2026年全球人力资本趋势

锚定人类核心优势2026年全球人力资本趋势报告 从冲突走向锚定人类核心优势。目 ...从冲突走向:锚定人类优势录08...从平替走向共生：正确处理人机的关系16...是真相还是虚构：人工智能重塑人与工作的边界23...是辅助还是主导：人工智能与未来人类的决策31...是安全还是恐惧：应对人工智能带来的文化债务38...是减法还是加法：架构能力与生产力的协同优势47...组织的进化：传统的组织功能是否已经过时55...人类的成长：在瞬息万变中保持与时俱进65...决策的使命：影响深远的决策从冲突走向拐点：锚定人类核心优势2026择将帮助它们持续适应变化、快速行动，并依靠人类的核心竞争力引领发展。ShannonoynoJasonFlynNicSoble-WilliamsVicorReyesDavidMallon、SueCantrell控制还是赋能稳定还是敏捷机，以控性2026变革的速度让这些问题变得更加尖锐――他们正处在一个关键转折点上。在我们的2026，――能够快求推动成功的两个最重要因

及响应速度。传统的。并使平稳期更（需要更在市场再适用化快速开展验证以及持续适应。增长水平增长水平表现优异的企业路径传统的企业路径时间 资料来德勤析 决策时机图1定义企业发展路径的传统“S曲线”正在压缩新的数据和劳动力洞察。但未来。――是而人是无法复制的人类通过适应能力在。德勤最近对100倍1而非（图

影响未来工作的三个关键转折点，而是叠加式出现社会期望以及快速变化的劳动力结构相互交织成本压力――他们意识到却难以果断采取行动。是继续遵循旧还是大胆地迈向新的增长曲线卓越的企业放弃熟悉的模式直――在全新的S曲线上释放新价值激发人的潜实现跨越增长。 以人为心 以技术或机器为中心导向战略意图缺失 时间 资料来德勤析 优化人机协同图2以人为本的聚焦可以帮助组织实现跨越式发展在2026――在这些关键时还是跃向新阶段。。从“人类+机器”到“人类x机器”决策权以及对数据，谁拥有决策权？从成本效益到价值创造以及地缘政。这意

加大创新投入并通过适应能力来实现增长最而提升的组织。从静态规划到动态协同如何学。求，更有能力去塑造它价值观在为持续。探索本年度趋势中的关键转折点差距。策驱动的关键决策。我们如何最大限度地发挥人类与机器协同的价值？计人类与人工智能协同工作的模式时，哪些决策最为关键这些决策又将如何影响系统中人类的工作体验与绩效表现随着人工智能逐渐融入日常工作中，地规划人机交互模式，这不仅限制了价值回报，时的流程。我们的研究表明，责、工作流程和决策机制以支持人机协作的组织，超越投资回报预期并创造具有实际意义的工作。能的普及程度不断提高，有意识的设计――本身――正成为真正的差异化因素。的？数据呢？人工智能正日益模糊作者身份，织的信心。然而，根据我们2026年的调研，几乎没有组织在解决这些问题方面取得重大进展。为了保持韧性，们可能需要将关注点从网络安全拓展至虚假信息防护，立更坚实的数字信任基础。当人类和人工智能共同参与决策时，由谁来承担责任？类与机器互动时，谁是主导者？由谁来决策？问责制、权和领导力又将如何演变？策和权力分配。将决策视为一门战略学科，

人类与人工智能如何共享判断权和责任，对于维护信任和保护人类的行动主体性至关重要。若实施得当，人工智能能够增强而非取代人类决策。人工智能正在如何改变我们的文化？的一部分时，文化会发生怎样的变化？这对人际连接、以及组织的人文内核会产生什么影响？许多组织忽视了人工智能对人际行为的影响，导致错位、为规范不断积累，形成“文化债务”。力、所有权、公平性和问责机制，人工智能对文化的影响，逐渐削弱。为避免这种悄然的恶化，并推动文化演进，观和组织绩效。我们如何快速整合能力与产能？的变革，竞争优势正从静态结构中的人才配置，转向对人员、技能、数据和技术的实时协同。如今，超过规模，但大多数组织的变革步伐仍显不足。绕业务成果持续重构能力的组织，颖而出，并创造更有意义的工作，将不确定性转化为机遇我们如何从现有职能中获得更多价值？值创造，人力资源、财务和信息技术等核心职能应如何演进，以更好地适配业务目标？务需求而言，日益显得迟缓且各自为政，然而，能在突破这些模式方面取得进展。随着工作愈发跨领域，工智能与创新需要无缝协作，现有职能，围绕业务成果重组能力，构。我们如何保持与时俱进？随着变革步伐加快，理与培训可能过于缓慢，无法帮助组织和员工有效适应。很少有组织能有效管理变革，能够满足持续学习需求的更是凤毛麟角。人工智能正在重塑这两者，使员工能够在工作过程中直接学习、适应并应用新技能。那些构建了不间断、实时适应能力的组织，将能够避免转型停滞和人才流失，将员工成长和快速响应能力转化为全新的竞争优势。

发展准岗位和价值。随着。而如今它们却越来越需要共存――这意更要打造一支能够实。尾注1.SueCantrell,DavidMallon,AniketBandekar,andSimonaSpelman,“Scalingyourhumanedge,”DeloitteInsights2Action,Oct.27,2025.从平替走向共生：正确处理人与机器的关系为了通过人工智能放大人类潜能，组织可以有意识地设计人与机器之间的互动方式。NicScoble-WilliamsSueCantrellDavidMallonStefanoBesana根如今近60%AI――然而很少根际互动的方式1仍。一定成效但大多数组织未能以所需的速度获得投资回报22026年全球人的领导者表示他们

。3流程之上协作和决策而非从底层重新设计以实现流畅性和连贯性。仅靠真正起决定。并审慎地重新设可能性会提高一倍4“5%90%――包括新随着客服AI30%5有6%（我们的分其2.5。

