人力资源到了关键转折点：麦肯锡2026⼈⼒资源转型洞见（中文翻译）

HRMonitor2026（2026）⻨肯锡People&OrganizationalPerformancePractice（⼈才与组织绩效实践）⾯向欧⾯向欧洲、美国和中国开展的⼈⼒资源与员⼯队伍趋势综合性基准调研，为当今的HR领导者提供关键洞察。2026年6⽉前⾔随着AI改变⼯作的完成⽅式，⼈⼒资源职能⽐以往任何时候都更加重要。随着岗位职责与技能要求不断迁移，⼈与机器之间新的协作形态不断涌现，员⼯队伍正经历着根本性的变⾰。HR正在承担起⼀种全新的双重⻆⾊：它既是AI转型的"架构师"⸺塑造⼯作、岗位与能⼒如何演化；同时⼜是"灯塔"，以⾝作则，重新构想⾃⾝的运营模式，并⽰范如何把AI嵌⼊到核⼼流程之中。在这⼀背景下，⾸席⼈⼒资源官（CHRO）HR领导者需要更清晰地理解：HR职能⽬前处于什么位置，未来⼜该如何进阶。HRMonitor报告的覆盖范围，为领导者提供更丰富的数据，帮助他们将⾃⾝的⼈⼒资源职能与同⾏进⾏基准对标，评估进展，并识别关键的⾏动领域。2024年的⾸期报告聚焦于德国的⼈⼒资源格局。去年，我们把视野扩⼤到整个欧洲，呈现欧洲范围内的员HR趋势。今年，我们在⼗个国家调研了1,300HR专业⼈⼠5,500名员⼯，主要聚焦欧洲（⽐利时、法国、德国、意⼤利、荷兰、波兰、西班⽛和英国，并辅以来⾃美国和中国的对⽐数据。数据采集于2026年1⽉跨越多个⾏业并结合了我们与⻨People&OrganizationalPerformance内HR领导者及专家的访谈洞察。由此形成的数据集可⽀持跨国别、跨⾏业以及跨年度的对⽐分析（注：由于今年的国别覆盖较2025年略有变化⸺新增了中国、荷兰与⽐利时⸺跨年度的差异应仅作为⽅向性参考）今年的报告既HR究竟在"交付什么"⸺涵盖战略性⼈才规划、⼈才招聘、学习与发展、员⼯体验等核⼼维度⸺也HR究竟在"如何创造价值"，AI所产⽣的影响。同时，报告HR⾃⾝的评估与员⼯的实际感受，以揭⽰潜在的理解偏差。每⼀章中，我们都会基于调研数据提炼关键主题，并附上给领导者的建议。感谢您对HRMonitor的关注。我们期待在未来⼏年持续打磨并扩展这⼀基准研究。JulianKirchherr 合伙⼈，柏林Kristina副合伙⼈，慕尼⿊VincentBérubé 资深合伙⼈，蒙特利尔⽬录引⾔：HR处于转折点⸺从职能卓越⾛向系统级转型第1章：⼈机协作时代的战略性⼈才规划第2章：⼈才招聘⸺在劳动⼒市场趋稳的背景下提升招聘效能第3章：员⼯发展⸺为快速变化的技能与AI要求做好准备第4章：审慎的员⼯队伍⸺员⼯体验与留任洞察第5章：HR运营模式⸺在AI时代重塑⼈⼒资源职能作者简介引⾔：HR处于转折点⸺从职能卓越⾛向系统级转型经济压⼒、AI颠覆以及员⼯队伍期望的转变，正在重新定义什么是有效的⼈员管理。尽管近年来许HR职能都在流程上有所加强，但我们的数据揭⽰出更⼴泛进步的必要性。在运营性规划与战略性前瞻之间、在培训与技能成⻓之间、在员⼯期望与组织回应之间、AI试验与规模化影响之间，结构性鸿沟依然存在。基于调研数据，本年度的HRMonitor提炼出领导者在⼈机协作时代需要拥抱的五项优先变⾰：⼈才规划必须从运营性的⼈头规划，迈向战略性的能⼒规划。⾃动化与AI正在快速重塑⼯作⽅式以及所需技能。然⽽，⼈才规划仍以短期⼈头规划为主，只有11%的组织采取了⻓期视⻆。与此同时，技能缺⼝持续存在，需求正向更"以⼈为本"以及与AI相关的技能转移，⽽对常规任务型技能的需求正在下降。组织必须演进为⾯向未来的、基于任务和能⼒的规划，否则将低估即将到来的员⼯队伍转型规模。在雇主主导的劳动⼒市场中，招聘的紧迫性有所下降，但招聘效能仍⾄关重要。全球劳动⼒市场已基本企稳，offer接受率上升了3个百分点，整体招聘成功率上升了4个百分点。尽管市场仍偏向雇主，企业仍需让招聘实践更⾼效。企业可能需要处理更⾼的单个岗位申请量，这要求更⾼效的筛选和协调能⼒。与此同时，招聘周期依然偏⻓，⾯临着失去顶尖候选⼈的⻛险。AI在提升招聘速度与改善候选⼈体验⽅⾯潜⼒巨⼤，但它必须被嵌⼊到纪律严明、设计良好的流程中，⽽不是叠加在原本已经复杂的既有流程上。绩效管理与员⼯发展重新回到领导者议程，但在执⾏上仍然碎⽚化。许多组织正在重新强调可衡量的绩效与系统化的能⼒建设。然⽽，这⼀抱负尚未在实践中得到体现。学习参与率仍然有限，24%的员⼯表⽰完全没有参加过任何培训。反馈周期也偏少，超过⼀半的员⼯⼀年最多收到⼀次反馈甚⾄完全没有反馈。HR专业⼈⼠往往⾼估了培训参与率以及员⼯对发展机会的重视程度。企业需要把绩效管理视为员⼯发展的核⼼抓⼿，并改善技能建设的衡量⽅式，从⽽为员⼯更好地应对未来做好准备。在经济不稳定的环境下，劳动⼒市场流动性下降，薪酬成为员⼯最关⼼的话题在宏观经济不定的环境下，员⼯的流动性正在下降。相较去年，⾃愿离职率下降了2个百分点，⽽员⼯满意度整体保持稳定。