第一批因为AI而失业的人出现了。2025年初，物流巨头UPS宣布裁员两万人，这是公司百年历史上最大规模的裁员，CEO凯萝·多梅（Carol Tomé）对此的解释很简单：“AI优化了业务流程。”5月，Meta公司年度大会，扎克伯格表示，到明年，或许一半的开发工作会由AI完成，而且这个比例只会继续上升。
AI的全面介入，让曾经负责上传下达、决策执行的中层管理者们有了危机感。
根据麦肯锡刚发布的一项研究报告，几乎所有公司都在投资AI， 但仅有1%的高管认为本公司已实现AI成熟应用。这场看似尚未全面落地的技术变革，却已经在中层管理阶层中掀起不小的冲击波。
在制造领域，富士康等生产巨头已经率先采用机器人和机器学习优化生产流程。早在2016年，富士康就用机器人替换了6万名装配线工人；如今AI计算机视觉和预测维护将进一步减少人工质检和设备巡检的需要。这些举措在降低成本的同时，也显著改变了一线主管和车间经理的角色定位。在零售领域，企业利用AI进行需求预测、库存管理和个性化营销。例如，亚马逊大量应用算法进行仓储调度和物流路径优化，并上线无人商店和智能补货系统。这种“算法运营”帮助亚马逊实现高周转效率，但也意味着许多传统监督管理工作会被系统取代。零售企业同样积极探索AI应用，阿里巴巴的天猫精灵等AI助手、京东的智能仓储和无人配送、盒马鲜生的数据驱动选品等，都是业内关注的案例。
技术要带来生产力飞跃，企业文化、流程和人员能力都需同步升级。尤其在AI深入业务流程后， 企业组织架构和分工正发生微妙而深刻的变化，其中首先感受到冲击的，就是连接战略与执行的中层管理者群体。
过去几年，多家行业领军企业开始缩减中层人数：安永（EY）进行了结构重组，拆除多个中层管理层级以推动决策下沉；星巴克则宣布裁减总部管理人员以消除信息壁垒、加快门店响应；思科（Cisco）在2024年宣布裁员5600人，占比7%， 裁员背后的关键词是“AI自动网络管理系统”。甚至零售业的老牌超市也加入扁平化行列——英国莫里森（Morrisons）超市直接裁撤了1500名门店中层经理，以增加一线员工投入、贴近顾客服务。
公司如果一味裁撤中层可能是短视的，关键在于重新定义中层角色。
许多组织并没有简单去掉这一层级，而是“悄悄地改写”其职责，将中层由过去的控制者转变为“翻译者”和“协调者”。新形势下的中层更像教练和导师，要负责辅导员工学习新技能、推动技术采纳， 而非仅仅监督考核。中层在战略和执行之间、在人工与智能之间充当桥梁，将高层战略意图转化为一线可行的行动，并把一线与机器交互产生的数据洞见反馈给高层决策。这样看来， AI不会让管理层级消亡，而是驱动管理内涵的变革。AI并不替代领导力——它是在重新定义领导力。越是技术密集的环境，越凸显人的差异化价值。
AI能够提供海量信息和标准化方案，但无法取代人类的同理心、创造力和价值判断。这正是未来中层管理者大有可为之处，他们应着力提升情商和洞察人性的能力，关注团队士气、企业文化和客户体验等AI难以量化的要素。例如，在AI筛选简历的HR场景，中层经理可以通过与候选人面对面交流，评估AI无法判断的文化契合度；而在AI优化供应链的场景，财务经理可以基于多年经验对特殊情况下的决策拍板，规避“模型陷阱”。
亚马逊利用AI技术大幅削减了日常运营决策的人力成本，使得大量原本由中层完成的决策过程自动化，中层的决策权被极大压缩。但同时，亚马逊也发现，AI无法独立处理一线员工的情绪、士气和突发的人际问题。于是，保留下来的中层管理者转而承担更具人文关怀色彩的角色，比如员工激励、文化建设和人际协调。
毫无疑问，AI时代的到来已深刻改变了中层管理者的职场生态。这种改变或许带来了阵痛，但也孕育着机会。AI时代的中层管理者需要实现从“传统经理人”向“数智赋能型领导” 的跃迁。这要求他们持续学习新知识、更新观念，并在实践中勇于突破舒适区。企业高层和人力资源部门则应提供支持， 包括培训资源、轮岗锻炼以及宽容试错的环境。要知道，只有当中层管理者普遍完成了转型升级，企业才能真正跨越AI规模化应用的最后障碍，释放出技术革新的全部潜能。
AI当然不会完全取代管理者，但掌握AI的管理者会更容易取代不愿改变的管理者。在这个组织转型的十字路口，中层管理者们正面临着一场关乎职业命运的机遇。
#Q1
你在目前的工作中如何使用AI？AI给你的工作带来了什么样的改变？
