（问题）报告指出，面向2026年，中国人才市场正经历一轮结构性重排：一方面，人工智能从试点走向规模化嵌入业务流程，带动部分岗位需求与薪酬同步上行；另一方面，行业与岗位的“K型分化”加深，资源与机会更多流向头部企业、核心业务和高附加值岗位，传统低价值环节持续承压。在该过程中，职场群体普遍呈现“更审慎的择业”与“更主动的技术适配”并存——既希望守住确定性，也在寻找新的增长机会。 （原因）报告分析，变化主要由两股力量叠加推动：其一，宏观层面政策取向总体稳定，企业经营更强调风险控制、现金流安全与可验证的增长路径，用人决策更看重效率与确定性，招聘周期拉长、筛选标准趋严；其二，技术层面人工智能能力边界持续扩展，正从“辅助工具”转向“流程重塑者”，深入改变组织分工与用工结构。翰德大中华区首席执行官于志伟认为，在新旧动能转换的关键阶段，企业资源会更快向核心业务和关键角色集中，个人竞争力也将更多取决于能否在技术环境中与新工具协同，持续创造可衡量的价值。 （影响）从薪酬与需求端看，AI有关岗位增长更为明显。以科技与互联网领域为例，报告显示，2025年AI技术类岗位需求同比增幅超过40%。随着大模型能力向垂直领域深化，具备垂直领域训练、优化与工程化落地能力的人才缺口扩大，供需比约为0.3，出现“岗位多、合适人少”的局面。报告提到，大模型算法、多模态算法、AI基础设施、智能体研发等方向的人才跳槽薪酬涨幅普遍在20%至50%；在具身智能等跨界融合方向，兼具机械控制与算法能力的复合型人才涨幅可超过50%。在非技术岗位中，能借助新工具提升产品洞察、内容生成与投放效率的产品、营销类人才，也出现15%至40%的薪酬上行。 此外，替代效应也在加速显现。报告认为，标准化、重复性、以规则为核心的岗位更容易受到冲击。以软件开发为例，传统开发需求整体下降约25%，而面向AI应用的开发需求增长超过60%，岗位结构出现“此消彼长”。在供应链与采购等通用职能环节，订单与发票的手工录入核对、基础统计报表等重复性工作相关岗位招聘量下降40%至50%；但熟悉工具链、能够推动流程自动化的候选人议价空间仍可提升15%至20%。这意味着，岗位并非简单减少，而是在从“执行型”向“设计型、治理型、协同型”迁移。 “K型分化”也从行业维度改变机会分布。报告指出，在企业更强调确定性增长的背景下，人才策略趋向“集中投放”，即将招聘与薪酬预算更多投入到与增长点强相关的差异化岗位，弱增长或同质化业务则趋于收缩。以消费品行业为例，围绕“极致质价比”“健康功能”“情绪价值”等确定性需求的品类相对稳健，企业因此更看重成本效率优化、用户洞察、健康化研发转化以及品牌情感价值表达等能力；相反，缺乏差异化的传统品类增长动力减弱，用人需求转弱。报告也提示，这种分化并不局限于某一行业，而是与产业升级、技术渗透、资本与资源配置逻辑叠加，进一步放大“强者更强、弱者承压”的结构特征。 （对策）针对企业端，报告建议用工策略从“扩编”转向“结构优化”：一是围绕核心业务梳理关键岗位，明确哪些环节需要高端人才、哪些环节适合工具化与自动化，减少无效投入；二是加强复合型人才与关键技能储备，尤其是既懂业务场景又懂数据与工具的人才；三是将培训与岗位再设计纳入组织能力建设，通过流程再造与岗位升级缓释替代冲击，实现“人机协同”的效率提升。对劳动者而言，报告认为能力建设可聚焦三类方向：其一，掌握通用工具与数据思维，提高能力的可迁移性；其二，强化行业知识与场景理解，形成不易被简单复制的专业壁垒；其三，提升跨团队协作、产品化思维与问题定义能力，从“完成任务”转向“定义问题并交付结果”。 （前景）报告判断，未来一段时间，人工智能对就业结构的影响将更多体现为“岗位形态变化”，而非单纯的“岗位数量变化”。随着企业从探索期进入规模化应用期，对人才的要求将从“会用工具”升级为“能把工具嵌入流程，并形成可衡量的业务产出”。同时，资源继续向头部与高价值环节集中的趋势预计仍将延续，招聘将更看重可验证的能力与项目成果，薪酬体系也可能进一步向关键岗位、关键技能倾斜。对市场而言，这既是结构调整带来的压力，也是通过技能升级实现跃迁的窗口期。
技术进步正在改写岗位版图，分化趋势也在重塑资源流向；人工智能带来的不是简单的“增岗”或“减岗”，而是对能力结构、组织流程和价值创造方式的一次系统性重估。对企业而言，关键在于把技术红利转化为经营质量；对个人而言，关键在于在不确定中建立可迁移的能力，并形成可持续的成长路径。变化越快，越需要用更清晰的价值坐标回答：自身不可替代之处在哪里。