📖 精译自原文 · 基于报告全文（44 页）按章节忠实精译；数字与原文逐字一致，图表关键数据已在正文体现
前言
Preface
随着 AI 重塑工作的完成方式，人力资源（HR）职能比以往任何时候都更加重要。随着角色与技能要求不断变化、新型的人机协作（human–machine collaboration）不断涌现，劳动力正在经历根本性的变革。HR 由此承担起一种新的双重角色：它既是 AI 转型的"架构师"（architect），塑造工作、角色与能力如何演变；又是身体力行的"灯塔"（lighthouse），率先重新构想自身的运营模式，示范如何把 AI 嵌入核心流程。
在这样的环境下，首席人力资源官（CHRO）及其他 HR 领导者，需要更清晰地把握人力职能今天所处的位置以及未来需要如何前进。为此，我们扩展了 HR Monitor 报告，为领导者提供更丰富的数据，用以对标同业、评估进展并识别关键的行动领域。
我们 2024 年的首份报告聚焦德国的 HR 图景；去年，我们呈现了整个欧洲的劳动力与 HR 趋势；今年，我们调研了横跨十个国家的约 1,300 名 HR 专业人士和约 5,500 名员工，主体聚焦欧洲（比利时、法国、德国、意大利、荷兰、波兰、西班牙和英国），并辅以来自美国和中国的对比数据。数据采集于 2026 年 1 月，覆盖多个行业，并结合了与麦肯锡人力与组织绩效团队（People & Organizational Performance Practice）的 HR 领导者和专家访谈的洞察。（注：由于今年新增了中国、荷兰和比利时，国别覆盖较 2025 年略有变化，因此调研结果的同比差异应仅作方向性参考。）
本年度报告既考察 HR "交付了什么"——涵盖人力规划、人才招聘、学习与发展、员工体验等核心维度，也考察 HR "如何创造价值"，包括数字技术与 AI 的影响；此外，它还把 HR 自身的评估与员工的真实体验加以对照，以揭示潜在的认知差距。每一章都会突出从调研数据中浮现的关键主题，并给出面向领导者的建议。
引言：人力资源职能的转折点
Introduction: HR at a Turning Point
雇主主导的市场：招募权重下降，但招聘有效性依然关键（Recruiting Becomes Less Critical, but Hiring Effectiveness Remains Essential）
在雇主主导的劳动力市场中，招募的重要性正在下降，但招聘的有效性依然不可或缺。全球劳动力市场总体趋于平稳，录用接受率（offer acceptance rate）上升了 3 个百分点，整体招聘成功率上升了 4 个百分点。尽管市场仍然有利于雇主，企业仍需让招聘流程更加高效——往往要处理每个空缺更高的申请量，并压缩漫长的招聘周期，以免流失顶尖候选人。AI 在提速和改善候选人体验上潜力巨大，但它必须被嵌入精心设计的流程，而非简单叠加在既有复杂做法之上。
绩效管理与员工发展重回议程，但执行仍碎片化（Performance Management and Employee Development Are Back, but Fragmented in Execution）
许多组织重新强调可衡量的绩效与系统化的能力建设，但这一愿景尚未在实践中落地。学习参与度依然有限，24% 的员工完全没有参加过任何培训；反馈周期稀疏，超过半数员工每年只获得一次反馈或根本得不到反馈。我们发现，HR 专业人士往往同时高估了培训参与度，以及员工对发展机会所赋予的重要性。
经济动荡之下，流动性下降，薪酬成为首要关切（Amid Economic Instability, Labor Mobility Declines and Compensation Is a Top Concern）
在宏观不确定的环境下，员工流动性正在下降，主动离职率（voluntary attrition）同比下降 2 个百分点。员工的留任决定越来越多地由实实在在的因素驱动：薪酬（52%）、工作与生活的平衡（46%）和工作保障（45%）。雇主主导的市场减少了外部机会，也降低了组织作出调整的压力；在此背景下，改善员工体验更多在于强化公平、透明与可持续的工作负荷，而非推出更多项目。
