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AI賦能人才管理(人才標準建設升級實戰指南)

  • 作者：費煙平|責編:柯尊斌
  • 出版社：中國水利水電
  • ISBN：9787522642000
  • 出版日期：2026/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：256
人民幣：RMB 79.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書聚焦于AI技術與人才標準的深度融合，旨在搭建連接戰略、組織與人才的智能橋樑，形成一套可落地、可迭代的方法體系。全書以「理論築基—方法落地—案例驗證—趨勢前瞻」為主線，系統闡述如何在AI驅動下推動人才標準的建設：從理論溯源到能力模型設計，從多行業案例解析到人機協同新範式的展望，全面覆蓋AI在人才畫像、標準構建與評價中的應用。本書強調，AI不僅是效率工具，更是激活「人的價值」的戰略賦能者。
    本書適用於HR從業者（從執行轉向戰略，掌握AI與體系聯動）、企業管理者（獲得AI人才戰略羅盤，牽引團隊成長）、研究學者（探索人才標準數字化與AI倫理等新維度）等閱讀參考。
作者介紹
費煙平|責編:柯尊斌
    費煙平     中國海洋大學工商管理碩士，擁有工商管理與機械設計製造及自動化雙本科背景，構建了「技術+管理」複合型知識體系，為AI與人才管理的跨界融合提供了紮實的理論支撐。持有高級經濟師、註冊PMP、初級會計師等多項專業資質，兼具管理深度與實操精度，同時作為三茅網專欄作家，長期輸出人才管理實戰乾貨，深受行業從業者認可。     職業履歷覆蓋咨詢與企業HR核心崗位：曾任職頭部咨詢公司咨詢顧問，主導並落地多個薪酬體系優化、績效管理升級，任職資格標準搭建項目，積累了豐富的跨行業人才管理解決方案設計經驗；后歷任央企控股上市公司、民企上市公司HRD，深耕不同體制下的組織與人才發展實踐，牽頭推動人才標準數字化升級，AI工具在招聘選拔、績效評估中的落地應用，成功破解大型企業人才管理標準化與個性化平衡難題。     憑借卓越的行業貢獻，獲評所在一線城市年度10大優秀HRD，其將AI技術與人才標準建設深度融合的實戰經驗，為本書提供了「理論+案例+工具」的三重支撐，助力讀者快速掌握AI時代人才管理升級的核心方法。
目錄
推薦語
推薦序1
推薦序2  在變革浪潮中重建人才標準的底層邏輯
前言
第1章  AI驅動的組織能力與員工能力雙向升級
  1.1  人是AI時代工作變化與創造成果的橋樑
    1.1.1  AI時代年輕一代的職場需求
    1.1.2  應對AI，職場人從被動適應到主動進化
  1.2  卓越績效評價準則對人的能力的重視
    1.2.1  卓越績效準則的理念之一：以人為本
    1.2.2  卓越績效準則的理念之二：學習、改進與創新
  1.3  從組織能力到員工能力的雙向賦能
    1.3.1  組織能力：企業戰略落地的基石
    1.3.2  員工能力：組織能力的執行載體
  1.4  組織面臨的痛點：戰略任務與員工能力的斷點
    1.4.1  戰略任務與員工能力斷點的表現
    1.4.2  戰略任務與員工能力斷點的影響
  1.5  人才能力建設：人力資本投資的核心實踐
    1.5.1  將培訓作為人力資本投資的戰略視角
    1.5.2  構建培訓投資的長效機制
  1.6  人才能力建設：人才發展與組織能力發展的雙向要求
    1.6.1  人才能力建設對人才發展的影響
    1.6.2  AI時代為人才能力建設帶來的機遇
  1.7  AI實踐案例：讓管理者獲得專業級的有效訓練
第2章  AI技術重塑人才管理：從狹義檔案到全景式人才洞察
  2.1  員工能力建設與人才管理的關係
    2.1.1  員工能力建設：人才管理的基礎
    2.1.2  人才管理：員工能力建設的支撐框架
    2.1.3  兩者之間的關係
  2.2  人才標準與人才管理的關係
    2.2.1  人才標準：人才管理的基礎和依據
    2.2.2  人才管理：推動人才標準的完善和優化
    2.2.3  兩者的協同作用
  2.3  員工能力建設、人才標準與人才管理的整體聯動
  2.4  人才標準建設
    2.4.1  制定人才標準的原則
    2.4.2  人才標準的作用
  2.5  傳統人才管理的困境與局限
  2.6  AI技術驅動下的人才檔案變革
第3章  整合人才標準，AI賦能精準選才
  3.1  提高人崗匹配度的人才畫像
    3.1.1  什麼是人才畫像
    3.1.2  人才畫像的關注點
    3.1.3  AI助力精準高效選才
  3.2  起源於職業化要求的任職資格標準
    3.2.1  管理思想中職業能力標準雛形
    3.2.2  英國國家職業資格體系
    3.2.3  華為的本土化實踐與創新
  3.3  區分卓越者關鍵能力標尺的勝任力模型
    3.3.1  勝任力模型理論發展