与此同时，员⼯留下的决策越来越受到"实际"因素驱动：薪酬（%、⼯作与⽣活平衡（%）和职位稳定性（%。在通胀挤压实际收⼊的背景下，薪酬已成为员⼯关注的核⼼，但企业对此的回应仍不充分。雇主主导的劳动⼒市场减少了外部机会，也相应降低了组织调整的压⼒。在这⼀背景下，改善员⼯体验的关键不再只是推出更多项⽬，⽽在于强化公平性、透明度以及可持续的⼯作负荷模式。智能体化HR运营模式正在浮现，但⼤规AI应⽤的落地仍⼗分有限传Ulrich模型正逐步让位于更敏捷、技术驱动的形态，但⼤多数组织仍处于混合过渡阶段。尽管⾃动化模型显⽰HR各领域相当可观AI潜⼒，落地却在缓慢推进（取决于领域，运营应⽤率仅提0‒6个百分点。许多组织仍停留在试点阶段，应⽤主要集中在⾏政性领域。碎⽚化的技术格局与有能⼒建设，仍在制约企业规模化AI应⽤。要释放AI的全部价值，HR需要围绕"按需调起⼯作"（flow-to-work）原则重新设计运营模式，建⽴统⼀的数据底座，并果断地从试验⾛向全企业级转型。第1章：⼈机协作时代的战略性⼈才规划AI的进步正在显著改变技能被应⽤的⽅式和场景⸺随着⼯作演化为"智能体"之间的伙伴关系，融合⼈类判断与⾃动化的⼒量。⻨肯锡全球研究院（MGI）分析显⽰：AI2030年前以中等速度被采纳，欧洲和美国30的现有⼯时可能被⾃动化。MGI进⼀步预测，在同⼀时期，70以上的现有技能仍将保持相关性，并可在可⾃动化与不可⾃动化的⼯作中应⽤。但这并不意味着岗位本⾝会保持不变。到2030年，⼏乎每个职业都会经历技能迁移，因为任务在⼈机之间被重新分配。在技术快速变⾰的时期，最有能⼒回应的组织，是把⼈才像财务资本⼀样严格战略化对待的。S&P500上市公司中，在"⼈才投资回报率"上做到极致的公司，其⼈均收⼊是中位数公司3倍。在很多情况下，这些顶尖企业借助战略性⼈才规划保持领先⸺采取三到五年的视野，预判多种情景，从⽽在合适的时间拥有合适数量、具备合适技能的⼈才。然⽽，⽣成AI所带来的不确定性，使这种前瞻视⻆既更难、也更为关键。⽣成AI不只是⼜⼀项影响特定任务的技术进步；它是组织重塑⾃⾝运营与价值创造⽅式的催化剂，从根本上改变了"vs技术"的配⽐。战略性⼈才规划提供了把这些变化显式建模的分析基础，帮助组织从被动的⼈头调整，转向基于能⼒和情景的⼈才决策。这使组织能够：针对不同AI采纳轨迹，前瞻性地预判未来⼈才需求；识别新兴的技能缺⼝；实施有针对性的再技能化和技能升级措施，从⽽确保⻓期的员⼯队伍就绪度。下⾯我们将重点呈现从HRMonitor调研中浮现的、与⼈才规划相关的关键主题。技能缺⼝持续存在，但在不同⾏业间存在差异受访的HR专业⼈⼠表⽰，23%的员⼯⾄少在某种程度上缺乏胜任当前岗位所需的技能，较去年下降9个百分点。同时，22%的员⼯表⽰怀疑⾃⼰是否具备在未来五年继续胜任本职所需的技能，较2025年下降6个百分点。R⼝最⾼的⾏业是化⼯（%、公共与社会部⻔以及电⼦（%、旅游与餐饮、半导体（均%。最低的是机械（%、旅⾏/物流/运输（%、房地产（%。这些数字表明，R专业⼈⼠低估了未来技能变迁的幅度⸺MGI研究预测，未来⼏年⼏乎每个职业都会经历技能迁移。重要的未来技能正在发⽣变化解决问题能⼒仍然是R提及最多的未来技能，%R⼈⼠将其列⼊今年的前五（1。创造⼒被提及的频率位列第⼆，⽽去年它还排在第五。数据AI仍稳居前三。与之相对，软件开发和其它⾼度专业化的技术执⾏类技能的重要性则在下降，反映出AI系统越来越多地接管这些任务。同时，⽤于"引导、解读和应⽤AI输出"的技能正在快速崛起。数字素养是上升最快的技能，从2025年的第20位跃升⾄今年的第6位。推理能⼒从去年的第12位升⾄第9位。图表1：未来技能将从"常规任务型"能⼒，向"分析与解读AI输出"的能⼒转变。HR专业⼈⼠眼中2025‒2026年的前五⼤未来技能（%受访者将该技能列⼊前5）传统技能技术技能变⾰型技能数字技能解决问题能⼒数据分析与AI韧性数字素养创造⼒IT架构解决冲突的能⼒敏捷⼯作适应变⾰的能⼒软件开发创业精神/主动性数字化学习导向创新能⼒硬件/机器⼈数字化能⼒跨⽂化沟通推理能⼒数字伦理使命导向数字化协作跨⽂化沟通⽤⼾中⼼设计—量⼦计算注：跨年度差异应仅作⽅向性参考。2025年的国2026年略有差异⸺2026年新增了⽐利时、中国与荷兰数据来源：⻨HRMonitor调研，20261⽉，n1,303HR专业⼈⼠，分布于⽐利时、中国、法国、德国、意⼤利、荷兰、波兰、西班⽛、英国和美国；⻨HRMonitor调研，202412⽉，n1,925HR专业⼈⼠，分布于法国、德国、意⼤利、波兰、西班⽛、英国和美国。这些变化凸显出"技能智能"（skillsintelligence）的必要性⸺即系统性地捕捉、分析并预测组织内部技能的供需。注：跨年度差异应仅作⽅向性参考。2025年的国2026年略有差异⸺2026年新增了⽐利时、中国与荷兰数据来源：⻨HRMonitor调研，20261⽉，n1,303HR专业⼈⼠，分布于⽐利时、中国、法国、德国、意⼤利、荷兰、波兰、西班⽛、英国和美国；⻨HRMonitor调研，202412⽉，n1,925HR专业⼈⼠，分布于法国、德国、意⼤利、波兰、西班⽛、英国和美国。