很多企业在推进数智化人才管理时，都会卡在同一个问题上：数据不够全，还能做数智化吗？现实中的场景往往是这样的：EHR 里只有基础人事数据项目管理系统里有一些零散的绩效与角色记录测评数据只覆盖了部分人群关键岗位的人才盘点还停留在线下会议和 Excel于是问题来了：这些数据够不够支撑决策？会不会“看起来很科学，实际上很危险”？信度、效度到底靠不靠谱？益才基于诸多数智化人才管理项目实践，给出的答案是：别等数据“完美”了，先把治理逻辑“翻过来”。一、先纠正一个误区： 数智化 ≠ 数据齐全很多企业默认的路径是：数据补齐 → 模型上线 → 决策升级。但现实是：数据补齐周期长组织共识难业务变化快等数据齐全，决策窗口早就关了。真正成熟的数智化人才管理，并不是“数据多”，而是“数据被正确使用”。二、什么是「反向治理」？反向治理：不是先追求数据完整，而是从“关键决策”倒推数据价值。我们做下比对：正向治理路径：数据 → 指标 → 报表 → 决策（但决策用不上）反向治理路径：决策场景 → 判断结构 → 最小可用数据 → 迭代验证核心不是“有没有所有数据”，而是：现有数据，能不能支撑“这一次判断”？三、数据不全的情况下，如何做“有效决策”？1、把“数据问题”转成“判断问题”。很多人会关注：数据不全，会不会影响决策准确性？这时我们通常会反问一句：你现在要做的，究竟是哪一个决策？比如：是否调整某关键岗位的继任顺序？项目负责人到底该看绩效，还是潜力？是“能力不足”，还是“角色错配”？不同决策，对数据完整度的要求完全不同。2、 用“判断结构”代替“数据堆叠”在反向治理中，我们更关注的是：这个结论，是怎么被“判断出来的”？【举个常见场景】决策结论：某位项目负责人是否具备下一层级的胜任潜力？可拆解为判断结构：绩效线索（项目结果、目标达成）行为线索（跨部门协作、决策方式）能力线索（结构化测评 / 关键情境表现）风险线索（过往失败、他人反馈）----你会发现： 这些线索，本来就分散在不同系统、不同形式中。反向治理不是把零散数据凑齐，而是把零散数据“组织成判断逻辑”，服务于同一个判断结论，回答同一个管理问题。3、 信效度不是“算出来的”，而是“被校准的”一个容易被误解的点是：信效度 ≠ 统计学指标先行在真实的人才管理场景中：数据来源多样样本不完全组织语境强相较而言，益才更强调三层校准机制：数据间的一致性（多源交叉验证）判断过程的可解释性（为什么得出这个结论）结果的业务回溯验证（决策后发生了什么）只要判断路径透明、可讨论、可修正，决策就不是“拍脑袋”。反向治理追求的不是“一次性完美模型”，而是一个能持续变准的判断闭环。四、反向治理的真正价值：让“有限数据”发挥“结构化力量”，在多个客户实践中，我们看到：不需要等所有人都做完测评不需要一次性打通所有系统也不需要“完美模型”先解决这三件事就够了：1）明确当下最关键的 3–5 个决策场景2）为每个场景设计清晰的判断结构3）用现有数据支撑“最小可用结论”，并持续迭代这，才是真正可落地的数智化人才管理。【写在最后】益才认为：数智化不是一场“数据军备竞赛”，而是一场治理思维的升级。当你不再问：“我的数据够不够？”而是开始问：“这些数据，能不能支持我做出更好的判断？”你已经站在反向治理的起点上了。数智化，不是让管理者“听数据的”，而是让数据“帮助管理者想清楚”。

