用AI工具完成部门职责和岗位分解,1天干完1个月的活
01 缘起和痛点
写部门职责、岗位说明书,这事儿吧,不管是大集团还是小公司,都是躲不开的管理必修课。对于很多中小企业老板来说,尤其上心——公司从十几个人发展到上百人,最让人头疼的往往就是:各个部门到底该干什么?每个岗位的活儿干到位了没有?工作饱和度怎么样?这个人到底行不行……
如果你是公司的HR,组织各部门写这些东西,那更是苦不堪言。模板发了,培训也做了,但交上来的文件还是五花八门。让各部门改,来回折腾多少轮老板都不满意;自己上手改吧,很多具体岗位的工作细节又不那么清楚,而且耗时巨大,更麻烦的是,有些职责写多了,部门还不乐意认领。
业务部门的负责人也未必轻松。嘴上说说还行,真要按逻辑化的结构规规矩矩写出来,也挺费劲的,更别提还要审核下属的岗位职责了。
要是作为一名人力资源咨询顾问,合同里恰好有“岗位说明书”这一项,那心情恐怕只能用“万马奔腾”来形容。一个企业少则几十个,多则几百个岗位。当年我刚入行做顾问时,写过将近1000页的岗位说明书,整整两个人,埋头写了一个月……
而现在,有了AI,这些活儿,完全可以交给它来接管。保守估计,能省去你70%的时间成本。
具体怎么接管?这篇文章就来做个实操演示,用一个真实案例,展示如何用豆包完成部门组织功能分析和岗位职责的承接分解。
通过本文,你可以:
1. 掌握组织功能分析及DPE岗位职责承接的模板和工具方法论;
2. 获得可以直接套用的AI提示词模板;
3. 找到目前最适合干这个活儿的AI工具。
02 场景实战及工具方法介绍
1、输出成果是什么?
先明确一下,我们希望AI最终交出什么样的东西。简单来说,就是一张“部门职责及岗位承接表”。
这张表里藏着一个很实用的小工具——
DPE职责承接
DPE工具的含义很清晰:
- 该岗位在某个二级职责上是拍板的人,对结果有审核、最终决策权。
D(Decision,决策):
- 该岗位在某个二级职责上只是参与,不是决策方也不是主要执行方。
P(Participation,参与):
- 该岗位在某个二级职责上是具体干活的人,是主责方。
E(Execution,执行):
有了DPE,就能把部门职责一项不落地落到具体岗位上。
这张表还有一个附加价值:如果做得足够细,可以替代岗位说明书。对于岗位变动快、部门岗位不多的小企业来说,尤为实用。
2、场景实操步骤拆解
要AI输出这张表,分几步走:
第一步,通过附件上传,给AI提供案例参考;
第二步,写好提示词,告诉AI怎么用DPE工具,明确任务背景和细节;
第三步,选一个输出质量靠谱的AI工具,生成结果;
第四步,把结果复制到Excel里,手工美化格式,再审核优化一下细节。
第一步,给AI提供案例
AI要输出的是表格样式,光靠文字提示很难讲清楚。所以最好的办法是把刚才演示的案例表格文件直接上传给它,让它“看图说话”。
第二步,撰写提示词
提示词是成败的关键,有几个核心要点:
第一
第二
第三
部门职责及岗位承接提示词模板 |
|
你是一位熟悉企业各部门职责及岗位职责的人力资源专家。 #工作任务:基于对案例、DPE使用方法、背景信息三方面的准确理解,撰写一份市场部的部门职责和岗位承接表。要求二级职责的描写细致、逻辑清晰;DPE标签标记准确。 #案例:附件是一份部门职责和岗位承接表的案例,展现了表格的输出格式、文字风格,以及DPE方法的使用。对案例作如下说明: #DPE使用方法:1.D代表决策,即该岗位对二级职责的结果起审核、最终决策作用; #背景信息:1.这是一家100人左右的toB信息技术服务公司。 #限制:1.严格按照附件的模板表格样式输出。 |
第三步,选一个输出质量高的AI工具
处理表格是很多AI工具的短板。我前后测了Kimi、文心一言、通义、豆包、智谱、腾讯元宝、海螺AI、ChatGPT等近10款工具,最后发现,目前只有豆包的输出效果让人比较满意。这一点也有点意外,豆包最近的进化确实很快。另外在测试中,还意外发现了智谱的新能力。
大部分AI工具都卡在了正确使用DPE矩阵上,很多标记的科学性存在明显问题。
第四步,复制导出并整理
将AI输出的结果复制到Excel里,手动美化格式,再按实际情况审核、微调细节。
3、结果展示
来看看豆包生成的结果:
(1)部门职责梳理
按照提示词里给出的一级职能模块,豆包输出了相应的二级职责,描述都采用了动宾结构,逻辑归类也基本合理,大体上覆盖了该职能下的重点事项。当然,由于企业具体业务背景信息给得有限,职责描述相对通用一些,你可以结合自己部门的情况在此基础上微调。
总体来说,可用的程度很高,比起人工构思、查资料、撰写,效率提升是飞跃性的。
(2)DPE岗位职责承接
下图展示了豆包输出的DPE岗位承接情况(局部截图)。
把内容复制到Excel里整理后,要注意的是,DPE标记需要结合自己部门岗位的实际职责定位来微调。AI输出的标记,大概60%是直接可用的,剩下的30%-40%需要人为修订一下。
4、意外发现(智谱的深度思考及生成Excel)
在测试过程中,还意外发现了智谱AI的一些新变化,顺便分享一下——AI确实已经进入了新的技术升级维度。
智谱将深度思考能力应用到了对话中,并且可以直接生成excel文件。
我把同样的提示词和案例附件上传给智谱后,它竟然将自己的推理过程完整展示了出来,像一段详尽的“思维链”。从中可以看到,AI正在模仿人类的思考和工作方式,开始像人一样规划行动,并且对提示词的理解相当准确。
更令人惊讶的是,智谱在对话过程中输出了一堆代码、自我报错、又自我修正,最后,居然直接扔给了我一个表格链接。点击链接,就出现了一个可以在线编辑和下载的Excel表格。
这应该是目前不少AI对话工具都还没有的实用功能。
03 场景应用小结与展望
总结一下,通过提示词与AI对话实现单个部门职责的输出,有三个核心经验:
第一,通过上传文档提供案例,让AI学习案例;
第二,在提示词中解读特定的工具方法,让AI学会使用;
第三,给足充分的背景信息,把任务要求讲清楚。
如果要批量处理类似的部门任务,一方面可以调整提示词里的“任务”和“背景信息”部分,换上新的部门名称和岗位信息就行。另一方面,