黃仁勳曾說過：沒有AI能100%取代一份完整工作，但多數崗位80%的重複性任務可以交給AI。不少企業以此為依據大規模裁員，寄望依靠技術實現降本增效。但Orgvue相關報告顯示，近四成企業管理者曾為落地AI實施裁員，其中55%的人承認，他們在裁員問題上做出了錯誤的決定。

機構分析指出，這類企業只盯着用技術替換人力，不願投入資金開展員工技能培訓，裁掉的恰恰是負責校驗、管控AI運行的核心人員，最終反而拖慢整體生產節奏。多家國際巨頭的實操案例印證了AI存在明顯能力不足。

福特（Ford）曾大規模依靠自動化處理生產環節，卻因AI無法識別複雜製造質量隱患，只能重新招募數百名資深工程師把控生產流程。

澳洲聯邦銀行裁撤四十餘名客服，全面上線AI語音客服，可智能系統難以應對多元、複雜的客戶訴求，諮詢線路持續擁堵，銀行只能撤銷裁員安排。

IBM用AI承接九成四的人力資源常規業務，可剩餘涉及倫理判斷的特殊需求機器無力處理，企業計劃在2026年大幅擴招基層人才。

人力資源從業者表示，AI輸出時常出現結果偏差、邏輯矛盾，企業必須保留人工覆核環節，反而造成重複勞動、決策效率下降。AI依託已有數據運行，缺少人類積累的實操經驗、共情能力與價值判斷力，面對突發、特殊場景極易失靈。

業界逐漸形成共識，AI的定位是輔助人類的高效工具，而非人力的完全替代品。企業發展的最優路徑並非一刀切裁員，而是搭建人機協同的工作模式，依託AI承接標準化重複工作，依靠人力處理複雜決策、情感溝通與創新類事務，二者互補才能真正釋放技術價值。

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