在数字化转型浪潮下，越来越多的企业已经完成或规划数智化人才管理平台的采购与上线，期望通过技术赋能人力资源管理升级。然而，现实却陷入“投入与回报失衡”的尴尬境地：平台上线即“沉睡”，平台投入不小，却长期低频使用，部分模块几乎处于“闲置”状态。多项行业调研显示，在已完成采购并上线的人才管理平台中，真正被纳入日常管理决策的比例不足30%，这不仅造成IT与项目投入的直接浪费，更让企业错失了通过数智化提升组织能力的战略机会。在这样的现实情况下，企业该如何止损、盘活甚至反向创造价值？01 闲置根源闲置并非系统之过，而是企业自身的管理缺位。复盘大量平台闲置案例不难发现，系统本身的问题仅占20%-30%，真正的症结集中在企业自身的管理认知、机制设计与执行落地层面。 1.目标错位：脱离实际管理需求的“盲目对标” 许多企业采购平台的出发点是“对标行业先进”、“补齐功能模块”，而非解决自身核心管理痛点。平台功能看似齐全，却无法回应管理者最关心的核心问题：哪些是真正的关键岗位？高潜人才该如何识别？人才投入的产出比如何？当平台不能直接服务于决策，自然难以被持续使用。调研显示，超过60%的HR系统项目失败，源于业务目标不清或目标过于泛化，企业陷入“买系统=能力升级”的认知误区，却未意识到系统只是工具，核心价值在于解决实际问题。2.机制僵化：管理流程与系统“两张皮” 数智化平台的价值实现，必须依附于明确的管理机制，若企业未建立正式的人才盘点、继任评审或干部决策等流程，即便系统具备相关功能，也缺乏被使用的“制度场景”。现实中常见的情况是：人才盘点模块已上线，但年度干部评审仍在线下凭经验讨论；系统支持人才发展跟踪，但实际培养计划仍靠口头沟通。当“用或不用对结果没有影响”时，平台被闲置几乎是必然结果。 3.数据薄弱：基础不牢导致“越用越不信” 数智化平台依赖数据质量，但不少企业存在人才数据分散、口径不统一、行为数据缺失等问题：绩效数据存于财务系统，能力评估结果散落于Excel，关键人才的经历信息更新不及时。当平台输出的结果与管理者直觉严重不符时，信任一旦破裂，系统便会被迅速弃用。数据显示，70%以上的HR系统弃用案例，与数据质量问题直接相关。4.角色偏差：将平台窄化为“HR的事” 若平台仅被视为HR的管理工具，业务部门与管理层缺乏参与感和责任感，必然会被边缘化。现实中，很多企业将平台使用责任完全推给HR，业务负责人不愿参与评审，高层从未登录查看数据，HR只能被动催填数据，却无法让业务端感受到价值，最终形成“HR忙活、全员抵触”的恶性循环。5.急于求成：陷入“一步到位”的技术幻觉 部分企业上线平台后，便急于追求AI算法、预测模型等高级功能，却忽视了组织自身的成熟度。当基础数据不足以支撑复杂模型，高级功能无法产出有效结果时，用户的使用动力会急剧下降。这种“重智能、轻基础”的做法，让平台陷入“看似先进却无用”的困境。 02 破局之道五大核心动作，让平台从“闲置”到“活用”，聚焦“如何让现有平台嵌入管理体系”，通过五大核心动作激活平台价值。 1.锚定核心场景：从“全面推广”转向“关键突破” 试图让所有模块同步推广的做法，往往会引发全员抵触，反而适得其反。更可行的策略是聚焦1-2个“非用不可”的核心管理场景，让平台先在关键环节“活起来”。 企业应先明确自身最紧迫的管理难题，围绕这些核心问题，优先激活对应的平台模块。典型的优先场景包括年度干部评审与人才盘点、关键岗位继任与后备管理、高潜人才识别与发展跟踪。实践经验表明，成功复活一个核心场景，平台整体使用率可提升30%-50%；而聚焦关键场景的HR系统，业务参与度能提升40%以上。例如，某制造企业面临核心技术岗位人才断层问题，便优先激活平台的“关键岗位继任管理”模块，要求所有技术骨干的继任人选必须通过平台进行资质评估、能力匹配，继任培养计划需在平台备案跟踪。