麥肯錫發布的《2026 人力資源監測報告》指出，儘管市場對人工智慧與人本相關技能的需求持續增加，目前僅有 11% 的企業具備長期的戰略能力規劃機制，絕大多數組織的實務操作仍受限於短期的人力數量計算模型。
這種數據反差反映出，企業在營運前瞻與技術導入之間存在結構性斷層。隨著組織逐步引入 AI 代理勞動力，傳統人力資源職責若未能及時適應技術發展，相關業務將面臨被資訊技術或數位部門吸收的可能。
為因應此一變動，人力資源部門必須著手重塑底層架構，並確立人類與 AI 協作的具體運行規則。以下摘要報告提出的實務面向，包括營運基礎建設、能力規劃轉型、流程與管理系統化，以及留才資源重分配。
📎 這份報告適合誰閱讀？
- 人力資源領導者與專業人員
- 企業高階主管與決策層
- IT 與數位轉型負責人
這份報告不僅是 HR 部門的轉型指南，也是企業高管與 IT 部門在 AI 時代重塑組織架構的戰略參考。
🔴 報告洞見
89% 企業用人頭計算模型，HR 面臨被取代危機
在當前充滿變動與不可預測性的商業環境中，企業的管理階層與人力資源部門正面臨三重嚴峻的結構性夾擊：宏觀經濟壓力的持續增強、人工智慧顛覆性技術的快速崛起，以及全球勞動力期望的根本性轉變。
儘管近年來許多企業的人力資源職能已經投入大量資源以強化內部流程，但麥肯錫《2026 人力資源監測報告》明確指出，企業在營運規劃與戰略前瞻、員工期望與組織回應，以及 AI 實驗與規模化應用之間，依然存在著深刻且難以忽視的結構性落差。
《2026 人力資源監測報告》針對橫跨歐洲（包含德國、法國、英國等）、美國與中國等十個國家的勞動市場，進行深度調查，樣本涵蓋約 1,300 位人力資源專業人士與 5,500 名員工；基於這份廣泛的調查數據，報告向企業高階決策層提出，人力資源職能目前正處於一個決定性的分水嶺。
隨著企業開始大步轉向「AI 賦能的代理型組織」，這既是人力資源部門數十年來所面臨的最大機遇，同時也是最為嚴苛的生存挑戰。
而這一切的起點，是人力資源部門必須先正視自身的基礎建設已經嚴重落後。
AI 應用卡在試點，HR 必須先打通數據骨幹
要主導企業未來的 AI 勞動力與人機協作架構，人力資源部門必須首先正視並解決自身基礎建設與營運模式的嚴重落後。
報告深入指出，傳統以職能分工為核心的人資營運模型（即業務夥伴、共享服務與專家中心三層架構），正逐漸讓位給更具敏捷性、由技術全面賦能的新型架構，但目前絕大多數的組織依然受困於不上不下的「混合過渡期」。這種過渡狀態導致了組織在面對新技術時，往往具備轉型的野心，卻缺乏實質的執行基礎。
儘管各項自動化模型皆一致顯示，人工智慧在人力資源營運領域具備極大的應用潛力，但實際的導入與擴展進度卻異常緩慢。
數據揭示，AI 在人力資源營運各領域的實際使用率，僅出現了 0 到 6 個百分點的微幅成長。目前，許多企業的 AI 應用依然停滯在「試點模式」，且這類早期的系統部署高度集中於低階、例行性的行政管理領域，完全無法觸及企業核心的戰略決策層面。
導致這種 AI 應用停滯的根本原因，在於企業內部破碎的技術環境與極度有限的能力建置，這兩大阻礙嚴重限制了組織將 AI 規模化的能力。
因此，要真正釋放 AI 的完整商業價值，企業決策層不能僅僅要求人力資源部門引入單一的軟體工具，而是必須推動底層營運架構的全面重塑。
組織必須圍繞著「人才動態配置」的敏捷原則，讓人力資源跟著任務需求流動，而非固定在僵化的部門編制中。
更關鍵的是，企業必須跨越資訊孤島，建立全企業統一的數據骨幹，果斷將 AI 應用從區域性的實驗測試，推向企業級的全面轉型。
數據骨幹建好之後，HR 面臨的下一個挑戰同樣迫切：怎麼預測和規劃未來需要什麼人。
短視的「人頭」思維正在積累風險
當統一的數據骨幹與敏捷營運架構確立後，人力資源部門必須立刻將這些基礎設施應用於解決最迫切的戰略挑戰：徹底改變預測與分配勞動力的方式。
隨著自動化技術與人工智慧快速重塑工作的執行方式以及市場所需的技能樣貌，企業對傳統例行性任務技能的需求，正在顯著且持續下降。
未來的勞動力缺口與競爭優勢，將高度集中於那些「以人為本」以及「與 AI 相關」的核心能力。然而，企業目前的規劃思維卻與未來的市場需求嚴重脫節。
調查數據顯示，目前高達 89% 的組織依然將勞動力規劃的視角，侷限於短期的「人力數量規劃」，僅有區區 11% 的企業具備長遠視角，採用了真正的戰略性勞動力規劃。
這種短視的管理慣性將為企業帶來極大的營運風險。決策層必須強制要求人力資源部門將視角從短期的「營運容量」，全面升級為長期的「戰略能力」儲備。
組織必須捨棄單純計算員工數量的舊思維，轉向基於「任務與能力」的前瞻性評估標準。若不盡速推動此項底層規劃邏輯的變革，企業將嚴重低估即將到來的勞動力轉型規模，最終在人機協作時代失去核心競爭力。
24% 員工沒參與任何培訓，招募與績效機制失靈
