被裁的亚马逊普通员工，怒怼AI

花花

“快到甚至不需要交接。”在李明岚看来，这次裁员更像一场迅速而彻底的清算。

国内商务岗基层员工刘令一，也在这场裁员中一夜出局。

在他的经验中，公司以往裁员遵循“PIP机制”——绩效尾部淘汰。流程包括书面通知、领导及HR约谈，再到数月评估缓冲，被裁员工通常有两个月左右的周旋期。

但这一次，从收到裁员邮件到与HR确认赔偿方案，刘令一只用了不到48小时。

曾经让人避之不及的HR约谈，这几天成了需要抢位的稀缺资源。由于涉及人数众多，HR行程排满，刘令一在收到邮件后立即预约，才挤进了第二天下午的空档。

会议室里，一名素未谋面的主管与一名HR直接宣读裁员结果，并提供三种赔偿方案，全程几乎没有寒暄。

明明没有外籍人员在场，对话却全程使用英文。刘令一觉得，这种难以说明缘由的“硬裁”，似乎更适合用一种非母语完成。

他对这份工作本就没有强烈留恋，但面对冷静而程式化的话术，仍感到不适。会议桌上的文件，字字句句似乎都与公司反复强调的“领导力准则”形成微妙反差。

“成为全球最好的雇主，关注员工成长与发展。”他在心里默念，签下了名字。

受冲击更大的，是林梦颖这类员工。

在国内互联网大厂经历三年高压工作后，林梦颖于去年底入职亚马逊中国，担任电商运营。不到一年，她第一次感受到所谓的“work-life balance”：每周三天到岗，六点下班，双休，团队节奏稳定，没有强烈内卷。

她将这里视作一处“修复空间”，开始恢复运动、阅读和社交节奏，并与男友计划未来，相信这份相对稳定的岗位可以支撑更长远的生活。

10月27日，是林梦颖的生日。晚上，她正举起手机准备给蛋糕拍照，屏幕突然弹出一封公司邮件。

她以为是节日祝福，点开后才发现是领导预告即将裁员的通知。“裁员赔偿大礼包”，成了今年最突兀的生日礼物。

更意外的是，她所在的小组整体被裁，相关业务线在全球范围内同时撤除。对于一些跨境工作的员工而言，裁员还意味着签证、居留和生活安排的连锁变化。

社交平台上，关于此次裁员的讨论持续发酵。一位网名为“小户里的小布”的新员工形容，这轮裁员像“灭霸的响指”。

“不看绩效，只为消灭人口”，他写道。

与AI斗智斗勇大半年，最终被干掉

实际上，在裁员消息公布之前，亚马逊内部早已出现过“预警”。

6月底，李明岚收到一封系统邮件，附上了CEO安迪·贾西在公司官网发布的一篇长文。密密麻麻的英文中，“AI”几乎每隔几行就出现一次。

从基础设施、大模型，到云服务、电商和物流应用，亚马逊今年展开了有史以来最大规模的技术投入。1000个人工智能相关的项目正在开发，公司物流仓储、云服务、电商业务等都正在被AI重塑。满屏都是与AI相关的雄心壮志。

在文章结尾处，贾西写道：随着AI效率的提升，未来几年公司员工规模将随之缩减。

当时看到这句话，李明岚并未放在心上。AI取代人，是一种被讲了太多年的“未来命题”。

直到裁员邮件弹出，她才反应过来：原来，未来这么快就来了。

这轮裁员，安迪·贾西的公开说法是，为适应AI技术变革，将资源进一步集中至人工智能相关领域。“Use AI or Bye-bye”是他挂在嘴边的企业新口号。

这场“All in AI”的转向，其实从年初起，刘令一就已感知到。

公司内网陆续上线AI搜索插件和办公工具，鼓励“全员开发”，员工可以使用内部平台搭建自己的AI应用。部门还要求在每周例会上分享AI使用场景，轮流讲述“如何用AI为业务提效”。

但在刘令一看来，这更像一项行政任务。

听说有同事开发了一款生成销售话术的智能体，他只觉得是“纸上谈兵”。

商务工作本质上是一种高频互动。对接中小卖家，谈判、维系关系，靠的是情商、语境判断和即时反应。而AI生成的话术往往生硬、模板化，很难真正嵌入真实的商务场景。

同事们心照不宣，默认在核心业务上与AI保持距离。

一次聚餐中，有同事向刘令一抱怨：“鼓励用AI提效，说白了，不就是让我们加速被替代。”

