戴尔因AI上演“大逃杀”，谁能笑到最后？
昨日，我独自闲来无事刷手机时，一则新闻引起了我的注意：戴尔公司计划裁减全球10%的员工。这次裁员主要涉及销售和营销团队，而公司的战略重心则转向了AI业务。
尤其是最后那句“裁员规模可能会更大”，真的是勾起了我的好奇心。
本着“透过现象看本质”的理念，我不禁开始梳理近一年来各大IT公司的裁员进程。通过整理，我发现这并非孤立事件，而是反映了整个行业的变革浪潮。为了更直观地展示这一趋势，我汇总了从去年至今，各大IT和互联网公司因AI替代工作岗位而裁员情况，并制作成了合订本，以供大家参考。
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公司 |
裁员人数 |
相关链接 |
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戴尔 |
约12500人 |
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IBM |
7800人 |
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谷歌 |
数百至1000人以上 |
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多邻国 |
1000人以上 |
其实，这只是沧海一粟，那些不足以上新闻的事情还有很多。
虽然大家都喊着“这两年经济不景气”、“大公司裁人是常事”。但事实上，这波这波因AI出现的裁员潮早有征兆。回顾去年七八月份我所做的研究，两个显著特征已经浮出水面，预示着行业的重大变革。
首先，风险投资公司和投资基金的投资策略发生了明显转变。他们开始明确偏好那些运用生成式人工智能技术的应用和产品，对于缺乏AI赋能的项目则兴趣寥寥。这一趋势清晰地勾勒出了资本市场对AI技术的热切期待。
其次，IBM的一项全球调查结果令人深思。调查显示，高达75%的CEO认为他们的企业应当掌握先进的生成式人工智能技术。这一数据充分反映了企业高层对AI技术的重视程度。
有一位CEO在接受采访时的一句话，更是道出了整个行业的心声："生成式AI模型同时给我们带来了惊喜、惊叹和惊吓。"
从惊喜到惊叹，再到惊吓，这三个层次的反应揭示了AI技术的巨大潜力，同时也暗示了它可能带来的深远影响和潜在挑战。这句话不仅反映了一个人的观点，更是整个行业对AI技术的集体反应的缩影。
通过这些迹象，我们可以清晰地看到，生成式AI已经成为了推动行业变革的核心力量。它不仅改变了投资者的决策标准，也深刻影响了企业的战略方向。当前的裁员潮，某种程度上可以被视为企业为了更好地拥抱AI时代而进行的结构性调整。这场变革，无疑将重塑整个科技行业的未来格局。
不过，在这项调查中，还有一个很有意思的地方：虽然大多数CEO认为应该拥抱生成式AI技术，但仅有29%的高层管理人员认为他们的组织具备实施这项技术的内部专业能力。这一矛盾在后续的深入研究中得到了进一步的阐释。大多数高管之所以对公司的能力持保留态度，主要源于两个方面的考虑：技术演进的不足和数据积累的匮乏。他们认为，公司在这两个关键领域尚未达到足以支撑智能化转型的成熟度。换言之，尽管意识到了生成式AI的重要性，但他们坦承自己的组织还没有做好充分的准备。
要深入理解企业高管们为何认为自身组织尚未为生成式AI的应用做好准备，我们需要从历史的宏观视角审视过去几十年的技术演进。这段时期，我们经历了三个显著的发展阶段，每一个阶段都为下一个阶段奠定了基础，最终引领我们走向智能化时代。
- 第一个阶段是信息化。这一时期的核心任务是将传统的纸质信息转化为电子形式，实现数据的数字化存储。这一步骤看似简单，却是整个数字革命的基石，为后续的发展提供了必要的数据基础。
