當「教AI做自己的工作」變成KPI:AI衝擊職場的真實現況

過去談AI對職場的影響,很容易停留在「員工感到焦慮」這種偏心理層面的描述。但如果攤開這一兩年實際發生的變化,就會發現這些焦慮並不是憑空而來。

有些部門真的被大幅縮編,部分職位甚至整批消失;而許多仍然留在崗位上的員工,除了被要求整理工作知識、建立AI資料庫與反覆測試系統,還必須將「AI能處理多少工作」列為績效指標。換句話說,他們不只要教AI做自己的工作,還必須在KPI的要求下,持續補充資料、修正錯誤、完善知識庫,努力提高AI可取代人工處理的比例。

這篇文章所要討論的,正是這個更貼近職場現實的情狀。

裁員數字,不再只是零星案例

根據人力顧問公司Challenger, Gray & Christmas彙整全美企業公開裁員公告所做的統計:

  • 2025年美國企業裁員中,直接被歸因於AI的職位高達五萬五千個。
  • 進入2026年後,這個數字急速攀升 —光是到五月為止,全年因AI而被裁的職位就已經來到八萬七千七百多個,佔Challenger同期追蹤到的全部裁員計畫約22%,比2025年全年總和還多。

這樣的加速幅度顯示,AI正快速成為企業重整工作流程、預算與人力配置的重要因素。

辦公室內,AI機器人坐在電腦前工作,一名女性員工在後方收拾個人物品,象徵AI取代工作與企業裁員。

當AI成為大幅縮編的理由:三個具體案例

整體產業數據看起來仍然抽象,但落到公司層級,AI對特定職能與人力規模的衝擊,已經出現幾個相當具體的案例。

(一) Snowflake:AI合作宣布後,技術文件團隊遭大幅裁減

2026年3月,雲端資料公司Snowflake大幅裁減技術寫作與文件團隊,大約70個職位受到影響。值得注意的是,就在裁員前一個多月,Snowflake才宣布與OpenAI簽下為期多年的2億美元合作案,準備將AI更深入地導入產品與服務。

雖然 Snowflake 並沒有證實這項合作與裁員有直接關係,也沒有表示AI已全面接手技術文件工作;但如此接近的時間點,仍不免讓人懷疑:這項AI合作是否加速了公司對文件工作流程與人力需求的重新評估?尤其被裁減的並非一般文書人員,而是一群必須理解複雜產品,再將技術資訊整理成使用者看得懂之文件的專業工作者。

(二) DeepL:AI原生轉型下的大幅裁員

翻譯科技公司DeepL,自己就是AI翻譯工具的開發者,卻在2026年5月宣布裁員兩百五十人,約佔全公司四分之一的人力。

執行長Jarek Kutylowski在公開信中表示,這是要把公司重整為「AI原生」組織—用更少的人力,做過去需要整個團隊才能完成的工作。

(三) Dukaan:裁掉九成客服被視為AI成果

印度電商新創公司Dukaan則是一個較早、也更為直接的案例。

2023年,該公司執行長Suumit Shah公開表示,在導入自行開發的AI聊天機器人後,公司裁掉了90%的客服團隊。他同時宣稱,首次回應時間從1分44秒縮短為即時回應,問題處理時間從超過兩小時降至約三分鐘,客服成本則減少約85%。

這起事件的重要性不只在於裁員比例,而是企業主管公開將「減少多少客服人力」包裝成AI導入成功的證明。員工的消失,不再只是效率提升後的附帶結果,而直接成為企業展示技術成果的一部分。

「訓練AI取代自己」,是全球正在發生的組織模式

要求員工建立AI知識庫、測試上線成果、並回報AI省下多少工時企業一邊要求員工親手把AI訓練得更完整,一邊也在計算,當AI學會這些工作之後,還可以減少多少人力。這樣的流程並不是個別公司的特殊安排,而是2026年被大量報導、也被勞工組織正式記錄下來的現象。世界經濟論壇針對全球超過1,000家大型雇主的調查顯示:

  • 77%的企業計畫培訓員工,讓他們能夠與AI共同工作。
  • 但同時也有41%的企業預計,隨著AI能夠自動完成更多任務,將縮減部分人力。

這兩個數字放在一起,揭露了AI轉型中最矛盾的一面:企業一邊要求員工親手把AI訓練得更完整,一邊也在計算,當AI學會這些工作之後,還可以減少多少人力。

「只裁不懂AI的人」,這句話禁得起檢驗嗎?

