数字化人才打造五部曲

2021-02-11何伟

董事会 2021年12期

何伟

随着数字经济不断发展，数字化人才日益成为大家聚焦的主题，数字化商业模式变革、数字化管理模式的创新、数字化技术的颠覆，不管是哪一类问题，都离不开人。数字化浪潮来得如此快速而急切，而人的培育需要时间，人才流向又极度聚焦，人才的寻找、培育、激励已成为企业数字化转型的核心问题，甚至是瓶颈。如何用数字化的方式打造人才？

什么是“数字化人才”

在开始打造之前，我们先来定义一下什么是“数字化人才”。若从百度里面搜索，似乎找不到核心的标准答案，更多的是对数字化技术人才的定义，例如数据工程师、架构工程师等。参照专业机构的说法，麦肯锡提出数字化转型四大关键角色：数字化高管、内部顾问、转译员、数字化车间主任;中智咨询的观点是数字化人才分为六种：数字战略管理、深度分析、产品研发、先进制造、数字化运营、数字营销。无论是哪一种都不能完全与企业数字化转型中需要的三大任务所呼应，即数字新技术、新商业模式、新管理范式。所以，我们提出“企业数字化人才地图”，将数字化人才分为四类——数字化全员、数字化专业团队、数字化共享人才、数字机器人RPA。

全员数字化能力升级：必须攀登的新高地

全员数字化能力升级。数字化人才的范围居然变成了全员，这个答案既意外又不意外。因为每一次时代变革的时候，都会有一次全员赋能阶段：工业时代产业工人能力升级，互联网时代全员网络能力升级，而数字时代很快就会迎来一波新的全员数字化能力升级浪潮。为此我们给出了全员能力升级模型，即数字化认知、数字化技能、数字化行动、数字化业绩。

数字化专业团队。根据我们集合企业、专业报告、高校等多方的数据分析，现有最急缺的数字化专业岗位有8个：首席数字官、数字化教练、数字化管理师、数字化项目师、数据工程师、算法工程师、硬件工程师、软件工程师。企业若将8位“神兽”召齐，将组成黄金战队。

数字化共享人才。华为在全世界联合组建了实验室、海尔早就将“在册”员工升级为“在线”员工。传统的雇佣制早已被颠覆无数次，才有了“共享人才”的成熟运用。最常见的众包平台例如，猪八戒、58同城等，专业人士在后台进行注册、培训、画像等一系列的能力认证，后台整体对订单、流程、入口等做设计和嫁接，用人方只需要进入平台进行需求说明抛出订单，就可以在线找到你的人才，与你共同创造价值了。

机器人RPA。机器人流程自动化（Robotic Process Automation）简称RPA，是以软件机器人及人工智能（AI）为基础的业务过程自动化科技。目前RPA机器人应用界面已经很广，它不仅适用于企业的财务、税务、合规、各行业相关的业务流程，还可以在人力资源、信息技术、供应链、客服中心的业务流程上迅速帮助企业实现智能自动化。

建立“人”的数据地图

数字化人才地图已经呈现，接下来就是人才打造之路了。

人的数据地图，不是人才画像，而是为了产生最终人才画像，我们需要准备的数据池的指引。数据池又是由许多的数据库组成的，数据库又可以分为很多的数据块。

在人力资源信息化（EHR）时代，在人才数据化的这条路上，已经有了一定的进展。

上图中员工信息包括了基本信息、学历信息、岗位信息、职位信息、专业任职资格信息、合同信息、考勤信息、薪酬信息、绩效信息等，这些数据都已经进入人力资源系统，随时可以看到员工的基本情况。了解一个人的基本面貌、企业中的履职情况、阶段性评估结果、成本总额等都可以从系统中获取，有了数字化的基本雏形。但是对比人力资源信息化（EHR）和人力资源数字化（DHR）依然存在以下区别：

从岗位画像到人格画像。人是多元的，有弹性的，大多数人适应几个类别的岗位，而不是几个岗位。从人力资源经典的冰山模型角度分析，动力价值观是核心，然后是性格，往上才是能力和技能。我们描述人，更多的要从根源出发，岗位画像侧重的是能力，人格画像侧重的是底层价值观和性格。

从静态信息到全态信息。信息化阶段或者说弱数字化阶段，人的信息采集基本涵盖了入职简历、培训成绩、绩效业绩、成长轨迹、年终评价等方面，但依然存在企业场景的局限和信息阶段性的局限，數字化阶段，第一步就要实现全状态采集，例如会议场景、客户评价等。

从工作数据到生活数据。每个人在工作中和生活中会呈现出不同的侧面。从人才的多元发展来说，也未能尽其所长全方面展示。其实，人的消费数据、朋友圈、自媒体等这些也是不可或缺的人的数据元素，这样才更加立体、全面、真实。

从测评数据到无意识数据。数字化时代，我们强调的是大数据的相关性，无须测试，只需要把尽可能全面的数据与结果关联就好，让无意识、下意识的数据取代“应测”数据，还原真实，透明公正。

