2026年，這九大趨勢將會深刻影響未來工作

2026年，企業將置身于AI理想與現實矛盾的“戰略緩沖帶”。高德納提出的九大趨勢揭示了轉型的關鍵挑戰：AI裁員快于增效、文化失調加劇、心理健康受損、“工作垃圾”泛濫、招聘信任危機、內部間諜風險、數字人才轉向技工、流程專家比技術天才更重要、員工數字分身索償。企業若想穿越陣痛，必須超越技術狂熱，優先關注人的適應性——重建人性化協作，防范文化風險，并培養能重構業務流程的系統變革者，而非僅追求工具效率。

2026年，企業高管對人工智能驅動增長的期望依然高漲，與此同時，員工隊伍卻正在應對當前AI實際表現所帶來的更為清醒的現實。高德納研究表明，僅2%的人工智能投資能產生變革性價值，僅20%的投資可獲得可量化的回報。

在2026年，管理團隊將不得不應對這種艱難的張力：既要實現當前的增長目標，又要在人工智能轉型中培養一支能夠驅動未來價值的人才隊伍。為此，他們必須優先考慮以下幾點：

· 應對人工智能時代的新現實：在技術快速進步、經濟波動和政治不確定性的推動下，雇傭關系的基本準則正在發生變化。

· 緩解對組織績效的新興威脅：人工智能格局的快速演進，使企業難以精準預判并優先應對其將面臨的最嚴峻挑戰。

· 抓住人機協作的機遇：隨著組織持續探索人工智能投資的價值創新路徑，不斷深化的人機協同模式將開辟差異化的競爭新賽道。

為了幫助領導者為組織在2026年可能遇到的意外或未被充分認識的風險做好準備，高德納提出以下九項預測。

1. 因AI導致的裁員速度超過AI帶來的生產率提升

2025年，我們目睹了直接或間接歸因于AI的大規模、備受矚目的裁員。但實際上，人們并非真的被性能更優的AI取代了工作，至少目前還不是。高德納分析發現，2025年上半年因AI提升員工生產率而導致的裁員不到1%。

現實情況是，許多企業高管正基于對AI回報的過度預期進行人力決策——這些預期往往難以實現。他們寄希望于效率提升的愿景，誤將人力規模的縮減等同于創新與生產力的進步。

2026年，這些組織必須應對因裁員而帶來的痛苦選擇，若缺乏經過驗證的AI驅動的生產力提升，這一過程將更加困難。如果AI生產力的提升速度滯后于組織當前需要完成的工作量，它們將不得不以更高的成本重新雇傭那些被過早裁掉的員工，以實現其目標。

當組織穿越AI時代初期的混沌過渡期——技術尚未成熟到足以兌現其承諾時——人力資源部門必須確保員工隊伍的規模、結構和技能既能支撐當前核心業務，又不削弱其構建AI融合商業模式的長遠潛力。

2. 文化失調阻礙組織達成績效目標

2025年，一些組織因公開擁抱一種更為嚴苛的文化而登上新聞頭條，其特征是更長的工作時間、更激進的績效管理和更少的員工靈活性。

盡管企業領導者確實在追求能驅動業績的文化，但在AI主導的生態中，這種激進的變革并非常態，而是特例。事實上，多數企業正以更隱蔽卻持續的方式，不斷加碼對員工的期望，卻未提供相應的對等回報——這一點已被員工敏銳察覺。

這種自上而下的績效壓力正導致嚴重的文化失調，即許多組織宣稱的文化已不再反映員工日常經歷的現實。

這種文化失調即使在雇主友好的勞動力市場中也會產生切實后果，包括績效降低、敬業度下降和雇主品牌受損，所有這些都會使實現首席執行官的績效目標變得更加困難。

2026年，最成功的組織將內外一致地坦誠其文化現實以及對員工的期望（例如工作時間、產出和地點）。文化可以、也應該演進以適應當前工作環境的現實，但員工必須清楚他們加入的是什么。

3. AI對員工的心理健康造成損害

各組織正投入大量精力來確定AI將如何改變工作，但用于理解人本身將如何改變的能量卻少得多。生成式AI在組織中的采用已近乎無處不在。與此同時，越來越多的證據表明，長期使用生成式AI可能導致情感和認知損害，從認知衰退到AI引發的精神障礙。

