未来工作 - 北美华人人力资源协会

未来工作

全球劳动力报告深度解读：AI时代最大的挑战，不是裁员，而是员工的工作已经改变，组织却还没有跟上人工智能究竟会取代多少工作？这是过去两年企业管理者、人力资源负责人和员工反复讨论的问题。但随着AI真正进入企业运营，一个更加现实、也更加复杂的问题正在浮现：即使员工没有失去工作，他们原来的工作是否已经发生了根本变化？如果岗位职责、技能要求和工作方式都在改变，企业现有的人才管理体系是否还能够支持员工持续成长？ 2026年10月5日，企业管理软件公司Workday发布最新《Global Workforce Report: The Adaptability Advantage》（全球劳动力报告：适应力优势）。报告基于Workday平台劳动力数据及全球员工和企业决策者调查，试图回答AI正在如何改变就业市场、岗位结构、招聘、员工技能和职业发展。报告最重要的一组数据是：40%的企业决策者预计AI将提高现有员工的生产力，34%预计工作内容或岗位结构发生变化，33%预计出现新的岗位或技能，而预计员工总数减少的比例为28%。这些数据并不意味着AI不会导致裁员，也不能据此断言未来就业规模一定保持稳定。事实上，受访企业对AI的预期可能同时包含生产力提升、岗位调整和人员减少。但至少在当前阶段，企业对AI的期待已经明显超越简单的人力成本削减，开始转向如何重新组织工作、配置技能和提高业务效率。对于北美华人人力资源管理者而言，这份报告揭示了一个值得高度重视的趋势：AI转型正在从技术部署进入组织重构阶段。真正考验HR专业能力的，不再只是帮助员工使用AI，而是帮助企业重新定义工作，并让员工在持续变化中找到自己的职业发展方向。一、员工没有换工作，但他们的工作已经变了 Workday副总裁Phil Willburn在报告中提出了一个非常具有代表性的观察：“Employees may not be changing jobs, but their jobs are changing around them.” 员工可能没有更换工作，但他们周围的工作正在发生变化。这句话揭示了当前劳动力市场一个容易被忽视的现象。从招聘、晋升和员工总数等传统指标来看，全球就业市场整体似乎处于相对停滞状态。企业没有大规模扩张招聘，内部晋升增长缓慢，员工流动也不像过去那样活跃。但是，企业内部发生的变化远比这些数字呈现的更加剧烈。 Workday调查发现，38%的员工在过去一年经历了企业重组或组织结构调整，32%表示企业存在空缺岗位长期不补充人员的情况，30%观察到新岗位被创造，23%的受访者所在组织经历了裁员或岗位冗余削减。也就是说，即使企业的员工总数没有明显变化，组织内部的工作分配、岗位职责和人员结构仍然可能经历大幅调整。例如，过去一名Recruiter可能需要大量时间筛选简历、安排面试和联系候选人。随着AI招聘工具投入使用，这些重复性工作可以部分自动化，Recruiter可能因此需要将更多精力投入人才评估、业务沟通和招聘策略。同样，对于HRBP而言，过去大量时间可能花在整理员工数据、生成报告和回答常规人事问题上；未来，这些任务可能越来越多地由AI辅助完成，而HRBP需要承担更多组织诊断、管理者支持和人才决策工作。这些变化不一定伴随着岗位名称的改变，却可能实质性改变岗位的价值和能力要求。从NACSHR的专业视角看，企业过去主要按照Job Title管理人才，但AI时代越来越需要从Task和Skills两个维度重新理解岗位。岗位是否存在是一回事，岗位内部究竟由哪些任务构成、哪些任务可以自动化、哪些能力必须由人承担，则是另一回事。未来企业HR不能只关注Headcount Planning，还必须开始关注Work Redesign。二、AI技能需求发生分化：会使用AI，正在成为基础能力 Workday报告中最值得关注的另一组数据，是基础AI技能需求下降25%，而应用型AI技能需求增长51%。根据Workday对554家企业岗位招聘数据的分析，从2025年9月至2026年7月，企业对AI技能的要求正在发生显著变化。基础AI技能，例如日常使用AI工具、Prompting和Copilot，相关岗位需求在2026年1月达到高峰后下降了25%。与此同时，Applied AI Skills持续增长，整体增幅达到51%。这些技能主要涉及Machine Learning、Workflow Automation、Large Language Models以及AI Engineering等实际应用能力。这里需要特别强调：基础AI技能在招聘信息中的需求下降，并不代表企业不再需要员工使用AI，也不意味着这些技能失去了实际价值。更合理的理解是，随着AI工具普及，基础使用能力正在逐渐成为许多岗位的默认要求，而不再总是需要被单独强调的专业技能。这与过去办公软件普及的过程有相似之处。当越来越多的知识工作者都能够使用Excel、PowerPoint或者其他办公系统时，企业真正重视的就不再只是员工会不会操作软件，而是能否利用工具解决实际业务问题。 AI也正在经历类似的变化。对于企业HR而言，这意味着培训策略需要升级。过去一年，很多企业的AI培训主要围绕如何使用ChatGPT、Microsoft Copilot或其他生成式AI工具展开。这些培训有其价值，但如果长期停留在工具介绍和Prompt技巧层面，就很难真正推动组织生产力变化。未来更有价值的学习发展体系，应当围绕实际业务场景展开。例如，招聘团队如何利用AI改善候选人匹配质量，HR Operations如何重新设计员工服务流程，Compensation团队如何提升数据分析能力，HRBP如何借助AI辅助组织诊断与劳动力规划。企业需要建立的不仅是AI Literacy，更是将AI转化为实际工作成果的能力。三、员工并不缺乏适应意愿，真正不足的是企业支持人力资源管理者在推动AI转型时，经常会面临一个问题：员工是否愿意接受变化？ Workday的调查结果提供了一个值得重新思考的答案。 65%的员工表示，如果未来岗位所需技能发生变化，他们有信心进行适应；79%的员工表示，自己知道未来取得成功需要哪些技能。但是，只有66%的员工认为，雇主真正帮助他们发展这些技能。这13个百分点的差距，反映出员工技能认知与组织发展支持之间存在明显落差。员工可能已经意识到AI正在改变工作，也愿意接受新技能培训，但他们未必知道企业究竟希望自己如何改变，更不确定完成学习之后能否获得新的发展机会。这种矛盾在AI重度使用者中更加明显。在几乎所有工作中使用AI的员工中，62%认为AI可能降低自己当前技能的市场价值，但同时有76%认为AI会创造新的职业发展机会。这意味着员工对AI的态度并不是简单的支持或反对，而是同时存在期待与担忧。他们看到了效率提升的机会，也意识到自己过去积累的某些专业能力可能正在发生贬值。对于北美华人HR而言，这一点尤其值得重视。许多企业拥有不同文化背景、不同年龄层和不同专业经历的员工，各类员工对AI转型的理解、接受程度和职业焦虑可能存在差异。对于跨国经营、团队分布在不同地区的企业，这种沟通与支持的复杂性还可能进一步增加。 HR不能仅仅通过一封邮件宣布公司开始采用AI，也不能把员工参加培训的次数当作转型成功的证明。