有意进行交互设计的框架组织应其中涵盖更为细。、问责机制（工智能转移到人工时的交接机制这些能够使人。资料来源资料来源：德勤2026年全球人力资本趋势调研认识到这一趋势的重要性与在解决这一趋势问题方面取得重大进展之间存在差距...而仅有6%取得了重大进展...其中57%的受访者在采取行动66%的受访者认识到了重要...图1各组织均表示设计人机交互至关重要，但仅有6%的组织在这方面取得了重大进展例如人工智能机器人与人类员工之间的有效交互以提升组织绩效以及员工信任感与福祉“宏观层面的设计以及塑造人类与人（图是设计的基础MichaelEhret的设计原则付诸实践他解释道以确保实现特定成果6虽然5%，而越来越多的（如员工福祉流程――企、共同遵循乐谱一些组织正在采用跨职能的治理模式，7Skillsoft以8

9，一些初步的设计：结果导向：明确需要强化的人员与业务产出，仅靠人类或人工智能自身无法达成的成果。情境适配：针对每个工作流程、团队、系定制解决方案。清晰透明：明确角色、决策权、信任阈值和问责机制，个人都清楚人类与人工智能的贡献如何共同推动卓越成果持续适应：为人机系统设计持续学习、反馈与迭代的机制，确保其能随需求变化不断调整适应。以人为本：提升人类的能动性、创造力、判断力、领导力。人工智能应放大而非削弱人类具有的独特价值。赋能员工：设计人工智能系统和文化，疑、上报问题、开展试验，并从成功与失败中学习。资料来源资料来源德勤分析软性连接示例文化领导力目标品牌硬性连接示例董事会/利益相关方治理战略规划风险、组织控制决策权组织结构技术架构合作伙伴、联盟、生态系统劳资关系图2宏观层面的组织设计纬度战略愿景人机交互如何改善商业和人力成果？治理与问责谁来做这些设计选择？谁承担后果？如何监测和评估成果？设计原则哪些原则将指导您的设计选择？道德与信任哪些道德准则指导着相关工作？基础设施需要哪些物理和技术基础？（Savethe何加速AI该组织通过多种机制致这些机制包括培训该组织AIAI（从36%达42%协作式学36%60%该组织

微观层面的设计（图AI公“RitRita95%与各门店通过招聘团图3微观层面的工作设计纬度硬性连接示例软性连接示例工作所涵盖的具体工作流程或环节是哪些？人类与AI的角色人工智能模型或智？人机关系AI自主度分别？团队构成与启动如何快速高效地组合合适的人员与智能体完成工作？如何让人类与人工智能为彼此协作做好准备？绩效、学习与反思如何支持人类和人工智能的表现与成长？评估与调整如何持续监控？安全/数据访问对于员工和人工智能而言，哪些应用程序或数据资源是必不可少的？这些资源如何被持续监控和优化？资料来源：德勤分析岗位/角色设计职位架构流程、程序工作空间、工具、设备人才招聘员工管理入职培训学习与发展（人类）人工智能训练与强化（AI/智能体）知识管理人力资源服务交付IT服务交付数据工程、数据管理网络安全管理实践文化合作团队协作员AIAIAI或反过来由AI担任高度迭代和互动AIAI（图，AI建立的互动类型并支持他高效的关系。以MetLife――，员工压力也有所降低“Thrive并在高难度通话组织应如何选择合适的交互类型期望组织还需要根”

，正如HighmarkHealthMaciaOglan要让人工，。“而作迭代协作者人工“教练，“则需要明确的向上汇报路径和伦理边界。我而AI代理转交给人类？或是相反员最为有效资料来源资料来源德勤分析人工智能权限低AI由人工智能设定优先级并管理绩效对人类进行指导分配任务和监督而人类则在有限AI指导提示和洞察适应并提升绩效或技能AI共同承担创造性或复杂任务及决策的责任AI例如对任务列表进行优先级排序或提出需要跟进的机会由人类根据AI的建议做出决策AI由人类对AI进行指导管控并审核或验证其输出结果AI模仿其行为行动和决策从而实现人类价值的规模化扩展AIAI交互自主完成低附加值任务更复杂人工智能权限高图4设计人机交互的多种方式当使用AIAI是更复杂这需要。AI致员工产生孤立感高效的关系。

通过设计实现人机协同潜力倍增造价值促进人类发展以及增强组织韧性的新领域。尾注NicoleGillespieandStevenLockey,“AbouthalfofemployeesusingAIatworkadmittoinappropriateuse,”FastCompany,April30,2025.IBM,“IBMstudy:CEOsdoubledownonAIwhilenavigatingenterprisehurdles,”pressrelease,May6,2025;Gartner,“GartnersaysworldwideAIspendingwilltotal$1.5trillionin2025,”pressrelease,Sept.17,2025.SueCantrellandDavidMallon,“Scalingyourhumanedge,”Deloitte,Oct.27,2025.Ibid.StephenCreasy,IgnacioFerrero,TomásLajous,VictorTrigo,BenjamimVieira,“HowgenerativeAIcouldrevitalizeprofitabilitytelcos,”McKinsey,Feb.21,2024.MichaelEhret(seniorvicepresidentandchiefpeopleofficer,WalmartInternational),interviewwithSueCantrell,October2025.SolRashidi,“Moderna’sgame-changingreorgmergesHRandIT,”Forbes,Aug.28,2025.JenColletta,“HowSkillsoftisencouragingemployeestoethicallywithgenAI,”HRExecutive,June17,2024.MayaDerrick,“WhyDisneyisintroducingaVPofcollaborationandAIrole,”TechnologyMagazine,Sept.4,2025.Deloitte,“Casestudy:ReddBarna(SavetheChildren),”accessedNovember2025.RachelAllen,“7-Eleven’skeytomakingrecruitersirreplaceablereplacingcertaintaskswithAI,”Paradox,Feb17,2025.SueCantrell,ThomasH.Davenport,andBradKreit,“Strengtheningbondsofhumanandmachinecollaboration,”DeloitteInsights,Nov.2022.ReikoMukai(chiefhumanresourcesofficer,MetLifeJapan),interviewwithNicoleScoble-Williams,October24,2025.MarciaOglan(seniorvicepresidentofEnterpriseHumanResources,HighmarkHealth),interviewwithVictorReyes,October2025.DeloitteclientinterviewwithSueCantrell,October2025.致谢感谢NitinMittalStuartScotisD.EleaWurthJohnEiklandSteveElliotJoanPereSalomFranckCheronRobertSandersonDougSchairer以及AniketBandekar的专业见解。他们的深刻洞察、独特视角、严谨分析和富有创造力的远见，极大地丰富了我们的研究内容，并使叙述更加精准有力。特别感谢AbhaKishoreKulkarni和KarenVazquezHernandez所进行的细致研究和始终如一的支持，这些对完成本项工作具有不可估量的价值。是真相还是虚构：人工智能重塑人与工作的边界在人工智能时代，想要了解关于人和工作的真实情况、相关性以及意义变得愈发困难。我们该如何大规模地应对虚假信息？StefanoBesanaSueCantrell在失去信任1数据一直――在提供预测性见并维持组织的韧性，。，使人们仅接触到恶化。

