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数字化时代,必备的4大能力

作者:何伟 无雀科技转载

2024-02-24 11:06:09

Open AI发布的基于Sora生成的视频,让人分不清现实与虚拟的区别,也成为了当下最热门的科技话题。


虽然最受冲击的是传统的影视、广告行业,当时代的大浪打下来,没有一粒灰尘可以幸免。


要在数字化时代生存和发展,不掌握数字化的人才就不能称为人才,没有数字化的企业也岌岌可危。


数字化人才的缺口已高达2500万,新增的数字化职业也达到了93个,这个趋势无可避免。但要让数字化人才真正为企业产生贡献,就必须掌握数字化用人的方法。


一、人才数字化的发展与演变趋势


1.人才数字化是大势所趋


2013年,中国数字经济发展指数为1000点,2021年增长至5611点,年复合增长率达24.06%;同期,数字人才指数由1000点增长6440点,年复合增长率达26.22%。两者均呈持续上升趋势,且数字人才指数增长率超过中国数字经济发展指数的增长率。

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人瑞人才科技集团、德勤中国、社会科学文献出版社发布了《产业数字人才研究与发展报告(2023)》,报告显示:我国当前数字化人才缺口在2500-3000万。


2022年9月28日,人社部就中华人民共和国职业分类大典(2022年版)修订等情况举行发布会。本次修订后,《大典》净增158个新的职业,职业数达到1639个。


此外,为适应数字经济发展需要,首次在《大典》中增加对数字职业的标识这次共标注了97个数字职业,占到职业总数的6%。


而一些专业的机构所展示的数字新职业远不止如此,但这已经非常能说明数字人才发展的趋势了。


2.人才标准,与时俱进


在数字化长过程中,人才的标准是与时俱进的。


不管是企业中有实战经验的HR,还是前沿人才研究的教授,都对此有很深的感受:曾经的专业方式和专业技能固然有效,但市场的每一个阶段、每一个时代,其配套的人才模式、核心能力和用人模式都会随着时代的进展而进展。


                                信息化时代,人才的核心能力就变成了程序化和系统化;

                                网络化时代,人才的核心能力又变成了在线化和平台化;

                                现在我们正处于网络化向智能化的转变过程中,对人才的要求也就变成了模型化和场景化;

                                而将来的元宇宙时代,核心能力则是体验化和生态化。


二、数字化人才的新标准


1.数字人才的新“四有”


数字化人才应该具备哪些素质,才能符合当下的用人要求和成长要求呢?


我认为要做一个“四有”新人:一是要具备数字新思维;二是学会数字新知识;三是要掌握数字新技能;在具备前“三有”之后,人才就会随着他的思维、知识、技能积聚成数字新财富


数字新思维,包括三项浅思维和三项深思维;数字化新知识,包括信息化知识、网络化知识、智能化知识和元宇宙知识;数字化新财富,包括数字空间、数字资产和数字财富。


2.数字时代的生存手段:数字新技能


今天我重点讲一下数字新技能。猎豹CEO 傅盛最近发布了一个演讲,其中提到了一个说法:目前企业使用 AI 有三个段位,青铜、黄金和王者。

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青铜段位的企业,使用的是开放性的公有数据和开放性的通用大模型,内部员工对提示词(prompt)进行学习,就可以将一些宣传文案和设计工作转由AI来辅助完成,这是大多数企业正在做的一项工作。


黄金段位的企业,已经具备一些专门岗位的私有数据了,结合RAG(增强搜索生成)和agent套件(外挂件集成的智能结合体),一部分岗位将由数字员工来代替,提高效能的同时也大大降低了成本。


虽然前几年也有数字员工,但只限于自动化,而现在AI化的数字员工可以处理一些更复杂的定制化事件。


王者阶段,是每个企业的AI之梦。这一阶段的企业建立自己专属的大模型,并定制相关的应用,使用自己的经营数据(包括人才的数据能力、状态标签以及管理模式等),这些数据自动产生,又不停迭代,最后在各个层面辅助决策。


青铜是企业所必备的基础段位,这就要求企业中的每个人都要具备数字化新技能,至少要具备基本的AI提示词的初级能力,结合不同的岗位要求,初级能力就包括以下几个方面:


