AI 時代的真正挑戰:當「靜默解僱」成為企業的新常態
進入 2026 年,人工智慧(AI)對企業帶來的最大挑戰,早已不只是效率提升或人力替代,而是如何在不公開裁員的情況下,重新調整組織與人力結構。近期,一位中堅企業的部長坦言,半年前他仍為人力不足所苦,如今最棘手的問題,卻變成如何應對 AI 帶來的「靜默解僱(Quiet Firing)」現象。
所謂「靜默解僱」,並非明文解雇員工,而是透過提高工作負擔、加嚴績效指標、降低評價與資源支持,使員工在長期壓力下選擇自行離職。企業表面上沒有裁員,實際上卻完成了人力汰換。
這樣的現象,看似是 AI 時代的新問題,實則並非新生事物。
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白領世界的震撼,其實是基層產業的日常
對許多物業管理、保全與外包型產業而言,「不開除、但逼你走」早已是行之多年的管理手段。
不必資遣、不必說明理由,只需調整班表、增加巡邏密度、提高文書與稽核要求、頻繁記錄缺失,員工自然會在體力與心理的雙重耗損下離開。公司既避免了資遣成本,也規避了法律與輿論風險。
差別只在於,過去這套模式多半存在於被視為「低技術、可替代性高」的產業;而到了 2026 年,AI 讓同樣的邏輯,正式進入白領與中產階級的辦公室。
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AI 並未創造壓迫,而是讓壓迫變得更「科學」
AI 對管理模式帶來的質變,不在於殘酷程度,而在於形式轉換。
第一,壓力被「去人性化」。
過去的管理壓迫,來自具名的主管;如今,員工面對的是演算法、儀表板與排名系統。不是「你被針對」,而是「數據顯示你落後」。
第二,責任被「去主體化」。
當決策來自 AI 模型,管理者得以退居幕後,將淘汰合理化為「系統結果」,而非管理選擇。
第三,淘汰得以「規模化」。
一套評估系統,可以同時對數百、數千名員工施加微幅但持續的壓力,使離職看似是個人選擇,卻是結構性結果。
這正是「靜默解僱」在 AI 時代迅速擴散的關鍵。
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企業真正的風險,不是員工離職,而是制度反噬
短期內,靜默解僱或許能為企業帶來彈性與成本優勢,但長期風險正在累積。
在法律層面,各國勞動法開始關注「演算法管理」是否構成實質解僱、間接歧視或不當勞動行為。一旦被認定,企業不僅需補發資遣費,更可能面臨制度性整改。
在組織層面,員工對制度的信任逐漸瓦解。當努力與否不再影響去留,取而代之的是「是否符合模型期待」,工作動機將轉為最低限度的合規與自保。
而在管理層面,中階主管的角色被嚴重削弱。他們既無裁量權,也無承擔責任的空間,只剩下執行系統指令的功能。久而久之,真正具備管理能力的人離開,留下擅長操作制度的人。
這樣的場景,對熟悉物業與保全產業的人而言,並不陌生。
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AI 管理的終極考驗,是企業是否願意承擔責任
回過頭看,那位中堅企業部長的困擾,某種程度上反映的並非 AI 的問題,而是一種階級錯位的震撼——白領企業,正在親身經歷基層產業早已承受多年的制度現實。
AI 並沒有創造「靜默解僱」,它只是讓企業終於能夠,用過去只敢對底層勞工使用的手段,管理中產階級。
在 2026 年,真正決定企業未來的,不是 AI 能淘汰多少人,而是:
當技術讓不負責任變得容易,企業是否仍願意對「人」這件事,負起責任。
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