（图片由HRflag用Midjourney生成，编号b7a29146-062b-48dd-beaf-6bd8cd12a885_3）
每年进入薪酬预算季，企业管理层都会遇到一种看似矛盾的局面。
财务部门希望控制人工成本，业务负责人却在抱怨关键岗位迟迟招不到人；普通岗位的候选人跳槽更加谨慎，一些掌握人工智能、数据治理、智能制造或海外运营经验的人才，仍然可以比较多个机会。
于是，越来越多企业开始出现一种特殊的薪酬结构：整体调薪预算并不宽裕，但某个AI工程师、供应链数字化专家或海外合规负责人的招聘申请，却可能获得明显高于内部平均水平的预算。与此同时，一些工作量没有减少的基础岗位，薪酬增长趋于温和，岗位内部的收入差距也在扩大。
这不是简单的薪酬上涨，也不是整个就业市场进入收缩周期。它更接近一次人才价格的重新计算。
7月1日，任仕达中国发布《2026年市场展望与薪酬报告》，覆盖财务会计、银行与金融服务、建筑地产、人力资源、智能制造与运营、科技与数字化、法务与合规、医疗健康与生命科学、销售与市场营销、采购与供应链等领域。报告认为，2026年企业招聘仍将保持审慎稳健，“即用型”与“复合型”人才需求更为迫切；人才流动则呈现“低主动、高观望”的特点，工作稳定性、灵活工作、技能重塑和清晰的职业路径，正在影响员工对机会的判断。
这份报告最值得关注的，并不是某个岗位比去年上涨了多少。
真正重要的问题是：当普遍性薪酬增长趋缓，企业仍然愿意为什么样的能力支付溢价？
这个问题直接关系到招聘预算，也关系到企业未来几年的岗位设计、人才结构和组织能力。
REPORT INSIGHT
一、工资仍在增长，但“平均数”越来越难解释人才市场
从宏观数据看，中国工资水平仍在增长。
国家统计局数据显示，2025年全国城镇非私营单位就业人员年平均工资为129441元，比上年名义增长4.3%；城镇私营单位就业人员年平均工资为71590元，增长3.0%；规模以上企业就业人员年平均工资为106080元，增长3.5%。
如果只看这些数据，2026年的薪酬环境似乎并没有发生显著变化。
但平均工资只能反映一个总体结果，无法解释企业内部日益明显的岗位分化。
一家制造企业可能同时拥有稳定运行多年的生产业务、正在扩张的海外业务，以及刚刚启动的数字化平台。三个业务面对的人才供需完全不同。
成熟业务中的标准化岗位，市场人才供给可能相对充足；海外业务需要的国际税务、劳动合规、供应链风险管理人才，通常需要较长时间积累经验；数字化平台则可能同时需要行业知识、数据能力和跨部门推动能力。
把这些岗位放在一个平均数里，很容易得出错误判断。
2025年规模以上企业中，中层及以上管理人员年平均工资为210016元，专业技术人员为155491元，办事人员和有关人员为94936元，生产制造及有关人员为80739元。专业技术人员工资比上年增长5.0%，高于规模以上企业全部就业人员1.5个百分点。
这组数据说明，整体工资增长保持温和，但专业技术人员的增速相对更高。
行业之间也存在明显差异。2025年，城镇非私营单位和私营单位制造业就业人员平均工资分别增长5.2%和6.4%；交通运输、仓储和邮政业分别增长4.8%和7.6%。
因此，对企业薪酬决策而言，“市场平均涨幅”只能作为背景信息。
真正影响人才价格的，是岗位所处行业、所在地区、能力稀缺程度、业务责任和人才供给。
同样是经理级岗位，一名负责成熟流程维护的经理，与一名需要建立海外业务体系、整合数据并推动跨部门项目的经理，市场价格可能已经不在同一个区间。
薪酬差距越来越不是职级名称之间的差距，而是所能解决问题之间的差距。
REPORT INSIGHT
二、薪酬报告正在变成一张企业战略地图
过去，HR部门使用薪酬报告，主要是为了确定招聘定薪区间和年度调薪比例。
业务提出一个岗位，HR找到市场中位值，再结合候选人历史工资和内部公平完成定薪。职位名称、工作年限和管理幅度，是最常见的定价依据。
这套方法并未失效，但仅靠职位名称，已经越来越难准确判断人才价值。
以“财务经理”为例，有些岗位主要负责会计核算、报表和审计配合；有些岗位需要参与经营分析、现金流管理和业务决策；还有一些岗位同时负责海外税务、财务系统和数据治理。
三类岗位可能拥有相同的名称，实际需要的能力、承担的风险和创造的价值却明显不同。
