为AI驱动的、不确定的世界重塑劳动力规划
Reinventing workforce planning for an AI-powered, uncertain world
劳动力规划如何成为关键差异化因素？这五大转变揭示了组织在唯一已知是未知的时代思考劳动力规划的新方式。
How can workforce planning become a key differentiator? These five shifts highlight new ways for organizations to think about workforce planning when the only known is the unknown.
作者： Sue Cantrell, Kevin Moss, Russell Klosk, Zac Shaw, Chris Tomke, Michael Griffiths
Sue Cantrell
职位： 副总裁 地点： 美国
她是未来工作与人力资本领域的顶尖专家和常邀演讲者。她是哈佛商业出版社《Workforce of One》一书的合著者，并在《哈佛商业评论》、《华尔街日报》和《MIT斯隆管理评论》等知名刊物上广泛发表文章。她拥有超过20年的经验，担任过执行顾问、作者、研究员和新解决方案开发者，帮助组织利用数字技术并发展其劳动力，以推动创新、释放敏捷性并引领转型。她拥有波士顿大学管理信息系统理学硕士学位和瓦萨学院文学学士学位。
邮箱： scantrell@deloitte.com 电话： +1 503 222 1341
Kevin Moss
职位： 董事总经理 | 人力资本 地点： 美国
Kevin Moss是德勤咨询 LLP 人力资本业务的董事总经理，专注于劳动力转型。他与客户合作，帮助他们超越传统的吸引、发展和保留模式，转向新的转型劳动力模式。Moss在咨询领域拥有超过20年的经验，曾与跨行业的复杂全球和美国客户合作，推动转型项目，重点关注人力资源和整体组织转型。
邮箱： kevinmoss@deloitte.com 电话： +1 212 313 2796
Russell Klosk
职位： 董事总经理 | 劳动力规划实践负责人 地点： 美国
Russell Klosk是德勤人力资本业务的董事总经理。他在咨询和行业人力资源高管职位上拥有超过三十年的经验，目前领导劳动力规划实践，并在战略劳动力规划领域深耕超过二十年。
邮箱： ruklosk@deloitte.com 电话： +1 571 766 7145
Zac Shaw
职位： 经理，人力资本 | 德勤咨询 LLP 地点： 美国
Zac Shaw是德勤咨询 LLP 人力资本业务的经理。他的工作重点是劳动力风险，拥有八年服务各类国内和全球组织的经验，包括财富500强公司、初创企业和公共部门客户。Shaw曾就最具挑战性的人才问题为组织领导者提供建议，并制定战略和解决方案来应对这些挑战，包括传统和替代性人才战略、薪酬福利与福祉的设计与优化、退休精算服务、运营模式与流程设计以及风险管理。
邮箱： zshaw@deloitte.com 电话： 1-312-486-2002
Chris Tomke
职位： 经理，德勤咨询 LLP 地点： 美国
Chris Tomke是德勤咨询 LLP 人力资本业务的经理。他领导研究、思想领导力和市场激活团队的内容开发，拥有15年的编辑和内容策略师经验。
Michael Griffiths
职位： 负责人 - 组织、劳动力与变革 地点： 美国
凭借二十多年指导组织进行劳动力和变革转型的经验，Michael帮助客户发展其人才战略、组织结构以及学习、技能和变革管理的方法，以实现持久的业务影响。在他的领导下，德勤的组织、劳动力与变革服务塑造了市场领先的组织战略，交付了有影响力的变革，并通过劳动力创造了可衡量的价值，这得益于数据驱动的洞察和卓越的执行力。与德勤的“人×机器”方法相一致，Michael帮助组织有意识地设计工作，以整合人力和机器能力，通过促进人与技术的真正融合，释放AI的全部潜力。
Michael是公认的劳动力转型思想领袖，在学习、人才和未来工作等主题上发表了大量文章。他被广泛认为是成为技能型组织方面的主要声音之一，并且自2022年以来一直是德勤《全球人力资本趋势》报告的合著者——这是同类研究中规模最大的关于人力资源、人才及相关技术主题的纵向研究。
