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23万大厂员工被AI替代 为何一半公司又把人请回?
23万大厂员工被AI替代 为何一半公司又把人请回?23万大厂员工被AI替代 为何一半公司又把人请回?
加上中国、欧洲等全球科技巨头的AI相关裁员，全球科技业因AI直接裁员预计超23万人。
高盛预估，全球约3亿个全职岗位面临自动化风险，将有2.1亿人的岗位，可能永久退场。
03 回旋镖 这场疯狂的AI替代人的浪潮，似乎势不可挡。
很多人因此人人自危，觉得自己随时都将被AI替代。
但是，这些疯狂裁人的企业，很多又开始“裁了又招”，行业将其称为“回旋镖”现象。
人力分析公司Visier发布的2025年报告中发现，被裁掉的人里，有5%又被原公司召回去上班了。
而这种现象在因AI被裁的人员里更加明显，因为企业往往高估AI能力，裁错人。
客服陈丁丁称，她被裁员2个月后，公司主管又邀请她回来上班。
“回到公司岗位发现，原本客服部门100人，回来了一半。”
这个数据，还在不断攀升。
Gartner甚至预测，到2027年，一半因AI裁员的公司，会重新招聘同类岗位员工。
Forrester预测的数据更高——55%。
它调研发现，55%的雇主对AI驱动的裁员表示后悔。
为什么会出现回旋镖现象？
麻省理工学院2025年8月甩出了一组泼冷水的数据，95%给AI砸钱的企业，根本还没赚到钱。
这背后有几个原因。
第一，现在AI的能力，还不行，很多技术不成熟。
老板们都想着AI搞定一切，实际上它只能干三分之一的活，2026年3月，Anthropic（Claude模型）发了份报告，认为理论上讲，AI能干94%的计算机类工作，但在真实业务里，它只能搞定33%。
很多公司裁员之后，发现AI很多问题还是解决不了，就腆着脸，把人又招了回来。
2024年，瑞典金融科技巨头Klarna大规模裁员，CEO曾高调宣称AI客服能顶700个全职员工。
可很快，他就改变了主意。
常规问题AI的确能秒回，但遇到“老人只想找个人聊聊养老金”这种需要人情味和复杂判定的情况，AI只会无情地发个链接，最后客户骂声一片。
2025年Klarna只能灰溜溜地重新招人，还谦虚表示“成为最擅长提供人工交流的公司”。
不仅是客服，搞技术的也逃不掉。
支付公司Block2026年2月26日，一口气裁了4000人，占公司总人数的40%。
不到一个月，部分员工收到返岗通知，有人被告知是“文书错误”裁错了。
有人是经理拼命向上争取才留下，还有技术主管直接抗议，人都裁了我没法维护系统，不请回来我也走。
第二，维护AI，其实还有大量的隐形成本。
AI不是插上电就能用，要喂数据，要调提示词，要处理错误输出，要人工兜底、审核、擦屁股。
一家公司的程序员周然对此深有体会：“我们组从8个人砍到3个。客观说，AI写的代码确实能跑，效率也高。但只要一出Bug，排查起来比人写的还费劲。”
很多用户在装上大龙虾后发现，调试大龙虾的时间，还不如自己干来得快。
其实，有时候AI的运维成本，比雇人还要高。
第三，人类社会的复杂性。
一家大厂的人力负责人Amy认为，目前，AI还没有与人类社会打交道的能力。
她举了一个极端的例子，AI完全不懂人情世故，就像一个刚毕业工作能力超群的小姑娘，不懂大厂“规矩”，一样被干掉。
“有时候，效率最优解，不一定是群体最优解。”
Amy认为，行业目前严重高估了AI的真实能力，低估了真实业务的复杂度，现在很多公司的裁员过于激进。
他们内部的策略是，短期一两年，用AI替代10%到15%的基础岗位，同时还要创造5%到10%的新岗位。
她认为，这轮趋势，不是AI取代人，而是“会用AI的人”，取代“不会用AI的人”。
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高盛预估，全球约3亿个全职岗位面临自动化风险，将有2.1亿人的岗位，可能永久退场。
03 回旋镖 这场疯狂的AI替代人的浪潮，似乎势不可挡。
很多人因此人人自危，觉得自己随时都将被AI替代。
但是，这些疯狂裁人的企业，很多又开始“裁了又招”，行业将其称为“回旋镖”现象。
人力分析公司Visier发布的2025年报告中发现，被裁掉的人里，有5%又被原公司召回去上班了。
而这种现象在因AI被裁的人员里更加明显，因为企业往往高估AI能力，裁错人。
客服陈丁丁称，她被裁员2个月后，公司主管又邀请她回来上班。
“回到公司岗位发现，原本客服部门100人，回来了一半。”
这个数据，还在不断攀升。
Gartner甚至预测，到2027年，一半因AI裁员的公司，会重新招聘同类岗位员工。
Forrester预测的数据更高——55%。
它调研发现，55%的雇主对AI驱动的裁员表示后悔。
为什么会出现回旋镖现象？
麻省理工学院2025年8月甩出了一组泼冷水的数据，95%给AI砸钱的企业，根本还没赚到钱。
这背后有几个原因。
第一，现在AI的能力，还不行，很多技术不成熟。
老板们都想着AI搞定一切，实际上它只能干三分之一的活，2026年3月，Anthropic（Claude模型）发了份报告，认为理论上讲，AI能干94%的计算机类工作，但在真实业务里，它只能搞定33%。
很多公司裁员之后，发现AI很多问题还是解决不了，就腆着脸，把人又招了回来。
2024年，瑞典金融科技巨头Klarna大规模裁员，CEO曾高调宣称AI客服能顶700个全职员工。
可很快，他就改变了主意。
常规问题AI的确能秒回，但遇到“老人只想找个人聊聊养老金”这种需要人情味和复杂判定的情况，AI只会无情地发个链接，最后客户骂声一片。
2025年Klarna只能灰溜溜地重新招人，还谦虚表示“成为最擅长提供人工交流的公司”。
不仅是客服，搞技术的也逃不掉。
支付公司Block2026年2月26日，一口气裁了4000人，占公司总人数的40%。
不到一个月，部分员工收到返岗通知，有人被告知是“文书错误”裁错了。
有人是经理拼命向上争取才留下，还有技术主管直接抗议，人都裁了我没法维护系统，不请回来我也走。
第二，维护AI，其实还有大量的隐形成本。
AI不是插上电就能用，要喂数据，要调提示词，要处理错误输出，要人工兜底、审核、擦屁股。
一家公司的程序员周然对此深有体会：“我们组从8个人砍到3个。客观说，AI写的代码确实能跑，效率也高。但只要一出Bug，排查起来比人写的还费劲。”
很多用户在装上大龙虾后发现，调试大龙虾的时间，还不如自己干来得快。
其实，有时候AI的运维成本，比雇人还要高。
第三，人类社会的复杂性。
一家大厂的人力负责人Amy认为，目前，AI还没有与人类社会打交道的能力。
她举了一个极端的例子，AI完全不懂人情世故，就像一个刚毕业工作能力超群的小姑娘，不懂大厂“规矩”，一样被干掉。
“有时候，效率最优解，不一定是群体最优解。”
Amy认为，行业目前严重高估了AI的真实能力，低估了真实业务的复杂度，现在很多公司的裁员过于激进。
他们内部的策略是，短期一两年，用AI替代10%到15%的基础岗位，同时还要创造5%到10%的新岗位。
她认为，这轮趋势，不是AI取代人，而是“会用AI的人”，取代“不会用AI的人”。
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