每个企业都非常重视培训，希望通过培训提高员工业务能力★★。但培训中还是遇到了很多问题★，在数字化时代也有新的要求和新的方法★★★。

　　一是我们要面对整体的工作任务，而不是面对工作职责★★；二是工作本身是一体化的，是一个完全目标下的行动，没办法切得那么碎。

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　　虽然最受冲击的是传统的影视★★、广告行业，当时代的大浪打下来，没有一粒灰尘可以幸免★。

　　青铜段位的企业，使用的是开放性的公有数据和开放性的通用大模型，内部员工对提示词 （prompt） 进行学习，就可以将一些宣传文案和设计工作转由AI来辅助完成，这是大多数企业正在做的一项工作。

　　数字新思维★★，包括三项浅思维和三项深思维；数字化新知识★★，包括信息化知识、网络化知识★、智能化知识和元宇宙知识；数字化新财富，包括数字空间★★、数字资产和数字财富。

　　基于AI推荐算法★★★，结合员工数据和内容标签，为员工推荐个性化的课程内容，随着员工的浏览记录★、项目经历、绩效表现、社交足迹等数据的不断更新★，持续优化推荐效果。

　　我们总结了课题攻关的七步法★★：分析背景、揭示现状★、设置目标★、分析原因、确定对策、实施验证，最后推广应用★★。

　　在企业内部★，培训都是为了解决企业中的一些经营和管理问题。培训的课题攻关是基于企业实践的问题★★，梳理出不同的课题，在内部组建学习小组，最终产生方案成果的一种方式。

　　最后，基于绩效积分★★，开展荣誉表彰。在绩效激励中，除了在物质上给予激励，还要在精神上给予激励。数字时代★★★，过去那种大会表彰的形式已经不必要了，反而在数据系统中直接给予现实的鼓励和反馈更有效★。

　　高级层次的提示词工程师，要了解prompt tuning方法和框架；熟悉小模型的部署和搭建；熟悉客户服务模式★，把握用户的需求★★，把prompt编写能力扩展成产品和服务能力。

　　大任智库研究的“细胞体团队”得了全国管理创新一等奖，这项研究揭示了如何建立最灵活、最敏捷的前线战斗组织★★★。其中包括目标共识、技能共进、规则共守、文化共生、资源共享等具体要求，最终形成自组织★★★、自学习、自创新的细胞体团队。

　　数字化人才的缺口已高达2500万，新增的数字化职业也达到了93个★，这个趋势无可避免。但要让数字化人才真正为企业产生贡献，就必须掌握数字化用人的方法。

　　以往人力资源部往往分为招聘岗★、培训岗★★、绩效岗等，这就至少需要三个人，而现在要求三岗合一★★，变成综合事务岗，人力资源下面就有好几个综合事务岗的员工★★★。

　　而在数字化时代，我们可以用大数据进行，把组织与业务的前瞻性结合起来理解组织★★★，重新搭建横向、纵向的布局★。

　　现在对于人才的定义还是通用的★★★，比如简历。虽然有各种测评工具和测评系统★★★，其实在人才能力的定义上还是有很多困难。

　　如何打造有效的学习平台呢？首先，要一份基于业务战略的知识图谱，并将其标签化；然后，根据员工自身的能力进行匹配★★，对其精准推送他应该学习的内容★★★。

　　中级层次比较难，这也是大家觉得大模型不好用的根本原因，比如要写一篇会议主持稿，如果不能写出有深度、有专业性的提示词，就得不到你想要的素材★。

　　而一些专业的机构所展示的数字新职业远不止如此★★★，但这已经非常能说明数字人才发展的趋势了。

　　不管是企业中有实战经验的HR，还是前沿人才研究的教授，都对此有很深的感受★：曾经的专业方式和专业技能固然有效，但市场的每一个阶段★★★、每一个时代★★★，其配套的人才模式★★、核心能力和用人模式都会随着时代的进展而进展。

