官宣：数字化时代新职业上线，你知道吗？

本文作者

张卓磊

怡安全球合伙人

怡安翰威特大中华区绩效及薪酬负责人，首席运营官

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近日，人力资源和社会保障部组织专家严格按照新职业评审标准对征集的新职业有关材料进行了评审论证，初步确定了15个拟发布新职业。不出意外，诸如人工智能工程技术人员、大数据工程技术人员、数字化管理师等与数字化变革息息相关的新职业名列其中。

人社部对于部分新职业的定义

人工智能工程技术人员：从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。

大数据工程技术人员：从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。

数字化管理师：利用数字化办公软件平台，进行企业及组织人员架构编辑、组织运营流程维护、工作流协同、大数据决策分析、企业上下游在线化连接，使企业组织在线、沟通在线、协同在线、业务在线、生态在线，实现企业经营管理在线化、数字化的人员。

在如今数字化的时代，如何实现企业数字化人才战略的核心目标，已成为企业管理层的重要关注点之一。通过这些新职业的官宣，我们可以预见，利用数据进行决策分析的能力将成为未来数字化企业的核心竞争力之一。

用数据分析与商业能力创造人力资本红利

在企业的日常运营过程中，通常都会积累大量的人力资本数据。然而，绝大多数企业由于缺乏数据分析技术及洞察力，使得这些宝贵的数据资产形同虚设。与此同时，部分领先企业则已开始使用各种方式分析员工数据以提升在人力资本数字化时代下的竞争力。

许多人认为人力资本数字化的重点在于数据分析技术。但我们的研究发现，商业能力（包括商业分析与判断力）对于企业效能提升影响更大。人力资本分析的使命便是结合商业能力与人力数据分析技术来给商业决策带来影响与启示，从对标走向洞察、并能预测未来。

根据分析而非猜测进行决策

我们对于事物的常理推断，即所谓的“第一感觉”，很多时候并不准确，特别当牵涉到“人”的时候。

例如，在我们的普遍认知里，高绩效评分的员工通常敬业度较高，而高薪则可以提高员工的敬业度。然而，在某企业的薪酬优化方案设计中，我们对于该企业4个人数相近的不同部门的数据进行了分析，并发现了与最初的常理推断完全不同的情况——在高绩效员工最多的那个部门，其敬业度平均分却是最低的。这是为什么呢？

通过对于这4个部门的员工数据对标，具有足够商业洞察力的同学可能不难发现其中的关键点：敬业度评分最低的那个部门，更像是一个“大锅饭”部门——其绩效差异最低（即获得高绩效评分的员工占比最高），薪酬差异也是最小。

于是，管理者在作出决策时便有了底——下一步的优化方向将主要集中在提高绩效及薪酬的差异化上——增加绩效评分层级，减少获得最高绩效的员工比例，提高高绩效员工与低绩效员工的薪酬差距……通过打破“大锅饭”的整体局面来更好地激励高绩效，鞭策低绩效，从而提高部门整体的效率与敬业度。

数字化变革，人才先行

以上这个故事只是人力资本数字化的一个简单案例。随着数字化商业模式的进一步深入与拓展，与上面的案例相似的、通过数据分析与商业洞察相结合的人力资本分析来作出的决策将会越来越多，而这也同样离不开大数据、人工智能等数字化领域的核心人才。

然而，过去许多寻求人才的经验告诉我们，仅有优秀的技术人员并不足以满足企业的数字化变革需求。事实上，在一个成熟的数字化企业中，任何一位员工都应当具有真正匹配数字化时代的胜任力——由于职能的不同，你未必需要掌握数字化的技术，但你必须具有数字化的思维与特质。

根据怡安数字化胜任力模型，数字化人才有三大胜任力——学习能力、灵活性与好奇心，以及八大辅助胜任力——成功的意愿、数据处理能力，解决问题的策略、商业敏锐度、远程协作、数字化沟通、毅力以及乐于助人的品质。这些，都是数字化人才的“软实力”。

很显然，仅靠人的主观判断很难准确甄别真正符合这些特质的数字化人才。于是，使用人工智能技术的人才测评便应运而生。作为企业数字化进程的关键工具之一，人工智能测评不仅可以提高人才测评的效率，更重要的是让测评不再带有主观偏见，使得识别数字化人才的过程变得更加准确。

那么问题来了，我们该如何运用人工智能测评工具来甄选数字化人才呢？我们将在年后推出《人工智能测评两部曲》第二篇，一定有你想要的答案。此外，怡安也将在2月底及3月初举办一大波人力资本数字化相关活动，覆盖包括人才测评与薪酬绩效等广大HR所长期关心的领域。所以，在春节抢完红包后继续关注我们就对了！

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