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Oxford Economics
AI正在重写组织，不只是替代岗位：IBM 2026 CHRO Study的真正警告
HR科技核心摘要：IBM刚发布2026全球CHRO研究，值得所有HR认真看：60%员工担心AI导致技能退化，只有26%的企业真正明确人与AI的工作边界，但29%的工作流已经开始使用AI Agents。AI时代真正的问题已经从“会不会用AI”，转向“谁判断、谁负责、新人如何成长、AI节省出的能力去哪里”。完整报告很值得下载细读。
IBM 刚刚发布的《2026 CHRO Study: Designing the Thinking Organization》，表面上讨论的是 AI、人才与 CHRO，真正值得关注的却是一个更深层的问题：当 AI 开始承担越来越多分析、判断、推荐甚至执行工作之后，企业究竟应该如何重新设计“人为什么存在于工作之中”。
这份研究调查了 1,500 名 CHRO 及负责劳动力规划的高级管理者，并覆盖 8,800 名全职员工。IBM 将未来领先组织定义为 Thinking Organization：不是 AI 用得最多的组织，而是能够重新设计人与 AI 如何共同判断、共同工作、共同创造价值的组织。
一、AI 转型的核心已经不是“会不会用”，而是“谁拥有判断权”
今天很多企业仍把 AI 转型理解为 Copilot、Agent、自动化工具的部署，但 IBM 的数据表明，真正落后的其实是 Work Design。
只有 26% 的组织能够清晰定义哪些工作是 human-led、AI-assisted 或 AI-executed；36% 的管理者认为责任不清正在增加 AI 部署难度，而 43% 的员工表示，当 AI 出错时，最终责任往往会落到自己身上。
这意味着，未来组织设计最重要的问题不再只是“这个岗位会不会消失”，而是：AI 可以决定什么？人必须决定什么？谁负责验证？谁拥有 Override 权限？谁对最终结果负责？
HRTech认为，AI正在自动化的，不只是任务，而是岗位内部的决策权。
二、企业最容易低估的风险，不是 Skill Gap，而是 Skill Erosion
过去十年，人力资源一直在讨论 Skills Gap：员工缺什么能力，就培训什么能力。但 AI 带来的新风险恰恰相反——员工原本拥有的能力，因为长期不使用而慢慢退化。
IBM 发现，80% 的企业已经拥有 reskilling roadmap，但同时 60% 的员工担忧 AI 导致技能退化，46% 的管理者也将 skill erosion 视为重要风险。IBM甚至使用了一个非常值得警惕的词：cognitive atrophy，认知萎缩。
其中最危险的能力正是 critical thinking。57% 的管理者认为 critical thinking 和 problem framing 是 AI 时代的重要能力，而 71% 的管理者认为员工必须能够监督、验证甚至推翻 AI 输出，但员工中只有 38% 认识到这一点。
未来真正重要的 AI Skill，也许不是更会 Prompt，而是更会判断 AI 什么时候错了。
三、AI可能正在切断年轻人才成为专家的路径
报告里另一个非常容易被忽视的数据是：只有 23% 的组织正在增加 entry-level hiring，其余 77% 持平或减少；企业更愿意投资 experienced individual contributors，而真正把 early-career talent 作为重点的企业只有 7%。
问题在于，过去很多看似“低价值”的初级工作，本身就是人才成长的训练场。
整理资料、写初稿、做基础分析、回答客户问题，这些工作虽然最容易被 AI 自动化，却也是新人建立业务理解、判断力和经验的重要过程。
如果 AI 把练习场拿走，企业就必须主动重新设计 apprenticeship、rotation、simulation、supervised decision-making，否则今天换来的效率，可能是明天的人才断层。
四、AI ROI不能只算节省了多少人和时间
IBM 提出一个非常值得企业重新思考的概念：把 AI 释放出来的 capacity 当成 growth capital。