人力资源岗位也面临同样的问题。
一名招聘经理可能主要负责招聘流程和供应商管理，也可能需要建立人才市场研究体系、参与业务组织规划，并使用数据和人工智能工具提高招聘效率。
一名HRBP可能主要处理员工关系和流程协调，也可能需要参与组织重组、关键岗位规划和业务转型。
任仕达报告强调企业对“即用型”和“复合型”人才的需求，本质上反映了岗位价值判断的变化。企业开始减少对单一技能的关注，更重视一个人能否在真实业务情境中整合不同能力。
从这个角度看，薪酬报告不只是岗位价格表，也是一张产业资源流向图。
哪些岗位出现新的名称，哪些岗位薪酬带宽扩大，哪些能力频繁出现在招聘要求中，往往意味着企业正在调整投资方向。
人工智能、数据治理、海外运营、合规、供应链韧性和智能制造受到关注，并不意味着传统岗位不再重要。真正的变化是，传统岗位的价值重心正在移动。
财务工作的价值正在从记录历史数据，向经营分析、风险预警和决策支持迁移。
采购工作的价值正在从完成订单，向供应商风险、成本建模和全球供应链管理迁移。
HR工作的价值正在从流程执行，向组织设计、技能规划和人才结构调整迁移。
企业并没有停止为传统职能投入预算，而是希望这些职能承担更接近经营结果的责任。
REPORT INSIGHT
三、企业为什么越来越偏爱“即用型人才”
“即用型人才”有时会被理解成企业不愿意培养人，只希望招聘能够立即产生结果的员工。
这种理解并不完整。
企业确实越来越关注人才进入岗位后的产出速度，但这种变化也与业务周期缩短有关。
过去，一个岗位的职责可能维持三到五年。员工进入企业后，可以逐步熟悉流程，再承担更加复杂的任务。
现在，不少岗位在招聘完成前，工作内容就已经发生变化。
企业原本计划招聘一名内容运营经理，几个月后却发现，这个岗位还需要使用生成式AI建立素材流程、管理多个平台、分析用户数据并评估内容转化。
企业原本计划招聘一名采购负责人，实际需要的可能是一名能够理解国际贸易规则、供应商风险、数据分析和跨境物流的人。
此时，企业所说的“即用”，并不只是要求候选人熟悉某个系统。
业务部门更希望新员工能够快速理解问题，在信息并不完整的情况下作出判断，并把已有经验迁移到新的业务场景中。
即用型人才首先需要理解业务结果
掌握一项专业知识，并不等于能够解决企业问题。
懂技术的人不一定能推动数字化项目，懂薪酬的人不一定能解决关键人才流失，懂法律的人也不一定能够支持企业进入海外市场。
企业更关注的是，一个人能否把专业语言翻译成经营语言。
例如，一名算法工程师如果只关注模型参数，业务部门很难判断项目价值。如果他能够结合客户需求、数据成本、产品流程和合规要求设计应用方案，技术能力才真正进入商业场景。
一名HR负责人如果只向管理层汇报整体离职率，也很难推动业务采取行动。如果他能够说明哪些岗位的流失正在影响项目交付、客户关系或技术积累，并提出内部培养和外部招聘方案，HR就进入了经营讨论。
行业经验没有因为AI普及而失去价值
生成式AI降低了信息检索、文本生成和基础分析的门槛，却没有自动解决业务判断问题。
当基础操作变得更容易，真正困难的部分反而更加突出：企业应该解决什么问题，哪些数据可以使用，输出结果是否可靠，方案是否符合业务实际。
因此，会使用AI工具的人会越来越多，但能够把AI嵌入制造、金融、医疗、零售或人力资源场景的人，仍然相对稀缺。
这类人才不一定是最资深的技术专家，却需要理解业务限制，知道什么时候应该使用技术，也知道什么时候不能使用。
复合型人才可以降低组织协调成本
大量新岗位已经不完全属于某一个部门。
AI项目可能同时涉及业务、技术、数据、信息安全、法务和HR；海外项目可能同时涉及销售、供应链、财务、税务和人力资源。
如果每个部门只理解自己的专业要求，项目就会花费大量时间进行沟通和解释。
复合型人才的价值之一，是减少这种翻译成本。
他们不需要成为每个领域的专家，但需要理解不同专业的基本约束，知道什么问题应该由谁负责，并把讨论推动到可执行阶段。
企业购买的并不是一个员工“什么都会”，而是更短的价值实现周期。
REPORT INSIGHT
四、AI并没有提高所有技术岗位的价格
人工智能成为管理热点之后，一个常见判断是：只要岗位与AI相关，薪酬就会上升。
实际情况更为复杂。
