《企业数字化变革与人才培养案例集》:20+数字化领先企业实践经验汇编

数字化时代,企业数字化转型和人才培养成为焦点。《企业数字化变革与人才培养案例集》汇聚20+领先企业实践,提供数字化组织构建、人才培养等经验,助力企业数字化转型。

原文标题:收录 20+数字化领先企业实践经验,《企业数字化变革与人才培养案例集》重磅发布!

原文作者:AI前线

冷月清谈:

在数字化变革浪潮下,企业如何转型升级和培养数字化时代的人才备受关注。

《企业数字化变革与人才培养案例集》汇集了华泰证券、平安证券、东软集团等20多家数字化领先企业的实践经验。

案例集聚焦数字化组织变革、转型与人力资源战略、人才培养体系建设三大维度,分享了这些企业在数字化转型过程中的组织构建、激励机制、数据体系建设、人才培养规划等成功案例。

希望通过这些案例,帮助企业在数字化转型过程中,找到可借鉴的经验和实践,打造一支适应未来发展的数字化人才队伍。

怜星夜思:

1、在制定技术团队人才培养计划时,企业需要重点关注哪些方面?
2、企业应该如何构建AI技术专项人才的培养体系?
3、在提升数据素养方面,企业可以采取哪些有效措施?

原文内容

在这个数字化时代,我们见证了技术的飞速发展,它不仅改变了我们的生活方式,更深刻地影响着商业世界的每一个角落。面对这样的变革,企业如何进行数字化转型,如何构建适应未来的组织结构,以及如何培养能够引领数字化潮流的人才,成为了我们共同关注的焦点。

2024 年,随着 AI 人工智能应用由新向深的发展和演进,我们发现越来越多企业对于 AI + 数字化人才培养的重视达到了前所未有的程度,主要表现在:

1. 企业全面 AI 化战略牵引:不少企业将 AI+ 数字化人才的培养纳入到公司的战略规划中,明确设定与业务发展相匹配的人才培养目标。这包括为不同层级的员工设定 AI 技能提升路径,以及为关键岗位制定专项培训计划。

2. AI 人才发展体系的构建:AI 对企业数字化变革的重塑,引发了数字化人才岗位职责、技能和需求的变化,带动了数字化人才标准和培养体系的升级。“数智时代的 AI 人才粮仓模型”提供了 AI+ 数字化人才发展体系建设新标准。根据模型中对 AI 技术专项人才、AI 技术 + 业务复合型人才、AI 应用人才和 AI 思维管理者的分层培养建议,企业可结合实际情况和发展需求制定培训计划,打造一支高素质、具备核心竞争力的 AI 技术专项人才队伍。

3. 数据素养的提升:鉴于 AI 技术对数据的依赖,数字化企业(尤其是金融科技型企业)逐渐加强对员工数据素养的培训,包括数据理解、分析和应用能力的提升,确保员工能够有效地利用数据驱动决策。

然而面对日益变化的时代,如何打造 AI 时代下的技术团队? 2025 年如何制定技术团队人才培养规划? 成为很多企业技术团队的挑战。为此,极客时间企业版联合《培训》杂志、InfoQ 极客传媒共同发起《企业数字化变革与人才培养案例集》,该案例集汇集了来自不同行业、不同领域的领先企业的实践经验和深刻洞察。从数字化组织变革策略与实践、数字化转型与人力资源战略、数字化人才培养体系建设与发展三大维度,精选了一系列经典案例,包括:

华泰证券:数字化转型下的组织驱动与 HTALENT 人才发展体系;

平安证券:数字化激励机制如何提升团队效率和挖掘人才;

广发银行:银行线上平台的数据团队如何打造数据体系?

东软集团:生成式 AI 时代,如何布局 AI 人力资源战略?

东亚中国:数字化人才从 1.8% 飙升至 30%,揭示背后的策略与实践;

东风岚图:作为央企,东风岚图如何培养研发与数字化人才?

覆盖 6 大行业共 20+ 数字化领先企业的组织变革及人才发展实践。这些案例不仅展示了数字化转型的实际操作,更提供了关于如何培养和留住数字化人才的宝贵经验。希望能够为正处于数字化转型征途中的企业提供可借鉴的蓝本。扫描二维码下载案例集:

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从案例集中的企业实践来看,技术团队人才培养计划应关注AI人才发展体系的构建、数据素养的提升,以及与业务相匹配的人才培养目标设定。

构建AI技术专项人才培养体系,首先要明确岗位职责和所需技能,然后制定针对性的培养课程和实训计划,并通过导师带教、项目实战等方式提升人才的实践能力。

技术在不断更新迭代,培养计划应注重培养员工的学习能力和创新思维,使他们能够持续适应新技术和新挑战。

除了培训,企业还可以建立数据共享平台,让员工能够方便地获取和分析数据,养成数据驱动的思维习惯。

别忘了关注产学研合作,与高校和科研机构建立联系,引进业界专家和前沿技术,融入培养体系中。

我认为培养计划应贴合企业战略,明确人才培养目标与业务发展之间的关系,并根据岗位需求和发展趋势制定有针对性的培养路径。

案例集中提到的’数智时代的AI人才粮仓模型’提供了分层培养建议,企业可根据实际情况和发展需求制定培训计划,打造一支高素质、具备核心竞争力的AI技术专项人才队伍。

鼓励员工参加数据分析竞赛或沙龙,通过实践和交流提升数据素养。

案例集中的金融科技企业实践表明,加强数据素养培训,包括数据理解、分析和应用能力提升,可以确保员工有效利用数据驱动决策。