IBM最新报告：AI真正重写的不是岗位，而是判断权！给北美华人HR的六个提醒IBM 最新发布的《2026 CHRO Study: Designing the Thinking Organization》，值得所有在北美工作的华人HR认真读一遍。这份报告调查了1,500名CHRO及负责 workforce strategy 的高级管理者，并覆盖8,800名全职员工。IBM提出的核心概念是“Thinking Organization”：真正领先的企业，不一定是使用AI最多的企业，而是能够重新设计人与AI如何共同判断、共同工作，并把AI释放出来的能力转化为增长的企业。
从NACSHR的视角来看，这份报告真正值得关注的，并不是再次告诉我们“AI很重要”，而是把问题推进到了组织设计层面：当AI开始承担越来越多分析、写作、推荐甚至决策工作之后，企业必须重新回答——什么必须由人负责？谁拥有最终判断权？人又如何在AI环境中继续成长？
一、未来最值钱的AI能力，不是会不会用，而是会不会判断
过去两年，不少企业的AI培训重点都集中在“怎么用”：怎么写Prompt、怎么提高效率、怎么让AI帮助生成内容。但IBM的研究显示，真正开始拉开差距的能力正在变成 judgment。57%的管理者认为 critical thinking 和 problem framing 是AI时代的重要能力；更值得注意的是，71%的管理者认为员工需要具备监督、验证或推翻AI输出的能力，但员工中只有38%认识到这一能力的重要性。
这背后是一个很现实的变化。过去，员工的价值主要来自“完成任务”；未来，越来越多岗位的价值会来自“判断AI完成的任务是否正确”。对于HR也是如此。AI可以筛选简历、生成JD、整理绩效反馈、分析员工数据，但最终谁来判断AI是否理解业务背景、是否遗漏特殊情况、是否产生不公平结果、什么时候必须人工介入？AI时代真正稀缺的，可能不是最会使用AI的人，而是最有能力对AI结果负责的人。
二、AI正在改变的，不只是岗位，而是岗位里的决策权
现在大量关于AI与就业的讨论仍然围绕“哪些岗位会被替代”，但IBM提供了一个更值得HR关注的视角。目前只有26%的企业能够清晰定义哪些工作属于 human-led、AI-assisted 或 AI-executed；与此同时，已经有29%的工作流开始引入AI agents，IBM预计到2028年这一比例将达到40%。
这意味着技术已经进入workflow，但组织设计并没有完全跟上。未来HR设计岗位时，不能只问“这个人负责什么”，还要进一步问：这个workflow中AI负责什么？人负责什么？哪些事情AI可以推荐但不能决定？谁可以override AI？如果AI出错，最后由谁承担责任？IBM发现，36%的管理者已经认为责任不清增加了AI部署难度，而43%的员工表示，当AI出问题时，最终责任往往会落到自己身上。
因此，AI时代HR需要参与的已经不仅是Job Description，而是Decision Architecture——重新设计工作的判断权、升级机制和责任边界。
三、比Skill Gap更危险的，可能是Skill Erosion
企业过去非常熟悉Skill Gap：未来需要什么技能，现在没有，就通过培训补上。因此，IBM发现已经有80%的企业建立了reskilling roadmap。但AI带来了另一类更隐蔽的风险：Skill Erosion，也就是技能退化。
60%的员工担心AI正在导致自己的技能退化，46%的管理者也把这个问题列为重要担忧。IBM甚至使用了“cognitive atrophy”，也就是“认知萎缩”这个词。如果AI每天替我们写第一版、做基础分析、定义问题、总结材料，长期下来，人可能不是“不会用AI”，而是逐渐失去了自己完成这些工作的能力。
这对L&D提出了一个全新的问题。过去我们问：“员工还需要学习什么？”未来还必须增加一个问题：“AI正在让员工停止练习什么？”企业需要主动识别哪些判断力、问题定义能力、客户理解和专业经验不能因为自动化而失去练习机会。
四、AI可能正在拿走年轻人才成为专家的练习场
IBM报告里还有一组数据特别值得北美HR关注。只有23%的企业正在增加entry-level hiring，其余77%持平或减少；在企业重点加强的人才群体中，experienced individual contributors占34%，first-line managers占27%，而early-career talent只有7%。
问题在于，很多现在看起来“低价值”的初级工作，过去本身就是人才成长的重要训练过程。整理资料、做基础分析、写初稿、处理简单客户问题，这些工作虽然最容易被AI自动化，却也是新人形成业务理解、判断力和专业经验的重要路径。
