這一期的股權激勵本身就是對你們前期工作的肯定。”


    “至於到了下一期,你們是否還會有股權激勵,能拿多少股權激勵,則全部取決你們自己,teampulse會依據大家的貢獻,對各位的日常工作實施評分,而這些,將會影響到你們日後每年的股權激勵計劃的數額和方式。”


    “所有的股權激勵計劃的執行,不需要經過任何人的審批,全部由橘子大模型給出,沒有任何中間管理層可以施加負影響。”


    “當然,目前我設定的teampulse貢獻度算法隻是第一版,肯定還會有很多問題,但隨著未來不斷地調整和迭代,這套係統終究會越來越精準,越來越公正。”


    所有員工都有些騷動,這個股權激勵是每年都有的?


    而且,使用teampulse接入橘子大模型來衡量員工貢獻,也確實是一個相對公正的考核方式。


    方豫一直以來考慮的,就是如何盡量在業績評估與日常工作管理中降低“人”的影響。


    注意,是日常工作管理,而不是全部管理。


    恰好柚子科技目前的組織架構及行業,是非常適合方豫所設想的管理方式的——由人工智能所主導的綜合績效評定辦法。


    這種方法聽上去似乎和之前孟廣康搞的評分表有點類似,但是本質上完全不同。


    第一,籃球隊員的選拔和上場時間的確認可以用數據來衡量,但應該按照比賽表現來衡量。nba對比賽的各種數據分析已經非常成熟,nba的教練也基本是按照數據來安排球員的上場時間,已經成為一種通行的球隊管理方式。


    第二,孟廣康引入了太多主觀係數,例如所謂的態度分,態度無法準確量化,因此就變成了一個主觀分數,有這個分數的存在,整張表都失去了相應的意義。就變成了不是降低“人”的影響,而是增加“人”的影響,屬於對okr的誤用。


    第三,任何時候,類似於評分的做法,隻能對此項工作的當下貢獻做出衡量,無法衡量長遠貢獻。因此,在衡量員工具體工作貢獻的時候,仍舊需要管理者依據戰略眼光,憑公心做事,對員工做出調整值。


    這種調整值應為正向調整值,不能為負向。


    第四,獎勵上可以使用評分辦法,但在晉升上,切記評分隻是輔助,員工是否具有相應的領導力潛力,才是唯一的金標準。


    在管理中,沒有絕對的公正,也做不到絕對的公正。


    但是,不能絕對不公正。


    至少要讓所有人看到,是朝著公正的方向在前進的。


    所以,還是孟廣康自己太傻比,給他好的辦法一樣也會用偏。


    “方總,我也有個問題。”華澤成沉吟了一下,“我不反對由橘子大模型結合teampulse來給出員工股權激勵方案。”


    “但你知道,有些員工做出的貢獻,並不體現在當下,可能是未來三年五年甚至更長時間的長遠貢獻。如果機械的使用人工智能來衡量員工貢獻,是否會對這部分員工不太公平?”


    “比如道格卡廷開發hadoop時,隻是一個分布式存儲和處理大數據的工具,應用的人也不是很多,但現在hadoop已經成了大數據處理的基礎框架。”


    “針對於這一部分,如果沒有更為公允的方案,我擔心以後員工會越來越短視,隻注重係統中發布的任務,喪失主動創造性,從長遠來看,這不是一件好事。”


    華澤成說的確實是一個問題,柚子科技作為一家科技創業公司,又是主要做ai軟件基礎設施的公司,大部分科研人員的工作性質其實都是創新型的工作性質。


    方豫把工作崗位分為創新型崗位和模仿型崗位,兩者之間並沒有高下之分,隻有性質的分別。


    所謂創新型的崗位,就是更多依靠於主觀能動性和個人能力的工作,工作的內容和結果取決於自己的自選動作也就是自己的能力強弱和個人意願。


    例如大部分的主力科研人員、軍隊指揮官、藝術從業者、大客戶的b2b銷售等等,基本都屬於創新型工作。


    這些工作的效果完全取決於從業者的個人能力和自選動作,管理這種性質的崗位時,不應設置過多的限製性條件,盡可能增大其個人自由度,隻有這樣,才能真正出成績。


    而模仿型崗位則是更多依靠於既有的流程、規範、技術、不允許有多餘自選動作的工作,工作的成果取決於對上述流程技術規範的執行是否到位。


    例如按照導師要求進行重複性試驗的底層科研工作者、流水線工人、巡捕、2c端的營銷人員、電話銷售、日常行政管理、銀行櫃台、技術部門的重複製圖人員、法官、檢察官、基層公務員、套路文寫手等等都屬於模仿型崗位。