企业更需要回答员工几个具体问题：我的岗位未来会如何变化？哪些任务将由AI承担？哪些技能仍然具有长期价值？公司是否提供学习资源？如果我掌握了新技能，是否能够看到明确的内部发展机会？ AI转型过程中，员工最需要的可能不是更多关于AI的口号，而是更清晰的职业发展预期。四、内部人才流动正在停滞，传统职业发展模式面临挑战 Workday报告显示，57%的企业内部横向岗位流动同比下降。全球员工的12个月滚动晋升率约为8.1%，整体基本没有明显增长。更值得注意的是员工为何无法实现内部流动。在尝试申请内部岗位的员工中，22%认为内部选拔程序不够公平，22%遇到岗位被暂停、撤销或改变的情况，17%表示经理不支持内部转岗。而在过去一年没有申请内部岗位的员工中，44%表示对当前岗位满意，但27%表示没有看到有吸引力的内部机会。这组数据揭示的问题可能比单纯的晋升率下降更加深刻。过去企业内部的职业发展路径相对清晰：员工通过积累经验、完成绩效目标、承担更多职责，逐步获得晋升或转岗机会。但随着AI改变工作内容、组织结构持续调整、部分企业控制新增岗位，传统依赖职位数量增长和管理层级扩张的职业发展模式正在受到挑战。员工可能持续学习新技能，却发现原来熟悉的晋升路径不再存在；企业可能不断要求员工提升适应能力，却没有同步建立新的岗位转换机制。如果企业不能解决这一矛盾，员工对学习和转型的积极性就可能逐渐下降。 Workday自身的案例提供了一种可能的解决方向。公司部署Fetch——HiredScore AI for Talent Mobility的一项能力——利用AI帮助招聘团队将内部人才与开放岗位进行匹配。部署后，Workday报告其内部人才流动同比增长45%。这一案例说明，内部人才发展不仅取决于有没有岗位，还取决于企业能否识别内部人才的能力，并让相关机会被员工和招聘团队看见。对于企业HR而言，这意味着Talent Marketplace、Skills Intelligence和Internal Mobility不应被视为几个相互独立的系统。真正有效的人才管理体系，应当将员工现有能力、岗位技能要求、学习发展资源和内部机会连接起来。尤其对于一些希望控制招聘成本、同时需要持续推进AI转型的企业，重新发现和配置已有员工的能力，可能比一味依靠外部招聘更加重要。五、AI让招聘申请量暴增，却没有真正解决人才匹配问题 AI正在改变招聘市场的另一端。 Workday调查发现，84%的求职者已经在求职过程中使用AI，其中47%利用AI撰写或修改简历、求职信等材料，34%利用AI准备面试或评估。在使用AI求职的人群中，42%表示AI增加了自己申请的岗位数量。随着AI降低申请成本，企业收到的申请数量明显增加。从2025年7月至2026年7月，企业每发出一个Offer对应的申请数量中位数，从58份增加到69份。其中，Technology & Media行业从147份增加到207份，同比增长40.4%；Financial Services行业从77份增加到98份，同比增长27.2%。但是，招聘申请量显著增加，并没有带来同等程度的招聘效率提升。报告显示，整体岗位填补周期仍然维持在约60天。 34%的招聘经理表示，岗位难以填补的主要原因是候选人缺乏所需技能；33%认为候选人对薪酬、工作地点或灵活性的期望与岗位要求不一致。这反映出一个值得HR关注的新问题：AI正在让候选人更容易申请工作，但并没有让企业更容易找到真正合适的人。对于Recruiter而言，未来的挑战可能不再是如何获得更多简历，而是如何从大量申请中准确识别真正具备岗位能力、学习潜力和业务适配度的人才。 Workday workplace psychologist Dr. Liz Pavese在报告中指出，传统招聘系统和思维模式过度依赖职位名称及固定候选人画像，招聘经理需要进一步识别候选人的Transferable Skills和Adjacent Capabilities。这意味着招聘评估需要逐步超越简历关键词和过去的Job Title，更多关注候选人的实际能力、问题解决方式和可迁移技能。对于北美华人HR，尤其是服务于科技企业、专业服务机构和跨国企业的招聘团队，这一变化具有直接的实践意义。当越来越多候选人使用AI优化简历和求职表达时，企业更应该提升结构化面试、工作样本评估和技能验证的质量。同时，在使用AI招聘工具时，也需要关注候选人隐私、评估公平性，以及所在地适用的就业和自动化决策相关要求，避免把效率提升建立在新的合规风险之上。六、员工暂时留下，不代表他们真正愿意留下当前劳动力市场还有一个容易让企业产生误判的现象：员工流动相对缓慢，但员工对组织的认同感并不一定同步提高。 Workday数据显示，典型企业的两年员工留任率从2024年7月的73.3%下降至2026年7月的70.5%。与此同时，27%的员工表示未来12个月可能寻找外部工作机会，而报告中的年度自愿离职率约为16%。这说明一部分员工虽然尚未离职，但已经开始考虑外部发展机会。特别是在招聘需求相对疲软、外部岗位竞争加剧的环境中，员工可能因为经济压力、职业风险或者缺乏合适机会而暂时留在现有企业。这种留任并不能自动等同于员工满意度或组织忠诚度提高。 Workday进一步发现，只有59%的员工认为雇主真正关心自己这个人，58%认为影响员工的组织变化得到了公平处理。在员工成长体验方面，Career Path的积极评价比例仅为63%，明显低于Mentoring的81%和Learning的79%。这些结果非常值得企业HR警惕。企业可能提供了培训课程，也建立了导师机制，但员工依然看不到自己未来能够走向哪里。这就解释了为什么单纯增加培训预算或者学习资源，未必能够解决员工参与度和留任问题。员工真正需要的，不只是学习机会，而是学习与未来职业发展的连接。对于正在经历组织调整、岗位重构或AI转型的企业，透明沟通、公平的人员决策和清晰的职业发展预期，可能比单纯强调企业文化更加重要。 NACSHR认为，HR管理者尤其需要关注那些“没有离职、绩效尚可，但对未来发展缺乏信心”的员工。这类风险往往不会立即反映在Turnover指标中，却可能逐渐影响员工主动性、知识共享、创新意愿和组织信任。七、大型企业收缩与中小企业增长并存，北美人才市场需要重新观察 Workday报告还呈现了另一个重要变化：不同规模企业的就业增长正在明显分化。 2026年上半年，企业总体员工规模增长接近零，但大型企业和中小企业的表现存在较大差异。在Workday研究样本中，拥有100,000名以上员工的超大型企业贡献了约74%的净员工人数下降，但仅占样本员工总数的26%。相比之下，较小规模企业仍然表现出更明显的增长动力。按照报告中的Headcount Trajectory Index，Emerging/SMB达到58.4%，Midmarket为51.0%，Enterprise为48.9%，Large Enterprise为44.3%，30,000人以上的Majors仅为42.8%。这些数据反映的是Workday客户样本内不同规模企业的人员变化趋势，不能直接代表整个美国或加拿大劳动力市场。但它提示企业，不同规模公司的招聘需求与人才管理重点，可能正呈现明显分化。