The first batch of big tech employees laid off by AI have returned to work
- Key Point: Recently, some tech companies have conducted layoffs citing AI-driven efficiency improvements, but subsequent rehiring of employees has revealed that AI still faces practical challenges such as high costs and organizational integration in completely replacing human labor at this stage. The so-called "AI layoffs" may be more of an excuse for corporate cost-cutting or strategic adjustments.
- Key Elements:
- After Block laid off over 4,000 employees, some staff (e.g., engineers, HR) were rehired due to "document errors" or the critical nature of their roles, indicating that AI cannot seamlessly take over all tasks.
- Enterprise-level AI applications are costly. For example, individual use of the Claude model can cost up to $6,000 per month, while training an AI customer service agent capable of handling complex tasks far exceeds the cost of low-wage human labor.
- The "Jevons Paradox" exists: after AI improves individual efficiency, companies may increase employee workloads rather than reduce headcount, leading to heavier work burdens.
- AI cannot understand or integrate into a company's informal organization and "internal dynamics." Layoffs may weaken organizational collaboration and risk-taking capabilities rather than simply optimizing efficiency.
- NVIDIA CEO Jensen Huang criticized management that uses AI as a pretext for layoffs as lacking vision, believing AI applications should focus on business expansion rather than workforce reduction.
- Similar cases, such as layoffs and rehirings after Twitter's acquisition, show that "AI layoffs" are sometimes a facade for cost-cutting or business adjustments, not an inevitable outcome of technological maturity.
ต้นฉบับ | Odaily (@OdailyChina)
ผู้เขียน｜Golem (@web 3_golem)
พนักงานกลุ่มแรกที่ถูกเลิกจ้างด้วยเหตุผล AI กำลังกลับเข้าทำงานแล้ว
วันที่ 27 กุมภาพันธ์ บริษัทเทคโนโลยีการเงิน Block ของ Jack Dorsey (ผู้ก่อตั้ง Twitter) ได้ปลดพนักงานมากกว่า 4,000 คนในคราวเดียว ทำให้จำนวนพนักงานทั้งหมดลดลงจาก 10,000 คนเหลือน้อยกว่า 6,000 คน เหตุผลที่ Jack ให้สำหรับการปลดพนักงานคือ "เครื่องมือ AI เปลี่ยนทุกอย่าง" การที่ AI จะเข้ามาแทนที่บางอาชีพในที่สุดนั้นเป็นความเห็นร่วมกันของสังคมมานานแล้ว แต่การที่มันเข้ามาแทนที่พนักงานออฟฟิศในอาชีพระดับกลางและสูงก่อน กลับยิ่งเพิ่มความวิตกกังวลในที่ทำงานของมนุษย์ (อ่านเพิ่มเติม: บริษัทของ Jack Dorsey, พนักงานออฟฟิศ 4,000 คนกำลังถูก AI แทนที่)
อย่างไรก็ตาม ยังไม่ถึงหนึ่งเดือน พนักงานบางส่วนที่ถูกปลดก็ได้รับคำเชิญให้กลับเข้าทำงาน...
