20年间，数字技术飞速发展，移动互联网、人工智能、区块链、大数据、云计算等技术突飞猛进，各种新生事物让人应接不暇，颠覆并重塑了人类的生产生活方式。

数字技术的发展催生了很多新兴行业，在它们赚的盆满钵满的同时，也让很多传统行业提高警惕，思考如何进行变革。企业的数字化转型正是这一变革的体现，数字革命已经到来。

在数字化转型趋势下，专业的人才管理机构如何规划好数字化人才管理的“进化”之路？

加强对人工智能的运用

随着“阿尔法狗”、无人驾驶汽车将人工智能推入大众视野，人工智能技术的应用领域也不断扩大，深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。当然人工智能在人才管理领域也有广阔的运用价值。

1

胜任力与人工智能结合

每个行业、每家企业、每个层级、每个岗位对员工都有特定的胜任要求，借助人工智能，将巨量不同属性的胜任力归类、计算，将会大大降低人工判断岗位胜任力所投入的时间成本，同时还将大大提升岗位胜任力的有效性。

2

运用人工智能建立员工行为库

可以通过人工智能分析绩优人员的日常工作行为（包括文字、语言、动作等），建立绩优人员的行为库，胜任力模型的精准性将会大幅提高。同样，高潜人才、管理潜力人才、技术专家类人才.......都可以借助人工智能来实现。

3

运用人工智能绘制个人学习画像

通过传统的线上培训和线下培训，对员工学习意愿的激发可能并不大，如果能通过人工智能技术，结合员工兴趣、发展目标、胜任力情况，绘制出个人的学习画像，为员工在企业中的学习发展、达成高绩效提供导航。

加强对大数据的运用

1

借助大数据完善行业人才数据

目前少有相关机构拥有丰富且完整的行业人才数据，当然，在人才数据的追踪和更新上，需要完善的技术和内容还有很多。比如：当有人想知道能源行业比较完善的人才数据，且是能源头部企业的不同层级的人才数据，是不是有种囊中羞涩的感觉？如果借助大数据技术，打通同行业不同企业的人才数据，将对行业的人才发展有重大价值。

2

借助大数据完善企业内人才数据

在大企业内部，人力资源管理者或组织发展管理者经常有这样的困惑：企业内部员工调动频繁、员工流失频繁，企业内部员工测评、评估频繁，如何在这样的情况下，形成员工相对完善的评估数据？全方位地基于现有数据，精准地评价员工？

同样，在不同的公司之间面临同样的情况。一个招聘经理如何精准判断面试者的真实自我？如果有专门的人才数据库，将该面试者过往的行为表现以数字的形式加以量化，将大大降低在“背景调查”上所花的时间和精力，提升人才使用的准确性。

声明：本文和图片来源于网络，如有侵权，请联系发布者删除。