仅这一个场景的落地，就让平台使用率从不足20%提升至65%。2.机制硬绑定：让平台成为“管理动作的唯一入口” 平台之所以闲置，核心是“用与不用无差异”。企业必须通过制度设计，将平台与核心管理流程强绑定，让使用平台成为“必选项”而非“可选项”。首先，明确界定“必须在系统中完成的管理动作”：干部任用材料必须来源于平台生成的人才画像，无平台数据支撑的人选不得进入考察环节；人才盘点结果必须在系统中留痕，线下讨论结果需同步录入系统归档；后备人才入库必须通过平台的资质审核与能力测评，未在系统中建档的人才不得纳入后备池。 其次，逐步取消或弱化线下流程：原本的纸质人才档案、Excel版继任计划、口头人才评审结果等，全部替换为平台化管理，让线下操作无据可依、无章可循。3.数据落地优先：摒弃“一步智能”，坚持“先简后深” 很多企业陷入“为智能而智能”的误区，却忽视了“数据可用”是智能的前提。应采取“降维使用”策略，先解决“数据结构化”，再追求“分析智能化”，层层推进。第一步，搭建结构化人才台账：先将岗位信息、员工绩效、工作经历、培训记录等基础数据全面录入平台，统一数据口径，确保数据准确完整。这一步的核心是让平台成为企业的“人才数据库”，替代分散的Excel表格，解决“数据找得到、用得上”的基础问题。 第二步，实现规则化分析：基于基础数据，启用平台的分层分类、对比分析功能，例如按部门、岗位序列生成人才密度报告，按绩效等级分析人才分布，按任职年限识别关键岗位流失风险等。通过简单直观的分析功能，让管理者感受到数据的价值。 第三步，引入智能功能：当基础数据沉淀充足、用户对数据信任度建立后，再启用AI人才推荐、继任风险预测等高级功能。4.重构责任体系：激活高层与业务的“参与感” 平台的持续使用，离不开高层、业务部门与HR的协同，必须打破“HR单打独斗”的格局，明确各方责任。首先，设立平台“第一责任人”：由企业高层担任，负责统筹平台使用的推进与落地，定期召开平台使用复盘会，解决推广中的阻力。 其次，强化业务部门的责任：要求业务负责人必须参与平台的人才评审、继任计划制定等工作，其管辖范围内的人才数据完整性、平台使用活跃度纳入部门考核确保业务端从“被动配合”转为“主动使用”。 最后，推动HR角色转型：HR不再是“系统维护员”，而是“数据解释者”与“价值转化者”。HR的核心工作从“催填数据、录入信息”转变为“解读数据背后的管理问题、提供决策建议”，让业务部门感受到HR的数据价值，从而更愿意使用平台。5.升级决策逻辑：从“用系统”到“用数据做决策” 平台价值的真正拐点，不是使用率的提升，而是决策依赖度的增强。当管理层在用人、育人、留人等决策中主动依赖平台数据时，平台才真正成为组织运行的一部分。企业应引导管理层形成“数据先行”的决策习惯， 通过持续强化“用数据说话”的管理共识，让平台从“工具”升级为“决策伙伴”。例如，某互联网企业要求所有高管会议的人才议题，必须以平台数据报表为讨论基础，杜绝“凭印象、靠人情”的决策方式。半年后，管理层主动登录平台查看数据的频率提升了3倍，平台成为高管决策的“必备参考”。03 总结平台闲置，是管理升级的“提醒信号” 数智化人才管理平台“上线即闲置”，并非技术失败，而是企业管理体系尚未准备好的明确信号。它映射出企业管理机制是否成熟、决策是否依赖数据、HR是否真正参与业务等深层问题。 对企业而言，盘活闲置平台的核心，不在于系统功能的升级迭代，而在于管理方式的自我革新。当企业不再将平台视为“额外负担”，而是将其作为优化管理流程、提升决策质量的“内生动力”；当管理层、业务部门、HR不再是“使用者”与“推动者”的对立关系，而是“共同受益者”的协同关系，平台自然会从“闲置摆设”变为“价值利器”。 当企业以问题为导向、以机制为保障、以数据为核心、以协同为支撑，数智化人才管理平台的价值自然会水到渠成，真正为企业的人才战略与业务发展赋能。

