2026人力资源核心趋势预测

2025年9月，Aberdeen 发布了一项调研，结果显示：在超过200人规模的组织中，人力资源领导者最关注的是五大议题，包括：

• Employee productivity & engagement 员工生产力与敬业度，占比24%；
• Quality / reliability of products or services 产品/服务质量与可靠性，占比23%；
• Data quality 数据质量，占比20%；
• Financial planning & management 财务规划与管理，占比19%；
• Cross-functional collaboration & communication 跨部门协作与沟通，占比14%

对应这些议题，我们提炼出五个关键词，尝试预测2026年人力资源的核心趋势，分别是：AI和AI智能体、人力资源业务伙伴价值落地、数据驱动决策、提质增效、组织协同机制革新。

第一个：“员工生产力与敬业度”对应“AI和AI 智能体”

过去，员工效能的高低取决于个体“时间管理和精力管理”的能力强弱，个体之间的差异很大。但如今，这种差异很可能被抹平，而背后的决定性因素就是“科技力量的快速增长”，尤其是AI和AI智能体。它们极大地帮助员工优化了“时间与精力分配”。同时，在职能层面，也打通了人力资源全链路，强化协作与敬业度。而随着大语言模型、多模态AI的成熟，人力资源的AI智能体已经从“单一工具”升级为“战略系统”，它们能理解复杂的员工需求、预判组织风险、生成精准的决策建议。人力资源的核心价值也转向“基于人才生命周期、定义智能体规则、搭建人力资源全链路的人工智能战略”；而不是把AI和AI智能体当成简单工具，应用于单一用途。

我们以IBM 2018 年推出的“HR人工智能战略”为例，来进行说明。IBM的“HR人工智能战略”是以AI技术为核心，构建覆盖全链路的人才管理体系，包括“吸引新人才、明确‘成功’标准阶段、发展现有人才”三个核心模块，最终形成闭环式人才管理生态：

“吸引新人才”环节：IBM Watson Candidate Assistant 以“社交聆听+招聘实时洞察”为核心，按“锚定岗位技能、搭建数据化人才成功档案、梳理招聘需求优先级、智能精准匹配”的流程，高效链接优质人才，既建立稳定的候选人关系，又沉淀动态人才储备库。

明确“成功”标准阶段：IBM Watson Recruitment凭借智能推荐引擎，聚焦“精准筛选”与“体验优化”：通过多维度模型筛选出技能、职业与文化契合的“最佳匹配”人才；同时优化投递响应、反馈效率等等全流程体验，吸引更多优质候选人。

“发展现有人才”是价值核心：IBM Watson Career Coach 以个性化学习为抓手，提升人才 ROI，也就是：激活员工职业成长动能，促进内部岗位流动与优化配置；搭建定制化学习体系，推动能力动态提升；落地行业领先人才管理实践，实现员工成长与组织发展同频共振。

第二个：“产品/服务质量与可靠性”对应“人力资源业务伙伴价值落地”

人力资源业务伙伴价值落地，其中一个重要的抓手，就是对“产品/服务质量与可靠性”提供有力的支撑。这一点如何体现呢？比如说：“岗位”是连接“人的能力”与“业务成果”的核心纽带，因此，“岗位设计”的合理性与精准性，直接决定了整个业务流程中关键“质量卡点”能不能被有效覆盖，从而将人力配置转化为“业务成果”的“硬保障”。怎么判断“要不要设岗、设什么样的岗”呢？我们先举个例子：

在汽车制造领域，有一个环节叫做“漆面检验”。大多数车企都配备了自动化检测系统，但这些系统呢，对于“光泽度细微偏差”、“局部平整度细微不均” 等等，存在检测盲区。而这些关于“漆面质感”的细节，恰恰又是很多消费者能够直观感知到的“核心质量”之一。所以，很多车企还要通过“人工检测”，在特定的光照条件下，从不同角度观察车身漆面的光泽度、平整度，再用手触摸漆面来评估是不是光滑。之所以这样做，就是确保每一辆汽车都能以高质量的漆面交付给消费者。“人工检测”环节或许增加了生产流程管理的“复杂性”，但它确保了“工艺要求”，是“以客户为中心”的价值创造过程。所以，从人力资源角度来说，设计“人工检测”的岗位，在决定组织的成功方面起着至关重要的作用，也是人力资源业务伙伴价值落地的重大体现。从这个例子中，我们可以引申出“岗位设计”的三个核心逻辑：