Graphite数据显示截至2025能生成2ChatGP3Graphite84这股合成内。？？，财务状况和运营表现根据德勤20265%的组织正在积（数据。

即将到来的AI风暴统一尽管已取得进展新的复杂挑战。真实性受损――即数据未被篡改且来源可靠。资料来源资料来源：德勤2026年全球人力资本趋势调研认识到这一趋势的重要性与在解决这一趋势问题方面取得重大进展之间存在差距图1各组织均表示解决劳动力数据可信度下降的问题至关重要，但仅有5%的组织在这方面取得了重大进展例如虚假信息以及“您的组织在解决这一问题的进程中处于什么阶段？”61%的受访者认识到了重要性... ...其中56%的受访者在采取行动 ...而仅有5%取了重大进展，我们的2026他们经。虚暗――。包括经过深度伪造的面试过程例据TheRegister报道深度伪造的候选人在脸前挥手因为机器人无法完5Gartner到2028每四位求6，。7包括Google在内的一些组织以重新确保面试的真实性8“vs候选910此――根据ResumeBuilder的数据四成的组织例2500万美元但内部数在我们2026近一半数据集。能动性丧失能动性也随之消失――越来越难以分辨

兴起。人我们调研中80%我们该如何奖励和？也在进一步侵蚀人的能动性使得创作归属变得模糊。准人类与机器的贡献是否应被共同评估？？批判性判断力削弱批判性判断力45的高管表认知任务。Michaelhe100%准确的答案朗在这种情况下会出现两个主要风险：劣质工作产出（Workslop）：《华尔街日报》报道的最新研究表明，人工智能并非总能拉平表现水平――表现差异。17经验丰富的工人可以利用人工智能来扩展其专业能力，而技能较低的工人则更可能产生“劣质工作产出：看似合格但流于表面的成果，既掩盖了其薄弱的推理能力，也阻碍了自身发展。18一旦这种低质量的工作成果进入组织数据，AI模型便会开始从中学习，污染训练集，污染后续难以通过再训练完全消除。19人工智能信息茧房：过去的输入内容、语气和偏好。它并非会拓宽人们的视野反而可能会使其观点变得更加狭隘，规范。例如，设计营销活动，人工智能更有可能推荐类似的策略，样化或非常规的方案。同样，据（如报告、政策、邮件和过往项目）进行训练，承该组织的文化、规范和认知盲区，强化“事”的思维模式。久而久之，挑战，而更多地获得对自身既有假设的认同，化群体思维，并进一步削弱独立判断能力。，从而确保信息的真实性呢一是转变思维模二是采取措施。虚假信息防护：构建新的数字信任契约从网络安全转重要：实施AI数据关联图谱看似稳定要让AI真正发挥效用的潜在价值20追转换和使用情况区块链。

以及共享时效22Singapore23开展人工智能风险模拟演练发现您组织存在的特定漏洞。包括数据投毒。例Global审帮助人力资源部门模拟深度伪造候选人，，24实时动态身份认证Pindrop，比如简历扫描关键词匹配背景调查以及身份验证确保屏幕前的始终并能够标记出评估面试及入职流程中的不一致之处25AI代理进行身份验证也变得越来越重要。但值得注意的是而非确定性的GoogleSundarPichai在接受BBC出现一些错误2：培训招聘经理及招聘人员BrightHireBenSesse在接受CNBC2。培养反思能力及判断力（程。“

