数字化转型中的人力资源管理与技术合作协同效应
刘喆
作者简介：刘喆（1978—），男，硕士，讲师，主要研究方向为工商管理。
（山东外事职业大学，山东 威海 250100）
    摘要：数字化转型背景下，人力资源管理与信息技术的融合程度不断加深，二者的协同效应成为提升组织效能的关键因素。本文通过分析数字化转型过程中人力资源管理与技术部门的合作机制、协同模式及实施效果，探讨了人力资源管理与技术合作的发展现状、存在的问题及优化路径。研究发现，构建高效的协同工作机制、强化数据驱动能力、优化技术应用体系，对实现人力资源管理与技术部门的协同增效具有重要意义，能有效推动组织数字化转型进程。
    关键词：数字化转型；人力资源管理；技术合作；协同效应
    引言
    数字化转型浪潮下，传统人力资源管理模式面临重大变革，与技术部门的深度融合成为组织变革的重要推动力。人工智能、大数据、云计算等新兴技术的快速发展，为人力资源管理提供了全新的工具和方法，推动人才管理向数字化、智能化方向演进。然而，人力资源管理与技术部门的协同发展仍存在诸多挑战，如协同机制不完善、数据应用能力不足、技术集成度低等问题制约着协同效应的发挥。探索人力资源管理与技术合作的协同效应，构建高效的协同工作机制，对提升组织管理效能、增强核心竞争力具有重要的理论与实践意义。
    一、数字化变革驱动下的人力资源管理协同新态势
    数字化转型已成为组织变革的核心驱动力，人工智能、大数据、云计算等新兴技术深刻改变着传统人力资源管理模式。智能算法、机器人等数字化工具加入组织互动网络，使人力资源管理对象和方式发生根本性转变。传统人力资源管理过程以人际交互为主导，而数字化环境下的管理范式呈现出数据驱动、人机协同的新特征[1]。技术在管理实践中逐步扮演辅助者角色，通过数据处理自动化实现对传统管理流程的优化升级。人力资源管理与技术的协同效应不仅能够实现资源优化配置、提升运营效率，更在医疗、制造等领域显著提升了组织绩效。通过技术赋能，人力资源管理实现流程再造、服务升级和价值创造，形成人与技术双向互动、共同发展的良性循环，为组织数字化转型提供了有力支撑。
    二、人力资源管理与技术融合的协同新格局
    随着数字技术的迭代升级，人力资源管理与技术的融合程度不断加深，形成了新的协同格局。技术已不再是简单的工具支撑，而是成为人力资源管理的重要伙伴。在数字化浪潮推动下，人力资源管理经历了从基础数据处理到智能化协同服务的跨越式发展。数据驱动、人机协同等新型管理模式的出现，推动人力资源管理持续创新和变革。
    （一）人力资源管理数字化发展阶段分析
    人力资源管理数字化发展经历了数据电子化、流程信息化和智能协同化三个阶段。
    首先，电子化阶段主要实现人事数据的数字化存储和基础信息管理，建立起人力资源基础数据库，解决了传统纸质档案管理效率低下的问题。
    其次，信息化阶段着重于管理流程的系统化和标准化，将招聘、培训、绩效等各项功能模块整合到统一平台，提升管理效率，实现了人力资源各模块间的数据共享和业务协同。
    最后，智能协同阶段则标志着人机深度融合的新时代，依托人工智能技术实现管理决策智能化、服务个性化和流程自动化，构建起人与技术交互的管理新体系。
    从技术应用深度看，管理系统逐步从辅助工具升级为决策支持平台，在组织运营中发挥着越来越重要的战略作用。
    （二）人力资源管理与技术融合的新趋势
    数字技术与人力资源管理的融合呈现出新的发展趋势。智能化应用场景不断拓展，人工智能在人才筛选、员工画像、绩效预测等领域发挥重要作用，智能算法的决策支持能力显著提升了组织管理效能。数据驱动决策成为主流，通过大数据分析优化人才配置、预测人才需求、评估管理效果，为组织人才战略提供科学依据。移动化平台广泛应用，员工自助服务和移动办公提升了管理便捷性和用户体验，促进了组织内部沟通协作效率的提高。云端化部署日益普及，人力资源管理系统向云服务模式转型，增强了数据共享能力和系统扩展性。
    人力资源管理正朝着智能化、数据化、移动化、平台化方向快速演进，形成了技术赋能与管理创新相互促进的良性发展态势。
    （三）技术赋能人力资源管理的创新方向