Gallup在2026年公布的調查發現,目前因裁員而失業的受訪者中,有62%平時幾乎不使用AI;相較之下,仍在職者中不使用AI的比例為50%。即使將年齡、教育程度、產業及被裁時間等因素納入考量,不使用AI的人仍呈現較高的被裁風險。

不過, 懂AI或許能提高一個人留下來的機會,卻不能保證公司仍會保留原本的人力規模。假設一個十人的部門在AI上線後只準備留下五個人,即使十個人都會使用AI,最後仍然只有五個名額。

但同一份調查也揭露了一個耐人尋味的反差:當被裁員工被問到自己失去工作的主要原因時,只有1%主動提到AI或自動化;更多人提到的是組織重整、成本縮減、業務下滑或職位取消。

這並不代表AI與裁員無關。更多時候,AI未必直接寫在資遣通知上,而是成為企業重新設計組織與人力結構的催化劑。當AI讓部分工作量下降、職務得以合併,企業便有了更具體的理由重新分配預算、取消職位,也可能在這個過程中,淘汰原本就想調整、卻缺乏充分理由處理的人力。

因此,比「不懂AI就會被裁」更接近現實的說法是:當企業決定利用AI重新設計工作流程、把預算從人力轉向科技投資,原有職位就可能被縮減或取消。

面對AI 衝擊,我們可以往哪個方向努力?

如果你現在也正面臨AI帶來的裁員衝擊,或是也被要求投入訓練AI的行列,或許能參考以下幾個方向,作為接下來行動上的參考。

(一) 把訓練AI的過程,轉化為帶得走的專業能力

Snowflake的案例顯示,員工在訓練AI過程中展現的專業判斷——釐清流程、定義標準、找出AI的極限與盲點——本身就是具體貢獻,是未來「維護AI、把關AI品質」職位所需要的核心能力。

(二) 用更完整的視角,看待組織變動

「不懂AI」可能只是裁員原因之一,背後通常還有成本壓力、預算轉移、組織重整與職務合併。面對縮編時,不必把結果全部解讀成自己能力不足。先看清楚問題來自個人表現、職務消失,還是公司已經決定減少整體人力,才能更務實地判斷下一步。

(三) 不要只會操作AI,也要能判斷問題與創造價值

Snowflake的技術文件團隊被裁前,同樣是最熟悉AI工具的一群人,因此,「懂AI」本身不是絕對的保命符。真正難以被取代的,是具備這三個項目:看得懂公司真正需要什麼、找得出部門實際的貢獻與價值所在、懂得如何運用AI把想法落實成具體成果。

結語:AI時代,重新找到自己的位置

AI對職場的衝擊,已經實際反映在裁員數字、部門重組與工作內容的改變中。對正在經歷這些變化的人來說,單純說一句「學會AI就不會被淘汰」,顯然不足以回應眼前的現實。

懂AI確實可能提高一個人留下來的機會,卻不能保證公司會維持原本的人力規模;努力協助企業建立AI,也不能保證AI完成之後,原來的職位仍然存在。

因此,我們能做的,不只是配合公司把AI訓練得更完整,而是同時看清自己的工作正在如何改變:哪些任務已經容易被取代,哪些能力仍然需要人的判斷,以及自己在這場轉型中,究竟累積了哪些可以帶往下一個職位的經驗。

AI或許會改變一個職位是否繼續存在,但一家公司的組織決定,仍然不能完整定義一個人的能力與價值。

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