极客邦科技夏鑫琪：如何筑牢企业数字人才基石

时代在倒逼组织加快数字化转型的进程，“如何在数字化浪潮中稳步前进/获得先机”已经成为当下企业的共同课题。想要在此环境中保持竞争力，组织模式与数字化人才队伍的建设都是重中之重。组织需要的数字化人才究竟“长”什么样？数字人才培养，未来的“路”在何方？如何设计数字化学习项目，让个人、团队和组织三赢？

10 月 25 日，极客邦科技市场营销与品牌夏鑫琪受邀参与《培训》杂志“品牌圆桌•Salon”直播活动，并做《如何筑牢企业数字人才基石》主题演讲。以下为演讲内容整理。

大家好，非常荣幸今天有机会跟各位分享关于数字人才的话题。简单介绍一下我自己，我是夏鑫琪，目前在极客邦科技担任集团品牌与市场营销副总裁。之前在几家世界五百强企业担任市场相关工作，包括斯伦贝谢、IBM 等。

近些年一直在创业团队从事品牌与营销工作，包括明略科技和工业互联网领域的专精特新企业天泽智云，亲身经历和见证了我国科技行业的快速发展，以及在我国数字化转型的大背景下，企业对技术人才需求的快速演变。

先介绍一下极客邦科技，我们是一家有着 15 年发展历程的公司，一直服务于数字化专业技术人才，服务的科技人才和专业技术人才超过上千万。因此积累了大量的全球范围的高质量科技资源，从专家、讲师、内容、课程、资讯、社群等等。今天跟大家分享的内容也是基于服务数字人才和企业数字人才培养的经验过程中积累下来的一些心得。

我的分享内容使用了黄金圈法则，Why-What-How 结构，逐一展开跟大家探讨如何筑牢企业数字人才基石。首先是为什要谈数字人才以及当前企业面临的人才培养挑战有哪些。

2017 年党的十九大报告提出建设“数字中国”，这是“数字中国”首次被写入党和国家的纲领性文件，数字中国的建设进入加速道。2017 至 2021 年，中国数字经济规模从 27.2 万亿增至 45.5 万亿元，总量稳居世界第二，年均复合增长率达 13.6%，占国内生产总值比重达 39.8%，是推动经济增长的主要引擎之一。

参考其他发达国家，数字经济核心产业占 GDP 的比重均在 40%以上，美国、英国、德国更是高达 60%；而当前中国数字经济核心产业占 GDP 的比重近 40%，如果提升到 50%，那么估算到 2025 年我国数字经济核心产业规模将接近 60 万亿。

在数字经济高速发展的驱动下，我们身处的社会方方面面都在以非线性的方式发展，尤其是技术创新的加速变化，已经远远超过了人类和组织结构所能适应和消化的速度。我们自己和所有的员工大多都还在相对稳定的惯性状态之中，面对着指数级加速的变化环境，员工都需要保持不断的学习，掌握新的知识和技能，才能增强自己的适应能力。

根据世界经济论坛 2020 年未来就业报告，各行各业都在不断引入新的技术，比如人工智能、机器人、自动驾驶等，将会产生大量的新型数字化就业岗位，并且对传统岗位的胜任力提出新的要求。

从宏观到中观，我们再看几个典型行业的变化。首先看金融行业，2000 年时高盛在纽约总部有 600 名交易员，如今只需两名。因为高盛采用了大量的具备机器学习能力的复杂交易算法，已经取代了大量的人类交易员。目前高盛三分之一的员工是计算机工程师，未来还会继续优化人才结构。

再看汽车行业。如今的汽车是一个由大量数据和软件构成的智能移动终端，车辆本身只是华丽的外壳而已。随着数据量增长和对数据有效利用能力的大幅提升，整车厂和价值链上下游企业的人才缺口越来越大。据券商报告，未来十年我国智能汽车数量增长速度加快，对于软件工程师，以及既懂软件又懂汽车的复合型人才需求量剧增。

最后是制造业，制造业是实体经济的代表，也是经济增长繁荣和创新的引擎。世界各国都在争相布局数字化制造战略，我国也在稳步推进中国制造 2025 战略，工业 4.0、工业互联网、信息物理系统 CPS 等新兴科技概念层出不穷，这些都是传统工业与数字化技术相结合的新物种，以软件和数据为核心的数字孪生将与现实制造系统深度融合。

