AI 時代的企業裁員與轉型大矛盾:為什麼科技巨頭邊裁員邊喊缺人?

更新 發佈閱讀 8 分鐘

2025 年下半年的全球職場,開始出現令人困惑的巨大反差:企業一方面大張旗鼓地擁抱 AI,將其視為效率的救星,並大量擴張其資本投資(理論上資本投資應該增加員工);另一方面卻揮舞著裁員大刀,理由是「組織重組」和「成本消減」。

根據美國職場顧問公司 Challenger, Gray & Christmas 的最新統計,美國 10 月的裁員人數飆破 15 萬人,創下 22 年以來的同月最高紀錄。從亞馬遜(Amazon)到 Target,今年以來累積裁員人數已高達 110 萬人,幾乎回到金融海嘯時期的水準。企業將矛頭指向 AI 帶來的產業重組,特別是科技、零售及倉儲產業首當其衝,僅科技業今年就裁掉了超過 14 萬人。


AI 浪潮下的職場悖論與企業兩難

這股裁員潮背後卻隱藏著兩個巨大的矛盾:

矛盾一:裁了還是得請回?AI 取代能力的誤判

如果 AI 真的能取代人力,裁員應當是永久性的效率提升。但人力資源機構 Visier 的最新研究發現,在調查的 142 家企業中,高達 5.3% 的被裁員工在離職後不久又被原雇主重新聘用,且這一比例在近期明顯上升。

這項數據強烈暗示,許多企業可能誤判了 AI 的真實能力。他們期待自動化技術能完全取代人類,但在實際運作中,卻面臨了技術瓶頸、人力短缺以及基礎設施開支暴增的困境,導致裁員不僅沒省錢,反而造成人才流失的額外成本。

矛盾二:數十億美元投資,95% 專案無實質回報

來自麻省理工學院(MIT)的研究更為殘酷:高達 95% 的 AI 專案並沒有辦法產生實質回報。

這是一個驚人的訊號——企業砸下數十億美元建置 AI 基礎設施,最終卻因技術不成熟、治理不當,以及 GPU 短缺等問題,讓龐大投資化為泡影。企業以為裁員能省錢,結果卻是基礎建設開支和人力流失的成本更高


深入解析:AI 投資淪為「FOMO」燒錢陷阱

為什麼企業對 AI 充滿熱情,實際成果卻如此低迷?

根據 IBM CEO Study 2025 的深度報告,這場轉型危機,問題不在於「技術」本身,而在於企業的投資心態架構策略組織文化

決策盲點:由「害怕錯過」(FOMO)驅動的投資

企業領導者聲稱高度重視產出,有 65% 的 CEO 優先根據投資回報率(ROI)來選擇 AI 用例。

但現實情況是:

64% 的 CEO 承認,他們在尚未完全理解技術價值之前就進行了投資。

這種決策往往是受「害怕錯過 (FOMO-driven decisions)」情緒所驅動,而非清晰的策略價值。當投資決策不是基於策略回報,而是基於恐慌投資時,AI 專案自然難以與企業的長期目標緊密連結。這也是過去三年,只有約 25% 的 AI 專案達到預期 ROI 的主因。

結構性脫節:三大瓶頸阻礙 AI 規模化

IBM 指出,AI 專案失敗率高、ROI 低,主要原因是企業在策略、基礎設施和組織層面發生了嚴重的脫節

看起來這些 AI 專案失敗的主因可能在於:未做資源盤點及策略分析,就以趕鴨子式的使用拼湊的基礎架構、資料來源破碎的數據系統來上架AI功能,這樣的「預設式混合架構」反而拖慢創新速度,以及缺乏將「概念驗證」(Proof of Concept,POC)的結果擴展至全企業的長期組織策略規劃與協作,導致資源浪費在不合適的工具上。


展望未來:從 AI 工具到 AI 同事

儘管挑戰重重,但AI 的發展仍然正在將工作模式推向一個不可逆轉的典範轉移,AI確實正在有效的改變工作傳統型態與明顯提升效率,不論是人力運用甚至是資源利用結構改變。未來,AI 不再是人類的工具,而可能是具備獨立身份的同事

微軟的預告:Agentic Users 的到來

微軟(Microsoft)已預計在 2025 年 11 月推出新型 AI 代理——「Agentic Users」(代理用戶)。這些代理將不再只是輔助工具,而是企業組織中的「正式成員」,它們將具備:

  • 獨立身分: 擁有自己的電子郵件地址和 Teams 帳號。
  • 自主能力: 能參加會議、編輯文件、寄送郵件,並與人類同事協作。
  • 企業級授權: 可直接訪問組織系統與應用程式,自主執行行政與重複性任務。
2025 年 11 月 5 日,IBM 宣布裁員 2,700 人,是這波 AI 轉型裁員潮的最新案例之一,凸顯企業精簡人力的同時,微軟卻在積極規劃 AI 虛擬同事的藍圖,兩相對照更顯轉型壓力。

新的管理挑戰:治理、成本與信任

AI 代理的引入也標誌著一個商業模式的轉折,從微軟的策略看出,未來AI使用將可能從傳統的「每用戶平均收入」轉向「每代理平均收入」。這個未來趨勢下,也對企業帶來了新的治理挑戰:

  1. 成本監控: 企業必須為每位代理購買額外授權,會計或財務營運團隊需監控 AI 代理消耗的運算資源。
  2. 治理風險: 若部署過多重疊的代理,將重演「機器人與應用程式泛濫 」問題,導致支出上升與資安風險。
  3. 文化變革: 企業必須建立培訓流程,讓員工學會監督、驗證與管控這些自主代理的行為,防止偏誤決策或資訊外洩。

結論:真正的挑戰是如何與 AI 「共事」

企業導入 AI 的關鍵不在「技術投入」本身,而在於如何落地、擴展並創造持續價值。成功領先群的企業(約佔 25%)已經找到了答案:

  • 採用「設計導向混合架構」: 將 AI 與混合雲及資料平台深度整合(平台化策略),建立連貫的資料系統。
  • 紀律的投資思維: 避免盲目追逐,先專注於能帶來明確回報的專案,並以更廣泛的視角衡量 ROI。
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所以,真正的挑戰從來就不是「用 AI 取代人」,而是「怎麼讓人和 AI 一起發揮更大效能」。

畢竟,人類的判斷力、創造力情感智慧是 AI 至今無法複製的核心競爭力。與其擔心被 AI 取代,不如專注於提升與 AI 協作的能力,將 AI 視為一場長期、策略性的組織文化變革工程,我們個人也需要學習怎麼與AI協作,甚至知道怎麼有效的率領AI做事,才能在新的職場時代成為真正的領導者。


延伸閱讀

CEO 們瘋投 AI 但 75% 專案都失敗,IBM 揭企業 AI 導入盲點,20251111,Tech Orange,李昀蔚。

亞馬遜進入重構期:Andy Jassy 用「大裁員+AI+反官僚」重寫生存方程式,20251110,Tech Orange,Min。

Visier's data: 5.3% of laid-off employees are rehired,20251105,Linked in,Visier Inc

United States Challenger Job Cuts,20251101,TRADING ECONOMIC。

IBM cutting thousands of jobs in the fourth quarter,20251004,CNBC,Jordan Novet。

MIT report: 95% of generative AI pilots at companies are failing,20250818,Fortune, Sheryl Estrada

Microsoft Build 2025 recap: Co‑Creating with AI and Agents,20250519,futurework.blog。




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