{"id":34749,"topic":"ai","source":"36 Kr","title":"为啥越来越多的公司发现AI不能替代人工？ - 36 Kr","url":"https://36kr.com/p/3891302755367560","url_hash":"f2e58f4fc3b0f33c836e7f570502df0499061096","author":"","summary":"为啥越来越多的公司发现AI不能替代人工？ 36 Kr","content":"最近几年，伴随着人工智能的高速发展，AI已经迅速在我们的生活中普及开来，以至于不少公司甚至都希望赶快把员工裁掉，利用AI来降本增效，实现利润的全方位提升，然而就在最近却有媒体发出不同的声音，有些公司突然发现裁员似乎裁早了，为啥会有越来越多的公司发现AI不能替代人工？\n 一、后悔裁员裁早了？\n 据财联社的报道，一些专家和反对者曾经预测，人工智能将对全球劳动力市场造成严重冲击，而这似乎也被科技行业及部分制造公司的裁员计划所印证。但有新的调查发现，一些公司已后悔之前因人工智能裁员。\n Intuition Labs的一份报告指出，在预算中只关注用技术取代人类，而不投资于培训或技能提升，将导致团队无法有效利用人工智能。大力推行自动化的公司中，许多公司后来都后悔裁员，因为他们裁掉的恰恰是那些负责监督人工智能的关键人员。\n 另根据Orgvue的报告，39%的企业领导者因人工智能部署而裁员。然而，其中55%的人承认，他们在裁员问题上做出了错误的决定。\n 近日，美国汽车制造巨头福特宣布重新聘用数百名经验丰富的工程师，以解决自动化系统无法处理的质量问题。福特汽车硬件工程副总裁Charles Poon，人工智能是一个很棒的工具，但它的效用取决于你用来训练它的信息质量。\n 除了福特之外，澳洲联邦银行以及软件巨头IBM也出现了自动化后效率不佳的问题。去年，澳洲联邦银行裁减了40多名客服人员，并用人工智能语音机器人取而代之。然而，人工智能系统不堪重负，导致客服系统瘫痪，电话量积压，迫使联邦银行撤回了裁员决定。\n 无独有偶，即使是被誉为硅谷钢铁侠的马斯克最近也在宣布对于AI使用的限制，据美国科技媒体The Information报道，从7月6日起，特斯拉每位员工每周AI花费上限为200美元。超出部分，需要单独审批。并且不再把AI作为最大的助力。\n 二、为啥越来越多的公司发现AI不能替代人工？\n 近两年，AI浪潮席卷商业世界，不少公司仿佛抓住了“降本增效”的救命稻草，在裁员名单上大笔一挥，把AI当成了能替代一切的万能钥匙。可如今，越来越多企业回过神来，发现自己当初的裁员动作，实在操之过急，这件事我们该怎么看？\n 首先，AI从不是插上电就能跑的永动机。很多企业对AI的认知，停留在互联网宣传的理想化场景里，认为只要接入大模型、上线智能系统，就能自动完成工作、替代大量人力，是插上电就能持续高效运转的永动机。但真实的产业落地，和舆论渲染的完全不一样。任何企业级AI应用，都不是一次性部署就能长期使用的，它高度依赖持续的数据投喂、精细化的提示词调优、海量错误输出的修正迭代。没有人工持续介入优化，AI模型的输出精度会持续下滑，适配性会越来越差，最终沦为摆设。\n 很多企业此前只看到了AI替代人工的显性成本节省，却完全无视了AI运维的隐性人力成本。简单来说，AI替代的是基础执行人力，却催生了数据标注、模型调优、内容复核、场景适配、问题纠错等一系列全新的人工岗位。不少企业盲目裁掉一线业务人员、基础运营人员后才发现，原本这些员工日常积累的业务经验、场景数据、问题处置方式，正是AI正常运转的核心支撑。比如说，AI的确可以替代客服很大部分的工作，但是一旦企业全方位用AI替代客服的时候就会发现，客服真正解决复杂问题的能力，那种需要同理心和梳理清楚用户各种稀奇古怪表达中真正诉求的能力是AI所不具备的。人工裁掉了，配套的业务数据、场景认知、纠错能力也就消失了，AI不仅无法高效工作，反而频繁输出错误内容，拖累整体业务效率。这也是当下很多企业最直观的感受：单纯靠AI脱离人工，不仅降不了本，反而会增加大量隐形投入，得不偿失。\n 其次，大规模推行AI化的公司容易陷入“要素错配”陷阱。在一个生产体系里，各要素得匹配才能出效益。现在的情况是，AI输出的质量高度依赖于人工的辅助，特别是那些具有专业判断力的复核人员。很多企业把那批懂业务、有经验的老员工裁了，留下的只是一群对着屏幕发呆的操作员，或者是根本看不懂AI在说什么的管理层。这时候，AI产出的东西没人能把关，错误率直线飙升。\n 更要命的是，AI本质上是个基于概率的生成模型，它只能在既定的框架里解决问题，它不会主动突破规则，更别提什么市场创新了，这可能就是目前AI与人类最大的区别。商业竞争靠的是什么？很多时候靠的是那一点点“不讲理”的创新和直觉，在经济学上，著名经济学家熊彼特将其归纳为“破坏性创新”，但是就是这个“破坏性创新”往往就是AI给不了。结果就是，那些已经AI化的工作流程，因为缺乏创新和判断力，又得重新把人工找回来掺和进去，这其实是一种资源的巨大浪费。\n 第三，非标准化业务与AI存在天然适配难题。业务场景的复杂性，远超算法的设计边界。很多老板以为自己的业务是标准化的，其实根本不是。真实的世界是充满了灰度、充满了非标准化的。你在简单的场景下，比如做个摘要、翻译个文档，AI确实溜得飞起。但一旦放到复杂的企业级应用里，AI立马就会出现“水土不服”。比如面对一个棘手的客户投诉，或者需要极度细腻的情感沟通场景，AI那套僵硬的逻辑根本不够看。\n AI缺乏共情能力，它听不懂弦外之音，更理解不了客户愤怒背后的深层诉求。这时候，一个有经验的人工客服，可能几句软话就能把事儿平了，但AI可能只会机械地复读条款，直接把客户气跑，笔者最近在不少互联网公司和商业银行的AI客服中有深刻体验，AI车轱辘话来回说，让人无力吐槽。这种在复杂场景下的无力感，让很多企业意识到，所谓的“标准化”只是理论上的乌托邦，现实中处理“例外情况”的能力，才是企业的核心竞争力，而这恰恰是AI的短板。\n 第四，从目前这个阶段来看，AI的确可以极大地提高效率，这一点毋庸置疑。但指望它完全替代人工，至少在可见的未来，还是一个代价高昂的幻想。特别是最近一段时间，大家都注意到了，大模型的调用成本，也就是token费用，其实一直居高不下。当你把API调用费用、算力租赁费用、数据治理成本、以及为了维护AI系统而新增的工程师团队成本全部算上，你会发现，用它来完全替代一个中等水平员工的成本，可能并不划算，甚至更贵。这就像用一架精密昂贵的无人机去取代一个提着篮子采茶的农妇，账不是这么算的。\n 所以，AI的最优定位，应该是辅助人类的效率工具，而不是完全的替代品。它最好的角色，是成为员工手里的那把“瑞士军刀”，帮他们从繁琐、重复、低价值的信息检索和整理工作中解放出来，让他们有更多精力去做那些需要判断力、创造力和情感连接的高阶工作。通过AI赋能你的员工，让一个普通员工能发挥出骨干的效能，这比简单粗暴地裁员，要聪明得多，也有效得多。毕竟，工具的价值在于被人使用，而不是取代使用工具的人。\n 因此，技术替代人类从来都不是一蹴而就的线性过程。每一次技术变革都会带来阵痛，但阵痛之后往往是生产关系的重构。企业在面对AI浪潮时，与其在旧世界里恐惧和盲目试错，不如主动走进新世界，重新审视人与机器的边界。\n 毕竟，被淘汰的从来不是某个具体的岗位，而是那些可被轻易蒸馏的标准化工作能力。