左至右：极客邦科技创始人&CEO霍太稳先生、人瑞人才CEO张建国先生和德勤中国合伙人陈岚女士
在此次对话中，三位嘉宾就数字产业化、产业数字化发展，以及互联网、智能制造、金融、人工智能等热门行业数字化转型的关键问题等进行深入交流，以下是此次对话的部分精彩观点摘要：
“井”型人才的概念，就是在“π”型人才的基础上增加了两个要素，一个是软性技能，包括战略性思考和业务管理能力、沟通协作能力、学习能力。“一项技能闯天下”的时代已经过去，需要大家具备不断学习、更新迭代知识的能力，否则无法跟上外部环境快速变化的需求；另一个是数字能力，包括对数字化知识和技能掌握的“广度”以及对某些领域的数字化知识和技能的“深度”掌握。
过去3年是全球和中国的数字化进程最快的3年，数字化在各个领域的渗透力逐渐提高，也让很多的行业“降本增效”成为了可能。我觉得任何时候企业都是先求生存再求发展，通过数字化的手段进行转型从而达到“降低增效”的目的，会是一个主流趋势。
从长远的角度来说，数字技术一定要服务于实体经济。它最终能否有生命力，能否可持续发展，还是要看它对于整个实体经济的助力有多大。所以我们希望未来能看到 ChatGPT这样一个大语言模型，能够加速医疗信息化、远程医疗、生物医药等这种临床研发的数字化进程。
“不求人才所有，但求人才所用”，企业要采用适合自己的多元化用工策略，提高人才的使用效率以及成本的管控，从而获取更多的社会资源。不能把人力资源单纯看作一个职能部门，要把它上升到公司非常重要的战略协同部门。
以下是此次对话文字整理：
霍太稳：《产业数字人才研究与发展报告(2023)》涵盖了11个行业的数字化转型相关案例，包括很多图表也给了我很多启发，这样的报告是业界非常需要的，先请陈总给我们讲讲德勤共同推出这个报告背后的意图？
陈岚：数字化已经讲了很多年，其实数字化一开始讲的是信息化，后来讲的是数字化，再后来讲智能化，现在又提出未来打造数字中国这样一个大的战略方向，数字经济就变得更加的重要。
德勤在很多年前也在进行数字化转型，包括服务、产品以及和客户互动的方式。我们在为各行各业的客户提供服务的过程中，发现客户也在为数字化转型苦恼，而且我们都遇到了数字人才的匹配度问题，但当时市面上没有现成的研究资料供我们参考。不仅是企业端，行业想了解到底什么样的数字化人才是紧缺的，如何高效利用数字化人才，包括政府也想推动数字化人才的发展，他们也很难找到一个非常客观、理性的研究支撑。所以我们一直想做数字化人才的研究，就机缘巧合碰到国总（张建国）。
霍太稳：国总这边应该有很多数字人才或者是数字产业的相关场景，请国总给我们介绍一下人瑞人才在推出这本研究报告背后的目的和意图？
张建国：从国家战略到企业战略都特别关注数字化转型，这也是最近整个经济社会发展的主旋律。数字化转型涉及面很广，包括产品形态、行业格局等。但是在调研过程中，我们发现企业遇到的最大问题还是数字人才的问题，所以报告的内容聚焦在人才上。这次我们的调研报告涉及11个主要行业，针对行业中数字化人才的供需状态、人才分布以及对人才技能的要求进行了深入的研究，对整个行业或者是企业有实际的参考价值。
霍太稳：《报告》非常明确地提出了数字产业化和产业数字化的概念，总共包含四大部分，也请国总介绍一下这份报告主要包含了哪些内容？
张建国：报告第一部分主要分析中国数字经济发展的状态和趋势；第二部分重点分析数字产业化相关行业的人才现状，其中包括人工智能、物联网、互联网、游戏、元宇宙以及芯片设计6个行业；第三部分涉及产业数字化，我们重点研究了智能制造、智能汽车、金融、生物医药以及新零售这5个行业，这些行业在数字化转型过程中同样遇到了人才方面的挑战；第四部分针对中国企业在转型过程中，尤其是在人才策略与管理方法上提出了一些方法论，帮助企业成功地进行数字化转型。
霍太稳：业界有一句话叫做“企业数字化转型其实是人才先行的”，《报告》中提到数字人才应该按“井”字型的特点划分，国总能不能把“井”字型人才模型的相关概念给大家阐述一下？
