AI浪潮下企业人才配置的三大黄金法则

这并非玩笑段子。而是 Cloudflare 创始人兼 CEO Matthew Prince 今天在《华尔街日报》发表完整专栏文章进行阐释的。

更令人费解的是——公司营收仍在以 30% 的同比速度增长。并非经营困难需要精简，而是运营良好却主动换血。

一家年收入超过 20 亿美元的企业，CEO 亲自撰文说明裁员原因，这件事本身就非同寻常。他究竟在阐述什么？

我在互联网大厂从事 AI 产品工作，日常与各类组织调整打交道。读完 Prince 的文章后，我认为他实际上回答了一个所有企业都在暗中思考、却无人敢于公开探讨的问题：AI 时代，应该扩招哪些人，精简哪些人？

他提出了一套分类框架。而这套框架，竟然与 70 年前德鲁克的观点几乎完全吻合。

1954 年，Peter Drucker（彼得·德鲁克，现代管理学之父）在《管理的实践》中提出了一个朴素的观点：企业员工的工作归根结底可分为三类——创造价值、销售价值、评估价值。

Prince 在他的 WSJ（《华尔街日报》）专栏中几乎沿用了同一框架，只是换了种表述：

Builder（创造者）——工程师、设计师、产品研发。他们从无到有地构建新事物。AI 使其效率提升数倍甚至十倍，但人类的创造力本身无法被替代。结论：多多益善。

Seller（销售者）——销售、商务拓展、客户成功。掏钱的是人，人与人之间建立信任。你见过有人跟 chatbot（智能客服）签署一份 200 万美元的大单吗？结论：基本无忧。

Measurer（评估者）——审计、财务、合规、中层管理、运营分析、市场调研。他们的核心职责是收集信息、对比数据、传递结论。高度结构化、可重复执行。结论：面临 AI 的直接冲击。

我认为这个分类虽然粗暴但相当实用。接着我思考了一步——为什么过去企业里"评估者"会如此众多？

答案其实很简单：因为"协调"成本高昂。

一位总监存在的核心价值是什么？不是他的判断力有多出色，而是他能把 7 位下属的信息汇总成一页纸呈交给 VP（副总裁）。这就是信息传递机制。过去传递全靠人力，因此组织只能一层层叠加。一个人管理 7 个人，7 个人各管 7 个人——很快就能堆出五层八层的层级结构。

AI 改变的并非"是否需要管理"，而是传递效率。

我称之为协调成本——过去为使信息在组织内流通，不得不付出的人力代价。AI 让这个成本急剧下降。成本降低后，是否继续养这么多"协调人员"就成了一个选择题。

如果仅有一家企业这样做，可以称之为个案。但放眼全球——同一件事正在同时发生。仔细观察，企业的应对策略可归纳为四种模式：

模式一：腾笼换鸟——裁撤评估者，招募创造者

Cloudflare 是典型案例。裁掉 1100 个财务、运营、中层管理岗位，同时招募 1111 名实习生，全部面向工程和销售方向。CEO 原话："这些实习生无一例外，全部都是创造者或销售者。"

国内对照：腾讯 2025 年宣布 3 年新增 2.8 万校招实习岗位，AI 技术岗占比超过 60%，同时收缩非核心业务线。一边精简一边扩招，省下来的人力成本投向"创造"领域。

模式二：压缩层级——砍掉中间的信息传递层

Meta（Facebook 母公司）新组建的 AI 工程团队，管理幅度直接提升至 1:50——一位经理管理 50 名工程师，行业通常上限为 1:25。Gartner（全球最大的 IT 研究与咨询公司）预测到 2026 年底，20% 的组织将用 AI 消除 50% 以上的中层管理岗位。Gallup（盖洛普，全球知名调研机构）实测数据也印证了这一点：美国经理人平均管理幅度已从 2024 年的 10.9 人升至 2025 年的 12.1 人。

国内对照：出门问问 CEO 李志飞去年提出"组织 AI 化"，管理层从三层压缩至两层，取消传统中层，研发人员减少三分之二。结果亏损收窄 90.5%。他说了句犀利的话："消灭的不是中层，而是只做以前中层那些工作的人。中层必须进化为超级个体。"

地产央企也在进行同样的调整——保利、招商蛇口、中海、金茂集体撤销区域公司，从"总部→区域→城市"三级转变为"总部→城市"两级。两年间行业裁员 5.1 万人。虽然并非 AI 直接驱动，但逻辑相同：中间层的信息传递价值正在萎缩。

模式三：AI 优先于扩编——将 AI 能力作为招聘前置条件

Shopify（全球最大的电商 SaaS 平台）CEO Tobi Lütke（Shopify 创始人）在内部备忘录中表达得很直白：团队必须先证明某项任务 AI 无法完成，才能申请增加人手。Salesforce（全球最大的 CRM 公司）CEO Marc Benioff（马克·贝尼奥夫）更为激进——直接宣布 2025 年不再招聘软件工程师，因为 AI 已使现有团队产出提升超过 30%。