只要人类还掌握着定义问题、共情他人和突破规则的能力，AI就永远只能是工具，而人，才是驾驭工具的主人。","image_url":"https://img.36krcdn.com/hsossms/20260711/v2_4ce8cb41785b4e81bfd26ff511647c3d@1359839007_oswg51603oswg1053oswg495_img_jpg?x-oss-process=image/resize,m_mfit,w_600,h_400,limit_0/crop,w_600,h_400,g_center","lang":"zh","published_at":"2026-07-11T19:49:00+00:00","fetched_at":"2026-07-12T15:15:06+00:00","status":"read","starred":0,"extract_state":"ok","summary_auto":"最近几年，伴随着人工智能的高速发展，AI已经迅速在我们的生活中普及开来，以至于不少公司甚至都希望赶快把员工裁掉，利用AI来降本增效，实现利润的全方位提升，然而就在最近却有媒体发出不同的声音，有些公司突然发现裁员似乎裁早了，为啥会有越来越多的公司发现AI不能替代人工？\n 一、后悔裁员裁早了？\n 据财联社的报道，一些专家和反对者曾经预测，人工智能将对全球劳动力市场造成严重冲击，而这似乎也被科技行业及部分制造公司的裁员计划所印证。但有新的调查发现，一些公司已后悔之前因人工智能裁员。\n Intuition Labs的一份报告指出，在预算中只关注用技术取代人类，而不投资于培训或技能提升，将导致团队无法有效利用人工智能。大力推行自动化的公司中，许多公司后来都后悔裁员，因为他们裁掉的恰恰是那些负责监督人工智能的关键人员。\n 另根据Orgvue的报告，39%的企业领导者因人工智能部署而裁员。然而，其中55%的人承认，他们在裁员问题上做出了错误的决定。\n 近日，美国汽车制造巨头福特宣布重新聘用数百名经验丰富的工程师，以解决自动化系统无法处理的质量问题。福特汽车硬件工程副总裁Charles Poon，人工智能是一个很棒的工具，但它的效用取决于你用来训练它的信息质量。\n 除了福特之外，澳洲联邦银行以及软件巨头IBM也出现了自动化后效率不佳的问题。去年，澳洲联邦银行裁减了40多名客服人员，并用人工智能语音机器人取而代之。然而，人工智能系统不堪重负，导致客服系统瘫痪，电话量积压，迫使联邦银行撤回了裁员决定。\n 无独有偶，即使是被誉为硅谷钢铁侠的马斯克最近也在宣布对于AI使用的限制，据美国科技媒体The Information报道，从7月6日起，特斯拉每位员工每周AI花费上限为200美元。超出部分，需要单独审批。并且不再把AI作为最大的助力。\n 二、为啥越来越多的公司发现AI不能替代人工？\n 近两年，AI浪潮席卷商业世界，不少公司仿佛抓住了“降本增效”的救命稻草，在裁员名单上大笔一挥，把AI当成了能替代一切的万能钥匙。可如今，越来越多企业回过神来，发现自己当初的裁员动作，实在操之过急，这件事我们该怎么看？\n 首先，AI从不是插上电就能跑的永动机。很多企业对AI的认知，停留在互联网宣传的理想化场景里，认为只要接入大模型、上线智能系统，就能自动完成工作、替代大量人力，是插上电就能持续高效运转的永动机。但真实的产业落地，和舆论渲染的完全不一样。任何企业级AI应用，都不是一次性部署就能长期使用的，它高度依赖持续的数据投喂、精细化的提示词调优、海量错误输出的修正迭代。没有人工持续介入优化，AI模型的输出精度会持续下滑，适配性会越来越差，最终沦为摆设。\n 很多企业此前只看到了AI替代人工的显性成本节省，却完全无视了AI运维的隐性人力成本。简单来说，AI替代的是基础执行人力，却催生了数据标注、模型调优、内容复核、场景适配、问题纠错等一系列全新的人工岗位。不少企业盲目裁掉一线业务人员、基础运营人员后才发现，原本这些员工日常积累的业务经验、场景数据、问题处置方式，正是AI正常运转的核心支撑。比如说，AI的确可以替代客服很大部分的工作，但是一旦企业全方位用AI替代客服的时候就会发现，客服真正解决复杂问题的能力，那种需要同理心和梳理清楚用户各种稀奇古怪表达中真正诉求的能力是AI所不具备的。人工裁掉了，配套的业务数据、场景认知、纠错能力也就消失了，AI不仅无法高效工作，反而频繁输出错误内容，拖累整体业务效率。这也是当下很多企业最直观的感受：单纯靠AI脱离人工，不仅降不了本，反而会增加大量隐形投入，得不偿失。\n 其次，大规模推行AI化的公司容易陷入“要素错配”陷阱。在一个生产体系里，各要素得匹配才能出效益。现在的情况是，AI输出的质量高度依赖于人工的辅助，特别是那些具有专业判断力的复核人员。很多企业把那批懂业务、有经验的老员工裁了，留下的只是一群对着屏幕发呆的操作员，或者是根本看不懂AI在说什么的管理层。这时候，AI产出的东西没人能把关，错误率直线飙升。\n 更要命的是，AI本质上是个基于概率的生成模型，它只能在既定的框架里解决问题，它不会主动突破规则，更别提什么市场创新了，这可能就是目前AI与人类最大的区别。商业竞争靠的是什么？很多时候靠的是那一点点“不讲理”的创新和直觉，在经济学上，著名经济学家熊彼特将其归纳为“破坏性创新”，但是就是这个“破坏性创新”往往就是AI给不了。结果就是，那些已经AI化的工作流程，因为缺乏创新和判断力，又得重新把人工找回来掺和进去，这其实是一种资源的巨大浪费。\n 第三，非标准化业务与AI存在天然适配难题。业务场景的复杂性，远超算法的设计边界。很多老板以为自己的业务是标准化的，其实根本不是。真实的世界是充满了灰度、充满了非标准化的。你在简单的场景下，比如做个摘要、翻译个文档，AI确实溜得飞起。但一旦放到复杂的企业级应用里，AI立马就会出现“水土不服”。比如面对一个棘手的客户投诉，或者需要极度细腻的情感沟通场景，AI那套僵硬的逻辑根本不够看。\n AI缺乏共情能力，它听不懂弦外之音，更理解不了客户愤怒背后的深层诉求。这时候，一个有经验的人工客服，可能几句软话就能把事儿平了，但AI可能只会机械地复读条款，直接把客户气跑，笔者最近在不少互联网公司和商业银行的AI客服中有深刻体验，AI车轱辘话来回说，让人无力吐槽。这种在复杂场景下的无力感，让很多企业意识到，所谓的“标准化”只是理论上的乌托邦，现实中处理“例外情况”的能力，才是企业的核心竞争力，而这恰恰是AI的短板。\n 第四，从目前这个阶段来看，AI的确可以极大地提高效率，这一点毋庸置疑。但指望它完全替代人工，至少在可见的未来，还是一个代价高昂的幻想。特别是最近一段时间，大家都注意到了，大模型的调用成本，也就是token费用，其实一直居高不下。当你把API调用费用、算力租赁费用、数据治理成本、以及为了维护AI系统而新增的工程师团队成本全部算上，你会发现，用它来完全替代一个中等水平员工的成本，可能并不划算，甚至更贵。这就像用一架精密昂贵的无人机去取代一个提着篮子采茶的农妇，账不是这么算的。\n 所以，AI的最优定位，应该是辅助人类的效率工具，而不是完全的替代品。它最好的角色，是成为员工手里的那把“瑞士军刀”，帮他们从繁琐、重复、低价值的信息检索和整理工作中解放出来，让他们有更多精力去做那些需要判断力、创造力和情感连接的高阶工作。通过AI赋能你的员工，让一个普通员工能发挥出骨干的效能，这比简单粗暴地裁员，要聪明得多，也有效得多。毕竟，工具的价值在于被人使用，而不是取代使用工具的人。\n 因此，技术替代人类从来都不是一蹴而就的线性过程。