普华永道《2026全球AI就业晴雨表》分析了27个国家和地区超过10亿条招聘广告。研究发现，要求具备特定AI技能的岗位增长69%，整体岗位市场增长9%；具备AI技能的劳动者平均薪酬溢价达到62%，高于上一年的57%。
62%的平均溢价很容易制造一种印象：企业只要增加AI岗位，就必须接受大幅上涨的人才成本。
但普华永道的数据同时显示，AI技能溢价在不同行业之间差异很大。部分消费市场领域的溢价可达到118%，政府及公共部门约为16%。
这意味着，AI技能并不存在统一市场价格。
同样一项技术，在不同业务中的价值可能完全不同。
一名员工会使用生成式AI撰写文案，并不自动意味着岗位价值显著提高。一名供应链经理能够利用AI改善需求预测、库存管理和供应商风险识别，这项能力才可能产生更明确的经营结果。
市场真正愿意支付溢价的，通常不是“会使用工具”本身，而是把工具、专业经验和业务判断结合起来的能力。
AI正在形成两类不同的岗位变化
普华永道把AI带来的岗位变化分为两种路径。
第一类岗位因为AI处理了部分基础任务，人的专业判断得到放大。报告将其称为“专业化”路径。例如，招聘人员使用AI完成信息整理之后，可以把更多时间投入岗位诊断、候选人沟通和人才判断。
第二类岗位因为AI降低了任务难度，更多人可以完成原本需要较高专业门槛的工作。报告将其称为“普及化”路径。
研究发现，第一类岗位的职位增长速度约为第二类岗位的两倍，薪酬增长也快42%。
这说明，企业使用AI的方式，会影响岗位未来的价值。
如果AI只是帮助员工完成更多相同任务，岗位价格未必明显提高。
如果AI减少了基础操作，使员工能够承担更复杂的客户判断、业务设计或专业责任，岗位价值可能得到提升。
AI带来的并不是统一的技术人才上涨周期，而是更加严格的能力筛选。
REPORT INSIGHT
五、初级岗位减少基础任务后，人才培养可能变得更难
人工智能可以处理资料整理、初稿生成、信息检索和部分基础分析。
这些任务经常被认为价值不高，也是企业最希望提高效率的部分。
但对年轻员工来说，基础任务曾经承担着学习功能。
一名初级财务人员通过核对凭证和整理报表理解业务流程；一名初级咨询顾问通过资料收集和基础分析建立行业认知；一名招聘专员通过筛选简历逐渐理解岗位差异。
当这些任务被AI接管后，企业获得了效率，却也可能失去一部分传统的学习路径。
普华永道对美国240万个初级岗位的分析发现，AI暴露度较高的初级岗位，如今要求判断力、领导力、创造力和面对面互动等传统“资深能力”的可能性，是其他初级岗位的七倍。2019年至2025年，这类被“资深化”的初级岗位增长35%，其他初级岗位则减少10%。
这会带来一个现实问题。
企业希望年轻员工更早承担复杂任务，却减少了他们积累经验的基础工作。招聘部门随后发现，合适的初级人才越来越少，于是不断提高岗位经验要求。
最终，所谓初级岗位逐渐变成需要两到三年经验的岗位。
解决这个问题不能只依赖校园招聘标准调整。
企业需要重新设计初级人才的学习方式。
例如，基础分析可以由AI完成初稿，但年轻员工必须解释分析逻辑，识别异常并接受资深员工复核；客户沟通可以先在模拟环境中练习，再逐步进入真实场景；项目任务可以拆分为风险较低的小型模块，让新人承担明确责任。
AI减少了重复劳动，却没有取消学习过程。
如果企业没有建立新的学习过程，未来可能在中高级人才市场上支付更高溢价，因为内部人才梯队没有得到持续补充。
广告
REPORT INSIGHT
六、HR面对的核心任务，不只是招聘AI人才
不少企业已经开始招聘算法工程师、数据科学家和人工智能产品经理。
但AI对人力资源管理更深层的影响，不在于新增了几个技术岗位，而在于原有岗位中的任务组合发生了改变。
一份工作通常包含三类任务。
第一类是重复性高、规则明确的任务，例如信息录入、标准报表和流程流转。
第二类需要一定专业知识，但可以通过工具提高效率，例如资料分析、方案初稿和候选人初步匹配。
第三类涉及复杂判断、沟通、责任承担和跨部门协调。
AI最先改变的往往是前两类任务，而不是直接取消整个岗位。
如果企业只部署工具，却不调整岗位职责，员工可能在更短时间内完成原有工作，但组织并不知道节省出来的时间应该投入到哪里。
