数智化技术挑战：破解数字转型的关键难题

数智化技术挑战：数字化转型中的关键思考

随着信息技术的迅速发展，数字化转型已成为企业提升竞争力的重要手段。然而，伴随而来的“数智化技术挑战”也让许多企业在转型过程中面临诸多困难和问题。本文将结合数智化转型的核心理念、技术应用及未来挑战，深入探讨这一主题，并为人力资源管理者提供实用的思路与方法。

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

1. 数字化的概念导入

数字经济已经成为全球经济发展的新引擎，而数字化转型则是实现数字经济的重要途径。根据“十四五”规划，数字化转型涉及到业务与IT的深度融合，强调数据要素的有效利用。企业在进行数字化转型时，必须明确自身的定位和方向，才能有效应对数智化技术带来的挑战。

2. 数字化顶层思维框架

在数字化转型过程中，构建顶层思维框架至关重要。精益思维可以帮助企业梳理业务流程，发现数字化的入手点；编程思维则有助于掌握计算机语言，提高数字化项目的成功率；数据思维则让企业能够更好地挖掘和利用数据的价值。通过这些思维方式，企业可以在复杂的数字化环境中找到适合自己的发展路径。

3. 数字化技术基础设施

数字化转型离不开强大的技术基础设施。计算机的能力解封、数据应用的搬运与挖掘都是企业实现数智化转型的基石。以谷歌云计算和华为5G为例，这些基础设施的建设为企业提供了强大的技术支持，使其能够灵活应对市场变化。

4. 数字化转型的必经阶段

企业在进行数字化转型时，需经历三个必经阶段：无纸化、效率化和无人化。在每个阶段，关键技术的应用都是至关重要的。例如，人员绩效智能评估系统就是在数字化转型过程中，提升企业管理效率的有效工具。

5. 数字化转型的核心

数字化转型的核心在于信息化和人工智能的有效结合。信息化可以固化企业的流程、信息流转与数据积累，而人工智能则能够通过找到价值“点”与匹配“针”对性技术，进一步提升企业的竞争力。这一过程不仅需要技术的支持，更需要管理者的前瞻性思维。

二、智能化的底层原理

1. 人工智能的底层原理

理解人工智能的底层原理是实现数智化转型的关键。逻辑固化和知识抽取是人工智能的两个重要原理，前者强调通过模型将知识固化为规则，后者则是通过数据分析提取有价值的信息。通过这些原理，企业可以更好地运用人工智能技术，提升决策的科学性和有效性。

2. 人工智能的底层套路

人工智能的应用离不开一些底层套路，包括X-Y配对、推荐匹配等。这些套路使得企业可以通过机器学习等技术，优化业务流程，提升用户体验。例如，淘宝的推荐系统利用了X-Y配对的原理，极大地提高了用户的购买转化率。

3. 人工智能的落地方法

实现人工智能的落地并非易事，企业需要在价值驱动和数据驱动之间找到平衡。机器学习与数据模型的结合，能够提高企业在数字化转型中的成功率。通过实例分析，如产线良品率提升和大型工程机械故障预测，企业可以看到智能技术带来的实质性改变。

三、HR数智化技术的应用现状

1. HR数智化的总体规律

随着数智化技术的不断发展，人力资源管理也经历了从HR1.0到HR4.0的演变。HR1.0强调简单的核心逻辑，而HR4.0则致力于解放人类，回归价值本源。每个阶段都有其独特的挑战和机遇，HR管理者需要根据企业的实际情况选择合适的技术应用。

2. 基于痛点的HR数智化技术

针对HR管理中的实际痛点，企业可以采用数智化技术进行绩效管理、招聘、劳动力管理等方面的优化。例如，IBM的员工绩效自动评估项目和谷歌的人才智能部署系统，都是在解决实际问题的基础上，应用先进的数智化技术，实现了管理效率的提升。

3. 数智化供应商盘点

在选择HR数智化技术的供应商时，企业应关注其技术的先进性和应用效果。目前，国内外有多家优秀的供应商提供HR数智化解决方案，如BOSS直聘的职位推荐系统和MIT的人工智能面试系统等，这些案例为企业提供了有力的借鉴。

四、HR数智化技术的未来发展和挑战

1. 数智化的革新与革命

数智化技术的快速发展，给HR管理带来了革命性的变化。然而，企业在应用这些技术时，仍需考虑人类无法交给AI的工作。AI应被视为人类的助手，而非取代者。企业的数字化转型需要在技术与人文之间找到平衡。

2. HR数智化技术面临的挑战

尽管数智化技术为HR管理提供了诸多便利，但依然面临挑战。缺乏既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才，使得数智化的实施变得困难。此外，马太效应的出现可能导致资源的进一步集中，形成更大的不平等。

3. HR数智化带来的机遇

随着数智化技术的深入应用，HR管理者可以从简单重复的劳动中解放出来，发掘未曾意识到的资源与力量。在后疫情时代，企业如何利用这些技术提升绩效，将是一个重要的课题。例如，工商银行和富士相机的HR数字化系统解决方案，都是在技术与管理结合上获得成功的典范。

总结

数智化技术挑战不仅是企业数字化转型中的难点，更是推动企业创新与发展的动力。通过掌握数字化顶层思维框架、深入了解人工智能的底层原理和套路，以及积极应对HR数智化的现状与挑战，企业可以在激烈的市场竞争中立于不败之地。未来，数智化将继续塑造人力资源管理的格局，带来更多的机遇与挑战。