这不是裁员，而是将 AI 能力变成组织的默认基础设施。就像企业不会为"是否使用电子邮件"开会一样，未来也不会为"这项任务是否用 AI"专门讨论。

模式四：反形式主义勤奋——不裁人员，裁除虚假工作

美的是这一策略的标杆。方洪波（美的集团董事长）提出"以简化促增长"：禁止下班后开会、非必要不做 PPT、不允许代写材料。最终工作时长从 10.1 小时降至 7.6 小时，效率反升 20%，研发专利增长 37%。

这个思路与前三种不同——不是直接替换人员，而是先把"协调成本"中最荒谬的部分剔除。省出来的 2.5 小时原本花在哪里？开会。而会议的本质就是人肉信息传递。不必用 AI 替换人，先用制度替换无效协调。

四种策略，激进程度递进：反虚假工作 → AI 前置 → 压缩层级 → 腾笼换鸟。

从硅谷到深圳，从 AI 公司到制造业到房地产，同一股力量在发挥作用。不是"AI 要取代人"这般简单粗暴——而是协调成本在坍缩，组织正在重新塑造应有的形态。

别以为砍中层是万能解药。失败的案例也不少，归纳起来主要有三种模式：

失败模式一：把销售者当评估者裁撤

Klarna（瑞典"先买后付"巨头）是最典型的案例。2024 年底高调宣布 AI 客服替代了 700 个全职岗位，CEO 到处宣传这个故事。结果如何？服务质量明显下滑，客户投诉激增，2025 年又开始重新招聘填补空缺。

你打过多少次"转人工"？就是那种感受。国内各平台的 AI 客服同样被消费者吐槽"听不懂人话"。

为何失败？因为客服工作中有一部分确实是"评估"（查询订单、核对信息、办理退款流程），但还有很大一部分是"销售"——建立信任、安抚情绪、挽留客户。前者 AI 能做，后者不行。一刀切全部替换，就是把信息传递-信任建立的界限画错了位置。

失败模式二：扁平化过度，信任成本激增

字节跳动一直以极度扁平著称——基层到 CEO 仅 3-4 级。但 2021 年就有大量离职员工抱怨"扁平的架构，让中层格外疲惫"。Meta 的 1:50 管理比也被组织行为学教授直言"将以悲剧收场"。

为何如此？因为协调成本虽然降低了，但信任成本不降反升。一位经理管理 50 个人，物理上不可能与每个人都建立信任关系。结果就是：初级员工被忽视、管理者过度劳累、团队缺乏方向感。

历史上也有前车之鉴。Zappos（美国知名鞋类电商，亚马逊旗下）2015 年推行 Holacracy（合弄制，一种消灭所有管理层级和职位头衔的激进管理体系），最终失败，不得不重新引入管理者。1980 年代个人电脑普及时期也裁撤了一波"信息处理"岗位，十年后中层管理反而爆炸式增长——因为新技术创造了新的协调需求。

教训：扁平化有物理极限。协调成本可以降低，但降到零就会崩溃。

失败模式三：只节省成本，不重新投入

出门问问研发砍掉三分之二，短期亏损确实收窄了。但如果竞争对手疯狂投入研发呢？省钱不等于获胜。

Cloudflare 做对的一点是：裁撤 1100 人的同时招募 1111 人，省下来的资金全部重新配置到创造者和销售者上。如果只是裁人把钱装进腰包——那就不是组织进化，只是萎缩。

教训：裁撤评估者不是目的，加大对创造者的投入才是。省下来的协调成本必须花出去，否则就是在慢性失血。

三种失败模式，本质上都是同一个错误：没画对信息传递-信任建立的界限。

我把这条线称为组织重构的生死线——你要替代的究竟是信息传递（汇总、分发、对比，AI 擅长），还是人际信任（说服、激励、共情，AI 无法胜任）？界限画对了，裁员是组织进化。画错了，就是自残。

我不想制造焦虑。"中层要完蛋了"这种标题我在 2023 年就见过，三年了中层依然安好。

但变化确实在发生，只是比标题党预言的慢，比很多人感知到的快。

一个实用的自测：你每天的工作时间里，多少花在"评估"（汇总数据、写报告、开对齐会、传递信息），多少花在"创造"（做新东西、写代码、设计方案），多少花在"销售"（说服客户、谈合作、建立关系）？

如果超过 60% 在"评估"——你的岗位正在被重新定义。不是明天就消失，但未来两三年里，这部分工作会被 AI 工具逐步蚕食。到时候老板问的不是"你还能不能做这份工作"，而是"你把做传递的时间省下来之后，还能做什么？"

答案可能是向"创造"靠拢——自己动手做产品、写方案、做原型。也可能是向"销售"靠拢——更深地嵌入客户关系、做更多需要面对面信任的工作。

路有两条。但原地不动不是选项。