人力资源监测仪 2026

人力资源监测2026 一项涵盖欧洲、美国和中国劳动力及人力资源趋势的全面基准调查，为当今的人力资源领导者提供了关键洞察。 2026年6月 人力资源监测2026 2026年6月 本报告由Julian Kirchherr、Karel Eloot、Sandra Durth、Ulf Schrader和Vincent Bérubé共同撰写，并由Charlotte Seiler、Kira Rupietta、Kristina Störk、Marlene Senst、Séverine Fobe和Simon Gallot Lavallée代表麦肯锡公司“人力与组织绩效”实践部门（People & Organizational Performance Practice）的观点。 内容 前言 随着人工智能改变工作方式，人员管理职能的重要性前所未有。劳动力正在经历根本性变革，随着角色和技能要求的转变以及人机协作新形式的出现。人力资源部门正承担起双重新角色：它既是人工智能转型的架构师，塑造工作、角色和能力的演变方式；也是一座“灯塔”，通过重塑自身运营模式并展示如何将人工智能嵌入核心流程来树立榜样。 在此环境中，首席人力资源官（CHRO）及其他人力资源领导者需要更清晰地认识到人力资源职能部门目前的定位以及它需要如何发展。我们已扩展了我们的人力资源监视器提供一份报告，为领导层提供更丰富的数据，以便他们能够将其人才职能与同行进行比较、评估进展，并确定关键行动领域。 2024年，我们的首份报告聚焦于德国的人力资源格局。去年，我们重点分析了欧洲地区的工作力及人力资源趋势。今年，我们调研了来自十个国家的约1,300名人力资源专业人士和5,500名员工，重点区域为欧洲（比利时、法国、德国、意大利、荷兰、波兰、西班牙和英国），同时辅以美国和中国的对比数据。数据采集于2026年1月，涵盖多个行业，并结合了麦肯锡人才与组织绩效实践（People & Organizational Performance Practice）中与人力资源领导者及专家讨论所获得洞见。最终形成了一个稳健的数据集，支持跨国、跨行业及同比比较。 （注：由于与2025年相比国家覆盖范围略有调整，新增中国、荷兰和比利时，因此调查结果的同比差异应仅作趋势解读。） 今年的报告探讨了人力资源部门所提供的价值——涵盖劳动力规划、人才获取、学习与发展以及员工体验等核心维度——以及人力资源部门如何创造价值，包括数字技术和人工智能的影响。此外，报告还将人力资源部门的自我评估与员工的体验进行比较，以突出潜在的认知差距。在每个章节中，我们将重点介绍我们调查数据中出现的主题，并为领导者提供相关建议。 感谢您对...的兴趣人力资源监视器我们期待在未来的几年里，进一步完善和扩展这一基准。 人力资源管理处于转折点：从职能卓越到系统级转型 经济压力、人工智能的颠覆以及劳动力期望的转变正在重新定义有效的人才管理。虽然许多人力资源职能近年来加强了流程，但我们的数据显示需要更广泛的进步。在运营规划与战略远见、培训与技能成长、员工期望与组织响应，以及人工智能实验与规模化影响之间，结构性差距依然存在。 根据我们的调查数据，今年的人力资源监视器识别出在人类-AI协作时代领导者需要拥抱的五大优先变化： —人力资源规划必须超越运营能力规划，转向战略能力规划。自动化和人工智能正在迅速改变工作方式以及所需技能。然而，劳动力规划仍然主要集中于短期人员数量规划，只有11%的组织采取了长期视角。与此同时，技能差距依然存在，需求正转向更具以人为本和人工智能相关的能力，而基于常规任务型技能的需求则在下降。组织必须向前瞻性、基于任务和能力规划的方向发展，否则将低估未来劳动力转型的规模。 —在雇主主导的劳动力市场中，招聘的重要性正在降低，但招聘的有效性仍然至关重要。全球劳动力市场已基本稳定，职位接受率上升了三个百分点，整体招聘成功率上升了四个百分点。