    技术赋能正推动人力资源管理向更深层次创新发展。在人才获取方面，智能化招聘系统运用自然语言处理技术，精准匹配岗位需求与人才特征，提升人岗适配度。人才发展领域，基于机器学习的个性化学习平台能够根据员工能力模型和职业发展规划，智能推荐培训课程和发展路径。在组织管理方面，数字孪生技术构建虚拟组织映射，实现了组织结构动态优化和人才资源灵活调配。绩效管理运用数据挖掘技术，建立多维度评估体系，实时监测团队协同效能和个人绩效表现[2]。人机协同的服务模式重构了传统人力资源管理流程，智能机器人在员工服务、薪酬核算、档案管理等方面发挥重要作用，显著提升了管理效率和服务质量。技术赋能正成为推动人力资源管理创新的核心动力。
    （四）协同效应的价值体现及发展前景
    人力资源管理与技术的协同效应在组织运营中展现出显著价值。在效率提升层面，智能化技术减少了人力资源管理中的重复性工作，管理人员从烦琐的事务性工作中解放出来，转向战略性人才管理工作。在决策优化方面，数据分析技术为人才决策提供科学依据，提高了人才管理的精准度和预见性。人机协同模式增强了组织的应变能力，快速响应了市场变化和人才需求。
    从发展趋势看，人力资源管理与技术的协同将向更深层次推进。智能技术将在员工体验提升、组织效能优化、人才价值挖掘等方面发挥更大作用，人机协同的管理模式将成为组织数字化转型的重要支撑。未来，协同效应将持续深化，推动人力资源管理向更高水平发展。
    三、人力资源管理与技术协同的深层矛盾
    数字化转型进程中，人力资源管理与技术的协同发展面临诸多深层次问题。组织在推进数字化变革过程中，往往过分关注对技术工具的引入，而忽视了对协同机制的构建和数据治理能力的提升。这些问题制约着协同效应的发挥，影响了组织数字化转型成效。
    （一）协同机制尚不完善
    人力资源管理与技术协同机制的不完善已成为制约数字化转型的关键瓶颈。现有协同机制普遍存在架构松散、职责模糊、流程割裂等问题。以某制造企业为例，人力资源部门引入智能招聘系统后，因缺乏与技术部门的有效协同，系统难以及时根据业务需求进行优化升级，导致人才筛选的精准度持续下降。在绩效管理环节，人力资源部门与技术部门各自为政，数据标准不统一，致使绩效数据难以有效整合分析[3]。组织层面缺乏统一的协同治理框架，人力资源管理与技术部门在项目推进过程中经常出现责任推诿现象。跨部门沟通机制不畅，影响了数字化解决方案的落地效果。协同机制的缺失导致技术应用难以发挥预期效果，制约了管理创新的深化推进。
    （二）数据治理能力不足
    数据治理能力的薄弱已严重影响人力资源管理的数字化转型进程。第一，组织普遍存在数据标准不统一、数据质量参差不齐、“数据孤岛”现象严重等问题。某互联网企业在推进人力资源管理平台建设时，因各业务系统间数据标准不一致，导致人才数据无法有效整合，影响了人才画像的准确性和决策支持的有效性。第二，数据采集过程中缺乏统一规范，人才信息的完整性和准确性难以保证。第三，数据安全管控不足，员工隐私数据保护机制尚未建立，存在数据泄露风险。第四，数据分析能力欠缺，无法充分挖掘数据价值，人力资源管理决策仍主要依赖经验判断。第五，数据治理体系的不健全，制约了数据驱动型人力资源管理模式的形成。
    （三）技术应用水平有限
    人力资源管理领域的技术应用仍处于浅层次水平，难以满足数字化转型的深层需求。第一，组织在技术选型方面缺乏系统性思维，往往盲目追求新技术应用而忽视实际需求，导致技术投入与管理效益不匹配。例如某金融机构引入智能化人才管理平台后，因技术架构与业务场景不匹配，系统功能无法满足个性化管理需求，造成资源浪费。第二，技术集成度不高，各个系统间存在信息壁垒，无法实现数据的无缝流转。第三，对人工智能、区块链等新技术的应用停留在表层，未能深入挖掘技术在人才管理中的价值潜力。第四，技术创新与管理创新脱节，未能形成技术赋能管理的良性互动。技术应用的局限性制约了人力资源管理数字化水平的提升。
    四、人力资源管理技术协同的突破创新
    人力资源管理与技术协同的深层矛盾需要通过系统的解决方案加以突破。可以通过构建务实高效的协同机制、完善精细化的数据治理、强化技术应用实践、建设专业人才梯队等，推动人力资源管理技术协同取得实质性突破。
