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报告概述

本报告基于Coursera近7000家企业和机构的600万企业学习者的数据，识别2026年增长最快的技能。分析聚焦于三个关键职业领域：数据、IT、软件与产品开发，以及跨领域的生成式AI能力。报告不仅列出各领域排名前10的增长技能，还提炼了六大核心洞察，包括在技术基础上叠加AI知识、批判性思维和验证技能的重要性、AI素养对非技术岗位的必要性、治理与安全需求、微证书增长以及技术培训中性别差距缩小。报告旨在帮助商业、政府和教育领导者制定基于技能的学习计划，以应对快速变化的劳动力市场。

报告的核心结论

AI技能与基础技术融合成为趋势

学习者同时在投资基础技术（如SQL、JSON）和新兴AI能力（如多模态提示、生成式模型架构）。这种叠加推动了角色融合，例如软件开发者开始学习无监督学习，数据分析师则掌握多模态提示。领导者应同时投资AI熟练度和坚实的基石技能。

批判性思维作为核心人类技能需求激增

所有职业领域均出现批判性思维注册量的三位数年增长率（数据领域+168%，软件与产品开发+101%，IT+91%，GenAI+185%）。随着AI自动化常规任务，人类验证和战略监督的角色日益关键，调试、数据质量等验证技能也随之增长。

生成式AI成为所有角色的基础能力

企业学习者在GenAI课程中的注册量同比增长234%。即使是非技术岗位，内容创作（#1）、AI个性化（#2）等技能也位列增长前列。组织应扩展角色特定的AI培训，覆盖营销、销售和运营等非技术团队。

AI治理与安全成为核心运营要求

负责任AI、信息隐私和网络安全在多份技能榜单中跻身前十。超过120个国家实施数据隐私法，欧盟AI法案的罚款可达全球营业额的7%。组织需将责任与安全技能嵌入技术学习路径。

微证书和职业证书需求快速增长

专业证书注册量在所有分析领域平均增长91%。96%的雇主认为微证书能增强候选人求职申请。在技能快速迭代的时代，可验证的微证书成为验证工作准备度、加速招聘和内部流动的关键工具。

报告回答的关键问题

2026年哪些技术技能增长最快？

在数据领域，多模态提示、批判性思维、AI个性化位列前三；IT领域JSON、生成式模型架构、机器学习方法增长最快；软件与产品开发领域无监督学习、监督学习、人工神经网络占据榜首。同时，生成式AI相关技能在所有领域爆发，如内容创作、AI个性化等。

非技术角色如何利用生成式AI？

报告显示，内容创作是GenAI学习者中增长最快的技能，其次是AI个性化和生成式AI智能体。非技术人员可用AI作为创意副驾驶，例如上传产品图片后自动生成营销活动，或分析数据仪表盘截图并撰写战略报告。

AI治理技能为什么变得重要？

随着AI快速部署，治理从边缘问题上升为核心运营要求。报告指出，负责任AI和信息隐私成为数据领域的第6和第9快增长技能。超过120个国家已有数据隐私法，欧盟AI法案可能施加高额罚款，组织急需掌握合规与安全技能的人才。

如何缩小技术培训中的性别差距？

数据显示，在数据、IT和软件产品开发领域，女性注册比例在2023-2025年间均有上升。GenAI领域女性注册比例从2024年的36%跃升至2025年的41%。初级GenAI课程中女性注册量是男性的6倍，女性讲师内容（如Google AI Essentials）吸引了更多女性学习者。

企业如何利用微证书验证技能？

专业证书注册量同比增长97%（数据领域）至80%（IT领域）。报告建议，领导者应采用可验证的微证书来确认工作准备度，加快招聘并促进内部流动。96%的雇主认为微证书可使求职者脱颖而出。

报告中的代表性数据

234%

生成式AI企业学习者注册量同比增长

2024-2025，在所有企业学习者中，GenAI课程注册量同比增长234%，显示AI素养需求爆发。

168%

批判性思维注册量年增长率（数据领域）

2024-2025，在数据领域，批判性思维注册量同比增长168%，体现人类验证技能在AI时代的重要性。

41%

女性GenAI学习者注册比例

2025，2025年女性企业学习者在GenAI课程中的注册占比从2024年的36%升至41%，性别差距显著缩小。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 详细技能排名和方法论说明：报告附录包含按行业、地区和学习者类型（雇员、求职者、学生）划分的详细技能趋势，以及数据来源、技能分类和增长计算方法的完整解释。
  • 行业深度分析：针对能源、金融服务、医疗保健、制造业、零售等九个行业，分别列出数据、IT、软件产品和GenAI领域的增长最快技能，便于行业对标。
  • 区域技能趋势：涵盖亚太、欧洲、拉美、中东和北非、北美、撒哈拉以南非洲六个区域的关键技能排名，支持全球人才战略制定。
  • 学习者类型洞察：区分雇员、求职者和学生三类群体，展示其在不同职业领域技能偏向的差异，例如员工更关注AI产品策略，求职者则侧重提示工程。
  • 实际案例与最佳实践：包含西门子、NITDA、Moderna、FPT大学、Pegasystems等组织的学习转型案例，展示技能投资的具体成果（如ROI、员工留存率提升）。
  • 学习路径建议：针对每个职业领域提供可操作的Sample learning paths，列出具体课程、合作伙伴和关键技能，直接指导培训计划设计。
  • 最受欢迎GenAI课程与工具排名：列出按注册量排名的GenAI课程（如Google AI Essentials）和最常用工具（ChatGPT、Microsoft Copilot等），揭示市场偏好。
  • 行业专家引述：报告穿插多位行业领袖（如Yahoo COO、SAS VP、Microsoft GM等）的见解，提供权威观点和趋势解读。
  • Coursera平台与技能推荐：展示Coursera Career Graph如何连接技能、内容和角色，并推出Skills Tracks等基于角色的学习解决方案。
  • 政策与监管背景：引用Gartner、Lightcast、Stack Overflow等多份外部研究，为数据提供可靠支撑，帮助读者理解技能变化的宏观驱动因素。

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