-
2026HR趋势
全球HR能力报告：超过一半HR低估了AI转型的挑战
HRTech概述：在AI驱动的新时代，人力资源正在经历前所未有的能力裂变。《全球HR能力报告》通过对13,000多名HR专业人士的研究发现，超过一半的HR团队对自身应对AI转型的能力缺乏信心。报告指出，未来HR的竞争力将由五大核心要素决定：商业敏锐度、数据素养、数字敏捷、人员倡导与执行卓越。然而，现实中多数HR仍停留在事务管理阶段，对业务理解不足，对技术应用信心不强。AI的浪潮不仅重塑岗位与流程，更在重新定义HR的角色与价值。
想要掌握这场变革的关键，就必须以数据为依据、以数字化为引擎。关注HRTechChina，获取最新全球HR趋势与AI转型洞察。
在AI加速重塑组织的时代，人力资源部门正站在一场能力重构的门槛上。最新发布的《Future-Ready HR Skills Report（未来型HR技能报告）》通过对13,000多名全球HR专业人士的调研，为“面向未来的人力资源能力”描绘了全景图。关注视频号：HRTech 获取视频解读。
报告揭示了一个令人警醒的现实：
超过一半的HR团队承认，他们没有信心能够真正满足企业对人力资源职能的期待。
这份研究不仅是关于“HR需要学习什么”，更是关于“HR如何重新定义自己”的答案。
一、五维度重塑：未来HR的核心能力地图
报告认为，面向未来的HR需要具备五大核心能力：
商业敏锐度（Business Acumen）：理解商业逻辑，将人力决策与价值创造直接挂钩。
数据素养（Data Literacy）：从数据中提炼洞察，驱动基于证据的决策。
数字敏捷（Digital Agility）：懂得何时、如何、为何使用技术以创造业务影响。
人员倡导（People Advocacy）：在变化中坚守公平、包容与价值导向。
执行卓越（Execution Excellence）：将战略转化为结果，解决复杂问题并推动落地。
这五大领域共同构成HR的“未来能力模型”，而现实中，HR群体在这些方面的差距仍然明显。
二、能力错位：HR的“信心陷阱”
1. 商业敏锐度：懂业务，才有发言权
73%的HR自认为具备商业理解力，但“商业流利度（Commercial Fluency）”是得分最低的子能力。在服务岗位上，这种差距更为突出；相反，那些直接参与战略制定的HRBP得分明显更高。
结论： HR若想成为决策层的一部分，必须理解利润模型、市场动态与客户需求。
2. 数据素养：从报告到洞察的进化
人力资源拥有史上最丰富的数据，却仍未能把数据转化为决策力。最大短板不是工具，而是**“数据翻译力”与“故事化表达”**——也就是让数据真正说服业务。
AIHR指出：“Insight without action is just noise.” —— 洞察若无法落地，只是噪音。
优秀的HR不仅能读懂数据，还能讲出影响决策的故事。在未来三年内，“数据翻译力”将成为HR是否能参与公司决策的分水岭。
真正具备数据素养的HR，能用一页图表讲清决策依据，用一句洞察带动组织行动。
3. 数字敏捷：技术不再是选项，而是生存力
数字敏捷是目前HR最薄弱的领域。仅39%的受访者认为自己擅长使用数字工具，而经验的积累并未显著改善这一点。很多HR“会用系统”，却不会评估ROI或选择合适的工具。
未来的关键在于： 技术思维与业务判断的融合。数字化不是HR的“额外技能”，而是能力底座。
4. 人员倡导：价值导向的领导力回归
74%的HR表示对“以价值为导向”充满信心，但在“伦理与风险应对”上存在明显短板。报告指出，真实的组织历练比任何课程更能塑造HR的价值观。
优秀的HR懂得在变革中守住边界，在组织利益与员工权益之间找到平衡。
5. 执行卓越：让战略真正落地
82%的HR对自己的执行力充满信心，但“分析型问题解决”仍是普遍弱项。执行力不是“多做”，而是“做对”。
真正的执行卓越，是能在复杂环境中保持方向感与持续性，并通过数据衡量结果，而非过程。
三、四大转型优先级：从“泛学”到“定向成长”
报告最后总结出未来HR能力建设的四个关键方向：
聚焦基础（Focus on Fundamentals）：商业流利度、数据翻译力、数字决策力，是HR的生存底线。
宽度与深度并行（Build Broad and Deep Skills）：未来HR应既懂人，又懂数、懂业务、懂技术。
以曝光驱动学习（Learning Through Exposure）：能力成长源自跨部门协作、实战项目与真实场景，而非年资堆积。
