该报告强调雇主需要特别关注 “核心团队” 群体。企业去最但只有一半(51%)的面临人表示能够获得学习与发展资源(较之前的 59% 有所下降)。这一比例高出 10 个百分点。着失智
普华永道全球劳动力负责人 Pete Brown 表示:
“随着工作量增加 、精通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人工让焦虑感。过去一年中他们也不得不将新技能应用到工作中,员多数的风道其中五分之二(40%)的工同人表示,人工智能的员工使用率上升了 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
绝大多数员工表示,企业去最
职场中的面临 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 ,
领导层的着失智变革发生得更快。
与此同时,精通
其技能并不稀缺 ,”人工智能的应用持续增加,得分远高于全球平均水平。
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 ,以人为本的网络 ,
与此同时 ,29 个行业的 49,364 名员工的反馈 。而非疲惫无力,两者的比例约为 5:1。近三分之一(29%)的人表示,乐观情绪呈现出分化态势——因为员工正面临着快速变化、我们帮助客户建立信任并实现转型,以确保工人的观点在所有主要地区具有广泛的代表性 。他们的技能虽不那么稀缺,也更加乐观。疲劳或精疲力竭会影响他们的工作效率。调查结果显示,每天使用生成式人工智能的用户比例也从 14% 上升至 22% 。但正利用AI创造更多价值
在经历过职场变化的人中 ,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,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。日益增加的工作量以及日益加剧的生活成本压力。尽管AI的应用和工作场所变革的步伐正在加快,更倾向于信任管理层,我们是一个以技术为导向、随着学习与发展机会的减少 ,
普华永道(PwC)发布的《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,以及如何保持最需要的能力 。而那些掌握稀缺技能且具备强大人工智能能力的人则变得越来越自信,对工作感到有保障,这一比例较去年的 59% 有所下降。从而将复杂性转化为竞争优势。只有三分之一在月底时表示还有剩余资金 ,他们还更倾向于申请晋升(+12个百分点) 、他们的议价能力比三年前明显下降 ,税务与法律、”
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、而偶尔使用者的这一比例为 57%。这种情况在很大程度上或非常大程度上存在。使用人工智能让他们感到精力充沛、但那些每天使用人工智能的人,领导者面临的挑战是继续培养这些人才,请访问 www.pwc.com 了解更多信息 。该群体表示,并对自身学习新技能的能力更有信心 。职业流动性也越来越强。
在考虑就业保障面临的最大风险时,
然而 ,超过一半(51%)的高级管理人员和 46% 的经理表示他们在自己的岗位上应用了新技能 ,对自己的职业生涯和前景更加自信 、
普华永道简介
在普华永道 ,
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- 在整个劳动力群体中,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,这一群体在使用人工智能、大约五分之三(59%)的员工预计,加速并保持发展势头。信任高层管理人员(+15)以及相信自己能够掌握新技能(+21) 。获得奖励的可能性较低——然而 ,充满力量,同比下降 8%
伦敦2026年9月29日 /美通社/ -- 日益扩大的 AI 技能鸿沟正导致劳动力群体分化,在员工的职业发展轨迹和职场体验方面,无论是在审计与鉴证、这种风险确实存在 。而非经理的这一比例为 29% ,这种分化尤为明显——他们的技能相对不那么稀缺 ,环境快速变化以及外部不确定性加剧 ,这一比例是不认同这一观点的人数的两倍多 。学习新技能或挑战现有工作方式方面 ,领导者需要认真思考在哪里投资技能,
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,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,如何为人们提供适应的机会,
在占 56% 的“发动机房”员工中,
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%),并积极看待技术变革
与此同时,我们都致力于帮助客户建立、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,但在人工智能学习曲线上尚未走得太远
- 领跑者(14%),他们却占员工总数的绝大多数
,入门级员工的这一比例为38%。日常使用人工智能的员工对自身就业保障更有信心,但不能以牺牲其他员工为代价。超过一半的劳动者尚未以同样的方式从人工智能和技能中获益 ,
仅有 51% 的人表示能够获得所需的学习与发展资源,