从评价体系到互赞数据。传统的评价體系，例如360度测评，依然会在关键领域发挥作用，但是我们可以获取更自然、更频繁的数据：领英上，对于专业人士的技能认证;微博上的大V，看到直播网红们直接的关注数据，就会发现评价已经发生了变化。口碑化、点评化、互赞化才是数字化后评价的趋势。

有了以上五方面的数据延伸，我们才可以通过数据采集，打造数据湖，进而构建好“人”的数据地图，然后就可以按照不同类型的人才画出画像来了，这就是数字化人才打造第一步。

找到你的人才

人才寻访也就是我们常说的招聘，是企业最痛苦的事情之一，里面存在三个核心痛点：人才从哪里来？如何识别人才？如何缩短人才适应期？数字化给我们带来一些新的创新方法。

招聘渠道创新

不少人注意到2020年“三一重工”在抖音平台上推出“云营销”，2小时狂销235亿。但很多人不知道，三一重工也通过抖音“云招聘”，一场招聘会线上围观人数超15万，投递简历超600多份，招聘效果远超以往线下招聘宣讲。仅2020年的“抖音直播春招”，就有20家世界500强企业在内的近300家名企在抖音面向应届毕业生开启线上宣讲，覆盖人群近800万人次。

当然，新渠道不止是抖音。本质上讲，哪里有流量，哪里有目标人才，哪里就是招聘的目的地。所以各类直播平台、知识社区、爆文链接，甚至游戏平台，都可以成为招聘直达的“入口”。

选拔方式创新

企业找到合适渠道后，有大量的候选人涌入时，最想要的就是既快又准地选拔出人才来。简历如何筛选、面试的有效性、评估的准确度都需要新方法。

机器筛选简历。在简历与候选人是否适配及真实度这件事上，特别耗费HR团队的精力，现在已在技术上实现了大的跨越，即简历解析技术。简历解析技术就是通过信息抓取技术，识别出简历中的主要信息。其中涵盖了概率图模型、传统机器学习模型、深度学习模型等。最新的一个案例是，某企业在一场大规模招聘中，机器帮助HR部门仅用1小时从3万份简历中筛选出218名候选人，大大提升了效率。

“AI+在线PK+VR仿真”综合测评。以往评估一个候选人的技能水平、综合素质、价值观取向、文化的适应性，是用各类型的测评来综合运用。有一定的效度和信度，但是总体来说投入产出比不高。随着数字化技术在人力资源方面的发展，目前最成熟的应用方法是将所有的测试集成，形成测试地图，由候选人在线通关来获取个人评估报告。不仅如此，随着AI水平的提高，已经可以取代真人面试的初试甚至复试的环节，最终生成评估报告由负责人决策。面对技能型特别高的岗位，例如“程序猿”需要通过面试官出题测试他的真实水平，这已经可以全部由线上完成，实现出题和解题的在线互动。另外一种操作型测试，比如公安警员，射击等场景要求很高的考试，也通过VR仿真实现。

用好你的人才

人才不同于其他资源的特点之一，就是人的能力有弹性，用合适的方法用在合适的地方，人的能量无法估量。数字时代的用人模式也有了一些新的突破。

任务分工的新模式：抢单与派单

传统的职能型管理，员工每天的工作基于部门职能和岗位职责，所谓按部就班，特点是上司驱动、例行公事、效率低下。组织内任务分工的模式即加快进入一个新场景。全员在线后，每个人都有自己对应的角色标签及能力标签，谁能干什么，谁适合干什么一览无遗。而工作任务本身也可以被标签化、数据化。任务的分配就变得容易而且更加透明和公正。我们最熟悉的就是滴滴司机或美团外卖员，平台发出任务单后会有抢单和派单两种模式，同时根据积分管理让优秀的人得到更多，这就是企业分工新模式。

团队合作新焦点：协同在线

协同在线更加广泛地用于项目管理，从项目的立项到任务的分配、进度的跟踪、信息交流、协同发布、会议讨论，全部可以在线进行。虽然工作在线在数字化进程中已经算是相对成熟的阶段，很多企业具备工作在线的条件，但是其实效果不尽如人意。就拿勘察设计行业来说，其中图纸设计、审核、存档是一个非常常态化的流程，如果可以在线共同协作，当即审核出图纸问题，效率将会大大提升，可实际的情况是有设计师们独立完成设计过程再将图纸上传，并没有起到真正的协同在线的功能。

激励好你的人才

积分模式

用积分的模式来替代绩效的打分或者业绩表，最终的积分又可以转化为实际的激励，这样的模式存在已久，但都是存在于某个节点或者某个场景。从企业业务形态来说，如果是离散型，并且短周期业务的，例如滴滴打车、外卖、家政等，可以把积分用为主要绩效评估的方式。如果是需要集中作业、长周期行为的，例如制造业、研发等，积分模式可以作为绩效体系的辅助手段。

积分模式有两个核心要素：一是全维积分构成;二是积分转化应用。