生成式AI能夠切實提升創(chuàng)造力，但僅限于元認(rèn)知能力較強的員工。通過將AI的部署與對元認(rèn)知思維的有意支持相結(jié)合，組織可以獲得更深刻的見解，加速創(chuàng)新，并確保是員工駕馭工具，而不是讓工具支配員工。

轉(zhuǎn)載來源：哈佛商業(yè)評論（ID：hbrchinese）

作者：HBR-China

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2026年，企業(yè)將置身于AI理想與現(xiàn)實矛盾的“戰(zhàn)略緩沖帶”。高德納提出的九大趨勢揭示了轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵挑戰(zhàn)：AI裁員快于增效、文化失調(diào)加劇、心理健康受損、“工作垃圾”泛濫、招聘信任危機、內(nèi)部間諜風(fēng)險、數(shù)字人才轉(zhuǎn)向技工、流程專家比技術(shù)天才更重要、員工數(shù)字分身索償。企業(yè)若想穿越陣痛，必須超越技術(shù)狂熱，優(yōu)先關(guān)注人的適應(yīng)性——重建人性化協(xié)作，防范文化風(fēng)險，并培養(yǎng)能重構(gòu)業(yè)務(wù)流程的系統(tǒng)變革者，而非僅追求工具效率。

2026年，企業(yè)高管對人工智能驅(qū)動增長的期望依然高漲，與此同時，員工隊伍卻正在應(yīng)對當(dāng)前AI實際表現(xiàn)所帶來的更為清醒的現(xiàn)實。高德納研究表明，僅2%的人工智能投資能產(chǎn)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(tuán)隊將不得不應(yīng)對這種艱難的張力：既要實現(xiàn)當(dāng)前的增長目標(biāo)，又要在人工智能轉(zhuǎn)型中培養(yǎng)一支能夠驅(qū)動未來價值的人才隊伍。為此，他們必須優(yōu)先考慮以下幾點：

· 應(yīng)對人工智能時代的新現(xiàn)實：在技術(shù)快速進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)波動和政治不確定性的推動下，雇傭關(guān)系的基本準(zhǔn)則正在發(fā)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(jìn)，使企業(yè)難以精準(zhǔn)預(yù)判并優(yōu)先應(yīng)對其將面臨的最嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

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

為了幫助領(lǐng)導(dǎo)者為組織在2026年可能遇到的意外或未被充分認(rèn)識的風(fēng)險做好準(zhǔn)備，高德納提出以下九項預(yù)測。

1. 因AI導(dǎo)致的裁員速度超過AI帶來的生產(chǎn)率提升

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

現(xiàn)實情況是，許多企業(yè)高管正基于對AI回報的過度預(yù)期進(jìn)行人力決策——這些預(yù)期往往難以實現(xiàn)。他們寄希望于效率提升的愿景，誤將人力規(guī)模的縮減等同于創(chuàng)新與生產(chǎn)力的進(jìn)步。

2026年，這些組織必須應(yīng)對因裁員而帶來的痛苦選擇，若缺乏經(jīng)過驗證的AI驅(qū)動的生產(chǎn)力提升，這一過程將更加困難。如果AI生產(chǎn)力的提升速度滯后于組織當(dāng)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(xiàn)其目標(biāo)。

當(dāng)組織穿越AI時代初期的混沌過渡期——技術(shù)尚未成熟到足以兌現(xiàn)其承諾時——人力資源部門必須確保員工隊伍的規(guī)模、結(jié)構(gòu)和技能既能支撐當(dāng)前核心業(yè)務(wù)，又不削弱其構(gòu)建AI融合商業(yè)模式的長遠(yuǎn)潛力。

2. 文化失調(diào)阻礙組織達(dá)成績效目標(biāo)

2025年，一些組織因公開擁抱一種更為嚴(yán)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(jìn)的績效管理和更少的員工靈活性。

盡管企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者確實在追求能驅(qū)動業(yè)績的文化，但在AI主導(dǎo)的生態(tài)中，這種激進(jìn)的變革并非常態(tài)，而是特例。事實上，多數(shù)企業(yè)正以更隱蔽卻持續(xù)的方式，不斷加碼對員工的期望，卻未提供相應(yīng)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(dǎo)致嚴(yán)重的文化失調(diào)，即許多組織宣稱的文化已不再反映員工日常經(jīng)歷的現(xiàn)實。

