今天小编分享的教育经验：数字化时代，必备的4大能力，欢迎阅读。
内容来源：2024 长三角数字化人才发展大会暨 "AI+ 人力资源管理 " 创新论坛。
分享嘉宾：何伟，数字化人才专家，大任智库总经理，《透明商业》作者。
高级笔记达人 | 李云
责编 | 金木研 排版 | 五月
第 8070 篇深度好文：4715 字 | 15 分钟阅读
组织管理
笔记君说：
Open AI 发布的基于 Sora 生成的视频，让人分不清现实与虚拟的区别，也成为了当下最热门的科技话题。
虽然最受冲击的是传统的影视、广告行业，当时代的大浪打下来，没有一粒灰尘可以幸免。
要在数字化时代生存和发展，不掌握数字化的人才就不能称为人才，没有数字化的企业也岌岌可危。
数字化人才的缺口已高达 2500 万，新增的数字化职业也达到了 93 个，这个趋势无可避免。但要让数字化人才真正为企业产生贡献，就必须掌握数字化用人的方法。
一、人才数字化的发展与演变趋势
1. 人才数字化是大势所趋
2013 年，中国数字经济发展指数为 1000 点，2021 年增长至 5611 点，年复合增长率达 24.06%；同期，数字人才指数由 1000 点增长 6440 点，年复合增长率达 26.22%。两者均呈持续上升趋势，且数字人才指数增长率超过中国数字经济发展指数的增长率。
人瑞人才科技集团、德勤中国、社会科学文献出版社发布了《产业数字人才研究与发展报告（2023）》，报告显示：我国当前数字化人才缺口在 2500-3000 万。
2022 年 9 月 28 日，人社部就中华人民共和国职业分类大典（2022 年版）修订等情况举行发布会。本次修订后，《大典》净增 158 个新的职业，职业数达到 1639 个。
此外，为适应数字经济发展需要，首次在《大典》中增加对数字职业的标识这次共标注了 97 个数字职业，占到职业总数的 6%。
而一些专业的机构所展示的数字新职业远不止如此，但这已经非常能说明数字人才发展的趋势了。
2. 人才标准，与时俱进
在数字化长过程中，人才的标准是与时俱进的。
不管是企业中有实战经验的 HR，还是前沿人才研究的教授，都对此有很深的感受：曾经的专业方式和专业技能固然有效，但市场的每一个阶段、每一个时代，其配套的人才模式、核心能力和用人模式都会随着时代的进展而进展。
在机械化和电力化时代，人才的核心能力是标准化和流程化；
信息化时代，人才的核心能力就变成了程式化和系统化；
网络化时代，人才的核心能力又变成了在线化和平台化；
现在我们正处于网络化向智能化的转变过程中，对人才的要求也就变成了模型化和场景化；
而将来的元宇宙时代，核心能力则是体验化和生态化。
二、数字化人才的新标准
1. 数字人才的新 " 四有 "
数字化人才应该具备哪些素质，才能符合当下的用人要求和成长要求呢？
我认为要做一个 " 四有 " 新人：一是要具备数字新思维；二是学会数字新知识；三是要掌握数字新技能；在具备前 " 三有 " 之后，人才就会随着他的思维、知识、技能积聚成数字新财富。
数字新思维，包括三项浅思维和三项深思维；数字化新知识，包括信息化知识、网络化知识、智能化知识和元宇宙知识；数字化新财富，包括数字空间、数字资产和数字财富。
2. 数字时代的生存手段：数字新技能
今天我重点讲一下数字新技能。猎豹 CEO 傅盛最近发布了一个演讲，其中提到了一个说法：目前企业使用 AI 有三个段位，青铜、黄金和王者。
青铜段位的企业，使用的是开放性的公有数据和开放性的通用大模型，内部员工对提示词（prompt）进行学习，就可以将一些宣传文案和设计工作转由 AI 来辅助完成，这是大多数企业正在做的一项工作。
黄金段位的企业，已经具备一些专门岗位的私有数据了，结合 RAG（增强搜索生成）和 agent 套件（外挂件集成的智能结合体），一部分岗位将由数字员工来代替，提高效能的同时也大大降低了成本。
虽然前几年也有数字员工，但只限于自动化，而现在 AI 化的数字员工可以处理一些更复杂的定制化事件。