Susan
半导体产投平台高级财务经理
我们所在的半导体行业相对传统，AI应用并不普遍，但部分部门确实引入了一些AI工具， 主要在投资研究领域、财会领域等。我们使用AI平台进行辅助投资分析，快速收集信息、筛选信息、解读信息、评估风险、了解行业趋势等。日常工作中， 也用AI做会议整理和数据分析工具，大大提高了效率。一个很明显的改变是从2025年初开始的团队精简。AI工具的引入带来了部分工作内容的提效， 也基本上替代了少部分员工的工作。这并非简单的人员精简，而是组织结构和人才需求的转变。我们更需要想运用、会应用、理解AI工具，并将其应用于实际财务工作、投资决策的人才。
Haze
上市医药公司高级人力资源总监
目前，对于我的人力资源团队而言，AI带来的直接冲击尚不显著。我们团队更侧重于人员配置、与业务人员协作推动业务更好地发展，而轻资产化的特点意味着我们几乎没有特定设备，主要依赖人才，这在一定程度上降低了被AI取代的风险。从人力资源六大模块的角度来看，招聘、培训、绩效、薪酬、劳动关系与人力资源规划，仍然需要大量的人工进行配置、协作。当然，在某些优化方面，我们也在尝试使用AI。例如，在处理文案时，我们会利用AI对文案进行描述润色，或者对简历进行初步筛选。我们也在不断与AI系统进行磨合，进行数据验证、流程中的补丁等方面的工作。比如，我们会用AI对一些新的职位或简历做分析，进行初步评估。然而，在整体管理方面，我们并没有经历一个非常快速的技术迭代过程，AI的相应应用仍然在开发中。在我看来，AI更多的是辅助工具升级，而非颠覆性的替代。
Renee
互联网大厂B端咨询顾问
我所在的公司，主要面向B端客户提供咨询服务，我们的产品本身就是一个运用于企业的AI应用平台。给企业引入AI工具后，虽然不会降低对中层管理者的依赖，但确实可以扩大他们的管理幅度。因为一些信息的上收下达功能，我们可能自然地帮他们进行了梳理。例如，我们目前正在推行的“业务360”项目，它使CEO可以直接通过手机查看各个门店的实时信息，而非像过去那样需要某个部门花时间整理报表，再汇总各部门的数据给高层做月度汇报。“业务360”提供的是每日实时的业务数据。虽然这只是关于数据收集的管理，但实际上实施起来还需要中层管理人员的支持。虽然在信息收集管理上有所损失，但在其他事务上我们也不能再对这些中层岗位进行削减了。中层管理者的价值在于他们对业务的理解，对团队的掌控，以及对战略的执行能力。比如，我们帮助一家零售企业引入AI客户服务系统，虽然AI可以处理大部分常见问题，但遇到复杂情况，仍然需要人工客服介入， 中层管理者需要协调资源，确保客户满意。
Julian
金融科技创业公司模型负责人
即便是编程工作，尽管我们提倡使用AI工具以提高效率，但它也无法完全替代程序员。但是， AI确实能让程序员的效率倍增。虽然AI能够执行许多重复性的任务，但它无法完全替代人类。在涉及复杂判断和综合思考的领域，人类的指导仍然是必要的，以提高AI的使用效果。例如，AI可能一次性生成几百行代码，但人类需要进行审查和修改， 确保代码的质量和安全性。
那么，AI是否能取代人类在更高层面的责任呢？ 根据我的观察，目前AI还未能做到这一点。当前AI的一个热门概念是AI Agent，即期望agent能够分解复杂的任务，并逐步完成。然而，根据我对现有AI工具的使用和了解，我发现AI在任务拆解方面的能力还有待提高。除了模型能力的限制，AI还难以理解在特定行业或公司内部，特定的人可能隐藏在语言中的上下文和隐含信息。这些微妙的含义无法通过纯粹的语言直接传达给模型。在数据科学相关模型开发过程中，AI可以帮助我们快速生成参考代码，但最终的模型性能调优，仍然需要我们根据业务理解进行优化。
#Q2
你认为AI未来会彻底改变你的工作吗？
Susan
半导体产投平台高级财务经理
一些基础的财务工作，比如传统的会计业务，在我们公司已经占很小一部分了。我们现在主要是前端业务流程的设定，之后由系统推送至财务系统，对于数据输出和收集，以前我们可能需要部分同事去网站收集上市公司或可比公司的信息，但如今，通过AI设定好条件后，可以一键导出所需数据。所以我认为，一方面是对传统基层人员，另一方面是对那些仅从事简单收集整理工作的人员来说，他们被AI替代的可能性相对较大。