张建国：以前的专业人员只具备专业能力，不具备其他能力，我们叫一条腿的“T”型人才；后来的“π”型人才有两条腿，也就是说一个专业人员除了具备专业知识以外，还应该具备行业知识或业务知识。我们这次在报告中提出“井”型人才的概念，就是在“π”型人才的基础上增加了两个要素，一个是软性技能，包括战略性思考和业务管理能力、沟通协作能力、学习能力。“一项技能闯天下”的时代已经过去，需要大家具备不断学习、更新迭代知识的能力，否则无法跟上外部环境快速变化的需求；另一个是数字能力，包括对数字化知识和技能掌握的“广度”以及对某些领域的数字化知识和技能的“深度”掌握。无论你是什么专业出身，都要具备一定的数字技能，比如掌握计算机的知识和一些数字化管理方法，这样才可能适应整个组织的要求。对于不同行业、不同岗位的关键数字人才胜利力模型，报告中都给出了详细的画像，对于企业和个人都有非常重要的参考意义。
霍太稳：“降本增效”这个话题最近经常被提及，想请教一下陈总，从您的角度去看它背后的根源是什么？会对行业带来怎样的影响？
陈岚：“降本增效”是企业经营的一个底层逻辑。其实不管什么时候，企业都需要“降本增效”。最近几年被提及较多的原因是，中国从2015年开始从高速增长走向了高质量增长，增长的速度和规模不再成为优先考虑的首要因素，但增长的质量被更多地考虑到。所以降本增效其实也是企业顺应国家经济转型高质量发展的趋势要求。
“降本增效”给各行各业都带来了很大的影响，对于我们咨询行业或者服务行业来说，我们挣取的费用其实就是帮企业达到“降本增效”的目的后，企业给我们的一个奖励，要么帮他省钱，要么帮他挣更多的钱。
过去3年是全球和中国的数字化进程最快的3年，数字化在各个领域的渗透力逐渐提高，也让很多的行业“降本增效”成为了可能。我觉得任何时候企业都是先求生存再求发展，通过数字化的手段进行转型从而达到“降低增效”的目的，会是一个主流趋势。
霍太稳：请国总分享一下，从人力资源的角度来看，“降本增效”带来哪些影响？个人、企业面对这种情况需要做出哪些改变？
张建国：针对“降本增效”这个问题，大家可能比较关注互联网公司的变化。因为几年前，互联网公司呈现爆发式的增长，采用粗放式的经营管理模式，对成本方面的要素考虑较少。但是这两三年以来，互联网公司开始关注这方面的问题。互联网公司正在经历从“虚”向“实”的转变，必然面对有关成本管控的管理需求，这也使得公司更加稳健、更加良性的持续发展。除了互联网公司从消费互联网向产业互联网方向发展的趋势外，大量的互联网公司出海也成为一个潮流。
另外对于互联网公司来说，人才的需求原本集中在一线城市，现在新一线的人才需求反而增加了，这也与互联网公司跟实体经济相结合，重新形成了一个产业布局相关，所以人才分布的区域在发生变化。
最后就是对人才的要求更高了，尤其是在创新能力和综合能力上要求更高，因为产品的开发、业务的结合更加复杂，所以对于人才的要求更高一些，这是一个总体的趋势。
霍太稳：最近ChatGPT的话题非常火热，从陈总的角度去看，不论是ChatGPT还是AIGC或者是大语言模型，它对整个行业可能会带来什么样的影响？
陈岚：我从行业的应用端来分享一些我的观察。目前观察到的 ChatGPT肯定是优化了搜索引擎，我们也看到微软在办公软件中接入了GPT的技术，很大程度上提高了办公效率。同时我们也看到一些需要和客户有非常密切互动的赛道，比如游戏行业，ChatGPT可以帮它极大地去提高人设的丰富性，增强与游戏玩家的互动体验。
但是从长远的角度来说，数字技术一定要服务于实体经济。它最终能否有生命力，能否可持续发展，还是要看它对于整个实体经济的助力有多大。所以我们希望未来能看到 ChatGPT这样一个大语言模型，能够加速医疗信息化、远程医疗、生物医药等这种临床研发的数字化进程。
从未来在中国的发展角度看，我觉得现在判断它的行业前景可能还为时过早。一方面是ChatGPT预训练对于算力的要求非常高，所以对于整体的算力基础设施、数字基础设施的升级也有非常高的要求。在这样的情况下，也要考虑到环保的成本。另一方面就是在中国的发展还是会暂时受限于数据的规范程度，目前主要还是基于英文的语料，所以未来中国发展ChatGPT可能还要跨越一些挑战。
