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报告概述

本白皮书聚焦于以人为核心的技能（human-centric skills），即那些促进适应力、创新与有意义互动的独特人类能力，包括创造力、批判性思维、情绪智力、协作沟通及终身学习等。报告基于劳动力市场数据、企业调查及案例研究，分析了这些技能的全球供应与需求状况，揭示了技能培养与评估中的关键缺口，并提出了一个涵盖开发、评估与认证的行动框架。对于企业、教育者和政策制定者而言，本报告提供了将人类技能置于新经济战略核心的实用指南。

报告的核心结论

创造力与韧性是增长最快且最难自动化的人类技能。

报告指出，创造力与韧性是2030年前增长最快的技能，尤其在拉丁美洲和加勒比、东南亚及撒哈拉以南非洲。同时，这些技能被生成式AI替代的潜力极低（仅约13%），因它们依赖人际互动和情境判断，而AI难以复制。

教育体系在培养好奇心和终身学习能力上普遍不足。

全球范围内，不到一半的企业高管认为教育体系能很好地培养创造力、好奇心或韧性。而好奇心与终身学习是所有区域中最弱的技能，这凸显了全球在培养未来准备心态方面的挑战。即使在教育政策中提及这些技能，也缺乏系统的教学与评估。

人类技能在招聘与认可中往往被低估或忽视。

尽管雇主高度重视人类技能，但在招聘广告中，仅72%的美国职位明确提及至少一项人类技能，且创造力与好奇心等关键技能提及率极低（分别仅2%）。在职场认可中，创造力虽被认为价值最高，却最不被经常认可。这造成了技能价值与可见性之间的错位。

人类技能在外部冲击后恢复缓慢，需刻意投资。

受新冠疫情冲击，多项人类技能（如韧性、教学）在2020年显著下降，且到2025年仍未恢复到2019年水平。例如，韧性与教学技能下降超5%，而移情与倾听下降不足2%。技能提升需要数月刻意练习：仅有25%的学习者在几周内取得进步，多数需要数月。

报告回答的关键问题

为什么人类技能在AI时代反而更重要？

报告指出，尽管AI能处理流程、预测和优化，但它无法共情、鼓舞或建立信任。人类技能（如创造力、领导力、韧性）是连接技术进步与组织及社会成果的桥梁。这些技能不仅难以被自动化，而且在数字化世界中成为真正的竞争优势，因为只有人类能提供独特的判断、情境理解和生活经验。

企业如何有效评估求职者的人类技能？

报告建议采用多元工具获得360度评估，包括真实绩效任务（如模拟、角色扮演）和跟踪思维过程而非仅看结果。具体做法包括：使用AI驱动的自适应测试和VR/AR模拟，收集同行反馈，建立数字作品集展示技能发展过程。例如，AWS SimuLearn通过AI模拟客户对话来评估沟通和问题解决能力。

当前教育体系在培养人类技能方面存在哪些缺口？

报告发现，虽然许多国家将人类技能列为政策重点，但很少系统性地嵌入课程或追踪。仅有不到一半的企业认为高等教育培养了创造力与好奇心；同时，约30%的15岁学生教师未接受过社交情感技能培训。PISA 2022数据也显示，仅一半OECD学生能在熟悉情境中产生原创想法。

如何为人类技能建立可信的凭证（credential）？

报告提倡建立共享标准、使用数字徽章和作品集证明实践能力，并将凭证与职业路径关联。例如，PwC的“包容性思维”徽章要求完成学习、应用与评估，并通过Credly平台发行可验证的数字凭证；哥伦比亚Los Andes大学采用区块链技术认证本科生能力，确保真实性和可移植性。

报告中的代表性数据

12.7%

创意与问题解决技能的AI转型潜力

2025年，基于Indeed Hiring Lab的GenAI技能转型指数，仅12.7%的与创意、同理心、领导力等相关的微观任务可能被生成式AI混合或完全转型，远低于数学计算（约78%），表明人类技能极难被自动化。

仍低于2019年水平

新冠疫情后人类技能的恢复情况

2025年，BetterUp数据显示，自2019年至2025年，多项人类技能（如韧性、好奇心、创造力）的自我报告水平仍未恢复到疫情前水平，其中韧性在2020年下降超6%，到2025年虽有所回升，但仍为负值。

72%

企业招聘广告中提及人类技能的比例

2024年5月至2025年4月，Indeed分析美国职位广告发现，仅72%的招聘信息明确提及至少一项人类技能，行业差异巨大：供应链与运输业仅44%，而教育与培训业达92%。创造力提及率仅2%，远低于其日益增长的需求。

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

  • 完整报告包含全球不同区域（如撒哈拉以南非洲、东亚、北美）在人类技能培养方面的详细对比图表，展示教育体系成果与企业认知的差异。
  • 报告提供了包括Indeed、Coursera、BetterUp、Workhuman等数据伙伴的独家分析，涵盖技能学习趋势、招聘提及率、职场认可价值等维度。
  • 深入讨论了生成式AI（如ChatGPT）对各项人类技能的转型潜力，并配有详尽的分类指标体系（最低、辅助、混合、全转型）。
  • 提出了九项全球原则，分别针对技能的评估、开发与认证，每项原则附有具体实践建议（如“看清完整的人”、“使其真实”、“设定共享标准”）。
  • 收录了七个来自全球的实践案例，包括AWS SimuLearn、PwC徽章系统、蒙特雷科技大学Tec21模式、Udemy AI角色扮演、开普敦大学校长领导力项目、Los Andes大学数字凭证、Majid Al Futtaim阿联酋新员工学习项目，涵盖技术、教育、企业等多场景。
  • 报告包含关于技能可迁移性、培养时间线（如不同百分位的学习天数）以及不同岗位角色（高管、一线经理、个人贡献者）技能变化趋势的详细数据。
  • 提供了《未来就业报告》2025年数据，展示各行业（如保险、电子、电信）对人类技能的需求排名，以及2025-2030年预期变化。
  • 报告还包含政策制定者和企业领袖的行动倡议，以及促进公平、通用语言、包容性等赋能条件的讨论，确保技能生态系统可信且可持续。

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