2026年，AI對員工心理適應力——即他們的情感、心理和認知健康——的影響將成為職場中的一個緊迫問題。這是目前大多數組織基本忽視的問題：高德納近期一項調查發現，91%的CIO和IT領導者表示，他們的組織很少甚至沒有花時間審視AI使用帶來的行為副作用。這一空白將導致幸福感、績效和生產力的代價。

企業還將面臨現行風險評估體系尚未覆蓋的新型法律風險。例如：當AI工具誘導員工實施破壞性行為后，受害者家屬可能提起的訴訟；或員工因遵循組織提供的AI工具指引導致行為失當被解雇后，就此提出勞動仲裁。這類情形將迫使企業直面一個根本性質詢：當員工使用雇主提供的AI工具產生行為后果時，責任主體究竟是誰？

隨著AI更深度地嵌入日常工作流程，最成功的組織將在這些代價損害員工福祉和組織績效之前，努力減輕持續使用AI帶來的心理和認知風險。

4. “AI工作垃圾”成為生產力的主要消耗

為了追求更高的員工生產力，組織正在鼓勵——在某些情況下甚至強制——使用AI工具。不幸的是，這種做法無意中助長了"工作垃圾"的泛濫，即由AI生成或協助快速產生的低質量工作成果，這些成果錯誤百出，帶來的價值微乎其微，甚至是負面的。

“工作垃圾”正造成顯著的痛苦：一項研究中，員工報告稱平均花費近兩個小時處理遇到的每一個"工作垃圾"案例。這也是許多組織持續難以從AI投資中獲得任何財務價值的關鍵原因。

整個2026年，使用AI的壓力不斷增大，加上對個人效率期望值的上升，將導致更多的"工作垃圾"。那些重金投入AI技術卻忽視配套變革管理的企業將發現，員工雖會在指令下更頻繁地使用AI工具，產出數量也可能增加，但成果質量往往良莠不齊，甚至存在準確性缺陷。

相比之下，那些將AI投資聚焦于實質性解決員工最大痛點的組織，其AI采用率可能低于強制員工使用AI的組織，但工作質量更高，從AI投資中獲得的財務回報也更高。

5. 具有前瞻性的雇主在招聘過程中恢復人性化

AI使現代招聘變成了一場軍備競賽。求職者用AI簡化申請流程；組織用AI篩選海量簡歷；求職者更依賴AI來突出自己，導致組織實施更多的AI來識別真正合格的人選并規避惡意行為者。

這導致了普遍的信任缺失和真實性危機：高德納在2024年第四季度對近3300名求職者的調查發現，僅有一半人認為他們申請的工作是真實有效的。高德納估計，到2028年，25%的求職者將是虛假的。

一種選擇是投身這場競賽，將人工招聘完全排除在流程之外。這對于面臨裁員壓力的組織尤其具有吸引力。然而，很難想象一個完全自動化的招聘流程不會大幅惡化錄用拒絕率和首日缺勤率。

最成功的AI時代招聘策略，應是融合線下互動、情境化技能測評等高觸感方式，與AI面試官等智能工具，在保障人才質量的前提下，實現招聘效能的最大化。

6. 內部商業間諜風險增加

招聘過程中AI的使用增加了內部威脅的風險，特別是以商業間諜形式出現的威脅。例如，Crowdstrike在過去12個月中識別出超過320起事件——較前一年增加了220%——在這些事件中，一些求職者通過遠程開發人員的身份獲得了欺詐性工作。為了顯得真實，他們使用了AI生成的個人資料照片、遠程面試中的深度偽造視頻以及竊取的個人信息。

高德納2025年關于AI風險管理和使用的網絡安全創新調查表明，組織在工作中遇到更多員工深度偽造事件：43%的安全負責人報告至少發生過一起在員工音頻通話中涉及深度偽造的事件，37%的安全負責人報告至少發生過一起在視頻通話中出現深度偽造的事件。

在科技、能源、制造業及公共事業等高敏感行業，企業已率先強化防御機制：推行多重身份驗證、對高風險崗位要求線下賬戶恢復流程，并通過供應鏈本土化（即優先選擇與運營地同區域的供應商）提升技術自主性。2026年，頻發的安全事件將推動更多行業跟進此類舉措。

傳統上人力資源部門并非信息安全的前沿防線，但在2026年，HR必須進入核心戰位。當首席信息官聚焦于威脅偵測與網絡安全加固時，首席人力資源官則需要著力構建內部威脅防御體系——通過系統性培訓提升員工識別與舉報惡意行為的能力，從組織內部筑牢安全屏障。

