主要收获
- 对实验性采用进行压力测试： 2026中的公司正在从一切试点策略转向严格评估，要求在投入预算之前获得已证明的投资回报率。
- 准确性是新的竞争优势：虽然人工智能加快了工作流程，但人为监督对于减少风险和确保质量至关重要。
- 人工智能必须与值得信赖的专业知识相结合： G-P Gia™等工具将人工智能的速度与经过法律审查的指导相结合，弥合了执行差距，使您能够合规且自信地扩展全球团队。
第三份年度《工作中的人工智能》报告深入探讨了人工智能的信任、采用和道德在2026中发生的变化。 研究结果为希望将人工智能带来的各种挑战转化为明确发展方向的企业和人力资源领导者提供了重要的见解。
方法
Wakefield Research 对美国、德国、新加坡、澳大利亚和法国的2 、 850至少担任副总裁的高管进行了2026 G-P人工智能在职调查，其中包括一个单独的500美国人力资源专业人士群体。 问卷调查于 3 月6至 3 月16日2026间进行，采用电子邮件邀请和在线调查的方式。
报告概述
去年，高管们对人工智能充满热情。采用和试验是主要策略。如今，人工智能必须靠自身实力说话。尽管炒作尚未消退，但市场现在需要的是切实、合乎道德且准确的投资回报率。
| 指标 | 2026查找 |
|---|---|
| 积极创新 | 42 % 的高管正在积极使用人工智能（低于2025年的60 %）。 |
| 表现不佳 | 人工智能支出中有73 % 未达到预期 |
| “泡沫”恐惧 | 44 %的全球领导人预计人工智能泡沫将在2026内破裂。 |
| 税务监控 | 69 % 报告称人工监督负担日益加重。 |
| 人类价值 | 82 % 的人承认人工智能降低了对人类员工的价值。 |
| 全球流动性 | 82 % 的人会在没有实体机构的国家招聘人工智能人才。 |
这些数字只反映了部分事实。请浏览以下各部分，详细了解我们的主要发现。
找到1 。全速前进模式已失效。压力测试已完成。
从实验性采纳到有意识的方法
人工智能是我们这个时代最具变革性的力量，但它的本质已经从令人惊叹转变为一场高风险的清算。
采用和测试是2025的基石策略。在2026中，人工智能必须展示结果。虽然有100 % 的受访高管使用人工智能，但许多人正在放弃去年积极推进人工智能以期获得可衡量的影响。
数据快照
- 不再进行实验性尝试：激进的人工智能方法下降了20百分点，表明企业不再为了创新而创新。 他们希望在投入预算之前，看到经过验证的投资回报率蓝图。
-
压力大于目的： 62 % 的高管承认感到来自组织的压力，要使用人工智能，而38 % 的高管只是因为人工智能工具对个人有益才使用它们。
-
自建还是购买： 11 % 的高管正在自建人工智能解决方案，高于之前的7 %。企业正在放弃现成的 AI 解决方案，转而采用定制工具来满足其独特的安全和合规需求。
创新与模仿
人工智能的应用方式逐年变化，但很明显，这项投资的主要动机是提高利润率。
调查亮点：全球高管如何评价其组织采用人工智能的方法
| 高管人工智能采纳策略 | 2025 | 2026 | 同比变化 |
|---|---|---|---|
| 积极利用人工智能在其行业中进行创新 | 60% | 42% | -18% |
| 遵循行业领先地位 | 47% | 33% | -14% |
| 构建专有人工智能 | 7% | 11% | +4% |
调查亮点：高管对人工智能投资的动机
| 提高利润率 | 39% |
|---|---|
| 增加留住人才 | 24% |
| 缩小与竞争对手的差距 | 24% |
| 投资者压力 | 14% |
要点总结
摒弃对人工智能的炒作，关注人工智能的实用性。与其采取全面试点的方式，不如优先选择能够解决团队具体挑战的工具。
