一份聚焦产业数字化与人才发展的研究报告近日发布。报告围绕数字中国建设，对互联网、智能制造、智能汽车、人工智能、金融等11个重点产业的数字人才发展情况进行了系统梳理与分析，并提出了多项面向企业的人才发展思路与解决方案。
报告认为，数字化转型已成为企业发展的重要方向，而数字人才则是推动转型落地的关键力量。围绕这一趋势，报告提出了“井”型数字人才能力结构模型，旨在帮助企业更清晰地识别岗位所需能力，提升人才与岗位之间的匹配效率，从而释放团队整体效能。
从行业实践来看，当前各领域数字化进程持续加快，但企业在转型过程中仍普遍面临一些共性问题，包括数字化认知不足、数字人才获取成本较高，以及内部缺乏培养在岗人才所需的能力体系和专业方法。报告通过分析不同行业在数字化推进中的特点、难点与典型问题，总结可借鉴的经验，并将重点放在“数字人才短缺与培养”这一核心议题上。
在研究方法上，报告覆盖政府、企业、求职者和高校等多个主体，综合运用了公开政策研究、招聘平台数据分析、第三方资料研究、企业深度访谈和问卷调查等方式，力求更加全面地呈现企业数字化转型需求、现实痛点及数字人才供给状况。
报告预计，到2035年，中国数字经济规模将接近16万亿美元，约合人民币105万亿元。随着产业数字化不断深入，数字化、智能化岗位持续增加，相关行业对数字人才的需求也在快速上升。与此同时，人才供给不足正逐步成为制约数字经济发展的重要因素。报告估算，目前数字化综合人才的整体缺口约为2500万至3000万人，并且这一缺口仍有继续扩大的趋势。在此背景下，如何更精准地吸引、匹配并培养数字人才，已成为企业必须面对的重要课题。
数字化时代的人才标准：“井”型能力结构模型
报告指出，当前企业与人才之间最突出的矛盾并非单纯的数量不足，而是供需之间存在明显的结构性失衡。其背后的关键原因，在于“人岗未能精准匹配”。企业往往明确希望找到什么样的人，却未必清楚不同发展阶段真正适合引入什么样的人才；而求职者虽然知道自己想做什么工作，却不一定清楚自身能力与哪些岗位最为契合。
基于这一现实，报告提出，解决数字人才短缺问题的第一步，不是简单扩大招聘规模，而是提升匹配的科学性与准确性。“井”型数字人才能力结构模型强调，企业和人才都应建立对自身需求、能力边界和发展方向的客观认知，在合理预期的基础上实现双向精准匹配。
数字人才实训基地：更高效的人才培育模式
报告认为，要从根本上缓解数字人才紧缺，关键仍在人才培养。为此，报告提出“数字人才实训基地”这一模式，希望通过更精准、批量化、快速化的培养机制，提高数字人才供给效率。
这一模式强调多方协同，充分发挥企业、院校、政府、人力资源培训机构以及个人在人才培养中的各自优势，形成资源整合后的“聚合效应”。与传统单一主体培养方式相比，这种共建、共融、共享的机制更具针对性和实用性，有助于更有效地解决人才培养难、培训周期长等问题，同时减轻企业在人才培育上的成本与投入压力。
人才生态供应链：提升人才供给的精准度与协同性
在人才培养之外，报告还进一步提出“人才生态供应链”概念，并总结为“一核四环六角色”的框架。
其中，以数字人才实训基地为核心，围绕选、育、用、留四个关键人力资源环节，由院校、企业、技能培训机构、社会资源、人才以及政府六类角色共同参与，推动人才供给从分散走向协同，从粗放走向精准，逐步形成更加生态化的人才发展体系。
未来共享用工平台：推动人才资源更高效流动
报告还对未来组织形态与用工模式进行了展望。随着数字技术发展和办公工具持续迭代，远程办公、视频协作、跨地域协同等工作方式日益普及，灵活用工正在从基础劳动力岗位向更复杂、更专业的技术与知识型岗位延伸。
在这一趋势下，依托社会化共享用工平台的多元化用工模式有望进一步普及。对于企业而言，这将是一种更灵活、更敏捷、也更高效的组织方式，能够更好地适配不同发展阶段的人才需求，优化招聘匹配、组织效能与人才培养机制。
从更广泛的社会层面看，这种模式也将推动人与岗位、组织与人才之间关系的重构。就业形态可能逐步从“组织+雇员”向“平台+个体”转变，劳动者的角色也会从传统意义上的“单位人”延伸为更具流动性和自主性的“平台人”。这种变化有望打破时间、空间、管理方式和工作关系等传统限制，让人才与任务之间建立更高效的连接机制，进一步推动“以任务为核心、以结果为导向”的用工理念落地，并持续释放社会化人力资本的价值。
