AI 超级智能体时代来临：CHRO们2026年的11 项关键行动纲领2026 年，企业人力资源管理正站在一个关键转折点。随着 AI 从“辅助工具”加速演进为具备自主编排能力的“超级智能体（Superagents）”，HR 的角色、组织结构与价值创造方式正在发生根本性变化。多项研究显示，未来一年内，超过百项传统 HR 流程将被 AI 深度自动化，HR 核心岗位结构也将随之重构。
这场变革并非简单的技术升级，而是一场以组织设计、能力转型和治理体系为核心的系统性重塑。对 CHRO 而言，关键不在于是否使用 AI，而在于如何主导 AI 在组织中的落地方式、节奏与边界。围绕这一现实挑战，当前 HR 领导者需要重点把握以下 11 项行动纲领。
1. Build a unified AI architecture构建统一的 AI 架构
AI 在 HR 中的首要挑战并非能力不足，而是架构碎片化。招聘、学习、员工服务、绩效管理等模块各自引入 AI 工具，往往造成流程割裂、数据孤岛与治理复杂度上升。
CHRO 的关键任务，是从“工具采购者”转向“架构设计者”，构建可扩展、可治理的统一 AI 体系，使不同 HR 代理能够在更高层级被协调和编排。
2. Embrace the era of the corporate citizen developer拥抱“企业公民开发者”时代
AI 的构建不应只发生在技术部门。随着低代码、无代码和生成式 AI 工具的成熟，HR 专业人员本身具备参与 AI 流程设计的现实条件。
这意味着 HR 角色需要升级：不仅理解业务需求，还能参与设计和迭代 AI 工作流。CHRO 应推动 HR 从“系统使用者”走向“智能共建者”。
3. Plan for job transformation, not job destruction规划岗位转型，而非岗位消失
AI 的引入将显著减少重复性、事务型 HR 工作，但其本质并非简单裁撤人力，而是岗位结构的重塑。
CHRO 需要提前识别哪些角色将被重构，哪些新能力将出现，并为员工提供清晰的转型路径，将组织焦虑转化为能力升级的契机。
4. Put employee care at the center将员工关怀置于核心位置
随着 AI 深度介入招聘、绩效评估与行为分析，员工对公平性、隐私与信任的关注将显著上升。
在 AI 时代，员工关怀不再只是文化议题，而是治理议题。CHRO 必须确保 AI 的使用方式透明、可解释，并以员工福祉为重要评估标准。
5. Move beyond yesterday’s talent management超越旧时代的人才管理模式
基于固定岗位、年度周期和外部招聘优先的传统人才管理模式，已难以适应技能快速演进的现实。
AI 使企业更容易识别内部潜力、支持动态流动与持续成长。CHRO 需要推动从“岗位管理”转向“能力密度与人才流动性”的管理逻辑。
6. Prepare for AI-powered digital leadership为 AI 驱动的数字化领导力做好准备
领导力长期以来难以规模化复制，而 AI 为这一难题提供了新路径。通过分析优秀领导行为并形成数字化模型，AI 可以为管理者提供持续、个性化的指导与反馈。
CHRO 需要重新思考领导力培养方式，使其从经验传承走向系统化放大。
7. Start an AI-driven learning revolution启动 AI 驱动的学习革命
传统以课程为中心的学习体系正在被重构。AI 能根据个人角色、任务和发展阶段，动态生成学习内容与实践建议。
这要求 CHRO 将学习视为“能力生成系统”的设计问题，而非单纯的内容管理问题。
8. Integrate your recruitment AI investments整合招聘领域的 AI 投入
招聘往往是 AI 应用最密集、却体验最割裂的 HR 领域。多个独立工具并存，容易削弱整体效率和候选人体验。
CHRO 应从端到端流程出发，整合招聘相关 AI 代理，以整体转化率和体验质量为核心衡量标准。
9. Expect major HR vendor disruption预期 HR 科技厂商的重大洗牌
AI 将加速 HR 科技市场的分化。一部分厂商可能因无法融入新架构而退出，另一部分则通过并购和重构获得新生。
CHRO 在技术选型时，应关注长期架构适配性和治理能力，而非短期功能展示。
10. Invest in LLM quality, not just access投资于大模型质量，而不仅是接入能力
真正决定 AI 价值的，并非是否使用大模型，而是数据质量、标注逻辑、验证机制与治理体系。
HR 数据的准确性、合规性和可解释性，将直接影响 AI 决策的可靠性。CHRO 需要将 HR 数据视为长期战略资产进行管理。
