2026年全球AI就业晴雨表：AI时代的两种就业未来

2026全球人工智能就业晴雨表 目录 引言 11182405 人工智能技能的工资溢价持续上涨01 一个双轨就业市场正在形成02 在入门级市场，一个双轨就业市场也正在形成。04 “超级明星”公司正从人工智能中获取最大收益03 人工智能技能地震正在加速人工智能专家的招聘需求正急剧增长，表明人工智能投资正在增加。 26结论：下一步 人工智能正在创造一个双轨制的劳动力市场。这是我们分析跨越六大洲超过十亿个在线招聘广告得出的一个关键发现。 与其简单取代工作，人工智能正以根本不同的方式重塑工作。在谱系的一端，人工智能正使工作专业化，自动化地消除常规任务，并提升了人类专业知识、判断力和创造力的重要性；在另一端，它正使工作民主化，降低了复杂任务的技能门槛，并将角色转向更少专业化的活动。这种分化正在劳动力市场创造出两条截然不同的轨迹，其结果也大相径庭。自2021年以来，正在专业化的22%的工作岗位增长速度是民主化工作岗位（占52%）的两倍，其工资增长也高出42%。 该研究揭示了一个潜在上反直觉的发现——人工智能接触度越高，员工数量反而增长，而非减少。原因何在？虽然人工智能可以通过提高生产力带来巨大价值，但其最大的潜力在于重塑公司运营方式。重塑是释放人工智能最大效益的关键，而我们的数据显示，实现最大生产力提升的公司正采取这一路径。接触度最高的组织员工数量增长是接触度最低组织的两倍，工资增长也显著更快。与其他普华永道研究一致，我们发现存在“超级明星”效应——虽然接触人工智能最多的公司相对于2018年34%的基线实现了生产力增长，但如果将目光聚焦于该群体中前20%的公司，这一数字则上升到163%。 随着工作的快速变化，技能需求也快速变化——雇主越来越关注人类特有的特质。在AI影响最大的工作中所需的技能变化速度是影响最小的角色的两倍，同时，依赖同理心、判断力和创造力等技能的新任务增加了2.5倍的速度。 在各个层级，一个两轨劳动力市场正在形成。对美国数据的分析发现，那些高度暴露于人工智能的入门级工作正在演变为需要传统的高级能力（例如激励型领导力、战略决策能力和团队建设），这些能力现在占这些岗位所需新技能的52%。而对于人工智能暴露程度最低的入门级工作，这一比例仅为7%。以这种方式被“升级”的入门级工作数量持续增长（增长了35%），而全球范围内，高度暴露于人工智能的入门级岗位数量却保持不变。 今年的《AI就业晴雨表》为商界领袖和劳动者都带来了一条明确的启示：成功并不仅仅关乎使用技术，更关乎人类技能。AI部署得越多，人类专业知识的价值就越凸显。对于组织而言，重点应在于重新设计工作，而不仅仅是自动化任务；而对于个人来说，关键在于提升其领导力、判断力、创造力和团队合作能力，以便做那些AI无法做到的事情。 01 一个双轨就业市场正在形成。 一个谜题：为什么人工智能自动化似乎使某些职业受益？ 去年的AI就业晴雨表揭示了一个谜题。尽管人们普遍担心AI自动化可能会取代工人，但我们发现，在那些高度可被AI自动化的岗位上，就业岗位数量和工资都在上涨。 人工智能自动化使某些岗位更具专业性 我们相信，重要的是自动化如何重塑该角色的作用——具体而言，即人工智能自动化是增加了还是减少了人类专业知识的需要（定义为专门知识或能力）。¹ 在今年的晴雨表中，我们检验了这一观点。 三种类型的工作 全球所有的工作都可分为三大类。 低人工智能暴露工作：指包含很少需要人工智能具备能力才能完成任务的岗位，因此人工智能对其影响可能有限。例如：厨师、建筑工人、机械师。 专业化工作：由人工智能重塑、要求更高专业知识的岗位。例如：放射科医生、招聘专员、空中交通管制员。 民主化工作：由人工智能重塑、要求专业知识更少的工作。例如：软件开发人员、贷款专员、财务经理。 请参阅方法论附录以获取更多信息。 首先，让我们看看人工智能如何增加对专业知识的需要。