看清真实能力（Understand Real Capability）：不同职能、人格与行为模式决定HR的发展路径，应以“行为画像”而非“职位等级”来评估。
四、90天落地蓝图：从认知到实践
报告提出可操作的三步路径：
第1月：诊断与对齐评估团队在商业理解、数据与工具应用上的差距，确定两个可量化业务目标。
第2月：实战与复盘发起跨部门OKR项目，组织“数据驱动决策”模拟演练。
第3月：数字化落地试点自动化流程或AI工具应用，将结果与业务指标直接挂钩。
这份“90天计划”帮助HR从学习走向执行，实现能力的真正转化。
HR的未来，不在AI，而在人
报告的结尾写道：
“HR团队的成功，取决于他们的技能是否仍具相关性。”
AI不会取代HR，但会淘汰那些不懂业务、不会用AI、缺乏判断力的从业者。未来的HR将不只是“人事管理者”，而是能用数据和洞察驱动组织成长的战略伙伴。
面对AI浪潮，中国的HR正站在全球转型的同一起跑线上。要抓住时代机遇，关注HRTechChina，获取更多关于HR数字化转型、AI应用与全球趋势的最新解读。
-
2026HR趋势
2026年值得关注的人力资源技术趋势
到2026年，人力资源技术将聚焦于人工智能驱动的决策、超个性化员工体验、高级分析和自动化。这些工具将助力人力资源领导者吸引顶尖人才、提升员工留存率并打造敏捷型劳动力。率先拥抱这些创新的企业将在员工参与度和推动组织成功方面获得竞争优势。
人力资源的数字化未来
近年来，远程办公、数字化加速及员工期望转变正深刻重塑人力资源格局。展望2026年，人力资源技术持续演进，正重塑企业吸引、留住和激励人才的方式。
从人工智能到员工体验平台，新一轮HR技术浪潮将助力企业实现效率与同理心的平衡。本文将解析2026年值得关注的HR技术趋势及其对人才管理的深远影响。
2026年前AI与自动化如何重塑HR？
人工智能（AI）与自动化将持续优化HR流程，减少重复性工作并提升精准度。核心应用包括：
自动化候选人筛选，减少招聘偏见
AI驱动的绩效管理，识别技能缺口与学习需求
聊天机器人与虚拟助手，处理常规员工咨询
预测性分析，优化人力规划与留任策略
到2026年，AI不仅将辅助人力资源工作，更将在决策制定与员工参与度提升中发挥战略作用。
为何员工体验成为人力资源创新的核心？
随着员工期望不断演变，人力资源技术正通过优先考虑个性化与福祉的平台作出响应，包括：
员工体验平台（EXP）：提供个性化学习、反馈与认可机制
身心健康应用程序：支持员工旅程中的整体健康管理
混合办公解决方案：实现全球团队的灵活性、协作性与包容性
投资员工体验技术的企业将收获更高的参与度、生产力和留任率
人才分析在人力资源战略中将扮演何种角色？
数据驱动的人力资源管理已非可选项，而是必备能力。人才分析为人力资源领导者提供可执行的洞察，助力战略制定与绩效提升。到2026年，分析技术将用于：
预测离职风险与员工疏离度
衡量多元化与包容性举措的成效
追踪员工生产力与协作模式
基于实证洞察支持领导力发展
这些洞察使HR团队能够主动制定战略决策，而非依赖猜测
技术将如何推动学习发展变革？
随着技能迭代速度空前加快，HR必须借助技术高效提升员工能力。到2026年，我们将看到：
基于AI的个性化学习路径，精准匹配员工目标
虚拟与增强现实培训实现沉浸式学习
微学习平台提供快速便捷的知识获取
融合正式与非正式培训的持续学习生态系统
这种技术赋能的方法确保员工既能适应未来需求，又能保持对自身发展的持续投入。
新兴人力资源技术面临哪些挑战？
人力资源技术虽带来激动人心的机遇，但也伴随企业必须应对的挑战：
数据隐私与不断变化的法规合规性
若未妥善监控，人工智能算法可能存在偏见
多HR平台间的集成难题
变革管理——确保全员有效采用
平衡创新与责任将成为HR领导者未来发展的关键
迎接HR技术未来
到2026年，HR技术将比以往更智能、更个性化、更具影响力。从人工智能与数据分析到员工体验平台及沉浸式学习，这些重塑HR的工具将同时提升效率与共情力。
率先拥抱这些趋势的企业不仅能为HR战略构筑未来保障，更能打造吸引并留住顶尖人才的工作环境。HR的未来在于技术与人际联结的交汇点——而准备的时机正是当下。
-
2026HR趋势
深度解读：AI正在成为你的新“同事”，从工具到队友，企业准备好了吗？(附录报告下载)
一、AI不再是工具，而是“团队的一员”
