2026年人力资本趋势研究

Aon2026-06-20100 页

报告概述

本报告基于Aon 2026年人力资本趋势调查，来自全球62个地区的2361名董事会成员和高级商业及员工领导者分享了他们对人力资本主题的看法。报告主要研究人工智能实施与员工准备之间的差距，强调在AI时代投资于人力是最终优势，并探讨如何通过数据驱动的员工价值主张（EVP）将投资转化为有意义的变革。报告覆盖全球及15个主要国家/地区的具体数据，为领导者提供前瞻性洞察，帮助组织在技术变革中实现人与AI的有效对接。

报告的核心结论

AI实施已主流，但员工准备不足

73%的组织已部署或试点AI，但过去12个月仅18%的组织看到大部分员工参与AI再培训或技能提升项目。组织在部署AI的速度上快于构建必要的技能和人力支持，导致准备滞后。

在AI时代，投资于人是最终优势

受访者认为未来三年最关键员工技能是适应性和变革管理、领导力和人员管理、数字素养和技术采纳，凸显人类能力仍是组织成功的主要推动力。仅靠技术无法产生结果，优势在于释放员工潜力。

明确的EVP能显著提升员工成果

拥有清晰定义且易于理解的员工价值主张（EVP）的组织，在领导层对福祉的承诺方面比没有EVP的公司高34个百分点，在解决性别退休储蓄差距方面高21个百分点，在个性化福利方面高20个百分点。但仅19%的组织有此明确的EVP。

薪酬透明度成为关键差异化因素

81%的员工认为展示更高薪酬透明度和公平性非常重要或极其重要，但仅19%的雇主认为其薪酬透明政策成熟。薪酬透明度法规（如欧盟）即将实施，组织需加速行动以吸引和保留人才。

报告回答的关键问题

AI实施率高但员工准备不足的原因是什么？

报告指出，组织在部署AI的速度上快于建立必要的技能、结构和人力支持。例如，73%已部署AI，但仅28%雇佣了AI专业人才，仅18%大部分员工参与AI再培训。技能提升滞后于技术部署，导致准备差距。

什么是员工价值主张（EVP）？为什么重要？

EVP是组织为其员工提供的价值承诺，包括薪酬、福利、文化、发展机会等。报告显示，明确的EVP能显著增强员工福祉感知、推动性别平等和个性化福利，是转化人力投资的关键基石。但仅19%组织拥有清晰理解的EVP。

如何提升AI时代员工的技能和准备度？

报告建议组织以与AI采用相同的速度提升人员准备，包括进行全员技能评估、系统化培训和变更管理。利用AI驱动的学习平台（目前仅35%使用）和鼓励自主学习（55%雇主鼓励），同时建立明确的技能发展路径。

薪酬透明度如何影响人才竞争？

81%员工认为薪酬透明度重要，但仅19%组织成熟。薪酬透明度立法推动下，组织若仅满足合规而不进一步，可能失去人才优势。报告强调，成熟的数据驱动薪酬透明度能增强员工信任和EVP，是吸引和保留顶尖人才的关键。

报告中的代表性数据

73%部署AI，18%员工参与再培训

AI部署与技能提升参与率

2025年11月-2026年1月调查，全球范围内，73%的组织已在其组织中部署或试点AI，但过去12个月中只有18%的组织看到大部分员工参与AI再培训或提升技能项目。

19%

明确EVP的组织占比

2025年11月-2026年1月调查，仅19%的组织拥有一个既明确又易于理解的员工价值主张（EVP），尽管拥有明确EVP的组织在多个员工优先事项上表现显著更好。

49% vs 15%

拥有明确EVP的组织的领导层福祉承诺感知

2025年11月-2026年1月调查，拥有清晰定义且易于理解的EVP的组织中，49%的受访者认为领导层对员工福祉的承诺强烈且明显，而未有EVP的组织仅为15%，高出34个百分点。

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

全球及各地区详细数据：涵盖15个主要国家/地区的独立分析，包括澳大利亚、巴西、中国、印度、英国、美国等，展示当地AI采纳、技能提升、薪酬透明度、EVP成熟度等关键指标。
行业数据对比：按建筑、金融、制造、科技等行业细分，揭示不同行业的AI采用率、人力资源策略优先级和全面奖励目标差异。
案例研究：包含电信公司董事会AI战略、全球福利数字化管理、亚太灵活福利等实际案例，展示如何将洞察转化为行动。
研究方法论：详细说明调查设计、样本量（2361名参与者）、地区分布、行业覆盖及数据四舍五入规则，确保结果可信。
行动建议清单：每章末尾的“关键行动”和“你能做什么”板块，为领导者提供具体可操作步骤，涵盖技能再培训、薪酬透明度、EVP设计等。
地理差异亮点：突出特定国家/地区的领先或落后表现，如爱尔兰AI部署率全球第一（71%），马来西亚仅21%；阿联酋EVP清晰度最高（37%）。
员工情感对比数据：引用2025年员工情感研究，展示雇主意图与员工感知的差距，如84%雇主对福祉战略有信心，但72%员工仍感高压。
人工智能与数据成熟度关联：分析显示已部署AI的组织中58%报告HR数据成熟度高，而仅19%在讨论但未行动的组织达到此水平。

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