数智化技术挑战：未来企业竞争的新战场

数智化技术挑战：数字化转型与人力资源管理的未来

在当今快速发展的数字经济背景下，企业的数字化转型已成为一种必然趋势。数字化不仅仅是技术的更新换代，更是业务模式的深刻变革。尤其是在人工智能（AI）和数据分析技术的推动下，企业面临着前所未有的机遇与挑战。在这场数智化的浪潮中，如何有效理解和应用这些技术，成为了人力资源管理（HR）领域的重要课题。

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上的思维框架。数字化不仅仅是技术的引入，更是将业务逻辑与信息技术深度融合的过程。

• 数字化概念导入：从国家政策及行业趋势来看，数字经济的核心在于数字化转型与数据要素的有效利用。这意味着企业需要从战略高度重视数字化。
• 数字化顶层思维框架：通过精益思维、编程思维和数据思维，企业可以更清晰地识别数字化转型的切入点。精益思维帮助企业梳理业务流程，发现优化空间；编程思维让人力资源专业人士掌握计算机语言，提高项目成功率；数据思维则强调数据的价值创造，推动数字化转型的深入发展。

例如，在某外贸公司中，数字化转型通过云计算技术实现了数据的高效利用，极大提升了业务的响应速度与决策的准确性。这些案例不仅展示了数字化技术的潜力，也为其他企业提供了借鉴。

数字化转型的必经阶段

数字化转型并非一蹴而就，而是需要经历多个阶段：

• Digitization（无纸化）：通过数字化手段消除纸质文件的使用，提升信息流转的效率。
• Digitalization（高效化）：利用数字技术优化业务流程，使其更高效。
• Digital Transformation（无人化）：最终实现业务的高度智能化，达到无人化的管理与运营。

在每个阶段，企业需要关注相应的关键技术。例如，在无人化阶段，人工智能的应用成为了关键，企业需要找准价值点，进行针对性技术的匹配与实施。

智能化的底层原理

人工智能的迅速发展为企业提供了新的动力与可能性。在深入了解人工智能的底层原理后，企业可以更有效地将这些技术应用于实际业务中。

• 逻辑固化与知识抽取：人工智能的两大底层原理，分别是通过逻辑固化实现知识的传承，以及通过知识抽取实现对数据的深度分析。
• 人工智能的六大底层套路：包括知识抽取、生成模型、推荐匹配等，企业可以根据自身需求选择合适的模型进行应用。

比如，百度的智能客服系统通过知识图谱技术实现了高效的客户服务，降低了人工成本，提升了客户满意度。这样的案例不仅展示了人工智能的应用潜力，也为HR领域提供了思路。

HR数智化技术的应用现状

在HR领域，数智化技术的应用已经逐渐成为一种趋势。从绩效管理到招聘流程，企业在不断探索如何利用数字化技术提升管理效率与员工体验。

• HR数智化总体规律：HR的数字化转型经历了几个阶段，从最基础的HR1.0到HR4.0，企业不断深入痛点场景，解放人类回归价值。
• 基于痛点的HR数智化技术：绩效管理、招聘、劳动力管理等领域逐渐实现了智能化，企业通过数据分析与机器学习技术提升了管理的科学性与精准性。

例如，IBM的员工绩效自动评估项目，通过数据驱动的方式，实现了对员工绩效的实时监测与反馈，大大提升了评估的公平性与透明度。

HR数智化技术的未来发展和挑战

尽管HR领域的数智化技术正在快速发展，但在实际应用过程中仍面临诸多挑战。

• 人才缺乏：企业普遍缺少既懂业务又懂AI的交叉人才，这使得数字化转型的推进受阻。
• 马太效应：在数字化转型的过程中，资源和机会往往会集中在少数企业手中，这可能导致更加明显的行业分化。
• 抄作业的困难：数智化技术的成功实施往往需要企业在特定场景下的深度理解与应用，简单的模仿难以取得成功。

然而，数智化技术也为HR带来了前所未有的机遇。通过技术的应用，企业能够从简单重复劳动中解放出来，释放出未曾意识到的资源与力量。在后疫情时代，如何有效利用这些技术提升企业绩效，将是HR领域的重要课题。

总结

在数字经济的浪潮中，数智化技术的挑战与机遇并存。企业需要不断更新思维框架，深入理解数字化转型的各个阶段与核心技术，从而在激烈的市场竞争中占据一席之地。通过有效的数字化管理，HR可以更好地服务于企业战略，推动员工与组织的共同发展。

未来的HR数智化将不仅仅是技术的应用，更是对人力资源管理理念的深刻变革。企业需要在技术与人性之间找到平衡，从而实现可持续的成长与发展。