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对于人力资源管理者而言，未来尤其需要具备的能力是亲和力，它是影响力的通道：亲和力能建立信任感，促使人们沟通并吸收彼此的观点。学者埃米·卡迪、苏珊·菲斯克和彼得·格利克的研究表明，那些让人觉得很有能力但缺乏亲和度的人常招人嫉妒，这种情绪既包含尊敬又带有敌意，好坏参半。发挥影响力和领导能力，首先需要从亲和力开始。(15)
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未来组织边界模糊后，人们以团队方式工作，在从职能型向团队型转变的组织中，许多管理计划和过程都会纳入富有创造性的沟通机制。在这种混沌组织的过程中，企业需要召开一系列大会来解释团队的概念、目标及涉及的方面。然后，人力资源经理人单独召集团队成员进行多次的“系统会议”，以了解成员对于绩效管理和评估问题的看法。并且，在日常的工作中，管理团队要建立交互式数据库，以便数据库内的任何成员都能够提出问题、做出评论和进行表达。这就像一个成员和成员、成员和组织之间的“虚拟对话”。这样，未来的员工是更乐于改变的，乐于为组织贡献更高的绩效。最新的绩效管理和沟通技术成为企业未来发展的基本配备。未来在淡化边界的组织中，团队成员彼此的磨合，以及团队和企业内部管理者之间的连接，使得绩效管理的反馈频率势必增加。而且，管理者需要在工作任务已很繁杂的工作环境中，减少因为增加管理和沟通动作而带来的额外时间成本。
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专注于高管搜寻的人力资源解决方案公司光辉合益在高绩效管理因子的研究中发现，工作职能和技术性对于高绩效表现的作用虽然十分重要，但它们不是区分高绩效和普通绩效的因子，如图8-18所示。领导力因子才是关键区分指标。虽然，不同生活方式的人员彼此竞争与合作，不同状态下的人员在不同项目中游走切换，延展了服务的宽度和深度，恰恰构成企业的活力源头。很显然，不存在百分之百客观和公正的绩效管理体系，因为要评估的是人，并且进行评估的也是人。所有和人类交互和人类缺点相关的偏见都可能发生。反馈流程让员工感到沮丧还是备受鼓舞并非取决于绩效管理的理念基础和哲学。最重要的仍然是经理的人才开发能力及作为领导的人格魅力，这些决定着员工的去留成败。
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图8-18 区分高绩效和普通绩效的因子影响比重
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资料来源：光辉合益，《卓越领导力》（Best-in-Class Leaders）。
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蝴蝶效应
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绩效管理动力系统中，其初始条件下微小的变化就可能带动整个人力资源管理系统产生连锁变化。这本身就是一种混沌现象。绩效管理的变革可能使得薪酬管理、学习与发展系统均发生连锁反应。而且，绩效管理发展与其他人才管理体系的各部分在过程发展中存在定数与变数。
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绩效管理领导者要明白这实际上反映了员工对公平的看法。虽然组织可能无法彻底改变薪酬策略，重要的是他们需要采取措施来解决员工的这些情绪。
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有助于转变报酬体系的实践建议：一是把报酬建立在绩效和能力的基础上；二是在组织上下分享报酬；三是利用非财务报酬。现代社会一般将固定底薪、能力薪酬和绩效薪酬作为成员报酬体系。目前一般的原则是：底薪不超过总体薪酬的60％。这样可以迫使人们重视成绩和发展。这就需要企业需要具备能够追踪绩效和能力表现的评价系统及一个分配程序。
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员工拥有一些创新想法时如何进行落地？德勤会将这个想法分成三个不同的部分，放到全球德勤的网上平台。员工在看到这个想法时会提出很多的概念，其中抽取3～5个最优内容，并鼓励员工继续保持，给予他们500～1000美元的奖金激励。这3～5个概念中最终的获胜者则会获得5000～10000美元的奖励。这样的方式会提炼出优秀的概念，而这将成为未来德勤发展的一个原型。
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绩效和学习发展有着天然的连接，企业未来会更加关注绩效的学习发展。在设定目标和分解目标的过程中，经理可以随时追踪目标过程，并且帮助有问题的同事。而且，沟通窗口内嵌于平台中。使用绩效信息板，经理可以发现绩效问题，从而采取纠正措施。借助沟通窗口，员工可以在特定商机或活动环境中发起实时指导对话。情境式沟通和指导不仅能够促进期望的行为，还能影响业务成果及提高业绩。
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人类的疯狂：绩效管理的“智能”与“超级智能”
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管理者未来需要更加关注人类的脆弱，它的来源之一：可能超乎想象的强大外部入侵者智能机器。高端玩家如何胜出？玩家胜出的关键在于练就超高技能的读心术。打破预设，会呈现太多未被充分开发的领域。因为在大多数情况下，员工个人实际上拥有第一手的信息或任务，而且，有时会不得不手动创建文件。人工智能（Artificial Intelligence，AI）概念在20世纪50年代很快被提出。人力资源管理领域的智能服务（Intelligence Service）可以取代上一代员工自助和经理自助的全新人力资源服务技术，不再通过设定复杂和僵化的流程来规定员工和经理的服务动作。
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数字化未来大行其道，如应用于绩效管理，会出现一些比现在更为准确和智能的可实时对人才进行反馈和考察的工具，新算法包括通过对现有人才的数据分析看出未来他是否有可能成为一名高潜力者，谁会辞职，谁会是高绩效者。例如，思爱普智能服务的每日头条可以预测主动离职风险：评级为3的高绩效员工最有可能主动离职，其他依次为评级为5的员工、任期时长少于1年的员工等，如图8-19所示。图8-19中将主动离职风险因素的重要性由高到低排列，并分别用灰色、橙色和红色分别显示离职风险因素的重要性。
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市场竞争处于优势地位的企业往往会通过合理的数据管理，比较基础数据，确定数据和绩效的相关关系进行趋势分析。经理更多的是根据确切的数字进行管理，而不是凭空猜想。处于优势竞争地位的企业善于利用基础数据，确立关键指标，并确定劳动力管理问题如员工绩效问题产生的根源。同时，这些组织还会配置先进的劳动力管理工具监测那些对业务领域起到关键影响的指标，并即时提供给经理关于绩效数据或其他关键数据（如成本、产出、质量等）的可视报告。
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图8-19 智能服务预测主动离职风险
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资料来源：思爱普（SAP），凯哲（HRoot）：《未来e-HR领域的员工服务分水岭——智能服务VS自助服务》。
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今天的“智能”，只是“开始”，因为随着复杂数据的产生及采集量呈现爆炸性增长，数据源非常多元化，如图8-20所示。如此多元化的数据可能产生很多不可能的事情，而我们现在所创造的东西，实质上只是处于开始的阶段。
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图8-20 多元的大数据
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资料来源：麦肯锡：《机器的崛起：中国高管眼中的人工智能》。
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未来的智能在涉及领域的范围、质量和深度上，一定是超级疯狂且超出人类想象的。那么最后会得到何种超级智能？学者波斯特洛姆（Nick Bosreom）认为未来最有可能出现的超级智能是人工智能和全脑仿真（Whole Brain Emulation），尤其是前者。他认为超级智能有三种，高速、集体、素质超级智能。(16)