文 |议史纪

编辑 |议史纪

裁员裁到大动脉！第一批因为AI裁掉员工的公司，已经纷纷后悔了。

很多跨国大公司这两年举着AI的大旗，咔嚓一下，把一批一批人裁掉，开发布会、发财报、讲故事，感觉自己站在科技前沿。

结果时间才过去没多久，问题来了——业务出故障、客服被骂爆、老员工被请回，新人进不来，连世界级大厂老板都站出来说，用AI当裁员理由“太可笑”。

资本家的算盘越打越乱

2026年是“AI改变就业结构”的一年。美国那边统计，今年前9个月，企业公开宣布的裁员里，挂着“AI转型”“自动化升级”等理由的岗位，累计已经超过12万个，银行、电信、互联网这些行业冲在最前面。

别人都说用AI省了钱、股价涨了，自己再不跟上，好像就被写进“落后名单”。

在会议室里，算盘打得也很朴素。一个成熟员工，年薪几十万，各种福利算上去更多；一个AI工具，每个月订阅费顶多几十上百，24小时不下班、不请假、不涨工资。

从表格上看，只要把工作内容、指标拆成一个个“任务”，再贴给AI，就好像完成了一次完美替换。

于是，有的公司一次性砍掉整层客服部门，有的把运营、内容、基础开发这些岗位压缩到骨架。

然而，现实却是骨感的。

英国有机构今年做了专项调查，专门问那些“因为AI裁员”的公司。结果很尴尬：超过55%的企业承认，当初的裁员决策“过于激进”或者“判断失误”。

另外一批嘴上不服软的，动作反而更诚实——陆续把一部分被裁掉的人，请了回来。有的公司甚至不敢大张旗鼓招回，而是换个岗位名、换个合同形式，再低调补上空缺。

这种尴尬，在员工层面感受更直接。很多人发现，AI来了，重复性的工作确实减了，但流程并没有变得更顺。

原来3个人就能稳稳当当干完的事情，现在变成“1个AI+1个人类”硬撑。

问题一多，人类这边还得帮AI擦屁股，重新核对数据、安抚客户情绪、给上级写一堆解释邮件，工作强度不减反增。

更扎心的是调查那一组数据。

国外有再就业服务机构找了600名参与过裁员的HR聊情况，超过3/4的人承认，公司其实是“借着AI的名义”来优化人力结构，真正算账的时候，看的还是人工成本和短期利润；而真正觉得“效果很好”的不到1成。

也就是说，大部分人其实心里有数：AI只是块招牌，真正的刀，是奔着工资总额、社保支出、培训成本去的。

到这一步，很多公司才开始发现问题不在工具，而在决策。你可以用AI帮员工减负，用来干那些没人想干的机械活；但是上来就把人砍掉，再逼着AI去顶住关键岗位，这叫玩火。

有的老板后来也承认，自己被几组“漂亮数字”冲昏了头，把组织当成了可以随时重装的软件，却忘了业务和团队都有自己的惯性和温度。

AI客服的光鲜

这场AI裁员风潮，最抢眼的一条战线在客服。

来自北欧的支付公司克拉娜，在全球范围内给自己打了一个响亮的广告。

它推出AI客服，上线第1个月就放出一串数据：AI助手处理了约230万次会话，占了全部客服聊天的大头，相当于700名全职客服的工作量；原来平均解决一个问题要11分钟，现在压缩到不到2分钟。