大型企业可能更加关注组织效率、AI投资回报和内部人才重新配置，而中小型成长企业可能仍然面临业务扩张、人才招聘和管理能力建设的压力。对于北美华人HR而言，这也意味着人才管理策略必须与企业发展阶段相匹配。大型跨国企业可能需要更加成熟的Skills Framework、Talent Marketplace和Workforce Planning能力；处于增长阶段的中小企业，则可能更需要灵活的招聘体系、跨职能人才培养和高效率的HR运营支持。尤其对于在北美持续发展业务的华人创业企业和跨国企业，AI应用可以成为提高组织效率的重要机会，但前提是企业能够明确哪些工作真正适合自动化，哪些岗位需要重新设计，以及哪些关键人才能力必须持续投入。八、NACSHR观察：AI时代，HR正在从人员管理走向工作设计如果将Workday报告中的数据放在一起分析，可以发现一个更加深层的趋势：AI正在改变企业人力资源管理的基本逻辑。过去，HR系统主要围绕员工和岗位展开。招聘负责把人带进组织，绩效管理评价员工表现，学习发展帮助员工提升技能，人才管理决定晋升与继任，薪酬福利则围绕岗位和员工关系设计。这些模块虽然相互关联，但在不少企业中仍然是相对独立运作的。然而，AI正在打破这种边界。当岗位中的部分任务由AI完成时，Job Description就需要调整；当工作内容发生变化时，Skills Framework需要更新；当员工掌握新的能力时，企业需要重新评估内部岗位匹配；当AI提高团队产能时，绩效目标和管理方式也可能需要改变。这些变化最终会影响招聘、培训、绩效、薪酬、组织结构和员工关系。因此，AI时代的人力资源转型不应该被简单理解为“给HR增加一些AI工具”。更重要的是重新建立Work、Skills、People和Technology之间的关系。从NACSHR的角度看，未来企业HR的专业价值，可能越来越体现在四个方面。首先，是能够理解业务和岗位如何被AI改变，而不是仅仅根据管理层提出的人员需求执行招聘。HR需要参与岗位任务分析、组织结构讨论和工作流程优化。其次，是能够识别企业未来真正需要的能力，并把技能要求转化为员工可以理解的发展路径。技能体系不能只是用于招聘筛选，更应该成为内部培养和人才配置的基础。第三，是能够帮助管理者处理组织变化中的人际关系和信任问题。AI可以生成岗位分析和培训建议，却不能自动建立员工对管理者的信任，也无法替代企业对公平性和员工体验的责任。第四，是能够利用数据改善人才决策。企业需要将传统Headcount、Turnover和Time to Fill等指标，与内部人才流动、技能差距、岗位变化和员工职业发展体验结合起来，而不是孤立地观察某一个数字。真正有竞争力的HR组织，将不只是管理企业现有的人力资源，而是能够持续帮助企业重新配置人与工作的关系。九、北美华人HR可以从哪些具体行动开始？对于正在制定2027年人才战略的企业，NACSHR建议将AI转型从抽象讨论转化为可以执行的管理议题。第一步，重新审视关键岗位。企业不需要一开始就重构所有Job Description，可以优先选择招聘、客户服务、财务、人力资源运营、市场营销等AI影响较明显的职能，分析现有岗位的任务构成，识别哪些工作可以自动化、哪些需要人工审核，以及哪些职责可能因此发生变化。第二步，开展技能差距分析。不要只问员工是否会使用AI，而要根据真实业务流程，判断员工需要哪些AI工具应用能力、数据分析能力、流程设计能力和专业判断能力。对于现有员工，应重点识别可以通过培训和实际项目获得的新能力。第三步，将培训与内部机会连接。如果企业希望员工持续Reskill，就应当尽可能提供明确的岗位发展方向。对于无法立即提供晋升的企业，也可以通过跨部门项目、横向发展、岗位轮换和新的专业职责，为员工建立成长空间。第四步，让Manager成为转型的重要参与者。企业应当鼓励管理者定期与员工讨论岗位变化、未来技能需求和职业发展，而不是只在年度绩效评估时讨论目标完成情况。对于涉及AI的组织调整，还应明确经理在员工沟通、公平评价和培训支持方面的责任。第五步，建立更合理的AI转型衡量指标。 AI工具使用率和培训完成率可以作为过程指标，但不应成为衡量转型成功的唯一依据。企业还应关注实际工作效率、员工技能提升、内部流动机会、岗位匹配质量、员工信任和业务结果。对于资源有限的中小企业，可以从一两个关键职能开始试点，不必追求一次性建设复杂的人才管理平台。对于组织规模较大、业务覆盖多个国家或地区的企业，则应当逐步建立跨职能、跨地区的岗位与技能治理机制，同时注意不同司法辖区在员工数据、招聘决策和劳动关系方面的要求。需要指出的是，以上建议是NACSHR基于报告提出的企业管理实践方向，并非Workday报告已经验证有效性的统一实施方案。企业仍需根据自身业务结构、员工规模和管理成熟度进行调整。十、结语：AI时代真正的竞争优势，是组织持续适应变化的能力 Workday将这份报告命名为《The Adaptability Advantage》，其核心含义不只是要求员工学习新技能，而是强调企业需要建立能够持续适应变化的组织能力。在AI持续进入企业的过程中，一些传统任务可能减少，一些岗位可能重新组合，新的技能和职业机会也可能不断出现。对于员工而言，这意味着过去依靠一套专业技能长期维持职业竞争力的模式正在受到挑战。但对于企业而言，挑战同样巨大。如果企业不断要求员工提高效率，却无法解释岗位未来的发展方向；如果企业持续投入AI系统，却没有同步调整工作流程和管理机制；如果员工努力学习新技能，却看不到组织内部的发展机会，那么AI技术带来的生产力潜力就可能无法充分转化为长期组织能力。值得注意的是，Workday报告并未证明AI已经全面减少裁员，也没有证明AI必然提升企业就业规模。它真正揭示的是，在就业总体增长相对平缓的背景下，工作内容、技能需求和员工职业预期正在持续变化。而这种变化可能比单纯的岗位增减更加深刻。对北美华人HR而言，未来的专业竞争力也将越来越取决于能否深入理解业务，参与组织设计，推动人才转型，并在效率提升与员工发展之间建立合理平衡。企业需要的不只是能够执行招聘、薪酬和员工关系工作的HR，更是能够帮助管理层理解未来工作模式、支持员工适应变化，并共同建设高绩效组织的人力资源领导者。 AI时代最值得企业警惕的，或许不是某些岗位正在消失，而是员工的工作已经发生改变，企业的人才管理制度却仍然停留在过去。这也给所有HR管理者留下了一个值得深入讨论的问题：当企业开始用AI重新定义工作时，我们是否已经准备好重新定义人力资源管理本身？关于NACSHR NACSHR（北美华人人力资源协会）致力于连接北美华人人力资源专业人士、企业管理者及行业合作伙伴，推动人力资源领域的专业交流、实践分享与跨行业合作，持续关注AI、组织转型、人才管理、劳动法规及未来工作的发展趋势。官方网站：https://www.nacshr.org 资料来源与研究说明 Workday, Inc.，《Global Workforce Report: The Adaptability Advantage》，October 2026。本文主要参考完整22页报告，涵盖岗位变化、招聘趋势、AI技能、内部人才流动、员工留任及企业规模差异等内容。 