部分员工可能被要求完成更多同类型任务；另一些员工则担心，主动提高效率会削弱自己的岗位价值，因此不愿意深入使用工具。
岗位重构需要从任务分析开始。
财务人员减少手工报表工作后，可以把时间投入经营分析和风险预警；招聘人员减少信息整理后，可以加强岗位诊断、候选人沟通和人才市场研究；客服人员借助知识助手处理标准问题后，可以集中解决复杂投诉和高价值客户需求。
这些变化不会随着工具上线自动发生。
业务负责人需要重新安排工作，HR需要调整岗位说明书、能力标准和绩效要求。
世界经济论坛《2025年未来就业报告》显示，63%的雇主把技能缺口视为企业转型的主要障碍。到2030年，雇主预计员工39%的核心技能将发生变化，59%的员工需要接受某种形式的技能提升或再培训。
报告还显示，77%的雇主计划通过培训员工应对AI变化，接近一半的雇主预计把受到AI影响的员工转向企业内部其他岗位。
这意味着，HR不能只负责组织AI课程。
HR需要参与判断哪些任务应该自动化，哪些任务适合人机协作，哪些判断必须保留在人身上，以及岗位价值应该如何重新评估。
这是一项组织设计工作，而不是单独的培训项目。
REPORT INSIGHT
七、人才流动趋于谨慎，但员工并没有降低所有期待
任仕达把2026年人才流动概括为“低主动、高观望”。
这并不意味着员工完全不考虑新的机会，而是换工作的门槛提高了。
在经济环境和技术变化不确定的情况下，员工会更加谨慎地比较基本工资、工作稳定性、职业路径和管理环境。
任仕达《Workmonitor 2026》覆盖超过27000名员工、1225家雇主和300多万条招聘信息。报告发现，95%的雇主预计2026年业务会增长，但只有51%的员工认同这种乐观判断。
企业看到的是市场机会、投资计划和效率空间，员工看到的却可能是工作压力、岗位变化和技能不确定性。
这类认知差距会影响员工是否愿意承担转型任务。
报告还发现，薪酬仍然是81%的员工选择新雇主时最重要的吸引因素。但在决定是否留任时，46%的员工把工作与生活平衡视为主要原因，选择薪酬与福利的比例为23%。
薪酬解决的是员工是否愿意加入，工作体验影响的是员工能否长期留下。
任仕达2026年中国大陆雇主品牌调研也显示，薪酬福利重新成为职场人选择理想雇主时最看重的因素，职业发展机会、工作与生活平衡以及工作稳定性紧随其后。
这几项因素并不是彼此替代的关系。
员工通常先判断工资是否合理，再判断工作是否可持续，最后评估留在企业能否获得成长。
因此，人才市场流动放缓不代表企业可以忽视保留问题。
员工可能暂时没有离职，却减少了对长期职业发展的投入；他们可能继续完成工作，但不再主动承担额外责任，也不愿学习与当前岗位无关的新技能。
这种状态不容易从离职率中被发现，却会影响转型项目的推进速度。
REPORT INSIGHT
八、福利项目增加，不一定能够改善员工体验
在薪酬预算有限的情况下，一些企业会增加体检项目、节日礼品、兴趣社群或弹性福利积分，希望提高员工满意度。
这些安排有一定价值，但如果没有解决员工工作中的真实问题，福利数量和留任效果之间很难建立稳定关系。
不同岗位对“工作与生活平衡”的理解并不相同。
办公室知识型员工可能希望减少无效通勤，并获得更自主的工作时间。生产、仓储、物流和客户服务岗位通常无法远程工作，他们更关注排班是否提前公布、临时加班是否频繁、连续夜班如何安排，以及高峰期工作强度能否得到控制。
任仕达针对物流行业的研究发现，95%的受访雇主预计业务增长，但只有51%的员工持相同判断。企业看到业务扩张，员工可能感受到的是更紧张的排班、更大的工作量和更快的技术更新。
假设一家仓储企业增加健康补贴，却没有改善临时调班和连续夜班问题，福利预算虽然上升，员工离职的主要原因却没有发生变化。
对这类企业而言，更有效的投入可能包括提高排班可预测性，建立高峰期后的休息安排，为一线主管提供疲劳管理培训，并向员工开放设备维护、仓储系统支持和运营协调等内部岗位。
福利由此不再是一组标准项目，而是针对工作条件进行的具体调整。
企业评估福利项目时，也不应只看覆盖人数和员工领取率。
更有价值的指标包括关键岗位离职率、缺勤情况、加班时长、员工内部申请率，以及一线管理者是否能够稳定团队。
福利投入只有进入这些运营数据，才可能成为真正的人才管理工具。