在数智化转型的浪潮中，多数企业对人才管理数智化的认知，仍停留在“HR牵头、IT支撑”的单一维度——HR负责梳理流程、统计数据，IT负责搭建平台、维护系统，业务部门则置身事外，被动接受人才配置与管理结果。然而，这种“各自为战”的模式，往往导致数智化人才管理沦为“形式化工程”：投入大量资源搭建的HR数字平台、引入的AI工具，最终却因脱离业务场景、不符合业务需求，成为“束之高阁”的摆设；人才画像与业务痛点脱节、培育内容与岗位需求不符、绩效评估与业务价值脱节，数智化投入无法转化为业务增长动能。在数智化转型的浪潮中，多数企业对人才管理数智化的认知，仍停留在“HR牵头、IT支撑”的单一维度——HR负责梳理流程、统计数据，IT负责搭建平台、维护系统，业务部门则置身事外，被动接受人才配置与管理结果。然而，这种“各自为战”的模式，往往导致数智化人才管理沦为“形式化工程”：投入大量资源搭建的HR数字平台、引入的AI工具，最终却因脱离业务场景、不符合业务需求，成为“束之高阁”的摆设；人才画像与业务痛点脱节、培育内容与岗位需求不符、绩效评估与业务价值脱节，数智化投入无法转化为业务增长动能。事实上，数智化人才管理的核心是“人才价值与业务价值的同频共生”，其本质是一场“全员协同”的组织变革，而非HR或IT部门的“独角戏”。HR是数智化人才管理的“统筹者”，负责搭建体系、制定规则；IT是“支撑者”，负责提供技术工具、打通数据壁垒；而业务部门，才是数智化人才管理的“核心引擎”与“价值承接者”——没有业务部门的深度参与，数智化人才管理就会失去落地的根基，脱离业务的人才数智化，终究只是“空中楼阁”。益才认为，数智化人才管理的核心是“人才价值与业务价值的同频共生”，其本质是一场“全员协同”的组织变革，而非HR或IT部门的“独角戏”。HR是数智化人才管理的“统筹者”，负责搭建体系、制定规则；IT是“支撑者”，负责提供技术工具、打通数据壁垒；而业务部门，才是数智化人才管理的“核心引擎”与“价值承接者”——没有业务部门的深度参与，数智化人才管理就会失去落地的根基，脱离业务的人才数智化，终究只是“空中楼阁”。一、认知破局：数智化人才管理，为何绝不仅仅是HR/IT的事？数智化人才管理的核心目标，不是“实现HR工作的自动化”，也不是“搭建一套炫酷的数字平台”，而是“通过数智化手段，实现人才能力与业务需求的精准匹配、人才价值与业务价值的深度绑定，让人才成为业务增长的核心驱动力”。从这一核心目标出发，我们就能清晰理解：为何业务部门不能缺席，也无法缺席。1. 业务部门是“人才需求的源头”，决定数智化的方向与精度数智化人才管理的所有动作——人才画像构建、人才供需预测、培育内容设计、绩效指标设定，其核心前提都是“明确业务需要什么样的人”。而HR部门即便再专业，也无法比业务负责人更懂业务痛点、更清楚岗位核心需求：一线业务需要具备哪些核心技能的人才？创新业务需要储备哪些稀缺能力？不同岗位的高绩效人才有哪些共同特征？这些最核心的需求，只有业务部门才能精准定义。