AI写作,AI自动生成各类文本创作。比如营销文案、演讲稿、课题论文、邮件、会议纪要等;


AI作图,AI自动生成各类图片创作。比如营销海报、邀请函、论坛背景、企业LOGO、游戏画面等;


AI编程,AI自动生成各类程序类创作。比如生成网站、生成小程序等底层技术开发;


AI视频,AI自动生成各类视频创作。比如生成数字人新闻播报、生成企业宣传片、生成讲课视频等。


接下来,就要求把提示词能力投入到企业实际的管理和运营中:


在商业运营上,AI自动生成各类创业方案,商业计划书,客户营销策略;


在客户服务上,AI可自动生成客户服务方案,负责客户服务的聊天对接,24小时客户营销;


在研发设计上,AI可自动生成各类研发备选方案,产品调研分析,设计方案;在生产运营中,AI可自动生成各类运营方案,并通过插件应用提供备选供应商,采购建议。


AI提示词的能力也具有三个层次。


初级层次,理解提示词基本概念;理解Open AI官方文档中的六大测录;使用简单对话生成;替换1-2个提示词模板;生成通用型文本。掌握了这些,你就可以使用简单的对话生成一篇宣传报道或者一篇会议纪要等。


中级层次比较难,这也是大家觉得大模型不好用的根本原因,比如要写一篇会议主持稿,如果不能写出有深度、有专业性的提示词,就得不到你想要的素材。


因此,我们要理解提示词编写的元能力(系统思考、框架思维、共情能力);建立书写提示词框架习惯;能够组合应用不同框架的提示词,构建自己领域的提示词。


高级层次的提示词工程师,要了解prompt tuning方法和框架;熟悉小模型的部署和搭建;熟悉客户服务模式,把握用户的需求,把prompt编写能力扩展成产品和服务能力。


三、数字化用人,业人一体


为什么要用“业人一体”四个字呢?


一直以来,HR的能力要求从最早的六大模块到HR的三支柱,HR最被吐槽的是其不具备业务思考能力,没有战略思考,跟不上业务的发展方向。


在数字化时代,如何让人力资源与业务紧密贴合在一起?


可以从四个方面进行业人一体化。


1.规划一体

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首先,根据发展规划,制定人才规划。


以前的人力资源规划,先要做现有的人才盘点,即把业务和组织结构结合进行规划,盘点人才数量、人才结构等。


而在数字化时代,我们可以用大数据进行提前预测,把组织与业务的前瞻性结合起来理解组织,重新搭建横向、纵向的布局。


其次,根据业务布局,优化人才地图。


当我们盘点出了人力资源战略,也制定了战略执行的计划,那么,对于各个岗位配什么人,其能力要求如何,甚至岗位培养周期(比如基层经理需要3年孵化;中层经理要5年规划,高层经理要7年规划),都可以进行智能化配置。


最后,根据业务运营,定义人才能力。


现在对于人才的定义还是通用的,比如简历。虽然有各种测评工具和测评系统,其实在人才能力的定义上还是有很多困难。


而在数字化时代,对人才的定义就容易多了。首先把人才标签化、数据化,建立标签库,对人才进行精准画像;其次,对标签化的人,进行算法分析、推荐、预测。


2.分工一体


要实现分工一体特别难,尤其是国有企业,他们最难协调的一点就是如何把现有编制下的人重新分配、分工,让大家在最大的可能性下面对任务,而不是面向职责。


① 面向任务项目,组建团队协作


互联网时代的组织要求结构扁平化,去中间化。而在数字化时代,自主经营体加平台化的大模式是更强的趋势。


如果企业规模较大,数据较多,可能还要建立数据中台,在更偏平的时候就要把中台和后台叠加在一起,而最强的就是前端一线的部门。


大任智库研究的“细胞体团队”得了全国管理创新一等奖,这项研究揭示了如何建立最灵活、最敏捷的前线战斗组织。其中包括目标共识、技能共进、规则共守、文化共生、资源共享等具体要求,最终形成自组织、自学习、自创新的细胞体团队。


② 面向职能设置,进行岗位配置


如果说组织整体的趋势是扁平化,那岗位的趋势就是大岗制。如何理解大岗制呢?

