之前許多公司為了導入人工智慧而進行裁員，近期卻面臨決策反轉，開始重新聘僱人類員工。CNBC 這篇 Employers who laid off workers citing AI are already starting to regret it 中提到 Orgvue 的報告指出，有39% 的公司曾因部署人工智慧而裁撤員工，但其中高達 55% 後來坦承這是一項錯誤的決定。Robert Half 提供給 CNBC 的資料也顯示，有 32% 的美國招募主管曾因公司導入 AI 而將部分職位裁撤，隨後又為了相同或類似職位重新招募人員。由此可見，目前想要用科技來完全取代人力，效果往往不如預期。
澳洲聯邦銀行與IBM的實際案例
除了先前另一篇報導提到的，美國汽車製造大廠福特近期重新聘僱了超過三百位擁有豐富經驗的資深工程師。在製造領域外，其他部門也面臨相似的情境。
澳洲聯邦銀行 ( Commonwealth Bank of Australia)去年裁減超過40名的客服人員，改由 AI 語音機器人接手。然而因系統無法應付客戶的複雜需求，導致客戶進線量不減反增，迫使公司取消裁員決策。澳洲金融業工會發布聲明指出，讓澳洲聯邦銀行撤回這些裁員決策是一次巨大的勝利。該銀行隨後也承認，在宣布裁員時未能充分考量所有相關的商業因素，並坦承應該更徹底評估所需的職位。
軟體大廠 IBM 先前以 AI 來處理高達 94% 的日常人力資源請求，但 AI 卻無法解決剩餘 6% 涉及道德兩難的問題。IBM 隨後宣布，將於 2026 年把全美各業務部門的入門級員工招募人數增加三倍。IBM 人力資源長 Nickle LaMoreaux 在紐約的 Charter AI 高峰會上表示，公司若不持續投資入門級人才，人才庫將在三到五年內面臨枯竭。
缺乏人類監督與培訓成為新挑戰
Intuition Labs 的報告提到，若僅編列預算以科技取代人類，卻未投資於培訓或技能提升，團隊將無法妥善運用人工智慧。許多率先推動自動化的公司後來都對裁員感到後悔，因為他們裁減的正是能夠負責監督這些系統的關鍵人才。人力資源解決方案供應商 ADP 亞太區資深副總裁 Jessica Zhang 表示，當人工智慧的產出出現不一致、不準確或難以應用時，公司往往需要重新引入人類監督。這會導致重複勞動、決策變慢以及生產力提升幅度縮減。美國的國會科技大學 (Capitol Technology University) 也指出，組織逐漸發現建立人機合作模式，遠比完全取代人類工作來得更有價值。
CyberQ觀點
人工智慧確實對目前工作模式帶來了巨大的轉變，但近期各大廠的實際經驗一再證明，若是純粹以降低成本為導向的裁員決策往往會產生反效果。
CyberQ 認為，人類員工所具備的倫理判斷、溝通能力以及對系統的監督與除錯，是現階段演算法所無法複製的。公司決策者在導入新技術時，應將焦點放在如何利用工具來放大員工的能力，而非單純的職位替代。我們得設法有將人類智慧與機器運算相互結合，讓 Human-in-the-Loop (HITL)，人機互補為重。
首圖由 Nano Banana AI 生成