- 随着信息化的深入，我们迈入了数字化时代。这个阶段的特征是数据量的爆炸性增长。面对海量数据，我们开始进行系统性的分类、分析和挖掘，这就是我们熟知的大数据时代。在这个时期，数据分析师等新兴职业应运而生，他们的使命是从庞大的数据海洋中提炼出有价值的信息和洞察。
- 数据的持续积累和系统化组织，逐渐形成了知识体系，这是数字化时代的直接产物。当知识积累达到一定规模和深度时，它转变成了一种更高阶的战略资产。智慧化正是建立在这些知识的基础之上，利用它们来驱动实现特定的目标和任务。
所以，企业高管们感受到的准备不足，很可能源于他们的组织仍处于这一演变过程的中早期阶段。他们可能已经完成了信息化，正在努力推进数字化，但在知识的系统化积累和利用方面还有待提升。这就导致他们尚未完全具备支持智慧化转型和应用所需的知识资产和能力。
IBM的CEO调研报告还显示了企业领导者在推动生成式AI应用时面临的多重压力。这些压力不仅来自董事会和投资者，还源自员工本身。报告显示，大多数CEO正在引入前所未有的AI相关职位，但可能未充分考虑员工对这些变化的适应能力。速推进技术可能已经超出了员工的舒适区，引发了一定程度的内部紧张和不安。
先看施压要求加速的一面，除了来自董事会和投资者的期望，他们还需要遵循政策层面的指引，国际竞争格局和相关政策的制定也深刻影响着市场投资环境，进而加剧了商业竞争的白热化。在这样的大环境下，企业为了维持竞争优势和市场地位，不得不进行全方位的战略转型。这种转型不仅涉及技术层面的革新，如生成式AI的广泛应用，更触及到组织结构的重塑和人力资源的优化配置。
从这你就能看到，施压是自上而下的“顶层开刀”。
然而，在这一转型过程中，能够迅速适应并有效运用新技术的员工更有可能巩固自身地位，而从事重复性工作的员工则可能面临被淘汰的风险。
让我们通过一张生动直观的图表来深入理解“谁容易被淘汰”。
下方图表的左侧呈现了一幅传统工作场景：员工在领导层的指令下，机械地重复着单调的劳动。
而当我们将视线转向图表的右侧，我们看到了一幅截然不同的画面：管理者发出明确指令，人工智能系统据此高效地产出工作成果。
从这幅图中，我们可以提炼出一个意味深长的警示：你在组织中的位置将决定你应采取的策略。
对于身处上层的领导者来说，如果能够迅速拥抱并精通生成式人工智能，不仅可以巩固自身地位，还可能重塑整个组织结构，使某些中间管理层的角色变得冗余。然而，如果他们无法跟上技术变革的步伐，就可能被那些技术娴熟的员工所取代。
对于处于中间位置的执行层而言，形势更为紧迫，需要立即采取行动。他们面临着双重压力：一方面，人工智能可能取代其当前的工作职能；另一方面，这也是一个向上攀升的机会。如果他们能够迅速掌握并熟练运用人工智能技术，就有可能跃升至领导层，取代那些未能及时适应新技术的管理者。
所以，“血洗”是两方面的，谁都跑不了。
通过深入解读上方的图表，我们可以洞察到在激烈竞争中不仅生存，更要保持领先地位的关键因素。无论是对组织还是个人而言，核心都在于如何培养和充分利用人才。
这不禁让我们思考：在这个人工智能迅速发展的时代，我们应如何成为不可或缺的人才？如何主动融入人工智能的浪潮？
为了在这场变革中不仅生存，更要蓬勃发展，我们需要重点关注两个方面：如何有效应用人工智能技术，以及如何保持持续学习和关注的态度。
先说技术应用。
首先，如果你对生成式人工智能还不甚了解，当务之急是迅速掌握其基本概念和潜在影响。值得注意的是，你无需成为技术专家，深入每个技术细节。相反，重点应放在理解这项技术如何革新我们的工作方式，如何重塑行业格局。这种宏观的理解将帮助你在变革中找准定位，抓住机遇。
其次，深入了解市场上现有的人工智能产品和工具，并积极尝试将它们应用到实际工作中。这种实践性的学习不仅能帮助你快速适应新技术，还能让你洞察到AI在实际工作中的优势和局限性。通过亲身体验，你将更好地理解如何将AI工具与你的专业知识和创造力相结合，从而在工作中创造更大的价值。