王者阶段，是每个企业的 AI 之梦。这一阶段的企业建立自己专属的大模型，并定制相关的应用，使用自己的经营数据（包括人才的数据能力、状态标签以及管理模式等），这些数据自动产生，又不停迭代，最后在各个层面辅助决策。
青铜是企业所必备的基础段位，这就要求企业中的每个人都要具备数字化新技能，至少要具备基本的 AI 提示词的初级能力，结合不同的岗位要求，初级能力就包括以下几个方面：
AI 写作，AI 自动生成各类文本创作。比如营销文案、演讲稿、课题论文、邮件、会议纪要等；
AI 作图，AI 自动生成各类图片创作。比如营销海报、邀请函、论坛背景、企业 LOGO、游戏画面等；
AI 编程，AI 自动生成各类程式类创作。比如生成网站、生成小程式等底层技术开发；
AI 视频，AI 自动生成各类视频创作。比如生成数字人新闻播报、生成企业宣传片、生成讲课视频等。
接下来，就要求把提示词能力投入到企业实际的管理和运营中：
在商业运营上，AI 自动生成各类创业方案，商业计划书，客户营销策略；
在客户服务上，AI 可自动生成客户服务方案，负责客户服务的聊天对接，24 小时客户营销；
在研发设计上，AI 可自动生成各类研发备选方案，产品调研分析，设计方案；在生产运营中，AI 可自动生成各类运营方案，并通过插件应用提供备选供应商，采购建议。
AI 提示词的能力也具有三个层次。
初级层次，理解提示词基本概念；理解 Open AI 官方文档中的六大测录；使用简单对话生成；替换 1-2 个提示词模板；生成通用型文本。掌握了这些，你就可以使用简单的对话生成一篇宣传报道或者一篇会议纪要等。
中级层次比较难，这也是大家觉得大模型不好用的根本原因，比如要写一篇会议主持稿，如果不能写出有深度、有专业性的提示词，就得不到你想要的素材。
因此，我们要理解提示词编写的元能力（系统思考、框架思维、共情能力）；建立书写提示词框架习惯；能够组合应用不同框架的提示词，构建自己领網域的提示词。
高级层次的提示词工程师，要了解 prompt tuning 方法和框架；熟悉小模型的部署和搭建；熟悉客户服务模式，把握用户的需求，把 prompt 编写能力扩展成产品和服务能力。
三、数字化用人，业人一体
为什么要用 " 业人一体 " 四个字呢？
一直以来，HR 的能力要求从最早的六大模块到 HR 的三支柱，HR 最被吐槽的是其不具备业务思考能力，没有战略思考，跟不上业务的发展方向。
在数字化时代，如何让人力资源与业务紧密贴合在一起？
可以从四个方面进行业人一体化。
1. 规划一体
首先，根据发展规划，制定人才规划。
以前的人力资源规划，先要做现有的人才盘点，即把业务和组织结构结合进行规划，盘点人才数量、人才结构等。
而在数字化时代，我们可以用大数据进行提前预测，把组织与业务的前瞻性结合起来理解组织，重新搭建横向、纵向的布局。
其次，根据业务布局，优化人才地图。
当我们盘点出了人力资源战略，也制定了战略执行的计划，那么，对于各个岗位配什么人，其能力要求如何，甚至岗位培养周期（比如基层经理需要 3 年孵化；中层经理要 5 年规划，高层经理要 7 年规划），都可以进行智能化配置。
最后，根据业务运营，定义人才能力。
现在对于人才的定义还是通用的，比如简历。虽然有各种测评工具和测评系统，其实在人才能力的定义上还是有很多困难。
而在数字化时代，对人才的定义就容易多了。首先把人才标签化、数据化，建立标签库，对人才进行精准画像；其次，对标签化的人，进行算法分析、推荐、预测。
2. 分工一体
要实现分工一体特别难，尤其是国有企业，他们最难协调的一点就是如何把现有编制下的人重新分配、分工，让大家在最大的可能性下面对任务，而不是面向职责。
① 面向任务项目，组建团队协作
互联网时代的组织要求结构扁平化，去中间化。而在数字化时代，自主经营体加平台化的大模式是更强的趋势。
如果企业规模较大，数据较多，可能还要建立数据中台，在更偏平的时候就要把中台和后台叠加在一起，而最强的就是前端一线的部门。
