一场没有兑现的“AI 承诺”
Visier 首席研究员 Andrea Derler 把这种情况形容为“企业与AI之间的冷静期”。
她指出,很多公司在去年裁员时,给出的理由是“AI 已经能自动化部分岗位”。但事实证明,这个说法更多只是一种“方便裁员的借口”,而非基于真实的业务效果。
根据 Visier 的分析表明,许多公司在引入 AI 系统后,确实能在部分流程上提升效率,例如客服问答、数据录入、项目报告初稿生成等。但真正的问题在于:AI 通常只能“接管任务”,而不是接管岗位。
也就是说,一个完整的职位(例如市场分析师、开发工程师、项目协调员)中,AI 只能取代其中的部分操作,而剩下那些需要判断、协调、经验积累的环节——依然需要人。这样的结果就是:这些公司发现自己“省了一半人,却还得花更多人力去让AI真正能用”。
不仅如此,更现实的问题是“钱”。
正如 Andrea Derler 所说,许多高管在推动 AI 战略时,完全低估了 AI 落地的成本和复杂度:“AI 基础设施不是一个模型接个 API 那么简单。它还包括服务器、数据管道、安全审计、模型监控等一整套系统。”——而这些支出,往往会远超公司引入AI的最初预算。
尤其在企业级场景中,AI 模型需要在内部环境中运行,难免会牵涉隐私、合规和安全等问题,这些因素都将导致成本直线飙升。一些公司原本计划通过裁员来抵消这部分成本,但很快就发现:AI 上线的速度根本赶不上业务的复杂性。
于是,当新 AI 系统上线后无法顺利接管旧流程,公司就只能把原来的业务骨干给重新请回来。
“AI 替代人类”的神话,正在崩塌?
回头看这一轮 AI 浪潮,它确实带来了巨大的产业变革,但也暴露出许多被忽视的现实。
Visier 表示,这波“回聘潮”正在各行各业蔓延,在那些尝试快速引入 AI 工具的公司中尤为明显。例如,一些科技公司裁掉了客服、运营或测试岗位,事后才发现 AI 生成的内容不稳定、工单识别出错率高,不得不紧急召回熟悉业务流程的老员工来“补救”。
“那些高估 AI 带来节省空间的企业,最终可能不得不一个个打电话,把自己裁掉的老员工请回来。”
从某种程度上来说,AI 裁员潮,或许只是企业试错的一环,而这种“回聘”现象表明他们正在学会“修正预期”——与其幻想 AI 能替代一切,不如找到AI与人类共存的新平衡点。