邮箱： mgriffiths@deloitte.com 电话： +1 914 255 5478
文章类型： 文章 阅读时长： 11分钟 发布日期： 2025年10月28日
不确定性是当今商业领袖面临的一个决定性挑战。快速的技术创新、经济不确定性、监管变化、不断变化的劳动力人口结构以及波动的技能需求——每一天似乎都带来新的机遇和新的挑战。
💡 译者注：本文为德勤《未来劳动力规划》系列报告的开篇，探讨了在AI和不确定性时代，组织如何重塑劳动力规划以获取竞争优势。
未来劳动力规划
The Future of Workforce Planning
从报告中了解更多
在这个不断变化的环境中，传统的劳动力规划——即领导者设定战略方向，而财务等其他职能部门预测未来的人员编制和技能——可能已不足以保持竞争力。很少有组织对其战略劳动力规划方法充满信心；Gartner的一项调查显示，只有29%的首席人力资源官表示他们有能力实现战略劳动力规划目标。¹
劳动力规划正在演变——在某些组织中甚至被重塑——以成为动态的、由人工智能驱动的世界中的关键差异化因素。
有效平衡和整合技术与人类的使用，同时培养鼓励快速行动的文化，可以提升员工和业务成果。展望未来，一个组织真正的竞争优势可能在于它如何灵活且流畅地部署人力和能力，将人与能够改善双方成果的工作相匹配。
战略劳动力规划是一种不断发展的方法，它利用数据将需要完成的工作与可用的人才（和自动化）供给对齐。其目标是帮助确保组织在正确的时间、正确的地点，拥有具备正确技能的合适人员，以实现当前和未来的业务成果。
虽然劳动力规划的意图保持不变，但五大关键转变正在改变劳动力规划的实施方式，将其转变为新工作世界的竞争优势。我们关于未来劳动力规划的系列文章将详细探讨这些转变：在不确定性面前创建适应性劳动力规划能力；关注工作以及嵌入在人和AI中的能力组合，而非岗位和人员编制；解锁隐藏的能力和容量；拥抱AI驱动的自主、动态规划；以及通过跨职能协作和劳动力规划数据民主化打破孤岛（图1）。这些转变共同提供了一种前瞻性的方法，为未来的工作重新构想劳动力规划。
目录
- 劳动力规划的新方法
- 是什么在推动转型？
- 改变游戏规则的五大转变
- 没有一刀切的解决方案
- 战略劳动力规划作为竞争优势
劳动力规划的新方法
A new approach to workforce planning
这五大转变可能需要一种新的劳动力规划方法，这种方法将日益处于财务、技术和AI转型、人力资本管理以及业务和战略运营的交叉点。这种方法将整合更广泛的能力，如工作再设计、流动的岗位架构、动态资源分配、人机协作、有效的组织结构以及改进的技能利用。
例如，在 Hewlett Packard Enterprise，战略劳动力规划与人员分析团队紧密相连，并且最近已与组织设计团队整合。HPE 战略劳动力规划高级总监 Lindsey Taylor 表示：“我们也需要影响结构性变革。受组织设计影响的正确组织形态，与确保我们在正确的时间和地点拥有合适的人员担任合适的角色同样重要。”劳动力规划团队不仅与财务和业务运营部门密切合作，还与技术职能部门合作，探索某些角色如何实现自动化或增强，所有这些都是为了构建一个更高效、更有效的组织。²
劳动力规划不再仅由人力资源或财务部门拥有，它正在演变为一项关键的业务能力，旨在更适合未来敏捷、AI驱动、以人为本的组织（图2）。
当未来唯一已知的就是未知时，规划可能感觉是一项艰巨甚至不可能完成的任务。这种新的、扩展的劳动力规划方法将关乎将战略与执行联系起来，并培养做出动态决策的能力，这些决策在很大程度上由数据和技术驱动，以能够为人和企业创造指数级更好结果的方式融合人、技术和技能。
当唯一真正知道的就是未来是未知的时候，你如何为未来做规划？
一些组织已经在采用重新构想的劳动力规划方法。例如，一家电信公司现在将战略劳动力规划称为“劳动力塑造”——这是一项持续进行的工作，而非一次性事件。而医疗保健提供商克利夫兰诊所则围绕工作和岗位再设计来规划其劳动力，以应对医疗保健领域的人才短缺。³
是什么在推动劳动力规划的转型？
What’s driving the transformation of workforce planning?