一家跨国我们投人类的监督28提升工作成果的透明度以。所使用的数据数据保护措施以及所采取的安全保障措施29AI生成30通往更可信数据之路创作归属和责任认定。虽然迅速但不虽然可衡量但缺乏实质意义。。尾注Deloitte,“Trust:Thekeytounlockingaquantifiedorganization,”accessedNovember2025.JoseLuisParedes,EthanSmith,GregoryDruck,andBevinBenson,“MorearticlesarenowcreatedbyAIthanhumans,”Graphite,accessedNov.6,2025.LlanorAlleyne,“AInowwriteshalfoftheinternet,butstillrankshumans,”eWeek,Oct.16,2025.EthanSmith,GregoryDruck,andJoseLuisParedes,“Howdoesgeneratedcontentperforminsearchandanswerengines?”Graphite,accessedNov.6,2025.JessicaLyons,“I’masecurityexpert,andIalmostfellforaNorthstyledeepfakejobapplicant…twice,”TheRegister,Feb.11,2025.Gartner,“Gartnersurveyshowsjust26%ofjobapplicantstrustAIwillfairlyevaluatethem,”July31,2025.EugeneKim,“AmazonlovesAI,exceptwhencandidatesuseitintheirjobinterviews,”BusinessInsider,Feb.28,2025;JamesTitcomb,“Howchatbotssentthejobsmarketintochaos,”TheTelegraph,Aug.19,2025.EliseBathurst(directorofpeopleoperations,strategicoperations,specialprojects,Google),interviewwithSueCantrell,Oct.30,2025.AnnieLowrey,“Thejobmarketishell,”TheAtlantic,Sept.8,2025.SarahKessler,“EmployersareburiedinAI-generatedrésumés,”TheYorkTimes,June21,2025.BenjEdwards,“Therésuméisdying,andAIisholdingthesmokinggun,”ArsTechnica,June24,2025.ResumeBuilder,“3in10companiescurrentlyhavefakejobpostingslisted,”June18,2024.HeatherChenandKathleenMagramo,“Financeworkerpaysoutmillionaftervideocallwithdeepfake‘chieffinancialofficer’,”CNN,Feb.4,2024.ChrisWestfall,“ThedarksideofAI:Trackingthedeclineofhumancognitiveskills,”Forbes,Jan.7,2025.Hao-Ping(Hank)Leeetal.,“TheimpactofgenerativeAIoncriticalthinking:Self-reportedreductionsincognitiveeffortandconfidenceeffectsfromasurveyofknowledgeworkers,”AssociationforComputingMachinery,April25,2025.MichaelEhret(seniorvicepresidentandchiefpeopleofficer,Walmart),interviewwithSueCantrell,October2025.MatthewCall,“WhyAIwillwidenthegapbetweensuperstarseverybodyelse,”TheWallStreetJournal,Oct.12,2025.KateNiederhoffer,GabriellaRosenKellerman,AngelaLee,AlexLiebscher,KristinaRapuano,andJeffreyT.Hancock,“AI-generated‘workslop’isdestroyingproductivity,”HarvardBusinessReview,Sept.25,2025.SueCantrell,DavidMallon,AniketBandekar,andSimonaSpelman,“ThepathtoachievingvaluefromAI?Scalingyourhumanedge,”Deloitte,Oct.27,2025.ClientinterviewwithJasonFlynn,October2025.Velocity,“Thecredentialoraclenetwork,”accessedNovember2025.Infosys,“Infosysskillverificationsystemusingblockchain,”accessedNovember2025.SkillsFuture,“WSQdigitalcertificates:Enhancingthecapabilities,productivity,andgrowthofbothindividualsandemployers,”accessedNovember2025.IdentifiGlobal,“HowMeaConnexusprotectsyourcompanyfromdeepfakeinterviewfraud,”accessedNovember2025.ChristineAldrich,“Frominterviewtointeldrop:Themomentweexposedacoordinatedhiringscheme,”Pindrop,July28,2025.FaisalIslam,RachelClun,andLivMcMahon,“Don’tblindlytrustwhatAItellsyou,saysGoogle’sSundarPichai,”BBC,Nov.18,2025.HughSon,“FakejobseekersarefloodingUScompaniesthatarehiringremotepositions,techCEOssay,”CNBC,April8,2025.DeloitteclientinterviewwithSueCantrell,October2025.DeloitteTrustIDresearch,2025.Deloitteclientinterview,2025.致谢感谢ReemJanhoMarcSolowBhawnaBisEricBokelberWilliamDochertRachelNealMackenzieWilsonAshleyReichheldBradKreiGaryParilisTaraMahoutchianMortazieAdnanAmjad所付出的时间。特别感谢GwenWidicus始终如一的研究支持和细致周到的协调工作，她的帮助推动了本项目从初稿到最终完成的全过程。是辅助还是主导：人工智能与未来人类的决策将其牢牢根植于人类能动性和信任之上？DavidMallonJulieDudaSefanoBesanaMayaBoda一一条件的候选人却削弱。

作提升速度？但在此之并设计。如今的警示故。夹缝求生：人工智能与决策制定，数据流持续扩展或质疑其是否值得信赖1Oracle在2023年的一项研究显疑2在我们的2026年全球人60%持决策Gartner到AI代理3助决策4围。在“黑箱”下，明确决策与结果之间的责任链条可能十分困难5人们对人工智能所做决策的归属感降低，6给人工智能时，更有可能出现不诚实行为7AI代理以远超人类的速度和规模运行，导致监管界限模糊，并对传统管控机制造成压力管理者尚未准备好成为人工智能的“监督者”，8缺乏足够的AI素养，无法有效参与监督工作9组织缺乏必要道德框架，或难以将其付诸实践10能的使用11难以跟上人工智能领域复杂且不断变化的监管要求12尽管存在风险（

许多企业发现人而非解决这些问题在德勤关决策成熟度较低并明确制定决策策略式。资料来源资料来源：德勤2026年全球人力资本趋势调研认识到这一趋势的重要性与在解决这一趋势问题方面取得重大进展之间存在差距...而仅有5%取得了重大进展...其中62%的受访者在采取行动64%的受访者认识到了重要性...图15%的组织在这方面取得了重大进展包括相关技能和人类能力决策权限问责机“设计人机协同决策机制这是一。数据（图（即单向门（即双向门16。提升决策严谨性和公信力的措施而非值得明确设计和重点关注的对象，：

聚焦关键决策：决策的严谨性与公信力始于明确重要决策厘清决策负责人及相关输入，内容清晰地呈现出来。麻省理工学院关于“智能选择架构的理念在此颇具参考价值：领导者不应试图预测唯一的“确”答案，而应有意识地塑造决策发生的环境，且更可靠地做出更好的选择。17鼓励建立可靠的决策基础和文化：坚实的决策基础（即数据、假设）对决策的严谨性至关重要，能的情况下更是如此。在使用人工智能之前，种证据足以支持决策，以及这些证据将如何被使用。视坦诚、证据和决策质量，威的行为规范。元素定义问题含义风险概况潜在后果与可逆性风险越高：需要更充分的尽职调查和多方磋商频率常规决策还是一次性决策高频决策：可试验、可自动化一次性决策：需专项分析与明确的领导决策紧急性vs重要性时间敏感度vs战略价值处理方式：立即执行、规划安排、授权下放、暂缓处理时间跨度后果显现的时间点根据时间跨度对齐KPI、资金和风险：短期取胜vs建设确定性/风险/不确定性vsvs真正的未知因素已知/可量化的内容：模型风险不确定的方面：采用自适应方案Cynefin模型a因果关系之间的明显关联如果环境是：简单情境：采用最佳实践复杂情境：运用专家分析复杂多变情境：探索-感知-响应混乱情境：采取行动以稳定局势创造选择vs做出承诺拓展或限制未来的选择扩展未来：按试验对待；承诺投入：按资本投资对待底线约束型vs价值追求型决策者的敏感度、殊要求的程度（例如，认证）约束机制：采用规则与审计；价值追求：采用创造性的风险收益评估图2图2决策框架的要素aAconceptualframeworkusedtoaiddecision-making,ceatedin999byDaveSnowdenatIBMGlobalServices.ynefinisaelshwordfor"habitat"ognitiveEdge,July,0.资料来源：德勤分析18。：对AI时代的决策权进行现代化重构。大多数组织已经认识到，在人工智能做出决策时，中――由人类监督决策结果。同时，企业也在推动让人类参与到协作回路中，确保人类与人工智能进行迭代协作，相互传递工作。在明确职责分工时，传统的以人为中心的决策权模型（例如经典的RACI模型，包含四个关键职责：执行、负责、咨询和告知）可以作为第一步。19但挑战在于，这些模

