今天小編分享的教育經驗：數字化時代，必備的4大能力，歡迎閲讀。
内容來源：2024 長三角數字化人才發展大會暨 "AI+ 人力資源管理 " 創新論壇。
分享嘉賓：何偉，數字化人才專家，大任智庫總經理，《透明商業》作者。
高級筆記達人 | 李雲
責編 | 金木研 排版 | 五月
第 8070 篇深度好文：4715 字 | 15 分鍾閲讀
組織管理
筆記君説：
Open AI 發布的基于 Sora 生成的視頻，讓人分不清現實與虛拟的區别，也成為了當下最熱門的科技話題。
雖然最受衝擊的是傳統的影視、廣告行業，當時代的大浪打下來，沒有一粒灰塵可以幸免。
要在數字化時代生存和發展，不掌握數字化的人才就不能稱為人才，沒有數字化的企業也岌岌可危。
數字化人才的缺口已高達 2500 萬，新增的數字化職業也達到了 93 個，這個趨勢無可避免。但要讓數字化人才真正為企業產生貢獻，就必須掌握數字化用人的方法。
一、人才數字化的發展與演變趨勢
1. 人才數字化是大勢所趨
2013 年，中國數字經濟發展指數為 1000 點，2021 年增長至 5611 點，年復合增長率達 24.06%；同期，數字人才指數由 1000 點增長 6440 點，年復合增長率達 26.22%。兩者均呈持續上升趨勢，且數字人才指數增長率超過中國數字經濟發展指數的增長率。
人瑞人才科技集團、德勤中國、社會科學文獻出版社發布了《產業數字人才研究與發展報告（2023）》，報告顯示：我國當前數字化人才缺口在 2500-3000 萬。
2022 年 9 月 28 日，人社部就中華人民共和國職業分類大典（2022 年版）修訂等情況舉行發布會。本次修訂後，《大典》淨增 158 個新的職業，職業數達到 1639 個。
此外，為适應數字經濟發展需要，首次在《大典》中增加對數字職業的标識這次共标注了 97 個數字職業，占到職業總數的 6%。
而一些專業的機構所展示的數字新職業遠不止如此，但這已經非常能説明數字人才發展的趨勢了。
2. 人才标準，與時俱進
在數字化長過程中，人才的标準是與時俱進的。
不管是企業中有實戰經驗的 HR，還是前沿人才研究的教授，都對此有很深的感受：曾經的專業方式和專業技能固然有效，但市場的每一個階段、每一個時代，其配套的人才模式、核心能力和用人模式都會随着時代的進展而進展。
在機械化和電力化時代，人才的核心能力是标準化和流程化；
信息化時代，人才的核心能力就變成了程式化和系統化；
網絡化時代，人才的核心能力又變成了在線化和平台化；
現在我們正處于網絡化向智能化的轉變過程中，對人才的要求也就變成了模型化和場景化；
而将來的元宇宙時代，核心能力則是體驗化和生态化。
二、數字化人才的新标準
1. 數字人才的新 " 四有 "
數字化人才應該具備哪些素質，才能符合當下的用人要求和成長要求呢？
我認為要做一個 " 四有 " 新人：一是要具備數字新思維；二是學會數字新知識；三是要掌握數字新技能；在具備前 " 三有 " 之後，人才就會随着他的思維、知識、技能積聚成數字新财富。
數字新思維，包括三項淺思維和三項深思維；數字化新知識，包括信息化知識、網絡化知識、智能化知識和元宇宙知識；數字化新财富，包括數字空間、數字資產和數字财富。
2. 數字時代的生存手段：數字新技能
今天我重點講一下數字新技能。獵豹 CEO 傅盛最近發布了一個演講，其中提到了一個説法：目前企業使用 AI 有三個段位，青銅、黃金和王者。
青銅段位的企業，使用的是開放性的公有數據和開放性的通用大模型，内部員工對提示詞（prompt）進行學習，就可以将一些宣傳文案和設計工作轉由 AI 來輔助完成，這是大多數企業正在做的一項工作。
黃金段位的企業，已經具備一些專門崗位的私有數據了，結合 RAG（增強搜索生成）和 agent 套件（外挂件集成的智能結合體），一部分崗位将由數字員工來代替，提高效能的同時也大大降低了成本。
雖然前幾年也有數字員工，但只限于自動化，而現在 AI 化的數字員工可以處理一些更復雜的定制化事件。
