程浅 发自 凹非寺
量子位 | 公众号QbitAI
说好的用AI替代员工上岗呢？
这怎么人都被广进了，AI也没顶上啊......
此前，Meta原定于11月展开的第二轮裁员计划，因AI没展现预期工作能力而暂停。
小扎：都是骗人的，根本没有这么好用的AI员工。（哭）
与此同时，微软也在复盘中表示：自家的业务并没有随着大规模推广AI而变好。
几个月的加速之后，大厂开始重算AI效率账了......
Meta取消第二轮裁员
要说小扎对AI员工有多大信心，看看Meta的重组方案就知道了。
今年1月，扎克伯格与高管们在夏威夷开会时，讨论了一项名为Project OT的计划。
OT全称Organization Transformation，即组织转型。
按当时的设想，未来Meta的组织架构要围绕AI重新设计。
过去一个产品开发团队需要10到20个人，工程师、产品经理、设计师各司其职。
以后呢？
3到5人足矣。
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图片系AI生成
新团队被称为Pod，豆荚，一种硅谷常见的小团队作战方式。
在这里，没有什么工程师、设计师、产品经理的，大家统一都叫Builder。
按照此计划，对于部分团队，裁员规模预计达60%。
这套方案包含裁员、内部转岗和取消空缺岗位等多种措施。
为了让AI尽快接班，Meta计划让AI先学会人类员工操作电脑的方式。
就是蒸馏员工。
今年4月，Meta要求员工在设备上安装追踪软件，记录键盘输入和鼠标点击——这些操作记录将用于训练AI Agent，使其能够模仿人类使用电脑的方式。
Meta内部论坛很快出现大量不满声音，员工们纷纷在高管的帖子下刷大象的图片，暗讽管理层对裁员这个”房间里的大象“避而不谈。
这之后，根据Meta内部半年度调查，员工正面情绪评价从74%降到了55%。
不过现在看来，结果也是piapia打脸。
Meta CTO指出，大规模使用AI之后，内部软件平台和基础设施的代码改动量，同比增长220%。
但最终带来用户可见新功能或功能升级的改动量，同比仅增长36%。
听上去没有那么差？但要知道，与此同时Meta重大技术和安全事故同比增加了40%，员工花在故障处理上的时间增加了70%。
工程师：不想兼职AI售后哈。
与此种种，Meta停止筹划原定11月进行的第二轮重组。
小扎在内部员工会议上也承认，组织调整的时机存在误判，Agent技术没有像此前预期的那样迅速进步。
同时Meta也暂停了鼠标追踪项目；大幅削减在Claude上的投入；允许部分被调往AI工程团队的员工返回原岗位。
并且，为了安抚剩余员工，公司开始改善办公室零食、增加差旅和社交活动预算......
微软承认用了AI后业务成效没有更好
另一边，微软也在为AI的大量引入而头疼。
LinkedIn CEO、微软执行副总裁Ryan Roslansky就在吐槽：
自己之前曾收到同事发来的一份文档，点进去一看，一眼AI。
于是他把这份AI生成的文档，发给了自己的AI做总结。
结果，一来一回，产生了0个新想法。
这简直就是一个Doom Loop（死亡循环）。
Roslansky担心，这么发展下去企业将花更多钱，而最终只是找到了一种不必认真写作和阅读的方法。
这样的事情，不只是员工的使用习惯问题。
9月，微软发布了一篇复盘文章，分享自己在内部推动AI转型的经验。
微软首席战略与转型官在文中承认，团队起初沿用了推广传统软件的办法：部署工具，培训员工，然后推动大家使用。
这套方法微软手拿把掐，目前已经向超过20万人提供了AI工具。
按理说，这么大的推广规模，接下来只需要找个地方瘫坐，等待生产率飙升了。
然而，在早期销售团队的实践中，AI使用量很快进入平台期，预期的业务成效也没有出现。
微软还发现，直接把Agent塞进原有工作流程，可能只会让问题在agent的下一个流程出现。
就这样微软开始对内部AI工具的使用流程和开支精打细算了起来。
微软高管此前预计，公司内部使用Anthropic技术的年度支出可能达到至少10亿美元。
后来，这项内部支出预估被下调了超过三分之一。
微软开始鼓励员工更多使用自家GitHub Copilot及其他工具，并要求各部门管理Token预算。
此前，微软云与AI部门的部分员工，每人每月可使用的AI模型预算高达10万美元。
现在，这一额度被降到了约1万美元......
One More Thing
不只是Meta和微软。
越来越多的企业开始发现，AI部署得越快，问题也出的越快。
9月，安永公布了一项针对美国大型上市公司的AI风险调查。
调查对象是202名资深AI决策者，所在企业年营收均达到至少10亿美元。
其中，36%的受访者表示，所在组织曾经发生过造成实质负面影响的AI事故或故障。
涉及数据丢失、财务损失、运营中断、品牌声誉受损等情况。
美国人力资源管理协会CEO Taylor说：
企业现在就像一边开着卡车上路，一边还在造这辆卡车。
Taylor感叹，如果能够重新来过，很多企业可能会选择更加审慎、缓慢的AI部署方式。
只可惜。
请神容易送神难了。
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