新时代企业 AI+HR 数字化转型

适合对象

人力资源管理者，HRBP、企业管理者

课程定位与主要问题

工具会用但流程接不上、结果不好验时，课程可以用于梳理现状、练习方法，并明确课后的跟进责任

核心收益

场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差
围绕数字化正在一切重塑校准目标和边界，明确课堂重点动作
流程复用更容易：从工业革命的历史看数字化定义安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
沉淀次工业革命：机械化相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题

课程背景与交付信息

在当今数字化浪潮下，企业数字化转型已成为不可阻挡的趋势，人力资源领域作为企业发展的关键环节，其数字化变革也备受关注。然而，许多企业在推进 AI+HR 数字化转型的进程中，陷入了认知误区与实践困境。部分企业误将数据迁移至线上系统当作数字化的全部，忽略了数据背后的管理价值挖掘；还有些企业在转型过程中，因缺乏清晰的方向和有效的方法，导致转型效果不佳，资源浪费严重

尤其是国有企业，受固有管理体系和思维模式的束缚，在数字化转型道路上面临更多挑战。与此同时，优秀企业数字化转型方面展现出的灵活性和有效性，为行业提供了借鉴思路。为帮助企业突破这些困境，掌握切实可行的转型策略，特开设本课程，为企业提供一套系统全面、实操性强的 AI+HR 数字化转型行动指南

课程时间

2天，12小时

授课方式

课程讲授、案例分析、实操萃取、工具演练

课程内容重点

01数字化正在一切重塑

02从工业革命的历史看数字化定义

03次工业革命：机械化

04次工业革命：电气化

05次工业革命：信息化

课程大纲

数字化正在一切重塑

一、从工业革命的历史看数字化定义

1. 第一次工业革命：机械化
2. 第二次工业革命：电气化
3. 第三次工业革命：信息化
4. 第四次工业革命：AI数字化
视频：原西安交大校长关于数字化发展的讲话

二、数据化认知转型发展的四个局

1. 见终局
1. 价值获取
2. 价值支持
3. 价值传递
4. 价值创造
2. 揽全局
1. 基础设施层次构建
2. 智能交互层次构建
3. 产业智能层次构建
4. 智慧生态层次构建

三、数字化商业模式

1. 企业战略数字化
案例：数据资本登上战略舞台
2. 产品服务数字化
案例：小米到底买的是什么
3. 营销渠道数字化
案例：你被人工智能洞悉的内需求——从人找货到货找人
4. 组织人才数字化
讨论：你的企业人力资源数字化准备度？
模型：数字化商业模型运行图
AI重塑人力资源发展未来

五、AI提示词模型——急急如律令

公式1：背景 + 需求 + 约束标准条件
公式2：身份 + 任务 + 要求 + 例子
公式3：我要做什么→ 要做什么用→ 希望达到什么效果→ 但担心什么问题
公式4：需求 + 担忧 + 反向验证
公式5：问题 + 追问预期 + 调整方向
公式6:目标 + 条件 + 验证方式
案例：AI万能公式：对象+行为+背景+条件+标准

数字化时代HR的挑战和破局

一、数字化时代HR的挑战

1. 业务价值挑战——专业化VS多元化
2. 资源调动挑战——权力化VS价值化
3. 职业发展挑战——稳定化VS动态化
4. 成本压力挑战——降本化VS提效化
案例：某国有企业数字化人力资源转型历程与误区解析

二、数字化转型的HR阻碍

1. 知识储备不够，人才匮乏
2. 技术合作困难，定位落后
3. 系统割裂分散，整合无力
4. 响应速度缓慢，危机不足

三、数字化人力资源应对挑战破局点

1. 人力资源组织结构重构破局
案例：三支柱模式转型聚焦数字化转型
2. 人力资源下沉业务创造价值
案例：HRBP下沉后如何在一线与狼共舞
讨论：谁是谁的伙伴——人力资源伙伴变成了一线圣旨宣读者！
3. 人力资源重视量化筑牢基础
案例：人力资源数据化分析实战工具包
4. 人力资源重构思维应变有道
1. 新思维（成长型思维、创新思维，组合思维、逆向思维、联想思维、发散思维）
2. 新技能（数据分析，咨询顾问）

deepseek+数据量化管理驱动数字化变革

一、AI赋能招聘效果量化五大分析

1. 招聘到岗及时率分析
2. 招聘渠道贡献率分析
3. 招聘质量达标率分析
4. 招聘过程合格率分析
5. 招聘费用优化率分析
案例：如何应对招聘中俄罗斯套娃现象？
案例：如何通过数据分析说服用人部门对招聘的质疑？

二、AI赋能多维度人才盘点量化分析

1. 能力与态度维度四宫格分析
2. 能力与绩效维度九宫格分析
3. 能力绩效态度三维魔方盘点
案例：阿里巴巴人才盘点五种定义
案例：华为公司绩效——素质二维人才盘点