“人工智能并非万能的。”完善的策略能够识别具有高影响力的 AI 应用案例，并在制定计划之前构建必要的组织基础。这就是持续的概念验证和成功的、变革性部署之间的区别。”Nat Natarajan，首席运营官，G-P
找到2 。蜜月期结束了
绩效最后通牒
尽管人工智能备受追捧，但其带来的收益并未体现在财务报表上。大多数人工智能方面的支出都没有达到预期效果，让高管们感觉像是在烧钱。
数据快照
- ROI 现实检验： 16 % 的公司去年在人工智能投资方面获得了负 ROI， 73 % 的高管透露 ROI 未达到预期。
- 最后警告：近70 % 的全球高管准备在公司今年未能实现目标的情况下削减人工智能预算。
损益压力
无论使用2026货币，如果无法实现利润目标，大多数全球高管都准备削减人工智能预算。
调查亮点：如果未能实现2026盈利目标，高管削减人工智能预算的可能性
| 美国 | 75% |
|---|---|
| 新加坡 | 65% |
| 澳大利亚 | 64% |
| 英国 | 64% |
| 法国 | 62% |
| 德国 | 58% |
调查亮点：高管对人工智能泡沫的预期在2026破灭
| 高管们将人工智能视为一项长期技术。 | 69% |
|---|---|
| 高管们预测泡沫即将破裂。 | 31% |
在全球范围内，高管们对于人工智能泡沫是否会在今年破裂意见不一，但美国人力资源高管中有69 % 的人认为人工智能是一项长期的结构性转变，这表明他们的职能部门认为这是未来工作不可或缺的一部分。
要点总结
领导者不应将人工智能预算重新分配视为技术上的失败，而应视为战略上的改进。严格的压力测试确保每一项投资都能获得可见的回报，并保护组织免受炒作周期波动的影响。
“人工智能越来越受到信任度、问责制和商业影响的衡量。”对于全球雇主而言，这意味着要将人工智能应用于应对复杂性、降低风险、做出更好的决策以及扩大跨境人才获取渠道。未来属于那些将人工智能与正确的专业知识、治理和运营纪律相结合，从而将机遇转化为实际业务成果的公司。
找到3 。人工智能需要人类老板
人工智能可以加快工作速度。但只有23 % 的全球高管对人工智能输出的准确性有完全的信心。各公司正在加倍加强监管，以确保速度不会以牺牲质量为代价，这表明2026是人工编辑之年。
数据快照
- 人工监督： 69 % 的高管表示，他们花费更多时间来监控未经审查的人工智能并担任高级编辑。
- 影子人工智能： 90 % 的领导者担心员工正在使用未经审查的工具。
- 道德危机： 61 % 的高管在使用人工智能起草敏感文件时感到道德上的困扰，因为他们不确定输出结果在法律上是否准确。
调查亮点：高管对人工智能在高风险职能方面的信任度
| 会信任人工智能进行风险管理 | 51% |
|---|---|
| 会信任人工智能进行财务预算编制吗？ | 54% |
| 会信任人工智能进行人才管理 | 57% |
调查亮点：员工监督人工智能生成工作所花费的时间
| 增加 | 69% |
|---|---|
| 减少 | 17% |
| 无变化 | 14% |
现实世界人工智能：客户应用
波士顿动力公司与G-P的长期合作伙伴关系使该公司能够找到专业人才，自信地管理风险，并利用人工智能实现战略敏捷性。
阅读完整报道。
要点总结
速度是一种资源；精准度是一种竞争优势。面对潜在的风险，领导者必须将人本参与模式正式化。构建一个决策防火墙，其中人工智能加速工作流程，而人工验证输出结果。
“别等了。”你等待的时间越长，就越会错失推进业务目标的机会。波士顿动力公司全面薪酬主管爱德华多·拉莫斯
找到4 。没人谈论的贬值
尽管人类在重大决策中仍然占据主导地位，但82 % 的高管承认人工智能降低了他们对人类员工的重视程度。这一惊人的坦白表明，随着算法能力的不断增强，人类因素越来越被视为次要因素。
数据快照
- 生产力焦虑： 88 % 的高管担心员工使用人工智能是为了“提高生产力”，而不是为了创造真正的商业价值。