报告《AI Agents As Employees》（附下载），揭示了一个前所未有的趋势：AI正从“被动执行的工具”，转变为“主动参与的员工”。在企业的日常运作中，AI代理（AI Agents）已经开始承担明确的职责，它们可以理解目标、设定行动计划、跨系统执行任务，并与人类同事协作。
这意味着，AI不再仅仅是后台算法或客服机器人，而是正在被企业正式“纳入组织结构图”。在某些创新公司中，AI代理甚至被赋予职位名称——如“AI市场分析员”“AI合规专员”“AI创意顾问”等。
二、AI代理的崛起：企业自动化的新形态
AI代理（AI Agent）与传统AI最大的区别在于其“主动性”与“自主性”。它们可以不依赖人工指令，自行感知任务、拆解目标并执行决策。报告指出，一个成熟的AI代理具备四个特征：
主动性（Proactivity）：能够自发识别并启动任务；
目标导向（Goal-driven）：不再仅响应指令，而是围绕目标执行；
持续学习（Adaptive Memory）：能记住历史任务与结果，不断优化自身行为；
协作能力（Collaborative Integration）：能与人类或其他AI协同完成复杂任务。
这类“智能员工”正在出现在多个行业中。例如：
Unstoppable Domains 的AI客服代理已处理约三分之一的用户请求；
Shopify 利用AI代理帮助新商家自动上架和优化产品；
Banco do Brasil 用AI代理执行实时风险与合规监控；
Synergetics.ai 建立AI代理市场，提供金融、法务、合规等可即插即用的AI员工。
三、从自动化到协作：组织正在被重塑
AI代理的出现，不仅改变了工作效率，更重塑了组织关系。报告强调：真正的变革，不是AI接管人类，而是AI融入团队结构。
企业的组织图正在发生革命性变化。传统的人力层级——经理、主管、执行者——正在被“人机混合团队（Human + AI Teams）”替代。这种新模式下：
AI负责数据密集型、重复性、系统性任务；
人类负责战略决策、创新思维、情绪沟通与伦理判断。
但这种融合带来新的挑战：信任、透明度与心理安全。员工会担心“AI是否在取代我”，而管理者则困惑“AI输出的结论是否可信”。
四、信任的重建：AI透明化成为企业竞争力
报告认为，未来的核心竞争力不再是AI算法的先进程度，而是AI决策的透明性与可解释性。只有可解释、可追溯的AI，才能赢得员工和客户的信任。
目前，包括 Salesforce、Microsoft、PwC 在内的企业，正在研发“Explainable AI（可解释AI）”与“AI Audit Trail（AI决策追踪）”机制，以确保AI的行为合规、可靠且可核查。63%的员工表示，“人工复核”机制是提升AI信任度的关键。
报告建议企业建立：
AI服务卡（AI Service Card）：记录AI的功能、数据源与决策范围；
伦理审计机制（Ethical Audit）：确保AI行为符合公司价值观；
透明反馈系统（Feedback Loop）：让员工能追溯AI行为背后的逻辑。
五、领导力的转变：从“管理人”到“管理AI”
随着AI代理融入团队，管理者的职责也在变化。未来的领导者，不仅要懂得如何激励人，还要学会如何监督AI、纠偏AI、与AI协作。
这意味着一种新型的“AI领导力”正在诞生。报告提出三大核心能力：
技术理解力：掌握AI的基本原理与局限；
伦理判断力：在冲突与风险中平衡效率与公平；
系统思维：能同时统筹人类与AI的协作机制。
同时，新的岗位也在兴起，如 首席AI官（Chief AI Officer）、AI治理主管（AI Governance Lead）、AI伦理负责人（AI Ethics Officer）。
六、效率的代价：IBM与麦当劳的警示
报告中特别引用了两个案例，揭示AI“过度自动化”的风险：
IBM案例：2023年，IBM采用AskHR系统后，裁掉了约8000名HR员工。但两年后，公司发现AI虽能处理94%的问题，却无法应对复杂的人类事务。最终，IBM重新招聘人类HR岗位，CEO Arvind Krishna 承认：“AI没有情感判断力，它能给答案，却无法安抚人心。”
麦当劳案例：2024年，麦当劳放弃AI自动点餐系统，因为AI频繁出错、误识别语音。高效率带来的，却是用户体验和信任的崩塌。
