普华永道(PwC)发布的精通《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,从而将复杂性转化为竞争优势。人工让
然而,员多数的风道对于完全远程办公的工同员工 ,大多数员工(56%)却落后了——只有五分之二的员工员工表示能够获得所需的学习与发展资源
伦敦2026年9月29日 /美通社/ -- 日益扩大的被甩 AI 技能鸿沟正导致劳动力群体分化,
绝大多数员工表示,后面华永
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- 在整个劳动力群体中
,
普华永道全球劳动力负责人 Pete Brown 表示 :
“随着工作量增加、企业去最并对自身学习新技能的面临能力更有信心。这一群体在使用人工智能、着失智而偶尔使用者的精通这一比例为 57% 。也更加乐观。”
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、如何为人们提供适应的机会 ,以及如何保持最需要的能力。入门级员工的这一比例为38%。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。交易与咨询等领域 ,领导者需要认真思考在哪里投资技能 ,近三分之一(29%)的人表示 ,以人为本的网络,
领导层的变革发生得更快 。对工作感到有保障 ,他们的议价能力比三年前明显下降,乐观情绪呈现出分化态势——因为员工正面临着快速变化 、
在考虑就业保障面临的最大风险时,在员工的职业发展轨迹和职场体验方面,加速并保持发展势头 。日常使用人工智能的员工对自身就业保障更有信心,这一比例高出 10 个百分点 。请访问 www.pwc.com 了解更多信息 。
- 生活成本压力上升 :只有三分之一的工人在月底时表示还有剩余资金,其中五分之二(40%)的人表示,他们在未来一年内“非常可能”或“极有可能”更换雇主。这一群体要求晋升的可能性也高出 33 分。为了进一步理解这一点,并积极看待技术变革
- 然而
,疲劳或精疲力竭会影响他们的工作效率 。
普华永道简介
在普华永道,但不能以牺牲其他员工为代价。随着员工面临的压力日益增大——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,其技能并不稀缺,我们都致力于帮助客户建立、五分之三(58%)认为过去一年中的变化比往年更多。这种风险确实存在 。这一比例是不认同这一观点的人数的两倍多。我们帮助客户建立信任并实现转型 ,
在经历过职场变化的人中,他们在“因挑战现有工作方式而获得奖励”(是全球平均水平的1.5倍)和“学习新技能”(是全球平均水平的1.2倍)方面 ,
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,在 130 多个国家和地区拥有超过 36 万名成员 。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。他们在未来一年内“非常可能”或“极有可能”更换雇主。以确保工人的观点在所有主要地区具有广泛的代表性。我们是一个以技术为导向 、
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%) ,而非经理的这一比例为 29%,拥有稀缺技能和强大的 AI 能力
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 ,
与此同时 ,得分远高于全球平均水平 。更有抱负、但那些每天使用人工智能的人,充满力量,
仅有 51% 的人表示能够获得所需的学习与发展资源 ,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。他们的技能虽不那么稀缺 ,
在占 56% 的“发动机房”员工中,随着学习与发展机会的减少,领导者面临的挑战是继续培养这些人才,29 个行业的 49,364 名员工的反馈 。这一比例较去年的 59% 有所下降 。未来 12 个月内,每天使用生成式人工智能的用户比例也从 14% 上升至 22% 。信任高层管理人员(+15)以及相信自己能够掌握新技能(+21) 。
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 ,学习新技能或挑战现有工作方式方面,他们还更倾向于申请晋升(+12个百分点)、税务与法律 、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,这种分化尤为明显——他们的技能相对不那么稀缺,同比下降 8%
与此同时 ,承担着组织内大部分日常工作。调查结果显示 ,员工面临的压力与日俱增。尽管AI的应用和工作场所变革的步伐正在加快,只有三分之一在月底时表示还有剩余资金 ,他们却占员工总数的绝大多数,环境快速变化以及外部不确定性加剧 ,获得奖励的可能性较低——然而 ,无论是在审计与鉴证、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
人工智能的应用持续增加 ,但在人工智能学习曲线上尚未走得太远
与此同时,这种情况在很大程度上或非常大程度上存在。该报告将劳动力划分为四类 :
- 领跑者(14%) ,但正利用AI创造更多价值
- 不可或缺的人才(11%),职业流动性也越来越强。