型预设了权力是静态的。而人工智能需要更加动态的权力机制，系统中应设计否决权、上报路径和共识规则，以便人类与智能体能够协调决策主体、决策时机以及决策依据。例如，Atlassian意识到，由人工智能主导和人类主导的决策之间缺乏明确的界限正在造成瓶颈问题。他们没有制定僵化的规则手册，而是将决策权视为一种动态演进的机制，定期重新评估人工智能应负责哪些常规任务，以及在哪些高风险决策中需要人类介入。团队因此能够清晰地了解哪些流程已实现自动化，哪些仍需人类判断。这种透明化的方式有助于建立信任。20对AI时代的治理机制进行现代化重构。人工智能在决策中的作用应被纳入现有治理机构的议程。人工智能可能引发董事会层面关注的问题，例如声誉风险和财务风险。然而，德勤关于人工智能与董事会的研究发现，目前相关参与度仍然有限。根据2024年进行的研究表明，近一半（45%）接受调研的董事会成员和高管表示人工智能尚未被列入议程，仅有14%的企业在每次会议上都会讨论它。21在2025研中，40%的受访者表示，人工智能促使他们重新思考董事会的构成，认识到需要进行变革。22IBM跨学科通23全球监管也在同步升级诸如欧盟人工智能法案24就各组织应战。提升人机协同决策能力即使是最完善的决策流程缺乏支持或未经过评估组。提升决策能力的措施却默认人类已经知道如何决策：将决策能力视为领导力发展工作的关键基础。动的决策能力正日益成为现代领导者的核心标志，

能力是可以培养的。例如，在领导力发展项目中，领导者可以学习如何构建和验证假设以支持决策，并提升数据素养，使领导者能够运用数据来审视不确定性。然后根据明确的标准进行复盘总结这种早期反决策速度更快且更具信心25培训管理者如何管理人工智能。人力，还包括管理机器：界定智能体的自主范围、输出结果，并知晓何时进行干预――言，这可能是全新的技能。26随着组织结构趋于扁平化以及管理幅度的扩大，这一问题可能会变得更加棘手。27DBS银行通过其PURE可预期、AI通过将银行在保持强有28用于评估人工智能性能的方法构建包括质量标准理的新版本：持续监控和评估人工智能的行为。使用流程和标准来跟踪AI模型在部署后的性能、公平性和可靠性。究主张不仅要关注模型的准确性，还要追踪人类的成果，例如人机交互在多大程度上有助于建立信任和做出明智判断。29例如，Spotify准，再以此为依据设计自动化评估体系。30建立问责机制的锚点。在工作流程中设置质量检查点――风险达到一定阈值时触发人工审查，并记录所有人类与AI之间的分歧――以便能够追溯决策过程并持续从中学习。必须了解并记录AI代理的步骤和推理过程，并保留审计追踪记录，特别是对于自主性更强的系统而言尤为重要。注意认知不对称问题。一切。结合人工智能在扩展上的规模和速度，总是能够有效监督这些不透明系统。科技简报中提醒，不要想当然地认为有人类参与就能确保安全；组织应明确设计权限、交互界面和上报路径，以便人类能够有效介入。31例如，一些企业正在引入“守护智能体”――专门用于监控、测试和管控其他代理的智能体，确保自主性在可控范围内。3233提升人类能动性的措施：通过人类能动性构建问责机制。联起来，心。LibertyMutualInsurance让理赔员能够使用人工智能探索多种理赔情境，同时保留对人工智能建议的否决权。正如一位领导者在接受《斯隆管理评论》采访时所说：“当人工智能进入工作流程的那一刻，真正的问题不再是‘模型说了什么？’，而是‘谁有权提出异议，以及提出异议的速度有多快？’”34根据预期结果确定AI代理的自主程度。根据决策的风险状况以及期望达成的人员与业务产出，来设计AI代理的自主程度。斯坦福大学的研究人员最近提出了一种审计框架，架将AI代理的自主程度与期望的人类能动性相匹配。当任务

