2026年 AI 困局 多数企业栽在这九大坑
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编者按：2026年，CEO们对AI驱动增长的期待拉满，但现实却给了不少企业一记冷水。Gartner 数据显示，AI 投资的价值转化率低得惊人——每 50 项 AI 投资中，仅1项能带来变革性价值，只有五分之一能产生可衡量的回报。面对这种“高期望、低回报”的困境，高管团队必须在完成当下增长目标和培育AI时代人才之间找到平衡。为此，Gartner 给出九大核心预测，直面 AI 时代组织的核心难题，为企业顺利穿越 AI 转型的混沌期提供了关键指引。文章来自翻译。
对高管团队来说，2026年的考验尤为棘手——既要守住当下的增长目标，又要培育能扛住AI转型、撑起未来价值的员工队伍。想要稳住这种平衡，他们得先抓住三个核心重点。
第一，吃透AI时代的新规则。技术更新太快、经济时好时坏，再加上政治环境的不确定性，传统的雇佣逻辑已经跟不上节奏，雇佣关系的核心原则正在被彻底改写，企业必须及时调整。
第二，守住组织绩效的风险底线。AI 发展得太快，企业很难预判未来会遇到哪些重大威胁，更难分清风险优先级，这就让风险防控变得越来越难，必须提前做好应对。
第三，抓住人机协同的新机会。现在企业都在琢磨怎么让 AI 投资产生价值，而人机协同的模式也在不断变化，这背后藏着能让企业拉开差距的新机遇，必须主动把握。
为帮助领导者做好准备，应对组织在 2026 年可能遇到的意外风险，或是被低估的隐患，Gartner 给出了九大核心预测。
1. AI 裁员速度快于生产力增益
2025 年，大规模裁员频繁发生。且多被归因于人工智能。但事实并非如此。目前没人真因 AI 性能提升失业。Gartner 分析显示，2025 年上半年，不到 1% 的裁员是 AI 提升生产力导致的。
反观当下，很多 CEO 犯了错。他们寄望 AI 能带来回报。这种回报或许永远不会来。却凭着这份预期调整人力。他们盲目追求预期中的效率。把裁员当成创新的信号。甚至觉得这是必要手段。
2026 年，这些组织将自食苦果。AI 生产力提升，并未得到验证。裁员的困境，会更难破解。如果 AI 生产力跟不上需求。他们就得花更高成本。重新雇佣那些过早裁掉的人。只有这样，才能达成目标。
组织正处在 AI 时代初期。还未等到技术真正兑现承诺。在这段混沌期里，人力资源部门要承担核心职责。它需要确保劳动力的规模、结构和技能。既能支撑当下核心目标。又不影响向 AI 融合型商业模式转型。
2. 文化失调阻碍组织实现绩效目标
2025年，少数组织登上头条，原因是它们公开推行更严苛的企业文化。这种文化的核心是延长工作时间、激进绩效管理，还压缩了员工的灵活性。
CEO们确实在追求“高绩效”文化，但在 AI 驱动的商业世界里，这种剧烈变革只是例外，不是常态。大多数组织则更隐蔽，持续要求员工多付出，却不给予相应回报，这一点员工早已察觉。
这种自上而下的绩效压力，催生了严重的文化失调。很多组织宣称的企业文化，已经和员工日常工作体验的现实脱节。
即便在雇主占优的劳动力市场，这种失调也会带来实实在在的影响。比如绩效下滑、员工敬业度降低、雇主品牌受损，这些都会让 CEO 的绩效目标更难实现。
2026 年，最成功的组织会坦诚面对自身文化。无论对内还是对外，都明确告知员工真实的文化现状，以及对他们的具体期望，比如工作时长、产出要求和工作地点。企业文化可以迭代适配当下，但员工必须清楚自己要承担的责任。
3. 人工智能损害员工的心理健康