智能体化的 HR 运营模式开始浮现，但大规模 AI 落地仍然有限（Agentic HR Operating Models Are Emerging, but Large-Scale AI Adoption Remains Limited）
传统的尤里奇模型（Ulrich model）正逐渐让位于更敏捷、更依托技术的形态，但多数组织仍处于混合过渡阶段。尽管建模分析显示 HR 各领域存在巨大的 AI 潜力，落地却很缓慢——视领域不同，运营层面的应用增幅仅为 0 至 6 个百分点。要释放 AI 的全部价值，HR 需要围绕"按需流动用工"（flow-to-work）原则重新设计运营模式，建立统一的数据底座（data backbone），并坚定地从实验走向企业级转型。
第一章 人机协作时代的战略性人力规划
Chapter 1: Strategic Workforce Planning in the Age of Human–AI Collaboration
随着工作演变为人与智能体之间的协作——把人类判断力与自动化的力量结合起来——AI 的进步预计将大幅改变技能被运用的方式与场景。麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute, MGI）的分析显示，若到 2030 年 AI 以中等速度被采用，欧洲和美国当前工作时长中最多可有 30% 被自动化；同一时期，当今超过 70% 的技能预计仍将保持相关性。但这并不意味着岗位本身不变——到 2030 年，随着任务在人与智能系统之间重新分配，几乎每一种职业都将经历技能转变。
在技术急剧变革之时，最有能力作出回应的，是那些以对待金融资本的同等战略严谨度来对待人才的组织。在标普 500 指数（S&P 500）成分股公司中，善于将人才回报最大化的企业，其人均创收比中位数企业高出 300%。这些佼佼者往往以三到五年的视野进行战略性人力规划，并预判多种情景，从而在恰当的时间拥有数量与技能都恰当的人才。生成式 AI（gen AI）带来的不确定性，使这种前瞻视角比以往更难、也更关键：它促使组织从根本上重构运营与价值创造方式，改变人与技术的配比。战略性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数调整，转向以能力和情景为基础的人力决策。
技能缺口持续存在，但行业间差异显著（Skills Gaps Persist but Vary Across Industries）
根据受访的 HR 专业人士，23% 的员工缺乏在当前岗位履职所需的至少部分技能，较去年下降 9 个百分点；与此同时，22% 的员工怀疑自己未来五年能否具备保住现有岗位所需的技能，较 2025 年下降 6 个百分点。意大利报告的当前技能缺口最高（28%），波兰最低（23%）。按行业看，技能缺口最高的是化工（30%），公共与社会部门、电子（均 28%），旅游餐饮、半导体（均 27%）；最低的是机械（16%）、旅行物流运输（18%）和房地产（19%）。我们认为这些数字表明 HR 低估了未来技能变化的程度，因为 MGI 预测未来几年几乎每种职业都将经历技能转变。
重要的未来技能正在转变（Important Future Skills Are Shifting）
问题解决能力（problem-solving）仍是被引用最频繁的未来技能，今年有 44% 的 HR 专业人士将其列入前五；创造力（creativity）升至第二（去年第五），数据分析与 AI 仍居前三。相比之下，软件开发等高度专业化的技术执行类技能重要性下降，反映 AI 正越来越多接管这类任务；而引导、解读和运用 AI 产出的技能日益凸显——数字素养（digital literacy）是上升最快的技能，从 2025 年的第 20 位升至今年第 6 位，推理能力（ability to reason）从第 12 位升至第 9 位。这些转变指向对"技能情报"（skills intelligence）的需求：把全面的技能分类体系（skills taxonomy）与 AI 驱动的分析结合，及早察觉结构性变化、识别可使人才重新调配的技能邻近关系（skill adjacencies）。