⼈才规划仍以短期与运营性为主平均⽽⾔，62HR专业⼈⼠表⽰其公司在全公司层⾯开展⼈才规划，34仅覆盖部分员⼯队伍。然⽽，11开展了战略性⼈才规划⸺即预测未来三年及以上的⼈才需求⸺近三分之⼆聚2。图表2：⼤多数公司仍在做运营性⼈才规划，只有11%采取了战略性、⻓期的做法。是否开展⼈才规划，%受访者；通常提前多久预测⼈才需求，%受访者国家是，全公司全⾯开展¹是，但未全覆盖²否，完全没有法国49447⽐利时53398波兰57421意⼤利58411荷兰60373德国63324美国66295英国70246西班⽛71282中国7327—平均62344提前预测的时间：>54%；3‒<57%；1‒<327%；6‒<12个⽉占44%；<6个⽉占18%。11%采取战略性、⻓期的做法数据来源：⻨HRMonitor调研提前预测的时间：>54%；3‒<57%；1‒<327%；6‒<12个⽉占44%；<6个⽉占18%。11%采取战略性、⻓期的做法数据来源：⻨HRMonitor调研，20261⽉，n=1,303名HR专业⼈⼠。⼀步落后，技能缺⼝也会越拉越⼤。此外，85的组织表⽰已经建⽴了技能分类法，2025年78%。然⽽，57把"全公司层⾯的⼈才规划"和"完整的技能⽂档化"结合了起来。这说明许多组织尚未⽤技能分类法指导⼈才规划，错失了识别"技能邻接"以加速内部再部署、利⽤细粒度⼈员数据做出更明智循证⼈才决策的机会。预测实践进⼀步反映出主流的规划逻辑：46%仍按具体岗位/职位层级规划，约三分之⼀按职位族（jobfamily）规划，只有22%采⽤基于技能的预测。考虑到任务级转型和不断演变的技能要求⽇益重要，即便"基于技能"的⽅法也可能不够。同时，AI采纳的节奏与不确定性使"点预测"越来越不可靠⸺可能情景的区间⽐以往任何时候都更宽。因此组织必须采⽤基于情景的规划，对AI如何重塑活动和能⼒需求进⾏多路径建模。给领导者的⼈才规划建议变化在加速，以下⼈才规划策略有助于企业保持竞争⼒：从清晰的"北极星"和务实的设计开始。⽤⼀个明确定义的⽬标来锚定战略性⼈才规划⸺规定它将⽀持哪些决策、服务哪些利益相关⽅、必须回答哪些关键业务问题。起步阶段聚焦少量⾼影响⽤例，例如三到五年内关键职位族的供需。通过把岗位归并到职位族、⽤数据驱动的假设代替直觉来管理复杂度。提早纳⼊对不同情景的分析⸺例如对⽣成式AI多种采纳路径建模⸺以应对不确定性。转向战略性的、基于任务和能⼒的⼈才规划。把战略性⼈才规划建设成⼀个结构化的、跨多年期、与业务战略紧密咬合的体系。超越"按⼈头规划岗位"，转向基于任务和能⼒的视⻆，识别活动会如何被⾃动化改造、哪些能⼒是必需的。AI可以通过分析任务、预测能⼒需求、规模化识别新兴缺⼝来⽀持这⼀转变。依据业务影响度对关键缺⼝排序，并通过针对性⼲预加以解决，包括重点再技能化、战略性招聘或外部合作。建设⼤规模再技能化与技能升级引擎。构建能够系统化弥合现有技能缺⼝、同时发展⾯向未来关键能⼒的机制和基础设施。这包括：采⽤可扩展的学习平台、打造AI驱动的个性化学习路径、在⼈机协作演进中把持续技能发展系统化地融⼊⽇常⼯作。第2章：⼈才招聘⸺在劳动⼒市场趋稳的背景下提升招聘效能在持续的地缘政治与经济不确定性下，全球劳动⼒市场已基本企稳，并继续是"雇主主导"的市场。在主要经济体，过去⼀年的失业率整体保持稳定。202512⽉，OECD国家失业率5%（季调。但在特定市场，压⼒依然可⻅。德20261⽉失业⼈数300万⸺121⽉份的最⾼⽔平；登记的职位空缺已降60万以下，折射出劳动⼒需求⾛弱。在我们样本中，西班10的失业率继续位列最⾼（数据202512⽉。这些宏观经济趋势HRMonitor调研结果中得到了印证，从中我们识别出以下⼈才招聘与劳动⼒市场主题。⼈才市场趋稳，雇主掌握主动权HR专业⼈⼠报告⽆法填补的岗位占⽐为11.6%，较2025年11%略有上升。这表明虽然全球劳动⼒市场在经历了近年的⾼度紧张后已经趋稳，但组织在某些⽬标技能领域仍难以填补岗位。电⼦⾏业（%、技术/媒体/电信⾏业（%）的未填补岗位⽐例最⾼，反映出专业化数字与⼯程能⼒持续稀缺。公共与社会部⻔以及服务业（均为9.9%）相对最低⸺前者受益于不确定时期⼈们对"稳定"和"保障"的感知，后者通常需要更⼴⽽不那么专业的技能。国家层⾯的动态进⼀步说明"雇主主导"的格局。在西班⽛，较⾼的失业率转化为激烈的岗位竞争：西班⽛HR⼈⼠平均每个招聘岗位收到165份申请，⽽全球平均为30份。相⽐之下，荷兰（2025年12⽉失业率4%，低于OECD平均）雇主平均每个岗位仅收到10份申请。薪酬与职位安全感是员⼯流动的主要驱动因素全球经济的不确定性反映在驱动员⼯换岗的因素上。在全球范围内，薪酬与福利是最主要的换岗驱动因素，%的受访员⼯提及（3。