- 隐私牺牲：只有12 % 的高管强烈认同，为了实现业务目标而牺牲员工隐私进行人工智能监控是值得的。
调查亮点：高管们对公司与人工智能关系的看法
人类主导这项工作（ 60 %）
████████████
人工智能已集成到大多数任务中，以提供数据和速度。
人类从事这项工作（ 23 %）
█████
人工智能被选择性地用作基本辅助工具。
人工智能驱动核心流程（ 17 %）
███
人类负责监督系统并处理异常情况。
现实世界人工智能：客户应用
Rackspace很快意识到需要介入并提升员工技能。该公司通过 Rackspace 创建了一个名为 Foundry 人工智能 的人工智能扫盲计划。
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要点总结
随着人工智能能力的增强，只有人类才具备的技能变得越来越有价值。高风险职位需要同理心、道德和战略上的微妙之处，而这些都是算法无法复制的。要想正确应对生产力焦虑，就应该重新投资于以人为本的技能。
“我们根据你在组织中的角色，提供四种不同的培训课程。”我们希望让员工们尽快掌握人工智能方面的知识，确保他们在开始制定解决方案之前具备相关的知识和资源。
找到5 。人工智能走向全球
人工智能正在使现有劳动力贬值，同时加剧对特定人才子集的残酷竞争。 对人工智能专家等专业技能的需求，引发了向无国界劳动力模式的战略转变。
数据快照
- 无国界解决方案： 82 % 的全球高管会在没有现有员工的国家/地区进行招聘，以确保顶尖的人工智能人才。
- 风险回报平衡： 41 % 的高管表示，人工智能使人才获取更容易，但也带来了他们没有做好准备的新风险。
- 人才障碍： 52 % 的领导者表示，人工智能人才短缺和缺乏数据素养是实现人工智能目标的主要障碍。
要点总结
通过采取无国界招聘策略来解决人工智能人才短缺问题。去人才聚集的地方，挖掘全球人才库。
“对人工智能专业人才的竞争不再是局部性的，而是全球性的。”通过拓展业务范围，超越传统地域限制，你不仅可以解决本地人才短缺的问题，还能获得在人工智能时代引领潮流所需的敏捷性和多元化的视角。Laura Maffucci，人力资源主管， G-P
真实世界人工智能：产品特性
G-P Gia™旨在将困境转化为合规的确定性。 与一般的法学硕士不同，Gia 结合了十多年的专有专业知识、 100 、 000 + 经过法律审查的文章以及1 、 500 + 政府资源，为您提供值得信赖的指导。
- 即时获取经过审核的答案： Gia 提供由专家审核的特定情境指导，无需不断进行人工审核。
- 自信起草：审核并生成涵盖50国家和所有50美国州的人力资源文件，确保完全的法律准确性。
- 弥合执行差距：从专家审核的指导到自动化合规，Gia 可在您通常依赖外部律师的地方介入，从而减少高达95 % 的法律支出和管理时间。
“当涉及到180个国家时，合规性是一个不断变化的目标。”人工智能使我们能够以前所未有的速度处理劳动法的变化，这是以前仅靠人类团队无法实现的。——Adrienne Drew，Gia公司副总裁、产品法律顾问兼法律主管，G-P
弥合执行差距
领导者必须将人才招募与地理限制脱钩。 目标是建立一支无国界的劳动力队伍，其中人的特质——判断力、道德和战略细微差别——得到强化，而不是被取代。消除国界摩擦，就能将劳动力转化为全球竞争优势。
虽然人工智能可以在几秒钟内编写代码和分析数据，但传统的扩展流程（如实体设立和地方税务登记）需要数月时间。执行上的差距正是战略势头消亡的地方。在G-P ，我们花费了14年多的时间来完善行业领先的技术和人类专业知识之间的平衡，以便您可以按照您的战略速度组建全球团队。
如果你是准备跨越国界招聘人才以赢得人工智能竞赛的82 % 群体中的一员，那么你不应该被实体设立或繁文缛节所束缚。G-P的全球雇佣平台™ （全球雇佣平台）为您提供在全球范围内自信合规运营所需的关键基础。