2026年全球人工智能就业晴雨表：AI时代就业的两种未来图景（中文）

PwC’s2026GlobalAIJobsBarometerPwC206人工智能专家招聘数量急剧上升，表明人工智能投资结论：下一步行动PwC’s2026GlobalA人工智能正在创造一种双轨制的劳动力市场,人工智能正在推动工作的专业化，将常规任务自动化，并提升人类专业知识、判断力和创造力的重要性。另一方面，它又在推动工作数增长相关，而非减少。原因何在？虽然人工智能可以通著价值，但其最大潜力在于重新设计企业的运营方式。转路。人工智能暴露程度最高的组织，其员工人数增长速度的两倍，同时工资增长也显著更快。与普华永道其他研究特质的属性。人工智能暴露程度最高的工作，其技能变化双轨制的劳动力市场正在各个层级出现。对美国数据的），），今年的人工智能就业晴雨表为商业领袖和劳动者都提供了一功不仅仅关乎使用技术，更在于人类技能。人工智能部署得越专业知识就越受重视。对于组织而言，重点应放在重新设计工化任务上；而对于个人来说，确保磨练自己的领导力、判断力动化可能导致工人失业，但我们发现，在那些易受人工智,就业岗位数量和工资水平均在上升。,因此人工智能对该岗位影响有限32基础的任务，人工智能将更复杂、更专业的工作留给了们。再比如招聘人员；现在人工智能可以自动筛选简历另一方面，人工智能可以接管某个岗位中相对专留给人类。以库存管理员为例。现在人工智能执行管理根据人工智能自动化的是更多还是更少的专业任务，它对工作产 PwC’s2026GlobalAI对于医疗秘书和IT系统管理员来说，人工智能自动完成了以前由人类执行的业技能变化计算方法的完整说明，请参阅方法论附录，该附录借鉴了Teeselin人工智能对专业化和大众化岗位的影响将广低人工智能接触岗位求0窗戶清洁⼯窗戶清洁⼯52%ofadvertisedjobs52%ofadvertisedjobs智能减少智能减少软件开发人员有效推动这些岗位的大众化，导致其需求呈渐进式稳定下降。反观金融分），3我们的分析表明，全球范围内专业化岗位的复杂2.00.0来源：普华永道分析、Lightcast数据、TeeselinPwC’s2026GlobalAI对专业化工人的日益增长的需求Teeselink的专业数据以SOC-2018级别提供给我们。Lightcast职位数据中的SOC分类在美国之外不可用。因此，为了使用Lightcast数据为我们的专业分析生成全球数字和指标，我们仅为此目的将Teeselink的专业评分从SOC-2018映射到IS来源：普华永道分析、Lightcast数据、Teeselink和Carey（谈到职位数量，我们欣慰地发现，民主化和专业化资料来源：普华永道分析、Lightcast数据、Teeselink和Care薪资和技能要求的增长。或许是时候将关于工作与人工智命体征和安排用药时间）使该岗位更加专业化，从而让护理从事更具专业性的工作，例如建立与患者的关系，或凭借同也就是说，随着技术帮助他们提升能力以执或者考虑一下儿童保育服务经理这一民主化的角色。人4我们的分析为商业领袖和员工提出了四个问题，112供需关系：随着人工智能重塑这一角色，对该职位23AI的局限性：在哪些环节需要人类监督或辅助AI，例如检查AI输出质量或处理34环境力量：外部因素（从业务流程瓶颈到监管）如何限制或影响AI的4从专业能力变革出发，思考这四个问题有助于揭⽰AI如何重新定义特定工作中候选人的范围会扩大，进而促使从业人数增长（而），这一趋势或将持续甚至加剧。普华永道最新全球CEO调查显⽰，49%的CEO预计未来,并且在2019年入门级、高AI暴露度的职位发布中被提及不超过5次在发达经济体中，易受人工智能影响的初级职位ChatGPTChatGPT发布最低25%人工智能暴露程度最低人工智能影响最高的只有此四分位数中早期职业职位已停滞不前4.0资料来源：普华永道分析、Lightcast数据注释：Lightcast的“工作年限”变量被用作初级职位的代理指标。若招聘信息中列出表⽰人工智能正在导致这些影响。其他冲击/排名前普华永道最新的全球CEO调研显示，49%的CEO预计未来三年内采用人工智能将减少初级下面，我们提供一种方法，用于了解哪些初级职位数答案在于人工智能如何重塑对人类专业知识的需求。受AI影响最大的初级职位事实上，与受AI影响最小的初级职位相比，受AI影响最大的初级职位现在要求,其水平在历史上许多初级岗位中并不常见。•激励性领导•流程管理•团队建设•导师指导•人员管理•数据驱动决策•利益相关者管理来源：普华永道分析，Lightcast数据说明：(1)如果一则入门级职位招聘信息中包含≥10次提及一项既新兴又传统上属于资深级别的技能，则智能影响的入门级职位正在被“资深化”，对于那些工速特别是专业化岗位正变得愈加复杂和严苛，但这并不意受人工智能影响最大的岗位（包括普惠化和专业化,比受其影响最小的岗位快两倍以上。更重要的是，受人工智能影响最大和最小的岗位之间迅速扩大。目前，受人工智能影响最大的职业其技。