　　首先，一些高度常规化的工作★★，不仅是本部门常规化，包括跨部门也常规化★★★，比如项目经理；

　　初级层次，理解提示词基本概念；理解Open AI官方文档中的六大测录；使用简单对线个提示词模板；生成通用型文本。掌握了这些，你就可以使用简单的对话生成一篇宣传报道或者一篇会议纪要等。

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　　当我们盘点出了人力资源战略，也制定了战略执行的计划★★，那么★★★，对于各个岗位配什么人★，其能力要求如何，甚至岗位培养周期（比如基层经理需要3年孵化★★★；中层经理要5年规划★，高层经理要7年规划）★★★，都可以进行智能化配置。

　　虽然很多企业内部都有在线学习平台，但目前来说★★，这些学习平台与企业内部的实际需要还是有些脱节。

　　如果企业规模较大★★，数据较多★，可能还要建立数据中台，在更偏平的时候就要把中台和后台叠加在一起，而最强的就是前端一线的部门★★★。

　　在机械化和电力化时代，人才的核心能力是标准化和流程化； 信息化时代，人才的核心能力就变成了程序化和系统化★； 网络化时代，人才的核心能力又变成了在线化和平台化★； 现在我们正处于网络化向智能化的转变过程中，对人才的要求也就变成了模型化和场景化； 而将来的元宇宙时代，核心能力则是体验化和生态化★★。

　　因此★★★，我们要理解提示词编写的元能力 （系统思考、框架思维、共情能力） ★；建立书写提示词框架习惯；能够组合应用不同框架的提示词★，构建自己领域的提示词★★。

　　但这点特别难，我们观察一个企业的经营状况★★★，可以从财务的三张表入手，但观察一个员工的绩效，却无从下手了。

　　激励是人力资源工作中最难的板块★★。在激励的过程中★，有些员工给了钱★，给了感受，他还是不给力，甚至躺平。

　　托比网创始于2012年10月★，是以媒体★、研究★、活动为主体的国内专业的产业数字化服务平台，致力于推动中国产业数字化的发展。10余年深耕★★★，托比网建立了业界全面、系统、深厚的行业关系，在产业数字化服务上有着极大的影响力。

　　虽然前几年也有数字员工，但只限于自动化★★，而现在AI化的数字员工可以处理一些更复杂的定制化事件。

　　培训的目的是为了改善工作绩效，提高工作业绩。所以，要根据员工个人的绩效表现来编制个人培训计划。

　　互联网时代的组织要求结构扁平化，去中间化★★★。而在数字化时代，自主经营体加平台化的大模式是更强的趋势。

　　最后★★，创新型的工作★，这类工作只要梳理出标准化的流程★，梳理出面向工作的标签和面向人的标签，结合在一起就可以进行派单和抢单★★。

　　一直以来，HR的能力要求从最早的六大模块到HR的三支柱★，HR最被吐槽的是其不具备业务思考能力，没有战略思考★★★，跟不上业务的发展方向★★★。

　　在客户服务上，AI可自动生成客户服务方案，负责客户服务的聊天对接，24小时客户营销★★★；

　　2013年★★，中国数字经济发展指数为1000点★，2021年增长至5611点，年复合增长率达24.06%；同期★，数字人才指数由1000点增长6440点★★，年复合增长率达26.22%。两者均呈持续上升趋势，且数字人才指数增长率超过中国数字经济发展指数的增长率。

　　人瑞人才科技集团、德勤中国、社会科学文献出版社发布了《产业数字人才研究与发展报告（2023）》★★★，报告显示：我国当前数字化人才缺口在2500-3000万★★。

　　我认为要做一个“四有”新人：一是要具备数字新思维；二是学会数字新知识；三是要掌握数字新技能★★★；在具备前★★★“三有”之后，人才就会随着他的思维★★★、知识、技能积聚成数字新财富。