职位安全感排名第三，占⸺相较5年（当时它是排名最末的因素）出现⼤幅跃升。这凸显了宏观经济波动对员⼯⼼理的影响，折射出⻛险意识增强的员⼯队伍。与此同时，⼯作与⽣活平衡、灵活性仍是所有受访地区前五⼤驱动因素中的常客。弹性⼯作安排已从"疫情后临时现象"演进为⼀种"结构性预期"。与2025年相⽐，培训与发展机会对吸引员⼯的重要性显著下降，下降了12个百分点。这进⼀步说明，对于换岗者⽽⾔，"更即时、更具象"的薪酬与稳定性因素⽐⻓期发展机会更重要。令⼈⿎舞的是，HR专业⼈⼠与员⼯之间的认知对⻬度⼤幅改善。2025年，我们曾观察到：HR专业⼈⼠认为最重要的"吸引新员⼯机制"与员⼯实际的"换岗驱动因素"之间存在错位。今年，两类⼈群识别出的前三⼤因素已经⼀致。但在相对不重要的驱动因素中，认知错位仍然存在：HR专业⼈⼠低估了"与直接上级和同事关系"的重要性，同时⾼估了"培训与发展机会"以及"雇主声誉"的重要性。图表3：薪酬与福利是吸引⼈才和换岗决策的⾸要驱动因素。选择新雇主/离开当前雇主的前三⼤驱动因素（%受访者）因素HR视⻆员⼯视⻆薪酬与额外福利⾼⾼⼯作与⽣活平衡⾼⾼职位安全感中中与上级关系中中灵活性中中与同事关系中中⼯作的意义感中中企业⽂化中中雇主声誉中中培训与发展机会中中数数据来源：⻨HRMonitor调研，20261⽉，n5,501名员⼯，n1,303HR专业⼈⼠，覆盖⽐利时、中国、法国、德国、意⼤利、荷兰、波兰、西班⽛、英国和美国。招聘效能成为战略优势总体⽽⾔，招聘结果较去年有中等程度的改善。r接受率从去年%提%（4。法国71的接受率领先，波46垫底。接受率的提⾼可能部分反映了：在经济不确定性下，候选⼈更愿意接受offer。在⼀些市场，更多申请者来⾃失业群体，⽽去年的候选⼈可能更多只是"试探性"地看机会。今年的招聘成功率50%，较去年46上升⸺既反映了更⾼offer接受率，也反映了试⽤期流失率的下降。和去年⼀样，法国64的招聘成功率领先，波37垫底。图4：2025年，招聘结果有所改善⸺⼤多数国家的招聘成功率上升2026年各国招聘结果国家平均offer接受率试⽤期流失率招聘成功率vs2025法国71%10%64%+5德国65%15%56%+8英国66%18%55%+7美国64%16%54%n/a⽐利时58%13%51%n/a意⼤利54%11%48%+8荷兰57%15%48%n/a中国52%14%45%n/a西班⽛51%13%44%+1波兰46%20%37%-7平均59%15%50%+4数数据来源：⻨肯锡HRMonitor调研，2026年1⽉，n=1,303名HR专业⼈⼠。招聘效能的⼀个关键差异点是"速度"。特别是在⾼需求技能领域，候选⼈动作很快，常常同时参与多个流程⸺这使得"招聘周期"成为衡量组织能否锁定顶尖⼈才的关键指标。在所有受访市场中，从中位⽔平看，从"岗位批准"到"接受offer"的招聘周期为70天，平均为90天以上。相⽐之下，处于第⼀四分位的组织仅⽤⼀个半⽉多⼀点（49天）就能完成同⼀流程。这⼀绩效差距会产⽣可量化的后果：尽offer接受率受多重因素影响，但我们看到，招聘周期更⻓的组织，其接受率更低（参⻅侧栏I在招聘中的应⽤"。延迟会增加"⼼仪候选⼈被反应更快的对⼿抢⾛"的可能性，损害候选⼈体验和雇主感知，并增加招聘成本。结构性招聘来源基本未变。内部流动率在全球范围内稳定在约三分之⼀。绝⼤多数岗位（66%）仍通过外部渠道填补：43来⾃企业⾃⾝的外部招聘，23来⾃猎头、招聘代理或临时雇佣机构等外部服务商。从国家差异看：意⼤利的内部流动率最⾼（%，反映出强劲的内部劳动⼒市场与结构化的职业通道；中国雇主则最依赖外部招聘，71%的岗位通过⾃有外部招聘或外部服务商填补，反映出更⾼流动性的劳动⼒市场。侧栏侧栏：AI在招聘中的应⽤在HR各领域中，招聘是AI⾃动化潜⼒最⾼的领域之⼀。⻨肯锡分析估计，招聘流程中诸如筛选、评估、⾯试等核⼼环节，⾄少具备60%的⾃动化潜⼒。尽管欧洲、美国与中国的采纳⽔平存在差异，战略机会是清晰的：当AI被嵌⼊设计良好的流程时，它可以显著提升速度、决策质量与候选⼈体验。AI在招聘中的应⽤通常集中在三个核⼼领域：职位申请与岗位发布的创建。AI⼯具从流程的最早阶段介⼊，包括起草并优化职位申请以⽀持内部审批流程，以及创建岗位发布。筛选与甄选流程。⾃动化简历筛选、基于技能的匹配与⼈围名单的⽣成，可减少⼈⼯⼯作量并加速早期筛选。⾯试过程中，AI⼯具可综合多⽅反馈、突出技能匹配度、提升不同⾯试官之间的⼀致性，从⽽⽀持结构化评估。候选⼈互动。聊天机器⼈与虚拟助理可简化⽇程安排、实时回应候选⼈咨询、在整个招聘旅程中保持个性化沟通，提升候选⼈互动的同时不增加⾏政负担。招聘天然涉及处理敏感的个⼈数据，这使得合规与伦理考量成为AI解决⽅案时的核⼼设计原则。2024年，欧盟的《AI法案》⸺全球⾸部综合AI法规⸺正式⽣效，建⽴了基于⻛AI系统开发与使⽤框架。