公告 杰克·多西 开枪 4.000员工 de 阻止 并用以下系统取代他们大部分的工作： 人工智能 它已成为最受关注的企业事件之一。 人工智能对就业的影响该决定已传达给员工。 26二月这不是因为收入下降，而是因为有意重新配置生产模式，以依赖算法。
当受影响的工人们还在努力接受这一打击时，市场却做出了截然相反的反应：Block公司的股价飙升了约10亿美元。 非营业时间交易收取 23% 的手续费股市的这波上涨行情向其他大型科技和金融公司发出了一个明确的信号，同样也…… 欧洲和西班牙投资者似乎愿意对以人工智能驱动效率提升为幌子的裁员行为给予奖励。
布洛克的激进改革：半数队员离队
多尔西在内部备忘录中解释说，布洛克将从某种程度上改变。 10.000员工 “略低于” 6.000»，这代表着接近削减 占全球劳动力的50%该公司是以下服务的母公司 广场, 现金应用 以及与此相关的项目 比特币 该公司业绩并未出现危机；事实上，它盈利状况良好，并保持着合理的增长。据首席执行官本人称，此举源于这样一种信念： 规模小得多的团队，主要依靠人工智能 可以生产更多、更高质量的产品。
按照企业惯例，多尔西的表态异常直白。他没有用委婉的措辞来包装这一调整，而是坦言人工智能不仅能帮助员工，而且在很多情况下…… 直接替换其基本理念是“人力资本”正在从一种资产转变为一种商品。 通过自动化优化成本这是其他高管心里想的，但很少公开表达出来。
布洛克近年来已经实施了多项削减措施。 疫情期间，该公司过度扩张了员工队伍。这种趋势在其他华尔街科技公司也曾出现。然而，此次与人工智能密切相关的最新重组规模之大，标志着一次质的飞跃，并使其成为整个行业的标杆。
多尔西向分析师强调，他不认为布洛克是个例外，而是更广泛变革的先锋：他预计…… 许多大型公司都会效仿类似的调整。 在接下来的几个月里，我们将继续依靠智能自动化这一论点。
人工智能相关裁员浪潮：从硅谷到世界其他地区
布洛克的案件符合以下情况： 全球裁员趋势 与人工智能或多或少直接相关。大型企业，例如 Amazon, Pinterest, Salesforce, Duolingo 或化学 道琼斯指数 近几个月来，他们宣布了大规模裁员计划，理由是需要通过自动化工具提高效率。
甚至包括那些与纯粹的数字世界关联度较低的公司，例如 道琼斯指数他们依靠工业自动化裁减了数千个工作岗位。这一信息在欧洲商界也引起了共鸣，那就是： 没有哪个行业能够幸免于这波浪潮。从软件平台到传统行业。
来自职业介绍和劳动力市场分析咨询公司的数据强化了这种周期性变化的感觉。Challenger, Gray & Christmas 估计，仅在 2025 有些被明确归因于人工智能。 裁员55.000人比两年前的数字乘以十二倍以上。而这便是……的开始。 2026 这导致了大约 26.000个科技岗位消失 在最初几周，其中许多做法都可以通过自动化策略来证明其合理性。
这种情况并非欧洲独有。尽管欧洲的裁员速度比美国更为温和，但银行、保险公司和在欧洲设有分支机构的大型科技公司也面临着挑战。 西班牙、法国或德国 他们已经开始了。 重组团队并冻结招聘 在他们认为短期内可以实现自动化的领域。
人工智能作为不在场证明：所谓“人工智能洗白”的兴起
这波浪潮笼罩着一种令人不安的疑虑： 企业裁员是因为人工智能已经取得的成就，还是因为他们预期人工智能未来会取得的成就？ 一些学者和分析人士认为，这些决策大多基于预期而非实际结果。教授 伊桑·莫利克来自商学院 沃顿商学院他认为以目前的技术水平，很难证明这种做法的合理性。 效率提升50% 从整个组织的规模来看，就像 Block 的案例中隐含的那些组织一样。
最近发表的一项研究 “哈佛商业评论” 它指向同一个方向：许多公司将会 根据人工智能的未来潜力调整模板目前，真正能够大规模替代人工的系统尚未全面部署。换句话说，他们在技术尚未达到他们预期的成熟水平之前就削减了开支。
顾问 Gartner公司 它提供了一条令人沮丧的信息：据他们估计，只有 五十分之一的人工智能投资 它对企业产生了真正意义上的变革性影响，而且几乎 五分之一 它能带来清晰且可量化的投资回报。即便如此，“迈向人工智能”的说法却成了激进重组的完美幌子。
因此有了该术语 “人工智能洗白”在经济界，该词越来越多地被用来描述以下做法： 因人工智能而进行的削减和调整 但实际上，它们也会受到疫情后过度招聘、提高利润率的压力、战略调整或简单的计划失误等因素的影响。在类似这样的案例中…… Meta公司裁员600人科技行业的标签可以缓和公众对裁员的看法，并帮助高管在股东和公众舆论面前为自己辩护。
另一家对欧洲市场具有影响力的分析公司 Forrester 也警告称，大约在…… 55%的雇主 已经进行过与人工智能相关的裁员的公司承认，这在一定程度上…… 事后后悔许多人会去核实这一点。 他们已经消灭了人类的能力 该技术尚未完全覆盖，迫使他们临时采取组织上的权宜之计。
工作岗位减少，工作量增加：生产力悖论
除了预算削减之外，一些学术研究还发现了一种可能在欧洲办公室也会出现的影响：人工智能并非总是…… 减少工作量，但是 浓缩和增强来自大学的研究，例如 加州大学伯克利分校 y Yale这些研究结果（《哈佛商业评论》再次引用）描述了一种反复出现的模式：使用人工智能工具的人虽然能够生产出更多产品，但最终却…… 承担更多职能和更多责任.