人力规划仍以短期和操作性为主（Workforce Planning Remains Predominantly Short Term and Operational）
平均而言，62% 的 HR 专业人士表示其公司开展了覆盖全组织的人力规划，另有 34% 将其应用于至少部分员工。然而，只有 11% 开展战略性人力规划——即预测未来三年及以上的人力需求——而近三分之二的企业规划周期不超过 12 个月。同时，85% 的组织已建立技能分类体系（较 2025 年的 78% 上升），但仅 57% 把全组织范围的人力规划与全面的技能档案结合起来；在人机协作时代，这种脱节将制约转型。
第二章 人才招聘：劳动力市场趋稳下提升招聘效率
Chapter 2: Talent Acquisition — Enhancing Hiring Effectiveness as Labor Markets Steady
在地缘政治与经济持续不确定的背景下，全球劳动力市场总体趋于平稳，并依然由雇主主导。2025 年 12 月，经合组织（OECD）经季节性调整后的失业率为 5%，与一年前持平；欧盟（EU）为 5.9%，同样大体平稳。但部分市场仍可见压力：德国 2026 年 1 月录得 300 万失业人口，创 12 年来 1 月最高，登记职位空缺降至 60 万以下；西班牙仍是样本中失业率最高的国家，2025 年 12 月达 10%。
人才市场趋稳，雇主占据主动（Talent Markets Are Steady, with Employers in the Driver's Seat）
HR 专业人士报告有 11.6% 的空缺岗位无法填补，较 2025 年的 11% 仅略升，表明市场已趋平稳，但企业在特定技能领域仍难招人。电子（13.7%）以及科技、媒体与电信（13.3%）报告的填补困难最突出，反映专业化数字与工程能力的稀缺；公共与社会服务、服务业（均 9.9%）的空缺缺口相对较低。国家层面进一步印证雇主主导：西班牙每个招聘职位平均收到 165 份申请（全球平均 30 份），而失业率仅 4% 的荷兰平均只收到 10 份。
薪酬与就业保障驱动就业流动（Compensation and Job Security Drive Employment Moves）
薪酬与福利是全球换工作的首要驱动因素，47% 的受访员工提及；就业保障以 36% 跃居第三——相较 2025 年它还是最不重要因素，这一显著转变凸显宏观波动带来的心理冲击与风险意识上升。工作与生活平衡及灵活性始终位居前五，弹性工作已成为结构性预期。相比之下，培训与发展机会对吸引员工的重要性下降了 12 个百分点。值得注意的是，HR 与员工对前三大吸引因素的认知今年已完全一致（去年存在脱节），但在次要因素上仍有差距：HR 低估了与直接上级及同事关系的重要性，又高估了培训发展机会与雇主声誉。
招聘有效性成为战略优势（Hiring Effectiveness Becomes a Strategic Advantage）
总体招聘成果改善：全球录用接受率从去年的 56% 升至 59%（法国最高 71%，波兰最低 46%）；招聘成功率为 50%，高于去年的 46%（法国领先 64%，波兰 37%）。速度是关键差异化因素：从岗位获批到录用被接受的招聘周期（time to hire）中位数为 70 天、平均超过 90 天，而处于前四分之一（top-quartile）的组织仅需 49 天；招聘周期较长的组织报告的接受率更低。招聘来源结构基本未变：内部流动稳定占约三分之一，66% 的岗位通过外部填补（43% 来自企业自身外部招聘，23% 来自猎头/代理/临时用工机构）。意大利内部流动率最高（50%），而中国雇主最依赖外部招聘——71% 的空缺通过企业自身外部招聘或外部服务商填补。