第一个是：坚持业务导向，这是岗位设计的“原点”。人力资源不能仅凭经验设岗，而是要深度嵌入业务流程，与关键部门进行共创：先梳理产品质量的“核心卡点”，再分析现有流程中该“卡点”的覆盖缺口，比如说：自动化检测系统无法捕捉“光泽度细微偏差”这类客户感知强烈的瑕疵，就需判定“增设专职岗位”的必要性，确保“岗位”从诞生起就瞄准“解决业务质量问题”，而非单纯增加人力编制。

第二个是：做深横向对标，这是岗位设计的“避坑指南”。人力资源需要调研同行业头部企业的同类“岗位”实践。比如汽车制造领域：多数高端车企均保留了“漆面检验岗”，但部分企业因为岗位能力要求模糊，导致“人工检测”识别瑕疵的准确率不足80%。此时，人力资源不仅要参考“是否设岗”，更要拆解同行的岗位效能、核心能力门槛，规避同行的漏洞，让岗位设计站在行业实践的基础上得以优化。

第三个是：落地定制规划，这是岗位设计的“适配关键”。对标只是参考，人力资源需要结合自家业务特性进行调整。比如：质量标准是“豪华车级漆面”，则能力要求需要增加“对金属漆、哑光漆等不同工艺的差异化检验技巧”；薪酬设计则需要与“检验准确率、月度零瑕疵交付率” 强挂钩。这样既吸引有经验的从业者，也激励其守住质量底线，让岗位的能力、薪酬与自身业务实际深度绑定。

第三个：“数据质量”对应“数据驱动决策”

AI的本质是“数据炼金术”：只有以高质量数据为“原料”，才能通过算法提炼出精准的决策洞察，为人力资源工作注入“智能动力”。缺乏规范、完整、一致的数据，AI再先进也只是“无米之炊”。在人力资源全链路中，“数据资产”早已经渗透到每一个关键环节，形成“五类核心数据体系”，成为人力资源工作的“硬科学”支撑，包括：

第一类、招聘环节数据：不仅包括简历信息、面试评价、技能测评结果；还涵盖渠道转化率、到岗周期、候选人留存率等等全链路数据，直接反映招聘效率与人才适配度；

第二类、绩效环节数据：除了KPI完成情况、360度反馈、薪酬基准；还包含绩效改进轨迹、跨部门协作评分等等，是评估员工价值的核心依据；

第三类、培训环节数据：从课程完成率、技能测评分数，到培训后的行为改变、业绩提升关联度，能精准衡量培训投资回报率；

第四类、发展环节数据：涵盖晋升路径、领导力潜力评估、心理健康状态、内部轮岗记录等等，支撑人才梯队建设；

第五类、离职环节数据：包括核心人才流失率、离职原因深度分析、离职后的职业流向等等，为组织优化提供反向参考。

然而，这些宝贵的“数据资产”往往散落在组织的不同系统中，形成难以打破的“数据孤岛”。德勤曾经有一项调研，结果显示：73%的受访企业坦言，因为人力资源数据分散孤立，无法实现有效联动分析。比如：想判断“某类培训是否能提升绩效”，却因为培训数据与绩效数据口径不一、无法对接，只能放弃量化验证；想通过“招聘渠道、入职绩效、留存时长”的关联分析优化招聘策略，却因为数据分散导致结论失真。这种碎片化现状，严重制约了“数据驱动决策”的落地。

而AI智能体的核心价值，已经远远超过单一的流程自动化，成为人力资源数据治理的“核心引擎”。它能通过“算法”自动抓取不同系统的碎片化数据，按照统一标准完成格式规整、去重纠错、口径对齐。比如：将不同部门的绩效评分标准统一为量化指标，将分散的候选人信息整合为完整人才档案；同时，AI智能体能建立标准化、高质量的数据存储库，实现数据的集中管理与分级授权，既保证数据可及性，又通过权限管控、脱敏处理等等方式，确保合规要求。

第四个：“财务规划与管理”对应“提质增效”

从人力资源视角来看，“财务规划与管理”是服务于“提质增效”的核心，关键是完成从“降本增效”到“提质增效”的逻辑转变。过去，人力资源讲的是“降本增效”，是做“减法”，靠裁员、缩编、削预算，来压缩人力成本；未来，人力资源讲的是“提质增效”，是做“加法”，通过“数据与科技”的精准投入，让“人力和财务资源”从“成本项”转化为“价值增值项”，用资源的“有效叠加”撬动质量与效率的双重提升。