尽管市场仍然倾向于雇主，但他们仍需使招聘流程更加高效。公司可能需要为每个职位处理更多的申请量，这需要更大的筛选和协调工作量。同时，漫长的招聘周期仍然存在，增加了失去顶尖候选人的风险。人工智能有巨大的潜力来提高招聘速度和改善候选人体验，但它必须融入严谨、精心设计的流程中，而不是叠加在现有的复杂方法之上。 —绩效管理和员工发展已重新回到领导议程上，但在执行层面仍显碎片化。许多组织正重新强调可衡量的绩效和系统性的能力建设。然而，这一目标尚未在实践中得到体现。学习参与度仍然有限，24%的员工表示完全没有参加过培训。反馈周期不频繁，超过一半的员工每年只收到一次反馈或根本不收到反馈。人力资源专业人士往往高估了培训参与度以及员工对发展机会的重视程度。企业需要将绩效管理视为员工发展的核心驱动力，并改进技能建设的衡量方式，以更好地为未来培养员工队伍。 —在经济不稳定的背景下，劳动力市场的流动性正在下降，薪酬是员工最关心的问题。在宏观经济不确定性环境下，员工流动性正在下降。员工自愿流失率同比下降了两个百分点，尽管员工满意度水平总体保持稳定。与此同时，员工留任工作的决定越来越多地受到具体因素的影响：薪酬（52%）、工作与生活平衡（46%）和职业安全感（45%）。虽然薪酬已成为员工在真实收入压力下关注的焦点，但企业对此问题的解决只是部分性的。由雇主主导的劳动力市场减少了外部机会，进而降低了组织调整的压力。在此背景下，改善员工体验与其说是推出更多项目，不如说是加强公平性、透明度和可持续的工作量模式。 —自主型人力资源运营模式正在兴起，但大规模的人工智能应用仍受限制。传统的乌尔里希模型正逐渐让位于更敏捷、更技术驱动的配置，但大多数组织仍处于混合转型阶段。尽管自动化模型表明人工智能在人力资源领域具有巨大潜力，但其采用进程缓慢（在运营使用中，增幅在零到六个百分点之间，具体取决于领域）。许多组织仍处于试点阶段，部署主要集中在行政领域。碎片化的技术格局和有限的能力建设持续制约着企业扩大人工智能应用的能力。要释放人工智能的全部价值，人力资源部门需要围绕工作流至工作原则重新设计其运营模式，建立统一的数据骨干，并果断地从实验阶段转向企业范围内的转型。 人工智能协作时代的人力资源战略规划 人工智能的进步预计将显著改变技能的应用方式和地点，因为工作正演变成人与智能体之间的合作关系，将人类判断力与自动化能力相结合。麦肯锡全球研究院（MGI）的一项分析显示，如果人工智能以适度的速度在2030年之前得到应用，那么欧洲和美国的当前工作时间的30%左右可能会实现自动化。1麦肯锡预测，在同一时期内，今天超过70%的技能预计将保持相关性，并可用于自动化和非自动化工作。但这并不意味着角色本身将保持不变。到2030年，几乎所有职业都将经历技能转变，因为任务将在人类和智能系统之间重新分配。2 在技术快速变革的时期，最能有效应对的组织是那些将人才与金融资本同样以战略严谨态度对待的组织。与中等水平的企业相比，在最大化人才回报方面表现出色的标普500公司，其每位员工的营收高出300%。3在许多情况下，这些顶尖表现者运用战略性人力资源规划来保持领先，他们着眼于三到五年的长远规划，并预见到多种可能情况，以便在恰当的时机拥有恰当数量、具备恰当技能的人才。 然而，生成式AI带来的不确定性，使得这一前瞻性观点比以往任何时候都更具挑战性和关键性。生成式AI并非仅仅是影响特定任务的技术进步；它是推动组织重塑运营方式和价值创造的催化剂，从根本上改变了人与技术的比例。战略人力规划为显式建模这些转变提供了分析基础，帮助组织从被动的人员调整转向基于能力和情景的人力资源决策。这使组织能够在AI的不同应用轨迹下预测未来的人力需求，识别新兴的技能差距，并实施有针对性的技能再培训和技能提升措施，以确保长期的人力资源准备状态。 此处我们根据人力资源监测调查数据，重点阐述与人力资源规划相关的主要议题。 技能差距依然存在，但各行业间存在差异。 