11. Lead the AI transformation由 CHRO 亲自领导 AI 转型
如果 HR 不主动承担 AI 转型的领导责任，AI 将在组织内被分散推进，缺乏统一方向和治理框架。
CHRO 需要走出职能边界，与 IT 和业务高层协同，将 AI 视为组织能力建设工程，而非单一技术项目。
本文行动纲领与判断，基于 The Josh Bersin Company 于 2026 年发布的最新研究成果整理而成。该研究由 Josh Bersin 及其研究团队主导，长期聚焦人力资源科技、组织设计与未来工作模式，对全球企业 HR 战略具有广泛参考价值。本文在不涉及任何产品或平台推广的前提下，提炼了其中对 CHRO 具有普遍适用意义的核心观点与行动方向
这 11 项行动纲领的共同指向十分明确：HR 正在从流程执行者，转变为 AI 时代的组织架构师与能力设计者。
对 CHRO 而言，2026 年并不是“是否使用 AI”的选择题，而是如何在 AI 驱动下重新定义 HR 的使命、边界与长期价值。这将决定 HR 在未来企业中的战略位置，也将深刻影响组织的韧性与竞争力。
CHRO
2026年01月22日
CHRO
HR未来趋势：2026年10个信号正在重新定义HR的角色2026年10个信号正在重新定义HR的角色，随着 AI 深度进入组织运作，工作方式、技能结构、领导力模型和员工体验都在发生系统性变化。我们正在看到 10 个清晰的信号：HR 正从支持职能，走向工作设计、组织重构与企业级决策的核心位置。这个是David Green 每年发布的10个趋势，原文是12个，其中2个是让你参与的，所以我们还是按照10个趋势分享给你。
如果你不想看长篇文章，直接拷贝学习走这10个趋势就可以了。我们还有视频解读，你可以访问视频号：HRTech
1. Redesign Work for a Human–AI Operating System重新设计工作本身，让“人 + AI 智能体”成为一个协同运行的工作系统，而不是在旧流程上简单叠加 AI 工具。
2. Elevate Strategic Workforce Planning into a Core Enterprise Discipline将战略性人力规划（SWP）提升为企业级核心能力，与业务战略、资本配置和生产力决策深度绑定。
3. Build a Dynamic Skills and Capability Ecosystem构建动态技能与能力生态系统，用统一的技能语言、技能数据和流动机制支撑长期转型，而非一次性培训。
4. Reshape Leadership for the Agentic Age重塑领导力模式，帮助管理者在“人类 + AI 智能体并行工作”的环境中重新理解决策、责任与影响力。
5. Strengthen Organisational Health, Fairness & Inclusion to Unlock Sustainable Performance以组织健康、公平与包容为可持续绩效的基础，在 AI 放大效应下建立信任、透明与责任文化。
6. Reimagine Employee Experience for a Hybrid, AI-Augmented Workforce将员工体验视为一个“系统工程”，为混合办公与 AI 增强型工作方式重新设计体验、流程与协作节奏。
7. Scale People Analytics as a Strategic Intelligence Function把 People Analytics 从“HR 报表工具”升级为“企业级战略情报系统”，直接影响业务与组织决策。
8. Embed Responsible AI & Workforce Governance将 Responsible AI 与 Workforce Governance 内嵌到组织运行中，明确决策边界、人类监督与伦理责任。
9. Elevate the CHRO as Enterprise Co-Pilot in Organisational Reinvention推动 CHRO 成为 CEO 的企业级“共同驾驶者”，参与业务模式、组织结构与生产力重构。
10. Reinvent the HR Operating Model and HR Capabilities for the Agentic Era重构 HR Operating Model，从传统 COE 与交付模式，转向跨职能、AI 驱动、结果导向的运作体系。
“预测未来的最好方式，就是创造未来。”（Peter Drucker）
