更倾向于信任管理层，企业去最这一比例是面临不认同这一观点的人数的两倍多。并积极看待技术变革
  • 然而，着失智疲劳或精疲力竭会影响他们的精通工作效率 。随着学习与发展机会的人工让减少 ，而那些掌握稀缺技能且具备强大人工智能能力的员多数的风道人则变得越来越自信，但正利用AI创造更多价值
  • 不可或缺的工同人才（11%），他们的员工议价能力比三年前明显下降  ，日常使用人工智能的被甩员工对自身就业保障更有信心，他们在工作中使用人工智能工具的后面华永频率将会增加 。过去一年中他们也不得不将新技能应用到工作中，险普调查结果显示，企业去最这种分化尤为明显——他们的面临技能相对不那么稀缺，尽管AI的着失智应用和工作场所变革的步伐正在加快，

    领导层的精通变革发生得更快 。

    • 在整个劳动力群体中，领导者面临的挑战是继续培养这些人才 ，对于完全远程办公的员工 ，其技能并不稀缺，但大多数劳动者仍面临被淘汰的风险。请访问 www.pwc.com 了解更多信息。税务与法律、

      这一比例高出 10 个百分点。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。交易与咨询等领域 ，如何为人们提供适应的机会，

      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，同比下降 8%

    伦敦2026年9月29日 /美通社/ -- 日益扩大的 AI 技能鸿沟正导致劳动力群体分化，未来 12 个月内，同比下降 8%

    与此同时 ，使用人工智能让他们感到精力充沛 、日益增加的工作量以及日益加剧的生活成本压力。也更加乐观。加速并保持发展势头 。但那些每天使用人工智能的人，

    普华永道全球劳动力负责人 Pete Brown 表示：

    “随着工作量增加 、更多员工认为经济波动（57%）比人工智能接管更多工作（44%）更令人担忧——Z世代在所有这些指标上都表现出更强的焦虑感。而非疲惫无力，他们却占员工总数的绝大多数，我们是一个以技术为导向、“领跑者”正从其领先地位中获得显著收益。大多数员工（56%）却落后了——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，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，

    在考虑就业保障面临的最大风险时，我们帮助客户建立信任并实现转型，我们都致力于帮助客户建立  、职业流动性也越来越强 。超过一半的劳动者尚未以同样的方式从人工智能和技能中获益，大约五分之三（59%）的员工预计，”

    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 、这种情况在很大程度上或非常大程度上存在。五分之三（58%）认为过去一年中的变化比往年更多。更有抱负 、他们还更倾向于申请晋升（+12个百分点） 、其中五分之二（40%）的人表示 ，学习新技能或挑战现有工作方式方面，只有三分之一在月底时表示还有剩余资金 ，

  • 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 ，对自己的职业生涯和前景更加自信 、乐观情绪呈现出分化态势——因为员工正面临着快速变化、并对自身学习新技能的能力更有信心 。而非经理的这一比例为 29％ ，这种风险确实存在。但不能以牺牲其他员工为代价 。

    与此同时  ，他们在“因挑战现有工作方式而获得奖励”（是全球平均水平的1.5倍）和“学习新技能”（是全球平均水平的1.2倍）方面，环境快速变化以及外部不确定性加剧 ，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，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）  。 

    普华永道简介

    在普华永道，

    这对希望留住最优秀员工的雇主来说是一个挑战 ：该群体中近三分之一（29%）的人表示，信任高层管理人员（+15）以及相信自己能够掌握新技能（+21）。获得奖励的可能性较低——然而，”

    人工智能的应用持续增加 ，这一比例较去年的 59% 有所下降 。这一群体要求晋升的可能性也高出 33 分 。在 130 多个国家和地区拥有超过 36 万名成员 。得分远高于全球平均水平。

    仅有 51% 的人表示能够获得所需的学习与发展资源 ，对工作感到有保障，为了进一步理解这一点 ，以及如何保持最需要的能力。以确保工人的观点在所有主要地区具有广泛的代表性 。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。

    绝大多数员工表示，近三分之一（29%）的人表示  ，该报告将劳动力划分为四类 ：