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您的位置: 文學城 » 新聞 » 焦點新聞 » 發現AI頂不住 越來越多公司開始挨個打電話請人回去…

發現AI頂不住 越來越多公司開始挨個打電話請人回去…

文章來源: CSDN 於 2025-11-07 14:47:29 - 新聞取自各大新聞媒體,新聞內容並不代表本網立場!
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“AI 替代人類”的神話,正在崩塌?

去年,矽穀流行一個說法:“AI 會幹掉你的工作。”

從穀歌、亞馬遜到各家初創公司,許多企業高調宣布“用 AI 優化人力”,在投資人麵前展示未來的高效藍圖。然而一年過去,現實給了他們一個耳光——越來越多公司正在重新雇回自己裁掉的員工。

最近,人力數據平台 Visier 公布的一份全球報告顯示,在其追蹤的 142 家企業、240 萬名員工 中,有 5.3% 的被裁員工最終被老東家重新聘用。這個數字雖然看似不高,但趨勢已經非常明顯——這一比例自 2018 年以來相對穩定,但近兩年明顯上升,且正在加速。

這意味著,“AI 替代人類”的神話,正麵臨著現實的衝擊。

發現AI頂不住 越來越多公司開始挨個打電話請人回去…

  一場沒有兌現的“AI 承諾”

Visier 首席研究員 Andrea Derler 把這種情況形容為“企業與AI之間的冷靜期”。

她指出,很多公司在去年裁員時,給出的理由是“AI 已經能自動化部分崗位”。但事實證明,這個說法更多隻是一種“方便裁員的借口”,而非基於真實的業務效果。

根據 Visier 的分析表明,許多公司在引入 AI 係統後,確實能在部分流程上提升效率,例如客服問答、數據錄入、項目報告初稿生成等。但真正的問題在於:AI 通常隻能“接管任務”,而不是接管崗位。

也就是說,一個完整的職位(例如市場分析師、開發工程師、項目協調員)中,AI 隻能取代其中的部分操作,而剩下那些需要判斷、協調、經驗積累的環節——依然需要人。這樣的結果就是:這些公司發現自己“省了一半人,卻還得花更多人力去讓AI真正能用”。

不僅如此,更現實的問題是“錢”。

正如 Andrea Derler 所說,許多高管在推動 AI 戰略時,完全低估了 AI 落地的成本和複雜度:“AI 基礎設施不是一個模型接個 API 那麽簡單。它還包括服務器、數據管道、安全審計、模型監控等一整套係統。”——而這些支出,往往會遠超公司引入AI的最初預算。

尤其在企業級場景中,AI 模型需要在內部環境中運行,難免會牽涉隱私、合規和安全等問題,這些因素都將導致成本直線飆升。一些公司原本計劃通過裁員來抵消這部分成本,但很快就發現:AI 上線的速度根本趕不上業務的複雜性。

於是,當新 AI 係統上線後無法順利接管舊流程,公司就隻能把原來的業務骨幹給重新請回來。

  MIT:95% 的企業還沒從 AI 中賺到錢

除了 Visier,麻省理工學院(MIT)最近發布的一項調研也印證了這一點——全球約 95% 的企業尚未從AI投資中獲得任何可量化的財務回報。

換句話說,AI 不僅在賬麵上沒有成為“生產力”,反而還變成了新的資本支出中心。Interactive Brokers 首席策略師 Steve Sosnick 對此的評價更為直接:“看起來,AI 行業的巨額投資,很多都沒花在刀刃上。”

所以,這讓許多企業陷入了一個尷尬的循環:他們裁掉員工,投入 AI;但 AI 沒有節省下預期的人力;反而需要重新招人,讓係統能跑得起來。結果是——“AI 節流”變成了“AI 反噬”。

更何況,即便是從傳統成本控製的角度來看,裁員也並非“穩賺不賠”的操作。

根據勞動力規劃平台 Orgvue 的數據,企業每節省 1 美元的工資成本,實際平均要花 1.27 美元來支付遣散費、失業保險、重新招聘和培訓等隱性成本。

“裁員從來不是免費的,”Andrea Derler 強調,“而很多公司都低估了它帶來的複雜連鎖反應。”

  “AI 替代人類”的神話,正在崩塌?

回頭看這一輪 AI 浪潮,它確實帶來了巨大的產業變革,但也暴露出許多被忽視的現實。

Visier 表示,這波“回聘潮”正在各行各業蔓延,在那些嚐試快速引入 AI 工具的公司中尤為明顯。例如,一些科技公司裁掉了客服、運營或測試崗位,事後才發現 AI 生成的內容不穩定、工單識別出錯率高,不得不緊急召回熟悉業務流程的老員工來“補救”。

“那些高估 AI 帶來節省空間的企業,最終可能不得不一個個打電話,把自己裁掉的老員工請回來。”

從某種程度上來說,AI 裁員潮,或許隻是企業試錯的一環,而這種“回聘”現象表明他們正在學會“修正預期”——與其幻想 AI 能替代一切,不如找到AI與人類共存的新平衡點。

但從“裁員”到“回聘”的這段反轉,至少也提醒了一個現實:技術的力量永遠需要人來駕馭。

參考鏈接:https://www.techspot.com/news/110139-new-data-shows-companies-rehiring-former-employees-ai.html

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發現AI頂不住 越來越多公司開始挨個打電話請人回去…

CSDN 2025-11-07 14:47:29



“AI 替代人類”的神話,正在崩塌?

