人力资源报记者 宋凯 陈胜

“公司突然要求所有人高频使用AI，不会用AI似乎就成了能力问题。”过去一年，类似的声音开始出现在越来越多互联网企业内部。AI从一种辅助工具，逐渐进入员工的日常工作：有人被要求统计Token（词元）消耗和AI使用频率，有的部门开始关注代码生成量，还有企业尝试让产品经理直接对接Coding Agent（编程智能体）。

图片由AI生成

与此同时，一场以“AI提效”为名的组织调整正在发生，从程序员到产品、设计、测试，越来越多岗位面临重新定义。

有人被告知，“AI可以做更多事情，所以团队不再需要这么多人”；也有人发现，过去需要数个人完成的工作，如今一个人加上AI工具就可以完成。

AI究竟是在替代人，还是正在成为企业新一轮降本增效的“加速器”？更值得追问的是：当企业开始重新计算一个岗位的“最低必要人数”，人才市场又将发生怎样的变化？

被AI“替代”的人，真的都是被AI替代的吗？

五月中旬的一天，杭州某金融科技企业AI大模型质检专员陈俊走到人力资源部办公室门口，却迟迟没有进去。两年前，他大学毕业，从几千份简历中脱颖而出，进入公司核心业务线。在当时看来，这是一份足以证明个人能力的工作。但两年之后，他成为组织调整中的一员。

“进去之前我在门前犹豫了很长时间。”陈俊说，那一刻最明显的感受不是愤怒，而是恐慌，“很慌，真的很慌，不想再经历这样的事。”

最终，陈俊还是被裁员了。被通知离开的那一刻，他甚至产生了一种复杂的解脱感：“终于能歇一歇了。”但很快，失落感又涌了上来，“感觉是被这个团队抛弃了。”

陈俊的遭遇并不是个例。在互联网企业组织调整中，工作时间较短、赔偿成本相对较低的新人，在一些企业的人员优化中更容易成为被调整对象，但另一层变化同样值得注意：过去被视为“稳定资产”的绩优者，“保护层”也正在变薄。

过去，企业里的高绩效往往意味着更高的职业稳定性；如今，当业务本身发生变化，一个人的绩效再好，也可能无法抵挡岗位消失。

问题由此出现：这些岗位究竟是被AI替代了，还是企业本身已经不再需要原来的业务和组织结构？

成都泰聚泰科技股份有限公司董事长、总经理马天琛观察到，过去公司内部提出“All in AI”，更多是为了开发AI产品；如今，“All in AI”已经开始进入员工的日常工作方式。

过去，一款互联网产品从想法走向上线，需要经过一条相对清晰的专业分工链：产品经理写PRD（产品需求文档），设计师制作视觉方案，前端开发页面，后端负责接口，测试人员进行验收。

Coding Agent等AI工具出现后，这条流水线正在被压缩。过去需要程序员编写的代码，如今可以通过自然语言描述直接生成；过去需要设计和前端共同完成的页面，产品经理也可以借助AI快速生成演示版。技术能力正在从“专业岗位专属能力”，变成越来越普遍的生产工具。

这意味着企业管理者看到的不再只是“AI能写多少行代码”，而是如果一个人借助AI能够完成过去两个人甚至三个人的工作，那么企业是否还需要原来的人员配置？这才是AI进入组织之后真正具有冲击力的地方。

AI没有想象中那样无所不能

真正进入复杂业务场景后，AI远没有想象中那样无所不能。马天琛举了一个例子：一家拥有数千万商品的电商平台，如果要求AI每天对庞大的商品池进行巡检，就会涉及算力成本、异常识别、历史数据、业务规则及大量特殊场景。

“你让AI去巡检几千万的商品量，这就是很大的消耗，而且是每天巡检。你还要把各种场景的异常指标输进去，这在现实中并不简单。”

复杂业务的难点，从来不只是“会不会写代码”。历史代码、系统兼容、数据质量、业务逻辑、异常场景及责任边界，构成了真正的技术深水区。大语言模型还存在事实幻觉和错误生成等问题。因此，AI能够降低部分工作的复杂度，却并不意味着复杂度本身消失。

真正值得警惕的是，当AI进入企业管理体系后，技术能力很容易被转化为一种管理预期。马天琛说：“很多管理者会觉得，员工运用AI以后，效率一定会呈现几十倍甚至上百倍增长。”

于是，过去一个月完成的任务，现在可能被要求一周完成；过去一个团队完成的工作，现在可能被要求一个人完成。

当员工提出“AI目前还做不到”时，问题又可能被重新解释成：不是AI做不到，而是你不会用。AI原本应该成为提高效率的工具，却可能逐渐变成衡量员工“是否值得留下”的新标准。

更值得关注的是，一些企业内部已经出现了颇具“荒诞”的AI考核。有的企业部门施行Token消耗排行榜，员工AI使用量越高，排名越靠前，甚至被暗示可能影响转正、晋升和绩效。

