- AI赋能人才管理(人才标准建设升级实战指南)
- - 作者：费烟平|责编:柯尊斌
  - 出版社：中国水利水电
  - ISBN：9787522642000
  - 出版日期：2026/04/01
  - 页数：256
- 售价：31.92

内容大纲
本书聚焦于AI技术与人才标准的深度融合，旨在搭建连接战略、组织与人才的智能桥梁，形成一套可落地、可迭代的方法体系。全书以“理论筑基—方法落地—案例验证—趋势前瞻”为主线，系统阐述如何在AI驱动下推动人才标准的建设：从理论溯源到能力模型设计，从多行业案例解析到人机协同新范式的展望，全面覆盖AI在人才画像、标准构建与评价中的应用。本书强调，AI不仅是效率工具，更是激活“人的价值”的战略赋能者。
本书适用于HR从业者（从执行转向战略，掌握AI与体系联动）、企业管理者（获得AI人才战略罗盘，牵引团队成长）、研究学者（探索人才标准数字化与AI伦理等新维度）等阅读参考。
作者介绍
费烟平中国海洋大学工商管理硕士，拥有工商管理与机械设计制造及自动化双本科背景，构建了“技术+管理”复合型知识体系，为AI与人才管理的跨界融合提供了扎实的理论支撑。持有高级经济师、注册PMP、初级会计师等多项专业资质，兼具管理深度与实操精度，同时作为三茅网专栏作家，长期输出人才管理实战干货，深受行业从业者认可。职业履历覆盖咨询与企业HR核心岗位：曾任职头部咨询公司咨询顾问，主导并落地多个薪酬体系优化、绩效管理升级，任职资格标准搭建项目，积累了丰富的跨行业人才管理解决方案设计经验；后历任央企控股上市公司、民企上市公司HRD，深耕不同体制下的组织与人才发展实践，牵头推动人才标准数字化升级，AI工具在招聘选拔、绩效评估中的落地应用，成功破解大型企业人才管理标准化与个性化平衡难题。凭借卓越的行业贡献，获评所在一线城市年度10大优秀HRD，其将AI技术与人才标准建设深度融合的实战经验，为本书提供了“理论+案例+工具”的三重支撑，助力读者快速掌握AI时代人才管理升级的核心方法。
目录
推荐语
推荐序1
推荐序2  在变革浪潮中重建人才标准的底层逻辑
前言
第1章  AI驱动的组织能力与员工能力双向升级
  1.1  人是AI时代工作变化与创造成果的桥梁
    1.1.1  AI时代年轻一代的职场需求
    1.1.2  应对AI，职场人从被动适应到主动进化
  1.2  卓越绩效评价准则对人的能力的重视
    1.2.1  卓越绩效准则的理念之一：以人为本
    1.2.2  卓越绩效准则的理念之二：学习、改进与创新
  1.3  从组织能力到员工能力的双向赋能
    1.3.1  组织能力：企业战略落地的基石
    1.3.2  员工能力：组织能力的执行载体
  1.4  组织面临的痛点：战略任务与员工能力的断点
    1.4.1  战略任务与员工能力断点的表现
    1.4.2  战略任务与员工能力断点的影响
  1.5  人才能力建设：人力资本投资的核心实践
    1.5.1  将培训作为人力资本投资的战略视角
    1.5.2  构建培训投资的长效机制
  1.6  人才能力建设：人才发展与组织能力发展的双向要求
    1.6.1  人才能力建设对人才发展的影响
    1.6.2  AI时代为人才能力建设带来的机遇
  1.7  AI实践案例：让管理者获得专业级的有效训练
第2章  AI技术重塑人才管理：从狭义档案到全景式人才洞察
  2.1  员工能力建设与人才管理的关系
    2.1.1  员工能力建设：人才管理的基础
    2.1.2  人才管理：员工能力建设的支撑框架
    2.1.3  两者之间的关系
  2.2  人才标准与人才管理的关系
    2.2.1  人才标准：人才管理的基础和依据
    2.2.2  人才管理：推动人才标准的完善和优化
    2.2.3  两者的协同作用
  2.3  员工能力建设、人才标准与人才管理的整体联动
  2.4  人才标准建设
    2.4.1  制定人才标准的原则
    2.4.2  人才标准的作用
  2.5  传统人才管理的困境与局限
  2.6  AI技术驱动下的人才档案变革
第3章  整合人才标准，AI赋能精准选才
  3.1  提高人岗匹配度的人才画像
    3.1.1  什么是人才画像
    3.1.2  人才画像的关注点
    3.1.3  AI助力精准高效选才
  3.2  起源于职业化要求的任职资格标准
    3.2.1  管理思想中职业能力标准雏形
    3.2.2  英国国家职业资格体系
    3.2.3  华为的本土化实践与创新
  3.3  区分卓越者关键能力标尺的胜任力模型
    3.3.1  胜任力模型理论发展