再往后，公司还对外说，这套系统一年能省下几千万美元成本。

对资本市场来说，这简直是“教科书级别的降本增效案例”。公司高层也乐此不疲地到处路演，强调多语种支持、全天候在线、响应迅速。

不少海外媒体都把克拉娜当成“AI客服标杆”来写，其他企业看了，更觉得自己“非上不行”。

可时间往前推一年多，画风就不一样了。

随着接入人群扩大，用户问题越来越复杂，AI客服的短板被完全暴露出来。

很多消费者投诉说，碰到账单争议、分期规则、退款延迟这种稍微复杂一点的情况，AI不是绕圈子就是给出模板化回答，关键是怎么点都见不到真人。

有用户在社交平台上吐槽，页面上到处是“智能助手”，唯一的“人工入口”像被藏起来一样，急着解决问题的人被逼得反复重复信息，最后只剩下愤怒。

真正用过在线客服的人都懂一个细节：不是所有问题都拼响应时间。

有些事，用户要的是被耐心听完，再给一个明确的说法。而AI的习惯是，你话还没说完，它已经根据关键词自动生成了一个答案；答偏了，再来一条；再答偏，用户的火气就直线上升。

克拉娜最后不得不承认，自己在追求效率和成本的路上，确实伤害了服务质量，开始补充真人客服，重新强调“需要时可以联系到人工”。

类似的翻车，在澳大利亚也出现过，只是时间更早。

澳大利亚联邦银行上线自家的AI客服系统，没有多久就宣布每周人工处理的电话减少了约2000通，紧接着宣布取消45个客服岗位。

对外口径很统一：机器人上岗，人力压力变小，是“技术进步的成果”。

可等真正运转起来，前台员工才发现，电话量根本没有按预想那样持续下降。很多来电根本是AI没搞定，被迫转人工，剩下的员工每天加班到很晚，还要处理系统留下的“半成品”。

甚至有部门主管被临时抽去接热线，白天开会，晚上戴上耳机接起电话，现场形象一点都不“高科技”。

压力传了一圈，银行高层接受不了这个局面，几周之后只好撤回裁员决定，把岗位补回去。

返聘潮背后

有意思的是，AI裁员潮刚刮没多久，另一股风悄悄起来了：返聘。

今年不少跨国公司里，原来被“优化”掉的老员工又陆续被喊回办公室。有统计显示，被裁掉的老员工里，超过5%又重新回到原来的公司。

一些企业在公开场合还在讲“组织轻量化”“AI驱动效率”，内部招聘系统里却挂着“优先考虑公司前员工”“欢迎前同事回归”的提示。

返聘说明了一个很现实的判断：经验、业务熟悉度、对内部流程的掌握，并不像一些人想象的那样，可以随时被算法和模板替换掉。

尤其是涉及到合规、风险控制、客户大额交易这种环节，出一次差错，损失远远不是一个工资能弥补的。

相比从零教一个新人，企业更愿意花钱把熟门熟路的老员工请回来，哪怕这与当初裁员时讲的“AI可以顶上大部分工作”完全对不上。

但返聘潮并没有给整体就业带来一片光明，相反，带来了一种更拧巴的局面。一边是企业争抢有多年经验、熟悉系统的老员工，另一边是应届毕业生、工作不到1年的新人，被挡在求职门外。

看今年1月和2月的一些春招数据就很直观。互联网相关行业新发岗位总量同比增加了大约13%，看上去需求不小，但专门面向应届生、工作不足1年的新人岗位，却反向减少了20%。

岗位要求里，“3年以上相关经验”这一条，出现在七成以上的招聘信息里。

过去那些看起来“简单重复”的任务，比如整理资料、录入数据、做基础代码、写初稿，这些都是新人理解业务逻辑、认识系统边界的必经过程。

现在AI能把很多基础内容做得八九不离十，企业自然乐于让机器先干，新人少了练手机会，简历上写不出“项目经历”，下一轮招聘又被刷掉。

英伟达的黄仁勋那句“把裁员归咎于AI，是种很懒的说法”就显得格外扎眼。他的意思很简单：企业该优化就优化，但别动不动就拿AI来背锅。

一边讲“AI会创造更多新岗位”，一边用“AI替代”当借口砍掉现有岗位，既吓到了普通人，也掩盖了真正的问题。

有的组织根本没想清楚自己要什么样的人才结构，也没想好如何用AI帮员工升级，只想先把成本压下去再说。

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