三、AI赋能培训需求量化分析维度

1. 培训需求分析法
2. 胜任力对标分析——盘明萃赋四步分析法
3. 培训实施环节量化分析
4. 培训目标量化分析
5. 培训课程量化分析
6. 培训形式量化分析
7. 培训评估量化分析
8. 培训实施效果量化分析
9. 培训行为改变量化分析
10. 培训成果转化量化分析

四、AI赋能薪酬整体量化分析

1. 薪酬水平量化分析
2. 薪酬结构量化分析
3. 薪酬偏离量化分析
4. 薪酬调整量化分析
5. 薪酬效率量化分析
案例：某上市企业的薪酬量化分析对标

五、AI赋能绩效结果量化分析

1. 公司整体绩效量化分析
2. 部门绩效结果量化分析
3. 员工绩效结果量化分析

六、AI赋能离职管理中量化分析

1. 人才离职质量分析
2. 人才离职司龄分析
3. 人才离职绩效分析
4. 人才离职流向分析
案例：人才离职原因量化分析
疑难杂症：如何通过量化分析做好人才保留？

数据进化——从数据到数字化研究逻辑

一、如何用读懂人力资本三张表的数据度量

1. 人力资本负债表
案例：人力资本负债表样表应用讲解与调整对策
2. 人才流量表
案例：人才流量表样表应用讲解与调整对策
3. 人力资本利润表
案例：人力资本利润表应用讲解与调整对策

二、如何用数据发现规律、讲好故事

1. 数据分析的逻辑方向
1. 时间线
2. 逻辑线
2. 从数据结果到行动方案
案例：数据分析路径图
数据收集——数据质量——数据报表——数据可视化——预测模型——驱动决策

三、数据分析失败原因

1. 数据输入
2. 数据更新
3. 系统控制
4. 人工控制
5. 流程控制
案例：企业数字化系统数据更新不及时导致数字化结果

四、量化管理与数据分析九大方法

1. 时间对比分析——同比与环比分析
2. 空间对比分析——横向和纵向分析
3. 基准对比分析——固定时间空间分析
4. 相关关系分析——正相关负相关，单复相关，直线与曲线相关分析
5. 聚类关系分析——分类区别
6. 图形分析法——图形转化分析
7. 模型工具分析——5W2H，SWOT，SMART
8. 象限分类分析——二维坐标、三维坐标系
9. 空间结构分析——多种组织结构分析

五、HR从数据到数字化萃取流程

1. 信息收集
2. 痛点方向
3. 问题诊断
4. 数据调研
5. 方案共创
6. 设计系统
7. 落地执行
案例：人力资源数据分析系统诊断逻辑图
（目标、制度、流程、领导、团队、资源）

AI+数字化——人力资源数字化建构流程

一、人力资源数字化的后台——企业运营数据化平台

1. 一维企业做产品
2. 二维企业产业链
3. 三维企业做平台
4. 四维企业做生态
反思：您的企业在那个维度呢？

二、HR数字化项目管理实践思维

1. 点化方向
2. 规化项目
3. 优化流程
4. 固化范式
5. 孵化试点
6. 转化赋能

三、持续改进流程管理

1. 流程是运营基础
2. HR数据流规划
3. 数字化流程绘制
4. 流程评价衡量
5. 持续快速迭代
课程
演练：人力资源数字流程模块学习流程图构建

循序渐进——人力资源数字化转型重构

一、人力资源数字化转型四个模式

1. 创新型转型
2. 跃迁式转型
3. 增强式转型
4. 精益式转型

二、数字化转型如何推进落地七步法

1. 引入外脑，规划转型
2. 营造危机，数字认知
3. 组建团队，试点改革
4. 阶段复盘，规划拓展
5. 推广经验，扩大试点
6. 全面推进，数据转型
7. 定期复盘，优化改进
案例：酷特智能是如何实现数字化转型

讲师介绍

杨文浩

人力资本效能与极简绩效管理专家

杨文浩，人力资源管理咨询专家，极简绩效TM版权课程原创导师。拥有22年管理及咨询经验，累计授课2500余场次。专注人力资本效能、极简绩效及AI赋能HR转型，服务政府国企、金融银行等多个行业，致力于帮助企业构建高效能组织与人才体系

政府国企金融银行通信制造业互联网科技电力能源

查看讲师主页

课程差异说明

本课程页面围绕《新时代企业，训练AI+HR 数字化转型》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 6 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

适合人力资源管理者，HRBP、企业管理者等需要系统提升相关能力的人群

学习这门课可以获得什么收益？

精准把握人力资源转型方向：深入理解四次工业数字化革命的核心内涵与价值，清晰洞察数字化转型的历史脉络和未来趋势，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

课程通常安排多长时间？

当前样板提取的课程时间为：1-2天，6小时/天。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整

课程采用什么授课方式？

课程主要采用课程讲授、案例分析、实操萃取、工具演练，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配