记者｜蒋悦
前沿技术的应用，使得许多传统岗位消失或被机器替代，也催生了一批在数字时代下拥有“人类技能＋技术赋能”的“超级员工”。
然而与此同时，深感焦虑的不仅仅是非超级员工，还有企业的领导者和管理者。据《埃森哲技术调研》报告中显示，超过67%的受访高管承认，员工的数字化成熟度已经远超企业自身。
埃森哲全球副总裁、大中华区主席朱伟认为，人工智能要充分发挥其价值，其关键是“人机协作”。而“人机协作”已在部分企业有所体现。
摩根斯丹利（MorganStanley）为其名财务顾问配备了机器学习算法，从而将财务顾问从重复性的任务中解放出来，使其能更专注于客户服务。
西门子的“clicktomake”项目利用人工智能推理工具，依据员工和机器各自的技能分配任务，以达到人机协作、效率最大化。
京东金融则将人工智能应用于风险控制系统。其自主研发的RNN时间序列算法可以识别风险用户，准确率达90%以上。随着该技术的产生与应用，传统信贷员的岗位被人工智能所替代，与此同时，多个与风险管理与数据分析相关的新岗位应运而生。
相似地，亚马逊的仓储机器人代替了传统人工分拣货物，重复、基础的工作逐渐从人力劳动转向人工智能，仓储工人的角色也转变为机器人监控师和技术监察员。
新技术的应用、高频率的换岗要求员工需要具备更高的技术水平和学习能力，这也为员工开辟了潜在的职业发展道路。在数字时代之前，员工跳槽更倾向选择熟悉的、具备相关经验的行业与岗位；而现在，超级员工自身技能的提高使其在跨岗位，乃至跨行业的求职中也能脱颖而出。
可惜的是，面对快速进步且灵活多变的超级员工，大多数企业仍然采用数字化转型前的人才策略。
一方面，甄选人才时，许多企业采用的仍是传统的招聘流程。
传统流程按部就班、推进缓慢，从内部的岗位规划，到招聘、甄选合适员工往往耗时巨大。而超级员工的流动性极强，等人事一步一步按既定的流程走下来的时候，其他企业早已捷足先登。再加上招聘过程中仍采用标准化的申请表、笔试、面试等环节，往往很难准确识别应聘者的专长，招到切合岗位需求的员工。
另一方面，传统的薪酬福利设定中仍存在性别偏见。
中欧国际工商学院管理学教授李秀娟认为，数字化时代强调跨界的创新融合以及对人的