AI明星的天價(jià)年薪，是競(jìng)爭(zhēng)利器還是泡沫？

你知道如今炙手可熱的頂級(jí)AI人才的年薪有多高嗎？這體現(xiàn)了企業(yè)之間什么樣的競(jìng)爭(zhēng)意圖？對(duì)于企業(yè)的薪酬策略和績(jī)效影響將如何？中歐國(guó)際工商學(xué)院管理學(xué)教授、中歐首席人力資源官（CHRO）課程-課程主任韓踐透過(guò)AI頂級(jí)人才天價(jià)年薪的表象，刨析人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)的歷史演進(jìn)和對(duì)企業(yè)管理帶來(lái)的影響，并從長(zhǎng)期主義的角度，提出更具現(xiàn)實(shí)意義的人才管理建議。

據(jù)海外媒體報(bào)道，Meta、OpenAI等科技巨頭正以數(shù)百萬(wàn)美元的薪資爭(zhēng)奪AI領(lǐng)域的頂尖研究員。近期，OpenAI有員工跳槽，引發(fā)了公司高層的擔(dān)憂。OpenAI首席研究官M(fèi)ark Chen在內(nèi)部信中批評(píng)Meta趁OpenAI放假期間挖人，稱：“感覺有人闖進(jìn)家里偷了東西。”他還表示，OpenAI正在調(diào)整薪酬結(jié)構(gòu)和獎(jiǎng)勵(lì)制度，以留住人才。

從薪酬數(shù)據(jù)來(lái)看，高級(jí)AI科學(xué)家的年薪普遍在300萬(wàn)~700萬(wàn)美元，個(gè)別甚至超過(guò)1000萬(wàn)美元，較2022年上漲約50%。

薪酬數(shù)據(jù)追蹤網(wǎng)站Levels.fyi顯示：Meta的AI工程師薪酬中位數(shù)為56萬(wàn)美元，最高可達(dá)350萬(wàn)美元以上；OpenAI的工程師薪酬中位數(shù)為87萬(wàn)美元，高級(jí)工程師的薪酬可達(dá)134萬(wàn)美元；而普通軟件工程師的薪酬中位數(shù)為18.5萬(wàn)美元，大多數(shù)人的薪資僅在13萬(wàn)~36萬(wàn)美元，遠(yuǎn)低于AI崗位。

人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)也反映了科技巨頭們的競(jìng)爭(zhēng)意圖。例如，Meta的大語(yǔ)言模型Llama 4因推理和編程能力表現(xiàn)不佳而受到批評(píng)，這促使Meta在AI招聘和投入上緊急轉(zhuǎn)向。為此，Meta投資148億美元入股Scale AI，并邀請(qǐng)其創(chuàng)始人Alexandr Wang加入，組建“超級(jí)智能”團(tuán)隊(duì)。科技巨頭之間的人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)進(jìn)一步升級(jí)。

01

人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)的起源和演進(jìn)

“人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)”這一概念并非最近才出現(xiàn)，它最早由麥肯錫公司在1997年的一份研究報(bào)告《人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)》（The War for Talent）中提出。這份報(bào)告基于對(duì)企業(yè)高管的深度訪談，指出在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，人才是企業(yè)最稀缺、最關(guān)鍵的資源。麥肯錫的核心結(jié)論是：企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)，實(shí)質(zhì)上是爭(zhēng)奪人才的競(jìng)爭(zhēng)。誰(shuí)能贏得、培養(yǎng)并留住高潛力人才，誰(shuí)就能在未來(lái)占據(jù)優(yōu)勢(shì)。

這一觀點(diǎn)迅速引發(fā)了全球管理界的關(guān)注。許多企業(yè)開始重視人才戰(zhàn)略，將“人才吸引力”和“雇主品牌”提升為組織競(jìng)爭(zhēng)力的重要組成部分，人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)成為企業(yè)戰(zhàn)略討論中的高頻詞語(yǔ)。