以往人力资源部往往分为招聘岗、培训岗、绩效岗等,这就至少需要三个人,而现在要求三岗合一,变成综合事务岗,人力资源下面就有好几个综合事务岗的员工。


为什么要从原来的细分工模式变成现在的大岗制呢?


一是我们要面对整体的工作任务,而不是面对工作职责;二是工作本身是一体化的,是一个完全目标下的行动,没办法切得那么碎。


③ 面向工作订单,促成个体响应


订单化响应,我们都不陌生,网约车和外卖都是订单化响应的典型代表。为什么企业内部不能尝试用这样发订单、接单或派单的模式呢?

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可能有人认为企业并不适合这种模式,但我们仔细想想,企业内部还真有一些岗位适合这种模式:


首先,一些高度常规化的工作,不仅是本部门常规化,包括跨部门也常规化,比如项目经理;


其次,额外的创新性工作,比如一些周期性的评估工作;


最后,创新型的工作,这类工作只要梳理出标准化的流程,梳理出面向工作的标签和面向人的标签,结合在一起就可以进行派单和抢单。


3.培育一体


每个企业都非常重视培训,希望通过培训提高员工业务能力。但培训中还是遇到了很多问题,在数字化时代也有新的要求和新的方法。


① 结合业务考核,组织能力测评


人才盘点的目的,是要了解人才的能力水平程度,以及人才的能力优势与劣势。


常规的做法还是用测评工具生成测评报告,现在完全可以用一些数字化的能力标签,重新梳理、记录每项静态、动态的结果,把人才的个人画像做出来,然后进行大数据测评,这就形成了能力测评的一体化。


② 结合绩效表现,编制培训计划


培训的目的是为了改善工作绩效,提高工作业绩。所以,要根据员工个人的绩效表现来编制个人培训计划。


③ 结合问题改善,倡导课题攻关


在企业内部,培训都是为了解决企业中的一些经营和管理问题。培训的课题攻关是基于企业实践的问题,梳理出不同的课题,在内部组建学习小组,最终产生方案成果的一种方式。


我们总结了课题攻关的七步法:分析背景、揭示现状、设置目标、分析原因、确定对策、实施验证,最后推广应用。

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④ 结合知识地图,打造学习平台


虽然很多企业内部都有在线学习平台,但目前来说,这些学习平台与企业内部的实际需要还是有些脱节。


如何打造有效的学习平台呢?首先,要一份基于业务战略的知识图谱,并将其标签化;然后,根据员工自身的能力进行匹配,对其精准推送他应该学习的内容。


⑤ 结合课程推荐,匹配发展计划


基于AI推荐算法,结合员工数据和内容标签,为员工推荐个性化的课程内容,随着员工的浏览记录、项目经历、绩效表现、社交足迹等数据的不断更新,持续优化推荐效果。


此外,还可以对员工的培训表现进行智能分析,辅助个性化人才发展计划制定。


4.激励一体


激励是人力资源工作中最难的板块。在激励的过程中,有些员工给了钱,给了感受,他还是不给力,甚至躺平。


怎样才能有效激励呢?


首先,要基于全维数据,换算绩效数据。


但这点特别难,我们观察一个企业的经营状况,可以从财务的三张表入手,但观察一个员工的绩效,却无从下手了。


在这种情况下,大任智库提出了第四张报表,涵盖了企业的产品、企业的渠道和个人的能力。这样就打通了部门与部门之间的数据墙,就能看到各个部门和个人的实际绩效水平。员工自己的绩效数据是透明的,别人对他的反馈也是透明的。


然后,基于绩效数据,计算权益分配。就像滴滴司机知道自己接了多少单,有多少打赏,一目了然。


最后,基于绩效积分,开展荣誉表彰。在绩效激励中,除了在物质上给予激励,还要在精神上给予激励。数字时代,过去那种大会表彰的形式已经不必要了,反而在数据系统中直接给予现实的鼓励和反馈更有效。


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作者| 何伟

校对| 秦必功      

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