若脱离业务部门，HR牵头构建的人才画像只会是“纸上谈兵”，AI招聘工具筛选的候选人可能“符合简历标准”却“无法适配业务场景”；IT搭建的数智化平台，可能“功能完善”却“不贴合业务实操”。比如，某制造企业引入AI招聘工具，HR按通用标准设定筛选条件，最终招聘的技术人才虽具备相关资质，却因不熟悉企业生产工艺的核心痛点，无法快速上手，就是典型的“脱离业务做数智化”。2. 业务部门是“数智化落地的场景载体”，决定数智化的实效数智化人才管理的“术”（实操方法）与“器”（技术工具），最终都需要在业务场景中落地——人才培育需要结合业务实操、人岗匹配需要贴合业务分工、绩效评估需要关联业务成果、人才保留需要解决业务场景中的核心痛点。没有业务部门的参与，数智化工具与方法就会失去落地的土壤，沦为“形式化工具”。  比如，个性化人才培育是数智化人才管理的核心场景之一，但若没有业务部门的参与，学习管理系统（LMS）推荐的课程、生成式AI制作的内容，只会是“通用性内容”，无法针对业务场景中的具体问题（如销售的客户谈判痛点、技术的故障排查难点）设计培育内容，最终导致培训完成率高、转化效果差；再比如，智能人岗匹配工具，若没有业务部门提供的岗位实操数据、员工能力评估反馈，就无法精准判断“什么样的人适合什么样的岗位”，匹配结果也无法落地。3. 业务部门是“数智化价值的承接者”，决定数智化的 ROI企业投入资源做数智化人才管理，最终的目标是“提升业务效率、推动业务增长”——核心人才留存率提升、员工能力适配度提高、团队绩效增长，这些才是数智化人才管理的核心价值体现。而这些价值，最终都需要通过业务部门来承接：核心人才的价值，体现在业务指标的达成上；员工能力的提升，体现在业务效率的优化上；人才配置的优化，体现在业务成果的突破上。若业务部门置身事外，即便HR通过数智化手段提升了招聘效率、IT搭建了完善的数字平台，也无法衡量数智化投入的实际价值——招聘的人才是否能支撑业务增长？培育的员工是否能解决业务痛点？人才盘点的结果是否能优化业务团队配置？这些问题，只有业务部门才能给出答案。脱离业务部门，数智化人才管理的价值就无法量化，也无法形成“投入—优化—产出”的闭环。4. 业务部门是“数据的核心供给者”，决定数智化的根基数智化的核心是“数据驱动”，而数智化人才管理的数据，不仅包括HR部门的基础人力数据（入职、离职、薪酬等），更包括业务部门的核心业务数据（绩效成果、项目贡献、岗位需求、能力短板等）。这些业务端的数据，是构建人才画像、优化算法模型、实现精准决策的核心基础——没有业务数据的支撑，人才数据就是“孤立的数据”，无法反映人才的实际价值与业务需求的匹配度。比如，高潜人才的识别，不仅需要HR部门的绩效数据，更需要业务部门提供的“员工在核心项目中的表现、创新能力、协作能力”等业务数据；人才流失风险的预警，不仅需要HR部门的离职数据，更需要业务部门提供的“员工在业务场景中的工作压力、成长空间、团队适配度”等反馈数据。没有业务部门的数据供给，数智化人才管理就会陷入“数据失真、决策偏差”的困境。二、核心落地：数智化人才管理，业务部门必须做好这5件事明确了业务部门在数智化人才管理中的核心价值，更重要的是明确：业务部门具体该做什么、怎么做，才能真正实现“HR+IT+业务”的协同共赢，让数智化人才管理落地生根、产生实效。结合企业实战经验，业务部门需聚焦“需求定义、流程参与、数据供给、场景落地、文化引领”五大核心动作，主动作为、深度参与。1. 牵头定义“业务导向”的人才需求，锚定数智化方向业务部门是人才需求的“第一责任人”，需主动牵头，将业务战略、业务痛点转化为明确的人才需求，为HR的数智化工作提供核心依据，避免“HR闭门造车”。