最受人工智能影响的职业所需技能变化速度是最不露露最低四分位数高于最低AI暴来源：普华永道分析、普华永道人工智能职业暴露指数、Lightcast数据差距随时间扩大，高度受人工智能影响的职业技能转2019年至2025年全球所有工作按人工智能暴露程度划分的技能净变化，针对人工智能暴露程度的顶部和底部四分位4.0来源：普华永道分析、普华永道人工智能职业暴露指数、Lightcast数据我们发现，在最受人工智能的岗位（无论是专业化还是 我们发现，在最受人工智能的岗位（无论是专业化还是•在场、社交与连接：物理在场、社交互动及驾驭社交情境，对建立信任和协我们发现，在受人工智能影响最大的岗位（包括专业集型'能力，如共情、创造力和面对面交流），来源：普华永道分析、普华永道AI职业暴说明：我们借鉴Loaiza与Rigobon（2025年）开发的EPOCH框架，评估新兴任务中人类参与程度。EPOCH得分衡量任务对人类能力（同理心、存在感、观点判断、创《群体性孤独》，雪莉·特克尔，2025年；来源：普华永道分析、Teeselink和Ca注释：我们借鉴Loaiza和Rigobon（2025年）提出的EPOCH框架，评估新兴任务的人力密集程度。EPOCH评分衡量职业对人类能力（共情、在场、观点、创造力和希望）因此，这是人工智能重塑工作者所需专业知识一些批评者认为，这些技能可能因包括人工智能从而给工人、教育工作者和商业领袖在努力打造适应未我们探讨了人工智能如何为劳动者创造出一个双轨就。。领先优势5%0%年来源：普华永道分析，ORBIS数据I暴露程度由ORBIS数据中公司所属NAICS行业决定（例如，公司可能处于高暴露行业如建筑和保险，或低暴露行业如采矿或废进一步观察，在最易受AI影响的公司中，少数“超级明星”企业实现了远高于存在明显的“超级明星”效应。最易受影响公司中前2超级明星效应：5%0%来源：普华永道分析，ORBIS数据也许令人意外的是，人工智能渗透度最高的公司，其员工增长率正超过渗低暴露四分位组明星效应：%资料来源：普华永道分析，ORBIS数据退出市场的企业已被排除，由此产生幸存者偏差。此外，部分国家的财务报告要求存在差异，这意味着具有连业可能比更广泛的商业群体规模更大、更正规或业绩更优。因此，关键解读应聚焦于受AI影响程度不同企业之间的员工数量增随着生产率提高，受人工智能影响最大的公司享最低暴露程度四分位数最高暴露程度四分位数超级明星效应：来源：普华永道分析，ORBIS数据注：*工资按2018-2024/25年每位员工的总员工成本衡量。2025年使用可获取的公司数据，缺失部分以2024年数据替代。对企业而言，这意味着应当通过利用人工智能创造新形式的对劳动者而言，这意味着要抓住那些正在充分利用人工智能升企业从人工智能中获取的价值，体现在为具备提⽰工程等AI技能的工人所支付的：衡量需要AI技能的特定岗位薪资，与不需要AI技能的可比岗位薪资之间的差来源：普华永道分析，Lightcast数据注释：(i)计算薪酬溢价时，我们将某一行业内的职位发布分为AI相关和非AI相关职位，从而估算该行业内AI职位的薪酬溢价(差异）。此分析并非增长率，而是特定年份的静态数据。请注意，可视化图表中仅展企业正在加速投资于人工智能系统以及构建、运行和优化在我们研究的各个地区，人工智能专家的招聘量均呈增体的增速已超过许多成熟经济体，这表明人工智能能所有行业的人工智能专家招聘量也在同步上升，其中年年4.0AI专家职位发布总体职位发布数据来源：普华永道分析、Lightcast数据备注：部分国家数据从2018年或2021年起提供。因此，我们的样本仅包含自2012年起有数据的国家。人工智能职位发布定义为至少需要一项人工智能相关技能的职位。8.0%6.0%4.0%2.0%0.0%来源：普华永道分析，Lightcast数据我们对全球超过十亿个职位列表的分析并不支持关于人1利用人工智能追求增长而非仅仅效率。从人工智能中获1相反，他们正在利用它来解锁新的收入来源、进入新市场。领导者应围绕增长机会制定人工智能议程，特别是仅仅将人工智能指向这些机会并不能抓住它们。我们的,拥有正确的人工智能基础例如，扩大最有价值的人工智能计划的有针对2测人才流失压力。随着需求和工资压力的增加，专业化角资于高级人工智能熟练度、人力密集型技能、专业人才和能改变所需专业知识，大众化角色可能需要主动的工作重23投资于代理型人工智能，这是人类专业知识的终极补充使组织能够比竞争对手更快地思考、适应和执行。事实上，绩效研究发现，那些从人工智能投资中获得最大价值的公司34重塑早期职业发展路径。对初级岗位进行梳理，这别能力。重新设计入职、导师制和培训计划，以加速培45在投资人工智能技能的同时，也要投资于人本密集型管常规和技术性任务，同理心、判断力、创造力和更加凸显。培养具备这些能力的劳动力，与提升员5112寻找具有开拓性的公司及行业。关注那些利用23学会将人工智能作为工具和伙伴来驾驭。我们的研究3445如果你的职业生涯尚处早期，就要快速培养高级技能。5队彼得·布朗彼得·布朗莎拉·布朗西蒙·奥茨梅赫迪·萨赫内纳比尔·塔莱布威廉·冯哈里·英厄姆穆斯塔法·鲁帕瓦拉扎拉·森杜特贾斯汀·布朗安妮·维耶兹拉蒂娜·卢杰娃安东尼