这两个案例成为报告中的警示章节：The Limits of Automation（自动化的边界）。AI能提升效率，但当企业忽视“温度”与“人性”，自动化就会变成风险放大器。
七、未来的衡量标准：ROI不止是省钱
过去企业衡量AI的投资回报率（ROI）主要看成本节约与效率提升。但报告提出了全新的“四维ROI模型”：
维度 说明
经济价值（Economic Value） 成本节约、营收增长、时间效益
运营绩效（Operational Performance） 准确性、执行力、稳定性
员工与客户体验（Human Impact） 满意度、信任度、协作度
伦理与社会价值（Ethical Value） 品牌信任、社会责任、AI治理透明度
企业未来的竞争，不再只是“谁用AI更多”，而是“谁用AI更负责任、更聪明、更人性化”。
八、结语：AI的未来，不是取代，而是共生
《AI Agents As Employees》的核心结论是：
“未来的竞争优势，不属于最先采用AI的企业，而属于最懂得让AI与人类共生的企业。”
AI代理正在成为企业的新成员，但它不是人类的替代品，而是人类智慧的放大器。真正的未来组织，将是一个 “Human + AI” 协作生态—人在其中创造意义，AI在其中驱动效率。
而领导者的终极考验，不是如何驯服AI，而是如何在人与AI之间，重新定义“信任”的边界。
想了解更多关于“AI代理如何重塑组织结构、信任机制与领导力”的研究，请下载完整报告：《AI Agents As Employees》——来自Unstoppable Domains COO Sandy Carter 的深度分析，揭示AI从工具到“队友”的全路径演化。
（下载地址：https://www.hrtechchina.com/Survey/E729DF7E-1F90-FD11-9E24-688BA8ED8B1D ）
-
2026HR趋势
2026年全球人力资源11大趋势：AI时代的信任与重构
人力资源正迎来其发展史上最具决定性的时刻之一。人工智能已开始重塑组织决策、工作设计及价值交付的方式。与此同时，不确定性日益加剧，技能缺口不断扩大，对速度与适应性的要求持续攀升。人力资源部门拥有独特机遇引领组织转型——通过重构运作模式、构建新能力，助力企业在变革中保持协同、韧性与以人为本的核心价值。
到2026年，最卓越的人力资源从业者将成为适应性、信任与创新的架构师。本文深入剖析11项将重塑人力资源职能的趋势，阐释这些趋势对人力资源从业者的意义。
2026年全球11大人力资源发展趋势
1. 人工智能领导联盟形成，人力资源部门参与决策
人工智能已从IT部门走向董事会。随着颠覆性变革横跨行业与职能领域，领导团队逐渐认识到人工智能不仅关乎系统集成，更关乎业务转型。它已成为核心业务优先事项，正在重塑组织制定战略、决策制定、价值衡量与交付的方式。
AI重要性提升体现在高管任命中：48%的富时100指数企业已设立首席AI官，平均每家企业配备两名高管负责AI事务。然而头衔本身并不能保证人工智能领域的进展。真正的转变发生在高级领导者——首席执行官、首席人工智能官、首席人力资源官、首席财务官、首席运营官和首席技术官——共同努力将人工智能融入商业战略、决策和文化时。当这种跨职能协同发生时，组织更有可能超越试点阶段，将人工智能转化为持久的变革。
在这场变革中，人力资源部门不能充当旁观者，因为人工智能转型对人的影响至关重要。92%的人力资源负责人表示已参与人工智能实施工作，但仅有21%深度参与战略决策。这一差距表明，许多人力资源职能仍缺乏影响力、授权或能力来争取决策席位。要扭转局面，人力资源部门需主动建立公信力、培养相关技能，并定位为人工智能转型的战略伙伴。人力资源部门参与越早，就越能有效塑造人工智能对员工岗位、技能及信任关系的影响。
从一开始就将人力资源纳入人工智能战略的组织，更可能在速度与可持续性之间取得平衡，将技术驱动的变革转化为可衡量的成果，同时不损害企业文化。
核心要义：人力资源部门“支持”技术项目的时代已终结。如今人力资源部门被赋予共同制定人工智能转型战略的职责，既要守护变革中的人文关怀，又要确保决策转化为实际应用与成效。
人力资源部门行动指南
参与战略规划：将劳动力数据、技能预测、伦理考量及信任建设专长引入人工智能决策论坛。
建立高管联盟：与首席人工智能官、首席财务官及首席技术官协作，使AI部署与人才准备度、企业文化及商业成果保持协同。
将技术转化为人才影响：运用清晰语言阐释AI对岗位职能、技能需求及企业文化的冲击，确保管理层决策立足现实。