如果入门级工作减少，但企业没有同步设计新的学习路径，那么今天换来的效率，可能会变成明天的人才断层。未来企业必须更主动地设计apprenticeship、rotation、simulation、supervised decision-making，让新人即使不再重复大量基础任务，也仍然能够获得足够的真实判断经验。
五、AI并没有简单减少工作，它还创造了一层“看不见的工作”
AI经常被描述成减少工作量，但IBM的数据展示了另一面。80%的管理者认为，AI正在创造大量新的、没有被充分认可的工作，包括验证AI建议、纠正错误、补充背景信息以及处理异常情况；42%的员工则表示，AI增加了自己的工作量，或者新增工作没有获得认可。
这对Performance Management是一个很大的挑战。未来真正有价值的员工，可能不是“输出最多的人”，而是能够发现AI错误、处理复杂例外、保证最终结果质量的人。但如果绩效体系仍然只计算产出数量，这部分贡献就会变成新的Invisible Work。对HR来说，未来绩效管理必须从“做了多少”进一步转向“判断质量、结果质量和责任贡献”。
六、CHRO真正面临的，是一次角色升级
IBM报告里有一个数据值得所有HR Leader认真思考：46%的企业在制定AI Strategy时，没有CHRO参与。但AI影响的恰恰是岗位、技能、组织结构、员工体验、绩效、招聘和人才供应链。如果这些问题全部由CTO、CIO、COO先设计完成，再交给HR做培训和change management，那么HR在AI时代仍然只是支持部门。
更现实的是，IBM发现72%的企业在HR Function内部仍然有限使用或完全没有使用AI，真正达到AI-native at scale的HR只有6%。这也是为什么IBM提出，HR必须先把自己变成AI的“试验场”。招聘、学习、绩效、员工服务、workforce planning，都是HR可以先进行Human + AI redesign的领域。只有HR自己真正走过这条路，才有能力帮助整个企业重新设计工作。
对于北美华人HR来说，这其实也是一次重要的职业窗口。过去HR的专业壁垒主要来自劳动法规、招聘、薪酬福利、员工关系和组织发展，这些能力当然仍然重要，但AI正在增加另一层要求：理解业务、理解技术、理解workflow，并能够设计People + AI如何共同完成工作。
NACSHR认为，未来优秀的HR不会只是People Expert，也需要逐步成为Work Architect。AI时代真正需要HR回答的，不再只是“这个岗位还需不需要人”，而是哪些工作必须保留人的判断，哪些决策可以交给AI，员工如何安全地质疑AI，新人如何继续形成经验，以及AI释放出来的时间和能力最终被投入到哪里。
IBM把这样的企业称为“Thinking Organization”。而对于HR行业来说，这也可能成为下一阶段真正的分水岭：AI越强，HR越不能只管理人。HR必须开始设计“人如何与AI一起工作”。这不是一次工具升级，而是一次组织设计能力的升级。
来源说明
本文主要依据IBM Institute for Business Value发布的《2026 CHRO Study: Designing the Thinking Organization》。研究由IBM Institute for Business Value与Oxford Economics合作开展，调查1,500名CHRO及负责workforce strategy的高级管理者，并另行调查8,800名全职员工。
报告围绕Human + AI work accountability、Judgment in workflow processes、Work redesign、Workforce recomposition、Entry-level and career development strategy、Reskilling、Gains reinvestment、Psychological safety、Performance and growth management及Trustworthy AI in people decisions等十项能力展开。
本文涉及的Skill Erosion、Critical Thinking、Entry-level Hiring、Work Redesign、AI Agents、Invisible Work、CHRO参与AI战略及HR内部AI应用等数据，均来自该报告相关章节。
9月26日，来硅谷继续讨论：AI时代，HR到底应该重新设计什么？