REPORT INSIGHT
九、很多培训没有产生效果，问题通常不在课程数量
技能培训已经成为多数企业AI转型中的标准动作。
企业购买在线学习平台，组织AI通识课程，要求员工完成固定学时。一些公司还建立了内部认证，希望通过证书推动技能普及。
但课程完成并不代表能力已经进入工作。
如果员工完成培训后，岗位职责、项目分配和绩效标准没有发生变化，学习内容很难转化为稳定的业务能力。
埃森哲：先识别能力缺口，再建设课程
埃森哲推出LearnVantage时，强调的并不是增加通用课程，而是帮助企业识别技术、数据和AI方面的技能缺口，再提供与行业场景相关的训练。
公司计划在三年内向LearnVantage投入10亿美元。埃森哲发布项目时表示，51%的组织已经开始感受到IT技能短缺加剧带来的负面影响。
这种做法的出发点是业务能力，而不是课程供应。
企业先判断未来业务需要什么，再决定哪些员工需要掌握哪些技能。
这与常见的“所有员工学习相同AI课程”存在明显区别。
一家制造企业的设备工程师、供应链人员和销售人员，都可能需要了解AI，但他们需要解决的问题并不相同。
设备工程师可能关注预测性维护，供应链人员需要改善需求预测，销售人员则希望提高客户分析和方案准备效率。
使用同一套课程只能完成基本认知，无法解决岗位应用问题。
美国银行：把培训放入模拟工作环境
美国银行的The Academy使用AI对话模拟器，让员工练习不同类型的客户交流，并根据表现获得即时反馈。
2024年，员工通过该系统完成了超过100万次模拟训练。
这种训练与观看课程视频不同。
客户沟通能力并不主要来自记住标准话术，而是来自对真实情境的反复练习。员工需要识别客户需求、选择适当信息，并判断何时继续解释、何时转交专业人员。
模拟系统提供了一个低风险环境，使员工能够在面对真实客户之前积累经验。
美国银行还把AI用于内部员工服务、软件开发和客户会议准备。相关工具减少了部分信息查找和材料整理时间，同时让员工把更多精力投入客户沟通和复杂问题处理。
这类案例说明，培训产生价值通常需要完成三个环节。
员工学到的内容必须与实际任务相关；管理者需要提供真实应用机会；项目结果还要进入绩效评价和职业发展。
如果员工完成培训后仍然回到原来的岗位，承担完全相同的任务，也看不到新的项目机会，学习动力很难长期维持。
因此，企业衡量培训效果时，不应只关注学习时长和课程完成率。
更值得观察的是，员工能否独立完成新的任务，项目周期是否缩短，错误是否减少，以及企业能否通过内部培养填补原本需要外部招聘的岗位。
REPORT INSIGHT
十、与其持续高价外聘，不如先确认内部是否已经存在相关能力
业务部门提出新岗位需求后，很多企业的默认动作仍然是启动外部招聘。
但岗位名称并不能完整反映一个人的能力。
企业内部可能已经存在具备部分相关经验的员工，只是这些能力没有记录在HR系统中，也没有被直属部门之外的人看到。
施耐德电气在2020年推出Open Talent Market，利用AI根据员工的技能、能力和职业意愿，为其推荐全职岗位、兼职项目、导师和学习机会。员工可以通过平台参与本职工作之外的短期项目，不必等到正式调岗后才接触新领域。
这一机制解决了传统内部招聘中的一个问题。
过去，员工需要主动寻找岗位信息，机会往往依赖个人关系和管理者推荐。内部人才市场则把员工技能与项目需求放在同一个平台上，使组织可以按照能力寻找人员，而不只是按照部门和职位寻找人员。
例如，一家制造企业准备进入海外市场，需要了解当地招聘、劳动关系和薪酬管理的HR人员。
企业未必需要立即从外部招聘完整团队。现有员工中可能有人曾参与国际项目，掌握当地语言，或者拥有跨文化协作经验。
通过短期项目，企业可以先观察员工表现，再决定正式调岗、长期培养或补充外部专家。
这种方式无法完全替代外部招聘。
对于经验高度稀缺、业务时间紧迫或风险责任较大的岗位，企业仍然需要从市场引进人才。
但内部人才市场可以减少不必要的外部招聘，也可以让员工看到技能提升与职业机会之间的联系。
任仕达《Workmonitor 2026》显示，只有41%的员工仍希望遵循传统线性职业路径，72%的雇主认为传统职业阶梯已经过时，38%的员工希望在职业生涯中从事不同类型的工作。