焦虑之下，周会里的“AI分享”更多沦为PPT美化、资料整理，真正能直接进入业务链条的场景，少之又少。

但在季度汇报节点，部门又被要求配合领导，设计一套“AI赋能业务”的方案，对上汇报。

让底层员工设法用AI提效，更像一种自上而下的焦虑传导。

7月底，亚马逊召开第二季度财报电话会议。CEO安迪·贾西遭受了电话另一头的轮番拷问。

亚马逊云服务营收增速远低于微软和谷歌、人工智能领域的发展也落后于竞争对手。

在投资人轮番追问中，贾西试图用宏大的AI蓝图稳住情绪。但会后，AWS股价在盘后交易中下跌7%。显然，资本并未完全买账。亚马逊还需要讲出更能让市场信服的AI故事。

然而这场AI浪潮，在基层员工这里，并未形成真正的共振。

林梦颖忙不过来时，也会用公司AI工具辅助分析广告数据。但从输入指令、生成结果再到人工复核，流程复杂，效率提升有限。而且AI不了解具体商家背景，结论常常流于表层。

她给这个系统打的分数是“60分”。这让她产生一种错觉，AI短期内无法替代自己。

李明岚也有类似判断。她认为，客户是否出席活动，往往取决于长期信任和人际关系的积累。即使公司AI系统能答业务问题，但人与人之间的连接，机器无法取代。

只是从公司整体视角看，这些价值微乎其微。

根据2024年亚马逊财报，国际零售业务营收约占22%，利润只贡献约5.5%；而云服务业务虽仅占总营收约17%，却贡献了近60%的营业利润。

今年，亚马逊计划投入超1000亿美元加码AI领域，传统业务的战略权重进一步下滑。

在AI浪潮下，个体在业务链中的价值被稀释成可随时替换的变量，在系统化裁剪面前显得可有可无。

李明岚们曾努力维系的岗位、积累的经验与信任，在一夜之间被结构化淘汰。

系统生锈，螺丝钉背锅

账户被公司系统一键注销后，李明岚努力保持平静。

她感觉这种不快就像一个原本自己也并不痴迷的人，突然甩了自己。

作为客户经理，李明岚的日常被电商平台上各种琐碎问题围绕，其中最常遇到的是客户资质审核。

8月初，一位服装零售客户发来求助。李明岚打开审核系统，却提示依旧模糊：“请核实提交资料的完整性”，她顿感头疼。

在亚马逊，为了过滤风险账户，跨境电商需要不定期接受资格审查，内容包括卖家身份、经营资质、财务状况等。审核系统高度自动化，算法能敏锐判定合规与否，却难以解释具体原因。

通常，这类问题交由公司统一负责的部门处理。客户经理能做的，往往只是将客户情况整理成邮件上报。

面对“算法黑箱”，对面的回应，也多是：“请客户重新上传文件。”

接下来的几周，李明岚陪客户反复试错：压缩图片、修改注册信息、重新扫描账单，甚至调整扫描清晰度，如此循环再提交。

直到月底的一次系统刷新，提示忽然变为“审核通过”。客户连声道谢，而李明岚却笑不出来——问题的解决并非源自自己，也许是算法更新了参数，也许是模型重新训练。

她能起的作用，仅是“提供情绪价值”，耐心回复客户的疑问，并安抚焦虑情绪。

最初加入亚马逊时，她期待在新领域积累业务能力，但这种耗费精力却难有收获的日常，不断削磨她的底气。

系统架构带来的结果，是基层员工不得不承担的“副作用”。李明岚及部门的绩效与客户营业额直接挂钩。

客户因审核问题暂停交易，损失的销售额同样会被模型算出，而后精准扣在业绩上。那个月，她还有两位客户的店铺因同样问题关停，绩效免不了下滑。

在这个全球规模庞大的跨境电商平台里，信息高效流通本就不易，这也是刘令一日常困扰所在。

在亚马逊工作的这段时间，他使用过三套内部通讯工具，有时为开会要在三个平台轮番通知。公司没有统一的OA系统，需要检索内网或依靠零散文档获取信息。邮件仍是日常沟通的主渠道。

一次上门拜访客户时，刘令一被客户指向新上线的功能，询问具体操作。面对陌生的功能名称，他低声应了两句，装作淡定：“我得跟团队确认一下，再告诉您。”事实上，他完全不知何时上线，也不清楚细节。

平时，他清楚的仅是自己明确的KPI，对项目全景和产品体系理解有限。几次向直属领导提出疑问，得到的回答也模糊不清，信息量并不多。

与他们相比，林梦颖更像一只在实验项目里的“小白鼠”。

去年底，她从国内头部大厂跳槽，进入亚马逊中国的一个新型电商客户项目组。此前投递过亚马逊职位未果，这次意外被HR在人才库中发现。

面试时，她在两天经历了六轮考核。与以往不同，面试官更关注她与“领导力准则”下企业价值观的契合度，而非过去经历的细节。这让林梦颖感受到，公司对员工能力的包容度更高，而非“即来即用”。

加上对外企“不卷”“自由度高”的印象，她接下了offer。即便降薪、无年终奖、缺少食堂或健身房等“大厂待遇”，她依然觉得值得尝试。

入组后，松弛氛围超过预期。前两个月，她几乎没有正式任务，主要在系统上学习岗位知识。遇到困难，向同事请教，总能得到耐心而细致的解答。

在此前的工作经历中，林梦颖一直感受同级间暗自较劲。而在这里，她几乎没有压力感。并非亚马逊所有项目组都如此松弛，在裁员前，她曾一度觉得这份工作理想得有些不真实。

直到得知该项目将在全球撤裁，林梦颖意识到，这或许本身就是一场业务实验，而那些曾让她觉得不真实的松弛感，也终于有了答案。