数字化转型阶段解析：企业如何顺利迈向新未来

数字化转型阶段：从理念到实践的全面解析

在当今快速发展的数字经济时代，数字化转型已经成为企业生存与发展的必然选择。企业在进行数字化转型时，必须明确自身所处的阶段，制定相应的策略与行动计划。本文将深入探讨数字化转型的不同阶段，结合人力资源领域的实际案例与经验教训，帮助企业在数字化转型中找到合适的突破口。

王明哲：《HR数智化转型实战》

【课程收益】掌握1套思维框架，将所有数字化转型技术串联起来理解人工智能的2大底层原理和5大底层套路了解目前人力资源领域的数字化实战案例，以及背后的经验与教训认识到贵司所在的数字化转型阶段，并收获相关的建议和忠告手把手带你用“6步落地法”，找到最合适部门/个人的突破口【课程特色】够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。【课程对象】公司各级人力资源岗。【课程时间】1天（6小时/天，时长可定制）【课程大纲】一、数字化的顶层思维1、数字化概念导入从十四五规划看数字经济数字经济的核心：数字化转型和数据要素数字化转型：数字化是业务和IT的深入融合概念导入小互动：如果你在跟心仪的女神约会…2、数字化顶层思维框架精益思维：梳理业务，发现数字化入手点编程思维：掌握计算机的语言，提升数字化项目成功率数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局案例：精益趣解-“一个强迫症和控制狂的发病史”，从“月晕”中掌握数据思维。小互动：在指路问路中掌握编程思维3、我们应该关注哪些数字化技术基础设施：解除计算机的能力封印数据应用：搬金砖VS挖金矿案例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测4、数字化转型有哪三个必经阶段Digitization：无纸化Digitalization：高效化Digital transformation：无人化每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术案例：人员绩效智能评估系统5、数字化转型的两大核心半场信息化：固化流程/信息流转/数据积累人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术案例：从顶尖运动员看企业数字化转型之路二、智能化的底层原理1、人工智能的2大底层原理逻辑固化：师傅“教”徒弟知识抽取：师傅“带”徒弟案例：预测男生是否会受女生欢迎2、人工智能的6大底层套路X-Ypairs：知识抽取Y→X：生成万物X1-X2 pairs：推荐匹配X only：聚类算法Y only：超越人类Dot & Line：知识图谱人工智能发展的终点案例：百度智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，清华数字虚拟人，谷歌核聚变控制系统，美军自动驾驶战机3、人工智能的6步落地法价值驱动 or 数据驱动机器学习 ≠ 江湖算命数据模型 VS 机理模型大数据  ∪ 深度学习行业专家 || 客观事实行政可行 ≈  最大门槛案例：产线良品率提升，大型工程机械故障预测，工业智能无损检测，自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%三、HR数智化技术的应用现状1、HR数智化总体规律HR1.0-最简单的核心逻辑HR2.0-流程迁移至线上HR3.0-深入痛点场景HR4.0-解放人类回归价值2、基于痛点的HR数智化技术绩效管理数智化实战招聘数智化之战Core-HR数智化实战劳动力管理数智化实战学习管理数智化实战薪酬管理数智化实战3、数智化供应商盘点四代技术的典型供应商外国供应商盘点国内供应商盘点案例：BOSS直聘职位/人才推荐系统，MIT人工智能面试系统测试，IBM员工绩效自动评估项目，谷歌人才智能部署系统，微软流程自动化提升25%效率并减少30%错误，雇员工作压力智能检测系统，IBM员工离职率预测等四、HR数智化技术的未来发展和挑战1、数智化对HR来说是“革新”还是“革命”AI充分发展后的社会是什么样的人类永远不会交给AI做的事情AI永远只能是人类的“助手”2、HR数智化技术面临的挑战缺少既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才马太效应可能会再次灵验数智化很难“抄作业”2、HR数智化带来的机遇从简单重复劳动中解放解封你未曾意识到的“资源”解封你未曾意识到的“力量”后疫情时代HR如何妙用技术提升企业绩效案例：工商银行HR数字化系统解决方案，甲骨文HR数字化系统解决方案，富士相机HR数字化系统解决方案等