　　而在数字化时代★★★，对人才的定义就容易多了★。首先把人才标签化★★★、数据化，建立标签库，对人才进行精准画像★；其次★★★，对标签化的人★★，进行算法分析、推荐、预测★★★。

　　订单化响应，我们都不陌生★，网约车和外卖都是订单化响应的典型代表。为什么企业内部不能尝试用这样发订单、接单或派单的模式呢？

　　今天我重点讲一下数字新技能。猎豹CEO 傅盛最近发布了一个演讲，其中提到了一个说法：目前企业使用 AI 有三个段位，青铜★★★、黄金和王者★★。

　　以前的人力资源规划，先要做现有的人才盘点★★★，即把业务和组织结构结合进行规划，盘点人才数量、人才结构等。

　　在生产运营中★★，AI可自动生成各类运营方案★★，并通过插件应用提供备选供应商，采购建议。

　　青铜是企业所必备的基础段位，这就要求企业中的每个人都要具备数字化新技能★★，至少要具备基本的AI提示词的初级能力★，结合不同的岗位要求★★，初级能力就包括以下几个方面★★：

　　此外，为适应数字经济发展需要，首次在《大典》中增加对数字职业的标识这次共标注了97个数字职业，占到职业总数的6%。

　　Open AI发布的基于Sora生成的视频★，让人分不清现实与虚拟的区别★★★，也成为了当下最热门的科技话题。

　　在这种情况下，大任智库提出了第四张报表，涵盖了企业的产品、企业的渠道和个人的能力。这样就打通了部门与部门之间的数据墙，就能看到各个部门和个人的实际绩效水平。员工自己的绩效数据是透明的，别人对他的反馈也是透明的。

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　　要实现分工一体特别难★，尤其是国有企业★★★，他们最难协调的一点就是如何把现有编制下的人重新分配★、分工，让大家在最大的可能性下面对任务★★★，而不是面向职责。

　　常规的做法还是用测评工具生成测评报告，现在完全可以用一些数字化的能力标签，重新梳理★、记录每项静态、动态的结果，把人才的个人画像做出来，然后进行大数据测评★★★，这就形成了能力测评的一体化★。

　　要在数字化时代生存和发展，不掌握数字化的人才就不能称为人才，没有数字化的企业也岌岌可危★。

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　　AI视频，AI自动生成各类视频创作。比如生成数字人新闻播报★、生成企业宣传片、生成讲课视频等。

　　黄金段位的企业，已经具备一些专门岗位的私有数据了，结合RAG （增强搜索生成） 和agent套件 （外挂件集成的智能结合体） ，一部分岗位将由数字员工来代替，提高效能的同时也大大降低了成本。

　　AI编程，AI自动生成各类程序类创作。比如生成网站、生成小程序等底层技术开发；

　　可能有人认为企业并不适合这种模式★★★，但我们仔细想想，企业内部还真有一些岗位适合这种模式：

　　2022年9月28日，人社部就中华人民共和国职业分类大典 （2022年版） 修订等情况举行发布会。本次修订后★，《大典》净增158个新的职业，职业数达到1639个。

　　王者阶段★★，是每个企业的AI之梦。这一阶段的企业建立自己专属的大模型，并定制相关的应用，使用自己的经营数据 （包括人才的数据能力、状态标签以及管理模式等） ，这些数据自动产生，又不停迭代，最后在各个层面辅助决策。

　　AI作图，AI自动生成各类图片创作。比如营销海报、邀请函、论坛背景★★、企业LOGO、游戏画面等；

　　AI写作，AI自动生成各类文本创作★。比如营销文案★★★、演讲稿、课题论文、邮件★★★、会议纪要等★★★；

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　　然后，基于绩效数据，计算权益分配。就像滴滴司机知道自己接了多少单，有多少打赏，一目了然。

　　如果说组织整体的趋势是扁平化，那岗位的趋势就是大岗制。如何理解大岗制呢？