王者階段，是每個企業的 AI 之夢。這一階段的企業建立自己專屬的大模型，并定制相關的應用，使用自己的經營數據（包括人才的數據能力、狀态标籤以及管理模式等），這些數據自動產生，又不停迭代，最後在各個層面輔助決策。
青銅是企業所必備的基礎段位，這就要求企業中的每個人都要具備數字化新技能，至少要具備基本的 AI 提示詞的初級能力，結合不同的崗位要求，初級能力就包括以下幾個方面：
AI 寫作，AI 自動生成各類文本創作。比如營銷文案、演講稿、課題論文、郵件、會議紀要等；
AI 作圖，AI 自動生成各類圖片創作。比如營銷海報、邀請函、論壇背景、企業 LOGO、遊戲畫面等；
AI 編程，AI 自動生成各類程式類創作。比如生成網站、生成小程式等底層技術開發；
AI 視頻，AI 自動生成各類視頻創作。比如生成數字人新聞播報、生成企業宣傳片、生成講課視頻等。
接下來，就要求把提示詞能力投入到企業實際的管理和運營中：
在商業運營上，AI 自動生成各類創業方案，商業計劃書，客户營銷策略；
在客户服務上，AI 可自動生成客户服務方案，負責客户服務的聊天對接，24 小時客户營銷；
在研發設計上，AI 可自動生成各類研發備選方案，產品調研分析，設計方案；在生產運營中，AI 可自動生成各類運營方案，并通過插件應用提供備選供應商，采購建議。
AI 提示詞的能力也具有三個層次。
初級層次，理解提示詞基本概念；理解 Open AI 官方文檔中的六大測錄；使用簡單對話生成；替換 1-2 個提示詞模板；生成通用型文本。掌握了這些，你就可以使用簡單的對話生成一篇宣傳報道或者一篇會議紀要等。
中級層次比較難，這也是大家覺得大模型不好用的根本原因，比如要寫一篇會議主持稿，如果不能寫出有深度、有專業性的提示詞，就得不到你想要的素材。
因此，我們要理解提示詞編寫的元能力（系統思考、框架思維、共情能力）；建立書寫提示詞框架習慣；能夠組合應用不同框架的提示詞，構建自己領網域的提示詞。
高級層次的提示詞工程師，要了解 prompt tuning 方法和框架；熟悉小模型的部署和搭建；熟悉客户服務模式，把握用户的需求，把 prompt 編寫能力擴展成產品和服務能力。
三、數字化用人，業人一體
為什麼要用 " 業人一體 " 四個字呢？
一直以來，HR 的能力要求從最早的六大模塊到 HR 的三支柱，HR 最被吐槽的是其不具備業務思考能力，沒有戰略思考，跟不上業務的發展方向。
在數字化時代，如何讓人力資源與業務緊密貼合在一起？
可以從四個方面進行業人一體化。
1. 規劃一體
首先，根據發展規劃，制定人才規劃。
以前的人力資源規劃，先要做現有的人才盤點，即把業務和組織結構結合進行規劃，盤點人才數量、人才結構等。
而在數字化時代，我們可以用大數據進行提前預測，把組織與業務的前瞻性結合起來理解組織，重新搭建橫向、縱向的布局。
其次，根據業務布局，優化人才地圖。
當我們盤點出了人力資源戰略，也制定了戰略執行的計劃，那麼，對于各個崗位配什麼人，其能力要求如何，甚至崗位培養周期（比如基層經理需要 3 年孵化；中層經理要 5 年規劃，高層經理要 7 年規劃），都可以進行智能化配置。
最後，根據業務運營，定義人才能力。
現在對于人才的定義還是通用的，比如簡歷。雖然有各種測評工具和測評系統，其實在人才能力的定義上還是有很多困難。
而在數字化時代，對人才的定義就容易多了。首先把人才标籤化、數據化，建立标籤庫，對人才進行精準畫像；其次，對标籤化的人，進行算法分析、推薦、預測。
2. 分工一體
要實現分工一體特别難，尤其是國有企業，他們最難協調的一點就是如何把現有編制下的人重新分配、分工，讓大家在最大的可能性下面對任務，而不是面向職責。
① 面向任務項目，組建團隊協作
互聯網時代的組織要求結構扁平化，去中間化。而在數字化時代，自主經營體加平台化的大模式是更強的趨勢。
如果企業規模較大，數據較多，可能還要建立數據中台，在更偏平的時候就要把中台和後台疊加在一起，而最強的就是前端一線的部門。