这意味着，员工职业发展不能只依赖上一级职位出现空缺。
短期项目、跨部门任务和内部兼职，可以帮助员工积累经验，也让企业在承担正式调岗成本之前验证能力。
不过，内部人才市场不能只建设一个技术平台。
如果管理者不愿意释放优秀员工，跨部门项目不进入绩效记录，员工通过项目获得的新技能也得不到岗位和薪酬认可，平台很快会变成另一个职位公告栏。
内部流动需要与绩效、项目机制和薪酬调整同步运行。
REPORT INSIGHT
十一、技能溢价应该存在，但不能简单固化到基本工资中
随着AI、数据和海外业务人才价格上升，一些企业开始考虑设置技能津贴。
这种做法有一定合理性。
如果某项能力对业务重要，市场供给又相对有限，企业需要提供额外回报，才能吸引员工学习并保留相关人才。
问题在于，技能的稀缺程度会变化。
几年前相对稀缺的数据可视化、基础云计算和流程自动化能力，现在已经逐渐成为许多岗位的常规要求。
当前较为稀缺的生成式AI应用能力，也可能随着工具普及和人才供给增加而降低溢价。
因此，企业不宜把所有技能溢价永久固化到基本工资中。
一种更灵活的设计，是把岗位价值、个人能力和阶段性技能需求分开处理。
员工不仅需要掌握某项技能，还应当在实际工作中持续使用，并产生能够观察的业务结果。
例如，一名HR员工完成AI课程，并不自动意味着岗位价值提高。如果他能够重新设计招聘流程、提高人才搜索效率，或者通过数据识别关键岗位流动风险，这项技能才真正进入组织能力。
一名供应链经理获得数据分析证书，也不意味着应当长期享受技能溢价。企业需要观察其是否利用相关能力改善库存、预测或供应商管理。
技能津贴设置有效期，可以避免企业长期支付已经普及的技能溢价，也能减少员工为了获得津贴而集中追逐热门证书。
REPORT INSIGHT
十二、职位薪酬体系仍然有用，但需要增加技能维度
职位仍然是组织管理的基础。
企业需要通过职位明确责任、权限、汇报关系和绩效要求。完全取消职位体系并不现实，也没有必要。
但只依赖职位定薪，已经难以反映快速变化的技能价值。
更可行的方式，是在职位薪酬体系上增加技能定价机制。
同样是供应链经理，掌握全球供应商管理、供应链数据分析和跨境物流经验的人，可以进入更高的薪酬位置。
同样是财务经理，能够承担财务系统建设、经营分析和海外税务管理的人，也可能进入更高的薪酬区间。
对岗位进行不同类型的投资判断
不是所有岗位都需要使用相同的人才配置方式。
与未来增长、核心技术或重大风险直接相关的岗位，适合保持具有竞争力的固定薪酬，并建立内部人才梯队。
承担稳定运营的岗位，需要关注专业深度、流程效率和人员持续性。
标准化任务较多的岗位，更适合先改善流程和工具，而不是单纯要求员工增加工作量。
短期或项目型需求，则可以考虑外部专家、灵活用工或内部兼职。
这种分类的意义不在于给岗位贴标签，而是帮助企业决定使用什么方式获得能力。
扩大部分关键岗位的薪酬带宽
传统薪酬体系通常希望控制同一职级内部的差距。
但在技能组合差异较大的岗位中，过窄的薪酬区间会限制企业吸引人才的能力。
例如，同一职级的产品经理，一名主要负责需求协调，另一名能够设计AI应用、分析业务数据并推动技术落地，两人的市场价格可能存在明显差距。
适当扩大关键岗位薪酬带宽，可以容纳这种差异。
但薪酬带宽扩大后，企业也需要建立更清晰的定薪标准，避免员工收入主要取决于谈判能力。
把项目贡献纳入薪酬
一些员工没有发生正式调岗，却长期承担跨部门项目或转型任务。
如果这些工作始终被视为“额外支持”，员工很难持续投入。
企业可以通过项目奖金、临时岗位津贴或阶段性激励，对超出常规职责的贡献进行识别。
项目激励不应只奖励最终结果，也要考虑员工承担的责任、任务难度以及对组织能力的长期影响。
REPORT INSIGHT
十三、薪酬公平正在增加一个新的维度
传统薪酬公平通常包括内部公平、外部公平和个人公平。
内部公平关注相似岗位之间的关系，外部公平关注企业与市场之间的差距，个人公平关注员工贡献与回报是否匹配。
技能快速变化之后，企业还需要关注转型机会是否公平。
当某些技能因为技术变化获得更高价值时，现有员工是否有机会学习？
当岗位被重新设计时，员工是否提前获得信息？
当企业愿意为外部候选人支付高薪时，内部员工获得相同能力后，是否能够得到相应调整？