通过承担工作中相对基础的任务，人工智能将更复杂、更专业的任务留给了人类。例如，人工智能帮助律师处理文档摘要等基础任务，而将构建法庭案件等更具挑战性的任务留给人们。或者考虑一下招聘人员；现在人工智能可以自动筛选简历，将更具挑战性的任务，如谈判合同，留给招聘人员。我们将人工智能使工作更具专业性称为“专业化”。 另一方面，人工智能可以承担起角色中相对更专业的任务，将要求较低的任务留给人类。以仓库管理员为例。如今，人工智能负责管理库存等复杂任务，而人类则从事如仓库内搬运货物等要求较低的工作。我们将这类工作称为“民主化”。 我们的数据显示，人工智能显著降低了一些民主化工作所需的人类专业知识。例如，对于医疗秘书和IT系统管理员来说，人工智能自动化了他们过去执行的大量专家任务。（有关专业知识变化计算方法的详细说明，请参阅方法论附录，该附录借鉴了Teeselink和Carey（2026）的研究成果。） 人工智能对专业化与民主化工作的冲击将广泛显现。全球约一半招聘职位属于民主化范畴，约四分之一属于专业化，其余四分之一则与人工智能接触较少。 专业化与民主化框架使我们超越了对人工智能影响的向后看——即罗列已被自动化的旧任务——转向对人工智能如何重塑未来角色的向前看。我们的希望是，专业化与民主化提供了一个更清晰的视角，用以理解人工智能时代工作的未来——正如我们将在下文看到的，它或许能实现这一点。 专业化工作的数量、复杂性和薪酬都在增长，而民主化工作则落后了。 要理解专业化、民主化职业的未来可能轨迹，可以思考一下电子表格在20世纪80年代普及使用时发生的情况。 电子表格能够执行簿记员和会计文员工作中许多更具挑战性的部分，从而有效地使这些岗位民主化，并使这些岗位的数量逐渐但稳步下降。另一方面，金融分析师现在拥有一个强大的新工具，使他们能够以前所未有的复杂性和流畅性进行分析，从而有效地使他们的工作专业化。金融分析师的数量开始急剧上升，这一趋势一直持续到2020年代，随着新的金融分析领域的开拓——许多领域伴随着工资上涨（美国数据）。 我们的分析表明，全球范围内的专业化工作确实正变得越来越复杂，其对新技能的需求速度是民主化工作的两倍。 专业化角色的技能要求是民主化角色的两倍P率，且自2022年以来差距已扩大。 相对于2018年的技能需求，民主化与专业化职业，全球 民主化 专业化 对专业化劳动力的需求日益增长，这体现在与民主化就业相比，薪资增长速度加快了42%，而且自2022年AI应用激增以来，这一差距已经扩大。 对42%的专业化劳动者日益增长的需求体现在，与民主化工作的对比中，他们获得了更快的薪资增长。 转向就业岗位数量，我们发现——令人鼓舞的是——民主化和专业化的岗位都在持续增长。然而，专业化岗位的增长速度明显快于民主化岗位。这表明就业市场正在逐渐向专业化岗位倾斜。 专业化工作的增长速度是民主化工作的两倍。 相对于2018年的职位发布数量，2018至2025年，民主化和专业化的职位，全球N 您提供的数据表明，一些原本预计将被人工智能自动化取代或贬值的岗位——例如空中交通管制员和市场营销经理，这两个岗位都趋向专业化——实际上可能会看到需求、薪资和技能要求的增长。也许是时候让关于工作和人工智能的辩论，从对人工智能自动化的恐惧转向更细致的问题，即人工智能如何重塑工人所能创造的价值了。 其他塑造人工智能对工作影响的力量 全球总体趋势是，专业化程度高的岗位在就业人数和薪资方面增长更快——而民主化程度高的岗位则呈现相反趋势——但会有例外情况。 考虑护工这一专业化岗位。人工智能通过承担一些基础性任务，如监测生命体征和安排用药，来使这一岗位实现专业化，从而使护工能将更多时间投入到更专业的任务上，例如与患者建立关系，或以同理心和审慎应对突发状况。 我们或许可以预期，护理助手会走上上世纪80年代金融分析师的道路——即随着技术帮助他们胜任更专业的任务，需求量会更大。