新时代企业 AI+HR 数字化转型

数字化正在一切重塑、从工业革命的历史看数字化定义和次工业革命:机械化连成一组训练主线,减少课堂内容与岗位动作之间的断点

5天,30小时 多版本课程 2 个可选版本 人工智能应用

可选交付版本

不同版本会按参训对象、课时长度和案例深度做取舍,最终课纲以需求沟通后的方案为准。
新时代企业 AI+HR 数字化转型 推荐版本 5天

适合作为默认学习方案,完整覆盖本课程的核心目标、主要模块和实操安排。

新时代企业 AI+HR 数字化转型(5天版) 5天版

5天交付版本,适合按培训时长压缩或展开课程内容。

适合对象

人力资源管理者、企业管理者、hrbp

课程定位

AI任务拆解、流程嵌入和输出复核需要落到岗位动作,训练会围绕关键问题完成一轮方法校准

核心收益

  • 先确认工具场景、输入要求和输出校验,让训练目标更具体
  • 数字化正在一切重塑和从工业革命的历史看数字化定义会被串成一组可练习的AI应用
  • 流程复用更容易:提示词、流程嵌入和风险复核检查方法是否适合团队日常任务
  • 形成次工业革命:机械化相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排

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

5天,30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逻辑图

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)

数据量化管理驱动数字化变革

一、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、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、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、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、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、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技术重塑HR的数据化现状与趋势

一、AI技术全景图
  • 通用大模型:GPT、文心一言、通义千问等
  • 垂直领域
  • 工具:DeepSeek、KIMI等
  • 生成式AI:文生图、图生视频、数字人等
二、AI技术在人力资源管理中的应用现状
  • 招聘:智能筛选、面试辅助、候选人匹配
  • 培训:个性化学习路径、虚拟讲师、效果评估
  • 绩效:智能目标拆解、数据分析、风险预警
  • 薪酬:公平性审计、调薪模拟、自动化沟通
  • 员工关系:情绪分析、政策咨询、危机预警
三、未来趋势与挑战
  • AI驱动的个性化人力资源管理
  • AI的数据安全与伦理问题
  • AI与人力资源管理的深度融合

AI驱动秘诀:提示词编写技巧

一、AI提示词模型
  • 公式1:背景 + 需求 + 约束条件
  • 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
  • AI万能公式:对象+行为+背景+条件+标准
三、如何向AI精准表达需求
  • 决策需求:目标 + 选项 + 评估标准
  • 【提示语示例1】:为提升新人职人员岗位匹配度,现在以下三种方法
  • 分析需求:问题 + 数据/信息 + 分析方法
  • 【提示语示例2】:分析近三年新员工流失率(附报表),说明
  • 创造性需求:主题 + 风格/约束 + 创新方向
  • 【提示语示例3】:"设计一项新人培养方案,要求
  • 执行需求:任务 + 步骤约束 + 输出格式
  • 【提示语示例4】:"将以下方案转换为00后的风格,要求
  • 验证需求:结论/方案 + 验证方法 + 风险点
  • 【提示语示例4】:"以下是某结论: 'X模型A优于传统方法B'

deepseek+HR八大实战场景应用(1-4)

一、人力资源规划模块实战
  • deepseek+组织机构设计
  • deepseek+经营战略分析报告
  • deepseek+经营业务分析报告
  • deepseek+岗位说明书编写
  • deepseek+岗位描述编写
二、招聘与配置实战
  • deepseek+人才画像
  • deepseek+简历筛选
  • deepseek+结构面试题
  • deepseek+宣讲稿编写
  • deepseek+即梦招聘海报
  • deepseek+招聘质量分析
三、培训与开发实战
  • deepseek+需求分析
  • deepseek+课程开发
  • deepseek+测评试卷
  • deepseek+潜才画像
  • deepseek+胜任力构建
  • deepseek+任职资格
  • deepseek+跟踪评估
四、企业文化实战
  • deepseek+即梦+企业文化图册
  • Deepseek+智普清言企业文化宣传片
  • deepseek+企业宣传文案
  • deepseek+即梦+闪剪+企业文化数字人

deepseek+HR八大实战场景应用(4-8)

一、薪酬激励实战场景
  • deepseek+薪酬数据分析
  • deepseek+岗位评估
  • deepseek+工资表核算
  • deepseek+薪酬数据核算
  • deepseek+薪酬调查分析
  • deepseek+员工福利设计
二、绩效管理实战场景
  • deepseek+目标数据分析
  • deepseek+绩效计划表解码
  • deepseek+绩效计划评价分析
  • deepseek+绩效指标设计表填写
  • deepseek+绩效辅导话术设计
  • deepseek+绩优员工预测分析
三、劳动关系实战场景
  • deepseek+员工满意度分析
  • deepseek+员工离职预测分析
  • deepseek+劳动争议处理
四、人力资本分析实战场景
  • deepseek+人才盘点
  • deepseek+人力成本分析
  • deepseek+人力效能分析
  • deepseek+人力资源预测

讲师介绍

杨文浩 讲师头像

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

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