企業高層以「AI 轉型」為名大規模裁員，但一個尷尬現象正在全球職場悄然上演：那些被裁撤的員工正以「回力鏢」之姿重返原公司。這暴露了人工智能技術與企業期望的巨大落差，更揭示了一場耗資數百億美元卻成效不彰的豪賭。專門分析全球職場的機構 Visier 最新研究顯示，在調查的 142 家企業、2,400,000 名員工中，高達 5.3% 被裁員工最終獲原僱主重新聘用。這比例在過去數年保持穩定後近期明顯上升，同時 2025 年 10 月美國企業宣布裁員 153,074 人，創下 20 年來同期最高紀錄。這場「裁員回流」現象背後，是企業對 AI 能力的嚴重誤判，以及自動化技術遠未達到取代人力的承諾。
技術幻象：AI 無法完全取代人力的殘酷現實
麻省理工學院 (MIT) 2025 年發表的研究報告提供了更震撼數據：在全球企業投入 300 億至 400 億美元 (約港幣 2,340 億至 3,120 億元) 的生成式 AI 項目中，95% 組織未能從投資中獲得任何實質回報。MIT 研究團隊分析 300 個公開 AI 實施案例後發現，那些直接購買現成 AI 工具的企業，成功率遠高於試圖自行開發內部 AI 系統的公司。Visier 首席分析師 Andrea Derler 接受 Axios 專訪時直言：「AI 能完全取代所有工作的說法至今仍未證實，它往往成為裁員時最方便藉口。」她指出，雖然 AI 代理程式和數碼勞動力系統在各行業快速擴展，但這些技術極少能完全替代整個職位，大多僅能實現部分任務自動化。
這種技術侷限性迫使企業導入 AI 工具後，仍需依賴人類專業知識彌補技術缺口，最終不得不重新聘用先前裁撤的員工。麥肯錫研究機構分析進一步證實，需要「管理人員、應用專業知識和社交互動」的職業受自動化影響最小，因為機器「無法匹配人類在這些領域的表現」。MIT 另一項研究更指出，AI 在視覺任務方面僅能經濟性地自動化美國非農業勞動力薪資的 0.4%，而即使在技術上可自動化的 1.6% 工資任務中，實際上只有 23% 情況下用 AI 替代人力比僱用人工更便宜。
隱藏成本黑洞：AI 基礎設施超支吞噬裁員節省
企業高層推動 AI 轉型時往往忽略一個關鍵問題：建置 AI 基礎設施的實際成本遠超初期預算。人力資源規劃平台 Orgvue 數據揭示一個驚人事實：企業每透過裁員節省 1 美元 (約港幣 HK$7.8)，實際上需額外支出約 1.27 美元 (約港幣 HK$9.9) 隱藏成本，包括遣散費、失業保險稅率上升及其他間接開支。金融服務業案例更為極端。根據 VKTR 諮詢公司 2025 年 7 月報告，許多金融服務公司規劃時預估的基礎設施成本增幅較溫和，但實際影響往往超出初期估算 3 至 4 倍。製造業巨頭部署預測性維護 AI 時發現，其儲存需求每 6 個月增倍，而醫療系統實施診斷 AI 工具後突然面臨測試環境中從未出現的網絡瓶頸。
Interactive Brokers 首席策略師 Steve Sosnick 對此表示擔憂：「我最擔心是，總有一天人們會醒悟過來說，好吧，AI 確實很棒，但也許這些錢並無真正被明智使用。」他觀察到，零售投資者正趁大型科技股下跌時買入，而機構投資者似乎正減少曝險。2025 年 10 月，財富 500 強企業為裁員支付的遣散費用已達 430 億美元 (約港幣 3,354 億元)。然而彭博社深度分析揭示，裁員真實成本遠不止遣散費。研究顯示，裁員後留任員工產出在數個月內普遍下降，因為他們需要應對焦慮和低落士氣；同時更多員工選擇主動離職，導致企業需要額外支出招聘和培訓費用；失業保險稅率也隨之上升。
