AIGC时代数字化人才培养的密码，你掌握了吗？| DTDS 全球数字人才发展大会

AIGC 时代人才发展趋势及企业应对

AIGC 在很多方面可以为企业持续创造商业价值，包括降低人力成本、提高流程效率和创收能力、加快产品和服务创新、提高公共服务规划准确性等。 适合运用 AI 的工作场景具有工作量大且易验证的特点 。

AIGC 在 C 端涌现出较多应用 ，一方面围绕用户省时提效，另一方面结合优质的场景进行商业化落地，未来有望成为不受场景限制，能够覆盖衣食住行全场景、全天候、全要素的个人智能助理。 当前 AIGC 针对 B 端的应用主要围绕降本增效展开 ，替代价值高、标准化程度高及良好的数字化基础的行业将是 AIGC 率先渗透的场景，未来在企业的落地将分为三个阶段，从相对成熟的应用逐步深化为更专精的细分领域。

面对 AIGC 人才趋势，企业可从四大维度思考自身的生成式 AI 策略 。其一，在战略选择上识别业务中适合应用生成式 AI 的领域，寻求平台建设合作伙伴的支持，最大限度发挥潜力。其二，在政策合规上完善管理策略，遵循政策或法律法规，避免产生隐私安全问题。其三，在人才培养上加强员工的技能培训和转型，帮助企业员工适应生成式 AI 技术。其四，在顶层设计上打造符合 AIGC 时代的战略及文化，更新人力资源管理思维，并推动组织架构变革。

AGI 时代，培训人如何抓住新机遇？

人力资源的改革和创新，并非是我们主动创造的。很多新技术，比如云计算、元宇宙，盛行一时，被 HR 们讨论一段时间后就会被冷落。 但人工智能自爆发以来一直受到人力资源的持续关注，这其中暗含着价值链的底层逻辑 。

资本主义萌芽兴起阶段，资本决定雇佣的劳动力数量，决定着企业的生命力。

蒸汽时代，机器替代替手工，企业追求效率最大化，人力资源管理强调程序化与专业化。

电气化时代，体力劳动让位于脑力劳动，战略性人力资源管理转向人才的选育用留奖惩。

信息化时代，规模化生产被定制化和精细化的服务取代，人力资源追求个人价值创造。

人工智能时代，人机协作的组合可能会替代或者增强现有劳动关系，高影响力的人力资源组织将会出现，此时企业需要更多的人力资源 AI 设计师角色。

人力资源将以效能增长为导向，通过新技术与数据驱动新工作模式，创造并维护高效的工作环境和数字包容的工作场所；尊重交互体验，关注员工的可持续发展，使员工与组织在实现商业目标的同时不断涌现新的价值，实现共同成长。

为了有效应对可能的颠覆性变化，帮助企业取得积极的业务成果，人力资源需要进一步提升专业性，并在以下五个方面进行根本性的变革： 从推行数字化到实现数字化、从中心驱动到以人为本、从服从和控制到信任和赋能、从集成系统到一体化平台、从基础分析到数据决策和实践 。

面对人工智能时代，人力资源需要找到“原子级”暴露度公式，构建知识库，将员工个性化发展和组织管理需求精准匹配，站在客户的角度进行批判性创新思维，利用交互式技术打造 AI 可训练数据闭环，构建数据驱动的新质生产力。

数字化驱动人才管理升级——从画像到培养的全流程优化

对比中国和世界 CEO 发现，中国 CEO 对人才的关注仅在留任顶尖人才上，发展“下一代”领导者的重要性明显被低估。 而全球 CEO 则更加关注留任顶尖人才、未来人才及员工敬业度 。

长期以来，中国的人才管理存在很多误区：大材小用、小材大用，人才培养唯领导马首是瞻，为选拔而选拔，为培训而培训，没有理清并专注人才培养的关键点。

人才管理的关键是以终为始，紧贴业务 ，成为驾驭体系的“前瞻预期者”，明晰新形势下的“人才画像”，尽早识别人才个性和潜力；将人才放在合适的位置，在战场中解决问题，促进其提升；保持“高绩效”和“容错机制”的动态平衡。

人力资源战略必须紧密配合业务战略，从构建贴合业务的人才标准 ，匹配有效精准的识人工具，开展动态精细的人才盘点，培养多元高能的人才梯队等方面培养数字化人才。

根据人才标准，对培养对象进行分层分类的动机、职业性格、风险等测评 。通过数字化的人才画像与测评发现人才的短板和长处，提高团队成员的多元性和适配度，并给出相应的发展建议与管理预警，做到“数据驱动，科学识人”。在人才发展实践中，用测评反馈打开盲区，用双频组拔高思考，用标杆学习拉高视野，用多维关注及时疏导，用社群运营促进相互学习。

面对数字化变革的未来，我们要清醒地意识到，无论如何变革，人才管理的核心依然是配合业务战略发展，精准化人才能力画像，并以此贯穿整个人才管理流程，真正引领战略方向。

始终将核心技术掌握在自己手中的岚图汽车，将研发人员作为人才培养的关键人群。岚图汽车致力于构建一支在新能源赛道下产品能力强、技术实力优、项目管理佳的科技队伍，以“走出去”与“引进来”相结合的方式，持续补强内生能力。

在五化智能网联人才转型实践中，研发人员培养面临的挑战与机会并存 。传统研发人员配置满足率足够，智能网联研发人员需求量巨大；员工年轻、初中级人员多，有一定的骨干人员数量，这些都是可发力提升的重点对象。

五化转型训练营重点围绕打好理论基础、强化业务实操、系统学习进行培养 ，通过理论基础扎实、虚拟小组项目、课堂共创体验、日常作业练习、基础知识考试等方式，夯实现有专业学员的知识基础，帮助跨专业学员成功转型。

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而在数字化业务人才培养实践中，岚图汽车重点提升其项目管理、数据分析和人工智能能力 。通过建立学习群，定期发布学习任务，设立学习小组形成 PK，激活学员的学习热情。此外，设定积分规则，定期晾晒学习进度（周月季）和每次重要考试后的数据，并配以相应的奖励表彰机制。

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