随之而来的，就是需要与之相匹配的人才，即大量具备新型技能的人才。比如西门子提出的，需要培养具备复合型能力的“兀型数字化人才”。

从以上几个典型行业的发展趋势来看，企业在推进数字化转型过程中，对人才需求的变化最明显的在于技能缺口。要么缺少专业的技术人才，要么缺少数字化复合型人才，要么现有的人才需要提升新的技能。

参考 IBM 商业价值研究院的报告，技能短缺已经成为企业在 2022 年面临的最大的业务挑战， 从 2020 年和 2021 年的排名第五，迅速上升到排名第一；第二个数据是 58% 的员工需要掌握新的技能才能完成自身的工作。

这也意味着，如果企业不采取恰当的措施来应对，技能的缺口将不断扩大。 第三个数据是技能半衰期不断在缩短。专业技能的半衰期从之前 10 到 15 年，到现在缩短到 5 年，这表示仅需五年甚至更短时间，我们所学技能的价值就会贬值到目前的一半。

至此，我们可以总结三点当前企业面临的数字人才培养挑战。

第一，人才发展的速度跟不上企业数字化战略推行的速度。数字化转型路线是不断迭代演进的过程，对于很多企业来说都是没有先验经验可以参考的，人才的标准也是逐步从模糊到清晰的过程。而当企业数字化战略开始变得清晰，需要快速抢占竞争护城河之时，就是用人的爆发期，如果沿用传统的人才发展模式，这时候就会发现人才却捉襟见肘。

第二，参考德勤调研，千禧一代对于数字化培训的期待越来越高，对企业提供的学习体验要求也不断提高。移动互联网的普及和各种数字化应用给我们每个人的日常生活带来了许多新鲜刺激的体验，切换到职场中，员工也会期待公司可以借助数字化工具提供“吸引眼球”的课程内容，以及生动有趣的线下学习体验。

第三，数字化带来的信息爆炸和知识碎片化，让我们每个人的非正式学习也变得无处不在。比如很多短视频会教你三招提升表达力、一个问题看清一个人，我们的大脑很容易被这样快餐式的知识所填满。这就给企业的学习发展提出了更高的挑战，如何应用数字化技术构建更加开放、更加便捷获取知识，同时又要兼顾体系化的学习，这是企业在设计数字人才发展新模式时必须解决的关键问题。

进入到 What 部分，我们一起来看一看，什么是数字人才，什么是数字人才培养。面向数字经济时，那些掌握数字化工作技能的人，就可以称为数字人才。数字化的工作技能包括什么呢？三个核心要素，分别是：数据、网络和（软硬件）工具。

数据是最重要的生产要素，数据已经在我们的工作和生活中占有相当大的比重，这个趋势还会越来越明显。因此数字人才要具备数据思维，会处理数据、分析数据。

其次是工具。我们无法用心用脑处理大量的数据，而是要能用工具更高效率地帮我们做决策。还有一项重要技能是网络协同。数字经济带来了全新的生产关系，那么这些数字人才，需要能够掌握理解这些新生产关系，并且能够应用软件和硬件，结合数据思维进行更好地对内协同，对外融合到全新的价值链，大家通过网络的方式建立新的连接模式，形成生产协作方式。

所以在数字时代，协作是一件非常重要的事，会渗透到各行各业，无论是数字金融业、制造业、农业，现在都在深入地进行数字化，以及数字要素驱动业，这个是国家统计局在做十四五规划里面去做经济数字经济测算的时候起的一个新的名词，数字要素驱动业，就是互联网企业、平台型企业都是数字要素驱动业。所以，掌握数据、数字工具和网络协同等工作技能和思维的人，这是对数字人才的定义。

了解了数字人才的定义，进入企业视角再看数字人才培养时，我们总结了几个关键要素，或者说是数字人才培养的底层逻辑。

首先企业需要从数字化战略出发来梳理需要哪些核心的技能。数字化转型一定是自上而下的，因此首先是战略转型来调动企业的全部力量；接着是架构转型，数字化转型与以往企业转型的不同之处，主要在于数字化技术要发挥更大的作用，因此，必须先在管理层面实现业技融合，用企业架构的思路沿着这一方向完成架构转型，使战略过渡到对实际工作的指导；最后，就是继续推动技术转型和业务转型，促进业技融合。这是企业数字化转型四部曲。