企業矛盾行為：一邊裁員一邊招募 AI 人才
更諷刺現象正在科技業上演。Salesforce 在裁撤 1,000 名員工同時，卻宣布招聘 2,000 名 AI 工程師；Meta 在大規模裁員同時擴編 AI 團隊。這種「裁舊招新」策略暴露了企業真實意圖：裁員並非因為 AI 已能取代人力，而是為了騰出預算投資 AI 基礎設施。Challenger, Gray & Christmas 首席營收官 Andy Challenger 分析指出：「某些產業正經歷疫情期間招聘激增後修正，但這種情況因 AI 採用、消費者和企業支出下降，以及成本上升導致的預算限制和招聘凍結而加劇。」
2025 年 1 月至 10 月，美國企業累計宣布裁員 1,099,500 人，較去年同期 664,800 人激增 65%，創下 2020 年以來最高紀錄。值得注意的是，雖然 AI 被頻繁作為裁員理由，超過半數 (55%) 企業事後表示「對以 AI 為由的裁員感到後悔」。然而相關企業至今未公開任何可供外部驗證的 AI 效益數據，也未提供具體「被替代人力」明細，令質疑聲浪四起。
策略失算：高層低估 AI 部署的真實複雜度
Visier 的 Derler 認為，許多高階主管尚未充分評估大規模 AI 部署實際成本，或評估 AI 能否真正實現職位自動化。她指出：「許多高層主管沒有時間深入了解 AI 能做什麼，以及這將花費多少成本，相較於有多少任務和職位無法被取代。」這種策略性誤判代價正在浮現。2025 年 AI 基礎設施面臨「完美風暴」包括兩大致命因素：首先是不可能準確預測的需求。AI 專案通常從研發開始，但 DevOps 團隊必須在了解實際運算需求之前就承諾基礎設施投資。其次是全球 GPU 短缺。雲端服務商現在要求 1 至 3 年 GPU 使用承諾，即使企業只需要 4 至 6 個月訓練容量，也被迫鎖定更長期合約。
科羅拉多大學丹佛商學院管理學榮譽教授 Wayne Cascio 研究發現，採用臨時性停薪留職等成本削減措施避免裁員的企業，在 2 年後表現優於一遇到財務困難就立即裁員的企業。威斯康辛商學院和南卡羅來納大學研究更指出，裁員可能引發後續離職潮，其規模有時甚至大於裁員本身。
未來展望：企業需重新審視人力與技術平衡
這些發現反映出企業高層必須盡快解決的更大規劃難題。Derler 總結道：「裁員雖能在短期內改善財務狀況或投資者觀感，但並不會簡化長遠人力與技術戰略。」最終，誤判 AI 能帶來節省空間的企業，很可能還需再度召回此前裁掉的人才。國際貨幣基金組織 (IMF) 分析顯示，新興市場僅 40% 工作受 AI 影響，而低收入國家僅 26% 工作面臨 AI 自動化風險。歐洲經濟政策研究中心 (CEPR) 調查的商業領袖中，63% 認為 AI 不會影響高收入國家就業率。
高盛預測，到 2045 年仍有半數工作能免於完全自動化，雖然到 2030 年可能有 60% 職業受到 AI 某種程度影響。Orgvue 研究明確指出：AI 並非裁員趨勢背後真正原因，雖然這是普遍假設。對企業而言，關鍵不在於 AI 能否完全取代人力，而在於如何在數碼轉型過程中，建立起人類專業知識與 AI 工具相輔相成的混合工作模式。那些急於以技術替代人力的企業，正用昂貴代價學習一個簡單道理：在可預見未來，人類判斷力、創造力和情感智慧，仍是 AI 無法複製的核心競爭力。
資料來源：Axios Reuters FortuneOrgvueBloomberg