在過去的幾十年裡，科技、組織型態與市場環境不斷變動，但「工作由人完成」這個前提始終沒有真正動搖。然而，隨著 AI 的快速成熟，企業正站在一個前所未有的轉折點。Cornerstone 在《2026 Predictions Report》中指出：2026 年將不再只是「導入 AI」的一年，而是企業必須正視「人 + AI 」全面協作的一年。這不只是工具的改變，而是關於工作如何被設計、能力如何被部署，以及價值如何被創造的根本轉型。
Cornerstone 執行長 Himanshu Palsule在報告前言中分享，如果只看新聞標題，AI 似乎已經無所不在。事實上，大量資金正持續投入 AI 技術，企業內部也紛紛推動 AI 專案與政策。然而，多數 AI 投資，仍未真正兌現其承諾的價值。原因並不在於技術不夠成熟，而在於一個關鍵誤解：AI 無法單獨複製人類組織的本質。
組織的本質，是「一群為共同目的而協作的人」，而那些最核心、最具差異化價值的能力「判斷、創造力、倫理意識、同理心與領導力」依然無法被 AI 取代。因此，AI 若被視為一個獨立的技術專案，而非嵌入組織運作脈絡的一部分，最終只會停留在表層自動化。真正能創造影響的 AI，必須建立在真實的人力資料、實際的工作情境，以及對「工作如何發生」的深度理解之上。
2026 的工作環境：變動不只是更快，而是彼此疊加
過去幾年，我們不斷聽到「變化比以往更快」。但 Cornerstone 指出，2026 年的關鍵不只是速度，而是各種同時發生的變動正在彼此加速、彼此放大、互相影響。
- 技能更新持續加快
- 人力供給更顯吃緊 基
- 礎職位正在萎縮
- AI Agent 成為「工作夥伴」
領導者一方面必須加快腳步因應市場與技術變化，另一方面又必須在決策上保持足夠穩定性，以確保轉型能夠帶來可持續的實際成果。同時也要留意，當每個人都使用相同的 AI 模型時，產出開始變得大同小異，意味著加速速度的同時，也可能抹去差異化。在資本、技術與數據都容易被複製的世界裡，「人」仍是最終的差異化關鍵。Cornerstone 報告中也整理出五大趨勢，協助領導者進一步反思團隊、策略乃至個人在這些變動下的應對。
趨勢一：人資長和資訊長將協作重塑工作方式
在 2026 年，workforce的定義將被重新改寫，它不再只是員工人數，而是由人類能力與 AI 能力共同組成的整體產能。這項轉變，直接改寫了組織內部的角色分工。
- HR 長期專注於人才規劃、能力發展與部署
- IT 負責系統、工具、自動化與數位基礎建設
當工作同時由人與系統完成，這兩個角色不再能各自為政。報告指出，未來真正有效的勞動力策略，必須由人資長與資訊長共同制定、共同治理、共同承擔成果責任。
這種合作，仰賴兩個核心基礎，第一，必須建立一套串接人員與系統的「共同人力資料基礎」。透過整合人資與系統數據，讓整個高階管理團隊能清楚掌握：目前組織的能力分布在哪裡、缺口出現在哪些環節，以及這些能力該如何被有效配置與運用。第二，HR 與 IT 需要對齊同一組生產力目標與衡量方式。為了達成這些目標，人資長與資訊長必須共同參與包含「人力與 AI 能力」的人力配置設計與情境規劃。
若缺乏這樣的協作，將使人力與科技投資難以直接連結到具體成效與成本效益，影響決策品質與投資回報。
趨勢二：AI 的 ROI，取決於是否理解「人與工作的脈絡」
根據報告引用的研究，只有極少數企業真正從 AI 投資中獲得可衡量的回報。問題的核心，在於「脈絡不足」。Cornerstone 首席 AI 長分享，「無法理解人員、其職位以及他們如何與公司流程和技術聯繫的 AI，將永遠難以達成目標。缺乏這種一致性，工具就會在孤島中運作，自動化任務卻無法提升能力或績效。其結果是 AI 實驗與業務價值之間的差距不斷擴大。」
不同角色對 AI 有不同期待：
- HR 期待 AI 能強化組織能力與即戰力
- IT 關注安全性、治理與系統整合
- 技術團隊追求速度、創新與協作效率
因此，企業若希望 AI 能真正發揮決策價值，就必須將「與人與工作相關的資料」提升到與財務、營運數據同等的重要性。
這不只是人資議題，而是企業是否能讓 AI 理解實際工作運作方式的關鍵前提。相關資料必須具備一致標準、可追溯性，並能直接支援跨部門的策略判斷，而非僅停留在部門層級的管理報表。
當人才技能、外部市場變化與實際工作需求能被整合呈現，AI 才能掌握企業內部能力結構與缺口形成的脈絡。
趨勢三：成長型企業將全面採用新型人力規劃
在 2026 年，技能短缺、市場速度和 AI 代理將促使組織逐漸淘汰傳統以全職員工為核心的人力規劃，未來的企業（特別是成長型企業），將以三種能力來源並行運作：
- 全職內部員工