轉型動盪期間，最容易被忽略的問題往往是「現有的人才還在嗎」，在確保長期的能力規劃後，如何精準引進所需人才並極大化現有「人類員工」的效能，便成為落實戰略的關鍵。
然而，目前企業在招募與績效發展機制的執行面上，卻呈現出嚴重的破碎與失能狀態。
在當前的全球宏觀環境中，勞動市場已逐漸趨於穩定，並呈現出明顯偏向雇主市場的態勢。調查顯示，企業整體的錄取接受率上升了 3 個百分點，而整體招募成功率也微幅上升了 4 個百分點。
儘管市場條件對雇主有利，使整體招募的絕對難度有所下降，但這並未減輕人力資源部門的營運負擔。企業現在必須處理單一職缺暴增的申請量，這需要投入更加龐大的履歷審查與跨部門協調成本。
與此同時，冗長的招募週期依然普遍存在，這大幅提高了企業在漫長等待中流失頂尖人才的風險。
為了解決這個瓶頸，AI 展現了大幅提升招募速度並改善候選人體驗的巨大潛力。但報告提醒，企業必須將 AI 技術深度整合進「紀律嚴明且設計良好」的流程中，絕對不能只是盲目地將 AI 工具「疊加」在現有複雜且缺乏效率的招募系統上。
除了引進新血，企業管理層近期也重新將焦點放在「可衡量的績效」與「系統化的能力建構」上，期望透過內部培訓填補技能缺口。
然而，這項戰略野心並未真正落實於日常營運中。數據指出，人力資源專業人員嚴重高估了員工對培訓的實際參與度，以及員工對發展機會所賦予的重視程度。實際上，高達 24% 的員工明確表示他們「完全沒有參與任何培訓」。
更令人擔憂的是內部反饋機制的失靈。超過半數的員工每年僅收到一次反饋，甚至完全沒有獲得任何關於績效與發展的實質回饋。
面對這種破碎的發展機制，企業必須將「績效管理」重新定位為驅動員工未來發展的核心引擎，並實質改善技能建構的衡量指標，確保人類勞動力能夠真正具備應對未來技術挑戰的能力。
決定員工去留的三個現實因素
在推動 AI 轉型、重塑營運架構以及修復招募培訓機制的動盪期，穩定既有的人才基本盤是維持企業正常營運的絕對基石。在當前宏觀經濟高度不確定的環境下，全球勞動市場的流動性正在顯著下降。
報告數據顯示，企業整體的自願離職率同比下降了 2 個百分點，同時員工的整體滿意度保持在相對穩定的水平。由於偏向雇主的市場減少了員工在外部的潛在工作機會，這連帶降低了企業必須立即採取激烈手段來調整留才策略的壓力。
然而，決策層絕不能因此掉以輕心。當員工在評估是否繼續留任於現有組織時，其考量點已經高度集中於具體、有感的現實生活因素。調查明確揭示，決定員工去留的三大絕對因素為：薪酬（高達 52% 的影響力）、工作與生活平衡（46%），以及工作保障（45%）。
在實質收入面臨通膨與經濟壓力的當下，薪酬已經成為員工最核心的關注點，但多數企業卻僅能部分解決這個問題。
面對員工對實質收入與職涯安穩性的高度關注，企業提升員工體驗的策略必須全面回歸務實面。報告明確建議，當前的留才重點「不再是推出更多額外的花俏方案」。
企業應該停止將資源浪費在無助於解決核心痛點的周邊福利上，而是應將資源集中於三個最根本的層面：強化制度的公平性、提升決策的透明度，以及建立具備可持續發展性的工作量模型。
HR 需要主導 AI 協作架構
總結《2026 人力資源監測報告》的各項數據與分析，所有的營運落差與戰略盲點最終皆指向同一個核心命題：人力資源部門必須在企業邁向 AI 賦能的過程中，證明其不可替代的戰略價值。
隨著技術複雜性的急遽上升，人力資源職能的未來僅剩下兩條潛在路徑。
在第一種情境中，如果人力資源部門的反應速度與技術應用能力落後於組織的需求，越來越大比例的傳統 HR 核心職責，將無可避免被 IT 或其他數位部門直接吸收與取代。
而在第二種情境中，人力資源部門選擇迎難而上，主動承擔起塑造未來工作模式的領導角色。這可能意味著 HR 必須尋求與技術部門進行緊密的深度整合，甚至走向合併，但前提是人力資源部門必須取得明確的戰略授權，由 HR 來主導並定義未來的「人類員工」與「AI 代理勞動力」究竟該如何共同協作與運作。
企業最終會走向哪一條路徑，完全取決於決策層與人力資源領導者能否建立一個「基於事實的數據視角」。決策者不能再依賴直覺或過往經驗，必須利用客觀數據來精準評估企業目前的數位成熟度與績效表現，並將這些診斷結果，轉化為清晰、明確的轉型優先事項。
唯有果斷建立數據骨幹、徹底放棄短期的人頭計算思維，並系統化將 AI 整合進嚴謹的管理與招募流程中，人力資源職能才能成功跨越這道歷史性的分水嶺，真正成為引領企業邁向代理型組織的戰略核心。
＊閱讀完整報告內容，請見：HR Monitor 2026: A turning point for the people function
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＊初稿由 AI 協作，首圖來源：Unsplash