    （一）构建高效协同工作机制
    构建高效的协同工作机制应立足组织实际，从制度、流程和评估三个维度展开（见图1）。在制度层面，应设立数字化转型专项工作组，由人力资源部门和技术部门共同参与，明确分工合作清单，制定协同工作指南[4]。在流程层面，要对人才招聘、培训、绩效等关键环节进行流程再造，设计人力资源管理与技术支持的交互节点，确保各环节无缝衔接。在评估层面，应建立月度协同工作评估机制，围绕项目进度、问题解决、资源调配等关键指标进行考核，并将评估结果与部门绩效挂钩，确保协同机制落地见效。应建立协同工作双周例会制度，及时沟通项目进展，解决协作过程中的问题；设置跨部门联络员岗位，负责日常沟通协调，提高协作效率。
    （二）完善数据治理体系
    数据治理体系建设应遵循“统一标准、分级管理、全程监控”的原则。应制定数据标准规范手册，统一数据采集规则和质量标准，规范字段定义和数据格式；建立分级分类的数据权限管理制度，对人才信息、绩效数据、薪酬数据等不同类型数据设置差异化访问权限；构建数据质量监控体系，开发数据质量监测仪表盘，实时监控数据完整性、准确性和时效性指标，对异常数据及时预警和处理；设置专门的数据管理岗位，负责数据标准执行、质量监控和问题处理；建立数据资产目录，对人力资源管理相关数据进行系统化梳理和价值评估；制定数据生命周期管理规范，明确数据采集、存储、使用、销毁的全流程管理要求；定期开展数据治理审计，评估数据治理成效。

    （三）提升技术应用能力
    技术应用能力的提升应围绕应用场景构建，强化落地实施。针对人才筛选场景，应开发基于职位画像的智能匹配引擎，设置可量化的匹配规则和评分标准。在员工发展场景，应构建个性化学习推荐系统，根据能力模型和发展路径设计推荐算法。对于绩效管理场景，应建立多维度的数据采集体系，开发可视化的绩效分析工具。
    要建立技术应用评估机制，定期收集用户反馈，持续优化技术方案，确保技术应用产生实际价值；制定技术应用成熟度评估标准，定期评估各项技术应用水平；建立技术创新实验室，鼓励新技术在人力资源管理场景中的创新应用；开发技术应用最佳实践指南，促进技术应用经验的沉淀和分享。
    （四）加强复合型人才培养
    复合型人才培养应建立系统化的培养机制（见图2）。应设计数字化人才能力模型，将数据分析、技术应用、业务理解等核心能力纳入评估体系；开发分层级的培训课程体系，针对不同岗位人员设置差异化的学习路径；建立导师制，选派资深人力资源管理专家和技术专家担任导师，进行一对一辅导；设置项目实践机制，通过轮岗交流和项目历练，提升人才的综合能力；完善激励机制，为复合型人才提供差异化的薪酬方案和晋升通道，激发人才发展动力；建立人才发展地图，明确不同发展阶段的能力要求和发展路径；设立创新实践基地，为复合型人才提供实践创新平台[5]；开展定期的人才盘点，评估人才培养效果，及时调整培养策略。

    五、结语
    数字化转型背景下，人力资源管理与技术部门的协同发展已成为提升组织效能的关键路径。研究表明，人力资源管理与技术的深度融合不仅能优化管理流程、提升决策质量，还能促进组织创新发展。通过构建高效协同机制、完善数据治理体系、提升技术应用能力、加强复合型人才培养，企业能够有效突破人力资源管理与技术协同面临的深层矛盾，实现协同增效。未来，随着新一代信息技术的持续演进，人力资源管理与技术合作的协同效应将进一步增强，推动组织在数字化转型进程中实现更大突破，为组织持续发展注入新的动力。
参考文献
[1] 刘兰兰. 数字化转型中企业人力资源管理的优化路径研究[J]. 商场现代化,2025(2):104-107.
[2] 邓可. 工业4.0 背景下数字化人力资源管理探究[J]. 商展经济,2024(24):175-178.
[3] 申彤欣. 大数据背景下企业人力资源管理创新研究[J].中国市场,2024(35):85-88.
[4] 邹毅. 浅谈大数据时代下事业单位人力资源管理改革[J]. 乡镇企业导报,2024(23):228-230.
[5] 田政. 数字经济时代人力资源管理模式的创新发展研图2　培养机制究[J].中国集体经济,2024(36):121-124.