    3.3.2  勝任力詞典
    3.3.3  勝任力模型的實踐應用
  3.4  三個人才標準的區別與聯繫
    3.4.1  人力資源從業者對三個人才標準的困惑
    3.4.2  理解三個人才標準的兩個哲學方法論
    3.4.3  統一人才標準的現實意義
  3.5  AI實踐案例：如何快速篩選合適的簡歷
    3.5.1  獵聘網的AI快讀
    3.5.2  生成式AI的溝通技巧
    3.5.3  DeepSeek對候選簡歷的評估排序
第4章  AI賦能：人才標準從規範職位開始
  4.1  戰略—流程—部門—崗位的邏輯關係
    4.1.1  戰略決定做什麼
    4.1.2  高階流程決定怎麼做
    4.1.3  組織結構：為高階流程的順利實現服務
    4.1.4  部門職責分解到崗位
  4.2  職位、職位族、職位序列
    4.2.1  基本概念
    4.2.2  職位分類與層級設計的原則
    4.2.3  職位序列的橫向分類
    4.2.4  職位序列的縱向分層
第5章  AI時代人才能力標準的特點和模型
  5.1  AI時代人才標準的特點
  5.2  人才標準的B+KSCBV模型
    5.2.1  人才標準基本條件的實踐邏輯
    5.2.2  人才標準的核心條件
  5.3  B+KSCBV模型中的素質如何建模
    5.3.1  素質建模的核心邏輯
    5.3.2  素質建模的構建方法
    5.3.3  兩種典型素質模型的呈現方式
  5.4  用行為事件訪談法提煉核心條件
    5.4.1  行為事件訪談法的定義與原理
    5.4.2  麥克利蘭的行為事件訪談法
    5.4.3  行為事件訪談法的實施步驟
  5.5  AI實踐案例：如何用AI提煉卓有成效管理者的五項要求
    5.5.1  卓有成效管理者的五項要求
    5.5.2  如何用AI提煉卓越管理者的素質
第6章  人才標準實踐案例
  6.1  A公司的人力資本準備度
    6.1.1  背景介紹
    6.1.2  政策環境分析
    6.1.3  A公司戰略地圖
  6.2  B公司結構化面試項目
    6.2.1  公司背景介紹
    6.2.2  項目實施
  6.3  C公司研發人員任職資格人才標準設計實戰案例
    6.3.1  背景介紹
    6.3.2  搭建通道
    6.3.3  建立標準
    6.3.4  評估認證

    6.3.5  結果應用
    6.3.6  復盤精進
  6.4  D公司八級工實戰案例
    6.4.1  背景介紹
    6.4.2  搭建通道
    6.4.3  建立標準
    6.4.4  評估認證
    6.4.5  結果應用
  6.5  E公司幹部管理人才標準的應用
    6.5.1  對管理人員是否需構建任職資格體系的思考
    6.5.2  案例：幹部評價345模型
第7章  AI時代如何以學習促進發展
  7.1  理想與現實的對話
  7.2  學習路徑圖概述
    7.2.1  什麼是學習路徑圖
    7.2.2  學習路徑圖的三個主要特點
    7.2.3  學習路徑圖對培訓體系的優化作用
    7.2.4  學習路徑圖的開發方法
  7.3  經驗萃取概述
    7.3.1  什麼是經驗萃取
    7.3.2  經驗萃取的重要作用
    7.3.3  經驗萃取：加速員工成長的關鍵技術
  7.4  學習路徑圖與經驗萃取的內在聯繫
    7.4.1  經驗萃取：學習路徑圖的內容源頭
    7.4.2  學習路徑圖：經驗萃取的應用載體
    7.4.3  以學習路徑圖與經驗萃取為雙核的能力閉環管理
  7.5  案例：D公司八級工的能力閉環實踐
    7.5.1  技術工人隱性經驗的三個特徵
    7.5.2  D公司基於八級工人才任職標準的學習資源開發
第8章  AI驅動實施：任職資格管理場景下人才標準的全周期迭代
  8.1  啟動階段：高層共識與組織變革準備度評估
    8.1.1  意識與理解：破解「不知道為什麼變」的認知盲區
    8.1.2  領導支持：強化不敢變的決策底氣
    8.1.3  資源與工具：掃清「不能變」的物質障礙
    8.1.4  強化機制：鞏固「持續變」的長效動力
  8.2  設計階段：跨部門工作組協同機制
  8.3  試點階段：選擇標桿部門進行測試
  8.4  推廣階段：變革管理與文化滲透策略
  8.5  優化階段：基於PDCA的動態改進機制
  8.6  常見挑戰與應對
    8.6.1  員工認知偏差：職業化意識的培育路徑
    8.6.2  系統支持不足：任職資格資料庫與HRIS的集成方案
    8.6.3  「能上不能下」：任職資格體系中的准入與退出
第9章  AI驅動人才管理的未來趨勢與戰略機遇
  9.1  AI與人類角色的定位
    9.1.1  AI的漸進式創新：技術迭代的量化積累
    9.1.2  人類的突破式創新：認知邊界的質變突破
    9.1.3  AI與人類的協同創新
  9.2  AI驅動的人才管理變革
    9.2.1  AI驅動人才管理的本質

    9.2.2  AI在人才管理中的核心作用
  9.3  AI在人才管理中的局限性與應對策略
    9.3.1  演算法偏見與公平性風險
    9.3.2  數據隱私與安全風險
    9.3.3  「演算法黑箱」
    9.3.4  技術依賴與人文關懷的平衡機制
  9.4  未來趨勢：AI與人才管理的深度融合方向
    9.4.1  多維度數據融合的全景人才洞察
    9.4.2  前瞻性模擬技術在人才決策中的應用
    9.4.3  倫理規範體系的標準化構建
    9.4.4  全球化與本土化的動態適配機制
  9.5  人機協同的人才管理新模式
附錄  人才標準建設實戰表單、模型庫
參考文獻

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