数智化技术挑战：企业如何应对未来变革

数智化技术挑战：迎接数字化转型的新时代

随着科技的飞速发展，企业的数字化转型已经成为当今商业环境中的一项重要任务。然而，数字化转型并非易事，它不仅涉及技术的更新换代，还包括企业文化、管理模式以及员工技能的全面提升。在此背景下，数智化技术的挑战愈发凸显，尤其是在人工智能（AI）等新兴技术的应用方面。本文将围绕“数智化技术挑战”的主题，结合相关培训课程内容，深入探讨数字化转型的核心理念、技术应用现状与未来发展方向。

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

数字化转型的关键在于顶层设计，这不仅是技术上的革新，更是思维方式的转变。通过对数字经济的理解，企业可以更好地把握数字化转型的方向与目标。

数字经济的核心

根据国家“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深度融合。数字化转型不仅仅是技术的更新，更是业务流程的再造。企业需要理解数字化转型的三个必经阶段：

• Digitization：无纸化办公，基础数据的数字化处理。
• Digitalization：通过高效化的流程管理提升业务运营效率。
• Digital Transformation：实现无人化的智能化管理，推动业务的全面升级。

在这一过程中，企业需要借助精益思维、编程思维和数据思维来识别数字化的切入点，提升项目的成功率。

数字化技术基础设施的建设

为了顺利实现数字化转型，企业必须先打好基础设施的基础。这包括解除计算机的能力封印，确保数据应用能够高效运作。例如，谷歌的云计算服务与华为的5G技术，都是推动数字化转型的重要技术支撑。

智能化的底层原理与套路

在数字化转型的过程中，人工智能的应用是不可或缺的一部分。企业需要掌握AI的底层原理及其应用套路，以便在实际操作中取得成功。

人工智能的两大底层原理

人工智能的核心在于逻辑固化与知识抽取。通过这些底层原理，企业可以构建智能化的决策支持系统。例如，通过对历史数据的分析，企业可以预测客户的需求变化，从而调整产品策略。

人工智能的六大底层套路

在实际应用中，企业常常采用以下六大底层套路来实现智能化：

• X-Y Pairs：通过知识抽取建立知识图谱。
• Y→X：利用生成模型进行推荐与匹配。
• X1-X2 Pairs：应用聚类算法进行数据分析。
• X Only：通过单一数据集进行深度学习。
• Y Only：利用人类的智慧超越AI的计算能力。
• Dot & Line：构建更为复杂的知识系统。

通过这些套路，企业能够在实际业务中找到价值“点”，从而实现更高的效率和更低的成本。

HR数智化技术的应用现状

在企业的数字化转型中，人力资源（HR）部门扮演着至关重要的角色。HR数智化技术的应用不仅能够提升管理效率，还能够为企业创造更大的价值。

HR数智化的总体规律

HR数智化的发展经历了几个阶段：

• HR 1.0：最简单的核心逻辑，主要依赖传统的人工管理。
• HR 2.0：将流程迁移至线上，提高工作效率。
• HR 3.0：深入到痛点场景，解决实际问题。
• HR 4.0：通过智能化技术解放人类，让员工更专注于创造价值。

基于痛点的HR数智化技术

在实际应用中，HR数智化技术主要集中在以下几个领域：

• 绩效管理：通过智能化系统实现员工绩效的自动评估。
• 招聘过程：利用AI技术提升招聘效率和精准度。
• 核心HR管理：通过数字化手段优化人力资源的管理流程。
• 劳动力管理：智能化分析员工的工作状态与需求。
• 学习管理：建立在线学习平台，提升员工的技能水平。
• 薪酬管理：通过数据分析优化薪酬结构。

这些应用案例表明，通过数智化技术，企业能够更高效地管理人力资源，提升整体绩效。

HR数智化技术的未来发展与挑战

尽管HR数智化技术在企业管理中展现了巨大的潜力，但在实际应用中仍面临诸多挑战。

未来发展方向

随着科技的不断进步，HR数智化技术将向更高的水平发展。未来的HR将不再是简单的管理者，而是业务战略的参与者。AI的发展将使得HR在数据分析、决策支持等方面发挥更大的作用。

面临的挑战

尽管前景广阔，HR数智化技术的实施仍面临以下挑战：

• 人才短缺：缺乏既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才成为瓶颈。
• 技术落地困难：数智化往往需要企业的数字化基础设施达到一定水平。
• 马太效应：资源的集中可能导致技术应用的不平衡。

这些挑战需要企业在推进数智化技术时保持警觉，并采取有效措施加以应对。

结论

总而言之，数智化技术的挑战是企业在数字化转型过程中必须面对的现实。通过对数字化顶层思维的深入理解，掌握智能化的底层原理与套路，以及积极应对HR数智化技术的应用现状与未来发展，企业将能够在数字经济时代脱颖而出。面对未来，企业不仅要关注技术的革新，更要重视人才的培养与管理模式的创新，以实现更高效的数字化转型。