即使科技業招募趨緩，但許多產業還是招募不到員工。
幾年前，Linkedin的創辦人Hoffman所著《聯盟世代》一書已揭示了矽谷新的工作趨勢，例如相互契合利益的工作任務、善用員工人脈情報網路、企業校友會、勞資聯盟關係的雇傭模式、鼓勵員工發展個人品牌等，在當時對台灣的企業來說都是相當創新的概念。
近年在大招募時代缺工加劇下，書中的預言都一一成真。然而，《聯盟世代》這本書給我的啟示除了上述勞資對等關係外，對於有製造業背景的我，則更為留意其中有關「工作任務分類」的概念。
尤其是在大招募時代，人永遠無法即時補齊的情形下，要如何維持業務的運作，管理者都必須要去思考如何「拆工作」。不要想招募一名員工去做所有性質的工作。全局型人才不是薪資很高、就是市場上很搶手、Talent Pool很稀少，等補到人工作都不用做了。
「拆工作」的三種任務類型
與過去終身雇用制，員工來就訓練到上手、肩負重任，最後一路在公司從一而終的升遷不同，Hoffman在《聯盟世代》中依據任務契合度、任務期間、任務重要性將工作任務區分為三種類型：
1.輪調任務：並不會為個別員工量身訂做，通常很容易換人。
第一種輪調任務是幫助新員工過度到職場或是舊公司過渡到新公司的學習。
第二種是適合所有職涯階段員工，具備高度系統化、計畫性，可以隨時輪調的藍領工作。
2.升級任務：為個別員工量身訂做。升級任務重視完成特定重大任務，而非一段固定的工作時間。
這種任務大多是與部屬一對一討論出來的。升級任務有機會改變個人與公司，讓彼此有所成長。升級任務大多介於2-5年。由於是量身訂做，彼此契合度比輪調任務高。
3.骨幹任務：公司已成為員工事業以至生命的骨幹，而員工也成為公司部份的骨幹。
骨幹任務不只是公司高階主管，負責公司員工在任何組織位置上，提供經驗、文化、價值觀、知識傳承任務的人，都算是骨幹。一般來說是在公司任職許多的資深員工。
「拆工作」：以製程工作為例的任務分類
在我的理解，輪調任務像是專業技術門檻較低的工作(例如：搬運、輸入、檢查)，而升級任務則是重要專案性質的工作(例如：生產改善、自動化)，骨幹任務則是與營運穩定性息息相關的工作(例如：參數操作、維護、維修)。
照理說，一個組織輪調任務與骨幹任務佔70%-80%、升級任務的工作頂多占20%-30%，才算是營運穩定的業務。如果組織內的工作超過50%都是升級任務，要嘛你就是專案單位或新單位，要嘛就是運作有問題。
當今天主管有方法將工作拆分，確認目前欠缺的作業性質，那麼就能夠更加迅速地找到相符的員工，讓業務持續營運。同時將招募心力放到升級任務的人選條件，或是請獵頭公司協助。而不是一直想找一個所有任務性質都符合的員工。
舉個例子：
在製程價值鏈中，員工A需要將原料搬至B站點，由B加工後形成半成品，再由C搬至下一個價值鏈。D則是負責整段製程改善研究。
在這之中A、C是負責輪調任務，上手快取代性高、而B則是負責主要加工的骨幹任務。D則是升級任務，負責讓製造效能提升。
只要少了B，半成品就無法製作，影響接下來的主要產品生產。但即使少了D，也只是讓製程效率無法提升，可是不會到影響製程的運作。但少了A、C呢？也還好吧！
在缺工時，A、C的任務都已高度標準化、就算人員流動，也可以在極短期的學習曲線內獨立運作、隨時可以找人替補或自動搬運。除去內隱知識的影響，B的工作一定也要逐漸標準化制定SOP，讓A、C透過教育訓練去學B的作業，或是經由B的教導讓兩人的技能提升。原本A、C的工作則可透過外包去解決人力問題。
如果教育訓練越落實，缺工對於業務運作的影響就會越小。
「拆工作」是AI時代運算思維的運用
可能有人會說，SOP以及標準化是不是工廠生產線的舊觀念？
但實際上工作的拆分、重構、流程、規則化就是具備演算法的運算思維，AI人工智慧正在做這件事情，而很多人應該還不會寫SOP。