当你深入了解了人工智能的背景并实际运用了这些产品后，你将迈入一个新的阶段：学习如何精准控制生成式人工智能，使之成为你工作的得力助手，显著提升你的工作效率和产出质量。在这个阶段，你将重点学习提示词技术。这项技能将帮助你编写更加清晰、精确的指令，从而更好地引导AI工具产生你所需要的结果。掌握了这项技能，你就能够更加灵活地运用AI工具，使其真正成为你工作中的得力助手。
更进一步，你可以探索如何构建智能体（AI Agents）。这些智能体有潜力彻底革新你的工作方式。试想一下，拥有多个虚拟伙伴和助手与你共同工作的场景。每个智能体都可以被赋予特定的角色和任务，它们可以协同工作，大大提高你的工作效率和创新能力。
在实际应用中我给出几条准则：
- 彻底让自己变成一个“懒人”
- 能动嘴的不要动手（用嘴说出你想做的事远比打字来的快）
- 能动手的尽量用AI（用AI远比你苦哈哈的手敲要来的快）
- 把你手上的工作单元切割开，建设属于自己的智能体
- 根据结果反馈不断调整自己的智能体
- 定期审视自己的工作流程，看哪个部分可以更多的用上AI
完成这些学习后，如果你身处组织内部，你可以暂时将注意力集中在手头的工作上，将所学应用于实践，不断优化你的工作流程。但如果你渴望进一步提升，成为领域内的佼佼者，你可以考虑更深入地钻研技术层面。例如，你可以学习如何搭建专业的知识库、构建系统的知识体系。这不仅能够用于驱动你的工作，还可以支持你的个人爱好和创作。
再看个人素质。
在技术层面之外，个人能力的提升才是真正的核心，尤其是学习能力和创造能力这两大支柱。这两种能力不仅是个人成长的基石，更是在这个瞬息万变的时代保持竞争力的关键。
学习能力，本质上是通过持续的阅读和实践来吸收、消化和积累知识的能力。它是构建个人知识体系的基础，也是个人成长的动力源泉。对每个人来说，不断地汲取新知识、应用新信息，都是丰富自我、拓展视野的重要途径。
为了在这个变幻莫测的环境中保持竞争力并确立不败之地，培养并维持旺盛的好奇心和持续学习的习惯是不可或缺的。这意味着你需要广泛阅读，深入研究新领域，不断探索前沿知识。通过这样全方位、多角度的学习和实践，你不仅能够积累丰富的知识，还能够提高自己的适应能力和创新思维。
我深知，在谈论这些概念时，可能会给人一种虚无缥缈的感觉。然而，真正重要的是将这些想法转化为具体的行动。
你现在就可以采取的实际步骤是：
- 设定每日阅读或学习的最小目标，哪怕只有15分钟
- 选择一个固定的时间段来进行学习，让它成为你日常生活的一部分
- 多元化你的学习内容，包括书籍、在线课程、播客等
- 记录你的学习过程和心得，这有助于巩固知识
- 定期回顾和反思你的学习成果，调整你的学习方向和方法
当你的知识储备达到一定量级时，就会诞生创造力。创造能力体现在你如何将不同领域的知识融会贯通，如何用创新的方式解决问题，以及如何产生新的想法和洞见。它是学习能力的自然延伸，也是在AI时代彰显人类独特价值的重要方式。
培养创造能力的方法包括：
- 勇于尝试新事物，接受失败作为学习的一部分
- 培养批判性思维，不盲从权威
- 实践反思，从经验中提炼洞见
- 与不同背景的人交流，激发新的思路
记住，学习能力和创造能力是相辅相成的。通过持续学习，你积累了知识和经验；通过不断创造，你将所学转化为实际价值，并在这个过程中发现新的学习方向。这种良性循环将使你在任何环境下都能保持领先地位，成为真正的游戏赢家。
不要等待，不要犹豫，此刻就是最佳的开始时机。付诸行动，这才是真正的关键。每一天，哪怕只进步一小步，长期累积的效果都将是惊人的。
希望在看文章的你，能够成为这场“大逃杀”的赢家。
以上。
部分资料来源:
- 新浪财经： https://finance.sina.com.cn/zmt/2024-08-06/doc-inchsmtk0179527.shtml?cre=tianyi&mod=pchp&loc=7&r=0&rfunc=6&tj=cxvertical_pc_hp&tr=12
- IBM生成式AI研究报告：https://www.ibm.com/cn-zh/services/insights/generative-ai