具体动作：① 结合业务短期目标（如季度业绩冲刺、项目落地）与长期战略（如数字化转型、新业务拓展），明确核心岗位、关键人才的能力标准，联合HR构建“业务导向”的人才画像——不仅要明确“学历、工作经验”等基础条件，更要明确“核心技能、业务素养、创新能力、团队适配度”等与业务强相关的特征；② 定期梳理岗位需求变化，及时向HR反馈“业务升级带来的能力需求调整”（如技术岗位因业务升级，需要新增AI算法、智能制造等技能），确保人才画像、人才培育内容与业务需求同频；③ 参与人才供需预测，结合业务增长数据、人员流失情况，向HR提供“核心岗位人才缺口、稀缺人才类型”等需求，助力HR通过数智化工具实现精准预判、提前布局。2. 深度参与人才全流程管理，注入业务视角人才的选育用留，每一个环节都离不开业务场景的支撑，业务部门需全程参与，将业务视角融入人才管理的每一个细节，确保人才管理与业务需求同频。具体动作：① 招聘环节：参与候选人的面试评估，重点考察候选人的“业务能力、岗位适配度、文化契合度”，结合业务场景设计面试问题（如让候选人模拟解决业务中的实际问题），避免HR仅从“简历标准”筛选人才；同时，利用内部业务资源，参与核心人才的招引，推荐符合业务需求的候选人。② 培育环节：牵头设计贴合业务场景的培育内容，比如针对一线员工，结合业务痛点设计实操性培训课程（如销售的客户谈判技巧、技术的故障排查实操）；安排业务骨干担任内部讲师，分享业务经验；跟踪员工培育效果，将培育成果与业务实操结合，评估员工能力提升是否能解决业务问题。③ 绩效与激励环节：参与绩效指标的设定，将业务指标（如业绩达成率、项目落地效率、客户满意度）与人才绩效挂钩，避免绩效评估脱离业务价值；及时向HR反馈员工的业务表现，为绩效评估、激励方案的优化提供依据；参与个性化激励方案的设计，结合员工的业务贡献，提出针对性的激励建议（如对核心业务骨干，推荐股权激励、项目分红等激励方式）。④ 保留环节：关注核心员工的业务成长空间，为核心员工提供贴合业务的晋升机会、轮岗机会；及时发现员工在业务场景中的工作痛点（如工作压力大、成长空间不足），向HR反馈，共同制定挽留方案，降低核心人才流失率。3. 主动供给业务数据，支撑数智化决策数据是数智化人才管理的核心根基，业务部门需主动供给业务端的人才数据，配合HR与IT部门，打通数据壁垒，实现人才数据与业务数据的贯通，为数据驱动的决策提供支撑。具体动作：① 按要求及时录入、更新业务端的人才数据，比如员工的业务绩效、项目贡献、能力表现、团队适配度等；② 定期向HR反馈业务场景中的人才相关数据，如核心岗位的人才缺口、员工流失的业务诱因、高绩效人才的核心特征等；③ 配合IT部门，完成业务系统与HR数字平台的数据对接，协助打通数据壁垒，确保人才数据与业务数据的实时同步、互联互通；④ 参与数据质量的审核，确保业务端人才数据的准确性、完整性，避免因数据失真导致的决策偏差。4. 推动数智化工具与业务场景融合，落地实操价值数智化工具的价值，在于解决业务场景中的实际问题，业务部门需主动推动数智化工具与业务场景的深度融合，避免工具“形式化应用”，让工具真正服务于业务、提升效率。