王明哲 培训咨询

一、数字化转型的顶层思维

数字化转型的起点在于对数字化概念的清晰理解。根据《十四五规划》，数字经济的核心在于数字化转型与数据要素的有效利用。数字化不仅是技术的应用，更是业务与IT的深度融合。

数字化的概念导入

• 数字经济的定义：数字经济是指以数字技术为基础，推动经济结构转型与升级的新经济形态。
• 数字化转型的必要性：在竞争日益激烈的市场中，企业必须通过数字化手段来提升效率、降低成本、创造新价值。

顶层思维框架的构建

建立数字化转型的顶层思维框架，企业可以从以下几个方面入手：

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的切入点。
• 编程思维：掌握计算机语言，提升数字化项目的成功率。
• 数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局。

通过小互动的形式，企业可以在实际操作中更深入理解这些思维的应用。比如，在指路问路的过程中，掌握编程思维可以帮助员工更好地理解技术与业务的结合。

二、数字化转型的必经阶段

数字化转型并非一蹴而就，企业在这一过程中通常会经历三个必经阶段：

• Digitization（无纸化）：将传统的纸质流程转为数字化，减轻纸质办公的负担。
• Digitalization（高效化）：通过数字工具提升工作效率，优化流程。
• Digital Transformation（无人化）：利用人工智能等技术实现流程的自动化与智能化。

在每个阶段，企业都需关注关键技术的应用，以确保数字化转型的顺利进行。例如，在人员绩效智能评估系统的案例中，通过数据的收集与分析，企业可以实现对员工绩效的精准评估与反馈。

三、智能化的底层原理

在数字化转型中，人工智能的应用是不可或缺的。了解人工智能的底层原理，有助于企业在数字化转型中找到合适的技术路径。

人工智能的核心原理

人工智能有两个主要的底层原理：

• 逻辑固化：将人类的知识与经验固化为算法，帮助机器学习与决策。
• 知识抽取：通过大数据分析，从海量信息中提取有价值的知识。

人工智能的六大底层套路

企业在实际应用人工智能时，可以参考以下六大底层套路：

• X-Y pairs：用于知识抽取与关系分析。
• Y→X：实现生成模型，推动创新。
• X1-X2 pairs：用于推荐与匹配。
• X only：聚类算法，帮助企业进行市场细分。
• Y only：超越人类的智能决策。
• Dot & Line：构建知识图谱，增强知识的关联性。

四、HR数智化技术的应用现状

在数字化转型的过程中，人力资源领域的数智化技术逐渐成为焦点。HR数智化的发展经历了几个阶段：

• HR1.0：最简单的核心逻辑，主要依靠人力资源的传统管理方式。
• HR2.0：将流程迁移到线上，实现信息的快速流转。
• HR3.0：深入痛点场景，解决实际问题。
• HR4.0：通过智能化手段，解放人类，回归价值创造。

基于痛点的HR数智化技术

企业可以通过绩效管理、招聘、劳动力管理等多个方面进行数智化实践。例如，BOSS直聘的职位/人才推荐系统，通过人工智能技术提高了招聘的效率与准确性。

五、HR数智化技术的未来发展和挑战

数字化转型不仅是对技术的应用，更是对企业文化与思维方式的革命。在未来，HR数智化技术面临着诸多挑战和机遇：

• 交叉人才缺乏：缺少既懂业务逻辑又懂AI知识的人才，制约了数智化的推进。
• 马太效应：在数智化的浪潮中，强者愈强，弱者愈弱。
• 技术的模仿性：数智化技术难以“抄作业”，需要企业具备独特的创新能力。

HR数智化带来的机遇

尽管面临挑战，HR数智化也为企业带来了新的机遇。通过技术的应用，企业可以从简单的重复劳动中解放出来，发现未曾意识到的资源与力量。例如，工商银行的HR数字化系统解决方案，通过智能化手段提升了工作效率，降低了错误率。

总结

数字化转型是一个复杂而系统的过程，企业在这一过程中需要充分理解自身所处的阶段，制定相应的策略，才能实现成功的转型。通过建立顶层思维框架、掌握智能化的底层原理、应用HR数智化技术，企业不仅能提升自身的竞争力，还能在数字经济时代立于不败之地。

在未来，随着技术的不断进步与市场环境的变化，企业必须保持灵活的应变能力，不断调整与优化数字化转型策略，以适应新的挑战与机遇。