数智化技术挑战：破解企业数字转型的关键难题

数智化技术挑战：数字化转型与人力资源的未来

在当今快速发展的商业环境中，数字化转型已成为各行业企业的必经之路。尤其在竞争日益激烈的人力资源领域，如何有效利用数智化技术实现转型，成为了重点关注的话题。这一过程中，企业面临的数智化技术挑战不仅涉及技术本身，还包括人员、流程和文化等多方面的深刻变革。本文将结合相关培训课程内容，深入探讨数智化技术挑战及其应对策略。

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

数字化转型的顶层思维

数字化转型的成功与否，往往取决于企业在顶层设计阶段的思维框架。数字化不仅仅是技术的升级，更是业务模式的重塑。因此，理解数字化的核心概念至关重要。

• 数字经济的核心：在十四五规划中，数字经济被视为推动经济高质量发展的重要引擎。数字化转型是实现这一目标的关键途径。
• 数字化与IT的融合：数字化转型是业务与IT的深入融合，企业必须将这两者有机结合，以实现最佳效果。
• 精益思维与编程思维：通过精益思维，企业能够更好地梳理业务，找到数字化的切入点。同时，编程思维能够提升数字化项目的成功率。

通过这些思维框架的引导，企业能够更清晰地识别数字化转型中的痛点和机遇，从而制定出适合自身发展的数字化战略。

智能化的底层原理

在数字化转型中，人工智能的应用愈发广泛。理解人工智能的底层原理，有助于企业在数智化过程中更好地运用这一技术。

• 逻辑固化与知识抽取：人工智能的两个底层原理分别为逻辑固化和知识抽取。企业需要在这两个方面做深入研究，以便更好地运用AI技术。
• 六大底层套路：人工智能的六大底层套路包括X-Y pairs、Y→X、X1-X2 pairs等，这些套路为企业提供了多种应用场景。

通过掌握这些底层原理，企业能够将人工智能有效地融入到人力资源管理中，实现智能化的转型。

HR数智化技术的应用现状

在当前的数字化转型浪潮中，HR领域的数智化技术应用逐渐成熟。这一转型过程经历了不同的发展阶段，每个阶段都有其独特的挑战和机遇。

• HR1.0到HR4.0：HR数智化的发展历程从最简单的核心逻辑（HR1.0）开始，逐渐演变为流程迁移至线上（HR2.0）、深入痛点场景（HR3.0），最终实现解放人类回归价值的目标（HR4.0）。
• 基于痛点的技术应用：在绩效管理、招聘、薪酬管理等方面，企业纷纷引入数智化技术，提升管理效率和决策能力。

然而，尽管HR数智化技术的发展势头强劲，企业在实际应用中仍面临许多挑战。例如，缺乏既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才，可能会导致数智化项目的实施效果不佳。

数智化技术的未来发展挑战

随着数智化技术的不断发展，HR领域将面临一系列新的挑战和机遇。

• 人才短缺问题：企业在数智化转型过程中，迫切需要具备交叉知识的复合型人才，但目前市场上此类人才稀缺。
• 马太效应：随着数智化技术的普及，行业内部的竞争将更加激烈，可能导致资源向少数领先企业集中，形成马太效应。

因此，企业在推进数智化转型时，必须重视人才的培养与引进，建立健全的人才梯队，以应对未来的挑战。

数智化带来的机遇

尽管面临诸多挑战，数智化技术的应用也为企业带来了丰富的机遇。

• 解放重复劳动：通过数智化技术的应用，企业可以将简单重复的劳动解放出来，让人力资源部门将更多精力放在战略性工作上。
• 提升企业绩效：在后疫情时代，HR可以通过技术手段提升企业绩效，优化资源配置，为企业创造更大的价值。

例如，工商银行、甲骨文和富士相机等企业在HR数字化系统解决方案方面的探索，均取得了显著成效。这些案例为其他企业提供了有益的借鉴。

结语

数智化技术挑战是企业在数字化转型过程中不可避免的一部分。通过深入理解数字化的顶层思维、掌握人工智能的底层原理以及关注HR数智化的应用现状，企业能够更好地应对这些挑战，实现可持续发展。未来，HR数智化技术将继续演进，企业唯有抓住机遇，积极应对挑战，才能在竞争中立于不败之地。