傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型

唐婭

人力資源管理數(shù)字化戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，目的是實現(xiàn)人力資源管理與公司戰(zhàn)略的協(xié)同共振，以助力公司適應數(shù)字時代的變革，持續(xù)獲得競爭優(yōu)勢。而在這之中，人才是重中之重。培養(yǎng)數(shù)字化人才的實現(xiàn)方式是以戰(zhàn)略為核心的人力資源管理人機交互模式，建立適合自身的模型，隨時隨地完成各項任務。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型人力資源構(gòu)建的價值

“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”是對企業(yè)（過程、場景、關(guān)系、工作人員）的重新定義，從上到下完全在線，外部適應各種變化，自動化和自我適應，不需要人工干預，最終創(chuàng)造價值。數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型被定義為是建立在數(shù)字化轉(zhuǎn)換、數(shù)字化升級基礎上，進一步觸及公司核心業(yè)務，新建一種商業(yè)模式。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標是重新定義業(yè)務，而不僅僅是提供信息的線下業(yè)務；數(shù)字化的目標不僅是降低成本和提高效率，而且是專注于自動化和合理化，并根據(jù)環(huán)境和基礎設施的變化重新評估公司業(yè)務。

公司治理的核心是人力資源管理，德魯克認為，人力資源在企業(yè)中占據(jù)大量的資源，但實際資源只是人才，管理是充分利用它們來完成工作。所有企業(yè)能長期存在的共同點在于人，即人力資源的優(yōu)先分配。人力資源管理理念、原則方法總是在進化，理論與實踐結(jié)合，無論是早期泰勒科學管理思想的引入，還是隨后的戰(zhàn)略人力資源管理理論的引入，都展示了人力資源管理聯(lián)系時間和具體情況，提出和解決相應的關(guān)鍵問題，這是公司總部的競爭優(yōu)勢的重要來源。

傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型新挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型給整個社會帶來了非常大的變化，有機遇也有挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)化為企業(yè)創(chuàng)造了許多新機會，但也為人力資源管理帶來挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)主要包括以下幾類：

●隱私保護與法律問題

在線辦公、遠程協(xié)作以及其他基于數(shù)字信息平臺的工作模式，如為提高人力資源管理部門數(shù)據(jù)決策的準確性，必須收集有關(guān)人力資源的數(shù)據(jù)，這必然會涉及員工工作以外的生活信息，種種行為導致“工作——生活”邊界被打破。工作與生活在時間與空間上的交疊，意味著員工的生活信息也將被存儲為員工數(shù)據(jù)，這就加劇了算法過度侵入的風險。例如，一些公司將員工信息隨意加工與傳播，使人才信息成為商業(yè)買賣過程中的商品，不僅違背了倫理道德，也對員工造成困擾。這就需要相關(guān)部門出臺法律進行監(jiān)管，保護員工的隱私。

●員工知識結(jié)構(gòu)與大數(shù)據(jù)的不匹配

傳統(tǒng)人力資源管理部門在公司主要是起到服務功能，但大數(shù)據(jù)應用的增加，使得技術(shù)分析人才更加被部門需要。但是由于人力資源管理部門的特殊性，其業(yè)務很難在短期內(nèi)掌握，因此，現(xiàn)有人員所具備的知識結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)化時代的要求不匹配，是數(shù)據(jù)化時代人力資源管理的重要挑戰(zhàn)。

●算法驅(qū)動的差別對待

人力資源管理實踐當中，通過算法或大數(shù)據(jù)限制招聘條件和任職資格等，在無形當中造成了不公正、不合理的差別對待。表面上看來，大數(shù)據(jù)是公平的代言人，然而人力資源管理的核心是以人為本，人性是無法用大數(shù)據(jù)衡量的。一些冰冷的數(shù)據(jù)，只能對一些表面的條件進行篩選，但更深層次的人文關(guān)懷，還需人工執(zhí)行。此外，由于大數(shù)據(jù)的結(jié)果也是有偏差的，基于“幸存者偏差”形成的結(jié)果可能也是有誤差的。這將強化和放大人才管理過程中的偏見。例如，在大數(shù)據(jù)算法的引導下，員工陷入“信息繭房”中，基于這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生的新的分析預測又將加劇管理偏差。

構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型中人力資源管理能力模型

●明確數(shù)據(jù)權(quán)屬問題

數(shù)字化時代，人力資源行業(yè)的從業(yè)門檻抬高，這就要求我們的人力資源從業(yè)者具備一定的學習與創(chuàng)新能力，轉(zhuǎn)型為決策分析型人才，而非僅僅從事人事檔案的篩選工作。我們已經(jīng)對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中人力資源管理面對的挑戰(zhàn)進行了分析，便可以對已經(jīng)確定的挑戰(zhàn)有針對性地得出在數(shù)字化挑戰(zhàn)下員工所應該具備的能力。

