核心观点与关键数据
- 时代背景：当前正处于地缘政治、经济和技术快速变革的时期，AI 正在从流程自动化转向认知自动化，重塑工作性质和经济发展模式，进入“人机经济”时代。
- AI 对工作的影响：AI 驱动的劳动力转型正在加速，近 98% 的 C 级高管报告其公司在过去一年中因 AI 采用而进行了劳动力调整，包括重新部署人才、招聘 AI 技能员工、技能提升和创建新角色。
- 工作重塑趋势：任务自动化是主要趋势，58% 的早期职业员工估计至少五分之一的工作任务已被自动化，65% 的 C 级高管表示 AI 已自动化了他们至少 20% 的工作量。未来 6 个月，93% 的 C 级高管预计将因 AI 采用而创建新的角色或部门，91% 预计到 2026 年组织结构将发生变化。
- 组织结构变化：AI 正在推动组织结构从传统的“钻石形”向“五边形”转变，以平衡人才、技能和工作，避免因削减入门级职位而导致中层空心化。
- 人才策略重点：领导层正从关注扩张转向关注能力增长，67% 的人力资源领导者正在积极进行技能提升、技能再培训和人才重新部署，但面临预算、员工恐惧和缺乏高管一致性的挑战。
- 领导层信心与清晰度差距：62% 的 C 级高管表示他们对过去一年 AI 驱动的劳动力变化感到“非常自信”，但许多领导者缺乏对实际工作流程、技能变化和技术价值的清晰了解，导致 AI 项目可能失败。
- 数据脱节：组织普遍存在劳动力数据缺陷，37% 的人力资源领导者表示缺乏对员工日常工作的清晰了解是主要障碍。领导者在决定自动化任务时，往往忽略任务重复、成本节约、时间节约和任务简单性等因素。
研究结论与建议
- 技能与任务智能的重要性：仅依靠技能数据不足以指导大规模变革，需要结合任务级洞察，了解员工实际执行的工作，才能有效进行自动化、重新部署和技能提升。
- 人机协同的劳动力智能：通过 AI 连接人力资源信息系统、绩效工具和业务系统，可以创建动态的、持续更新的组织视图，用于情景建模、预测劳动力差距、测试自动化策略和优化跨职能团队。
- 人力资源的战略作用：人力资源部门必须从一开始就参与 AI 和劳动力转型决策，提供专业知识，确保自动化策略考虑员工能力、愿望和参与度，并衡量 AI 对保留率、公平性和职业发展的影响。
- 以人为本的 AI 劳动力策略：成功的关键在于将 AI 与清晰度、一致性和同理心相结合，确保员工看到 AI 是合作伙伴而不是威胁，支持他们的技能发展，并从事更有意义的工作。
- 未来行动路径：1. 从清晰度出发，了解角色、任务和技能；2. 将人力资源作为战略合作伙伴；3. 采取持续、基于证据的方法；4. 为公平、参与和成长而设计；5. 将技术与战略相结合；6. 嵌入治理以实现可衡量的成果。
Beamery 的解决方案
Beamery 通过其劳动力智能套件，将分散的人力资源数据转化为清晰的、任务和技能级别的劳动力视图，帮助企业实现更明智的部署、有针对性的技能提升和负责任的 AI 使用。