但人工智能对护理行业的影响可能受到监管、工作流程整合的挑战，或愿意进入这一高要求职业的候选人供给有限等力量的制约。 或者考虑儿童保育服务经理，一个更加民主化的角色。人工智能可以协助处理该角色中一些更专业化的部分，从预算管理到遵守政府法规。但远非停滞不前，鉴于对儿童保育的巨大潜在需求，以及该角色的民主化使得更多人能够胜任，儿童保育服务经理的职位发布数量自2019年以来已经翻了一番以上。 预测任何工作的未来：四个问题 我们的分析为商业领袖和员工提供了四个问题，以供他们在寻求理解特定岗位角色的未来时参考。 专长：人工智能如何改变了人类所需专长水平？ 供需关系：随着人工智能重塑这一角色，对这份工作的需求以及填补该岗位的劳动力供给又将如何变化？ 人工智能的局限性：在哪些方面需要人类介入来监督或协助人工智能，例如检查人工智能输出的质量或管理非典型情况？ 环境力量：外部力量（从业务流程4瓶颈到监管）如何限制或影响人工智能的使用？ 考虑到这四个问题——首先是专长变化的问题——有助于揭示人工智能如何重新定义特定工作中人与技术之间的合作关系，以及该职位未来可能的发展方向。 02 入门级劳动力市场也出现了两轨化现象。 众所周知，AI相关入门级工作岗位数量的明显下降，背后隐藏着更深层次的故事。 斯坦福大学最近的一项分析发现，在人工智能相关领域，入门级岗位减少了16%。在一些受人工智能影响严重的行业，如金融和技术领域，入门级职位的降幅要大得多。 这一趋势可能会持续，甚至可能加剧。普华永道最新的全球CEO调查发现，49%的CEO预计未来三年人工智能的采用将减少初级员工的招聘（而高级员工的招聘比例则为12%）。 在发达经济体中，面向初入职场且更容易受到人工智能影响的工人的职位空缺增长正变得越来越缓慢。 按人工智能接触程度分位数，相对于2012年的入门级职位发布数量，全球 以下提供一种方法，用以了解哪些入门级职位最不可能和最可能数量减少——这对于寻求建立成功职业生涯的初级员工（以及雇佣他们的公司）来说至关重要。 普华永道最新全球调查显示，49%的CEO预计未来三年人工智能的采用将减少初级 答案在于人工智能如何重塑着人类专业知识的必要性。入门级工作（如初级数据分析师）最容易受到人工智能的影响，这些工作正在迅速演变，要求具备传统上需要高级别员工具备的更多技能。 事实上，目前最易受人工智能影响的入门级职位，现在要求传统上更高级的技能的可能性，是那些最不易受人工智能影响职位的七倍。这些高级技能要求情商、判断力和领导能力，其水平在许多初级职位中历史上并未被要求。 你第一份工作需要这些技能吗？ 传统上在更高级别职位中通常要求的技能，现在在许多接触人工智能的入门级职位中也被要求。 • 激励型领导力 • 团队建设• 人员管理 • 利益相关者管理 • 流程管理• 导师指导• 数据驱动决策 聚焦于AI影响最显著的入门级岗位，一个显著差异显而易见：那些现在需要超过10项新、传统上属于高级技能的入门级职位正在蓬勃发展，增长率达35%，而其他入门级岗位的数量则在减少。 人工智能曝光的入门级职位，其职业发展结果差异很大，这取决于它们是否通过技能提升来要求更传统的高级能力。 目前，35%的入门级职位需要掌握超过10项传统上属于高级职位的新技能，这些职位的增长率达到了35%，并且正在蓬勃发展。 换句话说，并非所有与人工智能相关的入门级职位都在萎缩。实际上，这些与人工智能相关的入门级职位正在被“资深化”，同时，对于那些工作因人工智能而重塑、变得更加复杂和有挑战性的工人来说，机会也越来越多。 企业（和教育工作者）必须重新思考如何培训、指导和搭建早期职业发展路径，以帮助初级员工更早地建立和展现高级技能。 03 人工智能技能地震正在加速。 人工智能正迅速改变着劳动者成功所需的技能。 专业化的角色尤其变得更为复杂和有挑战性，但这并不意味着在民主化角色中的工作者在技能发展方面可以停滞不前。 最易受人工智能影响的岗位（包括去民主化和专业化后的岗位）所需技能的变化速度，是