如果企业长期在外部市场高价招聘新人才，却没有同步调整内部员工的职业机会和薪酬，很容易形成“新人溢价、老人折价”的感受。
员工并不一定要求所有人获得相同回报。
多数员工能够理解稀缺人才获得较高薪酬，也能够接受高绩效者获得更多奖金。真正引发不满的，通常是评价标准不透明、机会不对等，以及能力提升之后没有任何回报变化。
薪酬透明也不意味着公布每个人的工资。
企业可以先公开职位等级、薪酬区间、能力要求和晋升规则，让员工理解组织如何判断岗位价值。
透明的重点不是公开个人隐私，而是让员工知道自己为什么处于当前位置，以及如何进入下一个区间。
REPORT INSIGHT
十四、薪酬制度最终通过直属管理者被员工理解
HR可以设计严谨的薪酬体系，建立市场分位、职位等级和奖金规则。
但员工对公平的实际感受，往往来自直属管理者的一次沟通。
任仕达《Workmonitor 2026》显示，员工对企业领导层的信任从77%下降至72%，Z世代员工的信任比例为67%。
与此同时，60%的员工表示，在外部环境不确定时，会从直属管理者那里寻求更多安全感；72%的员工认为自己与管理者保持良好关系，高于2024年的64%。
这说明，企业政策最终需要经过一线管理者解释。
如果企业决定把更多调薪预算投入AI、数据、海外业务或核心研发岗位，管理者需要说明岗位价值发生了什么变化，也需要告诉暂时没有获得较高调薪的员工，他们可以通过哪些能力和项目进入新的薪酬区间。
如果管理者只说“这是公司政策”或“今年预算有限”，员工很难理解薪酬差异的依据。
奖金制度也存在相同问题。
一套设计合理的绩效奖金制度，如果管理者在年终才解释评价标准，仍然会引发争议。
目标、能力要求和奖金逻辑需要在周期开始时说明，工作过程中也需要持续反馈。
管理者还需要参与岗位重构。
美国银行使用AI减少部分信息查找和材料整理后，员工可以把更多时间投入客户沟通和复杂服务。但这种变化不会自动发生，管理者需要重新安排工作目标，并帮助员工发展客户判断和专业沟通能力。
如果效率提升只带来更多相同任务，员工很难把AI视为改善工作质量的工具。
因此，企业推动AI应用时，不仅要培训员工，也需要提高管理者设计工作、评价人机协作和解释岗位变化的能力。
REPORT INSIGHT
十五、薪酬预算会议应该先讨论能力，再讨论比例
很多企业的年度薪酬预算从一个比例开始。
管理层先确定整体人工成本可以增长多少，HR再根据市场数据、绩效结果和人员情况进行分配。
这种做法便于控制成本，却容易把讨论局限在“今年调薪3%还是4%”。
任仕达薪酬报告提供的价值，不只是岗位市场价格，也在于帮助企业观察哪些能力正在进入新的溢价区间。
企业可以在确定调薪比例之前，先分析未来一到三年的业务计划。
假设一家制造企业准备扩大海外业务，同时推动工厂数字化。
如果继续平均分配调薪预算，所有岗位可能都获得小幅增长，但海外供应链、国际税务、数字化工艺和数据治理人才不足的问题仍然存在。
更合理的方式，是先估算业务战略需要增加哪些能力，再判断通过什么方式获得。
有些能力适合外部招聘，例如新市场的资深合规负责人；有些能力可以通过内部培养获得，例如供应链人员的数据分析能力；某些短期专业需求可以使用外部专家；基础报表和标准化流程则可以通过系统改善。
这张能力投资表并不能精确计算每项能力的价格，但可以帮助CEO、业务负责人、财务负责人和CHRO使用同一种语言讨论人才投入。
世界经济论坛的研究显示，85%的雇主计划优先提升员工技能，70%的雇主预计招聘具备新技能的员工，50%的雇主计划把员工从需求下降的岗位转向增长岗位。
企业未来的人工成本压力，未必主要来自普遍涨薪。
更可能的压力来自关键技能价格上升、内部员工能力升级后的回报调整，以及岗位转型需要投入的学习和管理成本。
这些成本需要提前规划，而不是等到关键岗位长期空缺后再被动接受招聘溢价。
REPORT INSIGHT
结语：薪酬分化背后，是人才价值判断方式发生了变化
任仕达《2026年市场展望与薪酬报告》呈现的，并不是一个统一上涨或统一收缩的人才市场。
多数岗位的薪酬调整更加温和，企业招聘也更加谨慎。但在人工智能、数据、智能制造、海外运营、合规和复杂业务管理等领域，具备成熟经验和复合能力的人才，仍然拥有较强的议价能力。