人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)的概念還促使企業(yè)將招聘、晉升、培訓(xùn)、繼任規(guī)劃等要素系統(tǒng)集成到戰(zhàn)略層面。此外，幾乎所有咨詢公司和智庫(kù)的報(bào)告都指出，“未能吸引和留住頂尖人才”已成為全球CEO的首要關(guān)注問(wèn)題，這一趨勢(shì)也推動(dòng)了高端人才薪酬水平的提升。

20世紀(jì)90年代末到21世紀(jì)初，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)迅速膨脹，網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)師、程序員、和軟件架構(gòu)師等崗位變得炙手可熱。初創(chuàng)公司通過(guò)提供高薪、期權(quán)和“聯(lián)合創(chuàng)始人”頭銜來(lái)吸引人才，市場(chǎng)上一度形成對(duì)明星工程師的狂熱追捧。

由于人才的薪資成本逐年上升，企業(yè)也加強(qiáng)了對(duì)人才的盤點(diǎn)和評(píng)估，例如將員工劃分為A/B/C類，在高薪、期權(quán)、發(fā)展機(jī)會(huì)上顯著偏向A類（明星）人才。

然而，這種聚焦少數(shù)明星員工而忽略整體體系的方式，反而導(dǎo)致一些企業(yè)績(jī)效下降。特別是當(dāng)泡沫破裂后，企業(yè)開始反思過(guò)度投資和押注高端人才、過(guò)度英雄化個(gè)體而忽視組織支持的代價(jià)，并轉(zhuǎn)向構(gòu)建人才持續(xù)供給機(jī)制。企業(yè)開始從外部爭(zhēng)搶人才轉(zhuǎn)向內(nèi)部培養(yǎng)，強(qiáng)調(diào)通過(guò)技能開發(fā)、崗位輪換、繼任計(jì)劃來(lái)建設(shè)人才梯隊(duì)。許多優(yōu)秀企業(yè)已將這一模式嵌入組織運(yùn)行模式中。

此后，一些學(xué)者和咨詢機(jī)構(gòu)提倡把運(yùn)營(yíng)管理和循證決策的思路融入人才管理，提升人才運(yùn)營(yíng)效率。這些方法進(jìn)一步幫助企業(yè)識(shí)別真正稀缺的技能、評(píng)估項(xiàng)目投入產(chǎn)出比，同時(shí)降低盲目信任個(gè)別“明星人才”帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。

在接下來(lái)的近20年（2002—2019年）里，隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，新興崗位如“數(shù)據(jù)科學(xué)家”“算法工程師”“流量增長(zhǎng)經(jīng)理”等再次成為企業(yè)爭(zhēng)搶的熱門資源。

然而，在經(jīng)歷了新冠疫情和經(jīng)濟(jì)下行等不確定性后，企業(yè)更加重視自身的可持續(xù)發(fā)展，強(qiáng)調(diào)人才管理體系需與戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)需求相匹配，以及人才要與組織文化的契合。一些學(xué)者還提出了“按需供應(yīng)人才”的理念，提倡根據(jù)企業(yè)發(fā)展階段理性適配人才，同時(shí)加強(qiáng)組織整體能效，而非僅僅依靠一些外聘的高端員工。

2022年以來(lái)，人才戰(zhàn)爭(zhēng)進(jìn)入新的階段。ChatGPT及大語(yǔ)言模型引爆AI熱潮，使得AI科學(xué)家、自然語(yǔ)言工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、和AI解決方案架構(gòu)師等人才身價(jià)飆升。OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、xAI等公司相繼上演人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)，而這一階段人才爭(zhēng)奪的本質(zhì)，是行業(yè)巨頭們?cè)趹?zhàn)略先發(fā)權(quán)和AI產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)地位上的競(jìng)爭(zhēng)。

02

人才戰(zhàn)爭(zhēng)帶來(lái)的管理弊端和爭(zhēng)議

從過(guò)去數(shù)十年的歷史看，盡管“人才戰(zhàn)爭(zhēng)”的概念激發(fā)了全球企業(yè)對(duì)人力資源管理的重視，甚至直接將核心人才管理提升到戰(zhàn)略層面，但它也給企業(yè)帶來(lái)了諸多管理弊端和風(fēng)險(xiǎn)。