每一次技术变革都会带来阵痛，但阵痛之后往往是生产关系的重构。企业在面对AI浪潮时，与其在旧世界里恐惧和盲目试错，不如主动走进新世界，重新审视人与机器的边界。\n 毕竟，被淘汰的从来不是某个具体的岗位，而是那些可被轻易蒸馏的标准化工作能力。只要人类还掌握着定义问题、共情他人和突破规则的能力，AI就永远只能是工具，而人，才是驾驭工具的主人。","cluster_id":null,"extract_retries":0,"extract_error":null,"contract_version":"news_item.v1","format_contract_version":"news_item_formats.v1","dedup_url":"https://36kr.com/p/3891302755367560","quality_profile":{"profile_version":"extraction_quality.v2","bucket":"high","confidence":0.9,"failure_kind":"none","retryable":false,"retry_after_attempts":0,"reason":"High confidence: full text extraction produced 2958 characters.","operator_guidance":{"severity":"ok","recommended_action":"trust_full_text","next_step":"Use the extracted full text as the primary article source.","operator_label":"Ready","can_retry":false,"can_use_summary":false,"diagnostics_required":false},"content_depth":{"contract_version":"content_depth.v1","category":"full_text","label":"Full 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另根据Orgvue的报告，39%的企业领导者因人工智能部署而裁员。然而，其中55%的人承认，他们在裁员问题上做出了错误的决定。\n 近日，美国汽车制造巨头福特宣布重新聘用数百名经验丰富的工程师，以解决自动化系统无法处理的质量问题。福特汽车硬件工程副总裁Charles Poon，人工智能是一个很棒的工具，但它的效用取决于你用来训练它的信息质量。\n 除了福特之外，澳洲联邦银行以及软件巨头IBM也出现了自动化后效率不佳的问题。去年，澳洲联邦银行裁减了40多名客服人员，并用人工智能语音机器人取而代之。然而，人工智能系统不堪重负，导致客服系统瘫痪，电话量积压，迫使联邦银行撤回了裁员决定。\n 无独有偶，即使是被誉为硅谷钢铁侠的马斯克最近也在宣布对于AI使用的限制，据美国科技媒体The Information报道，从7月6日起，特斯拉每位员工每周AI花费上限为200美元。超出部分，需要单独审批。并且不再把AI作为最大的助力。\n 二、为啥越来越多的公司发现AI不能替代人工？\n 近两年，AI浪潮席卷商业世界，不少公司仿佛抓住了“降本增效”的救命稻草，在裁员名单上大笔一挥，把AI当成了能替代一切的万能钥匙。可如今，越来越多企业回过神来，发现自己当初的裁员动作，实在操之过急，这件事我们该怎么看？\n 首先，AI从不是插上电就能跑的永动机。很多企业对AI的认知，停留在互联网宣传的理想化场景里，认为只要接入大模型、上线智能系统，就能自动完成工作、替代大量人力，是插上电就能持续高效运转的永动机。但真实的产业落地，和舆论渲染的完全不一样。任何企业级AI应用，都不是一次性部署就能长期使用的，它高度依赖持续的数据投喂、精细化的提示词调优、海量错误输出的修正迭代。没有人工持续介入优化，AI模型的输出精度会持续下滑，适配性会越来越差，最终沦为摆设。\n 很多企业此前只看到了AI替代人工的显性成本节省，却完全无视了AI运维的隐性人力成本。简单来说，AI替代的是基础执行人力，却催生了数据标注、模型调优、内容复核、场景适配、问题纠错等一系列全新的人工岗位。不少企业盲目裁掉一线业务人员、基础运营人员后才发现，原本这些员工日常积累的业务经验、场景数据、问题处置方式，正是AI正常运转的核心支撑。比如说，AI的确可以替代客服很大部分的工作，但是一旦企业全方位用AI替代客服的时候就会发现，客服真正解决复杂问题的能力，那种需要同理心和梳理清楚用户各种稀奇古怪表达中真正诉求的能力是AI所不具备的。人工裁掉了，配套的业务数据、场景认知、纠错能力也就消失了，AI不仅无法高效工作，反而频繁输出错误内容，拖累整体业务效率。这也是当下很多企业最直观的感受：单纯靠AI脱离人工，不仅降不了本，反而会增加大量隐形投入，得不偿失。\n 其次，大规模推行AI化的公司容易陷入“要素错配”陷阱。在一个生产体系里，各要素得匹配才能出效益。现在的情况是，AI输出的质量高度依赖于人工的辅助，特别是那些具有专业判断力的复核人员。很多企业把那批懂业务、有经验的老员工裁了，留下的只是一群对着屏幕发呆的操作员，或者是根本看不懂AI在说什么的管理层。这时候，AI产出的东西没人能把关，错误率直线飙升。\n 更要命的是，AI本质上是个基于概率的生成模型，它只能在既定的框架里解决问题，它不会主动突破规则，更别提什么市场创新了，这可能就是目前AI与人类最大的区别。商业竞争靠的是什么？很多时候靠的是那一点点“不讲理”的创新和直觉，在经济学上，著名经济学家熊彼特将其归纳为“破坏性创新”，但是就是这个“破坏性创新”往往就是AI给不了。结果就是，那些已经AI化的工作流程，因为缺乏创新和判断力，又得重新把人工找回来掺和进去，这其实是一种资源的巨大浪费。\n 第三，非标准化业务与AI存在天然适配难题。业务场景的复杂性，远超算法的设计边界。很多老板以为自己的业务是标准化的，其实根本不是。真实的世界是充满了灰度、充满了非标准化的。你在简单的场景下，比如做个摘要、翻译个文档，AI确实溜得飞起。但一旦放到复杂的企业级应用里，AI立马就会出现“水土不服”。比如面对一个棘手的客户投诉，或者需要极度细腻的情感沟通场景，AI那套僵硬的逻辑根本不够看。\n AI缺乏共情能力，它听不懂弦外之音，更理解不了客户愤怒背后的深层诉求。这时候，一个有经验的人工客服，可能几句软话就能把事儿平了，但AI可能只会机械地复读条款，直接把客户气跑，笔者最近在不少互联网公司和商业银行的AI客服中有深刻体验，AI车轱辘话来回说，让人无力吐槽。这种在复杂场景下的无力感，让很多企业意识到，所谓的“标准化”只是理论上的乌托邦，现实中处理“例外情况”的能力，才是企业的核心竞争力，而这恰恰是AI的短板。\n 第四，从目前这个阶段来看，AI的确可以极大地提高效率，这一点毋庸置疑。但指望它完全替代人工，至少在可见的未来，还是一个代价高昂的幻想。特别是最近一段时间，大家都注意到了，大模型的调用成本，也就是token费用，其实一直居高不下。当你把API调用费用、算力租赁费用、数据治理成本、以及为了维护AI系统而新增的工程师团队成本全部算上，你会发现，用它来完全替代一个中等水平员工的成本，可能并不划算，甚至更贵。