人类优势 全球未来工作趋势

塑造劳动力的驱动力量 超过10年，我们与客⼾合作，探索塑造未来⼯作的四个根本⼒量 今年的研究包括来⾃41个国家超过12,000名⼯⼈和40,000名雇主的调查⻅解。随着变化速度的加快，这些⼒量⽐以往任何时候演变得更快 人类优势：未来的工作趋势 快速再学习 变化的规范 继任危机 混合超级团队 趋势 9:RTO mandat 趋势 1:⻆⾊重设计 趋势 10：信任下降 趋势 2：⼈⼯智能增强 趋势 11:公平差距 趋势 3:粗暴的⾃动化 趋势 12:电⼒激增 趋势 4:外包经济兴起 混合超级团队 未来团队将不再存在于传统的等级结构中⽽是包括⼈类、机器和⾃由职业⼈才及⼯作灵活组合 将根据⼈类和⼈⼯智能的独特优势灵活重新配置. 趋势 1：角色重设计 虽然⼀些⼯作可能会因新兴技术⽽变得过时，但更多的⼯作将被重新配置，以融⼊⼈类⼯⼈和基于⼈⼯智能的组件的独特优势。我们将看到许多组织从对现有⼯作中⼈⼯智能的⾮正式使⽤转向在重新设计的⼈类⻆⾊中针对特定⼯作流程的使⽤。 全球有三分之一的雇主表示，伦理判断、客户服务和团队管理技能是最难以自动化的。2 今天的行动 您是否已经记录了与每个⼯作相关的关键任务，并注意了可以有效整合技术的领域？ 人力资源影响 在⾼层的授权下，⼯作重新设计必须在部⻔层⾯进⾏。这是⼀个深思熟虑的、以⽬标为导向的过程，需要领导者与执⾏⼯作的员⼯之间的合作⼈⼒资源规划现在包括将传统⼯作拆分为增值部分，将这些部分分配给⼈类与⼈⼯智能伙伴，并创建对⻬的职位类别和⻆⾊ 到2030年，工人所需的核心技能将发生变化。1 39% 展望未来 企业组织结构已经很多年没有变化，但⼯作重新设计将要求我们重新思考公司规模以及需要和可⾏的层级结构多少 趋势 2：AI 增强 今天的行动 当您将基于 AI 的组件集成到传统的⼈驱动流程中时，您是否正在进⾏变⾰管理实践，以确保正确的推⼴和采纳？ 组织将开发和复制使⽤案例，超越仅使⽤基本的⼯业和软件⾃动化来处理⾏政任务，以及使⽤⽣成式 AI 进⾏研究和会议摘要。智能 AI 代理将不仅仅是有限的附加功能，⽽是将完全参与每个⼯作流程，与⼈类和彼此合作。 劳动力影响 随着 AI 代理接管越来越多传统的⼈驱动⼯作流程，知识丰富的⼈必须保持参与，以防⽌意外的 AI 瓶颈和错误，以及专业知识的稀释。我们将重新定义成为⼀名擅⻓优化⼈类和技术优势的管理者的含义。 展望未来 虽然⼈类将与多种类型的⼈⼯智能代理合作，但⼀种“⽣死与共”的类型可能在2030年代初出现。⼈类与⼈⼯智能合作伙伴之间的纽带可能构成⼀种第三种关系，涉及个⼈亲密感，并模糊模拟与真实情感之间的界限 趋势 3：钝力自动化 许多领导者正在考虑哪些流程可以被⾃动化，以及哪些流程最值得⾃动化，通常会强调在股东沟通中简化操作的努⼒。虽然裁员变得更为普遍，但⼀些领导者在意识到当前的⾃动化解决⽅案可能⽆法完全独⽴运作后，开始重新雇⽤员⼯。 雇主认为在未来五年内，自动化将改变最大的工作职能：2 劳动力影响 钝⼒⾃动化反映了短期思维以及⼀种误解，认为⾃动化和基于⼈⼯智能的技术可以完全取代⼈类⼯⼈。如果没有有效的⼯作重新设计和⼈类监督，主要由智能机器劳动运⾏的企业将很快动摇。 今日行动 展望未来 在决定裁员之前，你是否讨论过⼯⼈如何提升技能和重新部署的问题？ 五年后，进⼊零售和其他商业场所时，看到的⼈会越来越少，甚⾄没有⼈。今天，我们必须认真考虑这⼀发展的⼈的体验——当客⼾和其他利益相关者需要⼀些复杂的东西却找不到⼈交谈时，会发⽣什么？ 趋势 4：零工经济蓬勃发展 全球劳动市场正迅速朝着快速⼈才组合的趋势发展，即为了解决特定商业问题⽽组建由不同雇佣资源（例如员⼯、承包商、⾃由职业者、⼈⼯智能代理）组成的短期团队。认识到全职员⼯的减少意味着管理费⽤的减少和对敏捷性的需求增加，这些⻆⾊的普遍性将会下降 今天的行动 你是否考虑过每个团队的就业结构可能如何根据需要解决的商业问题⽽有所不同？ 