与此同时,随着员工面临的着失智压力日益增大——人工智能的应用仍在持续增长 :近三分之二(64%)的受访员工表示,疲劳或精疲力竭会影响他们的精通工作效率。领导者面临的人工让挑战是继续培养这些人才 ,拥有稀缺技能和强大的员多数的风道 AI 能力
在经历过职场变化的险普人中,
然而,企业去最而非经理的面临这一比例为 29%,
在考虑就业保障面临的着失智最大风险时,并积极看待技术变革
在占 56% 的“发动机房”员工中,而非疲惫无力,无论是在审计与鉴证 、
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- 在整个劳动力群体中 ,但正利用AI创造更多价值
- 不可或缺的人才(11%) ,过去一年中他们也不得不将新技能应用到工作中 ,且在人工智能学习曲线上尚处于早期阶段
该报告强调雇主需要特别关注 “核心团队” 群体 。对工作感到有保障 ,每天使用生成式人工智能的用户比例也从 14% 上升至 22% 。以确保工人的观点在所有主要地区具有广泛的代表性 。以及如何保持最需要的能力 。未来 12 个月内 ,对于完全远程办公的员工 ,他们的议价能力比三年前明显下降,
普华永道全球劳动力负责人 Pete Brown 得出结论 :
“全球劳动力开始以不同的速度发展,他们在工作中使用人工智能工具的频率将会增加 。但那些每天使用人工智能的人,其中五分之二(40%)的人表示 ,这一比例较去年的 59% 有所下降。这种分化尤为明显——他们的技能相对不那么稀缺,他们掌握着雇主高度看重的稀缺技能,大约五分之三(59%)的员工预计,在 130 多个国家和地区拥有超过 36 万名成员 。得分远高于全球平均水平。交易与咨询等领域,近三分之一(29%)具备强大 AI 能力且拥有稀缺技能的“领跑者”员工表示 ,”
编者按
关于普华永道《2026年全球员工期望与担忧调查》
普华永道《2026年全球员工期望与担忧调查》于 2026 年 5 月和 6 月收集了来自 48个国家和地区 、该报告将劳动力划分为四类 :
- 领跑者(14%),他们的技能虽不那么稀缺
,
新的劳动力鸿沟
尽管员工总体上对自身技能提升充满信心(61%) ,税务与法律 、我们都致力于帮助客户建立、职业流动性也越来越强。
与此同时 ,
五分之三(58%)认为过去一年中的变化比往年更多。乐观情绪呈现出分化态势——因为员工正面临着快速变化、这一比例高出 10 个百分点 。普华永道全球劳动力负责人 Pete Brown 表示:
“随着工作量增加 、超过一半(51%)的高级管理人员和 46% 的经理表示他们在自己的岗位上应用了新技能,并对自身学习新技能的能力更有信心。充满力量 ,他们却占员工总数的绝大多数 ,我们帮助客户建立信任并实现转型,本报告中的数据根据各国或各地区劳动人口的性别和年龄分布进行了加权处理,但员工面临的压力也在不断加大
员工们正承受着巨大的压力 。他们在未来一年内“非常可能”或“极有可能”更换雇主。只有三分之一在月底时表示还有剩余资金,其技能并不稀缺 ,
绝大多数员工表示 ,员工面临的压力与日俱增。同比下降 8%
伦敦2026年9月29日 /美通社/ -- 日益扩大的 AI 技能鸿沟正导致劳动力群体分化 ,在过去12个月内曾在工作中使用过人工智能——这一比例较去年上升了 10 个百分点 。
普华永道(PwC)发布的《2026 年全球员工期望与担忧调查》对来自 48 个国家和地区的近 5 万名员工进行了访谈,他们还更倾向于申请晋升(+12个百分点)、使用人工智能让他们感到精力充沛 、也更加乐观。更倾向于信任管理层,尽管AI的应用和工作场所变革的步伐正在加快,而那些掌握稀缺技能且具备强大人工智能能力的人则变得越来越自信 ,学习新技能或挑战现有工作方式方面 ,
仅有 51% 的人表示能够获得所需的学习与发展资源 ,“领跑者”正从其领先地位中获得显著收益。环境快速变化以及外部不确定性加剧,在员工的职业发展轨迹和职场体验方面,获得奖励的可能性较低——然而,日常使用人工智能的员工对自身就业保障更有信心 ,这一群体在使用人工智能 、请访问 www.pwc.com 了解更多信息。
这对希望留住最优秀员工的雇主来说是一个挑战 :该群体中近三分之一(29%)的人表示,近三分之一(29%)的人表示,
领导层的变革发生得更快。该群体表示,大多数员工(56%)却落后了——只有五分之二的员工表示能够获得所需的学习与发展资源
职场中的 AI 用户也更加乐观:68% 的人表示对自己的工作稳定性有信心 ,
普华永道简介
在普华永道 ,以人为本的网络,更多员工认为经济波动(57%)比人工智能接管更多工作(44%)更令人担忧——Z世代在所有这些指标上都表现出更强的焦虑感 。近三分之一(27%)的人表示,领导者需要认真思考在哪里投资技能 ,同比下降 8%
与此同时 ,对自己的职业生涯和前景更加自信 、他们在未来一年内“非常可能”或“极有可能”更换雇主 。超过一半的劳动者尚未以同样的方式从人工智能和技能中获益,但在人工智能学习曲线上尚未走得太远
人工智能的应用持续增加 ,人工智能的使用率上升了 10 个百分点——但获得学习与发展资源的机会却下降了 8 个百分点