具体动作：① 主动学习、使用企业引入的数智化人才管理工具，如AI招聘工具、智能绩效分析工具、内部人才市场平台等，将工具融入日常业务管理中（如通过内部人才市场平台，发布跨部门项目的人才需求，盘活内部人才资源）；② 及时向HR、IT部门反馈工具应用中的问题与需求，比如“某AI工具的筛选条件不符合业务需求”“某数字平台的操作流程不贴合业务实操”，协助优化工具功能、简化操作流程；③ 结合业务场景，提出数智化工具的应用场景拓展建议，比如在人才培育场景中，建议引入元宇宙实训工具，模拟业务实操场景，提升培训效果；在人才盘点场景中，利用智能人才盘点工具，结合业务数据，精准识别高潜人才、搭建业务导向的人才梯队。5. 培育团队数智化意识，引领协同变革数智化人才管理的落地，离不开全员的参与，业务部门负责人需发挥“引领者”的作用，培育团队的数智化意识，推动团队主动适配数智化管理模式，形成协同变革的合力。具体动作：① 以身作则，主动学习数智化人才管理的理念、工具，带头使用数智化工具开展团队管理（如通过智能绩效工具，跟踪团队成员的绩效进度、能力提升情况）；② 向团队成员传递“数智化人才管理”的核心理念，明确数智化工具的应用价值，消除团队成员对“技术替代人工”的顾虑，引导团队成员主动接受、积极配合数智化管理工作；③ 鼓励团队成员主动反馈数智化应用中的需求与建议，形成“全员参与、持续优化”的良好氛围；④ 推动团队内部的人机协同，明确AI工具与人类的决策边界，让工具承担标准化、事务性工作，让团队成员聚焦于业务创新、人才培育等核心工作。三、协同共赢：构建HR+IT+业务的数智化人才管理新生态数智化人才管理的成功，从来不是某一个部门的成功，而是“HR+IT+业务”三方协同的结果——三者各司其职、各有侧重，又深度联动、协同发力，才能构建起“需求同源、数据同通、场景同融、价值同创”的数智化人才管理新生态。HR部门：做好“统筹者”与“设计者”，牵头搭建数智化人才管理体系，制定规则、整合资源，联动业务部门明确人才需求，联动IT部门优化工具功能，确保数智化人才管理的方向不偏离“人才价值与业务价值同频”的核心。IT部门：做好“支撑者”与“赋能者”，搭建稳定、高效的数智化平台，打通数据壁垒，优化AI工具功能，配合HR与业务部门，解决工具应用中的技术问题，为数智化落地提供坚实的技术支撑。业务部门：做好“核心引擎”与“价值承接者”，主动牵头定义人才需求、全程参与人才管理、供给业务数据、推动场景落地、引领团队变革，让数智化人才管理真正扎根业务、服务业务、赋能业务。当下，越来越多的企业已经意识到业务部门在数智化人才管理中的核心价值：海尔“人单合一”的数智化人才体系，正是因为业务部门深度参与人才画像构建、培育内容设计，才实现了人才能力与生产场景的精准匹配；字节跳动的内部活水机制，正是因为业务部门主动发布人才需求、参与人才调配，才盘活了内部人才资源，支撑了新业务的快速扩张；震裕科技的数智化人才管理转型，正是因为业务部门牵头梳理技能需求、推动技能数字化培育，才实现了生产效率与员工能力的双重提升。对于企业而言，数智化人才管理的转型，不仅是技术的升级、体系的优化，更是组织协同模式的变革。若仍固守“HR/IT孤军奋战”的认知，忽视业务部门的核心价值，数智化人才管理终将难以落地，也无法为企业带来真正的价值。益才认为，唯有打破部门壁垒，推动HR、IT、业务部门三方协同，让业务部门从“旁观者”转变为“参与者、引领者”，才能让数智化人才管理真正落地生根，实现人才价值与业务价值的深度绑定，让人才成为企业穿越变革周期、实现持续增长的核心引擎。如果你的企业正面临“数智化人才管理落地难、业务部门不参与、工具与业务脱节”等痛点，益才可依托多年数智化人才管理实战经验，助力企业搭建“HR+IT+业务”协同的数智化人才管理体系，推动业务部门深度参与，让数智化投入真正转化为业务增长动能。