2. 以人为本的治理引导人工智能部署
随着人工智能深度融入招聘、学习和绩效管理领域，新的风险正在显现——不仅源于技术本身，更源于人们的使用方式。设计拙劣的提示、对输出结果的盲目信任以及存在偏见的数据，都可能悄然塑造现实世界中的结果，影响着谁能获得面试机会、绩效如何评估，或是员工依据哪些信息做出决策。这使得治理既是技术问题，也是劳动力问题，需要系统层面的保障措施和日常使用的责任实践。
目前已有78%的企业在至少一个职能领域部署了人工智能。随着应用范围扩大，担忧也在加剧：麦肯锡数据显示，超过半数美国员工将网络安全、准确性及个人隐私列为生成式人工智能的主要顾虑，另有三分之一员工担忧可解释性、公平性与公正性问题。这些担忧源于日常实践：发送给客户的AI生成文档存在错误、招聘工具推荐存在偏见的决策、反馈系统中AI解释不够清晰。
IT和法务部门提供技术与监管保障，而人力资源部门则承担独特使命：将这些保障转化为员工理解并信任的日常实践。通过跨职能协作，人力资源确保治理不仅合规，更能以人为本并赢得员工信任。具体措施包括：审查招聘算法的偏见风险、对绩效工具进行公平性压力测试、识别AI可能无意中引发职业倦怠或损害员工福祉的环节。这些努力将负责任的AI应用融入员工的实际工作体验。
核心要义：AI的最大风险并非技术层面，而是人性因素。若缺乏防护机制，AI可能悄然侵蚀日常决策中的公平性、准确性与员工福祉。人力资源部门需通过将负责任使用理念融入日常工具、流程和行为，引导以人为本的治理体系。
人力资源行动指南
审核关键工作流程：审查招聘、培训和绩效管理中的人工智能应用，识别偏见、误用或排斥风险。
建立伦理防护栏：协同IT与法务部门制定偏见预防、可解释性及人工监督标准。
开展员工教育：提供通俗易懂的培训与交流平台，使员工理解AI应用方式及现有保障措施，通过透明化建立信任。
3. 企业投资AI卓越中心
尽管98%的企业正在加速AI整合，但极少数真正具备实现规模化应用并创造实际价值的准备。项目常在试点阶段停滞，伦理风险无人管控，员工对AI对自身岗位的影响感到疏离或困惑。缺乏清晰架构的组织难以实现从愿景到影响力的跨越。
AI卓越中心（CoE）正由此发挥关键作用。这些资源充足的跨职能团队整合技术、人才与信任。卓越中心通过跨部门协调、制定成功指标、管控风险及建立治理机制，确保人工智能以可扩展且可持续的方式落地。例如西门子人工智能实验室作为卓越中心，汇聚专家共同开发、测试并推广人工智能驱动的解决方案，加速工业场景创新进程。
除IT与业务专家外，领先企业正越来越多地将人力资源纳入卓越中心，不仅为管理变革，更要主导变革方向。数据显示，在人工智能应用方面领先的企业，其人力资源部门参与帮助员工识别适合自动化任务的概率高出2.5倍，这有助于加速应用进程并降低抵触情绪。人力资源部门在工作设计、角色转型、技能再培训需求以及伦理实施方面提供洞见，这些对维持转型至关重要。
拥有强大人工智能卓越中心且人力资源部门积极参与的企业，更可能实现创新规模化、强化企业文化并交付可衡量的业务成果。它们之所以行动更快，是因为从一开始就协调战略与人力影响，避免了碎片化、技术主导型转型的陷阱。
核心要义：AI CoE正成为成功部署AI的关键要素。投资于此并让HR成为核心合作伙伴的组织，正将雄心转化为可衡量的成果：更快的部署速度、更强大的企业文化、更具韧性的团队。
人力资源行动指南
争取席位：加入或倡导人力资源部门在AI卓越中心（CoE）中的代表权，确保员工需求成为部署核心。
规划人才影响：利用CoE的AI实施计划，主动分析技能与岗位变化，主导定制化技能再培训。
建立信任：推动CoE内部沟通策略，构建透明机制、道德规范及员工信心。
4. AI能力提升驱动集体成长
人工智能不仅通过节省时间改变工作，更重塑了人们投入时间的本质。自动化长期被视为削减成本的杠杆，而企业如今认识到人工智能的真正价值在于释放人力，使其转向更高价值的活动。即使节省时间有限——尤其在技术或专业岗位——摆脱重复性任务的能力也为解决问题、协作创新创造了空间。
研究表明，人工智能每年可为每位员工释放超过120小时的工作时间。若能明智地重新投资这些腾出的时间，它们将成为推动技能发展和开拓职业新路径的增长引擎。部分企业已率先实践：比利时某领先电信运营商将节省的时间投入员工技能再培训，为其转型新岗位提供空间与支持。