    3.3.2  胜任力词典
    3.3.3  胜任力模型的实践应用
  3.4  三个人才标准的区别与联系
    3.4.1  人力资源从业者对三个人才标准的困惑
    3.4.2  理解三个人才标准的两个哲学方法论
    3.4.3  统一人才标准的现实意义
  3.5  AI实践案例：如何快速筛选合适的简历
    3.5.1  猎聘网的AI快读
    3.5.2  生成式AI的沟通技巧
    3.5.3  DeepSeek对候选简历的评估排序
第4章  AI赋能：人才标准从规范职位开始
  4.1  战略—流程—部门—岗位的逻辑关系
    4.1.1  战略决定做什么
    4.1.2  高阶流程决定怎么做
    4.1.3  组织结构：为高阶流程的顺利实现服务
    4.1.4  部门职责分解到岗位
  4.2  职位、职位族、职位序列
    4.2.1  基本概念
    4.2.2  职位分类与层级设计的原则
    4.2.3  职位序列的横向分类
    4.2.4  职位序列的纵向分层
第5章  AI时代人才能力标准的特点和模型
  5.1  AI时代人才标准的特点
  5.2  人才标准的B+KSCBV模型
    5.2.1  人才标准基本条件的实践逻辑
    5.2.2  人才标准的核心条件
  5.3  B+KSCBV模型中的素质如何建模
    5.3.1  素质建模的核心逻辑
    5.3.2  素质建模的构建方法
    5.3.3  两种典型素质模型的呈现方式
  5.4  用行为事件访谈法提炼核心条件
    5.4.1  行为事件访谈法的定义与原理
    5.4.2  麦克利兰的行为事件访谈法
    5.4.3  行为事件访谈法的实施步骤
  5.5  AI实践案例：如何用AI提炼卓有成效管理者的五项要求
    5.5.1  卓有成效管理者的五项要求
    5.5.2  如何用AI提炼卓越管理者的素质
第6章  人才标准实践案例
  6.1  A公司的人力资本准备度
    6.1.1  背景介绍
    6.1.2  政策环境分析
    6.1.3  A公司战略地图
  6.2  B公司结构化面试项目
    6.2.1  公司背景介绍
    6.2.2  项目实施
  6.3  C公司研发人员任职资格人才标准设计实战案例
    6.3.1  背景介绍
    6.3.2  搭建通道
    6.3.3  建立标准
    6.3.4  评估认证

    6.3.5  结果应用
    6.3.6  复盘精进
  6.4  D公司八级工实战案例
    6.4.1  背景介绍
    6.4.2  搭建通道
    6.4.3  建立标准
    6.4.4  评估认证
    6.4.5  结果应用
  6.5  E公司干部管理人才标准的应用
    6.5.1  对管理人员是否需构建任职资格体系的思考
    6.5.2  案例：干部评价345模型
第7章  AI时代如何以学习促进发展
  7.1  理想与现实的对话
  7.2  学习路径图概述
    7.2.1  什么是学习路径图
    7.2.2  学习路径图的三个主要特点
    7.2.3  学习路径图对培训体系的优化作用
    7.2.4  学习路径图的开发方法
  7.3  经验萃取概述
    7.3.1  什么是经验萃取
    7.3.2  经验萃取的重要作用
    7.3.3  经验萃取：加速员工成长的关键技术
  7.4  学习路径图与经验萃取的内在联系
    7.4.1  经验萃取：学习路径图的内容源头
    7.4.2  学习路径图：经验萃取的应用载体
    7.4.3  以学习路径图与经验萃取为双核的能力闭环管理
  7.5  案例：D公司八级工的能力闭环实践
    7.5.1  技术工人隐性经验的三个特征
    7.5.2  D公司基于八级工人才任职标准的学习资源开发
第8章  AI驱动实施：任职资格管理场景下人才标准的全周期迭代
  8.1  启动阶段：高层共识与组织变革准备度评估
    8.1.1  意识与理解：破解“不知道为什么变”的认知盲区
    8.1.2  领导支持：强化不敢变的决策底气
    8.1.3  资源与工具：扫清“不能变”的物质障碍
    8.1.4  强化机制：巩固“持续变”的长效动力
  8.2  设计阶段：跨部门工作组协同机制
  8.3  试点阶段：选择标杆部门进行测试
  8.4  推广阶段：变革管理与文化渗透策略
  8.5  优化阶段：基于PDCA的动态改进机制
  8.6  常见挑战与应对
    8.6.1  员工认知偏差：职业化意识的培育路径
    8.6.2  系统支持不足：任职资格数据库与HRIS的集成方案
    8.6.3  “能上不能下”：任职资格体系中的准入与退出
第9章  AI驱动人才管理的未来趋势与战略机遇
  9.1  AI与人类角色的定位
    9.1.1  AI的渐进式创新：技术迭代的量化积累
    9.1.2  人类的突破式创新：认知边界的质变突破
    9.1.3  AI与人类的协同创新
  9.2  AI驱动的人才管理变革
    9.2.1  AI驱动人才管理的本质

    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与应对策略
    9.3.1  算法偏见与公平性风险
    9.3.2  数据隐私与安全风险
    9.3.3  “算法黑箱”
    9.3.4  技术依赖与人文关怀的平衡机制
  9.4  未来趋势：AI与人才管理的深度融合方向
    9.4.1  多维度数据融合的全景人才洞察
    9.4.2  前瞻性模拟技术在人才决策中的应用
    9.4.3  伦理规范体系的标准化构建
    9.4.4  全球化与本土化的动态适配机制
  9.5  人机协同的人才管理新模式
附录  人才标准建设实战表单、模型库
参考文献

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