ตามรายงานของ Business Insider พนักงานที่ถูกเรียกกลับมาทำงานใหม่เหล่านี้มาจากหลายแผนก รวมถึงแผนกวิศวกรรมและแผนกสรรหาบุคลากร วิศวกรออกแบบคนหนึ่งของ Block โพสต์บน LinkedIn ว่า ผู้บริหารระดับสูงบอกเขาว่า เขาถูกปลดโดยผิดพลาด เป็น "ความผิดพลาดทางเอกสาร"; เจ้าหน้าที่ HR คนหนึ่งในโพสต์ที่ถูกลบไปแล้วระบุว่า เธอถูกเรียกกลับมาทำงานใหม่ได้ก็เพราะผู้จัดการของเธอต่อสู้เรียกร้องขึ้นไปเรื่อยๆ; และยังมีคนที่บอกว่าตัวเองถูกเรียกกลับมาหลังจากถูกปลดไปหนึ่งสัปดาห์ ด้วยการรับโทรศัพท์จาก Block แบบไม่ทราบสาเหตุ
Jack ยังไม่ได้ออกมาแสดงความคิดเห็นต่อสาธารณะเกี่ยวกับการเรียกพนักงานกลับเข้าทำงานใหม่ จากสัดส่วนแล้ว พนักงานที่ถูกเรียกกลับมาเหล่านี้เป็นเพียงส่วนเล็กๆ ของพนักงานที่ถูกปลดไป แต่ก็น่าจะบ่งบอกถึงปัญหาบางอย่างแล้ว: ตำแหน่งและงานบางอย่างนั้น AI ยังใช้การไม่ได้ดีกว่าคน
เริ่มจากต้นทุนการใช้งานก่อน ต้นทุนของ "พนักงาน AI" ระดับองค์กรย่อมสูงกว่าต้นทุนแรงงานมนุษย์ทั่วไป
จ้างคนทำงานต้องใช้เงิน จ้าง AI ทำงานต้องใช้ Token ราคาพื้นฐานมาตรฐานของ Claude Opus4.6 คือ อินพุต 5 ดอลลาร์สหรัฐ / 1 ล้าน token, เอาต์พุต 25 ดอลลาร์สหรัฐ / 1 ล้าน token; ส่วนโมเดลใหญ่ของจีนราคาถูกกว่า ราคาพื้นฐานมาตรฐานของ Qwen3.5 plus คือ อินพุต 0.8 หยวน / 1 ล้าน token, เอาต์พุต 4.8 หยวน / 1 ล้าน token
ยกตัวอย่าง OpenClaw ที่กำลังฮิตเมื่อเร็วๆ นี้ ผู้ใช้ OpenClaw ระดับสูงคนหนึ่งภายใน Odaily เปิดเผยว่า เขาใช้ OpenClaw เป็นเพียงผู้ช่วยในชีวิตประจำวันและการวิจัยเพื่อการลงทุนเท่านั้น แต่ใช้ไปเพียงเดือนกว่าๆ ก็เผา Token ไปประมาณ 6,000 ดอลลาร์สหรัฐ (เขาใช้โมเดล Claude 4.5/4.6) 6,000 ดอลลาร์สหรัฐต่อเดือน จะจ้างปัญญาชนระดับสูงแบบไหนไม่ได้ล่ะ (ไม่รวมยุโรปและอเมริกา)?
การใช้ส่วนบุคคลยังเป็นเช่นนี้ การนำ AI เข้ามาใช้ในงานองค์กรก็ยิ่งมีต้นทุนสูงขึ้นไปอีก ยกตัวอย่างง่ายๆ เช่น การแทนที่พนักงานบริการลูกค้า ในบางพื้นที่ที่ประสบภาวะเงินเฟ้อด้านวุฒิการศึกษา ใช้เงิน 3,000 หยวนก็สามารถจ้างนักศึกษาปริญญาตรีหน้าตาดีมาทำงานบริการลูกค้าได้แล้ว แต่การฝึกสอน AI บริการลูกค้าที่สามารถแทนที่พนักงานบริการลูกค้ามนุษย์ได้จริงๆ สามารถจัดการใบงานที่ซับซ้อน เชื่อมต่อกับคลังความรู้หลายแห่ง ดำเนินการสนทนาหลายรอบ และทำงานออนไลน์ได้อย่างเสถียร นั้นมีต้นทุนที่แน่นอนว่าไม่ใช่ 3,000 หยวนต่อเดือนจะครอบคลุมได้