专栏 · 招聘中的 AI（AI in Recruiting）
人才招聘是 HR 中自动化潜力最高的环节之一，麦肯锡分析估计简历筛选、评估、面试等核心环节自动化潜力至少达 60%。AI 应用通常集中在三个领域：职位需求与招聘广告的创建；筛选与甄选（自动简历筛选、基于技能的匹配、候选名单生成，以及面试中的结构化评估）；候选人互动（聊天机器人与虚拟助手处理排期、答疑与个性化沟通）。由于招聘涉及敏感个人数据，监管合规与伦理是核心设计原则：2024 年欧盟实施全球首部全面 AI 法规《欧盟人工智能法案》（EU AI Act），普遍把招聘与人事决策类 AI 归为"高风险"，要求风险管理、文档、透明度与有意义的人工监督；欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）则对数据处理施加严格规则。此外还需警惕无意识歧视——历史训练数据可能复制甚至放大偏见。现行法规多在追赶上一代机器学习系统，而非新兴的智能体 AI（agentic AI）。组织应优先采用"人在回路"（human in the loop）设计、强数据治理、偏见测试与透明度。
第三章 员工发展：为快速演变的技能与 AI 要求做准备
Chapter 3: Employee Development — Preparing Workers for Rapidly Evolving Skill and AI Requirements
在经济承压之下，绩效管理重回领导者议程首位，企业强化对可衡量绩效与生产力的重视，不少公司重新引入能区分高低绩效者的绩效评级。与此同时，AI 与技术的快速颠覆使持续学习愈发重要。麦肯锡此前研究表明，将有效绩效管理与强技能培养相结合的公司，业绩超越同行的可能性高出四倍。
绩效管理认知存在差异，反馈密度滞后（Performance Management Perceptions Vary as Feedback Intensity Lags）
绩效评级暴露出雇主与员工评估的脱节：HR 报告 31% 的员工获高于平均评级、50% 平均、19% 低于平均；而 37% 的员工自评"高于预期"，在美国和英国尤为明显（员工自评高于预期分别为 53% 和 51%，而两国 HR 都只报告 34% 的员工高于平均）。反馈频率有限：五分之一的员工过去 12 个月没有任何职业发展或反馈会谈（而 HR 报告仅 3% 的员工从未被评估），58% 的员工每年只收到一两次正式反馈。反馈结构仍高度层级化：主要来自直线经理（68%）和高层管理者（50%），有结构的同事互评仅 15%。
学习参与度有限，且被 HR 高估（Learning Participation Remains Limited and Overestimated by HR）
学习活动仍处低位且常被高估：员工报告平均每年 3.4 个培训日，而 HR 的估计几乎翻倍至 6.2 天。24% 的员工过去一年完全没参加培训（荷兰、德国均高达 35%）；各国差异明显，中国（5.0 天）、西班牙（4.4 天）较高，德国（2.5 天）较低。学习满意度喜忧参半：38% 的员工不满意或态度中立，蓝领员工升至 46%，或表明学习供给仍主要面向白领。HR 与员工对"培训作为吸引/留存驱动因素"的看法也有差异：HR 把培训机会在吸引（29%）和留存（27%）中均排第五，而员工只把它在吸引中排第十（15%）、留存中排第七（19%）。
AI 技能发展与使用在各地区差异显著（AI Skill Development and Usage Vary Significantly Across Regions）
平均 71% 的员工预计 AI 将影响自己的工作并改变所需技能。但正式 AI 培训差异巨大：欧洲仅 25% 的员工接受过生成式 AI（gen AI）培训（较去年升 4 个百分点），美国 31%（降 14 个百分点），中国 49%。使用频率同样悬殊：欧洲 36% 的员工每天或每周数次使用 AI 工具（升 13 个百分点），美国 47%（降 17 个百分点），中国 77%。