按照这四部曲，对应到这张粮仓模型的左侧，每一部分的转型都要具体落实到人和岗，因此我们可以把企业数字化发展所需要的五层人才分解出来。从这个粮仓模型顶部向下可以看到有：数字思维管理者、数字思维业务人才、业务架构人才、技术架构人才，以及专项技术人才。

可以从粮仓模型中看到每一层人才需要掌握的新技能，这样我们就解答了企业数字化转型需要哪些核心技能，以及分布在不同部门不同层级的人才需要具备的新技能是有差异化的这两个关键问题。

再谈下一个底层逻辑，培训要兼顾员工的学习特点并符合企业发展需求。员工学习的特点是碎片化学习。LinkedIn 的一篇调研显示，进入职场后，碎片化学习是典型的学习方式，尤其是在工作中遇到问题，以解决问题为牵引进行学习，这是学习的主要动力之一。

我们在统计极客时间的数据也发现，有一部分用户，他们使用极客时间的学习习惯是奔着解决具体问题来的，搜索到相关章节的答案后，就离开回去工作了。这部分用户就是在用碎片化学习的方式在使用极客时间。

而从企业培养人才的角度，更多的是系统化学习，即基于岗位能力模型的学习。这就要求企业对数字人才进行岗位能力模型的制定，再设计系统化的培训项目进行针对性培养。左侧这张图来自于德勤报告，也体现了数字人才发展实践中，基于职业发展的体系化学习和在工作中以解决问题为目标的学习这两种模式是相辅相成的。

体系化学习是发展方向和牵引力，解决问题式学习是知识转移的加速器，也是将知识技能变成业务绩效的转化器，他们共同作用可以是非常有效的人才发展新模式。

接下来我们来谈培训应始终考虑如何不断契合企业业务向数字化发展的目标。我们在服务企业过程中发现了大量的共性问题，那就是技术人员普遍缺乏业务思维，业务人员普遍缺乏技术思维，业务决策缺乏数据分析依据，核心成员缺乏数据思维，以及越来越多的企业提出需要业技复合型人才。

这些都是业务进行数字化转型中的刚需，是企业在策划培训时非常关键的考量维度。培训的主题和内容围绕这些维度进行设计的，就会对于数字化业务非常有价值。

最后一个关键要素，将人才数字化转型形成组织文化资产，提升雇主品牌价值。这里我用管理大师德鲁克的这句名言，文化能把战略当早餐一样吃掉，说明企业文化是保障战略成功的前提。通过数字人才培训项目的实践打造全新的企业文化，将人才的数字化转型案例形成企业文化的标志性案例，激励全员向数字化转型，逐渐将雇主品牌升级为数字化领先企业，对人才的选用育留都是有利的支撑。

最后一部分进入到企业到底该如何做才能有效地培养数字人才？有哪些成功的经验和最佳实践可以参考？这两点我结合在一起进行介绍。

最重要的是这张企业数字化人才能力建设全景图，人才培养这件事向上要向企业的战略进行对齐，向下要分解到具体的岗位能力模型所对应的知识点和技能点，然后再依据能力模型制定培训体系和课程，并且在培训过程中要有数据的分析和反馈，最终为企业形成人才评估盘点和运营机制，来服务企业的长期发展。

以这个为基础背景，我们再结合刚才提到的企业进行数字人才培养的几个关键要素，提出极客时间方案：分层培养+分步实施。前两个关键要素可以参考粮仓模型的五层人才，每一层人才需要掌握的数字化能力是各不相同的。

前面已经介绍过了数字思维管理者和数字思维业务人才所需要重点具备和提升的能力。再比如业务架构人才，这部分人是很多行业越来越重视且非常稀缺的人才，他们需要具备横跨多个业务和技术领域的知识和能力，对企业的战略进行解码，通过架构的重建或设计来优化企业流程，助力战略落地。

技术架构师是技术侧稀缺的横向复合型人才，横跨多个技术领域，具有技术侧的全局思维。专项技术人才也是目前各行各业数字化转型需求量非常大的人才。

所以每一层人才需要培养的重点知识技能是不同的，而不是全员都要学 Python，一定要分层培养。当然我们也发现有一些知识也是需要全员需要学习的，比如数据思维、产品思维，有的企业希望全体员工在短时间内迅速地对某一个数字化领域的概念形成共识，从而能够更加有效地支撑数字化地创新发展。