为了理解劳动力规划为何在转型，首先看看是什么推动了这种演变会有所帮助。许多组织可能已经感受到了其中一些变化的影响。
- 波动性加剧和对更大敏捷性的追求。 领导者不能再在稳定性和可预测性的假设下运营。德勤与《财富》杂志最新的CEO调查强调，不确定性增加是首要关注点。⁴ 这个新时代可能需要一种始终在线、感知-响应、持续的劳动力规划方法。
- 组织作为新的竞争优势。 在当今市场，组织能力（通常嵌入在人中）的能力正成为一种关键优势。与在规模经济上竞争的工业模式不同，新的竞争优势可能围绕快速适应和利用优势展开。例如，可口可乐专注于创建和营销其品牌，同时依靠特许经营其装瓶业务，以便合作伙伴处理生产、包装和配送。⁵
- 人与机器的融合。 AI 正变得不仅仅是自动化的工具，它常常增强人类能力并与员工并肩协作，导致“超级工作者”的出现，他们利用AI来提高生产力和创造力。⁶ 员工正日益与AI交织在一起——我们在德勤称之为“融合”。这表明技术可能超越作为推动者、促进者和队友的角色，成为劳动力结构本身的一部分。劳动力规划需要考虑到这种可能性，将其关注点从规划人员或岗位数量转向规划任务、技能、人类能力（如情商和创造力）以及嵌入在AI中的能力。人机融合也引发了一些担忧，例如“认知债务”的可能性。劳动力规划者需要平衡AI带来的短期生产力提升与其对创造力、记忆力和独立思考等人类能力的潜在长期损害。⁷
- 正在消失的劳动力及其不断变化的形态。 在重大的劳动力转型中，传统劳动力规划中使用的工具和方法可能不再相关。进入就业市场的人数减少，而大量有经验的工人正达到退休年龄。⁸ 全球超过四分之一的人口现在生活在劳动年龄人口（通常定义为15至64岁）正在萎缩的国家。⁹ AI 也在重塑入门级岗位，使首次寻求进入劳动力市场的人更加困难。这些趋势正在创造一种可能更像钻石而非金字塔的劳动力结构，底部的个人贡献者减少，中间是管理AI和工作流程的经验丰富的员工。传统金字塔的扁平化也反映了向减少层级组织发展的趋势，以提高敏捷性、效率和决策能力。
- 技能半衰期缩短和工作复杂性增加。 与工业时代工人通常可互换不同，现代劳动力规划越来越多地被要求考虑流动、复杂和不可预测的工作，这使得传统方法过时。工人不再是可互换的，拥有可以整齐地映射到岗位并随意替换的可预测技能。多年来，技术的发展速度一直在缩短某些技能的半衰期；随着AI可能加速这一趋势，劳动力规划正难以跟上。事实上，60%的企业表示技能差距阻碍了转型，72%的CEO表示人才差距导致了业务挑战。¹⁰
- 创造人类成果而不仅仅是业务成果的需求日益增长。 劳动力规划传统上侧重于确保人才以实现业务目标，提供诸如成本节约、敏捷性和风险缓解等好处。但德勤的研究表明，业务成果和人类成果相互放大；当创造更大的人类成果时，更好的业务成果随之而来，反之亦然。领先的组织正在考虑劳动力规划如何为业务、员工和社会整体创造价值，其指标也考虑人类成果，如提高工作保障、减少职业倦怠、改善福祉和技能增长。例如，通过避免快速招聘和随后裁员的繁荣-萧条周期，或者通过重新构想员工角色而不是完全用AI取代他们，组织可以为员工创造更大的稳定感和就业能力。
重新构想劳动力规划的五大转变
Five shifts to reimagine workforce planning
为了帮助劳动力规划适应一个更不可预测、由AI驱动的新工作世界——并将其转变为真正的竞争优势，帮助组织实现业务和人类成果——我们确定了领导者在方法演进时应考虑的五大关键转变。这些转变将在本系列的后续文章中详细探讨。
从为单一未来规划到为多重未来规划
From planning for the future to planning for multiple futures
劳动力规划过去依赖于关于工作和人才的某些基本假设。但日益加快的变化步伐已使其中许多假设过时。毕竟，当预测未来几个月变得困难时，预测一两年几乎是不可能的。当唯一真正知道的就是未来是未知的时候，你如何为未来做规划？
与其试图解决不确定性，组织可以找到在其劳动力规划中拥抱不确定性的方法。情景规划是应对此类挑战的常用方法，但其他方法也在涌现。一些组织正在尝试使用数字孪生技术来辅助其工作。另一些则完全借鉴其他职能部门的策略——例如，从财务部门汲取灵感，采用“投资组合”式的人才管理方法。还有一些组织正在尝试在系统中构建更多的缓冲或容量，以吸收未来的冲击；将规划范围从技能扩展到更灵活、更有韧性的人类能力，例如学习和应用理性判断与批判性思维的能力；或者采用一种创造尽可能多的可能或潜在未来进行试验、并实时调整的方法。
从基于岗位的规划到基于工作的灵活规划
From planning based on jobs to flexibly planning based on work