这就像用一架精密昂贵的无人机去取代一个提着篮子采茶的农妇，账不是这么算的。\n 所以，AI的最优定位，应该是辅助人类的效率工具，而不是完全的替代品。它最好的角色，是成为员工手里的那把“瑞士军刀”，帮他们从繁琐、重复、低价值的信息检索和整理工作中解放出来，让他们有更多精力去做那些需要判断力、创造力和情感连接的高阶工作。通过AI赋能你的员工，让一个普通员工能发挥出骨干的效能，这比简单粗暴地裁员，要聪明得多，也有效得多。毕竟，工具的价值在于被人使用，而不是取代使用工具的人。\n 因此，技术替代人类从来都不是一蹴而就的线性过程。每一次技术变革都会带来阵痛，但阵痛之后往往是生产关系的重构。企业在面对AI浪潮时，与其在旧世界里恐惧和盲目试错，不如主动走进新世界，重新审视人与机器的边界。\n 毕竟，被淘汰的从来不是某个具体的岗位，而是那些可被轻易蒸馏的标准化工作能力。只要人类还掌握着定义问题、共情他人和突破规则的能力，AI就永远只能是工具，而人，才是驾驭工具的主人。","excerpt":"最近几年，伴随着人工智能的高速发展，AI已经迅速在我们的生活中普及开来，以至于不少公司甚至都希望赶快把员工裁掉，利用AI来降本增效，实现利润的全方位提升，然而就在最近却有媒体发出不同的声音，有些公司突然发现裁员似乎裁早了，为啥会有越来越多的公司发现AI不能替代人工？\n 一、后悔裁员裁早了？\n 据财联社的报道，一些专家和反对者曾经预测，人工智能将对全球劳动力市场造成严重冲击，而这似乎也被科技行业及部分制造公司的裁员计划所印证。但有新的调查发现，一些公司已后悔之前因人工智能裁员。\n Intuition Labs的一份报告指出，在预算中只关注用技术取代人类，而不投资于培训或技能提升，将导致团队无法有效利用人工智能。大力推行自动化的公司中，许多公司后来都后悔裁员，因为他们裁掉的恰恰是那些负责监督人工智能的关键人员。\n 另根据Orgvue的报告，39%的企业领导者因人工智能部署而裁员。然而，其中55%的人承认，他们在裁员问题上做出了错误的决定。\n 近日，美国汽车制造巨头福特宣布重新聘用数百名经验丰富的工程师，以解决自动化系统无法处理的质量问题。福特汽车硬件工程副总裁Charles Poon，人工智能是一个很棒的工具，但它的效用取决于你用来训练它的信息质量。\n 除了福特之外，澳洲联邦银行以及软件巨头IBM也出现了自动化后效率不佳的问题。去年，澳洲联邦银行裁减了40多名客服人员，并用人工智能语音机器人取而代之。然而，人工智能系统不堪重负，导致客服系统瘫痪，电话量积压，迫使联邦银行撤回了裁员决定。\n 无独有偶，即使是被誉为硅谷钢铁侠的马斯克最近也在宣布对于AI使用的限制，据美国科技媒体The Information报道，从7月6日起，特斯拉每位员工每周AI花费上限为200美元。超出部分，需要单独审批。并且不再把AI作为最大的助力。\n 二、为啥越来越多的公司发现AI不能替代人工？\n 近两年，AI浪潮席卷商业世界，不少公司仿佛抓住了“降本增效”的救命稻草，在裁员名单上大笔一挥，把AI当成了能替代一切的万能钥匙。可如今，越来越多企业回过神来，发现自己当初的裁员动作，实在操之过急，这件事我们该怎么看？\n 首先，AI从不是插上电就能跑的永动机。很多企业对AI的认知，停留在互联网宣传的理想化场景里，认为只要接入大模型、上线智能系统，就能自动完成工作、替代大量人力，是插上电就能持续高效运转的永动机。但真实的产业落地，和舆论渲染的完全不一样。任何企业级AI应用，都不是一次性部署就能长期使用的，它高度依赖持续的数据投喂、精细化的提示词调优、海量错误输出的修正迭代。没有人工持续介入优化，AI模型的输出精度会持续下滑，适配性会越来越差，最终沦为摆设。\n 很多企业此前只看到了AI替代人工的显性成本节省，却完全无视了AI运维的隐性人力成本。简单来说，AI替代的是基础执行人力，却催生了数据标注、模型调优、内容复核、场景适配、问题纠错等一系列全新的人工岗位。不少企业盲目裁掉一线业务人员、基础运营人员后才发现，原本这些员工日常积累的业务经验、场景数据、问题处置方式，正是AI正常运转的核心支撑。比如说，AI的确可以替代客服很大部分的工作，但是一旦企业全方位用AI替代客服的时候就会发现，客服真正解决复杂问题的能力，那种需要同理心和梳理清楚用户各种稀奇古怪表达中真正诉求的能力是AI所不具备的。人工裁掉了，配套的业务数据、场景认知、纠错能力也就消失了，AI不仅无法高效工作，反而频繁输出错误内容，拖累整体业务效率。这也是当下很多企业最直观的感受：单纯靠AI脱离人工，不仅降不了本，反而会增加大量隐形投入，得不偿失。\n 其次，大规模推行AI化的公司容易陷入“要素错配”陷阱。在一个生产体系里，各要素得匹配才能出效益。现在的情况是，AI输出的质量高度依赖于人工的辅助，特别是那些具有专业判断力的复核人员。很多企业把那批懂业务、有经验的老员工裁了，留下的只是一群对着屏幕发呆的操作员，或者是根本看不懂AI在说什么的管理层。这时候，AI产出的东西没人能把关，错误率直线飙升。\n 更要命的是，AI本质上是个基于概率的生成模型，它只能在既定的框架里解决问题，它不会主动突破规则，更别提什么市场创新了，这可能就是目前AI与人类最大的区别。商业竞争靠的是什么？很多时候靠的是那一点点“不讲理”的创新和直觉，在经济学上，著名经济学家熊彼特将其归纳为“破坏性创新”，但是就是这个“破坏性创新”往往就是AI给不了。结果就是，那些已经AI化的工作流程，因为缺乏创新和判断力，又得重新把人工找回来掺和进去，这其实是一种资源的巨大浪费。\n 第三，非标准化业务与AI存在天然适配难题。业务场景的复杂性，远超算法的设计边界。很多老板以为自己的业务是标准化的，其实根本不是。真实的世界是充满了灰度、充满了非标准化的。你在简单的场景下，比如做个摘要、翻译个文档，AI确实溜得飞起。但一旦放到复杂的企业级应用里，AI立马就会出现“水土不服”。比如面对一个棘手的客户投诉，或者需要极度细腻的情感沟通场景，AI那套僵硬的逻辑根本不够看。\n AI缺乏共情能力，它听不懂弦外之音，更理解不了客户愤怒背后的深层诉求。这时候，一个有经验的人工客服，可能几句软话就能把事儿平了，但AI可能只会机械地复读条款，直接把客户气跑，笔者最近在不少互联网公司和商业银行的AI客服中有深刻体验，AI车轱辘话来回说，让人无力吐槽。这种在复杂场景下的无力感，让很多企业意识到，所谓的“标准化”只是理论上的乌托邦，现实中处理“例外情况”的能力，才是企业的核心竞争力，而这恰恰是AI的短板。\n 第四，从目前这个阶段来看，AI的确可以极大地提高效率，这一点毋庸置疑。但指望它完全替代人工，至少在可见的未来，还是一个代价高昂的幻想。特别是最近一段时间，大家都注意到了，大模型的调用成本，也就是token费用，其实一直居高不下。当你把API调用费用、算力租赁费用、数据治理成本、以及为了维护AI系统而新增的工程师团队成本全部算上，你会发现，用它来完全替代一个中等水平员工的成本，可能并不划算，甚至更贵。这就像用一架精密昂贵的无人机去取代一个提着篮子采茶的农妇，账不是这么算的。\n 所以，AI的最优定位，应该是辅助人类的效率工具，而不是完全的替代品。它最好的角色，是成为员工手里的那把“瑞士军刀”，帮他们从繁琐、重复、低价值的信息检索和整理工作中解放出来，让他们有更多精力去做那些需要判断力、创造力和情感连接的高阶工作。通过AI赋能你的员工，让一个普通员工能发挥出骨干的效能，这比简单粗暴地裁员，要聪明得多，也有效得多。