领先企业正迈向更高境界。其80%以上的人工智能投资用于重塑核心职能和推出新产品，而非单纯削减成本。这标志着思维模式的转变：人工智能能力已成为企业重塑的杠杆。
但若未对节省时间进行有意识的重新分配，团队可能因新任务过载而分散精力，甚至因过早裁员导致岗位缺口需重新招聘。金融科技公司Klarna曾裁撤约700名客服人员，期望AI客服能完全替代人力。但管理层后来承认仅依赖AI“并不合适”，最终重新聘用员工以恢复平衡。
鉴于当前39%的技能预计将在五年内被颠覆，企业如何重新配置这些时间将直接决定其劳动力适应力、竞争力及长期成功。
核心要义：人工智能应被视为“思维伙伴”或“额外帮手”，旨在增强而非取代人类能力。但单纯节省时间无法推动进步。人力资源部门的职责在于引导重新投资方向，将释放的产能转化为战略资产——这意味着利用这些资源激发学习动力、推动创新发展、增强劳动力长期韧性。
人力资源行动指南
追踪并重塑时间价值：识别AI削减行政任务的领域，协同业务领导者将节省时间重新分配至创新、转型或客户体验等战略举措，确保收益直接支撑核心业务目标。
为员工设计新路径：针对自动化冲击的岗位，建立技能再培训试点项目并提供透明的职业转型方案。
协助管理者转化时间红利：通过检查清单或讨论指南赋能管理者，将产能提升转化为具体举措，如交叉培训、持续流程优化或团队驱动型创新实验。
5. 技术压力与过时恐惧进入人力资源议程
创造机遇的力量同样滋生着焦虑。部分企业利用人工智能推动创新与技能再培训，另一些则狭隘地聚焦效率提升与成本削减。员工夹在中间：既对潜力感到兴奋，又因数字变革加速而承受技术压力与过时恐惧（FOBO）的双重压力。这些担忧已开始影响员工的工作状态。
皮尤研究中心数据显示，52%的劳动者担忧人工智能对职场未来的影响，三分之一受访者认为人工智能将削减其就业机会。这些担忧源于现实：世界经济论坛报告显示，41%的雇主计划在未来五年因人工智能而缩减人员编制。
然而75%的员工坦言在日常工作中缺乏运用人工智能的信心。由此引发的不确定性加剧、工作投入度下降及隐性变革阻力正持续发酵。若缺乏支持，员工可能选择退缩、丧失动力，或难以在组织中看到自身发展前景。尤其在机器承担更多工作任务的时代背景下，FOBO（恐惧被淘汰）正严重侵蚀员工信心，使他们质疑自身价值与职业前景。
人力资源部门不能将这些问题视为“软性”关切。若组织此刻不解决这些问题，将在适应能力至关重要的时期面临技术应用停滞、抵触情绪加剧及人才流失的风险。人力资源部门的职责在于正视这些恐惧，创造坦诚对话的空间，设计干预措施以减轻技术压力，并通过清晰沟通、专业指导和持续学习将焦虑转化为行动力。
核心要义：唯有让员工感受到支持与安全感，人工智能才能真正成功。解决未来恐惧症和技术压力已成为维持长期员工健康的核心任务。
人力资源部门应采取的行动
通过实践学习建立对人工智能的信心：为员工提供安全空间探索和尝试人工智能工具，同时结合培训、反馈和同伴支持。
监测新兴风险：在脉搏调查中加入技术压力与FOBO指标，与生产力及敬业度同步追踪。
构建清晰可行的技能重塑路径：当AI重塑岗位职能时，明确传达技能重塑方案、职业替代路径及成长机遇。
6. 跨职能架构取代HR孤岛
在人工智能驱动的工作环境中，围绕招聘、培训、薪酬、绩效等职能孤岛构建的传统HR架构正日益过时。事实上，89%的人力资源职能部门已完成重组或计划在未来两年内实施变革，这标志着全面现代化进程的加速推进。
Workday、SAP Joule和Microsoft Copilot等平台的人工智能能力正通过贯通员工全生命周期的数据与工作流加速这一转变。随着这些工具实现跨职能领域的工作交接自动化与洞察共享，职能边界正自然消融，整合协作的标准也随之提升。
领先企业正逐步摒弃传统的人力资源卓越中心模式——即人才招聘、学习发展、全面薪酬或绩效管理等各自为政的专项团队。取而代之的是组建敏捷的跨职能团队，让不同专业领域的人力资源专家共同应对共享的业务挑战。
这些跨学科小组聚焦于入职流程重构、员工留任率提升或领导力人才梯队建设等优先领域。团队不再进行职能割裂式的工作交接，而是通过共享平台、数据及反馈循环实现协同。由此带来决策加速、员工体验统一化，并更紧密地对接业务成果。
这种变革既是结构性的，也是文化性的。它要求人力资源从业者摒弃职能优先思维，采用以结果为导向的方法，并依托数据素养和系统思维进行支撑。当人力资源重组为灵活的跨职能能力网络时，便成为推动速度、创新与价值相关性的引擎。
