Layoffs are actually on the decline in 2026—but not in the tech industry-來自fastcompany
這兩年，若你要問職場上最讓人焦慮的詞彙是什麼，「AI」與「裁員」絕對榜上有名。
隨著科技公司持續大刀闊斧地精簡人力，科技從業人員感到恐懼與厭倦，完全是合情合理的反應。然而，當我們仔細攤開 2026 年最新的勞動市場數據，卻會發現一個充滿矛盾的現象。
根據企業轉職顧問公司挑戰者（Challenger, Gray & Christmas）的報告，美國整體的裁員步伐其實正在放緩。截至今年四月，雇主公布的裁員計畫總數相比去年同期，整整少了一半。
但是，科技業卻是個殘酷的例外。
今年四月，科技業裁員人數突破三萬人，今年迄今總裁員數較去年同期激增 33%，創下自 2023 年以來的歷史新高。究竟是什麼原因，讓科技業在整體經濟趨緩的背景下逆勢大砍人？企業高層再次把矛頭指向了那個完美的理由，人工智慧（AI）。
但我們不禁要問：這真的是事情的全貌嗎？
「資金被挪用」等於「工作被取代」嗎？
科技業一直具有高度循環、大起大落的產業特性，轉型速度也遠比其他產業來得快。在這個時代，大舉投資 AI 熱潮成為了推動該產業人力重組的主因。
在四月份的裁員報告中，AI 是企業最常引用的裁員首要原因，佔了總數的 26%。挑戰者公司的職場專家 Andy Challenger 直言不諱：「無論個別職位是否真的被 AI 取代，原本用於這些職缺的資金確實已經被挪用了。」
這句話點出了一個常被大眾忽略的隱含假設：我們往往把「企業財報上的資金轉移」與「AI 的實際技術衝擊」畫上等號。
企業宣稱因為 AI 而裁員，這等於真實原因嗎？預算被挪向 AI，就足以證明 AI 已經具備取代人力的生產力了嗎？這或許混淆了會計上的重分配與因果關係。
這裡值得我們進一步追問：
- 企業在「投資 AI」到「實際落地應用」之間，最大的摩擦力到底是什麼？
- 我們該如何具體衡量 AI 帶來的生產力提升？該採用什麼樣的數據或單位來評估？
事實上，AI 支出究竟要多久才有辦法達到損益平衡？這部分在目前的市場消息中依然晦暗不明，也是多數企業在發布裁員新聞時，刻意避而不談的區塊。
投資人的兩難：裁員真的是一門好決策？
各家科技公司執行長（CEO）目前面臨著巨大的壓力，必須向市場證明他們的「AI 投資物有所值」。當企業將 AI 掛在嘴邊作為裁員理由時，某種程度上是在對投資人釋放「我們正走在創新尖端」的訊號。
但如果我們拉長時間軸來看，這種決策結構會帶來深遠的影響。這引發了另一個層次的問題：
- 當科技業大規模裁員，對於投資人來說，評估一間企業營運績效的標準會發生什麼樣的結構改變？我們需要拉到多長的時間，才有辦法評估這個轉型決策的績效？
- 更重要的是，在什麼樣的條件下，我們才能事後判定一場「為 AI 讓路」的大裁員其實是個錯誤的決策？
如果大量裁員引發了嚴重的勞資糾紛，這又會如何反過來拖累企業 AI 的發展進程？當媒體大肆渲染裁員的負面新聞，企業在 AI 浪潮下又該如何維持品牌形象？這些都是隱藏在漂亮財報背後的巨大風險。
鐵飯碗的破滅與勞動市場的下一步
當然，有經濟學家出面安撫，認為 AI 尚未在整體勞動市場引發重大變革，且現階段的工作也「還沒有被徹底取代」。
然而，這個觀點也隱含了一個盲點：它預設了「工作徹底被取代」才是衡量勞動市場變革的關鍵標準之一。這忽略了在徹底被取代之前，工作型態的質變、薪資結構的調整，以及勞工議價能力的削弱。
- 哪個工作最有機會被徹底取代？我們又該怎麼衡量什麼樣的狀態才算是「被徹底取代」？
- 大量裁員造成的科技業勞動供需失衡，又會如何產生外部效應，影響到其他傳統產業的數位轉型進程？
這波持續進行的裁員潮再次無情地表明，科技業已經無法像過去那樣提供「鐵飯碗」般的工作保障。當我們把員工視為可以被隨時替換的「營運成本」，而非能與 AI 共同進化的「資本」時，從業人員感到幻滅與恐懼是必然的。
在不確定性中找回主動權
裁員潮與 AI 的崛起，正以前所未有的速度重塑我們對「工作」的認知。新聞報導上的裁員數字只是冰山一角，真正暗潮洶湧的，是勞資雙方權力結構的重新洗牌。
面對這個充滿不確定性的未來，或許我們該問自己的最後三個問題是：
- 在 AI 發展充滿未知的當下，勞資雙方該如何重新評估合約條款與風險分擔機制，才不會讓勞工永遠處於被動挨打的局面？
- 面對產業結構性震盪，我們該繼續恐懼下一次的裁員名單，還是主動思考自己的技能如何不被單一維度的「生產力」給定義？
- 當企業把 AI 當作裁員的完美藉口時，身為工作者的你，準備好在這場資本博弈中，找出屬於自己的新敘事了嗎？
