AI不应沦为降本裁员的工具

AI不能成为精简人员的万金油，一味追求成本削减只会伤及企业的"知识命脉"。 据海外媒体报道，福特部署的AI质量检测系统未能取得预期成效，公司不得不重新召回350名已离职的资深工程师。 数年前，为实现"提效降本"目标，福特曾大力推行自动化与AI检测系统，企图降低对人工技能的依赖。管理层当时乐观预估，只要系统足够先进，便能自动甄别生产线上的缺陷。

然而AI系统在实际运作中频繁产生误差，难以精准判定车辆品质。福特车辆硬件工程副总裁查尔斯·潘指出，公司错误地高估了AI的实力，以为只要技术到位，就能自动产出高质量成果。

但那些身经百战的工程师们，还未来得及将专业技能迁移至系统，便已黯然离场。 AI需要数据支撑，更需要经验积淀，还需要有人告知它，何为真实问题，何为虚假问题，何为实验室中无法察觉、但批量生产后必然暴露的隐患。

尤其在汽车制造领域，大量技术诀窍并未记录在图纸上，它们源自数十年的工程积淀。 因此，福特后来只能将人才重新请回。这350名资深工程师的使命便是优化自动化系统，让AI真正习得那些原本存储于人类大脑中的工程判断。

与此同时，福特并未放弃AI。据披露，公司还新增了10万多个AI驱动的测试场景，用于识别极端状况，检验软件系统。 这表明福特真正汲取的教训是，别指望AI自己变得聪慧。

如今众多企业谈及AI转型，第一反应便是裁员，仿佛少发几份薪资，就等于完成了智能化升级。 但在复杂产业中，AI必须先掌握专家的经验，才有资格论及替代专家的部分工作。

若企业尚未将资深员工的经验进行结构化、数据化、流程化，便急于将其优化，最终很可能伤到了企业的大动脉。 说到底，AI是一款超强的能力倍增器。但你赋予它平庸，它便放大平庸；你赋予它专业，它才能放大专业。