该框架通常把招聘和⼈事决策中AI应⽤归为"⾼⻛险"，对部署此类系统的组织提出更严格要求，包括⻛险管理、⽂档化、透明度以及有意义的⼈类监督。欧盟《通⽤数据保护条例（GDPR）同时对个⼈数据的处理、存储与传输施加了严格规则，可能限制⽤于训练或AI系统的数据使⽤⽅式，并要求向候选⼈清晰沟通。在其他地区，例如美国，尚未出台综合性联邦AI法规，但科罗拉多、加利福尼亚等州已开始针对就业场景中的AI系统引⼊规则。此外，AI驱动的招聘中存在"⾮有意歧视"的⻛险：历史训练数据可能反映既有偏差，算法系统在缺乏精⼼设计与监控的情况下，可能复制甚⾄放⼤这些偏差。值得注意的是，现⾏监管主要针对的是上⼀代机器学习系统（如算法筛选、基于模式的⼊围名单⽣成，⽽不是正在兴起的智能体AI。智能体系统越来越多地通过辅导⾯试官、指导⽤⼈经理、编排⼯作流来增强⼈类判断，⽽并不改变底层的甄选算法。在此背景下，组织应优先考虑"⼈在回路"（human-in-the-loop）的设计、强⼤的数据治理、偏差测试以及AI招聘中的透明度。在符合法律与合规义务的前提下，现有招聘⼯具内AI能⼒有助于⽀持更标准化的保障，同时推动创新。给领导者的⼈才招聘建议以下步骤可帮助组织识别、吸引并招揽顶尖⼈才：重新校准雇主价值主张。企业需要持续评估驱动换岗决策的因素，并相应调整其雇主价值主张。在⼀个"⻛险意识上升"的劳动⼒市场中，薪酬、职位安全感、⽇常⼯作体验等实际可触的因素，⽐⻓期的培训与发展机会更具吸引⼒。简化招聘流程。即便在更稳定、雇主主导的劳动⼒市场中，招聘流程的执⾏质量仍是差异化的关键。领先组织通过以下⽅式缩短招聘周期：剔除不必要步骤、明确决策权、压实问责机制、利⽤数字化⼯具提升透明度和流程纪律。⾃动化"候选⼈协调、筛选与沟通"等任务可以提升透明度、⼀致性与流程纪律，同时让招聘⼈员专注⾼价值决策。建设主动型的⼈才储备。⾼绩效组织在岗位出现空缺之前就投资建设稳健的⼈才储备。结构化的⼈才规划、与被动候选⼈的主动关系维护、强⼤的内推机制、重新激活往期"亚军"候选⼈，都能缩短需求出现时的招聘周期。AI⽀持的内部/外部⼈才池与岗位匹配可以加速⼈员配置、提升适配度、强化内部流动、减少对被动外部招聘的依赖。第3章：员⼯发展⸺为快速变化的技能与AI要求做好准备在经济不确定性与AI颠覆的背景下，组织正⾯临⼀种新的张⼒：员⼯队伍需要快速进化，但许多公司在员⼯发展上的投⼊仍很有限。学习与发展（L&D）正越来越成为员⼯期望与组织回应之间的关键战场。学习参与率有限24的员⼯表⽰过去⼀年完全没有参加过任何培训。员⼯不参加培训的原因%、法国、意⼤利与西班⽛，员⼯更可能因为"公司提供的培训内容与需求不匹配"⽽不参加。在中国。绩效反馈频率不⾜。超过⼀半的员⼯（54%）表⽰⼀年最多收到⼀次反馈甚⾄完全没有反馈。仅18%的员⼯获得了⾼频（每⽉或更⾼频次）的反馈。HR对学习参与率与发展机会的认知偏⾼60HR专业⼈⼠认为"⼤多数员⼯"积极参与培训，24的员⼯实际报告了⾼参与率。同样，HR把"培训与发展机会"列为吸引新员⼯的前五⼤因素之⼀，但其实际影响⼒低于员⼯的真实偏好。培训与发展资源在地理上⾼度集中培训资源的分布极不均衡。德国在多个维度上保持领先：68%的德国员⼯表⽰公司提供清晰的技能发展路径；64表⽰公司提供结构化的能⼒建设课程；71表⽰其技12个⽉内得到了实际提升。中国在多数维度上排名第⼆。与此同时，意⼤利在多个维度上垫底：仅24%的意⼤利员⼯认为公司提供了清晰的能⼒建设路径，27%接受过结构化培训课程。波兰紧随其后。跨代际的差异不同代际员⼯对学习与发展的需求存在显著差异。Z世代和千禧⼀代对发展机会的重视程度显著⾼于X世代和婴⼉潮⼀代。Z世代内部也存在明显差异：参加正式培训项⽬的⽐例最低，对培训内容与需求不匹配的抱怨也最多。给领导者的员⼯发展建议把绩效管理作为员⼯发展的核⼼抓⼿。绩效管理的⽬标不是评估，⽽是驱动成⻓。组织应建⽴持续的反馈机制、明确的发展⽬标以及结构化的能⼒建设路径。重新设计L&D内容与交付⽅式。在AI时代，传统的"通⽤课程"模式已⽆法满⾜需求。组织应转向更个性化、更灵活、更加嵌⼊⽇常⼯作的学习⽅式。强化AI素养与数字化能⼒建设。AI不会取代⼈，但会使⽤AI的⼈会取代不会使⽤AI的⼈。组织应把AI素养作为全员必修课。提升培训的可及性与适配性培训资源应更加透明、易得，并与员⼯的实际发展需求对⻬。组织应通过技能数据了解员⼯真正需要的能⼒，并提供有针对性的学习路径。4章：审慎的员⼯队伍⸺员⼯体验与留任洞察在经济不确定性持续、流动性下降的背景下，员⼯的留任意愿受到多重因素影响。HRMonitor调研显⽰，员⼯的留任决策越来越受到"实际、可量化"因素驱动，⽽⾮"软性"因素。留任驱动因素薪酬与额外福利（52%，24个百分点薪酬成为最重要的留任驱动因素，从去年的第五位跃升⾄⾸位。在经济不确定性与⽣活成本上升的背景下，财务稳定性变得更加重要。⼯作与⽣活平衡（46%，12个百分点平衡⼯作与⽣活仍是核⼼留任因素。