美國(guó)沃頓商學(xué)院的Peter Cappelli教授早在2008年就撰文提及，“人才戰(zhàn)爭(zhēng)”對(duì)于大多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō)，可能是個(gè)偽命題，甚至陷阱。他指出，很多企業(yè)所謂的人才短缺，往往是管理不善的結(jié)果。例如，企業(yè)設(shè)定了不切實(shí)際的招聘門檻，想雇用“即插即用”的員工；或者，企業(yè)在人才管理方面過(guò)于短視，對(duì)內(nèi)部培訓(xùn)投入嚴(yán)重不足，過(guò)度依賴外部招聘，而非內(nèi)部培養(yǎng)。

Cappelli教授敏銳地指出：“問(wèn)題不在于勞動(dòng)者缺乏技能，而在于雇主希望市場(chǎng)直接提供完美人才，卻不愿花時(shí)間進(jìn)行人才匹配和技能培訓(xùn)。”

從勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)的視角來(lái)看，這是一種市場(chǎng)失靈現(xiàn)象：企業(yè)要求“完美匹配”，卻不愿投資于匹配過(guò)程。

勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的“搜索與匹配理論”模型（又稱Diamond–Mortensen–Pissarides模型），是研究失業(yè)、職位空缺與勞動(dòng)力匹配機(jī)制的一個(gè)核心理論框架。該模型指出，人崗匹配需要雇主和求職者雙方投入資源以優(yōu)化匹配過(guò)程，而企業(yè)常常試圖“繞過(guò)”這一成本，以至于后期要付出人崗不匹配、員工離職以致組織渙散的代價(jià)。

當(dāng)然，這個(gè)現(xiàn)象也在很大程度上受到財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)制度的局限。企業(yè)雖然宣稱“人才是戰(zhàn)略資源”，但實(shí)際上，人才被視為可變成本，培訓(xùn)費(fèi)用被計(jì)為支出（expense），而非像機(jī)器或軟件那樣作為資產(chǎn)投資（asset）。因此，企業(yè)在面臨競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，更傾向于“外部買入”，而非“內(nèi)部育人”。

這種短期導(dǎo)向彌漫人力資源管理的各個(gè)模塊，而非僅在人才招聘環(huán)節(jié)。例如，企業(yè)在面對(duì)短期利潤(rùn)壓力時(shí)，傾向于裁員、外包和削減員工培訓(xùn)。這些短期導(dǎo)向的舉措通常會(huì)帶來(lái)更高的員工流動(dòng)率、文化不適配和績(jī)效問(wèn)題，為企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展埋下隱患。

此外，還需要了解為何勞動(dòng)力市場(chǎng)的匹配需要額外的成本：這還是要從人的屬性談起。因?yàn)槿祟悊T工的效能供給具有黏性：?jiǎn)T工不可能快速跨行業(yè)轉(zhuǎn)崗或習(xí)得新技能，也無(wú)法立刻適應(yīng)組織的社會(huì)環(huán)境；同時(shí)，工作能力和素質(zhì)固然重要，但是人們的職業(yè)選擇還受到價(jià)值觀、身份認(rèn)同、意義感等非金錢因素影響，這些都不能靠單純的“能力—薪資”匹配所涵蓋。

因此，用“出高價(jià)買最牛的人”來(lái)解決企業(yè)的問(wèn)題，常常是得不償失且不可持續(xù)的。

03

FoMO情緒和中小企業(yè)的焦慮

在AI時(shí)代，一些中小企業(yè)和初創(chuàng)公司出于FoMO（Fear of Missing Out，即害怕錯(cuò)過(guò)）情緒，盲目跟隨大公司高薪搶人，這往往會(huì)導(dǎo)致薪酬體系失衡、人才流動(dòng)加劇、組織文化紊亂等問(wèn)題。

FoMO是一種常見的心理情緒，指人們擔(dān)心自己錯(cuò)過(guò)了他人正在經(jīng)歷的好機(jī)會(huì)、重要信息或有價(jià)值的活動(dòng)，從而產(chǎn)生焦慮、急迫或從眾行為。FoMO最初用于描述社交媒體時(shí)代人們對(duì)朋友圈動(dòng)態(tài)的持續(xù)關(guān)注，但如今已被廣泛應(yīng)用于消費(fèi)、投資、招聘、戰(zhàn)略決策等領(lǐng)域。

