近年人工智能AI技術席捲全球，觸發企業裁員潮，尤其科技界更甚。本文將深入剖析這場由AI驅動的「數據主導」人力重組模式，揭示企業如何運用AI軟體及演算法篩選裁員名單，並探討績效以外的真正裁員因素，以及在AI時代下，何種人才最能站穩陣腳。
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三大類數據衡量員工去留
最新調查顯示，企業在衡量員工去留時，主要依賴三大類數據：
- 71%受訪人力資源專業人員認為員工的工作經驗、專業技能及證書是重要依據；
- 70%視工作績效評估為關鍵；
- 另有68%則會參考員工的崗位需求及工作負荷。
除了上述核心數據，企業亦會將員工的出席率、薪酬福利及教育背景納入考量，綜合評估每位員工的價值及留任必要性。
透過這些多維度數據，AI系統能夠迅速識別出「可能被裁」的員工，從而協助企業降低營運成本並提升決策效率。儘管逾九成（超過90%）人力資源專業人員承認在裁員決策中依賴軟件及演算法，但當中約一半（約50%）仍然會結合人為判斷，並非完全由AI結果主導。
裁員背後原因：AI技術重組公司資源
專家們指出，現時的裁員決策更多是基於公司戰略調整及AI技術導入，並非員工績效不佳。例如，Meta在2025年大規模裁減約3600人，儘管官方宣稱目標為績效不佳者，但外界普遍分析，這實質上是企業將資源投放於AI技術的結果，而非單純因員工表現遜色。微軟的裁員案例進一步印證此一趨勢。
AI技術不僅取代了重複性高的工種，更逐步影響到中高階技術職位。部分團隊甚至被要求利用AI生成更多程式碼，隨後便有多名工程師遭到裁減。這反映出AI的影響力已超越簡單勞動，直指更高層次的技術崗位。
混合型人才成職場新貴
最具備職場安全感的，無疑是那些能夠與AI協作、具備跨領域技能的「混合型人才」。這些員工不僅擁有紮實的專業知識，更能靈活操作AI工具、解讀機器學習成果，並將其應用於日常工作中。例如，一位懂得運用AI工具的市場推廣經理，或是能精準分析AI數據的產品設計師，在企業轉型過程中顯得更為搶手。
相反，過度依賴單一技能、從事重複性高工作的崗位，例如客戶服務、數據處理或行政助理等，正面臨被AI取代的高風險。為應對此一挑戰，不少企業已著手投資於員工的技能重塑，提供職涯轉型服務，協助員工掌握新技能，以適應AI時代的需求。建立終身學習生態系統，已成為緩解裁員衝擊的關鍵策略。
AI裁員的倫理考量與風險
AI在裁員決策中的廣泛應用，亦引發了潛在的偏見與歧視風險。部分演算法可能因數據偏差，導致錯誤判斷特定族群員工的離職風險，從而造成不公平的裁員決定。這提醒企業在運用AI進行人力決策時，必須保持高度警惕，謹慎調整演算法，以避免加劇職場上的不平等現象。
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Source：CTgoodjobs