报告概述
本报告基于对约1300名HR专业人士和5500名员工的调查数据，覆盖十个国家（比利时、中国、法国、德国、意大利、荷兰、波兰、西班牙、英国、美国）。报告从战略劳动力规划、人才招聘、员工发展、员工体验与保留、HR运营模型五个维度分析现状与趋势，并重点探讨AI在HR领域的应用与潜力。报告旨在帮助HR领导者通过跨国家、跨行业和年度对比，评估自身人力职能成熟度，识别关键改进领域。
报告的核心结论
多数组织的劳动力规划仍聚焦短期运营，仅有11%采用长期战略规划
报告显示，62%的组织开展全公司范围的劳动力规划，但近三分之二规划周期不超过12个月。仅有11%的企业展望3年以上，聚焦于战略能力规划。技能差距普遍存在，化工等行业规划不足，风险更高。报告建议企业转向基于任务和能力的战略规划，并采用情景分析法应对AI不确定性。
AI在HR中的规模化应用缓慢，多数组织仍处于试点阶段
尽管AI自动化潜力巨大（麦肯锡分析认为HR活动可额外自动化30%），但实际采用率仅提高0-6个百分点。仅有28%的HR流程已部署运营级AI解决方案，且多集中在行政领域。中国和美国领先，欧洲大陆落后。报告强调，碎片化的技术和数据架构是规模化障碍，需构建统一数据底座和以流到工作（flow-to-work）为原则的运营模式。
员工流动率下降，薪酬成为留任首要驱动因素
受经济不确定性影响，全球主动离职率同比下降2个百分点至4%。薪酬和福利成为员工留任的首要因素（52%），较去年上升24个百分点。工作生活平衡（46%）和职业稳定（45%）紧随其后。尽管薪酬重要性凸显，但57%的员工在过去12个月内未获得加薪。报告建议企业加强薪酬透明度、灵活工作模式和可持续工作量管理。
员工培训参与度低且被HR高估，AI培训覆盖率区域差异显著
员工年均培训3.4天，HR估计6.2天。24%的员工过去一年未参加任何培训。AI培训比例在欧洲仅25%、美国31%、中国49%。HR往往高估员工对发展机会的重视程度，而员工更关注实际薪酬和稳定性。报告建议将绩效管理与技能发展挂钩，从衡量培训活动转向衡量学习投资回报。
HR运营模式正从经典Ulrich模型向敏捷和AI驱动模式过渡，但进展有限
目前32%的组织仍以Ulrich三支柱模型为主，34%采用部分敏捷模式，仅15%采用强机器驱动模式。共享服务中心主要处理薪酬、HR行政等事务，但自我服务利用率仅约40%。报告指出，HR需成为AI转型的“灯塔”和“副驾驶”，引领工作重新设计，同时通过自身运营模式变革建立信誉。
报告回答的关键问题
AI将如何改变HR职能和劳动力规划？
报告显示，AI可自动化30%的HR活动，但实际采用缓慢。AI正从行政领域向人才招聘、学习发展等扩展，但碎片化技术和数据架构阻碍规模化。报告建议HR构建统一数据底座，采用情景规划，并加速从试点转向企业级部署。中国和美国在AI采用上领先，欧洲大陆滞后。
2026年员工留任的关键因素有哪些？
薪酬福利成为首要留任因素（52%），较去年大幅上升，其次是工作生活平衡（46%）和职业稳定（45%）。灵活性和同事关系也重要。HR与员工认知渐趋一致，但HR仍高估培训发展、低估同事关系的作用。报告强调，在经济不确定环境下，薪酬透明度和可持续工作量模型比新增福利项目更有效。
企业如何提升员工技能以应对AI和自动化？
报告指出，23%的员工缺乏当前岗位所需技能，22%怀疑五年内技能会过时。未来关键技能包括问题解决、创造力、数据分析和AI素养。数字素养提升最快。但培训参与度低，仅76%的员工有培训记录，AI培训尤其不足。报告建议将技能发展嵌入绩效管理，使用AI驱动的学习平台个性化学习路径，并强制推行AI培训。
远程办公趋势是否在逆转？员工满意度如何？
报告显示，可远程办公的员工每周实际远程1.9天，低于政策允许的2.8天。满意度上升，仅30%想更多远程（下降8个百分点），46%满意当前模式。工作生活平衡仍是远程主因（61%），而现场办公的优势在于人际交流（48%）和更好设备（40%）。报告认为混合模式正走向新均衡。
报告中的代表性数据
采用战略长期劳动力规划的组织比例
2026年1月，指预测劳动力需求超过3年的组织占比，基于对1303名HR专业人士的调查。
过去一年未参加任何培训的员工比例
2026年1月，基于5501名员工的调查，其中德国和荷兰最高（35%），中国最低（9%）。
员工将薪酬福利列为长期留任首要因素的比例
2026年1月，较2025年上升24个百分点，基于5501名员工调查，所有世代均将其排在首位。
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
- 完整调查方法论：详细说明HR专业人士调查（1303人）和员工调查（5501人）的样本分布、国家、行业、年龄组等，便于评估数据代表性。
- 各国详细对比图表：包括招聘成功率、培训天数、离职率、远程办公天数等按国家分解的图表，支持跨区域基准比较。
- 行业深度分析：按18个以上行业展示技能差距、招聘挑战、AI采用率等，例如化工行业技能差距最大（30%），半导体AI采用领先。
- AI在招聘中的应用专题：分析了AI在职位发布、简历筛选、候选人沟通中的自动化潜力（超过60%），并讨论欧盟AI法案等法规影响。
- 代理商AI（Agentic AI）的前沿探索：展示各国HR对代理式AI的认知和采用情况，中国和美国领先，并提供领先企业实践案例。
- 绩效管理与反馈机制深度数据：揭示了HR与员工对绩效评价的认知差异，以及反馈频率不足（58%员工每年仅1-2次正式反馈）的问题。
- 员工体验与保留的行动建议：针对薪酬透明度、灵活工作模型、职业稳定等提供了具体操作框架，包括如何设计可持续工作量模型。
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