展望2027年及以后，企业亟需重新审视工作的执行主体、完成方式及责任归属。随着AI智能体承担更多执行任务，劳动力市场决策将不再局限于人力，而是涵盖人、技术及其协同创造的综合能力。
Hyvid董事总经理兼联合创始人安吉拉·维德勒（Angela Vidler）预测，这一转变将推动AI进入董事会的劳动力议程，加速工作流程重构，并提升对全球人才的要求。届时，能力与产出将取代单纯的劳动力成本，成为核心价值衡量标准。
AI劳动力并列董事会议程
数十年来，董事会通过员工人数、薪酬、继任计划等指标管理人类劳动力，而将AI和自动化归入技术议程。维德勒指出，这种区分将在2027年开始瓦解。
AI智能体正从实验阶段走向业务流程，执行既定任务并承担日益增多的工作。董事会需将其视为劳动力问题，而非单纯的技术问题，并开始追问与传统人力相同的基本议题：
- 职责范围为何？
- 所有权归属谁？
- 绩效表现如何？
- 拥有何种决策权？
- 数据访问权限有哪些？
- 出错时的最终责任人是谁？
核心议题将从“是否负责任地使用AI”转变为“是否真正了解AI劳动力的行为”。这将重塑组织的劳动力规划逻辑：一个拥有500名员工的组织，其实际交付能力将越来越取决于人员、增强型人员与自主系统的组合。
仅凭员工人数已无法反映组织的真实交付能力。董事会需要更高颗粒度的可见性，明确AI在何处辅助、增强人类，或在何处独立执行工作流。简言之，董事会必须从针对人员的单一劳动力计划，转向包含AI的综合劳动力计划。
从实验转向工作流重构
2027年将是企业从实验AI智能体转向围绕其重构工作的关键年份。对话焦点将从“哪里可以使用AI”务实转向“既然AI能完成部分任务，工作应如何重构”。
这一转变已在数据中显现。微软2026年工作趋势指数显示，Microsoft 365生态系统中活跃智能体数量同比增长15倍，大型企业中更是增长18倍。研究发现，获得最大价值的组织并非简单提供AI工具，而是有意识地重构工作流程，明确人机分工。在最先进的AI用户中，工作流重构和多步骤智能体应用已成为既定实践。
德勤2026年的研究佐证了这一趋势。74%的受访领导者预计，未来四年内近一半的业务流程将围绕AI智能体重构或重建；61%的受访者预计，大多数智能体将实现普遍自主，由人类进行监督。然而，目前仅有5%的组织表示其业务流程已为AI智能体做好高度准备。这一差距表明，下一阶段的进化重点在于重构工作方式，而非单纯采购工具。
这并非简单的“AI取代员工”叙事。在许多企业中，首要变化是人类转而负责监督、验证和管理更大规模的工作量。人类提供判断力、责任感、上下文理解和异常处理，AI则处理重复性执行。德勤数据显示，75%的高管认为，人机协作比单纯的AI自动化创造了更多价值。
竞争优势将源于围绕AI能力重构工作流程，而非拥有相同的模型。企业需定义人工操作、AI辅助及智能体委托的边界，明确人机交接点及输出治理机制。微软研究指出，文化、管理者支持和人才实践等组织因素对AI影响的作用，超过个人因素的两倍。
因此，核心问题不再是“AI能否做到”，而是“对于该项工作，人类判断、AI能力与治理的正确组合是什么”。仅将AI叠加于现有工作的组织只能获得渐进式生产力提升；唯有重构工作本身，有机结合人员、增强型角色与AI智能体的组织，才能以截然不同的劳动力模式运作。
全球人才期望的根本性转变
未来12个月，企业对离岸和全球人才的看法预计将发生重大转变。对话重心将从以低成本获取熟练人才，转向构建集成AI的全球团队，以实现人均高产出的目标。
AI赋能的个人将承担更大规模的工作量，从而改变全球团队的经济模型、技能结构、期望值及职业路径。离岸和全球人才的下一阶段，将是建立最强的人与技术组合，而非寻找最便宜且有能力的人。
AI智能体纳入劳动力规划
传统劳动力规划主要决定所需人数、技能及岗位分布。当AI智能体可执行部分工作时，该模式显得捉襟见肘。2027年，企业将开始把AI智能体视为劳动力规划和组织设计的一部分，而非仅仅是技术投资。
德勤2026年研究将劳动力规划列为采用代理式AI组织的四大关键优先事项之一（其余为治理、战略和信任）。研究指出，规划正从传统的员工人数模型转向技能、任务、角色和能力维度，情景规划也变得更加连续，而非年度例行公事。
新的劳动力规划层级正在形成：人类角色、AI增强型角色和数字工人被共同设计为一个运营模式。领先组织将围绕“人类判断+机器执行”的组合重构工作，并据此分配劳动力。2027年，劳动力规划的核心将是确定所需能力总量，以及交付这些能力所需的人员与AI组合，而非仅仅关注人头数量。