随着信息技术的不断变革，数字经济已成为全球经济发展的新引擎。企业在这一变革阶段不仅要适应新的市场面貌，更要借助技术创新提高管理水平。人力资源管理作为企业核心管理功能之一，也面临着从传统模式向数智化转型的压力。数智化人才培养是提升人力管理效率的核心要点，更是企业实现可持续发展的根基。在当下数字化转型阶段，如何培养符合新经济发展格局的人才，成为企业亟须解决的难题。
数字经济时代人力资源管理数智化人才培养的意义
适应数字化转型的迫切需求。到了数字经济时代，信息技术进步很快，推动各行各业进入数字化、智能化转型阶段。数智化人才培养的核心价值是，能增强企业在人才管理领域的战略与前瞻能力，让人力资源管理跟上数字化浪潮，还能为企业培养出适应新时代格局的复合型人才。推进人力资源管理实现数智升级，企业就能更高效地执行人才选拔、培训、评估和激励，提高整体运营效率，在激烈的市场竞争中更能灵活应变。
提升人力资源管理的智能化与精准性。传统的人力资源管理方式大多靠人工操作和经验积累，这样管理成本会明显增高，还会降低企业快速应对外部变化的能力。随着人工智能、大数据、云计算等技术的投入运用，人力资源管理的精准度和智能化水平获得极大提高。数智化人才培养不光关注技术工具的运用，还看重数据分析、决策辅助能力和自动化操作的实现，这让人力资源管理在更高效的环境里运营，还能帮助企业更科学地做人才规划与优化配置，让企业资源得到最高效的利用。
促进企业创新与可持续发展。数字经济时代要求企业不仅要提高生产力，还得有持续创新的能力。以数智化为支撑的人力资源管理为企业提供先进管理工具，也有助于从人才角度推动创新文化形成。通过培育拥有数字化素养的专业人才，企业可以更迅速地顺应市场与技术的变化，提高他们的创新水平。培养优秀的数字化人才，还可以助力新技术的研发及应用，让企业一直处在行业竞争的前沿。
数字经济时代人力资源管理数智化人才培养的问题
数智化人才培养缺乏系统性规划
尽管数字化转型的浪潮席卷了所有行业，但针对数智化人才的培养工作，大多数企业尚未开展系统性规划。这类规划的缺失，导致培养过程出现碎片化和重复情况。
拿一些传统实业企业来说，它们长期困在传统经营模式里，数智化转型的意识还比较弱。在培养数智化人力资源管理人才时，常常没有顶层统筹，也没有明确目标。企业在筛选、培训、考评人才等环节，太看重短期效果。有些企业为了快速解决技术革新带来的业务难题，急着开一些应急技术培训课，却没从企业长远发展的战略角度考虑人才的整体安排。这种短视的做法，会让培养出的人才无法深入理解企业战略，很难真正满足数字经济时代对人才综合素养的要求，也不能为企业带来长久的战略价值。
技术与管理人才的培养错位
在数字化转型实施阶段，对技术型、管理型人才的需求呈现日益上升的趋势。现阶段开展数智化人才培养工作中，技术、管理型人才培养往往存在错位的问题。
众多企业过度看重技术型人才的培养，将大量的资源和精力投入到技术培训课程的设计和实施上，却没有关注管理型人才在数字化转型中的关键意义。管理层应具备跨领域的数字化视角以及对技术变革的深度理解能力，这样才能在企业战略决策中精准把控数字化转型的走向与步调。
数据安全与隐私问题的挑战
推动人力资源管理数智化的时候，数据安全和隐私保护问题很突出，是亟须解决的重要挑战。数智化人力资源管理要靠大量员工数据和公司内部敏感信息，这些数据的管理与保护牵涉到法律、技术和伦理等方面。
有些企业推进人力资源数字化管理时，会把员工的个人信息、工作表现、薪酬福利等数据存在云端服务器上。因为没有有效的数据安全防护手段，这些数据可能被黑客攻击，还有泄露的风险。要是员工数据泄露了，不光会让员工的个人隐私受侵害，还可能泄露企业的商业机密，使企业遭受经济损失与声誉破坏。在使用数据的时候，怎么保证数据只在合法的业务范围内使用，这是企业做数智化人力资源管理时必须面对的伦理问题。
数字经济时代人力资源管理数智化人才的培养策略
制定长远的数智化人才培养战略
为了更好地应对数字经济时代的挑战，企业要制订长远的数智化人才培育方案。要增强顶层统筹设计，明确数智化人才培养的目标和发展路径。通过对行业趋势和企业发展的分析，明确所需要的人才类型、技能标准以及培育路线，编制针对性强、操作性强的培训课程。
以某大型互联网企业为例，公司起初通过剖析行业趋势及自身发展需求，明确了数智化转型必备的各类人才类型及技能要求，规划了合适的培训路径。对于数据分析与人工智能等领域的紧缺人才，企业和多所高校、科研机构建立起协作关系，开展联合培养，借助外部资源拓展了人才的知识储备及创新能力。
构建跨学科的人才培养模式
针对技术人才和管理人才培养错位的情况，企业要主动搭建跨学科的人才培养平台。对于技术型人才，除了加大专业技术训练力度外，还要着重培养他们跨学科的综合能力，尤其要重视他们在数据分析、信息系统管理和人工智能等领域的应用水平。对于管理类人才，除了加强管理技能的培养，还应当强化他们对新兴技术的敏感度和应用水平，使其能够理解并运用数字技术实现决策的优化及流程的改进。
某知名制造企业在数智化转型推进阶段，规划了“技术与管理相融合”的跨学科人才培养模式。企业为技术人才量身定制了综合能力培养方案，除了技术专业培训，还着重培养数据分析能力和人工智能的应用技能。管理型人才被要求在提升传统管理能力的同时，具备对大数据、云计算及智能化技术的深刻把握与运用能力。
加强数据安全和隐私保护机制建设
推进数智化人才培养时，企业要高度关注数据安全和隐私保护。企业得制定严格的数据管理规则，说清楚员工信息的采集、存储和使用标准，保证数据管理合规又透明。还要多运用技术手段，像加密、数据脱敏等，保障员工数据安全可靠。另外，还得定期给员工做数据安全和隐私保护培训，提高所有人的数据安全意识。
有一家金融科技企业，为了让数智化人才培养能长久推进，公司加强了数据安全与隐私保护机制的建设。企业制定了严格的数据管理办法，明确了员工数据的采集、存放和使用流程，确保所有操作都符合法规要求。他们引入了先进的加密和数据脱敏技术，防止员工及客户的隐私信息泄露。公司还定期组织员工参加数据安全与隐私保障培训，通过提升大家的安全意识，让公司在推进数字化转型和开展数智化人才培养时，不会遇到数据泄露或被滥用的风险。
在数字经济浪潮不断推进的当下，要持续关注技术前沿，及时优化人才培养计划，不断完善战略规划，促进跨学科深度融合，筑牢数据安全防护屏障，用灵活的方式应对变化，确保人力资源数智化转型稳定且长远地推进
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