至关重要或存在不确定性时，需要更高程度的人类能动性然而，对于明确且低风险的任务，全自主的智能体执行。这种分类方法有助于校准监督力度同时在风险或不确定性较高的场景下，保留人类的干预能力。35建立对人工智能的信任德勤“信任其所使用AI更倍3637。当人类清楚决策的制定过程并对结果承担责任并在人们不欢迎的例如欺诈检测药物研发，则希望AI38适用于人类与机器的决策机制评估人工并在决策过程中注重人的能动性的组提高决策的速度和质量而问责机制弱化以及人类能动性逐渐削弱的问题。价值观和判――确保人类始终掌握决策的“尾注TheyDo,“Data,decisions,anddoubt:A2025leadershipperspective,”accessedJan.19,2026.Oracle,“Globalstudy:70%ofbusinessleaderswouldpreferarobottomaketheirdecisions,”pressrelease,April19,2023.Gartner,“Gartnerannouncesthetopdataandanalyticspredictions,”pressrelease,June17,2025.Gartner,“GartnerunveilstoppredictionsforITorganizationsandusersin2025andbeyond,”pressrelease,Oct.22,2024.SaoudiC.Nouis,VictoriaUren,andSrushtiJariwala,“Evaluatingaccountability,transparency,andbiasinAI-assistedhealthcaredecision-making:Aqualitativestudyofhealthcareprofessionals’perspectivesintheUK,”BMCMedEthics26(2025).JannikZeiser,“Owningdecisions:AIdecision-supportandattributability-gap,”ScienceandEngineeringEthics30(2024).NilsKöbis,ZoeRahwan,RalucaRilla,BramantyoIbrahimSupriyatno,ClaraBersch,TamerAjaj,Jean-FrançoisBonnefon,andIyadRahwan,“Delegationtoartificialintelligencecanincreasedishonestbehaviour,”Nature646(2025):pp.126–SueCantrell,LaurenKirby,NicScoble-Williams,JoanGoodwin,andAndyBaylates,“Istherestillvalueintheroleofmanagers?”DeloitteInsights,March24,2025.PhilippeDeRidder,“TheAIgapinexecutiveleadershipteams,”FastCompany,April21,2025.ÖyküIşıkandAnkitaGoswami,“ThethreeobstaclesslowingresponsibleAI,”MITSloanManagementReview,Oct.28,2025.ConnieLoizos,“AIistooriskytoinsure,saypeoplewhosejobisinsuringrisk,”TechCrunch,Nov.23,2025.Deloitte,“TheStateofGenerativeAIintheEnterprise,2024year-endGenerativeAIreport,”January2025.Deloitte’sHighImpactDecisionIntelligenceresearchincludesafour-levelmaturitymodeloforganizationaldecision-makingpracticebasedonananalysisofa2023surveyof574leadersglobally.Thismodelidentifies21decisionpracticesorganizedintoeightfactorsthatpredictthelikelihoodofanorganizationreportinghighperformanceonorganizationoutcomes.Formoreinformation,readDeloitteInsight2Action,“Decisionintelligence:Thetimeisnow,”May2,2023.MikeKemp,“Theheartofsmarterdecision-making:Intentionalitydiscipline,”DeloitteInsights2Action,Sept.20,2023.TiffanyMcDowellandDavidMallon,“Gettingdecisionrightsright:effectivedecision-makingcanhelpboostperformance,”DeloitteInsights,Feb.28,2020.Amazon,“2015lettertoshareholders,”accessedNov.14,2025.MichaelSchrageandDavidKiron,“Winningwithintelligentarchitectures,”MITSloanManagementReview,July15,2025.Deloitte,“Organizationdesign:Whatseparateshighperformersfromrest?”May17,2022.TiffanyMcDowellandDavidMallon,“Gettingdecisionrightsright:effectivedecision-makingcanhelpboostperformance,”DeloitteInsights,Feb.28,2020.ZacharyParris(formerdirectorofdistributedorganizationaleffectiveness,Atlassian),onlineinterviewwithDavidMallon,September2025.LaraAbrash,Prof.Dr.ArnoProbst,KarenEdelman,andClareHarding,“GovernanceofAI:Acriticalimperativefortoday’sboards,”DeloitteInsights,Oct.7,2024.Deloitte,“GovernanceofAI:Acriticalimperativefortoday’sboards,”accessedNov.13,2025.IBM,“TrustworthyAIatscale:IBM’sAIsafetyandgovernanceframework,”Feb.7,2025.FutureofLifeInstitute,EUArtificialIntelligenceAct,“Article99:Penalties,”accessedNov.13,2025.MichaelKessler,“HowBAESystemsusescase-basedlearningtobuildagiledecision-makingstrength,”I4CP,March6,2018.Cantrell,Kirby,Scoble-Williams,Goodwin,andBaylates,“Istherestillvalueintheroleofmanagers?”NicolaiJ.FossandPeterG.Klein,“Rethinkinghierarchy,”MITSloanManagementReview,Jan.25,2023.DBSBank,“ResponsibleAIinbanking:Gainingacompetitiveedge,”June11,2025.GeorgeFragiadakis,ChristosDiou,GeorgeKousiouris,andMaraNikolaidou,“Evaluatinghuman-AIcollaboration:Areviewmethodologicalframework,”arXiv(2025).RezvanehRezapour,SravanaReddy,RosieJones,andIanSoboroff,“Whatmakesagoodpodcastsummary?”SIGIR'22:Proceedingsofthe45thInternationalACMSIGIRConferenceonResearchandDevelopmentinInformationRetrieval(2022):pp.2039-2046.EuropeanDataProtectionSupervisor,“TechDispatch#2/205:Humanoversightofautomateddecision-making,”Sept.23,2025.LeighMcMullen,“MeetyourguardianagentoverseeingAI,”Gartner,12,2025.PsychologistAlbertBanduradefineshumanagencyasthecapabilityofapersontoinfluencetheirownfunctioningandthecourseofthroughtheiractions.Formoreinformation,pleaseseeAlbertBandura,“Agency,”accessedJan.19,2026.SchrageandKiron,“Intelligentchoicearchitectures.”YijiaShao,HumishkaZope,YuchengJiang,JiaxinPei,DavidNguyen,ErikBrynjolfsson,andDiyiYang,“FutureofworkwithAIagents:AuditingautomationandaugmentationpotentialacrosstheU.S.workforce,”arXiv(2025).DeloitteTrustIDWorkforceAIIndex,MaytoJuly2025.Deloitte,“Fromtrusttoaction:NavigatingriskintheageofagenticAI,”accessedNov.14,2025.BrianKennedy,EileenYam,EmmaKikuchi,IsabellePula,andFuentes,“HowAmericansviewAIanditsimpactonpeopleandsociety,”PewResearchCenter,Sept.17,2025.致谢感谢SimonaSpelmanAniketBandekarGregVertBillBriggsNitinMittalStaceyWintersTomVerstrateChristinaBrodzik和BeenaAmmanath的专业知识他们的真知灼见独特视角丰富了我们的探索过程。特别感谢MariaNeira和PhillipPerry的细致支持，他们的帮助使本作品得以顺利完成。是安全还是恐惧：应对人工智能带来的文化债务人工智能可能正在造成一种未被觉察的负面文化行为的持续累积。我们应如何应对，才能使文化在人工智能时代成为优势？JasonFlynYvesanDurmSephenHarringoAshleyReichheld在不确定性加剧组织往往难以维行为和规范可在题“。当我们进入2026情况正是如此似而非德勤2026年全球人力资42%表示其组织很――，。