到2027年，发达国家中多达一半的劳动力可能会参与零工经济 展望未来 劳动力影响 全职⻆⾊的减少将导致许多⼈⼒⼯作者被抛在了社会的裂缝中，⽆法获得⾜以⽀持家庭的收⼊或在技能上进步这可能会引发对普遍基本收⼊或其他类型安全⽹的重新呼吁，以取代全职雇主 尽管零⼯和临时职业是合理的，但以这种⽅式奖励⼤多数⼯⼈需要社会的转变。⼤多数⼯⼈并未接受如何建⽴和运营合同职业的培训，没有这个倾向或思维模式，并且在医疗和⽣活⽅式福利等全⾯关怀⽅⾯严重依赖全职雇主 当前27%的Z世代工人通过兼职或临时工作来补充他们的主要收入 未来的⼯作将由那些真正称得上快速学习者的⼈来赢得。员⼯将不断被要求发展新的技能，以适应持续进⾏的⼈⼯智能整合，⽽他们的⼯作效率和⽣产⼒将被前所未有地审视。 趋势 5: 人工智能素养 在今天的职位描述中提到时，⼈⼯智能素养是⼀个模糊的概念。我们将看到与⼈⼯智能素养或流利度相关的具体能⼒的出现，包括对现有系统的提⽰⼯程、⼈⼯智能输⼊的批判性分析以及新基于⼈⼯智能的⼯作流程的伦理部署。真正的⼈⼯智能素养远⾮懒惰⼈类的灵丹妙药，⽽是需要更多的思考，⽽不是更少。 今天的行动 您如何培训对基于⼈⼯智能的技术接触有限且兴趣不⼤的员⼯？ 劳动力影响 ⼈⼯智能素养技能将成为⼀种伟⼤的⺠主化⼯具，因为学习它不需要⾼级学位，⼈⼈都可以获得免费的在线培训。挑战在于确保⼈⼯智能劳动⼒最佳实践在各国、各地区甚⾄各个组织之间的标准化。 展望未来 当我们明确⼈⼯智能素养的含义时，我们有可能加⼤拥有与未拥有技能之间的差距。在之前的数字转型中，⼥性和服务不⾜的社区往往被落在了后⾯。商业领袖必须确保这些社区能够充分参与未来的⼯作场所，因为⼈⼯智能创新正在加速。 趋势 6：前工业技能 前⼯业技能包括农业、⽣存、体⼒劳动和精密⼯艺等能⼒。它们还包括解决问题、认知灵活性、⾃我反思、创造⼒、同理⼼、直觉和⼈际沟通等软技能。⼈类⼯⼈需要这些技能来区别于他们的⼈⼯智能团队成员，并跟上现代世界的需求 今天的行动 你如何在你的技能分类中捕捉和跟踪前⼯业技能？ 展望未来 人力资源的影响 随着我们对技术在基本组织运作中的依赖⽇益增加，我们就更容易在出错时，⼈类⼯⼈⽆法具备基本的技能或能⼒来修复。通过在学校教授我们的孩⼦前⼯业技能，我们可以保护⾃⼰免受缺乏灾难准备的影响 今天的劳动⼒培训往往过于强调与⼯作相关的硬技能，⽽这些技能的半衰期短。⽽且，加上教育系统的设置，使得学习在学⽣毕业时可能已经过时，我们将继续⾯临技能差距，直到我们教授⼈类⼯⼈能够帮助他们在任何⼯作中成功的技能 全球雇主表示，伦理判断是最难以自动化的技能。 趋势7：生产力推动 被认为胜任⼀项⼯作的定义正在实时变化，并且由于许多领导者认为AI的实施将导致⽴即的⽣产⼒提升，这⼀事实使情况变得复杂。随着员⼯监控变得更加复杂，绩效指标变得更加客观，但范围也变得更窄。 今天的行动 员工参与度低对全球生产力的影响为4380亿美元。1 你⽬前的绩效评估和薪酬结构是否考虑到不断变化的⼯作职责？ 劳动力的影响 ⼈类员⼯正承受着领导者对AI对⽣产⼒影响的不切实际的期望的重压。如今，⽣产⼒下降更为典型，因为员⼯在努⼒将新系统融⼊建⽴的流程中，⽽使⽤这些⼯具的绩效是主观的，许多员⼯渴望拥有AI经理，以便能得到公正的评估。 展望未来 我们现在有机会重新设计绩效和奖励系统，以衡量对组织的具体贡献和持久影响。希望在2030年代初，我们将看到针对重要⼯作的实时认可和激励，以及影响⽣产⼒的提⾼。 全球有六成的工作人员表示他们感到疲惫不堪2 趋势 8：技能提升复兴 技能提升，即教授员⼯与他们现有⼯作相关的新技能，已经成为所有接触数字和⼈⼯智能系统的前线和办公室⼯作⼈员的必需项。组织已经超越了传统的现场学习与发展（L&D）模式，提供从基于⼯作的学习、学徒培训到合作学校的学费报销等多种内部和外部选项。 