这些问题，也正是我们将在 9月26日北美华人人力资源年度论坛·硅谷 继续深入讨论的核心议题。NACSHR将邀请来自科技、半导体、AI及出海企业的HR负责人、业务管理者与资深专家，围绕 AI时代的组织转型、工作方式变化、人才画像、HRBP角色变化、跨文化管理以及人才选拔 展开现场交流。我们希望这不仅是一场“听趋势”的会议，而是一次北美华人HR之间真正关于现实工作的深度讨论：当AI开始进入workflow、改变岗位与决策权，HR应该如何参与工作重构？哪些能力必须留在人手里？新人如何继续成长？CHRO和HRBP又该如何找到新的位置？如果你也正在面对这些问题，欢迎9月26日来硅谷和我们一起讨论、连接同行、交换实践。期待在现场见到你。
报名链接：https://nacshr.org/Survey/EB107E0C-A678-9D12-06C3-2B5D860689B7
Nickle LaMoreaux
2026年09月22日
Nickle LaMoreaux
IBM 逆势扩大初级岗位招聘：重塑人才成长路径，赋能 AI 时代人机协同彭博社报道IBM宣布计划在2026年将美国入门级员工招聘规模扩大三倍，并根据人工智能时代调整岗位职责。尽管人工智能似乎正在抑制对初级职业人才的整体需求，但IBM仍计划在2026年将美国入门级员工的招聘规模扩大三倍。该公司拒绝透露具体的招聘数字，但表示此次扩张将“全面进行”，涉及众多部门。
纽约 — 2026 年 2 月 12 日 —— 在 AI 技术迅速普及、行业普遍预计 AI 将替代大量基础性岗位的背景下，IBM（International Business Machines Corporation） 正采取完全不同的策略——宣布将在 2026 年将其在美国的 entry-level（初级）岗位招聘规模扩大 3 倍，并同时重新设计这些岗位的核心职责，使其更契合“人类优势”而非重复性任务。
此计划由 IBM 首席人力资源官 Nickle LaMoreaux 在「Charter’s Leading with AI Summit」上首次披露。据 LaMoreaux 表示，公司对这些初级岗位的职位描述进行了重大调整，减少了传统上容易被自动化工具替代的任务，例如机械式编程，将重点放在“人本能力”上，比如客户互动、问题解构与协作沟通。
IBM 并未具体披露最终的招聘人数，但从官方职业页面来看，该公司的 entry-level 招聘包括一系列面向毕业生和早期职业者的 项目与计划，例如咨询类 IBM Associate Program、Sales Accelerator Program、Apprenticeship Program（学徒项目）等，覆盖咨询、销售、技术、数据与业务支持等方向。
岗位重塑：聚焦人类不可替代技能
IBM 这一战略背后的核心逻辑是：即使 AI 能自动执行某些技术性任务，人类在“人机协同”环境下仍具备独特价值。LaMoreaux 强调，这些初级岗位不再只是传统意义上的“入门级数据处理或编码”，而是更强调与客户沟通、跨团队合作、将技术转化为业务价值的能力。
多位评论者认为，这种岗位转型恰好呼应了目前业内人才结构的变化——企业需要“能将 AI 结果转译成实际业务成果的人才”，而不只是执行性任务的操作员。
AI 时代背景下的招聘悖论与机会
这一宣布正值 AI 技术在劳动力市场影响日益凸显之时。此前研究与报道显示，AI 已显著改变了 entry-level 工作的定义——传统的数据清理、重复性程序开发等任务正在迅速被自动化工具取代，部分企业已开始削减此类岗位。
更早之前，IBM 内部高管就曾指出，未来岗位更强调“critical thinking（批判性思维）”和“power skills（人本强技能）”，并认为不能再简单雇佣新人去完成诸如创建电子表格等容易被自动化的任务。
将招聘重心转向具备这些能力的初级人才，实际上代表着一种人才培养战略——企业持续投资基础人才、为中层和高级岗位建立内部人才管道。这在 AI 时代尤其重要，因为如果企业放弃 entry-level 人才培养，将来可能在高级岗位人才储备上面临断层。
技能重塑与 HR 战略启示
专家指出，目前最需要招聘的人才类型包括：
客户成功与销售技术岗位：强调人机协同沟通与业务理解；
咨询与解决方案交付岗位：围绕业务挑战提供创新思路；
数据分析与业务洞察岗位：结合数据、AI 输出与行业背景提出可执行结论；
技术支持与跨团队协作岗位：不仅懂技术，更能协调解决复杂问题。
这些岗位本质上要求新人具备沟通协调、业务敏感性、跨功能协作能力以及持续学习心态——即目前 AI 尚无法替代的“人类核心竞争力”。
结语
在 AI 改写劳动力结构的过程中，IBM 的战略选择提供了一个重要参考：企业若想在未来竞争中胜出，不仅要拥抱 AI 技术，更要重新定义人才增长路径，以“人本技能 + AI 工具协作能力”培养下一代业务与技术领导者。这不仅有助于公司长期竞争力，也为 HR 在人才策略设计、招聘与培养体系规划上提出了新的方向。
扫一扫
添加客服