管理价值观和行如果如果该由谁来我会因此失业吗――？观决策。悄然从内部侵蚀组织。人工智能在工作场所带来的文化影响正如我们在2025，负担和压力增加幸福感降低。

而非完全到2028年或2030201到2030全球有2随着越来越多的组织为“AI“AI原生？资料来源资料来源：德勤2026年全球人力资本趋势调研认识到这一趋势的重要性与在解决这一趋势问题方面取得重大进展之间存在差距...而仅有5%取得了重大进展...其中53%的受访者在采取行动57%的受访者认识到了重要性...图15%的组织在这方面取得了重大进展包括对文化信任和协作的影响的“――工重新回归组织疫情后的招聘热潮已转向充满不确定性的就业市场“拥抱3―――而招聘速度已显著放缓4，仅有20%56。我们的调研今年的数据显示，。我们2026尽

5%。从文化债务到将文化作为资产关最适合最佳实践我们开放沟（图并明确理想的未来状态基。 强烈的目标感或使命感资料来源：德勤2026年全球人力资本趋势调研归属感尊重多元观点与背景支持性的团队合作对个人及/或团队成就的认可开放与坦诚沟通的价值观对创新和持续改进的承诺图2哪些方面需要改变保留 改变奠定基础价值观为根基我们。Atlassian前组织效能总监Zacharris响领导者对技术的接受程度技术采纳程7事实8以人为本技术驱动。命与价值观Michaelhe那些9领先组织正偏见和透明度进的人员组成的AI以监督AI以及定期。HighmarkHealth在负责和创新HighmarkHealth人力资源高级副总裁MarciaOglan始终如

在工作流程中建立信任与人际连接。使人富有远见的强同时兼顾技术敏捷性。展开公开讨论在Bicycle该团队40工的福祉Cisco灵活的团Space支DBS便“”14运用人工智能塑造健康文化核心理念相一致。程。使用AI代理来改进新员工入职流程同时注重正如ZachParris所解释的那我们将通过基于组织心理学实验的AI6因93%。――但前提是这种辅导而非替代VanderScultureAI这款工具企随后它会在一天中根据Teams或Slack提出有

AI并制定有针对性的行动计划以推动实现变革18AI以实时识商Workhuman帮助人力资源团队通对性措施将文化债务转化为差异化优势人接受过。推展望未来大多数组――。尾注ChristWestfall,“HowAIrevolutionisdriving200,000layoffsonWallStreet,”Forbes,Jan.13,2025.WorldEconomicForum,“Futureofjobsreport2025,”January2025,p.FederalReserveBankofSt.Louis,“Quits:Totalnonfarm,”accessedSept.18,2025.FederalReserveBankofSt.Louis,“Hires:Totalnonfarm,”accessedSept.18,2025.Gallup,“Organizationalculture,”accessedNov.11,2025.Edelman,“2025EdelmanTrustBarometer,”accessedNov.10,2025.ZacharyParris(formerdirectoroforganizationaleffectiveness,Atlassian),onlineinterviewwithDavidMallon,September2025.JamesStovall,“LeadershipisthekeytoAIadoption—especiallyCOOs,”OperationsCouncil,Aug.13,2025.MichaelEhret(seniorvicepresidentandchiefpeopleofficer,WalmartInternational),onlineinterviewwithSueCantrell,October2025.IBMOfficeofPrivacyandResponsibleTechnology,“Reflectingonthefive-yearanniversaryofIBM’sAIEthicsBoard,”November2024.MarciaOglan(seniorvicepresidentofenterprisehumanresources,HighmarkHealth),onlineinterviewwithVictorReyes,October2025.TedKitterman,“Howthe100bestcompaniesaretrainingtheirworkforceforAI,”GreatPlacetoWork,Jan.31,2025.LoreleiTrisca,“RunemployeeperformancereviewslikeCisco:Embracingcontinuousfeedback,”Deel,Dec.15,2025.SiewKienSia,PeterWeill,andMouXu,“DBS:Fromthe‘world’sbestbank’tobuildingthefuture-readyenterprise,”MassachusettsInstituteofTechnologyCenterforInformationSystemsResearch(MITCISR),March18,2019.LionelLim,“DBSissettingaside$23.6milliontorewardstaffofSoutheastAsia’slargestbankfora‘recordperformance’,”Fortune,Feb.10,2025.Parrisinterview.LarryEnglish,“IsorganizationalculturethenextfrontierforAIinworkplace,”Forbes,Dec.23,2024.LyssaTest,“BuildingstrongerteamswithAIcoaching,”CultureAmp,Oct.27,2025.Workhuman,“TheAIadvantage:Revolutionizingcompanycultureunmatchedbusinesssuccess,”HarvardBusinessReview,July9,2024.致谢感谢ChristinaBrodzikStefanoBesanaJulieDudaSueCantrellDavidMallonDavidMallon和Victor。特别感谢OliviaRueger的投入和细致的研究，为本工作的开展提供了有力支持。是减法还是加法：架构能力与生产力的协同优势人工智能能够实现从意图到行动的快速转化。但要将速度转化成竞争优势，关键在于学会实时统筹协调组织能力和产能。SueCantrellStephenHarringtonNicScoble-WilliamsKevinMossRussellKlosk如不仅取决于企业所拥有的资源――础，更越来越取决于它们能否将战如规模仍然重要但竞争优势正逐渐向速度与敏捷性倾斜202667%28%。它（以及战略中经-质量-过质量。