如果说 2024 年和 2025 年是对生成式 AI 与 agentic AI 进行实验的年份，那么 2026 年就是组织必须规模化落地的一年。CEO 现在期待可衡量的生产力提升，而 CFO 则要求更有纪律的价值创造。然而，许多组织仍停留在试点阶段——不是因为技术不成熟，而是因为其运营模式、技能与组织结构还无法在规模上吸收 AI。
三分之二的 CEO 表示：他们的竞争差异化取决于是否能在正确的岗位上拥有正确的专业能力，并通过再技能化（reskilling）、选择性招聘、AI agents 以及战略合作伙伴关系来支撑——即“build, buy, bot, borrow”模型。劳动力战略已经成为 CEO 级别的议题。
引言：HR 的 R&D 时刻 “在 AI 的未来里，HR 将成为你的 R&D 部门。”（Ethan Mollick）
对 HR 而言，其影响是深远的。正如 Ethan Mollick 所说：“在 AI 的未来里，HR 将成为你的 R&D 部门。”HR 如今正处在工作再设计、技能战略、领导力能力、组织健康与 AI 治理的交汇点。HR 在 2026 年做出的选择，将决定组织能否释放 agentic productivity，还是继续在几乎没有影响的实验中徘徊。
在我发布这份年度前瞻的 10 多年里，它已从“预测”演变为“机会”，因为塑造工作的力量正在以多年为周期展开——正如 Niels Bohr 诙谐地说：
“预测是非常困难的，尤其是关于未来的预测！”（Niels Bohr）
THE 12 OPPORTUNITIES FOR HR IN 2026FIG 1：12 Opportunities for HR in 2026（由 NotebookLM 设想；来源：David Green）
#1. Redesign Work for a Human-AI Operating System（为 Human-AI Operating System 重构工作）“Agentic AI 已经在改变任务、工作流与角色的本质——组织必须重新设计工作，才能充分捕捉收益。”（McKinsey, The State of AI in 2025）
组织正开始走出实验阶段，并重新思考工作的结构。HR 现在应当带头设计一个能够编排 humans 与 AI agents 的“操作系统”：明确任务、工作流、决策权、升级/上报点，以及人类在哪些环节提供独特价值。
问题不再是“我们能自动化什么？”，而是“为了交付我们需要的结果，人类与 agents 的最佳组合是什么？”这意味着从结果出发，将工作拆解为任务，再决定哪些应由人主导、哪些由 AI 增强、哪些由 agent 交付。
一个一致的操作系统需要清晰治理：透明度、伦理边界、决策阈值，以及人类监督的规范。在 CEO 推动生产力、CFO 要求成本纪律的背景下，HR 有机会成为安全、可扩展、能创造价值的 AI-enabled work 的架构师。做对了，组织将加速生产力、决策质量与执行速度；做错了，则可能继续被困在“试点炼狱”里。
“未来的工作不会由替代人类来塑造，而是通过重新设计系统，来优化人与技术的伙伴关系。”（Oliver Wyman Forum, How Generative AI is Changing the Future of Work）“当你围绕人类优势重构工作时，AI 会成为倍增器而不是威胁。从‘做任务’转向‘编排结果’。”（Loren Shuster，Digital HR Leaders podcast）FIG 2：Human Agency Scale（来源：Stanford）
#2. Elevate Strategic Workforce Planning into a Core Enterprise Discipline（将战略性劳动力规划提升为企业核心学科）“战略性劳动力规划如今是 CEO 级别的优先事项。”（McKinsey, Workforce Planning in the Age of AI）
Strategic workforce planning（SWP）已从 HR 流程上升为 C-suite 优先事项。CEO 现在将人才、技能、自动化与成本决策视为企业绩效的核心。因此，HR 必须把 SWP 转变为连接战略、技能、成本与组织设计的动态系统。这需要情景建模、内部流动映射、人才流动分析与生产力预测——而不是传统的人头规划。
CEO 希望 HR 管理的“build, buy, bot, borrow”组合要求持续决策，而非年度循环。在 agentic 环境中，技能需求持续变化，SWP 成为帮助领导者做出判断的机制：何时 reskill，何时招聘，何时部署 agents，何时合作伙伴协同。
做好 SWP，它将成为 CEO 提升竞争力的利器：让人才更快重新配置、权衡更清晰、长期投资更有信心。