组织花了大量精力，研究 AI 会如何改变工作，却很少关注人本身会发生什么变化。目前，生成式 AI 在组织中的应用已接近普及。与此同时，越来越多证据表明，长期使用它可能造成情感和认知损伤，风险越来越明显。
2026年，AI 对员工心理健康的影响，将成为职场紧迫问题。这也是目前大多数组织严重忽视的领域。Gartner 近期调查显示，91% 的 CIO 和 IT 领导者表示，他们的组织几乎没花时间，排查 AI 使用的行为副产品。这种认知与行动的差距，会转化为隐性成本，影响员工福祉和组织绩效。
企业还会面临新的法律诉讼风险，这在大多数风险评估中都未涵盖。比如，AI 诱导员工做出破坏性行为后，家属可能提起诉讼；或是员工遵循 AI 工具指导出现不当行为被解雇，进而提出抗辩。这些案例中，组织必须明确，员工使用雇主提供的 AI 工具后，行为责任该由谁承担。
随着 AI 更深入嵌入日常工作流程，最成功的组织会主动行动。它们会减轻 AI 带来的心理和认知风险，避免这些成本侵蚀员工福祉和组织绩效。
4. 人工智能产生的“工作垃圾”成为主要的生产力拖累
为了追求更高的员工生产力，组织积极鼓励员工使用 AI 工具，有些甚至强制要求。但不幸的是，这种做法无意中导致“工作垃圾”泛滥。所谓“工作垃圾”，就是 AI 生成或借助 AI 生成的成果，产出快但质量差，满是错误，几乎没什么价值甚至会产生负面影响。
“工作垃圾”已经成为职场一大痛点。一项研究显示，员工平均要花近两个小时，处理每一例遇到的“工作垃圾”。这也是很多组织，始终无法从AI投资中获得财务价值的关键原因。
2026 一整年，使用 AI 的压力会持续增大，对个人员工效率的期望也在不断攀升。这会导致“工作垃圾”进一步增多。那些在 AI 上投入巨资，却没优先做AI变革管理的雇主会发现，员工确实用了更多AI、产出更多，但这些成果要么质量差，要么不准确，反而拖累了整体效率。
与之相反，那些把 AI 投资重点放在解决员工核心痛点的组织，AI 采用率可能更低。但它们的工作质量会显著更高，AI 投资的财务回报也会更可观。
5. 具有前瞻性的雇主让招聘过程回归人性
AI 已经把现代招聘变成了一场“军备竞赛”。候选人用AI优化申请材料，投递岗位更轻松；组织用 AI 筛选海量简历，提升筛选效率。候选人进一步依赖 AI 突出自己，这就让组织不得不部署更多AI，来识别合格候选人、规避恶意申请者。
这种循环让各方信任度下滑，招聘过程也失去了真实性。Gartner 2024年第四季度调查显示，近3300名候选人中，只有一半人认为自己申请的职位是合法的。Gartner预测，到2028年，25%的求职者会是“虚假求职者”，也就是用 AI 伪造资质、虚构经历的人。
有一种应对方式，是顺应这场竞赛，把人类招聘人员完全移出流程。这对面临裁员压力的组织来说，尤其有吸引力。但不难想象，完全自动化的招聘流程，一定会让录用拒绝率、员工第一天缺席率大幅上升。
AI 时代最成功的招聘策略，是结合“高接触”方式和新兴 AI 工具。比如线下活动、体验式技能评估，搭配面试代理等 AI 工具。这样既能保障候选人库质量，也能最大化招聘人员的工作成效。
6. 内部企业间谍活动风险增加
招聘中使用 AI，加剧了内部威胁风险，尤其是企业间谍活动。比如 CrowdStrike 在过去 12 个月，识别出超过 320 起相关事件，较前一年增长220%。为了伪装合法，他们用 AI 生成头像、远程面试时用深度伪造技术，还使用窃取的个人信息。
Gartner《2025年人工智能风险管理和使用网络安全创新调查》显示，组织内部已出现更多员工相关的深度伪造事件。43% 的安全领导者表示，音频通话中至少发生过一起；37% 的安全领导者表示，视频通话中至少发生过一起。