职位安全感（45%，6个百分点尽管排名从第⼀降⾄第三，但近⼀半员⼯将其列为前三⼤驱动因素之⼀。灵活性（33%，2个百分点弹性⼯作时间、远程或混合⼯作安排仍是重要的结构性留任杠杆。与同事的关系（27%，6个百分点归属感与积极的团队氛围仍然重要，但排名已低于经济与结构性因素。图表9：员⼯现在把"薪酬与额外福利"置于"职位安全感"之上。2025‒2026年员⼯⻓期留任的前三⼤原因（%受访者）因素20252026变化薪酬与额外福利28%52%+24⼯作与⽣活平衡34%46%+12职位安全感39%45%+6灵活性31%33%+2与同事的关系（归属感）33%27%-6⼯作的意义感28%30%+2培训与发展机会30%—-6与上级的关系33%27%-6企业⽂化——-6雇主声誉30%24%-6注注：跨年度差异应仅作⽅向性参考。2026年新增了⽐利时、中国与荷兰。数据来源：⻨肯锡HRMonitor调研，2024年12⽉，n=4,069名员⼯；⻨肯锡HRMonitor调研，2026年1⽉，n=5,501名员⼯。远程办公正在建⽴新的平衡疫情后，远程办公经历了快速扩张和随后的回调。⼀些⼤型雇主（亚⻢逊、摩根⼤通、AT&T）已加强了办公室出勤要求。今年1⽉，诺和诺德要求办公室员⼯每周五天到岗。尽管如此，严格的"重返办公室"政策仍是例外。HRMonitor调研结果显⽰了⼀种温和的"重返办公室"动向：平均⽽⾔，符合远程办公条件的员⼯，按公司政策每周可远程2.8天，接近典60/40混合模式（每2天强制办公室。但在实践中，他们实际每周仅远程1.9天，20250.6天。与此同时，对现有模式的满意度正在上升。30的受访员⼯希望增加远程办公频率（2025年下8个百分点，%对当前⼯作模式表⽰满意（2个百分点。选择远程办公的主要原因保持稳定：改善⼯作与⽣活平衡（%、减少通勤时间（%、⼯作时间更灵活（%。到办公室。图11：提供远程办公的公司允许每2.8天，员⼯实际使68%可远程办公员⼯的实际与允许远程天数（每周）国家可远程天数实际远程天数实际/允许（%）波兰⾼中52美国⾼⾼68西班⽛⾼⾼65英国⾼⾼70荷兰⾼中67德国⾼⾼70⽐利时⾼⾼69意⼤利⾼中56法国⾼中64中国⾼⾼67平均2.81.968数数据来源：⻨肯锡HRMonitor调研，2026年1⽉，n=5,501名员⼯。灵活性不只是福利今年年初，"⽣活⽅式型兼职"（lifestylepart-time）这⼀话题在德国引发关注：减少⼯时究竟更多是个⼈偏好，还是受到其他因素驱动？我们的数据呈现出更微妙的图景。在实际从事兼职的员⼯中，健康原因（49%）和育⼉责任（41%）是最重要的驱动因素，其次是改善⼯作与⽣活平衡（%。财务或税务相关动机仅占%。这表明，兼职更像是"维持绩效、平衡⼯作与⽣活需求"的⽅式，⽽⾮"⽣活⽅式选择"⸺这使得灵活⼯作模式从"福利"上升为"留任策略的核⼼要素"。在希望减少⼯时的全职员⼯中，改善⼯作与⽣活平衡是最主要的驱动因素（%。这说明，除了健康或看护约束之外，对更可持续⼯作负荷模式存在更⼴泛的需求，进⼀步强化了⼯时灵活性作为"保持⻓期可持续绩效、强化留任"杠杆的⻆⾊。与常⻅的代际叙事相反，薪酬与福利在所有代际中都排名第⼀；⼯作与⽣活平衡和职位安全感紧随其后（0。这三个因素在所有年龄组中明显主导留任决策。⼯作的意义感在多数代际中排名第六，仅在婴⼉潮⼀代中略有上升⸺这与"Z世代是最看重意义感的代际"的迷思相⽭盾。图表10：在所有代际中，薪酬与福利都是排名第⼀的留任驱动因素。各代际员⼯⻓期留任的前六⼤原因（排名1‒6）因素Z世代千禧⼀代X世代婴⼉潮⼀代总体薪酬与额外福利11111⼯作与⽣活平衡22222职位安全感33333灵活性44444与同事的关系55555⼯作的意义感66666数数据来源：⻨肯锡HRMonitor调研，2026年1⽉，n=5,501名员⼯。缺勤与⼯作负荷R8少，但实际休假只占应休假的约三分之⼆。美国员⼯平均12.1天（不含公共假期。相⽐。带薪假期较少的国家也报告了更⾼的⼯作负荷。波兰、美国和中国的员⼯平均每周⼯作超过40⼩时。荷兰的⼯作负荷最低，为每周35.2⼩时。更⻓的⼯作时间、更少的假期、更⾼的缺勤率这三者的叠加，指向某些市场中结构性的⼯作负荷压⼒。图表8：在带薪假期较少的国家，HR专业⼈⼠报告更⾼的缺勤率。各国带薪假期与缺勤率关系¹国家带薪假期（天）缺勤率（%）美国较低较⾼英国中较⾼波兰较低较⾼意⼤利中中德国中中西班⽛⾼中⽐利时⾼中荷兰⾼较低法国⾼较低¹中国作为离¹中国作为离群值已剔除。数据来源：⻨肯锡HRMonitor调研，2026年1⽉。重新审视薪酬。薪酬与福利已成为所有代际中占主导地位的留任驱动因素。即便财务灵活性有限，组织仍可通过提升薪酬⽅法、整体奖励包以及绩效与薪酬关联的透明度来改善员⼯体验。强化灵活性与可持续⼯作负荷模式。灵活性应超越远程办公政策，涵盖可持续的⼯作负荷、可预期的排班以及⼯作⽅式的⾃主权。强化职位安全感与稳定性。在更紧缩的劳动⼒市场中，感知到的安全感成为关键留任杠杆。