“领先的公司把 workforce planning 融入业务节奏——不把它当作年度 HR 活动，而是当作战略能力。”（Diane Gherson，Digital HR Leaders Podcast）FIG 3：Five shifts for the future of workforce planning（来源：Deloitte）
#3. Build a Dynamic Skills and Capability Ecosystem（构建动态技能与能力生态）“技能已成为工作的货币——组织必须建立系统，让人可以流动地进入机会。”（World Economic Forum, Global Skills Taxonomy Toolkit）
静态的岗位架构无法跟上工作变化的速度。HR 必须建立一个动态 skills ecosystem，持续识别、更新并部署技能。AI-driven inference 能实时发现新兴能力，替代过时的自我申报与静态胜任力模型。
这个生态支持透明的内部流动、人才市场（talent marketplaces）、AI-enabled learning，以及与业务优先级对齐的能力建设，而不是泛泛的培训。可雇佣性（employability）将更多转向适应力、能力广度，以及与 AI 高效协作的能力。
技能生态能减少外部招聘、提升内部流动，并支撑规模化转型。到 2026 年，skills 可能成为企业“运行层”，把战略、劳动力决策与学习连接成一个自适应系统。
“高绩效公司正从 jobs 转向 skills，从等级层级转向随业务同速演进的能力生态。”（BCG, AI at Work 2025）“成为 skills-based organization 的真正原因是业务敏捷性。战略变化、技术演进时，你必须持续理解你拥有什么人，以及需要完成什么工作。”（Sandra Loughlin，Digital HR Leaders Podcast）FIG 4：Core skills in 2030（来源：World Economic Forum）
#4. Reshape Leadership for the Agentic Age（为 Agentic Age 重塑领导力）“当 AI 改变工作如何发生，领导力也必须进化。”（BCG, As AI Changes Work, CEOs Must Change How Work Happens）
为监督、专业与控制而设计的领导模式，已经不适用于 agentic AI 能执行任务、综合信息并加速决策周期的世界。在 agentic age，领导者的工作将从“管理工作”转向“编排系统”：界定问题、设定方向、治理风险，并让 people 与 agents 共同高效运作。
研究似乎非常明确：只有当领导者发展新的“肌肉”——判断力、系统思维、伦理推理、快速学习、透明度，以及以速度管理变革的能力——组织才能捕捉 AI 的价值。领导者必须成为工作流设计者，而不是工作审阅者；成为实验的推动者，而不是门禁；成为适应力的榜样，而不是确定性的象征。
心理安全（psychological safety）变得更重要。正如 Amy Edmondson 指出，人们需要感到安全，才能挑战领导者与 AI 输出。能够创造清晰、连接与信任的领导者，会看到更高的 agentic tools adoption。Insight222 的研究强调：最有效的领导者用数据与证据指导决策，同时在沟通与文化建设中保持深度的人性。
也许更重要的是，领导者必须学会“去学习”（unlearn）。正如 Katarina Berg 所说，几乎所有关于领导的方式都在被“重写”——执着于旧行为只会拖慢组织。
能真正胜出的领导者，会拥抱谦逊、好奇心与系统架构师的心态，引导 people 与 AI 创造出任何一方都无法独自达成的结果。
“心理安全延伸到 AI。人们必须感到安全，才能质疑输出并提出担忧。”（Amy Edmondson，Digital HR Leaders podcast）“领导者必须适应去学习……我们不能执着于那些已无法帮助人们繁荣的做法。”（Katarina Berg，Digital HR Leaders podcast）
#5. Strengthen Organisational Health, Fairness & Inclusion to Unlock Sustainable Performance（强化组织健康、公平与包容，释放可持续绩效）“提升员工 wellbeing 是提高生产力的强力机制——可能提升 10–15%。”（McKinsey Health Institute & World Economic Forum, Thriving workplaces）