Workday / PR Newswire，《Workday Global Workforce Report: AI Is Rewriting Jobs More Than It's Cutting Them》，October 5, 2026。官方新闻稿：https://www.prnewswire.com/news-releases/workday-global-workforce-report-ai-is-rewriting-jobs-more-than-its-cutting-them-302898076.html 研究方法说明： Workday的Global Workforce Reporting结合Workday Human Capital Management、Workday Peakon Employee Sentiment及Workday Recruiting相关数据，涵盖12个主要行业、5种企业规模及19个国家，并使用不同的样本面板进行分析。两项补充调查分别为2026年9月的Q3 Global Workforce Survey（N=6,001，其中决策者相关问题约1,780人），以及2026年8月的AI@Work Survey（N=5,944）。调查覆盖美国、英国、加拿大、澳大利亚、法国和德国。部分指标为新增或暂定指标，报告明确要求将观察结果视为描述性趋势，而非直接因果证据。本文由NACSHR北美华人人力资源协会根据Workday官方研究报告及新闻稿整理、分析并撰写。文中数据来自原始研究，行业判断及管理建议为NACSHR基于报告作出的独立专业解读，不代表Workday官方立场。

未来工作
2026年10月06日
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AI用得更多，却更加悲观：美国年轻劳动力对未来工作的态度正在逆转美国年轻人正在出现一个值得HR关注的“AI悖论”：用AI最多的一批人，也正在成为最担心AI的一批人。Pew最新调查显示，30岁以下美国成年人中，55%对AI“担忧多于兴奋”，2021年只有31%；73%认为AI未来20年会减少美国工作岗位，2024年还是61%。但与此同时，18—29岁群体已有66%使用AI聊天机器人。企业只培训员工怎么用ChatGPT、Copilot或Agent已经不够了。员工真正想知道的是：AI用了以后，我的岗位会怎么变？哪些任务消失？哪些能力变得更值钱？我的下一份工作在哪里？AI转型的下一站，可能不是工具，而是工作设计、职业路径与员工信任。美国年轻人对人工智能的态度正在发生明显变化。 Pew Research Center最新调查显示，在18—29岁的美国成年人中，55%表示自己对AI“担忧多于兴奋”，这一比例在2021年仅为31%；与此同时，73%的年轻人认为，未来20年AI将导致美国工作岗位减少，高于2024年的61%。值得注意的是，这并不是因为年轻人不会使用AI。另一项Pew调查显示，18—29岁美国成年人中已有66%使用AI聊天机器人。换句话说，最熟悉AI、使用AI最积极的一代，同时也正在成为越来越担心AI影响职业未来的一代。 AI使用率提高，不代表员工更加相信AI 过去两年，很多企业衡量AI转型时，重点关注员工是否使用ChatGPT、Copilot或各类AI Agent，以及AI培训覆盖率、使用频率和效率提升。但新的问题正在出现：员工可能越来越会使用AI，却并不意味着他们对自己的职业未来更加乐观。对于刚进入职场的年轻员工而言，这种焦虑尤其容易理解。当企业不断强调“AI可以让一个人完成过去三个人的工作”“AI Agent能够替代大量重复性任务”时，员工自然会进一步追问：减少的岗位究竟是谁？入门级工作是否还会存在？我的职业发展路径在哪里？因此，AI Adoption并不等于AI Acceptance。企业如果只推动工具落地，却不解释岗位和职业路径的变化，AI越强大，员工的不确定感反而可能越强。 HR需要开始回答“工作将如何改变” 对于企业HR而言，下一阶段AI转型的重点不能只是继续增加AI培训课程，而需要进入更深层次的工作设计。企业需要逐步讲清楚：哪些任务未来会被AI自动化，哪些工作将由“人+AI”共同完成，哪些能力会因为AI变得更加重要，以及员工应该如何完成能力升级。尤其是在招聘、绩效、人才管理甚至组织调整开始越来越多使用AI之后，透明度和沟通机制会变得更加重要。如果员工无法理解AI如何参与企业决策，AI很容易从生产力工具变成新的“管理黑箱”。年轻人的AI焦虑，本质上也是职业安全感问题目前的数据并不能证明AI已经造成美国大规模直接裁员。Gallup的2026年调查中，在近期因裁员失去工作的受访者里，只有约1%明确将AI或自动化视为主要原因。但这恰恰说明了另一个值得企业关注的问题：AI对现实岗位的影响，与员工对未来岗位的担忧之间正在形成明显的预期差。企业不能简单告诉员工“AI不会取代你”，更有效的方式是告诉员工：你的哪些工作会改变，公司准备如何帮助你完成能力迁移，以及新的职业机会在哪里。从NACSHR的角度来看，未来企业AI转型真正考验的，不只是技术部署能力，而是组织能否重新建立员工对未来工作的信心。 AI时代优秀的企业，不应该只是拥有更多AI工具，而应该让员工清楚看到：AI改变工作的同时，自己仍然拥有清晰的成长路径和新的价值空间。来源：Pew Research Center、Gallup，2026年相关调查。

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2026年08月19日
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当AI不断取代各种职位的时候，HR岗位反而增长约6%，为什么？！ NACSHR核心摘要：AI大规模进入企业之后，HR会不会成为最先消失的部门？Josh Bersin最新分析给出了完全不同的答案。基于Lightcast职位数据，过去约20年HR相关岗位年复合增长约1.2%，而AI发展最迅速的最近24个月，HR岗位反而增长约6%。真正减少的，是HR Assistant、Recruiting Coordinator、Training Administrator等行政和流程型工作；增加价值的，则是HRBP、招聘判断、People Analytics、复杂员工服务和工作设计。美国BLS也预计，2024–2034年全部职业增长约3%，HR Specialists增长6%，L&D Specialists增长11%。所以AI没有让HR消失，而是在重新划分HR工作的价值：流程被AI接管，人必须向判断、咨询、数据和业务问题上移。你觉得呢过去两年，几乎所有关于AI与人力资源的讨论，最后都会落到一个问题：当AI能够筛选简历、回答员工问题、生成培训内容、分析人才数据，甚至开始参与绩效管理和组织决策之后，企业还需要这么多HR吗？从直觉上看，HR似乎应该成为最先被AI压缩的职能之一。但Josh Bersin最近的一组观察，给出了一个看起来有些反常的答案：AI投入越来越多，美国HR岗位不仅没有明显消失，最近24个月反而增长约6%。这并不意味着AI没有影响HR。