目录

01 算法很高效，但公平呢？——灵活用工的三大隐痛

1. 薪酬核算：算法定价，劳动者却看不懂、说不清

2. 权益保障：效率压榨 vs 合规底线

3. 绩效评估：唯数据论，忽略了“人”的价值

02 HR的破局之道：不是对抗算法，而是“驯化”它

1. 薪酬：透明+动态，让每一分付出都被看见

2. 权益：合规是底线，人性化是高线

3. 绩效：不止看“做了多少”，更要看“做得多好”

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Hello~见字如面，我是Tracy。

最近读了张笑宇老师围绕他新书《AI文明史·前史》的一场访谈，感触很深。

他从社会工程学的角度切入，谈AI如何重塑我们的职业生态、组织形态乃至文明底层逻辑。其中有一句话让我反复琢磨了很久：

“推荐算法，正在悄然取代市场，成为灵活就业群体的一次分配主导者。”

这话听起来有点抽象，但落到现实中，却无比具体。

今天中国有超过2亿灵活就业者——外卖骑手、直播主播、项目制外包工程师、远程运营……

他们的工作时长、任务分配、甚至收入水平，早已不是由传统意义上的“老板”或“HR”决定，而是被平台背后的算法精密调控着。

系统给你派单、规划路线、打分评级，甚至在你不知道的时候，就决定了你这个月能拿多少钱。

作为一名职场老兵，我见证过不少企业从“全职雇佣”向“灵活用工”转型的过程。

初衷是降本增效，但走得越深，越发现：

当算法成为“隐形管理者”，HR的角色绝不能退场，反而要更主动地站出来，做“人力治理”的守门人。

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01

算法很高效，但公平呢？——灵活用工的三大隐痛

算法追求的是“效率最优”，这本身没错。可问题在于，效率不等于公平，更不等于可持续。在实际落地中，我们常常看到三组尖锐的矛盾：

1. 薪酬核算：算法定价，劳动者却看不懂、说不清

很多平台的薪酬规则像黑箱——你知道自己跑了多少单、完成了多少任务，但具体怎么算钱？为什么今天比昨天少？没人能给你一个清晰解释。

更现实的是，算法只认“结果”：准时率、完成量、好评数……

却看不见骑手在暴雨中摔了一跤还要赶时间，也看不到外包工程师为修复一个隐蔽bug熬到凌晨三点。这些“隐性付出”没有被定价，自然也无法被补偿。

对企业来说，短期看是省了成本，长期却可能因薪资争议引发信任危机，甚至集体投诉——算法可以冷冰冰，但人心不能。

2. 权益保障：效率压榨 vs 合规底线

为了“优化指标”，算法会不断试探劳动者的极限：更快一点、再多一单、再晚一小时……而灵活就业者往往没有议价能力，只能被动接受。

更令人担忧的是，大量灵活用工处于社保体系的灰色地带。企业出于成本考虑，常常只买一份基础商业险，一旦发生工伤或意外，劳动者几乎孤立无援。

我深知：合规不是负担，而是底线。忽视权益保障，看似省钱，实则埋雷——劳动仲裁、行政处罚、品牌声誉受损，哪一项代价都不小。

3. 绩效评估：唯数据论，忽略了“人”的价值

算法喜欢量化：配送准时率98%、测试发现50个bug、直播观看10万次……但这些数字背后，有没有创新？有没有协作？有没有对长期价值的贡献？算法答不上来。

比如，一位临时测试工程师不仅找出了bug，还提出了架构优化建议；一位灵活运营策划了一场小而美的活动，虽然曝光不高，但用户留存显著提升——这些“质”的价值，在纯算法评估里很容易被忽略。

久而久之，大家只会追求数字，不再关心质量。这不是激励，这是扭曲。

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02

HR的破局之道：不是对抗算法，而是“驯化”它

面对这些挑战，HR不能停留在“发合同、算工资、走流程”的传统角色。我们需要构建一套 “算法+人工”双轮驱动的灵活用工治理体系——既借力算法提效，又用人力守住公平与温度。

1. 薪酬：透明+动态，让每一分付出都被看见

把薪酬结构拆解成三部分——基础报酬+绩效奖励+情境补贴。

• 基础报酬按技能、经验定档；

• 绩效奖励挂钩任务质量与时效；

• 情境补贴则覆盖高温、雨雪、突发加班等特殊情况。

更重要的是，所有规则都公开透明——劳动者能在APP里查到每一笔收入的计算逻辑。我们还设置了“人工复核通道”，对异常薪资自动触发人工审核。

2. 权益：合规是底线，人性化是高线

我们按用工性质做了分层保障：

• 长期合作的项目制员工，签劳动合同、缴五险一金；

• 短期岗位，至少覆盖工伤+失业保险，并叠加商业险；

• 平台型劳动者（如骑手），推动平台共建“风险共担基金”，用于紧急救助。

同时，和算法团队协商设定“劳动强度红线”：比如骑手每日最多接40单、连续工作4小时必须强制休息。这不是限制效率，而是防止系统把人“跑废”。

我们还给高频岗位安排年度体检，哪怕只是简单的心电图——让劳动者知道，企业在意的不只是他的产出，还有他的健康。

3. 绩效：不止看“做了多少”，更要看“做得多好”

现在我们的绩效评估表上，既有算法抓取的量化数据，也有业务负责人填写的质性评价：

• 技术岗：除了bug数量，还看方案创新性、文档完整性；

• 运营岗：除了曝光量，还看用户反馈、复购率、社群活跃度；

• 服务岗：除了响应速度，还看问题解决深度、客户情绪安抚效果。

特别重要的是——针对不同场景动态调整权重。比如台风天，骑手的“安全送达”比“准时率”更重要；项目上线前夜，协作态度比交付速度更关键。

HR要做的，就是帮业务梳理这些“关键时刻”，让评估真正贴合真实工作。

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最后：

说到底，在算法主导的时代，HR的角色正在从“人力管理者”升级为“灵活用工生态的搭建者”。

这意味着：

• 我们要和算法工程师坐在一起，讨论如何在模型里加入“公平因子”；

• 要和法务一起预判用工风险，提前堵住合规漏洞；

• 更要定期走进灵活就业者中间，听听他们的真实声音——不是通过数据报表，而是面对面聊天。

我始终相信：技术可以冰冷，但管理必须有温度。

2亿灵活就业者，不是“成本项”，而是中国经济最活跃的细胞。作为HR，我们的责任，是在效率与公平之间架起一座桥——让算法服务于人，而不是反过来。

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如果你也在企业里推动灵活用工管理，欢迎在评论区聊聊：你们遇到了哪些难题？又是如何一步步摸索出自己的解法的？

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END

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关于我：

一位高级人力资源管理师。从一线业务岗到自主创业，再成长为高级职业经理，十年间陪伴多家企业实现业务单元的精益营销、快速扩张以及战略转型升级。

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