数字化战略助力人才创新取得新突破

本报记者 | 张守营

为了提高“人才中心”和“创新高地”的建设成效，我国应着力提高“创新人才”的能岗匹配度，运用创新方式选拔出适岗度最高、适配性最佳的人才，从而助力“创新高地”更加坚实、“人才中心”更加聚焦。近日，首都经济贸易大学发布的《人才蓝皮书：中国创新人才发展报告（2023）：科技创新人才与创新高地建设》（以下简称“报告”）认为，我国应大力推进数字化战略的实施，运用数字化工具实现精准人才测评，描绘人才画像、评估人才质量，从而为“人才中心”和“创新高地”建设添砖加瓦。

人才数据库引入数字化技术，依托手机、平板和电脑等数字化载体完成“一键收集”，实现结果“一键保存”，并通过可视化方式直观展示人才结构。报告分析，这有利于认清“创新人才库”的整体水平，做好测评结果的“数字化存档”，有利于完善人才数据库、领军人才数据库，并精心进行动态维护。

近日举行的第二届全球数字贸易博览会汇聚800多家数字贸易企业，包含50多家世界500强企业，50多家全球、全国数字贸易百强榜单企业，有100多项“数字新品”首发首秀首展。图为在博览会上拍摄的会弹钢琴的机器人。新华社

基于大数据分析、人工智能等手段识别、开发、验证，能够预测“创新应用转化能力”人才评价方案的效能，把人力资本、沟通、领导创新能力等作为指标，由此创造出可转化创新产品的科技人才选拔标准。数字化技术可以勾画人才合作图谱，清楚地了解现状，有的放矢地推动人才一体化发展政策的落实。数字化技术还可以基于社会网络分析，对重点科技领域的学者、企业R&D成员合作网络的紧密程度、中心化程度，以及合作网络连通性等演变态势加以感知，分析合作网络结构特征对创新成果产出的影响。

“创新”本就是一个较为抽象的描述性词语，而对于“创新人才”的描绘更显得困难重重。一般而言，在对传统的“创新人才”进行评价和描述时，往往采用语焉不详的定性评语对其能力情况进行笼统概括，不仅同质化程度较高，也缺乏说服力。数字化系统能够产生维度丰富的数据，并通过这些数据的组合、互通和串联，形成含义丰富、维度多元、指向明确的“大数据”，从而勾勒出精准的人才画像，为认识人才全貌提供有效的支撑。

报告分析，首先，绘制精确的“创新人才”能力分布画像。数字测评系统具有直观、生动、形象和动态等优势，只需完成测评题目，即可在短短数秒内自动生成精美、详细的图表。当“创新人才”完成数字化能力测评后，可以设置合理的数据建模工具，采用柱状图、雷达图、折线图、饼状图等统计图绘制出“创新人才”的能力画像，并通过简洁的评语对“创新人才”的主要特点、行事风格和能力进行点评概括，画好创新能力的“全息影像”。其次，展示生动的“创新人才”能力成长画像。人才的创新能力并非一成不变，而是始终处于动态变化之中的，随着科研攻关、项目推进和调研深入而不断增强，如果此时仍然以静止的、静态的目光对其能力进行评价，难免存在滞后性。数字测评系统的优势在于，每次人才测评的结果均以数字化形式存档和保存，因此可以方便对比历次数据变化情况，并据此绘制出人才的创新能力“成长轨迹”，直观感受人才的创新能力在哪个阶段进入了“快速增长期”，在哪个阶段陷入了“瓶颈期”，这将为发现人才的创新能力演化规律提供有益的参考借鉴。最后，区别化展示不同学科背景的“创新人才”能力优势画像。“创新人才”是一个复合型概念，包括文科人才、工科人才、理科人才、术科人才等多种类型，而每种学科背景的人才评价标准也存在差异，难以进行异质性创新能力比较。然而，数字测评系统可以通过科学准确的测评题项，从人才的填答选项中推导出人才在某个方面具备的能力优势，如逻辑思维能力、理论演绎能力、理念构想能力、项目执行能力、创意思考能力、逆向推导能力等，由此实现了多学科背景“创新人才”的多方向比较。

“数字化经济”是一个融合的概念，既强调横向各个领域、各个地区、各个环境的联结，也强调纵向跨时间、跨阶段的系统性。报告认为，从人才创新能力发展的角度来看，“数字化经济”包含以下几个方面：

首先，可以运用人工智能技术对整个“人才中心”的创新能力进行预测。人工智能技术的优势在于，可以通过复杂的模型计算，预测较长时间段内人才“创新能力”的变化情况。这种预测是基于该人才多年来持续进行的创新思考、创新成果、创新项目、创新实践，由此形成了丰富的“创新数据”，可供人工智能进行模型训练，进行更加精确的创新预测。

其次，尝试运用区块链技术对“创新高地”的创新成效进行记录，形成独一无二的“创新档案”。区块链技术的特征是不可篡改、不可抹除，是一种理想的数据记录方式。传统的能力测评方式往往面临结果混淆、数据丢失等问题，不利于进行长期追踪。但是，区块链技术的记录功能，可以精准记录并评估人才在“创新能力”方面的总体走向，形成详细的“创新档案”。

再次，依托大数据技术对“创新高地”的创新实效展开评估。大数据是各种“小数据”“微数据”的集合，具有数据海量、维度丰富等特征。“创新”作为一项较为抽象的能力指向，在缺乏数据支撑的情况下往往难以做出准确评判。但是，在大数据技术的支撑下，人才的“创新行为”带来的成果转化、奉献精神、投入比例、经济效益，均可以通过数据的方式进行量化，从而形成对创新实效的直观认知，有利于进行人才激励和人才表彰。

最后，依托大数据和人工智能技术促进数字技术与实体经济深度融合，协同推进传统产业转型升级与培育新产业、新业态、新模式，通过政策制度创新培养一大批数字经济领域人才后备军，积极探索高效灵活的人才引进、培养、评价及激励政策。