歷史總是不斷重演，無(wú)論是2000年前后的互聯(lián)網(wǎng)泡沫時(shí)期，還是當(dāng)下的AI熱潮，這兩個(gè)時(shí)代的人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)呈現(xiàn)出高度相似的特征。

首先，競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)讓企業(yè)認(rèn)為技術(shù)人才嚴(yán)重供不應(yīng)求。為了搶人，企業(yè)競(jìng)相開出高薪、股權(quán)，還配上創(chuàng)始人親邀、滿足個(gè)性化需求、學(xué)術(shù)自由承諾等“定制化”激勵(lì)措施。

其次，人才的議價(jià)能力空前強(qiáng)大，頂尖員工的身價(jià)被大幅抬高。從當(dāng)年的明星程序員到今天的AI研究員，有些核心人才年薪甚至高達(dá)數(shù)百萬(wàn)美元。

此外，這兩個(gè)時(shí)期都伴隨著頻繁的跳槽和創(chuàng)業(yè)潮，許多人才借此尋求更高期權(quán)或自主發(fā)展機(jī)會(huì)。資本市場(chǎng)也同步表現(xiàn)出極大熱情，風(fēng)投機(jī)構(gòu)在強(qiáng)烈的FoMO情緒驅(qū)動(dòng)下，爭(zhēng)相為潛力團(tuán)隊(duì)提供高額融資，進(jìn)一步推高了人才價(jià)值和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的激烈程度。

在AI時(shí)代的人才大戰(zhàn)中，中小企業(yè)尤其容易陷入由FoMO情緒驅(qū)動(dòng)的決策誤區(qū)。面對(duì)大型科技公司高薪爭(zhēng)搶AI人才、頻繁投資熱點(diǎn)技術(shù)的舉動(dòng)，中小企業(yè)常擔(dān)心自己錯(cuò)過(guò)風(fēng)口或搶不到人，從而盲目跟進(jìn)，以至于面臨多重風(fēng)險(xiǎn)。

首先，為了搶奪明星AI人才，小企業(yè)不得不打破原有的薪酬體系，造成內(nèi)部員工公平感受損，嚴(yán)重時(shí)甚至引發(fā)原有核心成員離職。例如，明星員工的薪酬遠(yuǎn)高于創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)成員的薪資水平，這會(huì)直接打擊團(tuán)隊(duì)士氣。

其次，這類“搶來(lái)的人”往往受困于組織文化適配問(wèn)題，高薪引入的明星人才未必能適應(yīng)初創(chuàng)企業(yè)資源緊張、節(jié)奏快速的工作環(huán)境，最終難以發(fā)揮預(yù)期價(jià)值。此外，小企業(yè)資源有限，若過(guò)度押注在少數(shù)關(guān)鍵個(gè)體身上，可能忽視團(tuán)隊(duì)建設(shè)、產(chǎn)品開發(fā)與協(xié)同創(chuàng)新，形成對(duì)個(gè)人的依賴。一旦其離職或表現(xiàn)不佳，企業(yè)整體戰(zhàn)略就會(huì)受挫。

更嚴(yán)重的是，這種在FoMO情緒驅(qū)動(dòng)下的“搶人”策略常常讓企業(yè)偏離原本聚焦產(chǎn)品與客戶的戰(zhàn)略節(jié)奏，被迫卷入大企業(yè)設(shè)定的高成本競(jìng)爭(zhēng)中，導(dǎo)致資金緊張、節(jié)奏紊亂，甚至陷入“招了人卻無(wú)項(xiàng)目可做”的困境。

最后，高薪搶人往往換來(lái)的是高流動(dòng)率，這些人也更容易被下一家出價(jià)更高的公司挖走。小企業(yè)因缺乏薪資優(yōu)勢(shì)和文化吸附力，難以留住人才，最終只能為他人做嫁衣裳。