再说分步实施。这里的分步并不是有一个既定顺序的，而是根据不同企业自身发展的需求。有的企业核心竞争力在于技术，就可以借助在线学习平台，通过“研、测、学、考、评”一体化、流程化的学习模式在短时间内迅速地提升研发团队的技能水平。

在开始学习前，结合岗位能力模型，测试评估学习者的水平，为其提供有针对性的学习建议和学习路径；在学习的过程中，提供匹配数字化岗位的定制化课程，并通过学习时长、完成度等指标，督促学习；学习之后，还提供系统化的考试；最后，通过人才评估报告、雷达图等方式展现学习效果，让数字化学习真正落在企业发展所需的实处。

举两个案例。一家金融科技公司，这家企业对技术团队进行了分层，比如新员工、管理层，不同的阶段根据不同的目标进行培训；此外根据研发重点的技术领域进行了分班执行，包括云原生班、Java 进阶班等。全年从 1 月到 12 月的培训计划全部展开，按照分层、分阶段、分类别的方式去做整个年度的学习计划和交付。

另一个案例来自三大运营商之一的研究院。将培训人群分为管理者和专项技术团队两个层面分别设计培养体系。具体到技术团队又进一步按照人员的不同级别设计进阶培训项目。这家客户在项目之初和我们一起共创了十几个关键岗位的能力模型，基于这个能力模型再展开后续的体系化培训。

还有一个数字人才培训实施的好的抓手， 就是优先培养企业数字化转型最需要的人才。前面有讲到许多头部机构的研究报告显示，以及我们在服务许多金融、银行、制造、汽车等行业客户过程中，大家都提到最需要也是市场上最稀缺的一种人才——业技复合型人才。这种人才只有一种培养路径，那就是企业从内部选拔并且需要经过针对性地长时间的培养。

培养出具备领导力、业务洞察能力、产品设计能力、数据分析能力、软件工程能力等的数字化复合人才，是当下许多企业要实现业务转型发展的迫切需求。

再看一个典型的企业优先考虑培养的人群，即青年骨干人才。这是我们服务的一家头部汽车集团公司，他们希望对入职 3-5 年、30 岁左右的青年员工，也是作为集团的青年骨干员工进行培养。第一期规模 2500 人，岗位涉及生产制造、产品研发、财务、法务、市场等十余个职能岗。通过前期调研和技术评估，选定了将迅速提升青年骨干们的数据分析能力作为一个高价值场景之一。

据此设计了系列的实战训练营、数据分析工作坊等，帮助员工可以用数据工具解决实际工作场景问题，提升工作效率；并且在培训过程种发现专业力、学习力双优的高潜人员，培养、壮大数字化人才队伍。

阶段性的培训后我们收集到了很多学员的好评。有的表示充分认知到了数据思维在企业数字化转型当中的重要性，需要尊重并利用好数据；有的表示学到了数据分析思维和应用能力之后，迫不及待地希望应用到实战和工作中。看完之后真的能够感受到青年骨干们生机勃勃的创新活力。

最后一点，往往也是最重要的一点，通过结构化地设计培训项目在短时间内快速地营造学习氛围和数字化转型文化，并沉淀成为高价值的品牌资产。这也是我们观察到许多企业愿意采用的非常有效的培训场景化的方式，赛训结合。

从主题设计、赛题确认到比赛内容的设计，过程中结合培训，线上线下联动，再到竞赛路演，公司管理层参与做评委，为比赛胜出的团队颁奖，这个过程通过与企业定制化“以赛代训、以赛促学”的形式，快速集中地提升现有人才的技术水平和业务创新能力。

同时在“比拼赶超”的氛围中激发组织的学习氛围，挖掘公司潜在的优秀人才和项目。最终企业可以获得的收益包括：比赛成果可形成企业的品牌资产，培训经验可复制或为实战提供借鉴，赋能业务长效增长。

好的，我的演讲到此就结束了。感谢大家的聆听，如果大家有兴趣了解更多我们服务企业数字人才培养的案例，可以通过服务号联系我们，非常期待和更多企业一同打造行业领先的数字人才团队，共建数字化未来。谢谢。

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