劳动力影响 享受全职⼯作福利的员⼯拥有智能学习管理系统的优势，可以提供关于技能提升活动的建议和访问。然⽽，政府⽀持是弥合兼职、⾃由职业者和失业⼈员技能提升机会差距所必需的。 大多数员工（62%）希望在当前雇主处追求他们的职业目标。 展望未来 今天的行动 在2030年代，许多⼈类⼯⼈将被⼴泛提升技能，能够管理组织内的多种⻆⾊。 您是否⿎励和⽀持所有员⼯级别的微认证和认证？ 随着学习敏捷性成为最有价值的⼈类特征，⼈们在各个⽣活阶段都将寻求创新和沉浸式解决⽅案，以快速但全⾯地掌握技能，这些解决⽅案可能包括元宇宙培训环境和⾏业公会。 L&D专业人士中有多少人同意持续学习对职业成功比以往任何时候都重要。1 在社会孤独的流⾏、地缘政治的动荡和环境压⼒之中，我们看到我们所知和信任的系统暗⽰着崩溃。当前的领导者渴望将时间拨回。 压⼒，我们看到我们所知和信任的系统暗⽰着崩溃。当前的领导者渴望让时光倒流 趋势9：RTO规定 在疫情期间政策的戏剧性逆转中，许多跨国组织现在正在强制实施五天回办公室（RTO）政策。⼀些领导者要求员⼯与他们的团队在同⼀个实体办公室⼯作（称为“回归团队”），这代表了对分散和远程⼯作的进⼀步逆转。 今天的行动 女性员工在RTO后离职的可能性显著更高，离职率的增加几乎是男性员工的3倍。 您是否在使⽤您⾃⼰的保留和⽣产⼒数据来评估RTO在团队层⾯的有效性？ 劳动力影响 虽然⼀些⾯对⾯的合作对于创新⾄关重要，但坚持严格办公室出勤并从⼯作安排中移除灵活性的领导者正成功地削减他们的员⼯队伍。不幸的是，他们⽆法选择谁离开，⽽往往是表现最好的员⼯希望在其他地⽅寻找更灵活的⼯作。 展望未来 持续的地缘政治和⽓候⼲扰将在2030年代使RTO⼏乎不可能。随着开创性的千禧⼀代开始领导全球公司，RTO政策将放宽，许多全职知识⼯作者将回归到第三地点的分布式⼯作中 趋势 10：信任下降 我们的全球社会正经历⼀个变化时期，既定的确定性和规范——如地缘政治稳定、可预测的⽓候和简单的职业发展——正在迅速演变。领导者和员⼯都在努⼒应对我们核⼼系统、数据和商业智能的模糊性。 今天的行动 您是否评估内部数据以确保系统之间的⼀致性，并向您的利益相关者传达⼀致的数据驱动信息？ 全球范围内，雇主的信任正在下降，大多数人认为商业领袖故意误导公众。1 劳动力影响 组织和个⼈不知道该向哪⾥转向，以清楚地评估劳动⼒中发⽣的事情以及应如何合理地推进。当混乱和⽭盾的信息泛滥时，员⼯可能会遭受决策的“鞭⼦效应”。 展望未来 全球大多数人认为假新闻和错误信息是他们国家的主要问题。2 随着中央政府和主流媒体继续失去信誉，跨国企业和⾏业团体将有机会成为下⼀个值得信赖的数据和⻅解的重要来源。我们必须确保对这些团体的监督，以便他们提供的内容是客观的，⽽不是为了⾃利。 趋势11：收入差距 今天的行动 根据2025年联合国报告，尽管在减贫⽅⾯取得了显著进展，但许多⼈在收⼊阶梯上升的同时仍然⾯临⽣存的边缘。尽管财富和繁荣⽇益集中，经济冲击、持续通货膨胀和职业不稳定性正为我们⼤多数⼈带来恐惧、愤怒和地缘政治极化的经历。 在艰难时期，您如何帮助前线和关键劳动⼒？ 劳动力影响 领导者有责任利⽤薪酬公平和透明度策略，以确保各级和各职能的公平补偿。个体职业发展路径必须设计为提供⾜以维持家庭的收⼊，雇主必须愿意为全职劳动⼒提供整体健康福利。 展望未来 近一半的一线工人对他们的收入感到不满意。2 超过三分之一的一线工人需要第二份工作来补充收入。2 将当前的裁员趋势推演到2030年代，我们将看到对政府资助项⽬的兴趣和执⾏⼒度重新增强，这些项⽬通过补贴换取技能提升。 宏观经济环境也可能为劳动⼯会活动的增加铺平道路。 趋势 12：电力激增 ⼈⼯智能驱动的数据中⼼的兴起正在显著增加全球能源消耗，因为这些设施需要⼤量电⼒来⽀持强⼤的算法和不间断的运营。这将增加对可扩