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李想建议不裁员,企业AI落地哪些人真裁不得

· 图老师

最近李想在罗永浩的播客上说了一番话,好多人转发给我看。他说建议所有公司不要裁人,AI时代人才标准和之前不一样,按旧标准裁员很容易把最好的裁掉。说实话,这个观点戳中了我在图博见过的一个很普遍的问题——很多企业推AI转型,第一反应是"换人",但换掉的往往是该留的人。

李想在播客上说了什么

5月13日,罗永浩播客节目"罗永浩的十字路口"第27期上线,嘉宾是理想汽车CEO李想。两人聊到AI时代的企业人才管理,李想的态度很明确:建议所有公司不要轻易裁员,因为AI时代评价人才的标准跟以前大概率不一样。 他举了个例子:理想内部Token消耗量排名前20的员工,按传统标准看并不是"最顶级员工"——他们表达能力不强,获取资源的本事也不突出,但"脑子极强",只要有Token和业务环境,就能改造一切。按旧体系一裁员,这种人最先被裁掉。

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李想还提到,AI是"放大镜和显微镜",专业的人用好AI会走上新高度,平庸的人则无处藏身。理想汽车自己的策略是不主动裁员,让AI自然筛选——觉得自己不行的会自己走,觉得公司不行的也会自己走。 有意思的是,理想汽车嘴上说"不主动裁员",但财报数据显示,员工人数从2024年的32248人降到了2025年的30728人。可见"不主动裁"和"人没少"是两回事。

企业AI落地哪些人不能裁

李想说得对了一半:AI时代确实需要新的人才评价标准。但"不裁人"不等于"不动人",关键是要分清哪些人该留、哪些人该培养、哪些人确实不适合新阶段。

我在图博做过不少企业AI落地项目,接触过各个岗位的人。从实操角度看,企业推AI转型时有三类人绝对不能裁

第一类是深度了解业务但不太会表达的人。他们可能PPT做得一般,汇报也说不出花来,但对业务流程的每个细节了如指掌。在AI落地项目中,这种人是最值钱的"知识源"——系统要学的东西,全在他们的脑子里。之前有个制造业客户,产线上一个老师傅平时话不多,但在做设备故障诊断智能体的时候,他提供的故障判断逻辑比任何文档都管用。

第二类是愿意折腾新工具的年轻员工。不一定技术多强,但就是愿意试、愿意用、愿意折腾。AI工具在企业内部能不能用起来,往往取决于这批人的推动力。理想汽车Token消耗量前20的那些员工,大概率就是这种类型——按传统KPI看不算突出,但他们在用AI解决实际问题。

第三类是跨部门协作能力强的人。AI落地不是单个部门的事,它需要打通数据、梳理流程、协调各方。能把不同部门的人拉到一起、把散落在各处的知识整合起来的人,在AI时代比只会写代码的人更稀缺。

知识库建设

企业AI裁员容易踩的三个坑

很多企业推AI转型时犯的错误不是"裁错了人",而是"用错了标准裁人"。最常见的有三个坑:

用KPI裁人,而不是用AI适配度评估。 传统绩效考核看重的是结果产出——完成了多少单、做了多少文档、接待了多少客户。但AI时代,一个人能不能用好工具、能不能把AI嵌进自己的工作流、能不能发现新的提效方式,这些能力在KPI里根本体现不出来。

裁"贵"的人,而不是裁"不对"的人。 降本增效的压力下,很多企业先砍高薪岗位。但高薪的人往往是业务经验最丰富的那批人,他们的行业知识恰恰是AI系统最需要学习的原材料。南通有个环保企业客户,之前差点把一个做了十几年的工程师优化掉,后来在做AI方案的时候才发现,这个工程师脑子里存着大量历史项目的经验判断,是整个知识库最核心的数据来源

先裁人再上AI,顺序反了。 正确的做法是先把AI跑起来,看看哪些工作真正被AI替代了、哪些岗位的人可以转向更高价值的事,然后再做人员调整。先裁人再补AI,大概率会出现业务断档。

制造业AI方案

企业AI落地正确的人才策略

李想说的"不主动裁员"在理想汽车这种体量的公司可以做到,因为理想的AI化程度已经很高,有足够的数字化基础做自然筛选。但对大多数中小企业来说,更实际的做法是先评估,再调整,最后才动人

具体来说,企业在推进AI落地时可以这样操作:先给所有人机会接触AI工具,观察三到六个月。看谁主动用、谁用得好、谁能把AI结合到自己的工作里产出实际效果。这个过程就是一次"不打招呼的考试"——真正的AI适配人才会自己冒出来。

然后在AI落地项目中,重点用好前面说的那三类人。让业务深度了解者做知识输入,让爱折腾新工具的人做内部推广,让跨部门协作好的人做流程打通。这个组合跑通了,企业的AI转型就成功了一大半。

企业AI架构

企业AI转型先评估再动人

李想这次把AI时代的人才标准问题抛到了台面上,这件事本身就值得所有企业管理者认真想一下。AI确实在改变什么人"值钱"、什么人"不值钱"的判断标准。但变化的不是"人",而是"评价体系"。

我的建议是,在搞清楚AI到底能替代什么、不能替代什么之前,不要急着动人。先让AI工具在团队里跑起来,看看谁天然就适应这个变化——这些人可能不是你原来最看好的,但他们大概率是你AI转型最需要的。企业AI落地,工具选型只是第一步,人才评估才是真正决定成败的事。

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