根据调查的人事专业人士，23%的员工缺乏至少部分完成当前角色所需技能，较去年下降了9个百分点。与此同时，22%的员工表示他们怀疑未来五年将具备保持其角色的必要技能，较2025年下降了6个百分点。 意大利的人力资源专业人士报告了当前最大的技能差距（28%），而波兰报告的最低（23%）。在行业层面，报告称当前最大的技能差距出现在化工领域（30%）；公共和社会部门以及电子领域（28%）；以及旅游和餐饮服务以及半导体领域（27%）。报告称技能差距最低的领域出现在机械领域（16%）；旅游、物流和交通领域（18%）；以及房地产领域（19%）。这些数据表明，人力资源专业人士低估了未来技能变化的程度，因为麦肯锡（MGI）的研究预测未来几年几乎所有职业都将经历技能转变。 重要的未来技能正在转变 解决问题仍然是未来最常被提及的技能，今年有44%的人力资源专业人士将其排在他们的前五名之内（见展位1）。创造力是第二常被提及的技能，而去年它排在第五位。数据分析与人工智能仍然是排名前三的最常被提及的技能领域之一。 相比之下，软件开发和其他高度专业化技术执行技能的重要性下降，反映出AI系统正越来越多地承担这些任务。与此同时，指导、解释和应用AI输出的技能日益重要。数字素养是增长最快的技能，今年排名第六，而在2025年排名为第20位。推理能力则从去年的第12位上升至第9位。 未来技能将从基于常规任务的能力转向专注于分析和解读AI输出的能力。 麦肯锡公司 这些转变凸显了技能智能的必要性：即系统性地捕捉、分析和预测组织内技能的供需状况。如果没有对组织所拥有的技能以及哪些技能正在成为关键有一个细致且持续更新的理解，劳动力规划将无法跟上人工智能重塑任务结构的速度。建立强大的技能智能——结合全面的技能分类法和人工智能驱动的分析——的组织能够及早发现这些结构性的变化，识别出能够使人才得以重新部署的技能关联性，并将新兴需求转化为有针对性的劳动力干预措施。以技能智能为基础的战略劳动力规划，为系统评估未来技能需求、定义实现长期业务目标所需的劳动力奠定了基础。 人力资源规划仍然以短期和运营为主。 平均而言，62%的人力资源专业人士表示其公司进行全公司范围的劳动力规划，而34%将其应用于至少部分员工队伍。然而，只有11%进行战略性劳动力规划，该规划定义为预测三年或更长时间未来的人力资源需求，而近三分之二则专注于长达12个月规划期（见附图2）。 网络<2026>未来技能附件2第<2>项<13> 大多数公司都会进行运营人员规划，但只有11%的公司采取了战略性、长远性的方法。 参与 workforce planning¹，受访者百分比 报告最高技能差距的行业——例如化工行业和公共及社会部门——在组织范围内的劳动力规划方面参与度较低（分别为47%和45%，而跨行业平均水平为62%）。如果这些行业不增加组织范围内的劳动力规划，它们将有风险进一步落后，并经历技能差距的扩大。 此外，85% 的组织表示已建立技能分类体系，较 2025 年的 78% 有所上升。然而，只有 57% 的组织将全公司范围的人力资源规划与全面的技能文档相结合。这表明许多组织尚未利用技能分类体系来指导人力资源规划——错失了识别技能关联性以实现更快速内部再调配的机会，也未能利用精细的人员数据做出更明智、更有依据的人才决策。 预测实践进一步说明了主导的规划逻辑：46%的人按具体角色或职位层级进行规划，大约三分之一的人按职业族群层级进行规划，而只有22%的人采用基于技能的预测方法。鉴于任务层级转型的重要性日益增加以及技能需求的演变，即使基于技能的方法也可能不足够。同时，人工智能采用的步伐和不确定性使得点预测越来越不可靠，因为可信的工作场景范围比以往任何时候都更广。这使得采用基于情景的规划对组织而言至关重要，需要模拟人工智能如何重塑活动以及能力需求的不同轨迹。 领导层工作力规划建议 随着变化加速，这些人力资源规划策略可以帮助企业保持竞争力： —以清晰的北极星和务实的设为目标。以明确的目