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

2026年，最成功的組織將內(nèi)外一致地坦誠其文化現(xiàn)實以及對員工的期望（例如工作時間、產(chǎn)出和地點）。文化可以、也應(yīng)該演進(jìn)以適應(yīng)當(dāng)前工作環(huán)境的現(xiàn)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(jù)表明，長期使用生成式AI可能導(dǎo)致情感和認(rèn)知損害，從認(rèn)知衰退到AI引發(fā)的精神障礙。

2026年，AI對員工心理適應(yīng)力——即他們的情感、心理和認(rèn)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(shù)組織基本忽視的問題：高德納近期一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，91%的CIO和IT領(lǐng)導(dǎo)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(dǎo)致幸福感、績效和生產(chǎn)力的代價。

企業(yè)還將面臨現(xiàn)行風(fēng)險評估體系尚未覆蓋的新型法律風(fēng)險。例如：當(dāng)AI工具誘導(dǎo)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(dǎo)致行為失當(dāng)被解雇后，就此提出勞動仲裁。這類情形將迫使企業(yè)直面一個根本性質(zhì)詢：當(dāng)員工使用雇主提供的AI工具產(chǎn)生行為后果時，責(zé)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(xù)使用AI帶來的心理和認(rèn)知風(fēng)險。

4. “AI工作垃圾”成為生產(chǎn)力的主要消耗

為了追求更高的員工生產(chǎn)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(xié)助快速產(chǎn)生的低質(zhì)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(fù)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(xù)難以從AI投資中獲得任何財務(wù)價值的關(guān)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(dǎo)致更多的"工作垃圾"。那些重金投入AI技術(shù)卻忽視配套變革管理的企業(yè)將發(fā)現(xiàn)，員工雖會在指令下更頻繁地使用AI工具，產(chǎn)出數(shù)量也可能增加，但成果質(zhì)量往往良莠不齊，甚至存在準(zhǔn)確性缺陷。

相比之下，那些將AI投資聚焦于實質(zhì)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(zhì)量更高，從AI投資中獲得的財務(wù)回報也更高。

5. 具有前瞻性的雇主在招聘過程中恢復(fù)人性化

AI使現(xiàn)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(dǎo)致組織實施更多的AI來識別真正合格的人選并規(guī)避惡意行為者。

這導(dǎo)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(diào)查發(fā)現(xiàn)，僅有一半人認(rèn)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(yīng)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(zhì)量的前提下，實現(xiàn)招聘效能的最大化。

6. 內(nèi)部商業(yè)間諜風(fēng)險增加

招聘過程中AI的使用增加了內(nèi)部威脅的風(fēng)險，特別是以商業(yè)間諜形式出現(xiàn)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(yuǎn)程開發(fā)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(yuǎn)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(guān)于AI風(fēng)險管理和使用的網(wǎng)絡(luò)安全創(chuàng)新調(diào)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(fù)責(zé)人報告至少發(fā)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(fù)責(zé)人報告至少發(fā)生過一起在視頻通話中出現(xiàn)深度偽造的事件。

在科技、能源、制造業(yè)及公共事業(yè)等高敏感行業(yè)，企業(yè)已率先強化防御機制：推行多重身份驗證、對高風(fēng)險崗位要求線下賬戶恢復(fù)流程，并通過供應(yīng)鏈本土化（即優(yōu)先選擇與運營地同區(qū)域的供應(yīng)商）提升技術(shù)自主性。2026年，頻發(fā)的安全事件將推動更多行業(yè)跟進(jìn)此類舉措。

傳統(tǒng)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(jìn)入核心戰(zhàn)位。當(dāng)首席信息官聚焦于威脅偵測與網(wǎng)絡(luò)安全加固時，首席人力資源官則需要著力構(gòu)建內(nèi)部威脅防御體系——通過系統(tǒng)性培訓(xùn)提升員工識別與舉報惡意行為的能力，從組織內(nèi)部筑牢安全屏障。