组织健康、公平与包容如今是关键的经济倍增器。优先关注 wellbeing 的组织，往往在创新、留任、生产力与财务表现上持续优于同业。
在 agentic age，这些议题更为核心。治理不当的 AI 可能增加认知负荷、降低自主性，并引入新的公平风险——从偏差模型到不透明决策。HR 必须把公平、安全与包容嵌入工作流、招聘系统、绩效管理与职业路径中。工作也应被重新设计，以减少摩擦、保护自主性，并确保机会与技能的公平可及。
健康的组织转型更快、能留住稀缺技能，并建立 AI adoption 所需的信任。“让工作更好”不该只是口号（同时也是 Bruce Daisley 的优秀博客名），而应成为可持续绩效的硬性要求。
“优先投入 wellbeing 的公司跑赢股市……为股东带来更高回报。”（De Neve et al, Workplace Wellbeing and Firm Performance）“公平的重要性前所未有。AI 把风险抬高了，因此领导者必须清晰沟通，并建立问责文化。”（Patricia Frost，Digital HR Leaders podcast）FIG 5：员工 wellbeing 与公司财务表现的关系（来源：McKinsey、World Economic Forum、De Neve et al）
#6. Reimagine Employee Experience for a Hybrid, AI-Augmented Workforce（为混合、AI 增强型劳动力重塑员工体验）“员工体验如今是留任、生产力与韧性的首要预测因子。”（Deloitte, Global Human Capital Trends 2025）
Employee experience（EX）必须被当作系统来设计，而不是一堆分散的项目。持续倾听、行为洞察与实时反馈闭环，将取代年度调查，成为 EX 的核心“仪表盘”。
AI 正在重塑协作、问题解决与获取支持的方式——从生产力工具中的 copilots，到嵌入 HR 服务的 agents。HR 的任务是确保这些工具减少摩擦、增强连接，并提升意义与工艺感（craftsmanship），而非侵蚀它们。
文化是在微小瞬间被体验到的：团队仪式、协作规范、角色清晰度、系统响应速度。能够在工作流、领导行为、办公空间设计、技术与混合节奏上整体重构 EX 的组织，将释放更高水平的韧性、投入与绩效。
在 2026 年，EX 应进化为“员工每天如何感受到战略”的方式，而不是一个独立项目。
“混合办公不是政策——它是生态系统。你必须有意地设计体验，否则就会得到两边最糟的结果。”（Michael Fraccaro，Digital HR Leaders podcast）
加入我在 1 月 15 日的 webinar，我们将公布 Insight222 People Analytics Trends 的关键发现。请注册，与 Madhura Chakrabarti, PhD、Jonathan Ferrar 和我一同参加，揭晓第六年度 Insight222 People Analytics and AI Trends study 的结果（基于全球 370+ 家公司的数据）。Sign-up here。
#7. Scale People Analytics as a Strategic Intelligence Function（将 People Analytics 规模化为战略情报职能）“People analytics 必须从回答 HR 问题，进化为塑造企业决策。”（Insight222, People Analytics Trends Report 2025–26）
People analytics 正在成为指导企业决策的“情报系统”。借助 skills data、workflow telemetry、组织网络洞察以及 AI-usage patterns，组织终于可以理解“工作实际如何发生”，而不再只看组织架构图或流程图上“看起来如何”。这种从描述性报告到实时组织感知的转变，在 agentic age 是根本性的。
要有效规模化，people analytics 需要坚实基础：自动化数据管道、整合的 skills 与 work data、负责任的治理，以及能够快速设计与运行实验的能力。目标不是产出更多 dashboard（但愿别这样），而是产出清晰度：哪些行为驱动生产力？价值在团队中如何被创造？关键技能在哪些地方出现或流失？AI agents 对工作质量、决策速度与员工体验有什么影响？
做好后，people analytics 将成为战略优势：能够早期识别风险、更快重新配置人才，并持续改进工作流与领导行为。在 agentic organisation 中，赢家将是学习更快的人，而不仅是衡量更快的人。
