📦 6 Parts + Conclusion
👉 滑动
PART 01
技能反转
降25% / 涨51%
PART 02
改岗不裁员
40% vs 28%
PART 03
支持落差
79% vs 66%
PART 04
通道收窄
57% 转调降
PART 05
启发
预算投错方向
PART 06
拿走
HR 4 个动作
PART ///
写在最后
真问题
去年这个时候，很多公司的 HR 都在干同一件事：全员 AI 培训，KPI 是覆盖率。但 Workday 10 月 5 日发布的这份《全球劳动力报告》说：HR 们刚把“用 AI”教会，市场的价格信号已经变了。
先交代数据底子
约 550 家企业职缺技能数据 + 6001 人全球调查 + 5944 人 AI@Work 调查，一手数据，不是观点。
01
PART
“会提示词”从加分项变成了默认项
SKILLS SHIFT
这是整份报告里最硬的一组数字，来自 2025 年 9 月到 2026 年 7 月的职缺技能数据。
企业对基础 AI 技能（比如简单的 prompting、提示词编写）的需求，在 2025 年底一路爬升，2026 年 1 月达到顶峰，然后在随后几个月里跌了 25%。同一时期，对实作技能——建 AI 工具、自动化工作流、AI 工程——的需求稳步上涨了 51%。
翻译一下：JD 里写“会用 AI”已经不加分了，因为默认你会；现在值钱的是“能把 AI 变成工具和流程的人”。
这里有个值得警惕的解读陷阱：25% 的下跌不等于“提示词没用了”。更可能的情况是，“会提示词”从加分项变成了默认项——就像十年前 JD 里写“熟练使用 Office”，后来没人写了，不是因为 Office 不重要，而是因为它成了空气。HR 做技能盘点时如果还按去年的口径统计“AI 技能覆盖率”，统计出来的会是一个虚高的、正在贬值的指标。
出处：报告新闻稿；报告全文 PDF
02
PART
40% 领导者想“压榨”现有人，只有 28% 想裁员
REDEFINE
报告里另一个关键数字：40% 的企业领导者预期 AI 能帮现有员工发挥更大潜力，只有 28% 预期 AI 会减少人头数。也就是说，主流预期不是“AI 裁员”，而是“AI 改岗”——人不换，但工作内容被重写。
“员工或许没有换工作，但他们的工作正在他们周围发生变化。”（Employees may not be changing jobs, but their jobs are changing around them.）—— Phil Willburn，Workday 人资系统、智能与支援副总裁
这对 HR 意味着一件事：过去一年近 4 成员工经历了公司重组或架构调整，但组织并没有给他们配上对应的技能升级方案。岗位说明书变了，人的能力没变，中间的差就是 HR 的活。
03
PART
员工知道要学什么，但公司没帮上忙
SUPPORT GAP
2026 年 9 月对 6000 名全职员工的调查里，79% 的人说自己清楚需要具备哪些技能才能成功，但只有 66% 的人认为雇主真的在帮他们培养这些技能。中间 13 个百分点的落差，就是员工对 HR 体系的打分。
更扎心的是报告里的一个细节：在最需要帮人的时候，企业反而在减少“帮人”的岗位。同期职缺数据显示，企业对“管理与领导技能”的需求下降了 7%，对“培训技能”的需求下降了 13%。
这个数字有两种读法。悲观的读法：企业一边喊着要员工进化，一边把培训预算和培训岗砍了，又要马儿跑又要马儿不吃草。另一种读法：培训职能本身正在被 AI 化——课程开发、知识萃取这些活，AI 做得比专职培训岗更快，企业砍的不是“培训”，是“传统培训岗”。
两种读法哪个对，取决于你公司的培训岗现在到底在干什么：如果还在做 PPT 课件，那确实危险；如果已经在做 AI 赋能的技能设计，那这 13% 的下降跟你没关系。
还有一组来自重度 AI 用户的数据值得单独看：在 5944 人的 AI@Work Pulse 调查里，几乎所有工作都依赖 AI 的重度用户中，62% 认为 AI 会让他们现有的技能贬值，但 76% 认为 AI 会为他们开启新的职业机会。最懂 AI 的人最焦虑，也最乐观——焦虑的是存量技能，乐观的是增量机会。HR 做培训需求调研时，重度用户这群人的声音最值得听，他们通常比 HR 早半年看到技能价格的变化。
出处：报告新闻稿；TechNice 中文编译
04
PART
内部通道在收窄，留任不等于认同
MOBILITY