首先、做数据“沉淀、整合、分析” 的加法，是“提质增效”的“决策锚点”。比如：过去人力资源的财务预算分配多是粗放模式，现在要将预算投向数据能力的建设：沉淀员工技能、绩效表现、业务需求等等数据，整合形成“人才能力和业务缺口”匹配模型；再通过分析不同岗位的“人力投入与产出贡献”关联度，把招聘、培训预算向“业务刚需和能力短板”的领域予以倾斜。这种“加法”不是增加总额，而是让每一分预算都锚定明确的能力提质目标，替代过去“盲目削预算”的减法逻辑。

其次，做科技应用“引入、升级、迭代”的加法，是“提质增效”的“效率杠杆”。比如：过去人力资源的财务预算管控靠人工核账、手动算薪，既耗成本又易出错；现在要把预算投向科技工具的落地：引入智能招聘系统，沉淀候选人数据并自动匹配岗位，让招聘效率大幅度提升 ；升级数字化绩效平台，自动整合员工产出数据，减少人工统计成本；迭代AI薪酬分析工具，实时测算薪酬竞争力与成本可控区间。这些科技投入看似是“加预算”，实则是消除重复劳动、提升决策精度。这样，就可以释放人力资源的精力，聚焦在战略性工作。这就是用“科技杠杆”放大了财务资源的价值。

人力资源的“财务预算规划与管理”，要以“加法思维”重构资源逻辑：不是削减投入，而是把预算投向“数据与科技”这两个“价值放大器”，让人力资源从“成本控制”转向“价值创造”，最终实现“质量升级、效率倍增”的提质目标。

第五个：“跨部门协作与沟通”对应“组织协同机制革新”

“人力资源业务伙伴价值落地”，就是“以业务结果为导向，以数据和智能为核心，重新搭建人力资源的运营方式”。在未来的AI时代，人力资源的运营模式会发生什么样的演化呢？Applaud Solutions 给我们描绘了一个清晰的演进路线图：

第一阶段—1990年代、戴维·尤里奇“三支柱”模式启动：这是人力资源现代运营框架的起点，推出“业务伙伴+卓越中心+共享服务”的三支柱结构，让人力资源从分散的事务性工作，转向有明确分工的专业化体系。

第二阶段—2000年代、共享服务与外包浪潮：为了提升效率、降低成本，企业开始把重复性人力资源工作，比如薪资计算、考勤等等，集中到“共享服务中心”，或者外包给专业机构，这是人力资源规模化、标准化的关键阶段。

第三阶段—2010年代、“三支柱”模式升级+数字自助服务普及：在“三支柱”基础上，融入“全球业务服务” 理念，同时推广数字自助工具，比如员工自主查薪资、提交假勤申请的系统，让人力资源服务更高效、更便捷。

第四阶段—2020年代早期、员工体验驱动，“产品团队” 出现：把“员工当用户”，用互联网产品思维做人力资源服务：组建专门的“人力资源产品团队”，聚焦员工体验设计服务，比如更流畅的入职流程、更贴心的福利系统，让人力资源服务从“满足合规”转向“提升体验”。

第五阶段—2025年之后、AI智能体主导，“人在回路”时代：人力资源运营进入“AI智能体+ 人类协作”的阶段：AI工具，比如智能问答、自动排班系统，处理大部分事务性工作。但人力资源以及管理者会把控核心决策、调整AI规则，既发挥AI的效率，又保留人的温度与战略判断力。

这个时间线的核心趋势是：人力资源运营从“标准化效率”转向“个性化体验”，最终进入“AI 赋能、人机协同”的新阶段。而这种人力资源运营模式的升级，正是跨部门协作的底层保障：统一的人力资源系统、高效的自助服务、精准的人才配置，让各部门在人才需求、能力建设上形成共识，降低协作成本。

结语

随着AI、数据与业务深度交融，人力资源的核心正从“管理支持”转向“战略驱动”。2026年的趋势指向一个更智能、更精准、更协同的未来：以AI智能体重构生产力；以高质量数据固化决策基石；以业务导向的岗位设计捍卫价值产出；以“提质增效”重塑资源逻辑；并以演进的人力资源运营模式润滑协同网络。人力资源部门唯有主动拥抱这些变革，从规则执行者进化为体系设计者，才能引领组织在复杂环境中持续制胜。

本文来自微信公众号“HR之声”，作者：HR之声，36氪经授权发布。