ปี 2024 บริษัทชำระเงินของสวีเดน Klarna ประกาศปลดพนักงานกว่า 1,000 คนอย่างเอิกเกริก โดยอ้างว่า AI บริการลูกค้าสามารถทำงานแทนที่พนักงานบริการลูกค้า 700 คนของบริษัทได้แล้ว แต่ในเดือนพฤษภาคม 2025 สำนักข่าวหลายแห่งรวมถึง Bloomberg รายงานว่า Klarna เริ่มรับสมัครพนักงานบริการลูกค้ามนุษย์ใหม่แล้ว โดย CEO ของบริษัทยังยอมรับด้วยว่าตัวเอง "เดินเร็วเกินไป" กับ AI จริงๆ
นอกจากนี้ การที่ AI แทนที่แรงงานมนุษย์ยังมี "ความขัดแย้งของเจวอนส์" (Jevons Paradox) อีกด้วย
ความขัดแย้งของเจวอนส์เป็นแนวคิดหนึ่งในเศรษฐศาสตร์ หมายความว่าการเพิ่มประสิทธิภาพ ไม่ได้นำไปสู่การลดการใช้ทรัพยากรบางอย่างเสมอไป แต่กลับอาจทำให้ต้นทุนการใช้ลดลง ความต้องการขยายตัว ส่งผลให้ปริมาณการใช้โดยรวมเพิ่มขึ้น การนำทฤษฎีนี้มาใช้กับสถานที่ทำงานในยุค AI คือ เมื่อความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี AI ทำให้ประสิทธิภาพของพนักงานเพิ่มขึ้น องค์กรจะไม่ยอมให้พนักงานพักผ่อน แต่จะเรียกร้องให้พวกเขาทำงานให้สำเร็จมากขึ้นในหน่วยเวลาเดียวกัน
สิ่งที่เรียกว่าการเพิ่มประสิทธิภาพ กลับกลายเป็นการเพิ่มภาระงานในรูปแบบที่ซ่อนเร้นมากขึ้น การที่ AI จะปลดปล่อยแรงงานมนุษย์เป็นเรื่องหลอกลวงโดยสิ้นเชิง
นายทุนก็จะคิดเช่นกันว่า ในยุค AI องค์กรก็ไม่ต้องการพนักงานมากขนาดนี้แล้ว อย่างที่ Jack กล่าวไว้ว่า "ทีมงานที่เล็กลง พร้อมเครื่องมืออัจฉริยะที่มากขึ้น" แต่ในความเป็นจริงล่ะ? สถานการณ์ในปัจจุบันคือ หลังจากองค์กรปลดพนักงาน งานเดิมไม่ได้ถูกสืบทอดโดย AI อย่างสมบูรณ์ แต่เป็นพนักงานที่เหลืออยู่ต่างหากที่เพิ่มปริมาณงานด้วยความช่วยเหลือของ AI
หากเป็นเพียงงานหรือภารกิจทั่วไปก็ยังพอว่า แต่ต้องเข้าใจว่า ในที่สุดแล้วองค์กรคือการจัดระเบียบของมนุษย์ ที่ใดมีการจัดระเบียบ ที่นั่นย่อมมี "เกมการเมือง" AI สามารถบูรณาการเข้ากับองค์กรทางการขององค์กรได้ แต่จะไม่มีวันเข้าใจ และไม่มีวันบูรณาการเข้ากับองค์กรที่ไม่เป็นทางการ/แฝงเร้นขององค์กรได้
ดังนั้น เมื่อเกิดการปลดพนักงานด้วยเหตุผล AI สิ่งที่ถูกตัดออกไปไม่ใช่เพียงแรงงาน แต่ยังรวมถึงกล้ามเนื้อขององค์กรด้วย พนักงานที่เหลืออยู่ไม่เพียงแต่แบกรับภาระงานที่หนักขึ้น แต่ยังกลืนกินความวิตกกังวล ความเสี่ยง และความรับผิดชอบของตำแหน่งงานเดิมเข้าไปด้วย คนที่ร่วมมือกันทำงานน้อยลง คนที่ปฏิบัติงานน้อยลง และที่สำคัญที่สุด คนที่รับผิดชอบแทน (背锅的人) ก็น้อยลง
