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數字經濟已成為驅動我國經濟發展的關鍵力量，數字經濟的迅速發展，對企業管理和人力資源的影響正在加深，人工智能、物聯網、云計算等一批新產業新業態如雨后春筍。每個新技術的發展、普及和落地，背后都由龐大的人才組織作為支撐，包括數據分析師、人工智能訓練師、云計算工程技術人員在內的一大批數字化、智能化、信息化新崗位涌現。
數字化人才一直在數字化轉型中擔當關鍵作用，據數據顯示，中國數字化人才缺口已接近1100萬，其中人工智能人才缺口超過500萬，國內供求比例約為1：10；大數據人才缺口也高達150萬。例如人工智能領域頭部企業?？低暫痛笕A技術二季度相關職位招聘量環比增長了103.6%。
近年新入局并迅速崛起的佼佼者，如曠視科技、商湯科技、云從科技二季度相關職位招聘量也環比增加了23%。一面火焰一面海水，疫情逆境之下更是持續放大了這一現象。
隨著數字化人才需求的持續上漲，新一輪的數字人才之戰已全面打響。人才作為數字化轉型時代最關鍵的資源，對轉型的成功與否可謂是起到了決定性作用。數字化人才又該去哪里尋找？找到了又如何發展？本篇文章將和各位讀者探討這一話題。
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數字化是必然的，人才卻非必要？
當前企業數字化轉型面臨數字意識不夠深入，在數字化轉型預備階段，因為企業信息孤島現象嚴重、缺乏啟動資金，技術能力不足等問題，認為數字化人才不是必要的因素，只需要以靈活用工的模式聘請專家顧問提點建議，或采購數字化轉型的軟件系統，就能步入數字化轉型的正軌。
天浩認為，過去企業存在著認識上的嚴重誤區，在數字化的進程中，人才是第一要素。為什么這么說？
首先，我們先要了解數字化人才，通常劃分三個層級；其一是數字化技術人才：掌握計算機、大數據、人工智能、通信等相關的數字化技術；其二是數字化管理人才：從戰略上落地實施數字化戰術，深諳商業價值、經營理念；其三是數字化應用人才：以企業核心資產的價值推動業務數字化應用能力增長，更有優化重構業務增長的分析能力。
這三類人才，對應著企業數字化轉型需要的三大任務，即數字新技術、新商業模式、新管理范式?！巴馄笇＜摇被蛸I軟件/解決方案只能解決入門問題，想要實現三大任務的轉型，需要逐步組織完備的團隊。
其次，宏觀方面各個產業領域，遇到的數字化轉型難題也千差萬別；以我國西部地區為例，傳統農業看天吃飯、靠人的經驗，為順應農業轉型，數字化人才只是輔助作用，更多人才來源在主要是對傳統農人的能力提升，大專院校即使提供對口人才，農業也無法完全承載。所以外聘的農業數字化技術員，職能主要聚焦在培訓、指導、咨詢等范圍。
這樣農業信息化、智慧農業系統等先進科學技術在農業生產一線的落地才具備了根基，農業數字化技術員帶領傳統農人一起實現產業升級，將是數字農業發展節奏的主基調。
在傳統工業領域，則呈現著另一種趨勢。公開信息顯示，我國工業互聯網產業規模已邁過萬億元大關，正在經歷數字化管理由大到強的轉型升級，越來越多工廠投入大量資金更新智能設備和生產線，這都離不開“數字工匠”人才基礎的有效賦能，他們融合創新了傳統工業與數字技術的核心價值、推動產業數字化轉型升級。
但是，智能設備/生產線對人才能力的要求，和傳統設備/生產線對工人的職能優勢完全不同。且工業企業可以承擔更高的人工成本，可以根據需要高薪招聘和引進專業人才和應屆生，當然也可以挑選優秀傳統工人進行內部人才培養。
進入到細分領域里，根據IBM商業價值研究院的《釋放數字化的潛力：財務組織的數字化重塑》報告顯示，有超過半數的企業將缺乏應用數字化財務技術的專業人才列為在財務組織內推進數字化面臨的最重要挑戰。
各行業、各職能部門在數字化轉型上的需求各不相同，過往企業家較為“粗糙”的數字人才觀已落后現實。
在行業內已驗證的許多案例都充分地說明一個問題，企業堅持走數字化轉型不僅需要攻克各種技術難題。也需要有效利用內外兩個手段，快速培養出擁有復合型技能的數字化人才，兩個抓手都要硬。
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企業招兵不易，大學聯手大廠“練神功”
2022年1月，國務院印發了《“十四五”數字經濟發展規劃》（以下簡稱《規劃》），這是我國數字經濟領域的首部國家級專項規劃?！兑巹潯访鞔_，到2025年，數字經濟核心產業增加值占GDP比重的10%。其中產業數字化是大頭，2021年我國產業數字化規模已達37.2萬億，數字產業化8.4萬億。
在此背景下，望眼各個行業，市場出現了巨大的人才缺口，這已然成為數字化轉型的瓶頸。既然人才難找，行業內有聲音呼吁轉變思路：不如從“娃娃抓起”，從校園里培養合適的數字人才。雖說，近年來，校園應對社會變化，要培養適應性人才已是老生常談的課題，但現實是數字化人才培養并不容易。
