普華永道調查顯示，80%美國金融公司預計將裁員20%，因此更重視人工智能技能而非MBA學位。

一項羅兵咸永道針對美國金融服務公司1,000多名總監級和高管的調查顯示，人工智能正迅速重塑整個產業的勞動力策略與薪酬體系。調查結果表明，企業正將人工智能技能置於傳統資歷之上，86%的企業表示，對許多新員工而言，人工智能技能培訓比MBA更有價值；91%的企業表示，具備人工智能能力的員工薪酬有所提升。此外，58%的企業計劃將薪酬與人工智能驅動的生產力直接掛鉤。

為了獲取這些能力，62%的企業計劃招聘具備人工智能專業技能的新員工，61%的企業計劃提升現有員工技能，57%的企業預計會與外部供應商合作。對人工智能能力的重視與大規模的勞動力結構調整不謀而合：近八成高管預計，未來五年內其機構規模將至少縮減20%，其中基層和中層管理職位受影響最大。雖然42%的企業表示已開展企業級建模以評估人工智能對勞動力能力的影響，但僅有極少數企業著手重新設計工作流程或構建人工智能領導力人才培養路徑。

員工情緒也帶來了類似挑戰。44%的受訪者表示員工擔憂工作保障，43%的受訪者認為員工僅在必要時而非主動使用人工智能，40%的受訪者表示員工感到人工智能驅動的變革速度令其難以承受。34%的受訪者認為，變革疲勞是人工智能在員工隊伍中推廣應用的主要障礙。

生產力提升、收益不確定性與治理缺口

儘管人工智能已成為戰略重點，但其財務回報仍未獲得充分證實。77%的高管表示，大部分人工智能投資尚未帶來可衡量的投資回報，即便企業報告稱其在技術、風險管理與營運方面的生產力有所提升。近半數企業已將人工智能人才隊伍的投入重點放在提升生產力、減少重複性工作與將人工智能融入日常工作流程上。

治理問題凸顯為亟需解決的關鍵領域。儘管近90%的受訪者表示公司對人工智能代理的決策擁有明確的所有權，但對於重大風險責任的歸屬卻未達成共識，責任分散於首席執行官、技術主管、風險官及業務部主管等多方。超過半數受訪者表示，他們在一定程度上使用了影子人工智能（即在集中管理系統之外使用未經授權的工具），90%的受訪者承認此類做法會帶來監管風險。41%的受訪者認為數據碎片化或數據質量不佳是人工智能在員工隊伍中推廣應用的最大障礙，這突顯了企業在將人工智能熱情轉化為可持續、可控成果時依然面臨的運營難題。