高科技、能源、制造业、公用事业等高危行业，已经开始加强防护。比如实施额外身份核验、要求高风险岗位面对面恢复账户，还提升了技术主权，选择和运营所在国一致的供应商。2026 年，更多安全事件会促使相邻行业跟进，完善防护体系。
人力资源部门传统上不是信息安全的前沿阵地，但 2026 年必须转变角色。CIO 会聚焦威胁检测和网络安全强化，而 CHRO 则需要投入资源防范内部威胁，培养员工识别、报告恶意行为的能力。
7. 从技术到贸易的职业路径蓬勃发展
十年前，编程训练营把一线或体力工作者，重新培训成软件工程师。到 2026 年，会出现全新的再培训和学徒计划，帮助数字工作者转型到熟练贸易职业。
随着员工感受到 AI 对职业生涯的威胁，很多人会寻求“抗AI”职业。这类职业多是动手型、熟练贸易类工作，近期到中期内很难被完全自动化。
这些转型者，会为熟练技工领域提供新的人才渠道。目前很多组织正面临这类技能人才短缺，这无疑是个有吸引力的解决方案。但与此同时，公司可能会面临这些员工逃离岗位后的人才短缺压力。
具有前瞻性的雇主，会通过制定相关计划应对。比如提升并保留关键数字人才，缓解员工对工作保障的焦虑，还会透明告知员工，AI 投资会如何影响他们的工作，以此防范人才流失。
8. 流程专家解锁人工智能价值
组织正争相招聘具备最新 AI 技能的人才，也在推动现有员工提升使用 AI 工具的能力。这已经成为大多数组织的首要任务。Gartner 近期对 CIO 的调查显示，81% 的 CIO 表示，AI 技能差距阻碍了组织达成目标。
但追逐“AI 技术神童”其实是徒劳的。AI 技术技能并非通用，在一款工具上成功，不代表能在另一款工具上产出高质量成果。同时，AI 工具迭代太快，拥有新型工具经验的外部人才，根本满足不了市场需求。
2026年，最成功的组织会优先寻找“流程专家”。这类员工有创造力和系统思维，能重新设计整个工作流程，而不只是优化单个任务。它们不会执着于寻找掌握特定平台或工具技能的人才。Gartner研究发现，利用AI重新设计工作方式的业务部门，超出收入目标的概率是其他部门的两倍。
9. 员工要求因训练其数字分身而获得补偿
数字孪生和 AI 化身才刚刚兴起，距离主流应用还有几年时间。但部分组织已经开始探索，用它们复制高绩效员工和领导者。2026 年，这一趋势会从数字“演员”“音乐家”，扩展到更广泛的员工群体，AI 会被用来复制高绩效员工，甚至 CEO 的行为模式和工作能力。
数字化复制员工，在员工权利和雇主义务方面，开辟了未知领域。相关立法已经出现，明确了创建和使用员工“数字复制品”的条件。组织还面临补偿难题：越来越多员工会要求，不仅要为训练 AI 工具付费，还要为离开后被长期使用的数字肖像或数据付费。
雇主可以主动出击，抢占先机。比如确保 AI 治理政策，明确涵盖员工的姓名、形象和肖像权。还要定期审查这些政策，适应快速变化的技术和监管环境。
2026 年，很多高管陷入了两难境地。一边是当下的业务需求，一边是即将到来的AI驱动型重塑。大多数组织没有能力，也没必要对九大趋势逐一行动。为了聚焦关键趋势、顺利度过过渡期，高管团队应重点思考三个问题：
这些趋势中，哪些会对您所在的行业、组织或地理位置产生重大影响？
随着AI战略的深入，哪些趋势最可能危及您的核心人才队伍
哪些趋势能助您在人才争夺或客户服务中建立核心差异化优势？
为组织选择最相关的趋势，是在人机协同时代，从“愿望”走向“行动”的第一步。
译者：小川