报告里最被低估的一组数据是关于内部流动的：57% 的企业内部转调率同比下降，全球升迁率基本持平。想内部转岗的员工，最常遇到的三个阻碍是：目标岗位暂停招聘、直属主管不支持转调、选拔过程感觉不公平。约一半员工过去一年根本没尝试过内部转调，其中 27% 说纯粹是因为在公司内部没看到有吸引力的机会。
与此同时，员工“留下来了”，但“心没留下”。自愿离职率约 16%/年，约 70% 的员工两年后还在同一家公司——但各行业中，打算留任的员工向他人推荐雇主的意愿反而更低，在公部门这个差距达到 11 个百分点。
“职场里现在充满了无声的焦虑。留下来不等于认同，把两者混为一谈的公司，最终会在生产力上付出代价。”—— Phil Willburn
对 HR 来说，这是一个危险的误判信号：离职率低了，老板觉得“团队很稳”；但推荐意愿（可以理解为内部版的 eNPS）在跌，说明稳定是“不敢走”撑起来的，不是“想留下”撑起来的。这种稳定最怕外部机会一回暖，立刻变成集中离职。
05
PART
培训预算投错了方向，内部市场比课程更便宜
INSIGHTS
一句话先说结论
技能投资的方向反转了，去年花在“教用法”上的钱是对的，今年继续按这个口径花，就是在为贬值资产续费。
先说最直接的：预算应该转向“教造法”——让员工能用 AI 搭工具、做自动化、改流程。注意，这不是让全员去学编程，而是把“用 AI 解决本岗位的一个具体问题并沉淀为工具”变成培训的交付标准。
内部流动这条路，比培训便宜，但被堵死了。57% 企业内部转调下降，说明很多公司放着现成的技能供给不用——员工想转、转不出去，只能外部招聘补缺口，贵且慢。堵点很具体：主管不支持转调。HR 如果只做培训课程、不碰“主管放人”这个机制，等于只修了一半的管道。
再看管理者，他们正在成为瓶颈。报告里“管理与领导技能”需求降 7%，叠加“主管不支持转调”这个堵点，说明管理层的 AI 适应力可能是全公司最弱的一环。过去管理者靠信息差和经验做判断，现在 AI 把信息差抹平了，管理者的价值要转向“带人进化”——而这恰恰是 JD 里需求在降的技能。HR 给管理者做培训时，重点不该是“怎么用 AI 写周报”，而是“怎么识别团队里谁的技能在贬值、怎么帮他转”。
最后，别被低离职率骗了。推荐意愿下跌、留任率高企的组合，是组织健康的滞后指标。建议 HR 每季度看一次“留任者推荐意愿”，它比离职率早半年告诉你真相。
06
PART
给 HR 的 4 个动作，拿走就能用
ACTIONS
不替你做决定，每个动作都给了取舍，自己看情况拿：
动作一：改技能盘点的口径
把“AI 技能”拆成两档统计：基础应用（会用，默认项）和实作建造（能搭工具、做自动化、搞 AI 工程）。前者只做达标线，不再投入增量预算；后者设增长目标。取舍：拆口径会让去年的“AI 覆盖率 90%”变成“实作能力 15%”，数字难看，但这是真话。跟老板汇报时，把两档放在一起讲：基础盘稳了，增量在实作。
动作二：结业标准改成“造出一个小工具”
不管内训还是外部课，不再以“出勤+考试”结业，而是要求学员用 AI 解决本岗位一个真实问题，并沉淀为团队可复用的工具或流程。一个客服团队用 AI 搭的自动分类小工具，比 10 节提示词课更能证明培训有效。标准变严了，通过率会掉——先跟业务部门对齐预期再推。
动作三：先拆“主管不放人”这个堵点
三个堵点里 HR 能直接动手的就是这个：把“支持成员内部流动”写进管理者绩效的加分项，而不是只考核“团队稳定率”——稳定率考核本身就是堵点的制造者。另外两个（岗位冻结、选拔不公）得跟招聘和业务一起拆。动管理者绩效会得罪人，先从试点部门开始，别全公司铺开。
动作四：每季度多问一个问题
“你会推荐朋友来我们公司工作吗？”——只统计打算留任的人。离职率是结果指标，这个是先行指标，连续两季度下跌就去查那三个堵点和培训落差。多一个调研就多一份工作量？并入现有的敬业度调研，加一道题就行。
///
LAST
写在最后
THE REAL QUESTION
最后留一个真问题：你们公司去年 AI 培训的预算，今年打算怎么花？如果答案还是“全员提示词进阶课”，建议把这份 Workday 报告的原文发给老板。报告全文 PDF不长，核心数据都在前几页。
出处：Workday 报告新闻稿；TechNice 中文编译
我是雷神，每天追踪 AI 对 HR 行业的真实影响。数据说话，不贩卖焦虑。
既然看到这里了，如果觉得有用，随手点个赞、在看、转发三连吧。
THANKS FOR READING