给领导者的发展建议（Recommendations for Leaders）
组织应优先：把绩效管理重新定位为技能进阶的驱动力，建立常态化、经过校准的多维度反馈；从衡量培训活动转向衡量"学习回报"（return on learning），把学习成果与业务、绩效、职业发展挂钩；并把 AI 技能发展与使用嵌入员工发展体系——引入全员强制 AI 培训，系统追踪日常工作中的 AI 使用，并与绩效和职业发展挂钩。AI 智能体、学习发展智能体（learning-and-development agents）可把识别出的技能缺口转化为个性化、情境化的学习旅程。
第四章 谨慎的劳动力：员工体验与留任洞察
Chapter 4: A Cautious Workforce — Insights into Employee Experience and Retention
员工体验（employee experience, EX）已成为驱动组织绩效的战略杠杆。麦肯锡此前研究显示，拥有积极员工体验的员工，其敬业度（engagement）比体验消极者高 16 倍、留任意愿高 8 倍。全面衡量 EX 需把感知类指标（满意度、留任意愿）与行为类指标（缺勤率、离职率）结合。外部压力同样塑造 EX：2025 年 12 月 OECD 各国平均价格水平比 2019 年 12 月高出三分之一以上，实际收入持续承压；欧盟委员会数据显示 38% 的欧盟消费者担心能否支付账单。
经济不确定性下离职率下降（Attrition Declines amid Economic Uncertainty）
尽管满意度和底层员工价值主张并未实质改善，流动性却在下降，表明留任更多由经济谨慎与受限的外部机会塑造。2025 年全球有 11.8% 的员工离开雇主，其中近一半（5.2%）是退休；主动离职率全球 4%、欧洲 3.7%（较上年降 2 个百分点）。电子行业离职率以 23% 遥遥领先（近平均两倍，退休 10.8%、主动离职 8%）；旅游餐饮等服务业 14.2%，其中超半数离职（7.6%）是被解雇。只有 17% 的员工计划未来六个月内更换雇主（低于一年前的 23%），17% 担心失业（与去年持平）；换工作意愿与失业担忧都随年龄增长而下降。数据描绘出一支谨慎、规避风险的劳动力。
满意度保持稳定，缺勤率下降（Employee Satisfaction Holds Steady while Absenteeism Declines）
满意度大体稳定：引用公司敬业度调查的 HR 反映 63% 的员工满意（降 1 个百分点），而 HR Monitor 员工调查显示更高的 75%（降 1 个百分点）。平均有 11% 的工作时间（相当于 27 个工作日）因缺勤（absenteeism）损失，低于一年前的 15%；损失工时中健康问题占最大份额（60.4%），其次是照护责任（24.4%）、通勤（15.2%）。美国（13.7%）、英国（13.4%）、波兰（12.6%）损失最高，荷兰（9.9%）、法国（9.5%）、中国（5.7%）最低。提供更多带薪假的国家缺勤率往往更低：法国、荷兰平均带薪假超 30 天，而美国、中国分别约 18.8 天、波兰 24.9 天。员工平均只休掉 83% 的可用带薪假，美国利用率最低（约三分之二，年均仅 12.1 天）；西班牙（90%）、德国（89%）、英国（89%）最高。带薪假少的国家工作负荷也更高——波兰、美国、中国平均每周工作超 40 小时，荷兰最低为 35.2 小时。
让员工选择留下的首要因素（Top Factors That Make Employees Stay）
员工留任的五大主因及同比变化为：薪酬及额外福利（52%，升 24 个百分点，从去年第五跃居第一）；工作与生活的平衡（46%，升 12 个百分点）；工作保障（45%，升 6 个百分点，排名虽从第一降至第三，但绝对重要性上升）；灵活性（33%，升 2 个百分点）；与同事的关系（27%，降 6 个百分点）。麦肯锡研究一贯表明，薪酬主要起"保健因素"（hygiene factor）作用：报酬偏低易致不满与离职，而一旦被认为具竞争力，灵活性等其他因素就成为更重要的留任驱动力。与常见的代际叙事相反，薪酬与福利在所有代际中均排第一，工作的意义感在多数代际仅排第六，与"Z 世代最具目标感"的传言相悖。