霍太稳：国总从人力资源的角度，你怎么去看待这些事情，会不会带来一些变化？
张建国：我认为从人工智能的整个产业来看，可以从三个阶段进行理解。第一个阶段是应用技术创新，第二阶段是应用领域的拓展跟商业化相结合；第三个阶段就是商业价值实现。
中国现在的人工智能企业大部分处于技术积累阶段，要实现商业价值还是有距离的。想要有所发展，一些底层技术的突破是非常重要的。因为任何的AI研发都需要很大的投入，如果大量投入后不能变成被重复使用产品，开发成本是很高的。ChatGPT可以被大量使用，所以它的商业价值慢慢就能体现，对于中国来说也应该是处于这样一个发展过程。
霍太稳：这份报告中有哪些印象比较深刻的研究结论，请陈总国总和大家分享一下。
陈岚：因为这份报告主要讲的是人才，我们对人才缺口做了一些预估，包括现在各行各业数字人才紧缺的状况，我们通过比较详实的调查有了一些初步的了解。目前看来，对于产业数字化转型的领域，数字人才的缺口比较大，基本都在20%左右。
另外数字人才的分类中，包括数字领军人才、数字管理人才、数字应用人才和数字技术人才，其中领军人才是最稀缺的。
张建国：报告内容非常详实，对于各个行业人才供给、人才能力结构的相关研究是比较深入的，对于企业数字化转型过程中遇到的数字人才的相关问题有重要参考价值。另外报告中也提出了一些解决问题的方法论，为企业管理提供了重要参考。
霍太稳：结合上面的两个问题，我们既谈了“降本增效”，又讨论了人工智能的问题。其实很多人比较担心AI会不会取代我的工作，针对大家比较关心的技术革新可能带来的变化，两位是如何理解的？
陈岚：著名的哲学家康德说过，技术是工具，最终还是要为人服务的。但是现在我们能看到人和技术是密不可分的。在全球数字人才调研过程中，我们发现了一个有趣的现象：现在的人才不是跟着平台走，而是跟着自己的技能走。他们借助数字化的手段，可以在任何地方为任何有需求的客户提供服务。所以人和技术的关系其实已经发生了改变，技术既为人服务，技术也成为人本身不可分割的组成部分。
霍太稳：国总从您的角度看，技术和人之间是什么样的关系？
张建国：从报告中也可以看出，并不是说随着技术的发展，人的工作会被完全替代。从数字化人才的角度看，我国每年供应的人才大概是500万左右，但企业需求量大概是2000万，数字人才供需不匹配的问题还是很明显的。
就我们个人来说，要思考如何让自己的技能进行转换从而适应发展的需要。人跟技术之间始终是互相促进、而非替代的关系，技术是生产力，最后主导人类的还是人类自己。
霍太稳：产业数字化企业在数字化转型过程中哪些故事比较有启发意义，请二位分享一下。
陈岚：我印象比较深刻的是智能制造行业。什么叫智能制造？就是把人工智能技术应用于传统的制造业场景，从而提升效率。一般我们把智能制造分成上中下游：上游可以理解为是传感器、芯片等基础材料的供应；中游其实是软硬件和聚合软硬件的平台和系统；下游是应用行业和应用场景。目前从这个行业整体来看，中游数字化转型的水平是最高的，因为很多软硬件企业、系统企业本身就是数字企业，它们本身的数字基因会推动它不断迭代。上游和下游密不可分，上游的技术和物料是为下游的行业和场景服务的，因为整个智能制造的下游个性化需求非常大，所以目前上游匹配下游的程度还不是特别高。
另外我们通过调研发现，约12%的受访企业认为他们距离通过智能升级来增加效益还非常遥远，这是我们对于智能制造行业的一个理解。
张建国：举个例子，比如智能汽车这个领域其实从产业结构上发生了很大的改变。现在做汽车行业的再不是以前传统的一些汽车制造厂家了，包括百度、华为等企业都进入汽车领域。因为汽车以发动机为核心的关键技术已经彻底改变了。从整个产业结构来看，这种变化是巨大的，当然这时对人才的需求也不一样，企业需要更多通信、人工智能的专业人才。
此外，企业面临的最重要的问题就是产供销几个环节怎么打通，这里需要借助数字化的技术才可能实现。通过采集相关环节的数据把它们链接起来，为企业决策和管理以及资源配置服务，这种产业转型是企业必须面对的，只有把这个问题解决好，企业才有可能生存下去。
霍太稳：刚才我们谈到了智能制造的数字化问题，接下来聊一聊金融行业数字化问题，两位有哪些观察可以分享。
