全球企业实践遭遇了一种已被命名为“AI回旋镖”的现象：企业大规模裁员，将任务交给神经网络，随后又邀请被裁员工回归。在俄罗斯，这种情况几乎见不到——原因不在于技术质量，而在于劳动力市场的结构。
今年以来，微软、巴克莱、克罗格连锁超市以及数十家其他企业都宣布了与人工智能应用相关的裁员。有的地方认为岗位冗余，有的地方则腾出预算用于技术发展。数万人失去了工作。然而，这些故事中有相当一部分出现了出人意料的结局：企业很快发现，神经网络和AI代理处理任务的效果不如预期，于是开始让员工回到原来的岗位。
最具代表性的案例
- 瑞典分期付款服务商Klarna重新招聘真人客服。公司负责人塞巴斯蒂安·谢米亚特科夫斯基承认，为节省成本而押注聊天机器人做得过头了。
- 福特在6月招聘或晋升了350名经验丰富的工程师，此前AI未能胜任质量控制工作。
- Meta放弃用AI代理替代员工：人们花太多时间修正机器犯的错误。
这一转向的规模有多大，难以判断——企业并不急于公开承认押注AI的失败。正如英国人力资源公司SHL高级副总裁露西·博蒙特所指出的，股东喜欢企业削减开支，但承认自己在AI上操之过急，只能低调进行。
为什么神经网络未能胜任
招聘公司Robert Half调查了金融、营销、法律和医疗领域的招聘经理——许多人描述了同样的情形。企业先是撤销了岗位，因为工作本应由AI完成，随后又重新开放这些岗位。原因各处相似：对神经网络的监督远比计划中要仔细得多，而AI并不知道公司实际是如何运作的。这些知识是真人员工多年积累的，且没有任何地方记录。
研究公司Forrester的分析师贝齐·萨默斯称之为“隐形工作”：人们会注意到同事心情不好，会在没有任何日程安排的情况下聚在一起讨论问题，会在任务触动自己时全力以赴。职位说明里没有这些内容，但团队正是靠这些维系的。当这样的人被裁掉，却期待AI代理产生同样的结果时，企业通常会失算。
对于如今被召回的人，专家建议不要以原有条件回归。乔治城大学管理学教授布鲁克斯·霍尔顿建议要求签订年度合同，并附带提前被裁时的补偿。据博蒙特的观察，回归的员工要求更高的薪酬，并要求公司直接回答未来对员工队伍的打算。
俄罗斯剧本：填补缺口，而非削减开支
俄罗斯企业也在借助AI撤销岗位，最显著的例子是Sberbank。该银行裁撤了65%负责地区分行的经理职位，并在2025年将中央机构缩减了20%。格尔曼·格列夫在莫斯科创业峰会上承认，他不担心自己的位子——他更担心20万名员工会怎样。据这位Sber负责人说，他花大量时间寻找新的业务方向，以便安置自动化释放出来的人员。
在国家层面，裁员的解释与西方不同。劳动部就业司司长米哈伊尔·基尔萨诺夫表示，AI和机器人将有助于填补若干行业的劳动力短缺。总统学院专家测算，到2035年经济将需要6900万劳动者，而非目前的7670万。也就是说，西方企业为效率而裁员的地方，俄罗斯是在填补根本无人可补的缺口。
与此同时，应用规模完全可比：超过70%的俄罗斯大型企业已在至少一个工作流程中使用生成式AI，近半数雇主在招聘中使用神经网络。据高等经济学院测算，AI将在不同程度上影响全国约三分之一的工作岗位，每十个岗位中就有一个属于高风险区。但可完全自动化的岗位不足1%。研究作者罗斯季斯拉夫·卡佩柳什尼科夫认为，神经网络不会消灭职业，而是会重新分配人与机器之间的任务。
目前对俄罗斯劳动者而言，主要后果不是裁员潮，而是技能竞赛。Sberbank宏观经济研究中心分析了4000万个职位空缺，发现两年内要求掌握生成式AI的招聘占比增长了五倍。需求早已超出IT领域，延伸到营销、设计和管理。大量常规性工作的空缺减少了——其占比从30.5%降至24.1%。该中心负责人亚历山大·伊萨科夫将此归因于人才短缺：技术提高了生产率，缓解了人手不足，但同时也加剧了市场分化。
俄罗斯目前还没有出现关于“AI回旋镖”的高调案例。这未必是因为这里的神经网络运行得更好。更可能是因为在人才短缺的情况下，企业没有多余的人可以先裁掉再召回来。但这项技术的局限性在哪里都一样，俄罗斯企业同样需要人工监督，正如西方企业一样。赢家将是那些在雇主决定没有他们也能应付之前就掌握神经网络的人。
Cryptalist分析：“AI回旋镖”案例揭示了市场预期与生成式模型实际生产力之间的根本性偏差——资本高估了认知劳动被替代的速度，而企业低估了“隐形”知识的成本。对投资者而言，这是一个信号：围绕自动化的短期增长叙事应予以折价，因为实施周期将比宣称的更长、更昂贵。与此同时，俄罗斯劳动力市场沿着不同的轨迹运行——人才短缺使AI从裁员工具变为补偿工具，这将经济效应从成本优化转向技能再分配。