恰恰相反，真正发生的变化可能比“裁掉多少HR”更深刻——AI正在重新定义什么样的HR工作值得由人来完成。 HR岗位没有消失，但HR内部的工作正在重新分配 Josh Bersin引用Lightcast招聘数据指出，过去约20年，HR相关职位保持约1.2%的年复合增长；而在生成式AI快速普及的最近24个月，HR岗位增长反而达到约6%。这与很多人此前的预期完全不同。过去企业部署HR系统，往往意味着流程自动化；今天部署生成式AI和Agent，更进一步意味着大量知识型、事务型工作也可以被机器处理。因此，一个自然的推论是：HR部门应该需要更少的人。但Bersin观察到，企业真正做的并不是简单“删除HR岗位”，而是在重新组合工作。 HR Assistant、Recruiting Coordinator、Training Administrator等大量依赖流程、协调和信息处理的角色，确实正在受到自动化影响。但与此同时，企业对员工关系、人才判断、组织设计、技能发展、领导力、数据分析以及业务咨询等能力的需求并没有减少。所以真正消失的，往往不是整个Job，而是Job里面的一部分Tasks。这可能是理解AI与就业关系最重要的区别之一。 AI首先淘汰的是任务，而不是职业名称传统讨论经常把问题简化成：“AI会不会取代HR？”，但企业实际上并不是按照职位名称决定哪些工作交给AI。 AI不会首先判断：“这个人是HR，所以我要取代他。” AI取代的是更具体的任务：整理信息、回答标准问题、安排会议、生成文档、总结数据、制作初步报告、匹配简历、生成培训材料。一个HR岗位可能包含20项不同工作，其中10项可以被AI明显加速，5项可以部分自动化，而另外5项仍然需要人的判断。于是企业面临的并不是简单的“要不要这个岗位”，而是：剩下来的时间，HR应该拿来做什么？如果AI让一名招聘人员减少大量简历筛选和面试安排工作，那么他的价值就必须转向人才判断、Candidate Experience、Hiring Manager咨询以及复杂人才市场分析。如果AI可以自动回答大量福利和政策问题，那么员工服务团队就必须把更多精力放到复杂员工关系、特殊案例和管理者支持。如果AI可以迅速生成培训课程，那么L&D真正的价值就不再是“制作多少门课”，而是判断企业需要什么能力，以及如何真正推动员工能力改变。这其实是一场HR工作的价值迁移。事务型HR正在减少，但专业型HR正在变得更重要 Josh Bersin说传统HR行政和流程型工作可能仍然占到HR岗位的30%—40%。这部分恰恰也是AI最容易产生效率提升的地方。例如，在Walmart、Standard Chartered等企业，大量基础员工服务、Onboarding和Benefits问答可以通过技术处理，HR人员则可以转向更加复杂的员工绩效、家庭需求和员工关系问题。在Travelers、Polestar等企业，L&D团队过去可能需要数周甚至数月开发一门课程，现在可以借助AI快速生成视频、Simulation和即时学习支持。在招聘领域，排期、沟通和初步筛选越来越自动化，但企业同时越来越重视候选人真实性、人才质量、面试判断和面对面互动。 People Analytics同样如此。过去大量时间消耗在Survey、Benchmark和报表制作上，现在HR分析人员必须更直接地回答业务问题：为什么关键人才离职？哪些团队的生产力正在下降？AI正在如何改变岗位技能？企业应该重新配置哪些人才？所以我们看到的不是HR价值下降，而是低价值HR工作被不断剥离之后，剩余HR工作的价值门槛正在提高。 HRBP可能是这一轮变化最典型的岗位 Josh Bersin特别提到Panasonic、Accenture等企业正在重新定义HRBP。过去很多企业所谓的HRBP，实际上仍然承担大量流程协调、政策解释、员工事务和内部资源对接工作。 AI和HR平台逐渐接管这些基础任务之后，一个真正的HRBP应该越来越像内部管理顾问。他必须理解业务战略、组织能力、领导团队、人才结构和成本效率，并能够和业务负责人一起回答：我们为什么招不到这些人才？哪些岗位应该被AI重新设计？哪些团队应该增加Headcount，哪些应该减少？未来两年真正需要什么技能？组织架构是否仍然适合当前业务？这类工作并不会因为AI而减少。相反，企业拥有越多AI工具，管理者面对的组织问题反而可能越复杂。这也是为什么AI时代一个看似矛盾的现象开始出现：企业越来越自动化，但同时越来越需要能够处理复杂人才和组织问题的人。 AI提高效率，并不必然意味着Headcount同比例下降这也是Bersin这篇文章最值得企业管理者思考的地方。很多AI商业案例仍然采用一个非常传统的ROI公式： “这套AI工具可以节省多少人工时间，因此可以减少多少人。” 但这种计算方式忽略了一个重要事实。知识工作与流水线生产并不完全一样。如果AI让HR节省30%的时间，企业不一定会马上减少30%的HR人员。企业可能选择让HR处理更多复杂问题，提高服务质量，加快招聘，提高管理者效率，推动技能转型，或者承担过去没有能力开展的组织项目。换句话说：Productivity Gain并不自动等于Headcount Reduction。它也可能意味着Capability Expansion。这也是为什么我们会看到AI使用快速增长的同时，部分知识型职业仍然保持就业增长。技术减少了一部分工作，但同时提高了组织能够解决问题的上限。对HR而言，真正值得担心的不是岗位消失，而是价值停留在流程层从NACSHR的角度看，Josh Bersin的观察并不能简单理解为“HR是安全的”。恰恰相反。它释放出的职业信号其实非常明确。如果一个HR的核心价值仍然来自录入数据、安排面试、整理报表、回答标准问题、制作培训材料或者执行固定流程，那么AI对这个岗位的冲击几乎是确定的。真正有增长空间的，是那些能够把AI转化成更高业务价值的人。未来HR越来越需要理解业务、判断人才、设计组织、处理复杂员工问题、推动领导力发展、进行Workforce Planning，并重新设计Human + AI共同工作的方式。换句话说，未来企业衡量HR价值的方式可能会发生变化。过去是：你完成了多少HR流程？未来可能是：你帮助组织解决了什么问题？ HR不会消失，但“只会做HR流程”的HR正在失去保护层 “HR岗位最近24个月增长约6%”是一个很容易传播的数据。但如果只记住这个数字，反而会错过这篇文章真正重要的部分。 Josh Bersin真正描述的并不是“AI无法取代HR”。而是一个更复杂的现实： AI正在大量取代HR工作中的低复杂度任务，同时把HR推向更复杂、更专业、更接近业务的位置。 Job还存在，但Tasks已经变化。岗位数量可能增长，但岗位要求也在提高。 HR团队仍然存在，但每一个HR需要创造的价值正在重新被定义。因此，AI时代真正的问题已经不再是：“未来企业还需不需要HR？” 而是：“当AI可以完成大量传统HR工作之后，企业为什么还需要你？” 能够回答这个问题的人，可能不仅不会被AI淘汰，反而会进入一个价值更高的HR时代。 NACSHR认为，这才是“HR岗位仍在增长”这组数据背后，真正值得全球HR专业人士关注的信号。

未来工作
2026年08月13日
未来工作