毕竟，工具的价值在于被人使用，而不是取代使用工具的人。\n 因此，技术替代人类从来都不是一蹴而就的线性过程。每一次技术变革都会带来阵痛，但阵痛之后往往是生产关系的重构。企业在面对AI浪潮时，与其在旧世界里恐惧和盲目试错，不如主动走进新世界，重新审视人与机器的边界。\n 毕竟，被淘汰的从来不是某个具体的岗位，而是那些可被轻易蒸馏的标准化工作能力。只要人类还掌握着定义问题、共情他人和突破规则的能力，AI就永远只能是工具，而人，才是驾驭工具的主人。","extraction":{"state":"ok","confidence":0.9,"error":null,"explanation":"High confidence: full text extraction produced 2958 characters.","diagnostics_url":"/api/diagnose?url=https%3A//36kr.com/p/3891302755367560","quality_profile":{"profile_version":"extraction_quality.v2","bucket":"high","confidence":0.9,"failure_kind":"none","retryable":false,"retry_after_attempts":0,"reason":"High confidence: full text extraction produced 2958 characters.","operator_guidance":{"severity":"ok","recommended_action":"trust_full_text","next_step":"Use the extracted full text as the primary article 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很多企业此前只看到了AI替代人工的显性成本节省，却完全无视了AI运维的隐性人力成本。简单来说，AI替代的是基础执行人力，却催生了数据标注、模型调优、内容复核、场景适配、问题纠错等一系列全新的人工岗位。不少企业盲目裁掉一线业务人员、基础运营人员后才发现，原本这些员工日常积累的业务经验、场景数据、问题处置方式，正是AI正常运转的核心支撑。比如说，AI的确可以替代客服很大部分的工作，但是一旦企业全方位用AI替代客服的时候就会发现，客服真正解决复杂问题的能力，那种需要同理心和梳理清楚用户各种稀奇古怪表达中真正诉求的能力是AI所不具备的。人工裁掉了，配套的业务数据、场景认知、纠错能力也就消失了，AI不仅无法高效工作，反而频繁输出错误内容，拖累整体业务效率。这也是当下很多企业最直观的感受：单纯靠AI脱离人工，不仅降不了本，反而会增加大量隐形投入，得不偿失。\n 其次，大规模推行AI化的公司容易陷入“要素错配”陷阱。在一个生产体系里，各要素得匹配才能出效益。现在的情况是，AI输出的质量高度依赖于人工的辅助，特别是那些具有专业判断力的复核人员。很多企业把那批懂业务、有经验的老员工裁了，留下的只是一群对着屏幕发呆的操作员，或者是根本看不懂AI在说什么的管理层。这时候，AI产出的东西没人能把关，错误率直线飙升。\n 更要命的是，AI本质上是个基于概率的生成模型，它只能在既定的框架里解决问题，它不会主动突破规则，更别提什么市场创新了，这可能就是目前AI与人类最大的区别。商业竞争靠的是什么？很多时候靠的是那一点点“不讲理”的创新和直觉，在经济学上，著名经济学家熊彼特将其归纳为“破坏性创新”，但是就是这个“破坏性创新”往往就是AI给不了。结果就是，那些已经AI化的工作流程，因为缺乏创新和判断力，又得重新把人工找回来掺和进去，这其实是一种资源的巨大浪费。\n 第三，非标准化业务与AI存在天然适配难题。业务场景的复杂性，远超算法的设计边界。很多老板以为自己的业务是标准化的，其实根本不是。真实的世界是充满了灰度、充满了非标准化的。你在简单的场景下，比如做个摘要、翻译个文档，AI确实溜得飞起。但一旦放到复杂的企业级应用里，AI立马就会出现“水土不服”。比如面对一个棘手的客户投诉，或者需要极度细腻的情感沟通场景，AI那套僵硬的逻辑根本不够看。\n 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首先，AI从不是插上电就能跑的永动机。很多企业对AI的认知，停留在互联网宣传的理想化场景里，认为只要接入大模型、上线智能系统，就能自动完成工作、替代大量人力，是插上电就能持续高效运转的永动机。但真实的产业落地，和舆论渲染的完全不一样。任何企业级AI应用，都不是一次性部署就能长期使用的，它高度依赖持续的数据投喂、精细化的提示词调优、海量错误输出的修正迭代。没有人工持续介入优化，AI模型的输出精度会持续下滑，适配性会越来越差，最终沦为摆设。\n 很多企业此前只看到了AI替代人工的显性成本节省，却完全无视了AI运维的隐性人力成本。简单来说，AI替代的是基础执行人力，却催生了数据标注、模型调优、内容复核、场景适配、问题纠错等一系列全新的人工岗位。不少企业盲目裁掉一线业务人员、基础运营人员后才发现，原本这些员工日常积累的业务经验、场景数据、问题处置方式，正是AI正常运转的核心支撑。比如说，AI的确可以替代客服很大部分的工作，但是一旦企业全方位用AI替代客服的时候就会发现，客服真正解决复杂问题的能力，那种需要同理心和梳理清楚用户各种稀奇古怪表达中真正诉求的能力是AI所不具备的。人工裁掉了，配套的业务数据、场景认知、纠错能力也就消失了，AI不仅无法高效工作，反而频繁输出错误内容，拖累整体业务效率。这也是当下很多企业最直观的感受：单纯靠AI脱离人工，不仅降不了本，反而会增加大量隐形投入，得不偿失。\n 其次，大规模推行AI化的公司容易陷入“要素错配”陷阱。在一个生产体系里，各要素得匹配才能出效益。现在的情况是，AI输出的质量高度依赖于人工的辅助，特别是那些具有专业判断力的复核人员。很多企业把那批懂业务、有经验的老员工裁了，留下的只是一群对着屏幕发呆的操作员，或者是根本看不懂AI在说什么的管理层。这时候，AI产出的东西没人能把关，错误率直线飙升。\n 更要命的是，AI本质上是个基于概率的生成模型，它只能在既定的框架里解决问题，它不会主动突破规则，更别提什么市场创新了，这可能就是目前AI与人类最大的区别。商业竞争靠的是什么？很多时候靠的是那一点点“不讲理”的创新和直觉，在经济学上，著名经济学家熊彼特将其归纳为“破坏性创新”，但是就是这个“破坏性创新”往往就是AI给不了。结果就是，那些已经AI化的工作流程，因为缺乏创新和判断力，又得重新把人工找回来掺和进去，这其实是一种资源的巨大浪费。\n 第三，非标准化业务与AI存在天然适配难题。业务场景的复杂性，远超算法的设计边界。很多老板以为自己的业务是标准化的，其实根本不是。真实的世界是充满了灰度、充满了非标准化的。你在简单的场景下，比如做个摘要、翻译个文档，AI确实溜得飞起。但一旦放到复杂的企业级应用里，AI立马就会出现“水土不服”。比如面对一个棘手的客户投诉，或者需要极度细腻的情感沟通场景，AI那套僵硬的逻辑根本不够看。\n AI缺乏共情能力，它听不懂弦外之音，更理解不了客户愤怒背后的深层诉求。这时候，一个有经验的人工客服，可能几句软话就能把事儿平了，但AI可能只会机械地复读条款，直接把客户气跑，笔者最近在不少互联网公司和商业银行的AI客服中有深刻体验，AI车轱辘话来回说，让人无力吐槽。