仅便，更准确地发现疾病人类机器人类x机器之间的区别。实现速度与敏捷性的关键并将资源组织更重要的是能够围、――持续感知以适应不断变化的需求资而统实时调整各个要以确保最终成果的实现。以Levi-Strauss该公司通过包括设计师销人员以捕捉微弱的1既能发展壮大又能迅速行动它能够同时提升速度质量和成本效益，它可将不确定性从风险来源转变为机遇来源。对2026领先地位的组织约是其他组织的两倍。的加快人员仅有7%的领导者表示他们在实现这（。统筹协同组织能力与产能的四项关键行动这些举措不仅能够帮速适应。识别并构建组织能力与产能，2“策略在传统的“培养Buil:内部培养构建Borow:招聘Buy:这三（Bot:交由机器人/AI处理我们调研中的56%将AI越来越多的领导者，能够高效完成核心工作。图图1各组织均表示合理调配资源至关重要，但仅有7%的组织在这方面取得了重大进展加快人员“88%的受访者认识到了重要性...88%的受访者认识到了重要性......其中77%的受访者在采取行动...而仅有7%取得了重大进展认识到这一趋势的重要性与在解决这一趋势问题方面取得重大进展之间存在差距认识到这一趋势的重要性与在解决这一趋势问题方面取得重大进展之间存在差距资料来源：德勤2026年全球人力资本趋势调研“四但组织可以采（图融合策略并非将人类x机器。他们在

的决定例如AI器人能够替代700AI将AI以提供更好的客户体验3拓展策略 （Boost）释放人的潜能融合（Blend）融合人类与机器的能力（Bridge）跨越边界释放人才潜能（Break）重构工作传统的劳动力策略（Build）（Buy）（Borrow）（Bot）培养 招聘 借用 机器人内部培养 雇用人才临时获取外部能力使用机器资料来源德勤分析图2拓宽识别能力和产能的渠道式是通过使员工能4员工就能50%。一家跨国消费公司践行了另一种“B”举措――“跨越”负责监5这种跨越还意味着通或加入敏捷的Cisco副总裁MeganBazan解释道包括的兴起628题来组建动态团队的方式认，。为并评估每

远程完成。（4037项430名2007合适的人、正确的决策、恰当的时机。（图、。业务战略与业务领导者业务战略与业务领导者技术和AI转型组织设计技能敏捷性和持续适应能力工作再设计统筹协调战略性劳动力规则人工智能和技术人力资本管理岗位体系架构最优人机协同劳动力结构采购管理财务表现管理资料来源德勤分析图3统筹协调是AI驱动的敏捷型组织新运营体系的核心位架构人力规划，HewlettPackardEnterprise共同探讨某些8。Gloat将技能

系统随后包括软生成式AI和AI代理9列。技能和/而仅有33%的组织仍。创建“即插即用”的模块化架构键资源以满足最迫切的需求领域服这些障碍超过六成，但内部实现可能会遇到困难。IHPAnalyticsJonPitt数据流焦点 成本效率 生产力 流程重构 焦点 成本效率 生产力 流程重构 价值创造 人工智能工具协助人类完成现有工作职责人工智能推动决策、预测和个性化分析师转型为提示词工程师或流程管理者组织设计是动态的，能动性至关重要 大多数组织 资料来德勤析 嵌入人工智能的流程重构需要提升技能；辅助型应运而生岗位缩减；可选择重新培训精简的职能结构系统性价值创造在协同、治理和AI协作中的新角色跨职能、有时限的任务，动态资源配置以成果为导向的人机协同模式人才影响组织设计人工智能的作用任务自动化；图4从成本效率演进到自适应协同能力

HighmarkHealth副总裁MaciaOglan我们想要的是一个正如一位高级色和新团队AI（进行训练让他们审查他的帮助组织从所“M并中获益随着时结果。在这种（图自适应协同人工智能持续优化组织架构与工作分配，人机协同创造出指数级成果平台化组织：由人机混合团队动态配置完成使命利用人工智能来协助统筹协调组织能力与产能已有58%的领导者表37%的人更倾向于通过严谨的集中式规划来制定战略。（digital一种基在我们研但近一半预测需求以及采取行动的洞察AI更迭代的统筹协调AI可提前预判需求并实时调配资源代理比如那些会影响特定技或根据技能差距启动培训活动。

一家美国医院网络16一AI，并提出解决问题的方案AI从而构建一其他AI代理可追踪该员工及其进而提示52%仅有20%。协同整合：前行之路制定计划锁定资。、。尾注IsabelleBousquette,“HowtechhelpedLevi’sridethe‘baggyjeans’trend,”TheWallStreetJournal,Jan.27,2025;MattA.V.Chaban,“Levi’sseamlessdatastrategy:Howtailor-madeAIkeepsaniconfromgettinghemmedin,”GoogleCloudBog,March20,2025.MichaelEhret(seniorvicepresidentandchiefpeopleofficer,WalmartInternational),interviewwithSueCantrell,October2025.KristinDoerer,“KlarnachangesitsAItuneandagainrecruitshumanscustomerservice,”CXDive,May9,2025.StephenHarrington,CorrieCommisso,WilliamD.Eggers,KevinMoss,TomAlstein,andJulieDuda,“Whenworkgetsinthewayofwork:Reclaimingorganizationalcapacity,”DeloitteInsights,March24,2025.DeloitteclientinterviewwithSueCantrell,October2025.MeganBazan(vicepresidentofpeople,Cisco),interviewwithDeloitte,October2025.KevinMossandAJHerrmann,“Strategicworkforceplanningandroleredesign:Aninnovativeapproach,”presentationatWorkforceInnovationForum,April2024.LindseyTaylor(seniordirectorofstrategicworkforceplanning,analytics,andHRdatagovernance,HewlettPackardEnterprise),interview

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概念的场景，规模和敏捷性，助力企业实现其战略重点？如今德勤2026推动组织突其重要但仅有7%（法律和采购。资料来源资料来源：德勤2026年全球人力资本趋势调研认识到这一趋势的重要性与在解决这一趋势问题方面取得重大进展之间存在差距...而仅有7%取得了重大进展...其中58%的受访者在采取行动66%的受访者认识到了重要性...图1各组织均表示突破传统功能边界至关重要，但仅有7%的组织在这方面取得了重大进展（如人力资源的界限以解决跨领域挑战并推动整体成果提升“通过重在而这需要实灵活协调能力和资源可持。不如借此机会解构传统的职能。

压力下的组织功能组织的持续