CHRO 的新战略机遇：生成式 AI 如何重塑组织的未来概要：74% 的 CEO 认为团队已准备好迎接 AI，但只有 29% 的 C-suite 同意。这一巨大认知差距既是风险，也是 CHRO 最关键的机会窗口。预计到 2025 年，77% 的初级岗位与超过 25% 的高管岗位都将因 AI 发生改变。未来三年，CHRO 必须从支持角色转变为组织未来的设计者，围绕三项任务展开：构建 AI 人才战略、重塑组织运营模式、建立 AI 治理框架。AI 时代的核心竞争力不再是技术本身，而是 CHRO 如何重塑组织能力与文化。抓住这个窗口期，组织才能真正迈向未来。引言：迎接组织变革的“AI 时刻” 生成式 AI 与以往任何技术都截然不同，它正以前所未有的速度颠覆商业与社会，迫使领导者实时反思并重塑其核心战略。这场变革的核心并非技术本身，而是它对“人”与“工作方式”的根本性重塑。正如深度研究所指出的，“生成式 AI 的一切都与人有关——关乎工作如何完成”。懂得如何用生成式 AI 赋能人才的领导者，将对业务产生“倍增效应”。在未来三年，首席人力资源官（CHRO）将迎来一个决定性的转折点，从传统的支持角色转变为驱动这一倍增效应的核心战略制定者。然而，当前仍有高达 60% 的高管将人力资源视为纯粹的行政职能，这一认知错位不仅是巨大的风险，更预示着一个前所未有的战略机遇。CHRO 必须抓住此刻，引领组织迎接未来。 -------------------------------------------------------------------------------- 一、趋势洞察：生成式 AI 正在重塑工作的本质 1. AI 放大人类能力，而非取代人类生成式 AI 的核心价值在于放大人类的专业能力。它通过自动化市场研究、内容创建、数据分析和代码开发等重复性任务，让员工得以专注于更高价值的创造性工作。例如，客服人员可以将常规问答交给 AI，从而专注于销售赋能；程序员可以摆脱繁琐的编程，聚焦于提升代码质量与安全性；HR 专家则能从日常流程中解放出来，全力投入于真正重要的人才发展。企业的竞争优势不再仅仅来源于技术本身，而是来源于规模化员工的专业知识和扩展组织的能力。这催生了“AI 增强型劳动力”的概念。一个清晰的现实是：生成式 AI 不会取代人类，但使用生成式 AI 的人将会取代不使用它的人。 2. CEO 与组织间存在显著的“AI 准备度差距” 高管层对组织 AI 准备度的认知存在显著脱节，这种乐观情绪背后潜藏着巨大风险。数据显示： 74% 的 CEO 认为他们的团队已经为生成式 AI做好了技能准备。然而，仅有 29% 的 C-suite 高管同意这一观点。这一巨大的认知鸿沟，代表了 CHRO 最为紧迫的行动指令。更值得警惕的是，AI 的影响是普遍的：到 2025 年，77% 的初级员工的岗位将发生转变，同时超过四分之一的高管也无法幸免。这使得 CEO 的盲目乐观尤为危险。CHRO 的核心机会在于，识别并弥合组织内部的人才与能力错配，确保组织具备驾驭变革的真实能力。 3. 未来关键能力：创造力与协作力超越技术力在一个看似由技术驱动的变革时代，一个反直觉的真相浮出水面：人类独有的软性能力正变得空前重要。一项核心洞察指出：高管们认为，到 2025 年，对组织最有价值的技能将是创造力。当技术性工作可以被 AI 高效辅助时，企业的核心竞争力将从技术熟练度转向那些机器无法复制的能力。高管们认为，团队建设和协作能力与软件开发和编码同等重要，甚至领先于分析和数据科学。创造力，将成为引领未来的关键。 -------------------------------------------------------------------------------- 二、CHRO 的三大新使命：未来 36 个月的行动框架为应对挑战，CHRO 需要一个清晰、可执行的战略框架，围绕以下三大新使命展开行动。 1. AI 人才战略 (Talent Strategy for AI) 目标：重新设计人才的“选、育、用、留”体系，构建一支 AI 增强型团队。行动建议：重塑岗位与技能图谱：推动对现有岗位职责的重新定义，将工作重心从执行重复性任务，转向利用 AI 进行分析、创造和战略决策。推动全员技能再培训：将 AI 技能提升视为员工重大的职业发展机遇。尤其要重点投资于高绩效员工，因为 AI 无法放大平庸的绩效，它带来的是一场革命而非演进，其真正价值在于将优秀人才的能力提升到全新高度。将人力资源部作为战略试点：要让全员拥抱 AI，首先要从人力资源部开始。CHRO 应将 HR 部门打造为组织内 AI 转型的战略试点项目，率先对 HR 专业人员进行再培训，使其成为组织内 AI 应用的实践者、引领者和赋能者。 2. 组织运营模式重构 (Operating Model Redesign) 目标：打造更敏捷、更智能、更具创造力的组织模式，以释放 AI 的全部潜力。行动建议：聚焦高价值应用场景：避免被海量的可能性分散精力。集中资源投资于三到五个最具商业影响力的 AI 应用场景（“Focus on the top five. Or three.”），以点带面，实现价值最大化。建立快速迭代与试错文化：鼓励团队以“快速失败”（fail fast）的方式进行小范围实验。建立跨部门的反馈循环机制，系统性地分享成功案例、失败教训和实践经验。利用 AI 优化工作流程：应用 AI 增强的流程挖掘技术，深入分析现有工作流程，精准识别瓶颈与低效环节，并通过智能化改造加速决策效率。 3. AI 治理与伦理 (AI Governance) 目标：建立负责任的 AI 使用框架，确保技术向善，规避潜在风险。行动建议：建立明确的道德准则：制定并推行一套清晰的 AI 道德使用框架，其中包含明确的标准、指南和行为期望。保障数据安全与隐私：在鼓励全员实验的同时，必须围绕数据保护和道德规范设立明确的护栏，确保创新在安全可控的范围内进行。确保透明与公平：在招聘、绩效评估等关键人力资源环节应用 AI 时，必须建立有效的机制来管理算法偏见，确保决策过程的透明度与公平性。 -------------------------------------------------------------------------------- 三、从战略伙伴到未来设计师：CHRO 的新定位生成式 AI 正在推动 CHRO 的角色发生根本性演进。CHRO 必须从被 60% 高管视为被动的行政支持者，进化为主动的战略引擎，成为组织未来工作模式的总设计师和 AI 时代人力资本的管理者。CHRO 的新角色是通过前瞻性地引导 AI 在人才与组织层面的落地，主动重塑组织文化、决策模式和业务节奏。在最高管理层中，CHRO 的新定位是连接技术、人才与业务战略的关键枢纽。AI 的成功绝非单一部门的责任，而需要建立一个由业务、IT 和人力资源负责人共同负责的问责模式。在这个领导力“三驾马车”中，CHRO 作为平等的战略伙伴，确保技术投资能够真正转化为组织能力和商业价值。 -------------------------------------------------------------------------------- 决胜未来，重在组织能力的设计生成式 AI 时代已经到来，领先的企业正在迅速采取行动。最终的成功者，将是那些能够围绕人才与技能建立灵活、深思熟虑的战略，并积极克服组织焦虑、奖励热情、拥抱包容与乐观的组织。在生成式 AI 时代，决定企业未来竞争力的不是技术本身，而是 CHRO 对组织与人才能力的重新设计能力。