这种在复杂场景下的无力感，让很多企业意识到，所谓的“标准化”只是理论上的乌托邦，现实中处理“例外情况”的能力，才是企业的核心竞争力，而这恰恰是AI的短板。\n 第四，从目前这个阶段来看，AI的确可以极大地提高效率，这一点毋庸置疑。但指望它完全替代人工，至少在可见的未来，还是一个代价高昂的幻想。特别是最近一段时间，大家都注意到了，大模型的调用成本，也就是token费用，其实一直居高不下。当你把API调用费用、算力租赁费用、数据治理成本、以及为了维护AI系统而新增的工程师团队成本全部算上，你会发现，用它来完全替代一个中等水平员工的成本，可能并不划算，甚至更贵。这就像用一架精密昂贵的无人机去取代一个提着篮子采茶的农妇，账不是这么算的。\n 所以，AI的最优定位，应该是辅助人类的效率工具，而不是完全的替代品。它最好的角色，是成为员工手里的那把“瑞士军刀”，帮他们从繁琐、重复、低价值的信息检索和整理工作中解放出来，让他们有更多精力去做那些需要判断力、创造力和情感连接的高阶工作。通过AI赋能你的员工，让一个普通员工能发挥出骨干的效能，这比简单粗暴地裁员，要聪明得多，也有效得多。毕竟，工具的价值在于被人使用，而不是取代使用工具的人。\n 因此，技术替代人类从来都不是一蹴而就的线性过程。每一次技术变革都会带来阵痛，但阵痛之后往往是生产关系的重构。企业在面对AI浪潮时，与其在旧世界里恐惧和盲目试错，不如主动走进新世界，重新审视人与机器的边界。\n 毕竟，被淘汰的从来不是某个具体的岗位，而是那些可被轻易蒸馏的标准化工作能力。只要人类还掌握着定义问题、共情他人和突破规则的能力，AI就永远只能是工具，而人，才是驾驭工具的主人。","confidence":0.9,"diagnostics_url":"/api/diagnose?url=https%3A//36kr.com/p/3891302755367560","quality_bucket":"high","failure_kind":"none","retryable":false,"quality_reason":"High confidence: full text extraction produced 2958 characters.","quality_profile":{"profile_version":"extraction_quality.v2","bucket":"high","confidence":0.9,"failure_kind":"none","retryable":false,"retry_after_attempts":0,"reason":"High confidence: full text extraction produced 2958 characters.","operator_guidance":{"severity":"ok","recommended_action":"trust_full_text","next_step":"Use the extracted full text as the primary 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近两年，AI浪潮席卷商业世界，不少公司仿佛抓住了“降本增效”的救命稻草，在裁员名单上大笔一挥，把AI当成了能替代一切的万能钥匙。可如今，越来越多企业回过神来，发现自己当初的裁员动作，实在操之过急，这件事我们该怎么看？\n 首先，AI从不是插上电就能跑的永动机。很多企业对AI的认知，停留在互联网宣传的理想化场景里，认为只要接入大模型、上线智能系统，就能自动完成工作、替代大量人力，是插上电就能持续高效运转的永动机。但真实的产业落地，和舆论渲染的完全不一样。任何企业级AI应用，都不是一次性部署就能长期使用的，它高度依赖持续的数据投喂、精细化的提示词调优、海量错误输出的修正迭代。没有人工持续介入优化，AI模型的输出精度会持续下滑，适配性会越来越差，最终沦为摆设。\n 很多企业此前只看到了AI替代人工的显性成本节省，却完全无视了AI运维的隐性人力成本。简单来说，AI替代的是基础执行人力，却催生了数据标注、模型调优、内容复核、场景适配、问题纠错等一系列全新的人工岗位。不少企业盲目裁掉一线业务人员、基础运营人员后才发现，原本这些员工日常积累的业务经验、场景数据、问题处置方式，正是AI正常运转的核心支撑。比如说，AI的确可以替代客服很大部分的工作，但是一旦企业全方位用AI替代客服的时候就会发现，客服真正解决复杂问题的能力，那种需要同理心和梳理清楚用户各种稀奇古怪表达中真正诉求的能力是AI所不具备的。人工裁掉了，配套的业务数据、场景认知、纠错能力也就消失了，AI不仅无法高效工作，反而频繁输出错误内容，拖累整体业务效率。这也是当下很多企业最直观的感受：单纯靠AI脱离人工，不仅降不了本，反而会增加大量隐形投入，得不偿失。\n 其次，大规模推行AI化的公司容易陷入“要素错配”陷阱。在一个生产体系里，各要素得匹配才能出效益。现在的情况是，AI输出的质量高度依赖于人工的辅助，特别是那些具有专业判断力的复核人员。很多企业把那批懂业务、有经验的老员工裁了，留下的只是一群对着屏幕发呆的操作员，或者是根本看不懂AI在说什么的管理层。这时候，AI产出的东西没人能把关，错误率直线飙升。\n 更要命的是，AI本质上是个基于概率的生成模型，它只能在既定的框架里解决问题，它不会主动突破规则，更别提什么市场创新了，这可能就是目前AI与人类最大的区别。商业竞争靠的是什么？很多时候靠的是那一点点“不讲理”的创新和直觉，在经济学上，著名经济学家熊彼特将其归纳为“破坏性创新”，但是就是这个“破坏性创新”往往就是AI给不了。结果就是，那些已经AI化的工作流程，因为缺乏创新和判断力，又得重新把人工找回来掺和进去，这其实是一种资源的巨大浪费。\n 第三，非标准化业务与AI存在天然适配难题。业务场景的复杂性，远超算法的设计边界。很多老板以为自己的业务是标准化的，其实根本不是。真实的世界是充满了灰度、充满了非标准化的。你在简单的场景下，比如做个摘要、翻译个文档，AI确实溜得飞起。但一旦放到复杂的企业级应用里，AI立马就会出现“水土不服”。比如面对一个棘手的客户投诉，或者需要极度细腻的情感沟通场景，AI那套僵硬的逻辑根本不够看。\n AI缺乏共情能力，它听不懂弦外之音，更理解不了客户愤怒背后的深层诉求。这时候，一个有经验的人工客服，可能几句软话就能把事儿平了，但AI可能只会机械地复读条款，直接把客户气跑，笔者最近在不少互联网公司和商业银行的AI客服中有深刻体验，AI车轱辘话来回说，让人无力吐槽。这种在复杂场景下的无力感，让很多企业意识到，所谓的“标准化”只是理论上的乌托邦，现实中处理“例外情况”的能力，才是企业的核心竞争力，而这恰恰是AI的短板。\n 第四，从目前这个阶段来看，AI的确可以极大地提高效率，这一点毋庸置疑。但指望它完全替代人工，至少在可见的未来，还是一个代价高昂的幻想。特别是最近一段时间，大家都注意到了，大模型的调用成本，也就是token费用，其实一直居高不下。当你把API调用费用、算力租赁费用、数据治理成本、以及为了维护AI系统而新增的工程师团队成本全部算上，你会发现，用它来完全替代一个中等水平员工的成本，可能并不划算，甚至更贵。这就像用一架精密昂贵的无人机去取代一个提着篮子采茶的农妇，账不是这么算的。