這主要原因是原有的人才培養體系已不滿足數字經濟的發展：校園對數字化人才的培養底子薄，如數字產業發展更新快，課程教學內容與產業需求脫節；部分院校信息化程度不高，缺乏優質數字化教學內容資源；教研資源缺乏數字化實踐經驗，指導能力有限；與數字化產業接軌的實踐項目數量少之甚少。
總言之校園形式的數字化自主知識覆蓋面窄，綜合應用技能不足，自然輸出的人才與社會的適配能力也不佳。
此路道阻且長，行則將至。為此，國內舉力聯合高校與名企從源頭培養數字化人才，包括華為、阿里、百度等互聯網巨頭積極參與。
就在今年6月，華為與三所高校簽約昇騰“眾智項目”，并與成都大學簽約合作建設四川首個“鯤鵬&；昇騰產教融合育人基地”；百度聯合全國11家職業教育集團，繼“500萬AI人才培養計劃”又推新舉措：發布“大國智匠”人才培養計劃。
阿里云則攜手武漢科技大學共建大數據科研平臺，共建新型高端智庫，并開展創新人才培養。
巨頭親自下海，想必人才供應平衡指日可待吧？天浩認為未必，數字化人才屬于高綜合型人才，不只是技術人才，需要硬件技術知識（如人工智能、算法等）要過關，更要懂產品、市場相關知識儲備（如數據分析、產品研發等），關鍵的是了解企業組織流程的業務能力，服務于企業業務的持續優化。
高校聯合科技巨頭，可拓寬學校培養出的數字人才某方面的知識面?？稍邶嫶?、復雜的數字化人才缺口中，這種合作模式帶來的效能也有自己的局限性。
比如制造業數字人才需要具備制造業管理數據化、大數據驅動流程質量、數字化資源洞察等等能力模型，職業技能跨度較大，沒有相關經歷就無法解決實際問題。可見，企業如何招兵、招什么兵？是一個很復雜的問題。
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慢計劃快行動，人才出路內外兼修
企業數字化轉型和數字化人才建設都不是一蹴而就的，尤其對于傳統行業而言，企業發展應將數字化作為長期戰略任務，特別是數字化人才發展需要更精細化，除了順應政策的灌溉，企業自身仍需內外兼修，內在科學管理，外在人才補給策略。在此，作者有三點建議：
第一、據統計，77.5%的金融科技人才來源于應屆生校園招聘，學生群體學習能力強、求知欲旺盛，可塑性高的特點使其具有獨特優勢；高校人才供給需要主動擁抱企業平臺，除了科技巨頭，也要和垂直領域典型企業加緊聯合步伐，加大學科課程與新技術的融合，開發相關業務型科學課程，讓各行業各專業的人才都能夠有科學基礎，成為供應人才堅實的后盾。
比如說，互聯網內較為綜合型的崗位是產品經理，不僅要了解技術，也要懂得推廣運營。如今大多數高校并沒有完全吻合產品經理一崗的專業，因此行業內招聘該崗時要么招聘計算機技術專業，要么結合企業所處行業。如金融，則招聘金融相關的人才。這非全面針對性的人才輸出，在某種程度上，也給企業帶來了一定的成本與風險。
第二、企業堅持走內部人才優化路線。實在不行，企業組建和培育專家咨詢顧問團隊，提高智能化轉換效率和人才培養效率。目前行業內常見的是，大廠向外輸出，從華為、騰訊、阿里出來的一些職業經理人，將自身積累的數字化項目案例總結方法后，為中下部企業“診斷”后精準輸出，其中也有不少在行業內飛速發展，最終成為佼佼者。
以阿里為例，沉淀了阿里內部眾多業務的數字化實踐，成立專注企業數智服務的子公司——瓴羊，旨意于助力企業提供人才戰略新思路，適應時代需求。但是，無論有多少第三方服務公司提供支持，內部人才優化才是根本，要有“自換血”的魄力和勇氣。
第三、做好隨時順應社會轉變，從而轉變“找人才”和“用人才”的思路策略。無論是國內今年提倡的靈活用工，或是跨界聯合，都在一定程度上為企業在缺人的死胡同中添加希望。自2019年12月，華為云在各基地組織并提供數字化人才應用等高端培訓，華為作為一棵枝繁葉茂的梧桐樹引得無數鳳凰棲息，多次賦能、帶領上百家企業探討數字經濟新思維，成為重要的數字化人才培養窗口。
根據《福布斯》和麻省理工學院對全球400多家大型主流企業的調研數據，數字化企業的盈利能力比行業平均水平高出26%。在數字化紅利和真金白銀利潤的利好下，企業做計劃時可以走一步看一步，但行動上要快速，因為慢就意味著被“淘汰”的風險。
靈活的使用外聘和內培的兩個手段，在數字化落地上能快一步就快一步。
最后
正如世界著名未來學家約翰·奈斯比特描述的那樣：“21世紀最激動人心的突破將不會來自技術，而是源于對‘生而為人的意義’的更加開闊的理解。”人才問題多年來一直都是企業關注的重點，企業為人才也付出了諸多行動。在數字化轉型背景下，企業更亟需把握數字化人才與傳統人才的核心差異，將人才發展與業務布局緊密結合。
避免走彎路的同時快速行動，在行動中動態調整人才策略，最終實現人才升級、組織升級、業務升級。
回想疫情前后，逆境下直播或K12教培興起，各類應用的數字化人才炙手可熱。各行業對于數字化人才的具體需求，在不同的時期各不相同。未來后疫情時代，受數字經濟，疫情常態化、人口老齡化等社會因素，以及云計算、5G基建等技術因素驅動影響，快速涌現的數字化人才將推動企業數字化轉型增長，重新煥發勃勃生機。