7. 技術轉技能職業路徑興起

十年前，編程訓練營將一線或體力工人再培訓為軟件工程師。2026年，我們將看到再培訓和學徒計劃的出現，幫助數字工作者轉型為熟練的技術工種。

隨著員工日益感受到AI對職業前景的沖擊，越來越多人將尋求轉向"AI抗性"更強的領域——通常是那些依賴實踐操作與情境判斷、在中短期內難以被完全自動化的技能型工種。

這些轉行者將為技術工種創造新的人才輸送渠道——在當前許多組織發現這些技能短缺的時期，這是一個有吸引力的選擇。然而，企業可能會在這些員工逃離的崗位上感受到人才短缺的影響。

具有前瞻性的雇主將通過制定計劃來提升關鍵數字人才的技能并留住他們、解決對工作保障的焦慮，以及向員工透明溝通AI投資將如何影響他們的工作，從而避免潛在的人才外流。

8. 流程專家——而非技術天才——釋放AI價值

各組織正爭相招聘具備最新AI技能的人才，并提升現有人才有效使用現有AI工具的能力。這對大多數組織來說是首要任務：在高德納最近一項針對CIO的調查中，81%的人表示AI技能差距阻礙了他們實現目標的能力。

然而，追逐AI天才是一種徒勞。AI技術技能不一定具有普適性，因此在一個工具上的成功并不會自動轉化為另一個工具的高質量產出。與此同時，AI工具的演進速度如此之快，以至于在全新工具和平臺方面有經驗的外部人才池根本不夠深。

2026年，頂尖企業將優先物色流程架構專家——這類人才擅長運用創造性思維與系統化視角重構端到端業務流程，而非僅聚焦于局部環節的優化。相比單純精通特定工具的技術型員工，他們更具備突破性變革的基因。高德納研究發現，那些利用AI重新設計工作方式的業務部門，其實現收入目標的可能性是其他部門的兩倍。

9. 員工要求為訓練自己的數字分身獲得補償

數字孿生和AI虛擬形象才剛剛興起。盡管它們可能還需要幾年才能成為主流，但一些組織已開始探索這類數字分身，以復制高績效員工和領導者。2026年，我們預計這一趨勢將從數字"演員"和"音樂家"擴展到更廣泛的勞動力領域，因為AI被用于復制高績效員工，甚至首席執行官。

數字化復制員工在員工權利和雇主義務方面開辟了未知領域。已經出現立法規定了創建和使用員工"數字復制品"的條件。組織還面臨關于薪酬的新問題：我們將開始看到更多員工不僅要求為培訓AI工具獲得補償，還要求在其離開組織后，對其數字形象或數據的持續使用獲得補償。

企業可通過在AI治理框架中明確保護員工的姓名權、肖像權與數字形象權益，并建立動態審查機制以適應日新月異的技術與監管環境，從而在這一趨勢中掌握主動權。

2026年，眾多企業管理者將置身于現實業務需求與即將到來的AI驅動變革之間的戰略緩沖帶。大多數組織既無能力也無需對這九大趨勢同步作出反應；為精準聚焦最能助力轉型突圍的關鍵趨勢，管理層亟需審視以下問題：

· 哪些趨勢將對您所在的行業、組織或地區產生不成比例的影響？

· 隨著您的AI戰略演進，哪些趨勢對您的關鍵人才構成了最重大的威脅？

· 哪些趨勢為您的組織，無論是與關鍵人才還是與關鍵客戶群體，提供了最大的差異化機會？

在人與機器協同的時代，選擇與您的組織最相關的趨勢，是從愿景邁向行動的第一步。

關鍵詞：

彼得·艾肯斯（Peter Aykens）、凱琳·洛馬斯特（Kaelyn Lowmaster）、艾米麗·羅斯·麥克雷（Emily Rose McRae）、喬納·謝普（Jonah Shepp）| 文

彼得·艾肯斯是高德納人力資源業務部門的副總裁兼研究主管。凱琳·洛馬斯特是高德納人力資源業務部門的研究總監。艾米麗·羅斯·麥克雷是高德納人力資源業務部門的高級總監分析師。喬納·謝普是高德納人力資源業務部門的高級首席研究員。

周強 | 編校

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