在高度不確定的環(huán)境里，F(xiàn)oMO是常見的情緒性決策沖動(dòng)。為了緩解高管層的FoMO情緒，中小企業(yè)需建立多層次的緩解機(jī)制。

在高層認(rèn)知和決策層面，可引入冷靜期制度、反對(duì)意見機(jī)制或事前推演，避免沖動(dòng)決策。管理團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)就企業(yè)戰(zhàn)略和發(fā)展階段達(dá)成人才規(guī)劃的共識(shí)，不被外部動(dòng)態(tài)牽著走，在引入高端人才的時(shí)候，要不斷自問(wèn)和評(píng)估：“我們是否真的需要？”，謹(jǐn)防落入“別人都在做，我們不做就落后 ” 的陷阱。

面向中層和基層管理者，則應(yīng)強(qiáng)化圍繞產(chǎn)品、客戶與企業(yè)文化的決策原則。同時(shí)，組織應(yīng)面向員工溝通戰(zhàn)略和人才策略，堅(jiān)定目標(biāo)，緩解焦慮，使員工和管理層理解“不追風(fēng)口”并非落后，而是資源配置的理性選擇。

核心管理者們，特別是創(chuàng)始人，如果有FoMO傾向，亦可通過(guò)認(rèn)知行為訓(xùn)練、自我記錄沖動(dòng)行為與結(jié)果，提升情緒自覺性與長(zhǎng)期判斷力。如此，創(chuàng)始人和企業(yè)高管們?cè)趹?zhàn)略認(rèn)知、組織能力和制度文化層面多管齊下，即可跳出“害怕錯(cuò)過(guò)”的短視心理陷阱，轉(zhuǎn)向穩(wěn)健、適配、自主的戰(zhàn)略和人才布局。

04

從人才爭(zhēng)奪走向組織體系

在AI時(shí)代，行業(yè)巨頭之間以千萬(wàn)年薪挖角頂尖研究員的現(xiàn)象雖引人注目，但這更多是少數(shù)企業(yè)在爭(zhēng)奪極少數(shù)“超級(jí)個(gè)體”時(shí)采取的策略性動(dòng)作，并非普遍適用的人才管理模式。

事實(shí)上，這類高價(jià)挖角行為雖然在媒體上曝光度極高，卻并不代表AI人才市場(chǎng)的主流現(xiàn)象。對(duì)大多數(shù)企業(yè)而言，這種做法不僅難以效仿，而且弊大于利：它抬高了整體市場(chǎng)對(duì)AI人才的薪資預(yù)期，卻未必能帶來(lái)相應(yīng)的生產(chǎn)力提升，還更容易引發(fā)內(nèi)部薪酬結(jié)構(gòu)混亂與文化失衡。缺乏相應(yīng)資源與研發(fā)體系的支持，即便中小企業(yè)搶到人，也難以真正發(fā)揮其潛力。

因此，高價(jià)挖角并非破解AI人才短缺的通用辦法。企業(yè)需要從自身業(yè)務(wù)需求出發(fā)，注重內(nèi)部人才發(fā)展與系統(tǒng)性能力建設(shè)，而非盲目跟風(fēng)參與明星人才的競(jìng)價(jià)戰(zhàn)。

隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)仍將持續(xù)，但企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力將不再僅僅體現(xiàn)在“搶人快”，而在于是否具備構(gòu)建穩(wěn)定、適配、可持續(xù)人才生態(tài)的組織能力。未來(lái)的人才戰(zhàn)略，將從單一的“爭(zhēng)奪”邏輯轉(zhuǎn)向更加長(zhǎng)期主義的“吸引與培育”模式。

這一轉(zhuǎn)向體現(xiàn)在三個(gè)方面：一是選才邏輯的改變，企業(yè)不再盲目依賴學(xué)歷與經(jīng)驗(yàn)，而是聚焦實(shí)際工作技能和學(xué)習(xí)潛力，拓展多元人才來(lái)源。二是雇主吸引力的提升，組織更重視文化認(rèn)同與價(jià)值共鳴，通過(guò)強(qiáng)化雇主品牌，吸引愿意共同成長(zhǎng)的人才。三是內(nèi)部人才機(jī)制的完善，通過(guò)靈活的內(nèi)部流動(dòng)與崗位成長(zhǎng)路徑，減少對(duì)外高成本招聘的依賴，穩(wěn)步打造可持續(xù)的人才梯隊(duì)。

