在世界经济论坛近期举办的一场关于成功数字化转型的研讨会上，一群高管就管理其最重要资源——人力资本——所面临的挑战展开了热烈讨论。与会者既有雇用大量员工的全球大型零售商（包括店员和人工智能专家），也有硅谷科技公司，以及即将在欧洲设立新总部的初创企业。
所有人都面临在不断变化的商业环境中打造数字化就绪型人才队伍的挑战。他们一致认为，任何企业要做到这一点，必须把握两件事。首先，必须填补对数字化战略至关重要的技术技能方面的明确人才缺口。其次，必须培养当前已在岗、且明天仍将留任的80%员工。
人才争夺战并不新鲜，但工作场所正在发生变化。如今，员工越来越多地期望获得的不仅仅是薪酬。他们希望相信自己的工作有意义；他们希望身处与其价值观相契合的企业文化之中；他们希望从工作中获得投入感和激励。与此同时，企业的需求也在变化。它们希望以更加灵活敏捷的方式运营，拥有更具流动性、弹性的人才队伍，并且需要掌握当代技能的员工。人才战略需要兼顾员工与雇主双方的需求。
成功获取、培养和配置人才，始于一项战略，该战略需明确哪些工作由企业内部完成（而非由合作伙伴完成），工作以何种方式完成（由人还是由技术完成），以及由谁完成（全职员工、承包商还是合作伙伴）。接下来，企业需要为人才打造有吸引力的价值主张，其中包括新技能培训和发展机会——一种“人才新约”。这一新约不仅关乎培训与发展，也关乎回报：包括财务回报、发展回报，以及与使命和目标相关联的回报。在此基础上，企业可以设计现代化的人才管理体系，巧妙整合数字化工具，以识别、招聘、激励、薪酬、配置和培养人才。
小组就现代员工的激励因素，以及吸引和留住他们需要何种“约定”进行了深入讨论。为了吸引最优秀、最聪明的人才，你是否需要提供午休小屋、免费午餐、桌上足球台，以及拯救世界的企业使命，还是稳定的薪水就足够了？答案很可能因行业、代际和技能组合而有显著差异，但一些趋势已经显现。
如今的员工依然重视安全感、可预见性和地位，但这些要素的具体形式正在发生变化。安全感不再主要取决于终身雇用，而更多地在于终身就业能力，而这需要通过持续获取新的相关技能来实现。员工并未放弃对可预见性的追求，但其职业规划周期正在缩短，他们尝试在不同岗位和职能之间流动的意愿也在增强。他们依然重视地位，表现为公平的薪酬、福利以及对卓越业绩的奖励。但在如今更为扁平化的组织中，这种地位往往体现为责任和影响力不断提升的岗位，而非沿着职位等级一级一级地晋升。
这些变化为雇主带来了一系列新的挑战与机遇。对发展的重新重视，很可能意味着在培训、学徒制和跨职能轮岗方面进行投入。雇主若能在员工的工作与其所服务的目标之间建立起牢固而清晰的联系，将从中受益。反映这些变化的新制度也需要被开发出来。例如，过去薪酬通常与营收增长和盈利目标等因素挂钩，依据的是个人和团队的业绩表现。如今，不同的指标必须能够衡量个人对跨职能团队的贡献，或在某些情况下，衡量其对贯穿整个公司的、难以量化目标的贡献。
讨论中浮现出一个重要观点：企业越来越需要认识到，员工的需求并非千篇一律。员工“细分群体”很可能与客户细分群体的情况相似，客观存在。
在客户领域，我们已经转向大规模个性化，细化到“一人一细分市场”。我们预判客户需求，而非仅仅被动应对。为什么不能将同样的逻辑应用于我们的员工？我们能否识别员工的独特需求，并以不同方式为其提供服务，例如提供个性化的学习计划、量身定制的招聘信息，甚至个性化的激励？我们能否将用于客户的同类数据和工具，应用于内部人才管理？
人力资源高管已经开始转向这种更为细致入微的方法。贝恩公司同事迈克尔·赫里克（Michael Heric）主持的一项近期研究发现，一些企业正运用先进的数字化工具，更精准地了解每位员工，并改进职业管理、职业规划和绩效评估。
在人才招聘方面，数字技术能够为招聘人员和候选人提供个性化体验，同时扩大人才库，更高效、更有效地筛选具备合适技能的候选人，并帮助更早地识别未来的人才需求。在人员配置规划方面，技术有助于识别理想的团队构成，并增强团队成员之间的协作。在绩效管理与激励方面，技术有助于识别真正影响绩效的指标，并支持员工与同事、主管之间的持续反馈。在学习领域，技术能够更早地精准识别培训需求，并通过实践性强、易于获取的方式，扩大覆盖面、提升参与度和信息留存率。
将数据驱动的洞察应用于人才管理，早期成效显著。研究发现，例如，在预测哪些员工会离职方面，机器学习的准确率可高出其他方法多达17倍。自然语言处理已帮助强生、Atlassian、Twitter等公司的招聘人员提升职位描述的质量，从而增强工作场所的包容性。谷歌专门设立的人员分析团队正在应对一系列广泛的挑战，从确定某一部门的最佳规模和结构，到减少产假后的员工流失。
致力于打造数字化就绪型人才队伍的企业可能会发现，促使其重新思考人才管理新方法的数字技术，正成为其应对人才挑战的重要手段。我们目前仅仅触及了可能性的表层。
报告《数字化企业：从试验走向转型》《数字化企业：从试验走向转型》，可在此处获取。