\n 所以，AI的最优定位，应该是辅助人类的效率工具，而不是完全的替代品。它最好的角色，是成为员工手里的那把“瑞士军刀”，帮他们从繁琐、重复、低价值的信息检索和整理工作中解放出来，让他们有更多精力去做那些需要判断力、创造力和情感连接的高阶工作。通过AI赋能你的员工，让一个普通员工能发挥出骨干的效能，这比简单粗暴地裁员，要聪明得多，也有效得多。毕竟，工具的价值在于被人使用，而不是取代使用工具的人。\n 因此，技术替代人类从来都不是一蹴而就的线性过程。每一次技术变革都会带来阵痛，但阵痛之后往往是生产关系的重构。企业在面对AI浪潮时，与其在旧世界里恐惧和盲目试错，不如主动走进新世界，重新审视人与机器的边界。\n 毕竟，被淘汰的从来不是某个具体的岗位，而是那些可被轻易蒸馏的标准化工作能力。只要人类还掌握着定义问题、共情他人和突破规则的能力，AI就永远只能是工具，而人，才是驾驭工具的主人。","full_text":"最近几年，伴随着人工智能的高速发展，AI已经迅速在我们的生活中普及开来，以至于不少公司甚至都希望赶快把员工裁掉，利用AI来降本增效，实现利润的全方位提升，然而就在最近却有媒体发出不同的声音，有些公司突然发现裁员似乎裁早了，为啥会有越来越多的公司发现AI不能替代人工？\n 一、后悔裁员裁早了？\n 据财联社的报道，一些专家和反对者曾经预测，人工智能将对全球劳动力市场造成严重冲击，而这似乎也被科技行业及部分制造公司的裁员计划所印证。但有新的调查发现，一些公司已后悔之前因人工智能裁员。\n Intuition Labs的一份报告指出，在预算中只关注用技术取代人类，而不投资于培训或技能提升，将导致团队无法有效利用人工智能。大力推行自动化的公司中，许多公司后来都后悔裁员，因为他们裁掉的恰恰是那些负责监督人工智能的关键人员。\n 另根据Orgvue的报告，39%的企业领导者因人工智能部署而裁员。然而，其中55%的人承认，他们在裁员问题上做出了错误的决定。\n 近日，美国汽车制造巨头福特宣布重新聘用数百名经验丰富的工程师，以解决自动化系统无法处理的质量问题。福特汽车硬件工程副总裁Charles Poon，人工智能是一个很棒的工具，但它的效用取决于你用来训练它的信息质量。\n 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另根据Orgvue的报告，39%的企业领导者因人工智能部署而裁员。然而，其中55%的人承认，他们在裁员问题上做出了错误的决定。\n 近日，美国汽车制造巨头福特宣布重新聘用数百名经验丰富的工程师，以解决自动化系统无法处理的质量问题。福特汽车硬件工程副总裁Charles Poon，人工智能是一个很棒的工具，但它的效用取决于你用来训练它的信息质量。\n 除了福特之外，澳洲联邦银行以及软件巨头IBM也出现了自动化后效率不佳的问题。去年，澳洲联邦银行裁减了40多名客服人员，并用人工智能语音机器人取而代之。然而，人工智能系统不堪重负，导致客服系统瘫痪，电话量积压，迫使联邦银行撤回了裁员决定。\n 无独有偶，即使是被誉为硅谷钢铁侠的马斯克最近也在宣布对于AI使用的限制，据美国科技媒体The Information报道，从7月6日起，特斯拉每位员工每周AI花费上限为200美元。超出部分，需要单独审批。并且不再把AI作为最大的助力。\n 二、为啥越来越多的公司发现AI不能替代人工？\n 近两年，AI浪潮席卷商业世界，不少公司仿佛抓住了“降本增效”的救命稻草，在裁员名单上大笔一挥，把AI当成了能替代一切的万能钥匙。可如今，越来越多企业回过神来，发现自己当初的裁员动作，实在操之过急，这件事我们该怎么看？\n 首先，AI从不是插上电就能跑的永动机。很多企业对AI的认知，停留在互联网宣传的理想化场景里，认为只要接入大模型、上线智能系统，就能自动完成工作、替代大量人力，是插上电就能持续高效运转的永动机。但真实的产业落地，和舆论渲染的完全不一样。任何企业级AI应用，都不是一次性部署就能长期使用的，它高度依赖持续的数据投喂、精细化的提示词调优、海量错误输出的修正迭代。没有人工持续介入优化，AI模型的输出精度会持续下滑，适配性会越来越差，最终沦为摆设。\n 很多企业此前只看到了AI替代人工的显性成本节省，却完全无视了AI运维的隐性人力成本。简单来说，AI替代的是基础执行人力，却催生了数据标注、模型调优、内容复核、场景适配、问题纠错等一系列全新的人工岗位。不少企业盲目裁掉一线业务人员、基础运营人员后才发现，原本这些员工日常积累的业务经验、场景数据、问题处置方式，正是AI正常运转的核心支撑。比如说，AI的确可以替代客服很大部分的工作，但是一旦企业全方位用AI替代客服的时候就会发现，客服真正解决复杂问题的能力，那种需要同理心和梳理清楚用户各种稀奇古怪表达中真正诉求的能力是AI所不具备的。人工裁掉了，配套的业务数据、场景认知、纠错能力也就消失了，AI不仅无法高效工作，反而频繁输出错误内容，拖累整体业务效率。这也是当下很多企业最直观的感受：单纯靠AI脱离人工，不仅降不了本，反而会增加大量隐形投入，得不偿失。\n 其次，大规模推行AI化的公司容易陷入“要素错配”陷阱。在一个生产体系里，各要素得匹配才能出效益。现在的情况是，AI输出的质量高度依赖于人工的辅助，特别是那些具有专业判断力的复核人员。很多企业把那批懂业务、有经验的老员工裁了，留下的只是一群对着屏幕发呆的操作员，或者是根本看不懂AI在说什么的管理层。这时候，AI产出的东西没人能把关，错误率直线飙升。\n 更要命的是，AI本质上是个基于概率的生成模型，它只能在既定的框架里解决问题，它不会主动突破规则，更别提什么市场创新了，这可能就是目前AI与人类最大的区别。商业竞争靠的是什么？很多时候靠的是那一点点“不讲理”的创新和直觉，在经济学上，著名经济学家熊彼特将其归纳为“破坏性创新”，但是就是这个“破坏性创新”往往就是AI给不了。结果就是，那些已经AI化的工作流程，因为缺乏创新和判断力，又得重新把人工找回来掺和进去，这其实是一种资源的巨大浪费。\n 第三，非标准化业务与AI存在天然适配难题。业务场景的复杂性，远超算法的设计边界。很多老板以为自己的业务是标准化的，其实根本不是。真实的世界是充满了灰度、充满了非标准化的。你在简单的场景下，比如做个摘要、翻译个文档，AI确实溜得飞起。但一旦放到复杂的企业级应用里，AI立马就会出现“水土不服”。比如面对一个棘手的客户投诉，或者需要极度细腻的情感沟通场景，AI那套僵硬的逻辑根本不够看。\n AI缺乏共情能力，它听不懂弦外之音，更理解不了客户愤怒背后的深层诉求。这时候，一个有经验的人工客服，可能几句软话就能把事儿平了，但AI可能只会机械地复读条款，直接把客户气跑，笔者最近在不少互联网公司和商业银行的AI客服中有深刻体验，AI车轱辘话来回说，让人无力吐槽。这种在复杂场景下的无力感，让很多企业意识到，所谓的“标准化”只是理论上的乌托邦，现实中处理“例外情况”的能力，才是企业的核心竞争力，而这恰恰是AI的短板。\n 第四，从目前这个阶段来看，AI的确可以极大地提高效率，这一点毋庸置疑。但指望它完全替代人工，至少在可见的未来，还是一个代价高昂的幻想。特别是最近一段时间，大家都注意到了，大模型的调用成本，也就是token费用，其实一直居高不下。当你把API调用费用、算力租赁费用、数据治理成本、以及为了维护AI系统而新增的工程师团队成本全部算上，你会发现，用它来完全替代一个中等水平员工的成本，可能并不划算，甚至更贵。这就像用一架精密昂贵的无人机去取代一个提着篮子采茶的农妇，账不是这么算的。