大任智庫研究的 " 細胞體團隊 " 得了全國管理創新一等獎，這項研究揭示了如何建立最靈活、最敏捷的前線戰鬥組織。其中包括目标共識、技能共進、規則共守、文化共生、資源共享等具體要求，最終形成自組織、自學習、自創新的細胞體團隊。
② 面向職能設定，進行崗位配置
如果説組織整體的趨勢是扁平化，那崗位的趨勢就是大崗制。如何理解大崗制呢？
以往人力資源部往往分為招聘崗、培訓崗、績效崗等，這就至少需要三個人，而現在要求三崗合一，變成綜合事務崗，人力資源下面就有好幾個綜合事務崗的員工。
為什麼要從原來的細分工模式變成現在的大崗制呢？
一是我們要面對整體的工作任務，而不是面對工作職責；二是工作本身是一體化的，是一個完全目标下的行動，沒辦法切得那麼碎。
③ 面向工作訂單，促成個體響應
訂單化響應，我們都不陌生，網約車和外賣都是訂單化響應的典型代表。為什麼企業内部不能嘗試用這樣發訂單、接單或派單的模式呢？
可能有人認為企業并不适合這種模式，但我們仔細想想，企業内部還真有一些崗位适合這種模式：
首先，一些高度常規化的工作，不僅是本部門常規化，包括跨部門也常規化，比如項目經理；
其次，額外的創新性工作，比如一些周期性的評估工作；
最後，創新型的工作，這類工作只要梳理出标準化的流程，梳理出面向工作的标籤和面向人的标籤，結合在一起就可以進行派單和搶單。
3. 培育一體
每個企業都非常重視培訓，希望通過培訓提高員工業務能力。但培訓中還是遇到了很多問題，在數字化時代也有新的要求和新的方法。
① 結合業務考核，組織能力測評
人才盤點的目的，是要了解人才的能力水平程度，以及人才的能力優勢與劣勢。
常規的做法還是用測評工具生成測評報告，現在完全可以用一些數字化的能力标籤，重新梳理、記錄每項靜态、動态的結果，把人才的個人畫像做出來，然後進行大數據測評，這就形成了能力測評的一體化。
② 結合績效表現，編制培訓計劃
培訓的目的是為了改善工作績效，提高工作業績。所以，要根據員工個人的績效表現來編制個人培訓計劃。
③ 結合問題改善，倡導課題突破瓶頸
在企業内部，培訓都是為了解決企業中的一些經營和管理問題。培訓的課題突破瓶頸是基于企業實踐的問題，梳理出不同的課題，在内部組建學習小組，最終產生方案成果的一種方式。
我們總結了課題突破瓶頸的七步法：分析背景、揭示現狀、設定目标、分析原因、确定對策、實施驗證，最後推廣應用。
④ 結合知識地圖，打造學習平台
雖然很多企業内部都有在線學習平台，但目前來説，這些學習平台與企業内部的實際需要還是有些脱節。
如何打造有效的學習平台呢？首先，要一份基于業務戰略的知識圖譜，并将其标籤化；然後，根據員工自身的能力進行匹配，對其精準推送他應該學習的内容。
⑤ 結合課程推薦，匹配發展計劃
基于 AI 推薦算法，結合員工數據和内容标籤，為員工推薦個性化的課程内容，随着員工的浏覽記錄、項目經歷、績效表現、社交足迹等數據的不斷更新，持續優化推薦效果。
此外，還可以對員工的培訓表現進行智能分析，輔助個性化人才發展計劃制定。
4. 激勵一體
激勵是人力資源工作中最難的板塊。在激勵的過程中，有些員工給了錢，給了感受，他還是不給力，甚至躺平。
怎樣才能有效激勵呢？
首先，要基于全維數據，換算績效數據。
但這點特别難，我們觀察一個企業的經營狀況，可以從财務的三張表入手，但觀察一個員工的績效，卻無從下手了。
在這種情況下，大任智庫提出了第四張報表，涵蓋了企業的產品、企業的渠道和個人的能力。這樣就打通了部門與部門之間的數據牆，就能看到各個部門和個人的實際績效水平。員工自己的績效數據是透明的，别人對他的反饋也是透明的。
然後，基于績效數據，計算權益分配。就像滴滴司機知道自己接了多少單，有多少打賞，一目了然。
最後，基于績效積分，開展榮譽表彰。在績效激勵中，除了在物質上給予激勵，還要在精神上給予激勵。數字時代，過去那種大會表彰的形式已經不必要了，反而在數據系統中直接給予現實的鼓勵和反饋更有效。
我的分享就到這裏，謝謝大家！
* 文章為作者獨立觀點，不代表筆記俠立場。
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