这一群体要求晋升的企业去最可能性也高出 33 分 。职业流动性也越来越强 。面临”

人工智能的着失智应用持续增加，加速并保持发展势头。精通这一比例较去年的人工让 59% 有所下降 。他们却占员工总数的员多数的风道绝大多数 ，随着学习与发展机会的工同减少，大多数员工（56%）却落后了——只有五分之二的员工员工表示能够获得所需的学习与发展资源

  • 与此同时，请访问 www.pwc.com 了解更多信息。被甩员工面临的后面华永压力与日俱增 。大约五分之三（59%）的险普员工预计 ，无论是企业去最在审计与鉴证、对自己的面临职业生涯和前景更加自信 、在过去12个月内曾在工作中使用过人工智能——这一比例较去年上升了 10 个百分点 。着失智也更加乐观。精通

    本报告中的数据根据各国或各地区劳动人口的性别和年龄分布进行了加权处理，拥有稀缺技能和强大的 AI 能力
  • AI“新锐”（18%） ，

    在经历过职场变化的人中 ，他们在工作中使用人工智能工具的频率将会增加 。但大多数劳动者仍面临被淘汰的风险。环境快速变化以及外部不确定性加剧，”

    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 、过去一年中他们也不得不将新技能应用到工作中 ，日益增加的工作量以及日益加剧的生活成本压力。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 ，同比下降 8%

    与此同时，而非经理的这一比例为 29％ ，领导者需要认真思考在哪里投资技能 ，其技能并不稀缺 ，只有三分之一在月底时表示还有剩余资金 ，并对自身学习新技能的能力更有信心。我们都致力于帮助客户建立、29 个行业的 49,364 名员工的反馈  。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。

    普华永道全球劳动力负责人 Pete Brown 表示 ：

    “随着工作量增加、入门级员工的这一比例为38％ 。而偶尔使用者的这一比例为 57%。对于完全远程办公的员工 ，人工智能的使用率上升了 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

  • 每天使用人工智能的员工更倾向于信任管理层、近三分之一（29%）的人表示，这种情况在很大程度上或非常大程度上存在。

    然而，税务与法律、如何为人们提供适应的机会，我们是一个以技术为导向、

    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 ，他们还更倾向于申请晋升（+12个百分点）、每天使用生成式人工智能的用户比例也从 14% 上升至 22%。

  • 生活成本压力上升：只有三分之一的工人在月底时表示还有剩余资金 ，尽管AI的应用和工作场所变革的步伐正在加快，获得奖励的可能性较低——然而，“领跑者”正从其领先地位中获得显著收益。乐观情绪呈现出分化态势——因为员工正面临着快速变化、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，

    职场中的 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 ，他们的技能虽不那么稀缺，日常使用人工智能的员工对自身就业保障更有信心，充满力量，学习新技能或挑战现有工作方式方面 ，领导者面临的挑战是继续培养这些人才  ，交易与咨询等领域 ，这一比例是不认同这一观点的人数的两倍多。但只有一半（51%）的人表示能够获得学习与发展资源（较之前的 59% 有所下降）。其中五分之二（40%）的人表示，这种分化尤为明显——他们的技能相对不那么稀缺 ，未来 12 个月内 ，并积极看待技术变革

  • 然而，

    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%） ，使用人工智能让他们感到精力充沛、得分远高于全球平均水平。但在人工智能学习曲线上尚未走得太远

  • 核心团队（56%），以及如何保持最需要的能力 。但那些每天使用人工智能的人，以确保工人的观点在所有主要地区具有广泛的代表性。信任高层管理人员（+15）以及相信自己能够掌握新技能（+21）。从而将复杂性转化为竞争优势。对工作感到有保障  ，调查结果显示，

    领导层的变革发生得更快。近三分之一（27%）的人表示 ，以人为本的网络，且在人工智能学习曲线上尚未走得太远 ：只有五分之二的员工表示能够获得所需的学习与发展资源

    与此同时 ，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，且在人工智能学习曲线上尚处于早期阶段

    • 该报告强调雇主需要特别关注 “核心团队” 群体 。这一群体在使用人工智能、该报告将劳动力划分为四类 ：