\n 所以，AI的最优定位，应该是辅助人类的效率工具，而不是完全的替代品。它最好的角色，是成为员工手里的那把“瑞士军刀”，帮他们从繁琐、重复、低价值的信息检索和整理工作中解放出来，让他们有更多精力去做那些需要判断力、创造力和情感连接的高阶工作。通过AI赋能你的员工，让一个普通员工能发挥出骨干的效能，这比简单粗暴地裁员，要聪明得多，也有效得多。毕竟，工具的价值在于被人使用，而不是取代使用工具的人。\n 因此，技术替代人类从来都不是一蹴而就的线性过程。每一次技术变革都会带来阵痛，但阵痛之后往往是生产关系的重构。企业在面对AI浪潮时，与其在旧世界里恐惧和盲目试错，不如主动走进新世界，重新审视人与机器的边界。\n 毕竟，被淘汰的从来不是某个具体的岗位，而是那些可被轻易蒸馏的标准化工作能力。只要人类还掌握着定义问题、共情他人和突破规则的能力，AI就永远只能是工具，而人，才是驾驭工具的主人。","source":"36 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首先，AI从不是插上电就能跑的永动机。很多企业对AI的认知，停留在互联网宣传的理想化场景里，认为只要接入大模型、上线智能系统，就能自动完成工作、替代大量人力，是插上电就能持续高效运转的永动机。但真实的产业落地，和舆论渲染的完全不一样。任何企业级AI应用，都不是一次性部署就能长期使用的，它高度依赖持续的数据投喂、精细化的提示词调优、海量错误输出的修正迭代。没有人工持续介入优化，AI模型的输出精度会持续下滑，适配性会越来越差，最终沦为摆设。\n 很多企业此前只看到了AI替代人工的显性成本节省，却完全无视了AI运维的隐性人力成本。简单来说，AI替代的是基础执行人力，却催生了数据标注、模型调优、内容复核、场景适配、问题纠错等一系列全新的人工岗位。不少企业盲目裁掉一线业务人员、基础运营人员后才发现，原本这些员工日常积累的业务经验、场景数据、问题处置方式，正是AI正常运转的核心支撑。比如说，AI的确可以替代客服很大部分的工作，但是一旦企业全方位用AI替代客服的时候就会发现，客服真正解决复杂问题的能力，那种需要同理心和梳理清楚用户各种稀奇古怪表达中真正诉求的能力是AI所不具备的。人工裁掉了，配套的业务数据、场景认知、纠错能力也就消失了，AI不仅无法高效工作，反而频繁输出错误内容，拖累整体业务效率。这也是当下很多企业最直观的感受：单纯靠AI脱离人工，不仅降不了本，反而会增加大量隐形投入，得不偿失。\n 其次，大规模推行AI化的公司容易陷入“要素错配”陷阱。在一个生产体系里，各要素得匹配才能出效益。现在的情况是，AI输出的质量高度依赖于人工的辅助，特别是那些具有专业判断力的复核人员。很多企业把那批懂业务、有经验的老员工裁了，留下的只是一群对着屏幕发呆的操作员，或者是根本看不懂AI在说什么的管理层。这时候，AI产出的东西没人能把关，错误率直线飙升。\n 更要命的是，AI本质上是个基于概率的生成模型，它只能在既定的框架里解决问题，它不会主动突破规则，更别提什么市场创新了，这可能就是目前AI与人类最大的区别。商业竞争靠的是什么？很多时候靠的是那一点点“不讲理”的创新和直觉，在经济学上，著名经济学家熊彼特将其归纳为“破坏性创新”，但是就是这个“破坏性创新”往往就是AI给不了。结果就是，那些已经AI化的工作流程，因为缺乏创新和判断力，又得重新把人工找回来掺和进去，这其实是一种资源的巨大浪费。\n 第三，非标准化业务与AI存在天然适配难题。业务场景的复杂性，远超算法的设计边界。很多老板以为自己的业务是标准化的，其实根本不是。真实的世界是充满了灰度、充满了非标准化的。你在简单的场景下，比如做个摘要、翻译个文档，AI确实溜得飞起。但一旦放到复杂的企业级应用里，AI立马就会出现“水土不服”。比如面对一个棘手的客户投诉，或者需要极度细腻的情感沟通场景，AI那套僵硬的逻辑根本不够看。\n AI缺乏共情能力，它听不懂弦外之音，更理解不了客户愤怒背后的深层诉求。这时候，一个有经验的人工客服，可能几句软话就能把事儿平了，但AI可能只会机械地复读条款，直接把客户气跑，笔者最近在不少互联网公司和商业银行的AI客服中有深刻体验，AI车轱辘话来回说，让人无力吐槽。这种在复杂场景下的无力感，让很多企业意识到，所谓的“标准化”只是理论上的乌托邦，现实中处理“例外情况”的能力，才是企业的核心竞争力，而这恰恰是AI的短板。\n 第四，从目前这个阶段来看，AI的确可以极大地提高效率，这一点毋庸置疑。但指望它完全替代人工，至少在可见的未来，还是一个代价高昂的幻想。特别是最近一段时间，大家都注意到了，大模型的调用成本，也就是token费用，其实一直居高不下。当你把API调用费用、算力租赁费用、数据治理成本、以及为了维护AI系统而新增的工程师团队成本全部算上，你会发现，用它来完全替代一个中等水平员工的成本，可能并不划算，甚至更贵。这就像用一架精密昂贵的无人机去取代一个提着篮子采茶的农妇，账不是这么算的。\n 所以，AI的最优定位，应该是辅助人类的效率工具，而不是完全的替代品。它最好的角色，是成为员工手里的那把“瑞士军刀”，帮他们从繁琐、重复、低价值的信息检索和整理工作中解放出来，让他们有更多精力去做那些需要判断力、创造力和情感连接的高阶工作。通过AI赋能你的员工，让一个普通员工能发挥出骨干的效能，这比简单粗暴地裁员，要聪明得多，也有效得多。毕竟，工具的价值在于被人使用，而不是取代使用工具的人。\n 因此，技术替代人类从来都不是一蹴而就的线性过程。每一次技术变革都会带来阵痛，但阵痛之后往往是生产关系的重构。企业在面对AI浪潮时，与其在旧世界里恐惧和盲目试错，不如主动走进新世界，重新审视人与机器的边界。\n 毕竟，被淘汰的从来不是某个具体的岗位，而是那些可被轻易蒸馏的标准化工作能力。只要人类还掌握着定义问题、共情他人和突破规则的能力，AI就永远只能是工具，而人，才是驾驭工具的主人。","confidence":0.9,"diagnostics_url":"/api/diagnose?url=https%3A//36kr.com/p/3891302755367560","quality_bucket":"high","failure_kind":"none","retryable":false,"quality_reason":"High confidence: full text extraction produced 2958 characters.","quality_profile":{"profile_version":"extraction_quality.v2","bucket":"high","confidence":0.9,"failure_kind":"none","retryable":false,"retry_after_attempts":0,"reason":"High confidence: full text extraction produced 2958 characters.","operator_guidance":{"severity":"ok","recommended_action":"trust_full_text","next_step":"Use the extracted full text as the primary 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