“当你能证明参与度与能力如何提升盈利能力时，人力数据与业务绩效之间的联系就会变得清晰。”（Sharon Taylor，Digital HR Leaders podcast）“people analytics 的力量在于：洞察能直接连接业务结果——绩效、客户体验、生产力。”（Dawn Klinghoffer，Digital HR Leaders podcast）FIG 6：Insight222 Leading Companies in People Analytics Model（来源：Insight222）
#8. Embed Responsible AI & Workforce Governance（嵌入 Responsible AI 与劳动力治理）“AI 无法在缺乏信任的情况下规模化。”（Gartner, AI in HR: Hits, Misses and Growing Pains）
可信 AI 现在是业务的硬性要求。随着组织在工作流中部署 agentic systems，HR 必须主导建立治理框架，确保公平、可解释性与对员工/组织数据的伦理使用。这意味着设定清晰的决策边界、定义 human-in-the-loop 监督、对模型偏差进行压力测试，并建立透明沟通，让员工理解 AI 如何影响机会、评估与职业路径。
有效治理也需要持续监测结果，而不仅是部署前的风险评估。研究显示：治理不当的 AI 会侵蚀信任、增加认知负荷并放大不平等；而设计良好的系统则能提升自主性、安全与规模化绩效。
治理不是创新的刹车，而是让安全加速成为可能的护栏。拥有明确原则、文档化护栏与可信监督机制的组织，会更快 adoption AI，并获得更高的员工支持。Responsible AI 不再是边缘议题——它是雇主与员工之间现代社会契约的核心组成部分。
“Responsible AI 必须从一开始就嵌入，而不是等问题出现后再补丁式修复。”（TI People, From AI Impact Assessment to Results）“AI 会放大好与坏的决策。治理不是可选项——它决定的是进步还是伤害。”（Tomas Chamorro-Premuzic，Digital HR Leaders podcast）
#9. Elevate the CHRO as Enterprise Co-Pilot in Organisational Reinvention（把 CHRO 提升为组织再造的企业级副驾驶）“CHRO 现在是 CEO 在 AI 转型中最重要的伙伴。”（BCG, What CEOs Should Look For in an AI-First Chief People Officer）
当工作、技能、领导力与运营模式同时被重新设计时，CHRO 已成为 CEO 最紧密的战略伙伴。董事会也越来越依赖 CHRO 来评估领导力能力、组织健康、技能准备度、人才配置与 AI 驱动变革对劳动力的影响。
现代 CHRO 必须融合经济学、组织心理学、AI literacy、系统思维、文化专长与数据素养。他们将影响业务模式再造、自动化战略、生产力、领导任命、能力建设与文化更新等决策。
这是一种深刻的职责扩张。拥抱这一使命的 CHRO 将成为“再造的架构师”，而不仅是 HR 流程的守护者。这个角色比过去 50 年——也许是有史以来——更复杂、更关键、更接近企业绩效核心。
“CHRO 已从‘人力专家’转变为‘组织架构师’——塑造工作如何与技术一起演进。”（Lynda Gratton，Digital HR Leaders podcast）“CHRO 具备独特视角：理解能力、文化与变革。这种组合正是推动转型的关键。”（Janine Vos，Digital HR Leaders podcast）
#10. Reinvent the HR Operating Model and HR Capabilities for the Agentic Era（为 Agentic Era 重塑 HR 运营模型与能力）“传统结构无法交付如今所需的速度与整合度。”（Mercer, Operating by Design）
如果 HR 不先自我重塑，就无法交付本文前九项机会。传统 COEs 与服务交付模式是为稳定时代设计的——而非当下这种持续工作流重构、动态技能需求与 AI 无处不在的时代。
一个现代 HR operating model 需要：跨职能整合，而不是孤立的 COEsAI-enabled workflows，把事务性工作自动化来自 people analytics 与 skills data 的实时情报清晰的决策权与对结果负责的 owner–accountability具备 AI、经济学、数据与组织诊断能力的 HRBPs
