該報告是第七版全球人才競爭力指數報告（Global Talent Competitiveness Index, GTCI），除了衡量132個國家的人才競爭力以外，也基於城市在生態系扮演的角色日漸重要，在報告的第2部分將針對114個城市進行評比與分析。過去數十年來，大數據在物聯網以及深度學習、人工智慧的帶動下，對於法規、倫理以及價值導向的AI策略都產生莫大的衝擊，對於人才與勞動市場的衝擊更不在話下。無論是以技能提升或從教育的觀點來創造勞工更多機會，或是提升勞工的價值以達成AI造福人類（AI for good）的境界，都仍隱含許多風險而導致AI的潛能無法完全發揮，因此報告除了分析全球在AI發展下的人才競爭力比較以外，還特別從多面向深入探討，以提供公私部門決策者在人才與創造就業政策的參考。

基於AI的巨大潛能，國際間推出較知名的主流AI策略就有將近30種。根據哈佛大學的學者觀察，這些AI策略主要可分成三大類型：一、自由創新發展，除非發展出現偏差才會以法規介入管理，以美國為代表。二、秉持保護市民的原則採取預防措施，在技術創新前即依據倫理等標準加以管理，以歐盟、新加坡為代表。三、從社會、政治與經濟之間的考量來發展AI，以中國為代表。不同的AI策略將對該國的人才賽局與技能發展產生重大影響，甚至牽動國際AI人才的流動，以及新創與投資資金的版圖移動。進而值得醒思，人才競爭力是否該只以國家的層次來思考，抑或是未來人才的發源地會是在大型企業體，因此也必須在國家層級以外加入城市的觀察。

該版GTCI的指標架構仍然沿上一版的架構，但是去除易於聘用、易於解雇、收入的性別差異以及政商關係等指標，取而代之的是在企業與勞動景觀次支柱下增加技術應用、新興技術投資以及機器人密度等指標，以反應該國或該城市對於物聯網、AI等技術與人才的發展力道。另外在法規景觀次支柱下也新增法律規則指標，在市場景觀次支柱下新增都市化指標，以代表城市對於人力資本形成與成長的發展，此外還新增失業率及性別發展落差等2個指標。

2020年度GTCI排名前20名的國家依序為：瑞士、美國、新加坡、瑞典、丹麥、尼德蘭、芬蘭、盧森堡、挪威、澳洲、德國、英國、加拿大、冰島、愛爾蘭、紐西蘭、奧地利、比利時、日本、以色列。經時間序列分析，瑞士、新加坡、美國及瑞典常年盤踞前5名，是人才競爭力的常勝軍，中國則在2020年排名第42名，較去年前進3名。若是以歷年變化與2020的GTCI積分分別作為縱軸與橫軸，可以區分出4大區間：優勝者、蛻變者、蹣跚者、落後者。除了前幾名常勝軍以外，芬蘭、挪威、尼德蘭無疑是屬於優勝者一族，十足展現人才競爭力的實力；而相反地，英國與盧森堡則是退步較多的國家，盧森堡勉強還能保持在10名之內，英國則在2020年跌落12名。雖然GTCI與GDP有密切關係，較富裕的國家通常有較高的人才競爭力，但是中高收入國家如馬來西亞與哥斯大黎加還落在優勝者區間，反而是高收入的波蘭、匈牙利、巴拿馬等國落在落後者區間。

從2019年的報告中發現，拉丁美洲在創業活動的表現平庸，但是在2020年報告中發現智利與墨西哥因為近期的AI倡議，而使得創業人才有長足的進步。但是拉丁美洲在AI發展仍面臨市場缺乏對AI的充份認識以及缺乏足夠的資金來源兩大難題，再加上缺乏AI人才、商業模式以及足夠的數據資料可以發展AI。但是挾其在藝術與設計、電腦工程、教育專業以及管理與執行等方面的強項，或許能夠吸引許多AI大廠前來投資，而有機會成為AI人才供應中心，就如同20年前印度成為IT人才供應中心一樣。由於AI的經濟特性與對未來工作的影響，AI勢必轉變工作的本質，在全球都在準備發展以人為核心的AI來促成經濟轉型的當下，政府必須在數位轉型過程中創造包容創新的致能環境，才能確保公平、均富的社會發展，因此建議對公共研究必須長期投資以協助創新。另一方面因為AI需要較龐大的技能基礎建設，也須要資料共享來加速發展的腳步，因此決策者必須在技能發展之外，考量資料的取得與安全性，同時配置足夠資金建設發展技術、擴散應用、激勵創業等。