结果却出现了意想不到的现象：有人开始研究如何“空耗Token”，有人拿公司资源让AI写小学生作业，有人故意给AI设置错误信息，让模型不断修正，以增加Token消耗。

当员工开始研究“如何证明自己用了AI”，而不是“如何真正利用AI创造价值”，一个重要信号出现了：企业真正需要的可能不是AI，而是一个可以量化的AI使用指标。

后来，一些简单粗暴的排行榜被调整，但新的管理方式又出现了。插件开始记录代码和AI对话，系统自动生成工作日报；员工在群里分享新的AI Skill，即使没有人真正使用，也可能立即获得管理者的点赞。

表面看，这是企业AI化；从组织管理角度看，却可能演变成一次新的“数字化内卷”。过去，员工需要证明“我很忙”；现在，还要证明“我很AI”。

为什么AI能力有限，裁员却依然发生？

如果AI目前还没有强大到能够全面取代程序员，为什么互联网企业的组织调整仍然如此密集？答案可能恰恰不在AI本身。深圳欢聚时代AI风控部首席工程师Stephen认为，很多部门首先面对的是“业务没有那么多了”，于是才开始寻找AI提效的空间。“比如我所在的公司，业务营收一直在下滑，包括最近一些公司的调整，好像也是业务层面一直在下滑。”这句话揭示了一个容易被忽略的事实：AI可能不是裁员的唯一原因，甚至未必是最主要的原因，但它正在成为组织重构的重要变量。

传统互联网业务增长放缓，流量红利下降，竞争成本上升，企业需要重新寻找增长曲线。同时，AI成为资本、技术和产业竞争的新方向。企业一边需要投入资源建设AI能力，另一边又需要控制传统业务成本。于是，“AI提效”和“组织瘦身”发生了交汇。

过去企业裁员可能直接说“降本增效”；如今，企业可以进一步解释“AI改变了生产方式”。

这句话本身没有错。但它也可能掩盖另外一个事实：有些岗位的消失，并不是因为AI已经完全具备替代能力，而是因为企业决定不再按照过去的方式配置人力。

这也是理解这一轮人才重构的关键。AI真正改变的，可能不是某一个职业是否存在，而是一个岗位究竟需要多少人，以及这些人每天究竟需要完成什么任务。

总的来说，被AI替代的首先可能不是“程序员这个职业”，而是程序员工作中那些高度重复、规则明确、可以标准化的任务。设计师、文案、客服、数据分析等岗位同样如此。真正发生变化的是企业对人力配置的重新计算：过去需要10个人完成的工作，如果未来确实能够由5个人加AI完成，那么另外5个人的岗位就会面临重新定义。这不是简单的“AI取代人”，而是AI重新定义了企业需要多少人、需要什么样的人。

AI时代真正稀缺的，不是“会用AI的人”

互联网曾经是年轻人的黄金赛道。移动互联网时代制造了大量高薪岗位和职业机会。如今，AI正在成为新的技术风口。

但每一次技术革命，都可能同时制造两种完全不同的叙事。站在产业一端，看到的是生产率、效率和新增长空间；站在个体一端，看到的却可能是岗位消失、能力贬值和职业重新洗牌。

当行业从“需要更多人”进入“需要更少但更强的人”，人才市场的评价逻辑也会改变。学历可能仍然重要，但单纯学历的价值会被重新评估；经验仍然重要，但重复性经验的价值可能下降；专业能力仍然重要，但“专业能力+AI”的组合开始成为新的竞争门槛。

今天很多企业都在要求员工学习AI，这本身没有问题。问题在于，如果企业把“会不会用AI”简单等同于“有没有价值”，就可能走向另一个极端。

AI可以生成代码，但不能替企业承担业务责任；AI可以生成方案，但不能替管理者判断组织应该向哪里走；AI可以提高一个人的生产效率，却无法自动回答：我们到底为什么要做这件事？

这恰恰可能是未来人才价值重新回归的地方。

未来真正稀缺的，不一定是最会使用AI的人，而是能够驾驭AI，同时拥有深厚专业能力、业务理解和复杂问题解决能力的人，更大的问题则在企业之外。

技术进步没有错，企业追求效率也没有错。真正值得讨论的是，当AI把企业从“需要更多人”推向“需要更少的人”时，那些被技术省下来的人怎么办？

如果答案只有一句“你也应该学会AI”，问题显然被过度简化了。一个人从传统岗位转向AI相关岗位，需要重新学习技能，需要付出时间，也可能承担收入下降甚至失业的风险；而企业获得的效率提升，却可以迅速反映在成本和利润表上。

技术进步的收益可以快速兑现，人才转型的成本却可能由个人承担。这或许才是AI时代人才政策、企业管理和就业市场真正需要面对的问题。AI不会因为人的恐慌而停止发展，企业也不会因为员工的不安而放弃效率革命。

AI时代的竞争，也许并不是“人和AI谁留下”，而是谁能成为那个会使用AI、理解业务、解决复杂问题，并且能够不断重新定义自己的人。

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