- 外部或借用人才（Borrowed talent）：這些是零工工作者、共享人才、承包商和短期專案人員，他們可以提供靈活的容量和專業技能。
- AI 代理（AI Agent）：能自主行動並增加產能的代理系統。
關鍵不在於「是否採用」，而在於是否能持續、即時地做出 build、buy、borrow 或 bot 的決策。確定哪些任務應轉向 AI、哪些應保留人類判斷以降低風險，判斷何時利用每種能力來源以平衡成本和速度，以及最佳化的人員配置。
趨勢四：技術職與非技術職的最後界線將消失
在 2026 年，過去我們習慣區分的技術工作與以人為主的工作，之間的隔閡將消失。以後不會再有「只要會寫程式就好」或「只要會管人就好」這種工作了。數位轉型模糊了這條線；AI 則徹底抹去了它。現在每個職位都要求具備人類與技術雙重能力：數位流利度、系統思考和 AI 素養，以及判斷力、創造力和領導力。
Cornerstone 首席開發長Himanshu Baxi 認為：「AI 正在從兩端重塑工作。它正在自動化我們曾經提供的技術任務，同時放大 AI 無法取代的獨特人類任務。未來的人才樣貌將不是以技術為中心或以人為中心，而是兩者兼備。」
這意味著能力發展不能再分為彼此獨立的軌道。許多組織專注於實施 AI 系統，卻沒有教導員工如何使用、質疑或與其協作。同樣地，有些卻過度強調軟實力如判斷力、批判性思考和解決問題，但缺乏結構化的方式來建立這些技能。成功的組織，須同步培養技術與軟實力，並在同一套學習、績效與領導模型中加以整合。
延伸閱讀：AI 時代企業人才發展 10 大關鍵技能
趨勢五：學習將與工作完全融合，重新定義 L&D
L&D長期存在「學以致用」的痛點，因此過去十年，企業在學習與培訓上努力的方向是「在工作中學習」，學習內容被放進各種日常使用的工作系統中，讓員工不用跳出工作流程就能取得協助，例如在 CRM、專案管理工具、文件系統裡跳出提示或教材。
但在 AI Agent 的協助下，學習不只是被「放進」工作工具，而是開始和工作本身互相協調、彼此驅動。你在學什麼，會直接影響你接下來被分配什麼工作，反之，你正在做什麼工作，也會決定你接下來要學什麼。
舉例來說：
- 行銷人員完成「AI 行銷成效分析」相關課程後，系統會主動提示：目前正在進行的某個行銷活動，正好適合套用預測型受眾分析的做法。AI 代理隨即從日常使用的工作系統中，整理出相關活動資料與文件，協助他直接進行分析，並在過程中即時記錄新技能的實際應用情況。
- 業務人員剛看完一段「如何降低客戶疑慮」的短影片教學，CRM 系統就立刻提醒，手上正好有一個進行中的案件，可以馬上用上這些技巧。在與客戶通話時，系統會即時提供相關話術與銷售指引，同時記錄實際使用情況。通話結束後，AI 會依據成交進展與互動表現，調整後續推薦的學習內容，讓每一次訓練都更貼近實戰。
未來，AI 不僅推薦學習內容，還會協助實際應用、追蹤成果，並將結果回饋至能力與績效模型中。在這樣的模式下，學習不再是附屬活動，而是工作設計的一部分。能力的建立、應用與衡量，將與日常工作同步發生。
2026 年的關鍵不是 AI，而是如何重新設計「工作」
人機協作的轉型已不再是未來想像，而是正在發生的現實。AI 正重新塑造組織如何規劃能力、分配工作與培養人才，而 2026 年，將是這些改變是否能轉化為實質成果的關鍵一年。真正拉開差距的，不是導入多少 AI 工具，而是能否重新設計工作，讓人類能力與 AI 能力被有系統地整合與放大。
| 執行長與高階經理人 |
重點在於能否看清全貌、快速調整。
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| 人資長與人資主管 | 關鍵在於讓能力真正被看見、被使用。
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| 資訊長與技術長 | 核心在於清楚界定人與 AI 的分工角色。
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| 人才學習與發展夥伴 |
重點不在學多少，而在是否影響實際成果。
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隨著 AI 成為企業營運的基本條件，競爭優勢將取決於組織是否能有效整合人類與 AI 的能力，重新思考工作如何被完成。這是一項長期的經營選擇，也將在 2026 年開始拉開差距。Cornerstone 提供完整的 AI 驅動人力發展平台，協助組織掌握技能現況與發展方向，支持人才成長與多元學習需求，為未來的工作模式奠定基礎。
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