文／張瑞雄（資訊系教授、前台北商業大學校長）
科技業在 2026 年上半年的裁員數字再度攀升。光是第一季，全球科技公司資遣的人數就將近八萬人，其中近半數的職缺消失，被企業直接點名是 AI 導入與流程自動化造成的結果。甲骨文（Oracle）全球裁減超過二萬名員工，賽富時（Salesforce）把客服部門從九千人縮編到五千人，思科（Cisco）一邊資遣四千名員工，一邊把 AI 代理人發給剩下的九萬名員工使用。這些公司在財報會議上，管理層不再迴避「AI 取代人力」這幾個字，甚至把它當成正面的轉型敘事來講。裁員與 AI 投資同時創下新高，這種看似矛盾的組合，正是眼下最值得企業主管留意的訊號。
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很多人把這波裁員簡單理解成成本削減，把 AI 當成比較便宜的員工替代品。但把鏡頭拉遠一點看，真正在發生的事情，是企業運作的底層邏輯正在被重新設計，不只是換掉幾個職位而已。
AI 從工具變夥伴
過去幾年，AI 在企業裡多半扮演輔助角色，幫忙寫郵件、整理資料、加速某個環節。現在情況不同了，具備推理能力與自主執行力的 AI 代理人，可以連續完成一整段任務，不太需要人在旁邊盯著；結合感測與控制技術的實體機器人，也把自動化從螢幕延伸到倉庫與產線。有研究機構估計，理論上近六成的工作時數可以交給這類系統處理。這個數字聽起來驚人，但它描述的是技術上限，不是企業馬上會達到的現實。
多數公司目前做的，其實只是把 AI 塞進既有的工作流程裡，讓某個環節快一點、便宜一點，帳面上看得到的獲利改善卻很有限。真正拉開差距的企業，做的是完全不同的事，他們願意把整個作業流程拆掉重練，讓人、AI 代理人、機器人依照各自擅長的部分重新分工，而不是讓 AI 去模仿人原本的做事方法。
組織和流程重新思考
台灣不少中小型製造業已經感受到類似的壓力，排程、品質檢驗、文件審核這些原本由基層工程師和行政人員負責的工作，正逐步被自動化工具接手，供應鏈的核對方式也從人工複核，慢慢轉向 AI 輔助驗證。問題是，光是導入工具並不會自動帶來競爭力，不少企業陷入「為了用 AI 而用 AI」的迷思，花了預算卻沒換來效率，關鍵差別在於有沒有把組織架構和決策流程一起重新想過，而不是把新技術硬套進舊框架。
這波轉型也不完全只是關於刪減成本，真正做對的企業，把省下來的資源投入新產品和新服務的開發，讓組織能用更快的速度嘗試、修正、上市，這才是效率提升該對準的方向，而不是單純把人力成本壓到最低。也有公司選擇不同的路，像是印度資訊服務業者高知特（Cognizant）並沒有跟著大幅裁員，反而持續讓社會新鮮人加入團隊，讓他們在實際工作中直接學會與 AI 協作，用相對低的成本養出下一代懂 AI 的人才。這種做法短期看起來慢，長期卻可能比一次性裁員更划算，也提醒大家，AI 轉型從來不是只有一種標準答案。
護城河在改變
當 AI 能力越來越容易取得，過去靠專業知識、人力規模、協調複雜度撐起來的競爭優勢，正在快速貶值。新創公司和客戶自己動手做的模式，都更有機會挑戰原本的產業龍頭，過去需要一整個部門才能完成的工作，現在幾個懂得操作 AI 工具的人就能做到，這讓進入市場的門檻大幅降低，也讓老牌企業原本仰賴的規模優勢，變得沒那麼牢靠。
真正能持續帶來優勢的，反而是那些不容易複製的東西，像是企業自己累積的專屬資料、透過不斷試錯訓練出來的技能與流程，還有掌握客戶關係與生態系入口的能力。在此同時，企業對少數幾家 AI 供應商的依賴也在加深，一旦技術、定價或使用條件被上游掐住，等於是把經營命脈交到別人手上，這是擴大投資 AI 之餘，很少人願意攤開來談的隱形風險。
AI 整合進組織最重要
組織轉型最容易踩到兩種陷阱。一種是動作太保守，把 AI 當成舊系統的小補丁，結果被更早重練流程的對手甩開；另一種是衝得太快，把自主系統丟進組織裡，卻沒有配套的訓練、監督與風險控管，最後出包收場。賽富時在客服部門推動 AI 代理人時，還特別設了負責跨管道協調的督導角色，讓真人與 AI 代理人搭配運作，這種做法在某種程度上正是在兩種極端之間找平衡。
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介於保守與冒進之間，需要有人扛起整合的責任。人資部門要重新設計員工的技能養成路徑，技術部門要把老舊系統打通、建立可重複使用的資料基礎，最上層的決策者則要清楚交代，公司未來到底靠什麼賺錢，又願意為員工的轉型投入多少資源。少了這一層整合，再多的 AI 工具也只會停留在單點應用，很難真正改變組織的競爭力。
裁員數字會持續成為新聞標題，但故事真正的重點，不在於 AI 搶走多少工作，而在於誰能把人、AI 代理人與機器人的分工重新設計得更聰明。對台灣企業來說，比起追逐最新的 AI 工具，更值得思考的，或許是怎麼讓這一波轉型帶來的效率成果，也能延伸到員工的技能與收入上，而不是只反映在公司的財報裡。
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