至於要利用AI達成永續發展目標，首先必須要彌平技能與人才的落差，特別是在數位技能上的落差。許多國家已經將數位技能策略作為國家數位政策發展的重點之一，在此脈絡下必須強調減少勞動市場的落差以免造成社會不平等，同時特別留意蒐集各行業的正確數位技能資料，也要考量特定族群的需求、避免一體適用的方式，最後必須廣納利害關係人來形成夥伴關係。而隨著AI在各行業應用的盛行狀況，就業機會也將隨之擴增，但是前提是必須要先充實技能。在半世紀前企業已大量投資在企業資源規劃（Enterprise Resource Planning, ERP）、網路技術、顧客關係管理（Customer Relationship Management, CRM）及其他許多IT管理工具，然而組織能耐也要隨著資訊技術轉型而改變，否則對生產力的貢獻有限，包括從研究與設計到供應鏈與風險管理的商業流程，如何運用AI與分析提升各環節的決策品質。此時數據科學家、數據工程師與結構師以及數據視覺化專家等的需求倍增，而中階管理者必須更專注在商業領域知識、一般工程技術、AI計畫管理技能、創業精神等技能的完備，才能順利應用AI改善決策。

報告另外設計出城市層級的指標評比架構，稱為全球城市人才競爭力指數（Global City Talent Competitiveness Index, GCTCI），共區分為致能環境、吸引人才、人才成長、人才留用以及全球知識技能等5個支柱，總共有16項指標來評比114個主要城市的人才競爭力。整體排名前20的城市分別為：紐約、倫敦、新加坡、舊金山、波士頓、香港、巴黎、東京、洛杉磯、慕尼黑、雪梨、多倫多、都柏林、芝加哥、哥本哈根、西雅圖、蘇黎世、斯德哥爾摩、休士頓及阿姆斯特丹。從排名可以得知，以城市作為人才競爭力的評比單位較能呈現地域性的平衡，例如前10名有4個美國城市、3個歐洲城市、3個亞洲城市。同時城市也較能反應出未來的領域準備度，如金融科技或醫療科技。而生活品質更是吸引人才聚集的重要因素，因此許多中型城市如日內瓦或北歐的城市，特別能以致能環境獲得較高評價。此外，國際連結也是排名勝出的優勢項目，例如寬頻網路、機場、鐵路等建設，容易聚集人才而發展成為樞紐中心。雖然大型城市容易發揮規模數量的優勢，但從該報告可發現，較小型的城市也逐漸能以創新方式吸引並留住人才，同時此模式正逐漸廣為國際間複製、放大。特別值得一提的是中國，在2019年度只有11個城市進榜，但2020年度有14個城市進榜，充分反應出不只是資料蒐集能力的提高，而且同時也是城市能夠快速運用AI轉型為智慧城市的策略奏效，才能有效吸引到更多的人才聚集。同時該報告也顯示，沒有任何一個城市能夠在所有支柱都領先，例如美國城市通常在留用支柱較弱，而拉丁美洲的城市多在致能支柱墊底。因此，城市的策略必須依據自己的強項，再槓桿運用國家的優勢，以智慧科技配合智慧化的政策等雙軌併行，順利將城市轉型為智慧城市。報告也以西班牙的畢爾包市為例，說明該城市如何運用策略，讓勞動市場更符合當地所需。

總結該年度報告中所發現的六大趨勢：
一、全球高收入國家與其他國家的整體競爭力差距變大，此現象也反映在AI人才的競爭力上。主要原因是由於低收入國家人才較缺乏AI技能，因此導致數位落差擴大。
二、AI可以為新興市場帶來的跳躍式的發展機會，因此中國與馬來西亞能夠晉身為人才優勝者，印度則因吸引與留用人才成為蛻變者，拉丁美洲則因AI應用可望成為全球人才供應中心。
三、驅動AI為善的動力必須採取主動與合作的方式，以創造社會價值並達成永續發展目標。
四、AI的興起亟需技能再造，包括同理心、創造力、想像力、判斷力與領導力等軟實力。
五、當AI導入組織或社會將造成重大變革，決策者必須主動建立社會安全網才能確保永續發展。
六、某些城市由於作為人臉辨識或自動駕駛車等AI技術的測試場域，進而成逐漸發展為AI樞紐，因此將更為富裕，也更能吸引人才聚集。