陈岚：金融行业的数字化转型，应该说中国是走在全球的前面。比如移动支付已经成为我们非常日常的消费和生活习惯了。
对于金融机构的数字化转型，我们观察到现在的商业银行一般都会成立自己的金融科技子公司，解决数字化转型的问题。金融机构的商业模式目前没有明显的通过数字化转型的体现，但是它的运营流程其实已经被数字化改变了，比如客户管理的数字化、供应链金融的数字化、风控的数字化都比较成熟。未来金融行业服务于实体经济，一方面要实现普惠的数字化，另外监管科技方面也需要进行数字化转型，从而应对一些未曾预料的问题和风险。
霍太稳：国总作为人力资源方面的专家，能不能分享一下金融行业未来发展趋势是什么样子的？
张建国：从服务模式来说，金融行业通过数字化已经发生改变，包括我们日常的支付方式、转账取款方式都已经在线上进行。今后整个金融行业的商业模式也会发生很大改变，会趋于定制化、个性化。所以对于很多银行来说，大量投入研发人才在进行系统研发，现在实现的是如何收集数据、连接人员为商业服务，今后应该会创造新的商业模式，我觉得未来是非常有意义的。
霍太稳：刚才咱们谈到了互联网、智能制造、金融行业，对于产业数字化企业和数字产业化企业在数字化转型过程中有没有共性的地方？
陈岚：对于其他的行业的数字化转型，第一阶段是工艺流程的数字化，第二个阶段是生产体系能够引领和协同供应链去做数字化转型，最终以客户为中心，带动整个商业模式的转型，其中最关键的还是要让技术适应下游的应用场景。
张建国：从共性问题来说，应该可以分成三个方面，第一个是认知的层面，对于企业数字化转型的认知应该从战略、业务模式、组织形态等方面来思考问题；第二个是实施的层面，如何去实现数字化转型的问题需要系统化的思考；第三个层面是供给的层面，要思考在一个新的环境中，如何实现社会资源最大化、内部管理成本最低化，从而提高效率降低成本来获取更多利润。
霍太稳：刚才国总是谈到共性的问题，陈总能不能给我们讲一讲产业数字化企业和数字产业化企业有哪些不一样的地方？
陈岚：区别的话一个是技术，另一个是应用，当然他们对于人才的需求也会有很大不同。数字产业化的企业对于核心技术的研发人才是非常缺乏的，而且对于核心技术人才的定义有很大的打磨空间。这其实关系到未来我们要从供给端如何做配比，比如企业是要通过引进还是通过培养获取人才。
产业数字化可能更加需要技产融合的人才，比如人工智能技术去赋能制造业企业，就要适应场景的个性化，技术人才不仅要有数字技术，还要了解行业的背景、场景，技产有一个很好的融合，才能真正去为产业的数字化转型和提升服务。
霍太稳：国总谈一谈，这一方面有没有最佳实践的一些案例。
张建国：我简单总结一下，可能有几个方面是比较明显的，第一个就是对人才要进行分层分类的管理，比如对于产品研发非常关键的核心人才，可能要在外部市场去挖；对于普通人才，一般性的人才，可能通过人力资源服务外包方式来解决用工的问题；对于技术的应用人才可以通过内部培训让他们更好地适应工作环境。
“不求人才所有，但求人才所用”，企业要采用适合自己的多元化用工策略，提高人才的使用效率以及成本的管控，从而获取更多的社会资源。另外，不能把人力资源单纯看作一个职能部门，要把它上升到公司非常重要的战略协同部门，这个对于企业的人才策略来说，我觉得是非常重要的。
霍太稳：国总陈总能否再进一步分享一下，作为个人来说，需要做哪一些方面的改变，从而顺应数字化转型的趋势，或者说给开发者提供一些建议？
张建国：从个人来看，研究报告对每个行业人才能力结构都提出了“井”型人才模型，个人可以从这四个方面来要求自己，哪方面有欠缺可以尽快补齐。对于企业来说，报告第四部分也提到有关人才策略问题的解决方案，比如首先建立人才生态链的概念，从而更好地解决人才短缺的问题。
陈岚：数字化肯定是大势所趋，每个人首先要有一个永远学习的心态。从企业来说，也要去关注数字鸿沟的问题，尽量帮助目前有所欠缺的群体提升数字化能力。德勤目前就有这样的社会责任计划，未来要帮助1000万农村年轻人掌握基础的数字化技能。只有填平数字鸿沟，数字化转型才会向更加健康、可持续的方向发展。