未来工作
2025年11月24日
未来工作

首席人事官展望：重塑工作世界 Chief People Officers Outlook 全球130位首席人事官共同描绘了未来工作的方向：CPO正从管理者转变为战略核心。视频揭示企业正经历从“效率导向”到“重塑组织”的深层变革，AI带来机遇也引发技能退化与伦理风险。未来竞争不在技术，而在人——唯有以人为中心的组织，才能在AI时代保持信任与增长。(download report) 当AI与不确定性交织，企业的核心竞争力正在转移在AI、全球化和组织重构的浪潮中，企业的焦虑正在发生微妙转变。过去，焦点在“技术能带来多少效率”；如今，真正的问题变成了：“在技术快速推进的时代，组织如何让人不被边缘化？” 世界经济论坛（World Economic Forum）最新发布的《首席人事官展望 2025》（Chief People Officers Outlook 2025）报告揭示了一项关键趋势：人力职能正在从执行支持转变为战略中枢，CPO 已成为企业变革的共驱者。这份报告基于对全球 130 多位首席人事官的调研与访谈，呈现了未来工作世界的深层逻辑。一、人力职能的战略跃迁：CPO 正走上企业的“驾驶席” 长期以来，企业往往把人力资源视为后台支持部门——招聘、薪酬、绩效考核。但如今，这个模式正在被彻底颠覆。报告显示，超过九成的 CPO 认为人力职能已成为企业价值创造的战略驱动力。他们不再只是“执行人事政策”的管理者，而是与CEO并肩制定组织方向的战略合伙人。 “你再也无法将人与业务分开了。”——一位受访 CPO 的话成为报告的核心引语。这种转变背后，是企业在动荡环境中寻求“人驱动的韧性”。从欧洲制造业到北美科技公司，CPO 开始直接参与组织重塑、业务模式转型与AI治理决策。在中国市场，这一趋势同样显现：无论是华为、字节跳动这样的科技巨头，还是制造业出海企业，都在让 HR 战略与业务战略同步规划。二、谨慎中的加速：企业同时“踩刹车”和“踩油门” 报告揭示一个耐人寻味的矛盾：42% 的 CPO 预计未来一年劳动力市场将保持稳定，32% 认为会走弱，但多数企业却在加速内部转型。这种“表面保守、实质重构”的现象，正在成为全球趋势。在美国，部分大型企业暂停外部招聘，却投入资源重塑岗位结构；在欧洲，不少集团通过人才再培训（reskilling）计划优化内部流动。中国的头部企业同样出现类似动作——“谨慎招聘+内部提效”成为2025年主流策略。 “谨慎是当前的环境设定，但转型是长期的机会。”——报告总结。这说明企业正进入一个“战略蓄能期”：放慢扩张脚步，不是退缩，而是为了未来十年的结构性重构做准备。三、年轻一代的挑战：他们不只是员工，而是“价值选择者” 报告指出，新一代员工正以前所未有的主动性进入职场。他们追求的已不再是稳定与薪酬，而是灵活性、意义感与价值契合。 “今天的人才自信、信息灵通，并且理直气壮地进行选择。”——报告中一位 CPO 的评论精准描述了这一代职场人的心态。然而，这种觉醒也带来管理新矛盾。在北美，年轻员工因企业文化不符而主动离职的比例创历史新高；在中国，Z世代对“加班文化”与“管理层信任度”的敏感度远高于前辈。CPO 面临的新任务，不再是“招聘到人”，而是在多元文化与价值观冲突中重建组织共识。这意味着HR策略必须向更“个体化”的方向演进：更多定制化成长路径、更灵活的绩效反馈机制，以及真正以员工体验为核心的文化体系。四、AI的双刃：提升效率的同时，正在侵蚀人的能力当AI渗透到招聘、绩效、培训的各个环节，CPO们的态度并非盲目乐观。报告显示，CPO 最担心的并不是“被AI取代”，而是“人因AI而失去成长能力”。他们列出的三大风险值得所有HR关注：员工无法及时学习新技能，无法跟上技术变革；过度依赖AI导致技能退化、职业停滞；数据隐私与算法伦理问题日益突出。这让AI治理成为HR领域的新议题。欧美大型企业已经开始设立“AI使用守则”，强调人机协同边界；中国也有企业在推行“人本AI”理念——技术赋能，而非取代。 “成功的劳动力AI整合，不仅取决于技术部署，更取决于对工作的刻意重新设计与以人为本的实施承诺。”——报告原文。未来的CPO，不仅要懂人，更要懂AI——懂得如何让技术成为释放潜能的工具，而非削弱人的拐杖。五、重构组织，而非修补流程在所有受访CPO列出的未来优先事项中，排名第一的并非招聘、薪酬或福利，而是——“重新设计组织结构与岗位”。53%的CPO将此列为头号任务。这项数据揭示了一个本质趋势：组织变革已成为企业生存的必要工程。在全球范围内，企业正从层级制向网络化、敏捷化组织演进；岗位设计也从“职责导向”走向“能力导向”。例如，欧洲的能源企业正在用跨职能团队取代传统部门架构；中国的互联网公司则开始推行“灵活项目制”与“内部创业机制”。这些调整的背后，是企业在应对不确定性时的共识：组织的韧性，比组织的规模更重要。未来竞争，不是技术之战，而是人之战从世界经济论坛的这份报告可以看到一个清晰的趋势：技术的浪潮终将平衡，但“人”的力量正在重新定义竞争力。 CPO 的崛起象征着企业治理重心的变化——从流程管理转向价值共创，从效率导向转向人本驱动。在跨国企业与出海中企的实践中，这种转变已经显现：懂组织、懂人、懂科技的HR领导者，正在成为下一代企业的关键变量。当AI继续重塑世界，我们或许应该问：未来的企业，究竟是更高效的机器，还是更有灵魂的组织？

未来工作
2025年11月09日

未来工作

从战略劳动力规划到AI时代的全域劳动力规划 Workforce planning has evolved from a headcount-driven exercise into a strategic business function. In the age of AI, organizations must move beyond Strategic Workforce Planning (SWP) toward Total Workforce Planning (TWP) — a model that integrates all types of labor, from full-time employees to contractors, gig workers, and AI-powered automation.Jimmy Zhang emphasizes that AI is reshaping not just how work is done, but who—or what—does the work. Companies that embrace total workforce planning gain agility, visibility, and the ability to optimize talent and technology together. TWP aligns workforce strategy with business outcomes, allowing HR to manage capacity, cost, and capability across the entire ecosystem of work. 