隱私保護與法律問題可分為兩個挑戰(zhàn)：個人隱私與公司過度獲取數(shù)據(jù)，與之對應的能力為員工注意隱私防護和了解相關(guān)法律，拒絕公司過度收集數(shù)據(jù)的行為。數(shù)字經(jīng)濟時代的鮮明特征是所有權(quán)和使用權(quán)的分離。在數(shù)據(jù)治理的過程中，可依據(jù)國家已制定的《數(shù)據(jù)安全法》等法律法規(guī)，明確工作場所產(chǎn)生的員工績效數(shù)據(jù)、培訓數(shù)據(jù)、職業(yè)生涯數(shù)據(jù)等權(quán)屬問題。通過正當程序，厘清哪些數(shù)據(jù)歸屬員工個人，哪些數(shù)據(jù)歸屬于公司，哪些數(shù)據(jù)歸員工和公司共有。另外，基于數(shù)據(jù)歸屬規(guī)范，建立員工自主數(shù)據(jù)授權(quán)機制，明確相關(guān)數(shù)據(jù)協(xié)議，防范算法對員工的過度監(jiān)控。

●加強算法干預并糾正偏差

如果將數(shù)據(jù)比作網(wǎng)絡時代的石油，那么，算法就是將原油提煉出來的渠道，就是將成品油最終使用于汽車等工業(yè)產(chǎn)品的技術(shù)。2021年國家網(wǎng)信辦發(fā)布了《互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法推薦管理規(guī)定（意見稿）》，公開向社會征求意見。與之前的相關(guān)立法集中在特殊行業(yè)、主體、行為或責任等方面不同，新規(guī)主要針對的是算法技術(shù)，重點在于界定算法主體責任范疇。這部新法成為配合《個人信息保護法》《電子商務法》等其他法律在算法判定方面的解釋與指南。算法新規(guī)，就是要確保加油過程的安全，確保這些易燃易爆油品不被壞人用作放火工具，確保每個加油站都應以安全優(yōu)先，確保消費者獲取油品價格、機會和渠道的公平性。從這個角度看，大數(shù)據(jù)時代實際是“算法為王，數(shù)據(jù)次之”。算法治理的難點，在于如何平衡自動化與人工干預之間的關(guān)系。作為雇傭關(guān)系的主體，公司應建立算法評估機制，持續(xù)監(jiān)測算法在人才“選育用留”過程中的可靠性與公正性。一旦發(fā)現(xiàn)結(jié)果出現(xiàn)偏差，應及時進行糾正和彌補，通過人機結(jié)合的方式保證算法正義。

●構(gòu)建人力資源管理雷達圖

在識別、匯總和分類了所有必需的能力之后，我們可以構(gòu)建一個核心能力模型，也就是能力雷達圖，可視化與直觀的圖形可以更加方便地理解在人工智能的挑戰(zhàn)下，人力資源能力構(gòu)建的結(jié)構(gòu)與核心能力的分類，也可以通過增加透明度的方法來幫助讀者明顯地發(fā)現(xiàn)能力差距。

為此，筆者為核心能力創(chuàng)建了一個雷達圖，這種可視化風格能直觀地識別能力類別的差距，并可以進一步與自己所具備的能力進行比較分析，看出自己的能力欠缺之處。

當然，開發(fā)模型不是最重要的一步，如何去使用才是最重要的，而本文開發(fā)的能力模型在實踐中有兩個作用，一是分析員工狀態(tài)，二是根據(jù)模型提升員工能力。

一般來說，所開發(fā)的模型使公司能夠?qū)?shù)字化轉(zhuǎn)型中所需的能力進行有差別地分析。該工具旨在評估個人雇員，因為給定的能力過于具體，無法將其推廣到整個員工隊伍中。此外，需要考慮對雇員的評估由一個有經(jīng)驗的人進行，以盡量減少偏見，并獲得一致的結(jié)果。

首先，模型的能力需要相應地加權(quán)到要評估的員工的部門或工作項目。如前所述，該模型顯示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型時代最重要的能力，然而，每個工作配置對每個人能力要求略有不同。因此，需要調(diào)整每個個人能力所需的比額。其次，可以發(fā)起對員工的考核。因此，專家應利用標準化能力評估，例如通過調(diào)查或監(jiān)測活動，其結(jié)果需要進一步編制并轉(zhuǎn)入能力模型。

在定義了所有要求并對員工的能力進行評估后，該模型將揭示所有現(xiàn)有的能力差距。這表明，當一名雇員準備好在數(shù)字化環(huán)境工作前，需要重點關(guān)注哪些能力。

分析好員工的狀態(tài)后，就要開始對員工進行培訓。首先應該把重點放在最大的能力差距上，因為這些差距決定了員工應對人工智能挑戰(zhàn)的最大弱點。通常，能力培養(yǎng)戰(zhàn)略包括不同的方法和技術(shù)，如培訓和教育，以建立具體的能力為主要方向。因此，公司必須在使用此模型之前定義操作，一旦員工達不到勝任能力所需的規(guī)模水平，該模型將被觸發(fā)。根據(jù)這一設定，能力模型可以立即為員工提供適當?shù)呐嘤枴?/p>

數(shù)字經(jīng)濟時代下，傳統(tǒng)企業(yè)人力資源管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型，應當以戰(zhàn)略為核心，以實現(xiàn)與企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略同頻和為組織績效帶來數(shù)字變革增量為目標，適應更加靈活的雇傭關(guān)系，以及人機互動與協(xié)作的新局面。

作者單位 四川省疾病預防控制中心