ในช่วงงาน GTC2026 ของ Nvidia หวง เหรินซุนให้สัมภาษณ์และวิจารณ์บริษัทต่างๆ ที่ปลดพนักงานด้วยเหตุผลการเพิ่มประสิทธิภาพโดย AI อย่างรุนแรง "ผู้นำเหล่านั้นที่ตอบสนองต่อ AI ด้วยการปลดพนักงาน เป็นเพียงเพราะพวกเขาคิดหาวิธีที่ดีกว่านี้ไม่ออกแล้ว สมองไม่มีสิ่งใหม่ๆ อีกแล้ว แม้จะได้รับเครื่องมือที่ทรงพลังแค่ไหน ก็ไม่รู้จะใช้มันเพื่อการขยายตัว" นี่เป็นคำพูดต้นฉบับของหวง เหรินซุน
สิ่งที่หวง เหรินซุนต้องการสื่อคือ AI ไม่ได้มาทำให้พนักงานตกงาน แต่มาช่วยองค์กรขยายกิจการและพัฒนาธุรกิจใหม่ อย่าปลดพนักงาน แต่ควรเพิ่มการจ้างงานต่างหาก หากผู้บริหารไม่ตระหนักถึงจุดนี้ พวกเขาก็เป็นคนโง่ แต่พูดเล่นก็พูดเล่น ผู้บริหารในองค์กรมักจะเป็นคนที่ฉลาดหลักแหลมที่สุดในหมู่คนฉลาด พวกเขาย่อมรู้ดีถึงความแพงของ AI ในปัจจุบัน และความจำเป็นที่ยังคงมีอยู่ของแรงงานมนุษย์
การปลดพนักงานของบริษัทเทคโนโลยี บางที AI เป็นเพียงข้ออ้าง การลดต้นทุนต่างหากที่เป็นเป้าหมายจริง
AI กลายเป็นข้ออ้างสารพัดประโยชน์สำหรับบริษัทเทคโนโลยีในการปลดพนักงาน ที่จริงแล้ว สิ่งที่ AI กำจัดทิ้งไม่ใช่ปัจเจกบุคคล แต่เป็นองค์กรและธุรกิจที่ยังคงอยู่ในยุคเก่า เมื่อองค์กรไม่สามารถตามทันความก้าวหน้าของ AI ส่งผลให้การเติบโตของธุรกิจหยุดชะงัก กำไรหดตัว การปฏิวัติ AI กลับกลายเป็นเครื่องมือใหม่สำหรับองค์กรในการ PUA พนักงาน ลดคน กดดันต้นทุน ยัดงานมากขึ้นให้คนที่เหลืออยู่ แล้วให้แต่ละคนกลับไปทบทวนตัวเองว่า ทำไมคุณถึงไม่สามารถเป็นคนที่ปรับตัวเข้ากับยุค AI ได้มากกว่านี้ล่ะ?
หากโชคร้ายปลดคนที่สำคัญเกินไป (裁到了大动脉) ก็แค่ค่อยๆ เชิญพวกเขากลับมาใหม่ วิธีการปลดพนักงานแบบนี้ก็พบได้ทั่วไปในซิลิคอนวัลเลย์เช่นกัน ตุลาคม 2022 หลังจาก Elon Musk ซื้อกิจการ Twitter สำเร็จ ต้นเดือนพฤศจิกายนก็ปลดพนักงานประมาณครึ่งหนึ่ง (กว่า 3,000 คน) หลังจากนั้น เนื่องจากปลดผิดคนหรือพบว่าตำแหน่งงานสำคัญขาดคนไม่ได้ ก็ได้เชิญพนักงานที่ถูกปลดไปแล้วหลายสิบคนกลับมาทำงานใหม่
กลับมาที่ปัจจุบัน โดยสรุปแล้ว AI จะเปลี่ยนแปลงหลายสิ่งหลายอย่าง แต่มันยังไม่วิเศษพอที่จะช่วยองค์กรชดเชยความเฉื่อยชาทางกลยุทธ์ ความเสื่อมถอยของธุรกิจ และความขี้เกียจในการจัดการ การถูกปลดด้วยเหตุผล AI แล้วถูกเรียกกลับมาทำงานใหม่นี้ ไม่ว่าสาเหตุเบื้องหลังจะเป็นเพราะองค์กรตระหนักว่างานบางอย่างไม่ใช่แค่คำว่า "AI เปลี่ยนทุกอย่าง" แล้วจะหายไปได้เอง หรือเป็นเพียงข้ออ้างเพื่อลดต้นทุน มันก็ไม่ใช่เรื่องที่น่าตื่นเต้น และก็ไม่ใช่เรื่องพลิกผันอะไร
เพียงแต่ทำให้เราเห็นว่า ก่อนที่อนาคตจะมาถึงอย่างแท้จริง มีคนบางส่วนที่ถูกมันทำร้ายล่วงหน้าไปแล้วหนึ่งครั้ง