普华永道的数据也显示，AI技能的平均薪酬溢价仍在上升，但这种溢价并不平均分布。
市场愿意支付较高价格的，通常不是简单掌握某款工具的人，而是能够把技术与专业经验结合起来，并解决具体业务问题的人。
这会改变企业原有的人才管理方法。
岗位说明书需要从职责清单转向任务和能力分析；培训需要进入真实项目；内部流动需要与绩效和薪酬连接；福利需要回应具体工作压力；一线管理者则需要能够解释薪酬差异，并帮助员工理解岗位变化。
企业不必立即推翻现有薪酬体系。
更现实的做法，是先选择少数关键岗位，观察其市场价格、内部人才供给和技能变化，再逐步建立技能津贴、项目激励和内部流动机制。
薪酬报告提供的是市场参照，而不是企业可以直接复制的答案。
每家企业仍然需要结合自己的业务阶段，判断哪些能力值得长期培养，哪些能力适合从外部购买，哪些任务可以借助技术重新安排。
在这一过程中，薪酬的作用也会发生变化。
它不再只是对员工过去工作的补偿，也不只是年度人工成本中的一个比例。
它开始更直接地反映企业准备把有限资源投入什么方向，以及企业希望建立怎样的组织能力。
REPORT INSIGHT
参考资料
1. 任仕达中国：《2026年市场展望与薪酬报告》 https://www.randstad.cn/hr-trends/2026-market-outlook-and-salary-guide-china/
2. 国家统计局：2025年城镇单位就业人员年平均工资情况 https://www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202605/t20260515_1963707.html
3. 国家统计局：2025年城镇单位就业人员平均工资解读 https://www.stats.gov.cn/sj/sjjd/202605/t20260515_1963706.html
4. 任仕达：Workmonitor 2026 https://www.randstad.com/press/2026/randstad-releases-new-workmonitor-2026-report/
5. 任仕达中国：2026雇主品牌调研 https://www.randstad.cn/hr-trends/2026-randstad-employer-brand-research-report-cn-live/
6. 普华永道：2026 Global AI Jobs Barometer https://www.pwc.com/gx/en/news-room/press-releases/2026/pwc-2026-ai-jobs-barometer.html
7. 世界经济论坛：Future of Jobs Report 2025 https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/
8. 埃森哲：LearnVantage https://newsroom.accenture.com/news/2024/accenture-launches-accenture-learnvantage-to-help-clients-and-their-people-gain-essential-skills-and-achieve-greater-business-value-in-the-ai-economy
9. 美国银行：AI adoption improves productivity and client service https://newsroom.bankofamerica.com/content/newsroom/press-releases/2025/04/ai-adoption-by-bofa-s-global-workforce-improves-productivity--cl.html
10. 施耐德电气：Open Talent Market https://blog.se.com/life-at-schneider-electric/2021/07/02/new-role-with-open-talent-market/
活动名称 | 时间 | 地点 |
