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数智焕新| AI+ 人才供应链:从"岗找人"到"智配人"的升维革命

作者:用友BIP
  • 2025-06-27
    北京
  • 本文字数:2071 字

    阅读完需:约 7 分钟


近期热播的《长安的荔枝》中 “荔枝使” 李善德的遭遇,正是传统职场人才选拔的主观决策弊端的缩影。

 

大老板拍脑袋下发一个 “大坑活”,要给贵妃送岭南荔枝。有关部门击鼓传花,一级一级往下压,先压到底层部门,再开始压个人,高管系、基干嫡系、关系户、利益共同体被一一排除。最后精准找出那个天真无邪、不混圈子、爱工作、爱钻研,只想清清静静干活的业务骨干,李善德!


这种基于经验与关系的人才分配模式,恰如传统的企业人才管理模式 —— 低效、滞后并且充满误差。而在 AI 技术的加持下,帮助人才管理正为破解这类困局提供了系统性方案,推动人才管理从 “岗找人” 的被动响应,转向“人才管理智能化”的全链路闭环,推动人才价值释放与组织效能跃升。



AI 重构人才管理逻辑

高误差、高闲置、高滞后的传统人才管理模式已经成为制约企业发展的最大困局,人才选拔 如同蒙眼行舟 。


·  高误差: 表现为潜力评估的致命失真,让本不具备领导力特质的 “ 高潜 ” 被错误提拔,晋升后关键能力缺失拖垮团队效能;


·  高闲置: 造成人力资源的巨大浪费,员工手握前沿能力,却被僵化的岗位职责束缚,无法在企业项目中得到有效利用,导致资源浪费及项目进展缓慢;


·  高滞后: 体现在企业对市场变化的反应速度上,面对市场机遇和业务需求爆发时 才匆忙招募相关人才,很容易导致企业错失市场风口。


传统人才管理使得企业在面对人才流失、技能缺口等问题时,只能事后处理,缺乏主动性和预见性。这种困境源于管理模式的结构性缺陷,传统方式本质是 “救火式响应,当人才决策高度依赖个人经验,加之人才规划仅聚焦眼前需求,未能及时为未来战略储备能力,就会让”招贤纳士“沦为一场场主观博弈,最终使企业在复杂多变的市场浪潮中步履蹒跚。

传统人才管理的 “救火式响应”模式已无法满足现代企业的需求,而 AI 驱动的“消防预警系统”通过数据分析和预测性干预,能够实现更高效、更精准的人才管理。这种转变不仅降低了成本,还提升了员工满意度和业务竞争力。

 

AI+人才供应链:从数据洞察到生态共生

AI 重构人才供应链的核心在于建立数据层、决策层、执行层与生态层的四阶引擎。让企业的人才供应链从全景洞察-智能规划-精准相应协同共生,实现“人才管理智能化”的全链路闭环,推动人才价值释放与组织效能跃升。


·  数据层: 是人才供应链的感知中枢, 其核心价值在于构建动态更新的 “ 人才数字孪生 ” ,实现从静态 ” 二维表格 “ 到立体 ” 数字孪生 “ 的升维。 通过整合培训、绩效、测评等人力数据,并基于冰山模型等理论框架进行多维度的数据分析分析,形成实时演进的员工画像。



·  决策层: 是人才智能供应链的核心引擎, 其本质是通过动态能力建模实现从静态 “标准答案”到“动态标尺”的重构。 当 AI 技术融于人才胜任力模型,并可根据企业战略和业务需求,随着业务变化,实时更新能力模型,确保与业务需求同步。结合动态能力模型,以可视化的人岗匹配度支撑精准的人才任用决策,基于能力差异智能规划发展路径,确保人才能力进化与企业战略目标持续同频共振。


·  执行层: 是人才智能供应链的中枢, 通过 AI 推演实现人才梯队从静态"备胎清单"到动态"队伍推演器"的进化。 基于业务重组、组织变革或突发岗位空缺等场景,系统实时模拟多维度人才配置方案,智能推荐最优人选组合。在人才校准环节, AI 深度解析绩效数据、能力评估等多源信息,生成客观的九宫格定位建议,显著提升人才盘点的精准度与效率。同时自动输出结构化个人发展报告,为关键决策提供数据支撑。真正让人才配置摆脱经验依赖与主观偏见,确保组织始终以最优人才结构应对业务挑战。


·  生态层: 人才智能供应链的循环池,致力于 将静态人才 "人才冷藏库"到 “价值反应堆”的进化。 通过 AI 技术的加持,员工隐性技能标签更容易被发现,这就让人才管理可以突破岗位说明书的限制;对于员工的个人发展计划,也可以构建网状职业发展通道,通过智能学习地图实现不同序列的多向跃迁;同时企业可以整合内外部人才生态,实现跨组织能力重组与协同共创。通过 AI 催化产生链式反应,将离散的人才资本转化为持续增值的创新动量,从根本上解决人才存量消耗困境,实现从资源储备到价值创造的质变。


破局千年李善德困境,数智化开启人才觉醒新时代

AI 驱动的人才管理变革,其终极价值在于构建对话式智能决策中枢,智能人才发现是未来企业人才管理智能化应用的“智能体”。企业可将复杂人才业务收敛为智能体交互界面。管理者通过人才关键信息,即刻获取人才画像多维对比、优劣势智能分析及人岗方案。通过数智技术的加持,让人才选拔在效率维度消除大量人工处理冗余;在质量维度削减传统评估中的主观偏差;在战略维度精准的人效预测与资本配置优化,推动人力资本投资回报率的大幅提升。

人才管理的终局不是管控,而是借助智能化工具激活人才。 当 AI 技术深度融入人才管理的各个环节,企业将不再重复 “李善德式” 的被动困局 —— 数据驱动的精准评估让高潜人才不再被误判,动态建模的前瞻规划让技能需求不再滞后,生态循环的激活机制让人才价值不再闲置。

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