目前只有 42% 的组织主要把 AI 带来的生产力收益重新投入创新或 reskilling。
AI 每天为员工节省 30 分钟，并不自动意味着企业获得竞争优势。如果这些时间只是被更多邮件、更多任务重新填满，AI创造的只是新的忙碌。
真正值得衡量的是：AI释放出来的时间，被投入了客户、学习、创新，还是仅仅变成成本削减？
未来 AI ROI 的核心指标，可能会从 Cost Saving 转向 Capacity Reinvestment。
五、CHRO面临的是一次角色升级，而不是一次工具升级
最值得 HR 行业警醒的数据是：46% 的企业在制定 AI Strategy 时没有 CHRO 参与。
但与此同时，AI正在同时改变岗位、技能、绩效、组织结构、员工体验和人才供应链。
如果这些问题最终都由 CIO、CTO、COO 先定义完成，再由 HR 负责培训和 change management，那么 HR 仍然只是执行者。
IBM 给出的另一个现实更直接：72% 的企业在 HR Function 内仍然有限使用或完全没有使用 AI。 Thinking Organizations 中，94% 会为影响员工职业发展的 AI 提供透明度和可解释性。
HR如果希望领导企业 AI Transformation，就必须首先把自己变成 AI 的 proving ground。
IBM自身的 AskHR 已经给出了一个案例：目前每年处理 16.3 million transactions，95% 的问题无需人工介入，CSAT 达到 +55，四年内 HR operating budget 降低 40%。但 IBM CHRO Nickle LaMoreaux 最终强调的并不是技术，而是行为、流程和 operating model 的改变。
HRTech观点：AI时代真正要重新设计的是“工作”
过去企业习惯围绕 Job 设计组织，围绕 Job 招聘、定薪、绩效和晋升。
但当 AI Agent 开始进入 workflow，IBM预计已经有 29% 的工作流引入 AI agents，到 2028 年将达到 40%。
这意味着 Job 可能不再是未来组织设计的最小单位。
真正需要管理的，将越来越变成 Task、Workflow、Decision、Skill 和 Agent。
AI时代，人力资源最大的机会并不是更快地完成原来的 HR 工作，而是第一次真正进入企业 operating model 的核心：重新回答——哪些工作交给机器，哪些判断必须属于人，以及 AI 节省下来的能力，最终要用来创造什么。
这，或许才是“Thinking Organization”真正值得关注的地方。
报告下载：来自IBM
https://www.hrtechchina.com/Resources/3699CCAA-4CBF-9657-5AD4-976595C5E8F6.html
Oxford Economics
2026年09月22日
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Oxford Economics
Cognizant Impact 研究预测未来10 年生成式人工智能将为美国经济注入1 万亿美元
牛津经济研究院与 Cognizant 联合开展的具有里程碑意义的研究预测，生成式人工智能将对美国 90% 的工作岗位产生影响，为了保持经济增长，亟需开展战略性的技能再培训
新泽西州提内克 2024年1月13日 Cognizant（纳斯达克股票代码：CTSH）与牛津经济研究院联合发布最新经济影响研究《新工作，新世界》(New Work, New World) 的研究成果。研究预测，90% 的工作将在某种程度上受到生成式人工智能 (gen AI) 的影响，我们处理工作、提高生产力和促进经济增长的方式均将发生深刻转变。研究还发现，企业对人工智能技术的采用率以及个人适应新工作方式的速度，将决定这项技术的影响力。
牛津经济研究院首席执行官 Adrian Cooper 表示："我们的研究旨在阐明人工智能可能对全球劳动力产生的影响。研究结果揭示了这项技术将以多快的速度影响美国经济发展进程，为领导者利用这项技术的潜力并迅速适应提供了宝贵见解。"