专栏 · 远程办公：建立新的平衡点（Remote Work: Establishing a New Equilibrium）
在亚马逊、摩根大通（JP Morgan Chase）、AT&T 等强化到岗要求、诺和诺德（Novo Nordisk）今年 1 月要求办公室岗位每周五天到岗的同时，严格的"重返办公室"政策仍属例外。调查显示温和的回流趋势：符合条件的员工按公司政策平均每周获准远程 2.8 天（接近 60/40 混合模式），但实际只用 1.9 天，比 2025 年少 0.6 天。员工对现行模式满意度上升：只有 30% 希望更多远程（降 8 个百分点），46% 对当前模式满意（升 12 个百分点）。远程主因为改善工作与生活平衡（61%）、减少通勤（58%）、更灵活的工时（50%）；到岗最受重视的是与同事面对面（48%）、设备更齐全的工作场所（40%）和更高生产力（38%）。
专栏 · 灵活性：不止是一项福利（Flexibility: More than a Perk）
在实际从事兼职的员工中，健康相关原因（49%）和育儿责任（41%）是最重要的驱动因素，其次是改善工作与生活平衡（39%），财务或税务动机只占很小部分（5%）。这表明兼职更多是维持绩效、协调职业与私人需求的方式，而非生活方式选择。在希望减少工时的全职员工中，改善工作与生活平衡是遥遥领先的首要驱动因素（74%）。这把工作时间灵活性定位为留任策略的核心要素，而非一项福利。
第五章 重塑 HR 运营模式：AI 时代的人力职能
Chapter 5: HR's Operating Model — Rewiring the People Function in the Age of AI
HR 运营模式（operating model）规定组织如何构建、治理并交付服务以执行人才战略。麦肯锡研究表明，即便表现最优的企业也只实现了战略全部潜力的约 70%，部分正源于运营模式的短板。今天的创新沿两条路径推进：拥抱更敏捷的运营模式，以及通过技术创造价值。麦肯锡此前研究发现，超过四分之三的 HR 职能仍主要按经典尤里奇模型（由 HR 业务伙伴、共享服务中心和卓越中心构成）组织；未来需要更精简、以人为本的模式，让人才战略家（people strategists）、人才科学家（people scientists）与人才技术专家（people technologists）在产品小队中协作。MGI 估计，当前约三分之二的 HR 任务可被自动化，但只有约 5% 的企业能成功且常态化地将新技术融入 HR 职能，多数仍处于界定技术战略的早期。领先者已在试验新架构：Moderna 于 2025 年合并 HR 与 IT 以加速成为"AI 优先"公司；AXA 德国在执行董事会层面把 HR 与数据、AI 合并为统一的"人力与数据"职能。
敏捷 HR 运营模式正在兴起，但尚未完全到来（Agile HR Operating Models Are Emerging but Have Not Fully Arrived）
静态的职能化设置正在被打破：受访 HR 从业者中 32% 仍主要在尤里奇模型下运作，18% 在前尤里奇模型（pre-Ulrich，主要围绕 HR 通才构建）下运作，34% 表示至少部分采用敏捷 HR 模式（但这多为混合实践，真正敏捷的仍属例外）。仅 15% 表示运行高度机器驱动（machine-powered）的模式，但相比此前研究的 6% 已明显增长。多数组织在多种原型的混合下运作，很少有组织彻底重新设计了结构。
以效率为基础：共享服务与自助服务（Efficiency as a Foundation: Shared Services and Self-Service）