透明的沟通⸺关于业务前景、⼈才规划与⻓期职业路径⸺可以减少不确定性，强化员⼯的承诺感。第5章：HR运营模式⸺在AI时代重塑⼈⼒资源职能HR运营模式定义了组织如何构建、治理并交付服务，以执⾏其⼈才战略。它是把战略优先项转化为可衡量影响的"⻣架"，贯穿⼈才规划、⼈才吸引、学习与发展和员⼯体验等环节。当今HR组织运⾏在技术颠覆与员⼯期望不断演化的环境中。但⻨肯锡研究显⽰，即便是表现最好的公司，其战略潜⼒也只实现了70%，部分原因在于运营模式的短板。这凸显了为"⼈"的职能构建更有效运营模式的必要性。当HR运营模式的创新沿两个⽅向展开：拥抱更敏捷的运营模式，通过技术创造价值。⻨肯锡早前⼀项研究显⽰，超过四分之三HR职能仍基本沿经Ulrich模型（HR共享服务中⼼卓越中⼼）组织。未来的模型应当更精简、更"以⼈为本"，专家可以被灵活地部署到最有价值的业务优先级上。在这些模型中，⼈才战略师（为业务单元领导者提供组织效能辅导、⼈才科学家（设计有效⼲预的主题专家）以及⼈才技术专家（HR数据与技术底座）将在"产品⼩分队"中协作。随着组织演进HR运营模式，它们同样需要找到从技术中创造价值的⽅式。⻨肯锡全球研究院估计，当前三分之⼆HR任务可以被⾃动化。AI带来的效率提升可以HR团队聚焦更⾼价值的⼯作，同时减少运营开销。此外，AI驱动的解决⽅案可以帮助为员⼯创造⾼度个性化、⽆摩擦的体验。然⽽，仅5的公司能够成功且持续地把新技术融HR职能，⼤多数仍处于技术战略的早期阶段。这些⼒量构成了⼀种"双重"刚需：HR必须同时变得更加数字化和更加⼈性化⸺AI嵌⼊核⼼⼯作流、整合碎⽚化的系统、规模化地利⽤数据，同时加强领导⼒、辅导、⽂化以及对⽇益混合的⼈‒智RI。领先组织已经在尝试新的配置。例如，Moderna2025HRIT职能，以紧耦合⼈与技术能⼒，加速其"AI优先"公司的⽬标。同样，安盛德国（AXAGermany）已在执⾏董事会层⾯将HR与数AI合并，把⼈才、数据AI能⼒统⼀到"Peopleand职能之下。HRMonitor调研数据为以下关键主题提供了洞察。敏HR运营模式正在浮现但尚未完全到来近三⼗年来，Ulrich三⽀柱模型塑造了全HR组织。但我们的数据表明正在从这些"静态职能化"的设置中逐步迁移。在受HR专业⼈⼠中，32仍主要Ulrich模型运⾏，18按"Ulrich"模型运⾏（HR通才⽀持⼀个组织单元、专业化程度有限。现在，34表⽰⾄少在运⾏⼀个"部分敏捷"HR模型。但需要谨慎解读这⼀数字：实际中，这些组织Ulrich结构与"更灵活的资源分配、跨职能项⽬团队"等局部敏捷实践结合。真正敏HR组织仍是例外。同时，仅15%报告运⾏了"强机器驱动"的模型。但相较⻨肯锡早前研究中的6%（当时仅6%的⼈R。实际中，多数组织通常同时运⾏多种原型，⽽不是只采纳⼀种。可以看到，HR似乎处于过渡阶段：组织把Ulrich与局部敏捷实践、机器驱动⽅案混合在⼀起。少数组织已完全重塑其结构。效率作为基础：共享服务与⾃助服务HR是⾏政任务占⽐最⾼的公司职能之⼀。共享服务中⼼（SSC）作为HR运营模式的基⽯已有数⼗年。作为经典三⽀柱的⼀部分，SSC把"以效率为导向的事务性服务交付"与"战略性业务伙伴、专家职能"分离开来。数据显⽰，这⼀模式已牢固建⽴。SSC的⻆⾊正在演变：其⼤部分常规活动预计将被⾃动化。CHRO们从根本上重新评估"是否需要专⽤的集中化处理单元"，还是"相当⼀部分⼯作将AI驱动的服务平台吸收、仅需有限的⼈⼯介⼊"。今天，C主要聚焦于薪酬与福利管理（%、R⾏政与数据管理（%、学习运营。⾃助服务是下⼀层效率提升。虽然⼏乎所有组织都⾄少提供⼀HR⾃助服务⽅案，但利⽤率仍然有限。平均⽽⾔，组织仅将40的流程开放为⾃助服务。现有⾃助服务主要集中在事务性任务：假期申请（%、调研（%、差旅报销、薪酬核算和考勤记录（均为%。仅有%的组织开放了"⾃助式学习与发展"。AI具备⼤幅扩展⾃助服务范围的潜⼒。智能助理与智能体化⼯作流可以提升⾃助服务的范围、可⽤性与个性化，让员⼯和管理者24/7⾃主解决更复杂的查询。⾃助服务可以成为HR引⼊AI的"低⻔槛切⼊点"。AI可解锁效率并改善EX，但落地陷⼊停滞AIHR中的潜⼒远不⽌⾃助服务。AIHR⼤量的事务性"⻣⼲"，也可以通过智能、个性化的互动提升员⼯体验（X。它可以成为运营模式转型的催化剂⸺释放⼈员能⼒、增强专业能⼒，并重塑从⼈才规划到学习、绩效管理、员⼯服务的整个⼈事流程链。7HR员⼯认为⾃⼰的⼯作在未来⼏年可能不再以当前形式存在，18预期会因AI出现显著。图11：制造与运营岗位员AI的暴露感知最低员⼯如AI未来⼏年改变其⼯作，受访者职能⼯作不变略有变化较⼤变化⼯作将消失财务1445375IT1854253业务发展2049265⼯程2055223综合管理2354203研发2354212产品开发2355203⾏政2451205⼈⼒资源2649187法务2655172销售与市场2746207质量管理2841274采购2848231公关与外联29441215客⼾服务3244195战略3245185运营4042162制造/⽣产4438152总计2947204数据来源：⻨肯锡HRMonitor调研，2026年1⽉，n=5,501名员⼯。