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数字化确实是一个趋势，因为它改变了管理决策的链条、质量和效率。过去的管理决策，一线人才先把信息反馈至高级别专家或管理者，由管理者根据自身经验和认知，在有限理性范围内，提出最佳决策，继而反馈给员工执行。几上几下的决策链条不单单影响效率，很多时候还会由于沟通不畅造成信息失真，带来决策失误。
所以为了保证组织内部信息的快速流动，提高决策质量和效率，要设置管理层，并层层落实权责，缩短决策链条，提高决策效率。
数字化带来了两大全新的变化。第一个是信息的快速流动，通过数字化手段，信息的编码—传递—解码速率大大提升，而且信息收集的范围也愈加广泛，从显性的信息到隐性的信息，从组织的信息到人才的信息，从滞后的信息到实时的信息，这些信息以数据的形式畅游在组织中，收集起来就是大数据，就能带来价值。
第二个是深度学习后的智能决策，数据本身没有价值，数据背后的数字孪生和人工智能才有价值。有了数字孪生，我不在你身边，我也知道你现在的心理状态、情绪感知、生理状态、能力级别和绩效潜力，还可以根据你的能力特点，配套相应的工作任务，决不产生任何能力溢出。人工智能则从海量的数据中直接找到最佳路径，告诉员工在当下的数字场景中应该如何开展下一步工作，员工执行就可以了。
当然，以上的人力资源数字化畅想在短期之内因为技术手段的限制还无法实现。
美团和饿了么配送外卖时，会实时判断每一位外卖员的活动轨迹，并根据活动轨迹给出明确的时间考核要求。路线A需要10分钟，路线B需要8分钟，外卖员按照导航，就必须在8分钟之内送达客户。有些外卖员发挥自己的聪明才智，寻找“小门”，提高送餐效率，看似是人的主观能动性战胜了数据算法，但不超过10次，算法就能从外卖员的活动轨迹中继续给出路线C（需要5分钟），继而调整时长考核要求。这是数据的力量，也是数据的可怕之处。
所有的行业都会被数字化重构，人力资源管理也不例外。平安集团现在的HR-X平台已经能够根据企业的业务模式和发展路径，寻找商业成功的关键控制点，找到动因指标，以关键绩效发生点作为过程指标，同时明确结果指标，推演出整个企业的绩效管理体系，非常有效。
另外一些企业基于人工智能提前储备人才。人工智能帮助企业建立明确的任职标准，并根据任职标准建立结构化招聘和甄选体系，自动筛选简历，自动发送职位信息邮件，使候选人自行开展职业性格测试、管理风格测试、专业能力测试、情境模拟测试，通过多维度的测评数据直接匹配最优候选人，不漏项，也不浪费。
薪酬也在数字化。例如，海尔砍掉管理层之后，将人单合一模式用数字化系统固化，生产一线的每一个工人面前都有一个小屏幕，实时显示的内容包括：你现在正在开展的生产活动是为哪个客户订单服务的，你的动作能够创造多少价值，今天你创造了多少价值，自己能有多少薪酬回报，本周你有多少薪酬回报，本月你有多少薪酬回报。薪酬数据小屏实时展示，即时反馈。
绩效也一样。过去的公共交通行业为了防止司机偷油，会根据路线设置正常行进时间，超时要追责，超出标准油耗也要追责。有了数字化手段，所有的车辆信息可以实现实时状态感知，某辆车在非站点区域停留时间超过一定期限，调度可以直接关注，而且车身周围布满摄像头，司机是否在车上，是否有违规动作，一目了然，一旦违规，通信设置可以直接联系司机进行提醒。
这些场景只是简单的数字化人力资源应用场景，未来每一个管理模块都会被数字化重构。对于一般的HR来讲，工作空间和机会确实越来越少，不过对于高水平的HR来说，这是福音。数字化+人力资源，过去最难的是数字化，未来最难的是人力资源，只有真正懂人力资源管理的专家，才能写出最好的数字化模型和算法。
所以，做好人力资源数字化，要靠专业，成为更牛的HR，也要靠专业。