共享服务中心（shared service center, SSC）数十年来是 HR 运营模式的基石，如今主要聚焦薪资和福利管理（58%）、HR 行政与数据管理（51%）、学习物流（45%）和考勤管理（45%）；随着大部分例行活动走向自动化，其角色正在演变。自助服务（self-service）代表下一层效率：几乎所有组织都至少提供一项 HR 自助服务，但平均只将约 40% 的流程以自助形式提供，且集中在休假申请（61%）、调查问卷（48%）、差旅报销/薪资核算/考勤记录（各 45%）等事务性任务；能提供自助式学习与发展的组织仅 31%。智能助手与代理式工作流（agentic workflow）有望全天候（24/7）扩展自助服务的广度与个性化。
AI 能释放效率并改善 EX，但采用率正陷入停滞（AI Can Unlock Efficiency and Improve EX, but Adoption Is Stagnating）
7% 的 HR 员工认为未来几年其岗位可能不再以当前形式存在，18% 预期因 AI 发生重大变化。与此同时，HR 从业者对 AI 自动化潜力的看法趋于温和：他们估计核心 HR 职能中 20% 可被自动化，大幅低于去年逾 30% 的估计；其中认为招聘潜力最高（22%），其次是员工管理、学习与发展、HR 分析（各约 21%）。基于建模的分析则显示更大潜力：除约 50% 的 HR 活动可由传统技术自动化外，AI 还可把整个 HR 职能中额外 30% 的活动自动化，在学习与发展、HR 分析、HR 合规等选定领域增量潜力可达 40%。但实际采用仍偏低且渐进：全球企业在 28% 的 HR 流程拥有可运营的 AI 解决方案，37% 仍处于试点，较上年仅提升 0 到 6 个百分点；运营性使用集中在高度行政化的流程（考勤与休假管理 33%、HR 流程优化 31%、员工数据管理 30%）。地区上中国领先（运营 43%、试点 45%），其次英国（39%）、美国（37%），欧洲大陆落后（运营仅 23%，且 39% 的流程完全无 AI 方案）；行业上半导体（39%）、科技媒体电信（37%）领先。
代理式 AI 是 HR 创新的下一个前沿（Agentic AI Represents the Next Frontier for HR Innovation）
能够自主规划、决策并执行多步骤工作流的代理式 AI（agentic AI）代表创新的下一阶段，但认知与采用仍有限：在一些欧洲国家，多达三分之一的受访 HR 从业者尚不熟悉这一概念；报告代理式 AI 带来变革性影响占比最高的是中国（17%）和美国（16%）。先行组织以各具特色的方式踏上"代理式 HR"之旅：有的自下而上对精选痛点"智能体化"以建立信心，有的把薪资或入职等核心端到端流程重新设计为"人+智能体"系统作为可复制模板，最具变革性的组织则从清晰的目标状态（北极星愿景）出发倒推、重新构想每个 HR 领域。
给领导者的 AI 建议（AI Recommendations for Leaders）
报告建议领导者优先采取四项行动：一是迈向代理式 HR 运营模式，让 AI 智能体承担事务性与分析性任务、HR 从业者聚焦编排、判断与价值创造，并通过"工作流动池"（flow-to-work pools）把专家灵活调配到战略重点；二是投资统一的技术与数据中枢，整合碎片化系统、实现贯穿员工全生命周期的干净可互操作数据；三是在 HR 内部建设数据与 AI 能力，通过再培训、技能提升与招聘新人才画像，把当前较低的基线显著提升；四是快速行动并迅速规模化 AI，从零散试验转向对已验证用例的系统性规模化与端到端流程重设计，不再容忍漫长的试点阶段。
结论：从职能卓越走向系统级转型
Conclusion
总体而言，AI 在 HR 中的价值潜力已被广泛认可，但结构性与能力上的障碍仍在阻碍规模化，许多组织困在试点模式中。HR Monitor 2026 的数据共同表明：人力职能正站在一个转折点上——从追求职能卓越，迈向系统级转型。在劳动力市场趋稳、技能缺口与 AI 鸿沟并存的当下，最有可能赢得这一转折点的，是那些把战略性人力规划、技能体系与 AI 落地系统性连接起来的组织；而 HR 既要做 AI 转型的架构师，也要成为率先落地、以身示范的灯塔。