瑞典金融科技公司Klarna曾大力推動AI取代部分人力。2024年，該公司宣布AI客服系統上線，處理的工作量相當於700名真人客服。執行長塞米亞科夫斯基（Sebastian Siemiatkowski）當時表示，AI客服的顧客滿意度與真人客服相當。

1年多後，他的態度轉變了。塞米亞科夫斯基接受彭博（Bloomberg）訪問時坦言，公司過去幾年過度重視降低成本，導致服務品質下降。Klarna已重新招募真人客服，希望讓顧客需要時，隨時找得到真人協助。

Klarna並非唯一重新檢視AI用人策略的企業。人力資源顧問公司羅致恆富（Robert Half）調查近2000名美國招聘主管，32%受訪者表示，公司曾因AI裁撤某個職位，後來又重新招聘相同或類似職務；金融業的比率最高，達44%。

組織設計平台Orgvue的調查則顯示，曾因導入AI而裁員的企業決策者中，55%承認當初的裁員決定有誤。研究機構Gartner預測，在宣稱因AI縮減客服人力的企業中，半數將在2027年前重新招聘，執行相似工作，只是職稱可能不同。

美國媒體把這類現象稱為「AI迴力鏢」（AI boomerang），原以為可以交給AI的工作，又回到人類手上。

企業原本想靠AI省下人事成本，最後為何又得把人找回來？從這些企業的經驗來看，至少有3個原因。

導入AI才發現，運算費可能比人事費還高

企業縮減人力時，押注的是AI比真人便宜。實際導入後，部分公司才發現，企業使用的AI服務可能依運算量計費，使用規模越大，成本越難掌握。

Uber就是一例。科技媒體TechCrunch報導，Uber曾鼓勵員工盡量使用AI寫程式，內部甚至設有使用量排行榜。結果今年才過4個月，全年AI預算便已用完。

Uber隨後針對部分AI程式開發工具，為每名員工、每項工具設下每月1500美元（約合新台幣4萬5000元）的使用上限。營運長麥克唐納（Andrew Macdonald）也坦言，很難直接判斷AI工具的使用，究竟帶來多少新的消費者功能。

連AI晶片大廠輝達（Nvidia）也面臨高昂的運算成本。該公司應用深度學習研究副總裁卡坦札羅（Bryan Catanzaro）今年4月表示，他的團隊花在GPU、電力與雲端運算的費用，已超過團隊成員的薪資總額。

卡坦札羅認為，這可能只是短期現象，運算成本未來幾年有望下降。但對現在就要編列預算的企業而言，導入AI未必能立刻降低成本。

AI省下製作人力，查錯仍要靠人

第二筆容易被低估的成本，是AI出錯後的查核與善後。

科技媒體CNET在2023年使用AI撰寫理財文章。CNET事後自行檢視，77篇文章中有41篇需要更正；科技網站Futurism另揭露部分文章涉及抄襲。CNET之後暫停這項AI寫稿計畫。

AI產生錯誤後，企業仍得投入人力查核、修正內容，也可能承擔品牌與信任受損的代價。原本預期由AI獨立完成的工作，實際上仍需要真人把關。

這也讓企業重新評估，導入AI後，真正減少的是全部工作，還是只有部分製作流程？如果查核、判斷與處理例外狀況仍要靠人，能省下多少人力，就不能只看AI完成了多少任務。

資深員工走了，AI也跟著失去判斷力

福特（Ford）的經驗顯示，企業不只需要AI，也需要能判斷AI何時出錯的資深人才。

過去3年，福特延攬350名被稱為「灰鬍子」（gray beards）的資深工程師，其中包括福特前員工及供應商人才。他們負責指導年輕工程師、檢查設計圖與技術方案，在零件進入工廠前找出可能的失效點，也協助修正成效不佳的AI工具。

福特並未因此停止使用AI。該公司持續在全球33座工廠使用AI視覺系統，透過超過1000支攝影機，檢查軟管與電路連接等細節。這套系統發現問題時，會通知現場人員修正，避免有瑕疵的零件繼續流入下一道產線。

福特今年在J.D. Power新車初始品質調查中拿下主流品牌第一名，是16年來首度獲得這項成績。福特將品質改善歸因於AI工具與資深工程經驗的結合，而非單靠自動化。

入門職缺砍太多，幾年後誰來接班？

IBM則從初階職缺看見另一項風險。

2023年，執行長克里希納（Arvind Krishna）曾表示，公司將暫停或放緩部分後勤職務的招聘，預估未來幾年約有7800個職位可能由AI與自動化取代。

到了2026年，IBM一方面持續讓AI處理例行工作，另一方面計畫將美國入門人才的招聘人數提高至原來的3倍。IBM表示，這項擴編遍及各部門，包括軟體開發、資安與AI工程等職位。

IBM的情況和Klarna不同，並非裁掉初階員工後，再把相同職位補回來。公司增加的是重新設計過的入門職缺：減少例行寫程式與文件處理，增加客戶互動、分析問題及檢查AI產出的工作。

人資長拉莫羅（Nickle LaMoreaux）說：「如果我們不持續投資入門人才，3到5年後會發生什麼事？人才管道就枯竭了。」

IBM的做法反映，AI可以接手部分初階任務，企業仍需要持續培養新人。否則，今天省下初階人員的薪資，幾年後可能找不到具備組織經驗的中階人才。

台灣企業導入AI，先避開3種用人誤判

Klarna、Uber、福特與IBM面臨的問題不同，背後都有一項共同提醒：企業不能只用「裁掉多少人」來衡量AI導入是否成功。

對台灣企業而言，至少要避開以下3種誤判：

  1. 導入前先算清楚完整成本：除了軟體費用，還要納入運算量、雲端資源、查核人力及教育訓練，避免只拿AI訂閱費與員工薪資相比。
  2. 留住看得出AI哪裡出錯的資深員工：他們熟悉產業細節與例外狀況，是AI系統的重要把關者，不該只因薪資較高，就成為優先裁減的對象。
  3. 不要把入門職缺全部砍掉：企業今天省下初階人員的薪資，幾年後可能面臨中階與資深人才無人接班的問題。

企業重新招聘部分人才，不表示AI對就業的長期衝擊已經消失。

超過200名經濟學家與AI研究者共同連署公開信，其中包括16名諾貝爾獎得主。公開信指出，AI未來十年可能變得極為強大，帶來大規模失業，也可能明顯提高生活水準；政策制定者必須及早建立防護機制與制度，引導AI朝輔助人類的方向發展。

連署人之一、麻省理工學院經濟學家艾塞默魯（Daron Acemoglu）呼籲，AI實驗室應研發增強人類勞動力的工具，而非以取代人類為目標。

眼前的「AI迴力鏢」說明，在現階段的企業應用中，AI仍需要人類提供經驗、判斷與查核。隨著技術進步，哪些工作會消失、哪些職務會被重新設計，仍在變動。

企業此時最需要做的，不是先決定裁掉多少人，而是先釐清AI適合接手哪些工作、人應該留下來做什麼，以及當AI出錯時，組織裡還有沒有人知道該怎麼修正。

資料來源：Entrepreneur、Forbes、CNBC、Orgvue、Gartner、Fortune1,2,3,4、TechCrunch1,2,3、CNN Business、Bloomberg1,2,3、Automotive News、Futurism

核稿編輯：倪旻勤