AI提效后一定要裁员吗：先把人和钱想明白

AI 落地做好了，流程成熟的岗位替代率大概六成。原来客服要一百个人，上完 AI 三十多个就够了，省下的六十多个人多数是裁了。能选的话我更愿意做增收的项目，但企业活不下去该降还得降。

很多老板以为卡在技术或数据，买了工具上了培训还推不动。真正卡住的是员工不配合。销售怎么聊客户怎么谈单，就是他在公司值钱的地方，交出去担心自己不重要了。

今年四月，美国一家做企业 AI 软件的公司联合一家职场调研机构，问了美英欧两千四百个上班族，三成承认在给公司 AI 计划使绊子，二十多岁的年轻人里四成多。去年八月，英国一家科技咨询公司问了四个国家四千人，三个人里有一个在藏自己会的东西，快四成不愿教同事最拿手的部分。

他们怕得对。斯坦福和麻省理工的经济学家二零二三年发表、去年登上经济学顶级期刊的一项研究，看了一家公司五千多个客服，用了 AI 助手之后新手提升三成多，老手高手几乎没提升。AI 学的就是高手的做法再教给新人，按原来的奖金算法高手收入甚至可能下降。他贡献了经验别人涨了他没涨，交了就是亏了。

有些老板想用便宜新人加 AI 换掉贵的老人，这很短视。老人对客户对业务的理解正是探索新方向要用的，全换成新人加 AI 只能把现有业务做得更便宜，越卷越窄。老板要先把钱想清楚，高手经验被 AI 学走教给新人，新人涨的业绩里得有高手一份。

裁人不能太急。今年二月，美国一家做裁员安置服务的公司问了六百个人力资源负责人，三分之一说裁完后关键本事和经验也跟着走了，一半多承认裁之前根本没想过能不能让人转岗。省下来的人先挪到增收方向比直接裁值。

沃顿商学院一位研究员今年一月提过，AI 省出来的时间拿一部分给员工学新东西试新业务，他才觉得 AI 是帮他不是替他。

从员工角度，对抗是没有用的。历史的车轮早晚要碾过的，马车司机不如早点去学开车，把对道路的熟悉用到开汽车上去。你懂客户懂业务，到了 AI 时代这些照样值钱。波士顿咨询二零二四年十月问了全球一千个高管，AI 做出成绩的公司里算法只占一成，技术和数据占两成，七成花在人和流程上。企业做 AI，比的不是技术多先进，是能不能把人和钱想明白。

来源：EP0102（2026-09-20，03:45）。画面为数字人，配音为本人克隆音色。本页为用于配音的口播稿，正文逐字保留。

AI 落地真落好了，从降本的角度看就是裁人。流程已经很成熟的岗位，上了 AI 之后替代率大概在六成左右。原来客服要一百个人干的活，上完之后三十多个人就够了。那省下来的六十多个人呢，真的有新业务让他们做吗？不一定的，多数是裁了。

所以我不太喜欢接降本的项目啊。能选的话我更愿意去做增收的，拓业务的，探索新方向的。因为只有把盘子做大，交出东西的人才有得分，才愿意交对吧。那你说企业活不下去怎么办呢，该降还得降吧，这也没办法。

那很多老板以为 AI 落地卡在技术，卡在数据不全，买了工具上了培训，结果推不动。大家想一想，真正卡住的是什么呢？是员工不配合。外面请来帮老板做 AI 的人，想拿一份销售的聊天记录，往往很久都拿不到。那个销售知道你是老板请来的，他跟客户怎么聊的怎么谈单的，就是他在这家公司值钱的地方啊。交出去了，他担心自己就不重要了对吧。

这不是个别现象。今年四月，美国一家做企业 AI 软件的公司跟一家职场调研机构一起，问了美国英国和欧洲两千四百个上班的人，差不多三成的员工承认自己在给公司的 AI 计划使绊子，二十多岁的年轻人里是四成多。去年八月呢，英国一家科技咨询公司问了四个国家四千个人，三个人里有一个在藏自己会的东西，快四成不愿意教同事自己最拿手的那一块。

而且他们怕得对。斯坦福和麻省理工的几位经济学家，二零二三年发表了一项研究，去年登上了经济学的顶级期刊。他们研究了一家公司五千多个客服，用了 AI 助手之后，新手和能力弱的提升了三成多，老手和高手几乎没提升。原因是 AI 学的就是高手的做法，再把它教给新人。更要命的是，按这家公司原来的奖金算法，高手的收入甚至可能下降。他贡献了经验，结果别人涨了他没涨，这不是他小气，是他交了真的吃亏。

那有些老板就想啊，既然 AI 能让新人很快顶上来，那我招便宜的新人加上 AI，把贵的老人换掉不就行了嘛。这其实是特别短视的做法，断送了公司创新的可能性。老人手里那些对客户对业务的理解，正是去探索新方向要用的东西。全换成新人加 AI，只能把现有的成熟业务做得更便宜，在里面越卷越窄。

所以老板要先把钱的事想清楚。高手的经验被 AI 学走教给了新人，那新人涨上来的业绩里要有高手的一份。不然按原来的算法，他交了就是亏了啊，谁会干这种事呢。

裁人也不能太急。今年二月，美国一家做裁员安置服务的公司问了六百个人力资源负责人。差不多三分之一说裁完之后关键的本事和经验也跟着走了。一半多的人承认裁之前根本没想过能不能让这些人转岗。省下来的人能不能先挪到增收的方向上去呀，这比直接裁要值。

还有一点啊，别把 AI 省出来的全收走。沃顿商学院一位研究员今年一月说过，拿一部分时间给员工去学新东西去试新业务。这样他才觉得 AI 是帮他不是替他对吧。

那从员工的角度呢，去对抗这件事情是没有用的，是绝对没有用的。历史的车轮是早晚要碾过的，马车司机不如早点去学开车。你守着自己开马车的技术不教别人是没有用的，不如把你现在对于道路的熟悉的经验运用到开汽车上去。你懂客户懂业务，这些东西到了 AI 时代照样值钱，前提是你愿意用新工具去用它。

波士顿咨询二零二四年十月问了全球一千个高管，AI 做出成绩的那批公司，算法只占一成，技术和数据占两成，剩下七成花在人和流程上。我之前说过企业 AI 转型是组织问题不是技术问题，今天算是往下挖了一层。大家想想，企业里做 AI 啊，比的不是你用了多先进的模型，是你能不能把人和钱这件事想明白。那今天的内容就是这样，我们明天再见，拜拜。