实际上，这意味着公司维持甚至增加了工作量，但通过自动化将工作分配给更少的人。人均生产力大幅提升，但…… 疲惫、人员流动以及始终处于崩溃边缘的感觉在劳动保护较弱的环境中，例如一些盎格鲁-撒克逊市场，这种影响是立竿见影的；在保障力度较大的地区，例如欧盟，这种冲击可能会更加渐进，但其基本趋势是相似的。
工会和工人组织，包括那些在以下国家的工会和工人组织： 西班牙他们已经在讨论某种 “数字化工厂”人员负责监控自动化流程、管理智能系统事件，并响应源源不断的相互关联的任务，在某些平台上 人工智能版主 他们被解雇了。技术虽然减少了一些人工操作，但也减少了以前可以让人喘口气的停机时间。 激发创造性思维的空间.
一些管理专家引用的数据表明，生成式人工智能工具在许多情况下可以实现以下目标： 用一半的时间完成同样的工作但这种效率的提高远非会自动转化为更短的工作日，反而常常被用来增加新的任务、新的目标和新的项目，从而提高了“生产力”的标准。
对于已经因多年变革、重组和业绩压力而疲惫不堪的员工队伍来说，这种新的需求水平可能会成为额外的压力来源。风险在于，技术现代化的说辞可能会掩盖…… 工作强度增加难以持续 在中期。
入门级工作岗位岌岌可危，Z世代缺乏进入职场的途径。
这种新范式最微妙的影响之一是对……的侵蚀 入门级职位重复性、结构化且相对可预测的任务——这些任务通常由初级职位人员承担——恰恰是最容易利用现有技术实现自动化的。这使得许多年轻人处于就业市场的边缘，面临着一个全新的就业市场： 学习步骤正在消失。.
像那些分析师一样 Forrester公司 它们指出了一个引人注目的悖论： Z世代最熟悉数字工具且最愿意与人工智能合作的群体，也是…… 遇到的正式机会较少 开启职业生涯。如果没有最初几年在入门级岗位上的经历，就很难获得判断力、实践经验以及日后监管自动化系统本身的能力。
在西班牙等青年失业率本就居高不下的市场，部分入门级工作的消失可能会带来更严重的后果。 加剧劳动力市场一体化问题服务业、行政岗位以及越来越多的软件开发任务都面临着类似的压力：最常规的工作正在被改变或减少，而高度专业化的职位则被保留给数量有限的专业人员。
技术人才专家坚持认为人工智能仍然 它无法取代批判性思维对社会背景的理解或复杂决策的制定。然而，他们认识到，大多数 初级编程和支持角色 他们是受影响最大的群体之一，这种情况已经在有业务遍及欧洲的跨国公司和在西班牙运营的技术咨询公司中被发现。
这一差距迫使我们重新思考…… 大学和职业培训 例如积极的就业政策。许多专家一致认为，关键在于加强分析能力、创造力、项目管理能力和人际交往能力——在这些方面，技术仍然无法与人匹敌。
离岸外包、成本节约和中期不确定性
在媒体对人工智能的关注背后，还隐藏着另一个令欧洲监管机构担忧的现象：自动化与人工智能可能结合的现象。 工作外包像 Forrester 这样的公司认为，被冠以“人工智能导致的裁员”之名而消失的大部分工作岗位，日后可能会以其他形式重新出现。 在低成本市场重新招聘.
方案如下：公司将流程分解成简单的任务， 由语言模型和其他智能工具提供支持， 接着 将部分工作转移到工资水平较低的国家通过这种方式，该组织通过两种方式降低成本：解雇成本较高的本地员工，并重新配置工作，以便由更少的人或来自成本更低地区的人员来完成。
这类运动并非新鲜事，但人工智能的作用在于…… 加速器和促进者通过流程标准化、工作流程文档化和部分环节自动化，可以更轻松地在整个区域内分配工作。对于西班牙或德国等发达经济体而言，这可能意味着更大的压力。 平均工资和熟练就业的稳定性.
短期来看，像布洛克这样的裁员会产生 显著的成本节约一些分析师估计，大型科技公司每年从中获得的收益可能高达数千甚至数十亿美元。这种对盈利的积极影响解释了市场的部分热情。问题是，从中长期来看，这种情况是否会持续下去？ 人力资本和经验的流失 最终不会造成创新能力下降和对外部软件及服务提供商的依赖性增强等后果。
对于欧洲的人力资源经理来说，难题在于找到…… 技术采纳与人才保留之间的平衡人工智能的广泛应用可以提高利润率和竞争力，但如果走向极端，则可能导致组织缺乏能够发挥作用的人才，而仅仅依靠技术是不够的。
布洛克事件表明了……的程度 人工智能已成为重塑整个公司的重要杠杆。即便他们的账目并未显示出任何疲软迹象，市场对4.000人裁员的狂热反应也表明，资本似乎明显偏爱算法效率，即便这意味着高昂的社会成本。随着这种逻辑蔓延到美国和欧洲的其他公司——包括在西班牙运营的公司——争论的焦点将不再仅仅是技术层面，还将涉及劳工和政治层面：如何在利用人工智能能力的同时，又不损害就业机会、员工福祉以及正在瓦解的中产阶级的凝聚力。