这些演进中的架构还使人力资源部门能更有效地运用人工智能——无论是协同开发新工具，还是运用洞察力塑造整体人力资源战略与员工体验。变革势头正盛，但仍有提升空间：42%的营销团队已采用人工智能，而人力资源团队仅占13%。
核心要义：流动性人力资源架构已成为适应性的基石。在规模化拥抱人工智能的企业中，这种模式助力人力资源部门更快创造商业价值，并更精准地响应实时人才需求与转型诉求。
人力资源行动指南
组建或加入敏捷团队：与人才、学习、分析及IT部门同事协作，聚焦入职培训、技能发展或员工留任等成果导向型挑战。
提升数据素养：强化跨职能数据解读能力，将洞察转化为基于业务目标的劳动力战略。
重塑角色定位：摆脱孤岛式专家形象，成为融合人力资源专长、咨询思维与设计思维的战略伙伴。
7. 人力资源领域AI投入加速增长
人工智能驱动的人力资源技术正迅速成为企业规划决策与价值交付的核心支撑。人力资源技术预算持续攀升——55%的企业正在增加相关投入，预计到2030年人工智能人力资源技术市场规模将增长三倍。从招聘入职到绩效管理、人才培养及人力规划，人工智能平台已全面支撑人力资源全流程。但随着投资增长，实现业务影响的压力也在攀升。
然而，人工智能的采用率和影响力仍存在显著差异。尽管49%的人力资源团队在招聘中使用人工智能，但将其应用于绩效管理、人才发展或入职培训等其他领域的比例不足15%。投资回报率也呈现两极分化——顶尖企业报告的投资回报率高达55%以上，而其他企业则远远落后，回报率低至5%。
现实情况是，单纯的技术投入并不能等同于实际成效。随着AI预算增加，人力资源团队需要具备有效运用这些工具的能力和决策框架。这包括：将投资与实际人力需求相匹配，培养将AI融入日常工作的技能，以及建立支持跨职能应用的组织架构。采取战略性、有准备的组织将更有能力将投资转化为可衡量的成效。
核心要点：随着AI投资加速，HR团队需具备扎实技能、完善的采用机制，并精准判断AI创造最大价值的领域。这些领域的准备程度将决定投资能否产生实质影响。
HR行动指南
优先选择高价值应用场景：协同利益相关方识别AI可解决的实际问题，例如优化入职流程、提升内部流动性或减少绩效评估中的偏见。
验证供应商宣称：要求提供真实基准数据，通过试点验证AI能力，并在全面部署前让终端用户参与测试。
早期追踪应用成效：为每项HR技术部署设定明确目标（如时间节省、质量提升、体验指标），并监测使用模式以指导优化。
8. AI能力成为HR基础素养
AI已不再是技术专家的专属领域。随着企业跨职能部署AI，HR从业者需掌握AI语言——无论是引导生成式AI工具、解读算法建议，还是就自动化决策制定伦理规范。这一转变已在招聘市场显现：尽管当前仅2%的HR职位要求AI技能，但需求增速远超其他热点领域，同比增幅达66%。
这意味着先行者将在个人与组织层面脱颖而出。对个体HR从业者而言，在需求加速的市场中尽早掌握AI应用能力——即理解如何在日常工作中运用、质疑和应用AI工具——将带来显著的职业优势。然而当前仅35%的HR从业者表示具备使用AI技术的能力。与此同时，当下投入资源培养AI素养的人力资源团队，将更有能力引领全公司的人工智能应用进程，而非被技术能力更强的职能部门边缘化。
AI素养的培养路径也在发生变革。传统长周期正式课程正让位于实践性持续学习。当前最普遍的方式是自主探索：38%的人力资源从业者通过工具实验、功能试用、指令测试及实践学习来积累AI技能。这些低风险环境有助于团队建立信心并分享经验。这种迭代模式恰如AI自身的演进方式：通过实验、反馈与优化不断进化。
核心要义：在人工智能赋能的世界里，理解并负责任地运用人工智能已成为人力资源部门保持相关性与影响力的基本门槛。
人力资源部门行动指南
安全空间实验：利用沙盒工具或试点项目练习AI指令编写与输出解读。
共享同行经验：建立内部论坛或实践社区，促进团队间洞见与技巧交流。
负责任地应用：在实验中设置伦理防护栏，确保透明度、偏见防范及人工监督。
9. 人类优势将定义HR的未来影响力
随着AI承担更多技术性与事务性工作，HR的独特价值正日益植根于人类能力。在机器处理大量常规事务的职场中，同理心、道德判断力、沟通能力及文化建设正成为关键差异化要素。这些能力并非“锦上添花”的软性特质，而是引导组织应对变革、维系信任、在自动化浪潮中守护文化的核心要素。
