亚特兰大联邦储备银行的调查显示，约 90% 的企业高管认为 AI 尚未提高其公司的生产力。更有意思的是，自 2021 年以来推动企业生产力提高的因素并非 AI，更多是疫情期间远程办公带来的效率红利。企业管理层提升公司价值的两大动作分别是裁员和投资 AI，其背后的逻辑是”AI 让员工更高效，相同任务可以减少人头”，但现实数据并不支持这一假设。
研究交叉分析了美国上市公司过去五年的数据，样本涵盖数百万条员工评论、数千份财务报告以及数百项 AI 投资和裁员公告。结果显示，随着 AI 投资公告频率上升，因 AI 导致的裁员公告也同步增加，但市场对此并不买账——裁员公告发布后股票平均回报接近 0，超过一半相关事件的市场反应偏负面。
Glassdoor 上数百万条员工评论的分析揭示，与 AI 相关的评论明显比整体评论更负面，四大担忧集中在裁员风险、培训不足、技能升级机会少以及企业 AI 管理不力。当企业宣布因 AI 裁员后，员工对 AI 的情绪会进一步下滑，工作保障的焦虑最为强烈。与员工形成鲜明对比的是，管理层在约 1 万份财报电话会议中对 AI 的讨论语气持续乐观，但研究证实这种乐观与生产率并无显著关系，真正决定 AI 能否带来效率提升的，是员工是否愿意将其融入日常工作而非高管的口号。
layoffs.fyi 数据显示，2025 年科技行业已有超 12.2 万人被裁，2026 年又有 12.6 万人失业。然而部分企业开始遭遇”AI 回旋镖”——重新聘用此前因 AI 被裁的员工，因为推进 AI 后才发现某些场景依然离不开经验资深的”人肉知识库”。但信任已经破裂，返聘员工始终担忧下一轮裁员再次降临，这种裂缝不是钱能补上的。而重新招聘新人的成本同样高昂，培养到位通常要花掉前员工年薪的 1 到 2 倍，高级岗位招聘周期长达 3 至 6 个月，更致命的是许多公司已毁掉了初级人才梯队，导致中层岗位无人接续。AI 裁员的账单，远比管理层最初算的贵得多。