同時(shí)，AI技術(shù)也將成為關(guān)鍵工具，幫助企業(yè)更精準(zhǔn)地進(jìn)行人才評(píng)估、匹配和潛力預(yù)測(cè)，推動(dòng)個(gè)性化培養(yǎng)計(jì)劃的實(shí)施，從而提升整體人才運(yùn)營(yíng)效率，構(gòu)建更具適應(yīng)性的組織能力。

從歷史經(jīng)驗(yàn)看，真正具備長(zhǎng)期主義精神的企業(yè)，不會(huì)將高薪挖人作為核心競(jìng)爭(zhēng)策略，而是致力于打造系統(tǒng)性的組織能力和人才管理機(jī)制。

例如，近期數(shù)據(jù)表明，在全球供應(yīng)鏈不確定性增加、汽車行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈的環(huán)境下，2024年度豐田汽車財(cái)務(wù)表現(xiàn)堅(jiān)韌。從外部看，這得益于其營(yíng)銷策略的精準(zhǔn)執(zhí)行、匯率變動(dòng)的有利影響、嚴(yán)格的成本控制以及費(fèi)用管理的優(yōu)化。從組織能力看，這也得益于豐田長(zhǎng)期專注于員工技能培養(yǎng)、持續(xù)改善的文化以及領(lǐng)先的生產(chǎn)與管理體系。

此外，微軟在云時(shí)代的成功轉(zhuǎn)型，也不是靠堆砌“明星科學(xué)家”，而是基于對(duì)內(nèi)部人才的再培訓(xùn)、文化驅(qū)動(dòng)與組織協(xié)同能力。

美的集團(tuán)的與時(shí)俱進(jìn)，也并非依賴于引進(jìn)外部高端人才，而是在于其長(zhǎng)期堅(jiān)持科技領(lǐng)先、數(shù)智驅(qū)動(dòng)和全球經(jīng)營(yíng)的戰(zhàn)略，在組織內(nèi)部形成動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)、激勵(lì)創(chuàng)新的土壤，并通過(guò)人才輪崗與系統(tǒng)培養(yǎng)機(jī)制來(lái)穩(wěn)步構(gòu)建人才梯隊(duì)。

這些企業(yè)的共同點(diǎn)在于：以技能和價(jià)值觀匹配為核心選才標(biāo)準(zhǔn)，以內(nèi)部成長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)績(jī)效提升，并通過(guò)穩(wěn)定的組織文化形成強(qiáng)大的吸引力。相比之下，單靠高薪挖人只能帶來(lái)短期資源聚集，卻難以構(gòu)筑真正可持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

真正的人才戰(zhàn)略，從來(lái)不只是快一步，而是走得遠(yuǎn)。

教授簡(jiǎn)介

韓踐博士是中歐國(guó)際工商學(xué)院管理學(xué)教授、中歐組織成長(zhǎng)與人才發(fā)展研究中心主任、首席人力資源官（CHRO）課程-課程主任、總經(jīng)理課程AMP-聯(lián)席課程主任。她在美國(guó)康奈爾大學(xué)（Cornell University）獲得博士學(xué)位。

韓教授的專業(yè)領(lǐng)域主要聚焦于通過(guò)組織和人才管理提升組織有效性與可持續(xù)發(fā)展力。她的學(xué)術(shù)成果發(fā)表于諸多國(guó)內(nèi)外領(lǐng)先學(xué)術(shù)期刊，并有多個(gè)教學(xué)案例獲得國(guó)內(nèi)外獎(jiǎng)項(xiàng)。

中歐國(guó)際工商學(xué)院研究助理郭景豪對(duì)此文亦有貢獻(xiàn)。封面圖片由POOK AI生成，文中創(chuàng)意圖片已獲視覺中國(guó)授權(quán)。

來(lái)源| 經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)

編輯| 李鈺婷

責(zé)編| 岳頂軍

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