企业数字化发展为何失败？从四个维度认清自己很重要_风闻

编者按：近期，中国人力资源开发研究会智能分会举办了第四期《数智化管理五人谈》，主题围绕“数字化进程中的数据管理‘边界思维’”展开讨论，会议嘉宾为中国人力资源开发研究会副会长兼智能分会会长刘辉，中国人民大学教授、华夏基石董事长彭剑锋，中国人力资源开发研究会常务副秘书长李直和华夏基石高级合伙人欧阳杰，主持人为企业文化专家，资深媒体人李蔚。以下为第四期节目的部分内容，更多精彩内容请继续关注青贝克智慧工场。

李蔚：欧阳老师，您觉得如何让企业既能够很好的收集数据，符合企业的发展需求，又能够充分尊重员工，让员工接受数据的收集，发挥数据应有的作用。有什么办法？

欧阳杰：企业的数字化水平其实是特别重要的问题。邓小平最伟大之处就是开启了中国改革开放的大业，但为何能成功？原因是其做出了“中国现在处于并将长期处于社会主义初级阶段”的重要判断。

如今，很多企业都在制定战略规划，但很少有企业对自身现阶段的位置（定位）有清晰的认知，如果一味的向前冲，很可能会遇到巨大的风险。

正如之前所讲，中国的数字化管理或对数据的收集，将从野蛮成长向着文明成长过度，具体到人力资源管理的数字化水平，一定会有一把像标尺一样的划分标准。

案例：国内某家很有名的制造业企业，其数字化发展阶段中的信息化、数字化，以及两化融合、灯塔工厂等阶段都有标准衡量，有其自身的数字化成熟度标准（类似于工信部对于5G成熟度的标准）。

在数字化阶段，数据或数字就是基础，而人力资源管理数字化是否也可以基于国家政策，制定出衡量标准或成熟度标准。

企业管理有三个发展阶段：第一是命令驱动，第二是流程驱动，第三是数据驱动。在数字化发展的当下，企业陆续开始进入数据驱动阶段，而人力资源管理的数字化又分为四个阶段，第一阶段是数字化管理，企业从数据出发进行员工画像，例如员工的个人基本信息，包括毕业院校、工作经历、培训经历、业绩成就等。

第二阶段是冰山模型中的数据信息管理，例如员工的能力信息、特质信息、性格信息。IBM曾用56个指标来衡量员工的性格，可想而知其应用场景的广泛程度。

场景一：某企业的部门BP是空缺状态，此时就可以根据空缺岗位中的工作提炼出相应的人才性格特征，人力资源可根据数据指标进行人岗匹配，从而有意识的挑选合适人才。

场景二：某企业新入职员工在与上司或同事交往时，如果通过系统自动比对，判断新入职员工的性格，从而得到在与上司或同事打交道过程中需要注意的关键点，例如哪些地方需要顺从，哪些问题需要提防，哪些方面可能是风险等等。

在冰山模型中，员工信息不再只是表层，而且能够渗透相对静态的底层，如特质、性格和动机等，可以通过算法使员工与岗位匹配，员工与员工交往匹配，这对企业绩效、员工的幸福指数是有影响的。

第三阶段是数据收集不只是静态信息，还有行为数据（即动态数据）。例如企业中员工每天收发的邮件，以及销售与客户的会议记录等非结构化的数据，都可以进行收集与分析，甚至是基于员工的工作、外出规律，形成预判结果。

第四阶段是不只收集员工的个人信息，还会把员工与组织及其他人互动的团队信息收集起来，可以称之为组织领域的个人信息，或团队的数字孪生。

通过以上四个阶段来评估企业人力资源的数字化管理，即使是案例中的制造业名企，其人力资源数字化管理的成熟度依旧停留在第一阶段。

所以，企业数字化的水平要有一把标尺，可以参照工信部的标准，也可以参照灯塔工厂的标准，总之成熟的模型是应该有的。

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