长期以来，岗位一直是工作的基础结构——并且，连同人员编制，它们也是劳动力规划的基础。但是，正如我们在2024年德勤《全球人力资本趋势》文章“Navigating the end of jobs”中所探讨的，通过将岗位分解为任务，可以实现更大的敏捷性以及改善的人类和业务成果。然后，可以根据员工的技能和能力，以及AI和其他技术自身或与人类结合所能做的事情，来重构工作。许多劳动力规划者现在正采用基于任务和技能的方法进行劳动力规划，寻找执行工作的最佳资源组合。这些选项可能包括外部人才、自动化、与AI协同工作的人类，或项目或岗位中的员工。
然而，这些新方法优先考虑基于更广泛成果的规划，而不是关注细粒度、碎片化的任务和技能。它们强调赋予员工与成果相符的扩展角色，使他们能够更灵活地适应。劳动力规划正在超越“什么”（岗位、任务和技能）、“谁”（哪些人和多少人）、“哪里”（人才所在地）和“何时”（我们需要工人的时间范围）。它现在也考虑“如何”——工作是如何完成的——使规划能够超越其传统限制，并基于工作及其预期成果进行灵活规划。
从基于可见的规划到解锁隐藏的能力和容量
From planning based on the visible to unlocking hidden capability and capacity
招聘和雇佣决策通常基于可见的能力和容量——即内部和外部劳动力已知的技能和可用性。但今天需求旺盛的技能明天可能不再至关重要。组织可能需要灵活地发现和部署人才以满足不断变化的需求。
而可见的**可能只代表实际容量的一部分。组织应考虑他们可以在劳动力内部利用的隐藏能力。这包括未被充分代表的员工，如神经多样性个体、看护者或没有大学学位的人——这些合格且渴望工作的工人常常被传统的招聘实践所忽视。这也可能包括拥有相邻、可转移或基础技能的人，他们通过一些发展，可以获得组织所需的技能和能力。同样，劳动力规划者有时会忽视就业模式如何演变以及揭示隐藏或被困容量的新方法。劳动力正日益扩展到全职或兼职员工之外。正如《Workforce Ecosystems: Reaching Strategic Goals with People, Partners, and Technologies》一书中所讨论的，组织有其他完成工作的方式，包括外包供应商、联盟伙伴和分包商、自由职业者和零工工作者、作为人才的AI等等。¹¹ 他们还可以通过内部人才市场将员工调动到项目和工作岗位，或者通过人机融合的混合方法利用AI来倍增人才的价值，从而解锁容量。
从静态、手动规划到自主、动态规划
From static, manual planning to autonomous, dynamic planning
AI 已经在改变劳动力规划，增强了其预测离职率和留任率的能力，利用实时数据实现更准确的需求和供给预测，推断技能，激活动态调度，并模拟应对各种干扰的劳动力变化。
但代理型AI（Agentic AI）可能开启一系列新的可能性，迎来一个更自主、动态和迭代的劳动力规划新时代。例如，AI代理可以持续监控指示劳动力变化的信号，例如特定技能领域的潜在流失、影响技能供应的临时劳动力变化，或工人容量的变化（增加或减少）。当达到临界点时，AI可以向领导者发送警报，促使他们重新评估劳动力计划，包括根据需要重新设计角色和工作。这些信号也可用于识别随时间变化的趋势，帮助改进人员编制、技能和容量的预测模型。
AI代理还可以实时建议干预措施或资源重新分配。一些先进的代理能够自行进行分类处理。例如，在人类批准AI提出的调整劳动力组合的建议后，AI代理可以在招聘系统中启动职位发布，或标记潜在的技能差距以触发学习活动。
从孤岛到协同——横向与纵向
From silos to synergies—both horizontal and vertical
要使劳动力规划充分发挥其作为竞争优势的潜力，打破孤岛可能是一个重要因素。劳动力规划不应再被视为仅属于财务或人力资源部门的领域；领先的组织正在横向扩展劳动力规划，包括跨多个职能领域的协作，包括战略和业务运营、技术、房地产、风险、采购、法律、营销和传播，以及财务和人力资源。这种横向整合确保劳动力规划与更广泛的业务战略紧密相连，并利用多样化的专业知识来应对复杂的劳动力挑战。
纵向来看，劳动力规划也正在从高层战略规划扩展到更贴近业务的一线规划。这包括将劳动力规划责任下放给业务部门领导、团队领导和项目经理，他们最了解其团队的日常需求和能力。通过使劳动力规划更贴近工作执行的地方，组织可以做出更及时、更相关的决策。这种纵向整合还涉及将劳动力规划嵌入到组织的各个层面，从企业战略到业务单元规划，再到团队和项目层面的动态资源分配。
⚠️ 注意：本文为系列文章的第一篇，后续文章将深入探讨每个转变的具体细节和实施策略。