    模仿型崗位,幹的優秀的標準,就是不折不扣極度嚴謹的按照既有的流程和規範完成自己的工作,不允許有任何自選動作出現。


    因此,對於模仿型崗位的管理,必須設置極為詳細和嚴格的執行標準和執行方法,對工作效果的反饋,往往以懲罰為主,獎勵為輔,要的就是不能偏離線路。


    而對於創新型崗位的管理,則恰恰相反,應以獎勵為主,懲罰為輔。


    “華老師剛剛說的非常對。”方豫微笑著點了點頭,“我一直認為創新是企業的命脈,一家能夠持續經營的公司,一定是一家具備持久創新力的公司。”


    “橘子大模型不是神,也不會算命,無法準確預測到大家的哪項創新在未來會產生巨大的影響。因此,這一部分並不會列入每年的股權激勵計劃中,而是單獨的一項激勵政策。”


    “也就是我接下來要介紹的——明珠蒙塵政策。”


    方豫揮了揮手,把ppt翻到下一頁。


    “teampulse本次的版本更新接入橘子大模型後後,更新的兩項最重要的功能就是貢獻麵板和曆史項目追蹤。”


    “你們能夠在自己的teampulse用戶端的貢獻麵板界麵,實時看到當前你們對公司所創造的貢獻,以及這些貢獻所為公司創造的利潤和價值。”


    “曆史項目追蹤可以對各位的每一個項目,進行長達十年的線性追蹤。”


    “這期間各位任何一項創新被市場所認可,每達到一個數量級,teampulse都會給出即時反饋,並對這個創新在產品中的應用測算出權重。”


    “針對於這類貢獻,我們可以提供兩個方案,第一,根據貢獻權重的變化,給予這名員工現金獎勵。”


    “例如,某人做了一套算法,這套算法可能在初期未被teampulse列入當年的貢獻麵板中,影響了當年的年終獎金和股權激勵。”


    “但三年後,這套算法的重要性得到了驗證,被應用在某個模型功能中,而這個功能一年中一共實現了一千萬邁元的利潤,經teampulse判定,這套算法在這個功能中的權重假如占到30%,那麽,他就可以享受到項目總體利潤的百分之三,也就是三十萬邁元。”


    “從這個算法開始得到應用的那一年開始,這筆錢可以連續領五年!”


    “當然,前提是,在當年,這套算法沒有被列入貢獻麵板,沒有獲得相應的股權獎勵。並且這五年中,應用這套算法的功能始終在創造利潤。”


    嘩!


    十幾名柚子科技的員工同時騷動起來,方豫的這個政策確實太讓人震驚了。


    分配政策的合理性一直以來都是所有組織在管理中最頭痛的事情。


    以前並不是沒有公司想要做類似的事情,比如古狗,就曾經出台過專門的創新激勵政策,針對員工做出的創新,可以享受高額的利潤分成。


    後來這項政策幾乎沒有激起什麽水花。


    因為如何衡量一項技術創新對公司的貢獻實在太難了,就算真的靠複雜的算法計算出來,又如何能夠讓人事和財務應用這套算法?


    每年幾十萬上百萬項創新,如何合理的對其一一進行評估?


    技術和市場環境變化後,貢獻算法還是否適用?


    這些都是很難解決的問題。


    推高了管理成本。


    但柚子科技不一樣!


    一則員工人數很少,產品形式簡單,初期計算起來沒有那麽複雜。


    二則方豫破天荒的將ai引入到這套評價體係中,以橘子大模型現在的能力來說,已經具備了實現這種管理方式的硬件基礎!


    即使初期的算法不合理,經過一段時間的實踐和調整,搞出一套接近完美的體係並不是不可能的事情!


    難道說,第一個被人工智能取代的不是底層,而是管理層?


    “這套辦法我也不知道能不能成功,不過,我願意嚐試一下。”方豫補充了一句。

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