作者：Jimmy Zhang（武田制药全球人才招聘负责人）劳动力规划：从“战略”走向“全域” 在与众多企业与人力资源领导者的交流中，我注意到一个明显趋势：劳动力规划终于成为了战略层面的核心议题。然而，下一个阶段已经到来。如今，仅仅依靠“战略劳动力规划”已不足够。组织现在需要的是——全域劳动力规划（Total Workforce Planning）。全域劳动力规划不仅仅是预测人头数或招聘趋势，而是审视整个工作的生态系统。它整合了各种形式的劳动、能力来源与价值创造方式。在一个由人工智能与持续变化主导的环境中，它提出了一个简单但深刻的问题：“我们的工作是如何完成的？” 为什么战略劳动力规划已不再足够战略劳动力规划帮助企业将人才与业务优先事项对齐，并提前识别能力需求。但在大多数情况下，它仍被传统的组织结构与岗位层级所限制。它依然将“员工”作为分析的主要单位，而如今的工作早已变得分散、灵活，并被技术所增强。正如Jesuthasan和Boudreau在《Work Without Jobs》中所言：未来的劳动力战略，不是“优化（Optimization）”，而是“统筹（Orchestration）”——设计人、合作伙伴与技术如何共同创造价值。在我对39项关于AI整合与劳动力转型的研究进行系统性回顾后发现，虽然AI加速了新技能与新结构的需求，但真正完全准备好的组织屈指可数。只有少数企业能被归类为成功的转型者。它们与失败者的区别，不在于技术本身，而在于领导力协同、伦理治理与整合性劳动力规划。技术决定了“可能性”，而领导力决定了“现实”。整合业务、财务与劳动力战略最具前瞻性的组织，都是把劳动力规划直接嵌入到业务与财务战略之中的。在我研究的最佳实践案例中，劳动力规划被视为全公司共担的职能，而非单纯的HR职责。业务、HR与财务共同拥有关于能力建设、投资与时间节奏的决策权。这种整合让企业能够模拟多种未来场景，把劳动力能力与业务风险相联系，并将洞察转化为战略执行。正如Gartner所描述的，这是**“企业整合式劳动力设计（Enterprise-Integrated Workforce Design）”**——一种让能力规划、资本配置与转型管理互为依存、非线性衔接的系统。当规划真正整合后，讨论的重心就会从“我们需要多少人”转变为——“我们需要怎样的人、合作伙伴与技术组合，才能实现目标？” 从战略到全域：这是一段成熟旅程从“战略”迈向“全域”并非一跃而就，而是一个成熟曲线（Maturity Journey）。初期阶段：以人头预测和运营效率为中心；进阶阶段：转向基于能力的建模和外部市场洞察；成熟阶段：构建一个“活的劳动力系统”，持续整合内部人才数据、外部趋势与自动化洞察。在实践中，最可持续的方法是从试点开始：选择一个正在进行转型的业务领域，将其目标与劳动力数据及市场情报相结合。当领导者看到完整图景——包括成本、能力与灵活性——劳动力规划自然会变成一场关于价值创造的战略讨论。 5Bs框架：全域劳动力规划的核心工具为了指导这些决策，我常使用5Bs框架：Buy、Build、Borrow、Bot、Balance。该框架帮助企业将战略转化为行动，使能力设计直接连接业务成果。 Buy（购买）：通过外部招聘获得稀缺或新兴技能。 Build（培养）：通过内部培训与再技能化，构建长期能力。 Borrow（借用）：通过合作伙伴与外部人才网络保持灵活性。 Bot（自动化）：运用自动化与智能系统扩大人类能力。 Balance（平衡）：在成本、能力与员工福祉之间保持动态均衡。在我的研究中，最成功的企业都强调“平衡”：他们选择再培训而非替代，清晰传达目标，让转型成为一种包容的过程，而非取代。因此，5Bs不仅是决策工具，更是一种将人类、数字与混合形式的工作整合为一体的战略思维模型。人的维度所有劳动力模型的背后，都是人。研究一再表明，成功的转型往往来自员工的早期参与、透明沟通与持续学习投资。在这样的企业中，员工会将变革视为机遇，而非威胁。平衡不仅是财务层面的，更是道德与心理层面的平衡——确保商业进步与人类尊严并行发展。当员工在企业未来中看到自己的位置，准备度与信任自然随之而来。在AI时代的领导力人工智能扩展了规划的可能性。预测分析能够揭示潜在技能、构建情景模型、展现工作的演化方向。但AI无法取代领导力。最有效的领导者展现出Nyberg等人所称的**“适应性智能（Adaptive Intelligence）”：以好奇心、共情力与清晰度应对变革。他们不把劳动力规划当作行政流程，而是当作领导工具**，用于统一人、数据与目标。全域劳动力规划正是为此而生——它让洞察变成前瞻，前瞻变成方向。为什么5Bs比以往更重要 5Bs不仅是人才决策模型，更代表了应对复杂性的组织思维模式。成功的企业会： Buy with foresight（有远见地招聘）； Build intentionally（有目的地培养）； Borrow strategically（有策略地借力）； Bot responsibly（负责任地自动化）； Balance continuously（持续保持平衡）。这些选择不仅塑造劳动力规划，更塑造企业文化与组织诚信。结语：从稳定到适应未来的工作，不属于那些追求稳定的组织，而属于那些为适应性而规划的组织。全域劳动力规划不仅是一种流程，更是一种领导哲学——它将商业雄心、人类潜能与技术可能性结合成一个整体系统。在AI时代，竞争优势不来自“预测未来”，而来自建立平衡、能力与勇气去在变化中蓬勃发展。参考文献： Zhang, J. (2025). AI Integration in Workforce Planning: A Systematic Review of 39 Studies. Jesuthasan, R., & Boudreau, J. (2023). Work Without Jobs. Bughin, J. (2023). Does Artificial Intelligence Kill Employment Growth? Nyberg, A. J., et al. (2025). A Brave New World of Human Resources Research: Navigating the GenAI Revolution. Haipeter, T., et al. (2024). Human-Centered AI Through Employee Participation. Gartner (2025). Reframing Strategic Workforce Planning for the Modern Enterprise.

未来工作
2025年11月07日

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