大任智库研究的 " 细胞体团队 " 得了全国管理创新一等奖，这项研究揭示了如何建立最灵活、最敏捷的前线战斗组织。其中包括目标共识、技能共进、规则共守、文化共生、资源共享等具体要求，最终形成自组织、自学习、自创新的细胞体团队。
② 面向职能設定，进行岗位配置
如果说组织整体的趋势是扁平化，那岗位的趋势就是大岗制。如何理解大岗制呢？
以往人力资源部往往分为招聘岗、培训岗、绩效岗等，这就至少需要三个人，而现在要求三岗合一，变成综合事务岗，人力资源下面就有好几个综合事务岗的员工。
为什么要从原来的细分工模式变成现在的大岗制呢？
一是我们要面对整体的工作任务，而不是面对工作职责；二是工作本身是一体化的，是一个完全目标下的行动，没办法切得那么碎。
③ 面向工作订单，促成个体响应
订单化响应，我们都不陌生，网约车和外卖都是订单化响应的典型代表。为什么企业内部不能尝试用这样发订单、接单或派单的模式呢？
可能有人认为企业并不适合这种模式，但我们仔细想想，企业内部还真有一些岗位适合这种模式：
首先，一些高度常规化的工作，不仅是本部门常规化，包括跨部门也常规化，比如项目经理；
其次，额外的创新性工作，比如一些周期性的评估工作；
最后，创新型的工作，这类工作只要梳理出标准化的流程，梳理出面向工作的标签和面向人的标签，结合在一起就可以进行派单和抢单。
3. 培育一体
每个企业都非常重视培训，希望通过培训提高员工业务能力。但培训中还是遇到了很多问题，在数字化时代也有新的要求和新的方法。
① 结合业务考核，组织能力测评
人才盘点的目的，是要了解人才的能力水平程度，以及人才的能力优势与劣势。
常规的做法还是用测评工具生成测评报告，现在完全可以用一些数字化的能力标签，重新梳理、记录每项静态、动态的结果，把人才的个人画像做出来，然后进行大数据测评，这就形成了能力测评的一体化。
② 结合绩效表现，编制培训计划
培训的目的是为了改善工作绩效，提高工作业绩。所以，要根据员工个人的绩效表现来编制个人培训计划。
③ 结合问题改善，倡导课题突破瓶頸
在企业内部，培训都是为了解决企业中的一些经营和管理问题。培训的课题突破瓶頸是基于企业实践的问题，梳理出不同的课题，在内部组建学习小组，最终产生方案成果的一种方式。
我们总结了课题突破瓶頸的七步法：分析背景、揭示现状、設定目标、分析原因、确定对策、实施验证，最后推广应用。
④ 结合知识地图，打造学习平台
虽然很多企业内部都有在线学习平台，但目前来说，这些学习平台与企业内部的实际需要还是有些脱节。
如何打造有效的学习平台呢？首先，要一份基于业务战略的知识图谱，并将其标签化；然后，根据员工自身的能力进行匹配，对其精准推送他应该学习的内容。
⑤ 结合课程推荐，匹配发展计划
基于 AI 推荐算法，结合员工数据和内容标签，为员工推荐个性化的课程内容，随着员工的浏览记录、项目经历、绩效表现、社交足迹等数据的不断更新，持续优化推荐效果。
此外，还可以对员工的培训表现进行智能分析，辅助个性化人才发展计划制定。
4. 激励一体
激励是人力资源工作中最难的板块。在激励的过程中，有些员工给了钱，给了感受，他还是不给力，甚至躺平。
怎样才能有效激励呢？
首先，要基于全维数据，换算绩效数据。
但这点特别难，我们观察一个企业的经营状况，可以从财务的三张表入手，但观察一个员工的绩效，却无从下手了。
在这种情况下，大任智库提出了第四张报表，涵盖了企业的产品、企业的渠道和个人的能力。这样就打通了部门与部门之间的数据墙，就能看到各个部门和个人的实际绩效水平。员工自己的绩效数据是透明的，别人对他的反馈也是透明的。
然后，基于绩效数据，计算权益分配。就像滴滴司机知道自己接了多少单，有多少打赏，一目了然。
最后，基于绩效积分，开展荣誉表彰。在绩效激励中，除了在物质上给予激励，还要在精神上给予激励。数字时代，过去那种大会表彰的形式已经不必要了，反而在数据系统中直接给予现实的鼓励和反馈更有效。
我的分享就到这里，谢谢大家！
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