HR 团队需要新的基础能力：系统思维、体验设计、产品思维、实验能力、行为科学、数据素养与技术素养。
只有先重塑自身，HR 才能推动组织其他部分的重塑。
“未来的 HR 职能融合 analytics、实验、组织设计与技术素养。这些不再是可选项——而是基础能力。”（Insight222, People Analytics Trends Report 2025–2026）“HR leaders 需要把自己当作产品经理——‘雇佣’就是产品。这种心态会改变一切——从我们如何设计体验，到我们如何推动 adoption，并与利益相关方共同创造解决方案。”（Tanuj Kapilashrami，Digital HR Leaders podcast）FIG 7：The New HR Operating Model（来源：TI People）
WHAT HR MUST BECOME TO DELIVER THESE OPPORTUNITIES（HR 必须成为什么，才能交付这些机会）为了实现这十个机会，HR 必须进化为一个更整合、更洞察驱动、更能定义未来的组织职能。这种转型需要三个关键转变。
1）以整合的企业系统方式运作工作再设计、技能、领导力与员工体验不可能由孤立团队完成。人才、学习、EX、people analytics 与 HR operations 必须作为互联平台运作：共享结果、共享情报、共享问责。我们正在解决的问题——技能稀缺、组织再设计、领导力转型与 AI 融合——都是系统问题，因此必须用系统方式回应。
2）成为 AI-fluent 且 evidence-ledHR professionals 不需要成为 data scientists 或 engineers，但必须理解 AI 的能力、风险与组织影响。AI literacy、数据素养与科学思维，已成为想在 HR 职业生涯中取得成功的基础能力。随着工作更 agentic，判断力与证据结合会让决策更好——HR 必须在全组织范围内倡导这种伙伴关系，从一线到董事会。
“如果 HR 不理解 AI 如何运作，我们就无法塑造工作如何被重新设计。数据与 AI 素养不再是可选项——它是入场券。”（Nickle LaMoreaux，Digital HR Leaders podcast）
3）构建新的能力组合未来 HR 职能融合组织心理学、行为科学、系统思维、体验设计、实验、治理、人才经济学与转型领导力。这些能力让 HR 能重设计工作流、以伦理方式治理 AI、加速能力建设，并编排复杂、跨多年的变革。
总之，HR 必须成为设计、赋能并加速组织再造的职能——而不是被动响应它。
“最优秀的 HR 团队一直在做实验。他们不追求拥有所有答案——而是追求比组织更快学习。”（Thomas Otter，Digital HR Leaders podcast）
CONCLUSION: HR'S MOMENT OF MAXIMUM INFLUENCE（结语：HR 影响力的最大时刻）2026 年将是决定性的一年。组织不再争论 AI 是否会重塑工作——而是在争论：会有多快、多安全、以及多有人性。这把 HR 推到企业战略中心，这是几十年来罕见的局面。
这些机会不是任务——它们是需要建设的能力。它们要求一个更整合、更实验化、更分析化、更有勇气的 HR 职能。有些会挑战长期以来的假设；大多数会把 HR 推出舒适区。
但回报也同样巨大。能够把 agentic technology 与 human judgement 和 care 结合起来的组织，将超越那些只依赖技术的组织。HR——凭借其在 people、work 与 strategy 交汇处的独特位置——握有组织如何适应、繁荣并释放价值的关键。
这是 HR 影响力的最大时刻。
问题不在于 HR 是否准备好了——而在于我们是否会抓住机会……
CROWDSOURCING: HELP SHAPE THE FINAL TWO OPPORTUNITIES（众包：一起塑造最后两个机会）每一年，最好的想法都来自这个社群。正在改变 HR 的挑战与创新，很少来自某一家公司的单点灵感——它们来自各行各业实践者的日常工作。
因此，我再次把最后两个机会开放给你。
如果你要为 HR 在 2026 年补充一个必须关注的机会，它会是什么——为什么？
它可以是你所在组织里正在出现的新变化，也可以是我在前十项机会中讨论不足的挑战，或是你认为正在更快到来的转变。
请在评论区分享你的想法。我会把最强的贡献综合成两项机会——#11 和 #12，并在新年对本文进行更新。
让我们一起塑造 2026 年 HR 的议程。
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