7. 技術(shù)轉(zhuǎn)技能職業(yè)路徑興起

十年前，編程訓(xùn)練營將一線或體力工人再培訓(xùn)為軟件工程師。2026年，我們將看到再培訓(xùn)和學(xué)徒計劃的出現(xiàn)，幫助數(shù)字工作者轉(zhuǎn)型為熟練的技術(shù)工種。

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

這些轉(zhuǎn)行者將為技術(shù)工種創(chuàng)造新的人才輸送渠道——在當(dāng)前許多組織發(fā)現(xiàn)這些技能短缺的時期，這是一個有吸引力的選擇。然而，企業(yè)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(guān)鍵數(shù)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(shù)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(xiàn)有人才有效使用現(xiàn)有AI工具的能力。這對大多數(shù)組織來說是首要任務(wù)：在高德納最近一項針對CIO的調(diào)查中，81%的人表示AI技能差距阻礙了他們實現(xiàn)目標(biāo)的能力。

然而，追逐AI天才是一種徒勞。AI技術(shù)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(zhuǎn)化為另一個工具的高質(zhì)量產(chǎn)出。與此同時，AI工具的演進(jìn)速度如此之快，以至于在全新工具和平臺方面有經(jīng)驗的外部人才池根本不夠深。

2026年，頂尖企業(yè)將優(yōu)先物色流程架構(gòu)專家——這類人才擅長運用創(chuàng)造性思維與系統(tǒng)化視角重構(gòu)端到端業(yè)務(wù)流程，而非僅聚焦于局部環(huán)節(jié)的優(yōu)化。相比單純精通特定工具的技術(shù)型員工，他們更具備突破性變革的基因。高德納研究發(fā)現(xiàn)，那些利用AI重新設(shè)計工作方式的業(yè)務(wù)部門，其實現(xiàn)收入目標(biāo)的可能性是其他部門的兩倍。

9. 員工要求為訓(xùn)練自己的數(shù)字分身獲得補償

數(shù)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(shù)字分身，以復(fù)制高績效員工和領(lǐng)導(dǎo)者。2026年，我們預(yù)計這一趨勢將從數(shù)字"演員"和"音樂家"擴展到更廣泛的勞動力領(lǐng)域，因為AI被用于復(fù)制高績效員工，甚至首席執(zhí)行官。

數(shù)字化復(fù)制員工在員工權(quán)利和雇主義務(wù)方面開辟了未知領(lǐng)域。已經(jīng)出現(xiàn)立法規(guī)定了創(chuàng)建和使用員工"數(shù)字復(fù)制品"的條件。組織還面臨關(guān)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(xùn)AI工具獲得補償，還要求在其離開組織后，對其數(shù)字形象或數(shù)據(jù)的持續(xù)使用獲得補償。

企業(yè)可通過在AI治理框架中明確保護(hù)員工的姓名權(quán)、肖像權(quán)與數(shù)字形象權(quán)益，并建立動態(tài)審查機制以適應(yīng)日新月異的技術(shù)與監(jiān)管環(huán)境，從而在這一趨勢中掌握主動權(quán)。

2026年，眾多企業(yè)管理者將置身于現(xiàn)實業(yè)務(wù)需求與即將到來的AI驅(qū)動變革之間的戰(zhàn)略緩沖帶。大多數(shù)組織既無能力也無需對這九大趨勢同步作出反應(yīng)；為精準(zhǔn)聚焦最能助力轉(zhuǎn)型突圍的關(guān)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(yè)、組織或地區(qū)產(chǎn)生不成比例的影響？

· 隨著您的AI戰(zhàn)略演進(jìn)，哪些趨勢對您的關(guān)鍵人才構(gòu)成了最重大的威脅？

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

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

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(yè)務(wù)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(yè)務(wù)部門的研究總監(jiān)。艾米麗·羅斯·麥克雷是高德納人力資源業(yè)務(wù)部門的高級總監(jiān)分析師。喬納·謝普是高德納人力資源業(yè)務(wù)部門的高級首席研究員。

周強 | 編校

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