去年,矽穀流行一個說法:“AI 會幹掉你的工作。”

從穀歌、亞馬遜到各家初創公司,許多企業高調宣布“用 AI 優化人力”,在投資人麵前展示未來的高效藍圖。然而一年過去,現實給了他們一個耳光——越來越多公司正在重新雇回自己裁掉的員工。

最近,人力數據平台 Visier 公布的一份全球報告顯示,在其追蹤的 142 家企業、240 萬名員工 中,有 5.3% 的被裁員工最終被老東家重新聘用。這個數字雖然看似不高,但趨勢已經非常明顯——這一比例自 2018 年以來相對穩定,但近兩年明顯上升,且正在加速。

這意味著,“AI 替代人類”的神話,正麵臨著現實的衝擊。

發現AI頂不住 越來越多公司開始挨個打電話請人回去…

  一場沒有兌現的“AI 承諾”

Visier 首席研究員 Andrea Derler 把這種情況形容為“企業與AI之間的冷靜期”。

她指出,很多公司在去年裁員時,給出的理由是“AI 已經能自動化部分崗位”。但事實證明,這個說法更多隻是一種“方便裁員的借口”,而非基於真實的業務效果。

根據 Visier 的分析表明,許多公司在引入 AI 係統後,確實能在部分流程上提升效率,例如客服問答、數據錄入、項目報告初稿生成等。但真正的問題在於:AI 通常隻能“接管任務”,而不是接管崗位。

也就是說,一個完整的職位(例如市場分析師、開發工程師、項目協調員)中,AI 隻能取代其中的部分操作,而剩下那些需要判斷、協調、經驗積累的環節——依然需要人。這樣的結果就是:這些公司發現自己“省了一半人,卻還得花更多人力去讓AI真正能用”。

不僅如此,更現實的問題是“錢”。

正如 Andrea Derler 所說,許多高管在推動 AI 戰略時,完全低估了 AI 落地的成本和複雜度:“AI 基礎設施不是一個模型接個 API 那麽簡單。它還包括服務器、數據管道、安全審計、模型監控等一整套係統。”——而這些支出,往往會遠超公司引入AI的最初預算。

尤其在企業級場景中,AI 模型需要在內部環境中運行,難免會牽涉隱私、合規和安全等問題,這些因素都將導致成本直線飆升。一些公司原本計劃通過裁員來抵消這部分成本,但很快就發現:AI 上線的速度根本趕不上業務的複雜性。

於是,當新 AI 係統上線後無法順利接管舊流程,公司就隻能把原來的業務骨幹給重新請回來。

  MIT:95% 的企業還沒從 AI 中賺到錢

除了 Visier,麻省理工學院(MIT)最近發布的一項調研也印證了這一點——全球約 95% 的企業尚未從AI投資中獲得任何可量化的財務回報。

換句話說,AI 不僅在賬麵上沒有成為“生產力”,反而還變成了新的資本支出中心。Interactive Brokers 首席策略師 Steve Sosnick 對此的評價更為直接:“看起來,AI 行業的巨額投資,很多都沒花在刀刃上。”

所以,這讓許多企業陷入了一個尷尬的循環:他們裁掉員工,投入 AI;但 AI 沒有節省下預期的人力;反而需要重新招人,讓係統能跑得起來。結果是——“AI 節流”變成了“AI 反噬”。

更何況,即便是從傳統成本控製的角度來看,裁員也並非“穩賺不賠”的操作。

根據勞動力規劃平台 Orgvue 的數據,企業每節省 1 美元的工資成本,實際平均要花 1.27 美元來支付遣散費、失業保險、重新招聘和培訓等隱性成本。

“裁員從來不是免費的,”Andrea Derler 強調,“而很多公司都低估了它帶來的複雜連鎖反應。”

  “AI 替代人類”的神話,正在崩塌?

回頭看這一輪 AI 浪潮,它確實帶來了巨大的產業變革,但也暴露出許多被忽視的現實。

Visier 表示,這波“回聘潮”正在各行各業蔓延,在那些嚐試快速引入 AI 工具的公司中尤為明顯。例如,一些科技公司裁掉了客服、運營或測試崗位,事後才發現 AI 生成的內容不穩定、工單識別出錯率高,不得不緊急召回熟悉業務流程的老員工來“補救”。

“那些高估 AI 帶來節省空間的企業,最終可能不得不一個個打電話,把自己裁掉的老員工請回來。”

從某種程度上來說,AI 裁員潮,或許隻是企業試錯的一環,而這種“回聘”現象表明他們正在學會“修正預期”——與其幻想 AI 能替代一切,不如找到AI與人類共存的新平衡點。

但從“裁員”到“回聘”的這段反轉,至少也提醒了一個現實:技術的力量永遠需要人來駕馭。

參考鏈接:https://www.techspot.com/news/110139-new-data-shows-companies-rehiring-former-employees-ai.html