这一转变已在更广阔的人才市场显现：近六成雇主认为软技能较五年前更为重要，预计到2030年社交与情感技能需求将增长26%。在人力资源领域，这意味着辅导能力、影响力及情商等核心能力正从边缘地位跃升为职能部门的核心交付要素。
在充满不确定性的时刻，这些技能尤为重要——人力资源部门需要引导领导者、支持员工，并为关于变革的复杂对话创造空间。尽管数字化和分析技能的需求日益增长，但对于希望保持可信度、赢得信任并保持高效的人力资源专业人士而言，情商、适应力和影响力如今同样不可或缺。
随着企业转型，人力资源部门将被要求在日常工作中践行人文技能，并为整个组织树立典范。要可信地引领变革，人力资源从业者必须投资于自身发展，积极培养同理心、辅导能力、信任构建和道德判断等技能。这些能力应体现在与员工及领导层的日常互动中，而不仅是战略文件中的空泛表述。
核心要义：技术越是重塑职场，人性化技能越是定义HR价值。要保持影响力与成效，强化情商、道德判断力及沟通能力正变得与掌握AI工具同等重要。
HR行动指南
持续提升人性化能力：将主动倾听、辅导技巧、文化认知视为核心能力而非锦上添花。
以身作则：在日常工作中展现情商、道德判断力与适应力，尤其在变革或模糊时期。
融入人性化节点：从入职到绩效评估，在所有HR项目中刻意设置反思、讨论与联结的空间。
10. 人才规划超越岗位与角色
企业的人才规划模式正经历根本性变革。传统以岗位为本的模式侧重编制、头衔与成本，如今正让位于更灵活的技能优先策略。管理者不再单纯填补岗位空缺，而是聚焦特定项目所需能力，探索如何整合员工、自由职业者、合作伙伴乃至人工智能代理，以实现不断演变的业务目标。
这种技能导向型规划已显现显著成效。研究表明，采用技能导向模式的企业在预判并有效应对变革方面成功率提升57%。以万事达卡为例，其四分之三员工已注册内部人才市场，仅通过内部流动就释放了10万小时产能，节省成本达2100万美元。
通过围绕技能而非僵化岗位组织工作，领先企业正提升敏捷性、加速创新，并为员工开辟超越传统层级的新成长路径。对人力资源部门而言，这种转变要求突破静态岗位描述的局限，拥抱动态技能分类体系、人工智能驱动的人才市场以及跨项目贡献评估模型等新型工具。
核心要义：未来人力规划的重点不再是填补岗位，而是整合人员与技术领域的核心技能与能力，以精准高效的方式满足不断变化的业务需求。
HR行动指南
动态技能映射：运用人工智能平台识别员工、外包人员及AI系统等所有人才来源的现有技能、关联领域及能力缺口。
启动技能导向试点：按能力而非职位组建团队，测试新型工作模式。
促进内部流动：构建清晰的技能导向晋升通道，支持员工随成长转换岗位迎接新挑战。
11. 领导层扩张与管理层精简
企业持续精简架构以提升效率、削减层级，这一趋势被称为“大扁平化”。这种转变的影响日益显现。随着AI系统接管协调、追踪和排程等任务，中层管理层级正被重新评估甚至彻底取消。例如谷歌以提升效率为由，将小型团队经理人数削减逾三分之一。更广泛而言，过去三年全球经理人数下降超过6%，高管职位也在减少。
成本压力与人工智能成熟度的结合正在改变组织定义管理和分配领导力的方式。然而，当管理中的行政职能日益缩减时，领导力中的人文关怀却变得比以往任何时候都更为重要。组织正转向非正式、分散式和情境化的领导模式，团队指导责任在不同层级和情境中实现共享。非正式领导力的影响已在实践中显现：一项基于161个变量对比正式与非正式领导者的研究发现，非正式领导者在共同愿景、沟通能力、人际关系和人格特质方面始终表现更优。
核心要义：人工智能与效率驱动或许正在重塑管理者角色，但同时也提升了以人为本的领导力价值——这种领导力更能驱动信任、绩效与文化建设。
人力资源行动指南
重塑领导力培养体系：将学习重点从监督管理转向影响力、共情力与协作能力。
认可分布式与非正式领导力：更新绩效考核与奖励机制，表彰各层级的领导行为。
助力管理者转型：帮助传统管理者摆脱繁琐行政事务，拥抱AI无法替代的辅导与信任构建职能。
这11大趋势为2026年及未来人力资源工作的优先事项提供了实践路线图。它们揭示了重塑职场格局的关键变革：从AI对决策的影响、技能与岗位的重新定义，到不断演进的员工体验。
无论是参与AI战略制定、强化人才能力建设，还是重构人才规划体系，人力资源部门的机遇已然明晰。变革浪潮正在席卷，人力资源部门的应对策略将同时塑造企业绩效与未来工作形态。此刻正是以坚定信念采取行动、凝聚共识、打造能够为组织与员工创造持久价值的人力资源职能的关键时刻。
扫一扫 加微信
hrtechchina
