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在全球企業為人工智慧大撒幣之際，Microsoft 等科技巨頭持續裁員以支撐 AI 基礎建設投資，與 Ford、IBM 等企業緊急「回聘人類」形成強烈對比。最新數據顯示，逾三成美國企業曾因 AI 砍職缺後又後悔回補，人機協作正取代「全面取代人類」的迷思。
全球 AI 投資浪潮持續升溫，但企業在人力配置上的矛盾與拉鋸，正快速浮上檯面。一方面，美股科技巨頭為了支撐昂貴的 AI 基礎建設，選擇裁撤既有職位；另一方面，多家跨國企業則在嘗試以 AI 取代人力後，發現營運品質下滑，只好逆風「回聘人類」，人機協作成為新共識。
在裁員端，Microsoft(MSFT)傳出將啟動新一波裁員，規模約為全球員工數的 2.5% 以內。根據公司至 2025 年 6 月 30 日提交給美國證管會(SEC)的文件，其全職員工約 22.8 萬人，意味此次調整可能波及數千名員工。消息指出，重整將橫跨多個事業單位，包含 Xbox 遊戲部門、銷售與顧問團隊，屬跨區域、跨產品線的結構性調整。
這並非 Microsoft 首度祭出大規模人力優化。2025 年 7 月，該公司曾進行近年來最大規模裁員之一，一次削減約 4% 員工、約 9,000 個職缺。此次規模雖然略小，但延續了公司在財年結束後進行組織重整的慣例。關鍵在於資源挪移——Microsoft 持續將成本從成熟的前線銷售與消費事業，轉向「燒錢」的 AI 核心基礎設施，以支撐雲端與 AI 相關的巨額資本支出。
這樣的做法，與產業整體趨勢高度一致。Meta(META)預計裁減 10% 人力，Amazon(AMZN)也計畫在全球範圍內砍掉約 16,000 個職缺，顯示美國大型科技公司普遍以「砍人」換取更大程度的 AI 投資空間。這股科技業緊縮風潮，近來也外溢至媒體與金融業，形成一種「為 AI 騰位」的企業共通語言。
然而，在另一端，企業全面「押注 AI、砍掉人」的作法，已開始顯露副作用。美國車廠 Ford 傳出近期重新聘用數百名具經驗的工程師，專門處理品質問題——這些問題是過去導入自動化系統後，AI 所無法妥善解決的。Ford 車輛硬體工程副總裁 Charles Poon 坦言，人工智慧當然是很棒的工具，但效果終究取決於訓練數據與使用情境，並不能「包山包海」處理所有細緻的工程判斷。
金融業也出現類似案例。澳洲 Commonwealth Bank of Australia(CBA)去年裁撤逾 40 名客服人員，改以 AI 語音機器人接手，但系統實際運作後不堪負荷，來電量不減反增，迫使銀行撤回裁員決策。澳洲金融業工會直接形容，讓 CBA 收回裁員是「巨大勝利」。CBA 事後也向媒體承認，在宣布冗員時「沒有充分考量所有商業因素」，並承認當初對所需職務的評估「應該更徹底」。
科技業老字號 IBM 的經驗更凸顯 AI 極限。IBM 曾以 AI 系統處理人資相關工作，機器成功承接約 94% 的例行性請求，卻對剩下 6% 涉及倫理爭議與複雜判斷的案例束手無策。面對這種「最後一哩路」的處理落差，IBM 不僅沒有繼續裁員，反而宣布計畫在 2026 年將美國初階職位招聘量「增加三倍」，涵蓋所有事業單位。IBM 人資長 Nickle LaMoreaux 直言，如果企業不持續投資初階人力，「三到五年後，人才管線會完全乾枯」，這一番話被視為科技業重新重視人力培育的風向球。
從顧問與研究機構的觀察來看，這些案例背後有更結構性問題。Intuition Labs 的報告指出，許多企業以「科技取代人力」作為預算核心，但未同步投資員工的訓練與技能升級，結果團隊根本沒有準備好善用 AI 工具。更具諷刺意味的是，部分積極推動自動化的公司，後來「後悔裁員」，因為他們砍掉的，正是最理解業務、能監督 AI 運作的人才。
人力配置錯誤的比例並不低。Orgvue 的數據顯示，39% 的企業領導者曾因導入 AI 而裁撤員工，但在這群人當中，有高達 55% 事後認為當初的冗員決策「判斷錯誤」。HR 解決方案業者 ADP 亞太區資深副總裁 Jessica Zhang 分析，當 AI 輸出結果不一致、不精準或難以在現場運用時，企業往往需要重新引入人類監督，不僅造成重複勞動，也拖慢決策速度，原本預期的生產力提升反而被稀釋。
美國職場的數據更進一步反映這種「先砍再補」現象。根據人力公司 Robert Half 提供給 CNBC 的資料，約 32% 的美國招聘主管表示，他們曾因 AI 取消某個職位，之後又重新為同樣或相似職務招人。Capitol Technology University 評論指出，AI 的確正在改變職場樣貌，但企業逐漸意識到，真正有價值的是「人機協作」，而不是想像中「完全替代人類工作」。
在此背景下，Microsoft(MSFT)等科技巨頭的裁員策略，也面臨外界更嚴苛的檢視。一方面，市場認同企業必須重新分配資源，以支撐巨額 AI 投資；另一方面，越來越多案例證明，單純削減人力並不能保證生產力提升，甚至可能傷害長期競爭力。未來幾年，企業如何在控制成本、加碼 AI 資本支出與維持人才管線之間取得平衡，將成為左右科技股估值與產業版圖的關鍵問題。
從勞工與監管者的角度，看待這波潮流亦不相同。有工會將「撤回裁員」視為對 AI 失衡應用的修正，也有政策制定者開始關注，在 AI 驅動下的裁員是否需更嚴格的資訊揭露與員工保障機制。整體而言，全球職場已走出「AI 能做所有事」的迷思，迎來更務實的階段——AI 是強大的工具，但只有與適當的人力、制度與監督結合，才能真正轉化為生產力，而不是短視近利的人力帳面遊戲。
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