与此同时，我们也看到HR专业⼈⼠对AI⾃动化潜⼒的感知趋于温和。他们估计核⼼HR职能的20%数据来源：⻨肯锡HRMonitor调研，2026年1⽉，n=5,501名员⼯。（%，其次是员⼯管理、学习与发展R分析（各%。整体预期的下降反映了从早期I乐观主义向"对落地复杂度更现实的评估"的转变。碎⽚化的技术格局与不⼀致的数据架构持续制约端到端集成。随着组织HR运营模式过渡，HR技术正变成⼀个更具战略性的议题⸺超越了"选谁家产品、⾃研还是外采"的层⾯，⽽是关于"如何设计⼀个能够⽀撑智能体化⼯作流的技术与数据底座"。然⽽，基于模型的分析显⽰了更⼤的潜⼒。⻨肯锡分析显⽰：50HR活动可以通过传统技术⾃动化外，AI还可以在HR职能30的活动。在学习与发展、HR分析HR合规等特定领域，增量⾃动化潜⼒可40%。尽管潜⼒巨⼤，AIHR中的实际落地仍偏低且缓慢。调研显⽰，全HR流程中已有AI解决⽅案的28%，处于试点阶段的37%。相较去年，仅有⼩幅提升（HR领域，提0‒6个百分点。HR领导者的访谈显⽰：即AI已运营，部署通常局限于孤⽴的⽤例，⽽⾮嵌⼊"HR流程的全⾯I化重塑"。运营应⽤集中在⾼度⾏政化的流程：考勤与休假管理（%、R流程优化。AI部署在不同区域和⾏业间存在差异。中国在采纳⽅⾯领先（43HR流程使⽤了AI⽅案，%处于试点阶段，其次为英国和美国（运营级使⽤分别为%%。欧洲⼤陆国家相对落后：23AI⽅案处于运营级，39HR流程完全没有任AI⽅案。技术密集型⾏业领先：半导体39HR流程由AI⼯具⽀持，技术/媒体/电信⾏业为37%。相⽐之下，公共与社会、医疗、AI⽅案的采纳最为谨慎。智能体化AI代表HR创新的下⼀前沿能够"⾃主规划、决策并执⾏多步⼯作流"的智能体AI系统，HR创新的下⼀阶段。但认知与采纳都还很有限。在部分欧洲国家，多达三分之⼀的受HR专业⼈⼠尚不熟悉"智能体AI"这⼀概念。报告"智能体AIHR产⽣变⾰性影响"⽐例最⾼的是中国和美国，1716%（图表。图12：中国和美国报告了最⾼的"智能体AIHR的变⾰性影响"⽔平HR部⻔AI的实验或使⽤程度，受访者国家不了解初步探索/试点运营级采纳变⾰性影响法国3447197⽐利时3051195德国28442811波兰2457194美国17434016西班⽛15533210荷兰1363244英国12553313意⼤利1159306中国—415817平均18513110**¹平均栏中"中国变⾰性影响17%已包含在平均计算中。数据来源：⻨肯锡HRMonitor调研，n=1,303名HR专业⼈⼠。侧栏：HR在AI转型中的双重⻆⾊AI转型对全球⼈⼒的职能提出了⼀个"定义性时刻"。HR⾯临双重使命，必须从以下两个维度定位⾃⼰：HR作为AI企业的"副驾驶"。HR在推动AI转型中扮演核⼼⻆⾊。其核⼼在于帮助领导者重新设计⼯作本⾝⸺不是简单地把⼈替换为技术，⽽是反思任务在⼈‒AI智能体之间如何分配，以及这种组合如何随时间演化。这包括：重新思考⼈才规划，以预判"⼈‒智能体"环境下岗位、技能与能⼒需求的变化；相应地重新设计组织结构；加强学习与发展以规模化建⽴AI素养；调整绩效与激励体系以强化AI采纳；以及引导领导者完成⼈才转型。随着⼯作⽇益成为"⼈+智能体"的伙伴关系，HR可以塑造决定"AI能否交付可持续价值"的⽂化、结构与治理基础。HR作为"灯塔"。同时，HR必须以⾝作则。通过重新构想⾃⾝流程、把运营模式转向"专家驱动+技术驱动"的结构，HR能够⽰范什么是"有效的转型"，并建⽴推动全企业级转型所需的可信度。整体来看，AI在HR中的价值潜⼒已被⼴泛认可，但结构性与能⼒性障碍阻碍了规模化。许多组织似乎卡在试点阶段，反映出围绕治理、集成与能⼒建设的不确定性。然⽽，先⾏组织已在以截然不同的⽅式推进智能体化HR之旅。某些从"⾃下⽽上"开始，把HR中的部分痛点智能体化以建⽴早期信⼼与成果；另⼀些则聚焦于重塑核⼼端到端流程⸺如薪酬或⼊职管理⸺将其改造为"⼈+智能体"系统，作为可复制的模板。例如，⼀家全球汽⻋制造商并⾏重塑了两条端到端流程，并基于这些经验制定了HR职能全⾯重塑的"北极星"愿景。最具变⾰性的组织，则从⼀个清晰的"⽬标态"出发：⼀家全球科技公司先为整个⼈才发：⼀家全球科技公司先为整个⼈才职能定义了北极星，然后倒推重新构想每⼀个HR领域，并制定详细的实施路线图。这些路径与"零散试点"不同之处在于：它们就"从哪⾥起步"做出了明确选择，并始终以"让每⼀步都朝向⼀个连贯的整体"为纪律。调研结果指向领导者应当优先采取的四项⾏动，以加速AI采纳、为HR下⼀阶段转型定位：迈向智能体化HR运营模式重新HR，使其能在"⼈‒智能体"环境中运⾏：AI智能体承担事务性与分析性任