生成式人工智能有助于提高运营效率、创造新的收入来源、革新产品和服务，甚至重新定义企业。为了量化生成式人工智能对生产力和未来工作的潜在影响，Cognizant 与牛津经济研究院合作构建了一个经济模型，探究了美国企业采用生成式人工智能的三种情境。该模型考虑了推动美国经济发展的 18,000 项任务，并仔细研究了生成式人工智能可能对与这些任务相关的工作岗位产生的影响。虽然研究主要关注美国劳动力，但其发现的一般主题对全球都有参考价值。研究提出的主要观点包括：
未来十年对人工智能的采用将会出现激增，并将进入成熟期：企业对人工智能功能的采用尚处于试验阶段。不过研究表明，仅在四到八年内，采用率就会从 13% 飙升至 31%。研究预测，15 年后，采用率增长可能会放缓，但至少还会继续增长 15 年。
经济可能迅猛发展：随着企业人工智能技术采用率不断增长，未来 10 年，预计美国的生产率将提高 1.7%—3.5%，美国的 GDP 将从 4,770 亿美元增长至 1 万亿美元。
与此同时，就业市场可能会受到影响：随着工作任务因采用生成式人工智能而实现自动化，半数工作 (52%) 预计将发生显著变化。大约 9% 的美国现有劳动力可能会被取代，根据历史经济变化规律，其中 1% 的人可能难以找到新工作。
知识含量较高的工作可能最受影响：过去，技术进步和自动化主要影响的是体力劳动和以流程为中心的知识型工作。而生成式人工智能产生的影响与之相反，它将会对知识型工作产生更大的干扰。此外，信用分析、计算机编程、网络开发、数据库管理和平面设计等工作的理论最大风险敞口得分已经达到大约 50%。到 2032 年，随着技术的不断发展，一些工作的敞口得分可能会攀升至 80%。
首席执行官将会感受到影响：数据显示，C 级高管乃至首席执行官的理论最大敞口得分（即工作任务容易被生成式人工智能自动化的程度）可能会超过 25%，这是因为从竞争评估到战略决策，他们都开始使用生成式人工智能。
Cognizant 首席执行官Ravi Kumar S 表示："生成式人工智能在各领域的表现已经让我们惊叹不已，但它在我们日常业务运营中的真正影响才刚刚开始显现。为了充分利用这项技术的潜力来提高生产力，我们必须全面了解它对未来工作造成的影响，并携手为人们创造与之共生共荣的最佳机遇。"
紧跟人工智能的发展步伐，重新培养劳动力
虽然这项研究的时间跨度超过十年，但 Cognizant 认为，如今社会各领域的领导者应当积极合作，建立新的信任契约，助力企业、员工和经济在人工智能时代蓬勃发展。随着这项技术在劳动力中日益普及，员工需要掌握新的技能，为业务战略和人工智能管理等领域提供支持。再培训计划曾是员工职业生涯发展的辅助手段，如今培训将成为工作日的重要组成部分，企业将在工作日专门安排时间开展教育和培训。
根据这一愿景，Cognizant 最近推出了 Synapse 计划，旨在通过为全球一百多万人重新定义机会，彻底改变和重新平衡技术教育和劳动力发展的格局。依托 Cognizant 深厚的专业积淀和多年技术再培训的丰富经验，该计划旨在到 2026 年为不断扩大的数字经济打造一个全新的适宜雇佣的人才库。点击此处了解有关 Synapse 的更多信息。
如需查看完整的研究报告，了解更多信息，请访问 https://www.cognizant.com/us/en/gen-ai-economic-model-oxford-economics。
研究方法：Cognizant 《新工作、新世界》研究
牛津经济研究院受 Cognizant 委托，评估和预测未来 10 年生成式人工智能技术对美国产生的经济影响。
该项目分为五个主要工作阶段，循序渐进地开发牛津全球经济模型 (GEM) 的假设输入值。这些输入值反映了我们的预期，即在预测期内美国企业对生成式人工智能技术的采用将如何影响经济活动的结构性驱动因素，特别是全要素生产率 (TFP) 的增长。为了反映这一过程中固有的不确定性，我们设定了三种情境，以便得出一系列结果。如需了解完整的研究方法，请点击此处。
关于 Cognizant
Cognizant（纳斯达克股票代码：CTSH）为现代企业提供科技支持。我们助力客户实现技术现代化、流程重构和体验转型，使其能够在瞬息万变的世界中保持领先地位。同心协力，提升日常生活品质。请访问 www.cognizant.com 或 @cognizant.
Oxford Economics
2024年01月15日
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