至于一些全球知名的会计师事务所，它们在AI技术刚刚在国内兴起之时，便反应迅速，投入资源搭建AI工具，并逐步引入实务工作中，有效地节约资源。我还记得在我刚转为经理的第一次中层会议上，合伙人就在会议上指出，未来组织结构的发展并不会呈现金字塔式的结构，借助AI工具， 中层管理人员在未来工作中会发挥更多、更广泛的作用。
Haze
上市医药公司高级人力资源总监
我认为在短期内，AI不会彻底改变人力资源的工作。虽然AI可以自动化一些提供法律支持的流程，如劳动关系中的纠纷，并不是把AI提供的法条邮件发送给员工，任何纠纷都要考量人性，在人情、法和理中寻求平衡，在恰当时机的当面沟通，尽可能提出最适合彼此的方案等。人力资源的工作更重要的是了解员工需求，达成双方共赢，这些都需要人类的智慧和情感。
当然，我也不否认AI在人力资源领域有着巨大的潜力。未来，AI可能会在员工培训、绩效管理、薪酬设计等方面发挥更大的作用。但即使AI变得再强大，它也无法完全替代人类在人力资源管理中的角色。人力资源的核心是“人”，而人是复杂的，带有感情与好感度的，同事是一起扛过事、一起奋斗的“战友”。我们期待人机合作过程中的协调修正， 再找到人机协同的最大发挥点。
#Q3
引入AI工具后，你们工作和管理上的难度是上升了还是下降了？
Haze
上市医药公司高级人力资源总监
我认为短期内管理难度有所上升。目前的行业节奏非常快，既要适应市场变化又同步加入新的AI探索学习，叠加状态下仍需要快速做出决策。首先团队需要学习新的工具和流程，同时，我也需要花更多的时间了解成员的岗位与AI协作点的发展思路、替代性的强弱等，了解他们的担忧和困惑， 并帮助他们适应新的变化、找到新的价值点。当然， 从长远来看，AI肯定会降低管理难度。因为AI可以自动化一些重复性的工作，解放管理者，让他们可以专注于更重要的战略性工作。举个例子，我们可以利用AI进行员工满意度调查，从设计到投放填写跟催，并根据调查结果进行改进，提升员工的幸福感。
Renee
互联网大厂B端咨询顾问
管理难度并没有明显的变化。AI工具主要是帮助我们提升效率，并不能完全替代人类。我们需要对AI工具进行管理，确保它们能够正确地服务于我们的客户。同时，我们也需要不断学习新的AI技术，以便更好地满足客户的需求。
Julian
金融科技创业公司模型负责人
对于从事技术工作的人而言，我们接触和使用这些大模型相关工具的频率更高。并且我们不仅是作为使用者，有时还作为大模型的开发者。AI真的很擅长编程，原本需要五天完成的编程工作， 现在可能两三天就能完成，效率的提升是显著的， 我认为这对行业来说是真正的福音。但对于需要结合业务洞察的关键决策和分析，很多时候还需要人工参与，AI尚未达到完全替代的程度。因此，我们目前还没有出现中层职位增多、基层职位减少的现象，组织结构仍呈金字塔状。
#Q4
考虑到AI技术的快速发展，你是否对自己的工作和管理感到焦虑呢？
Haze
上市医药公司高级人力资源总监
我不焦虑，如果AI技术发展到需要我的工作休整一段时间的话，我也是愿意的。在岗时不断鞭策自己进步，持续和市场中优秀的竞争者赛跑， 保持竞争力，可以换取一个阶段的休整学习期。当然基于我们行业的壁垒特性，我有足够的安全感。在白热化的竞争下考验与业务的紧密结合，给出基于战略的当下落地建议，在最适应企业文化的状态下提升公司的整体效益，这可能正是一个中层管理者最忙碌又成长最快的阶段。
在招聘领域，现在AI已经能够模拟与人的对话，它能提出问题，在求职者作答后与之实现互动。AI还会根据大量的数据和HR的经验评估，给出一个基础筛选结果。我也评估过，这种AI面试可能更适合基础制造业中大量筛选服务员或者装配工的场景。但在我们这样要争夺人才的行业，单纯依靠AI无法完成招聘，连目标候选人的联系方式都难以获得，更不用说进行AI面试环节。AI无法替代具有思辨能力的人员进行深度的面试评估， 它也无法捕捉到面试者在面试过程中提供的细节反馈， 无法在沟通过程中相互吸引。
Renee
互联网大厂B端咨询顾问
我觉得中层的存在是有其意义的。即便中层只是负责上传下达，这样的管理仍然存在其价值，因为下层可能不具备准确接收上层意图的能力。所以，中层的存在可能是为了弥补这一缺陷。最理想的情况是，中层在接收信息后，不仅要传达，还需要进行有意义的拆解、筛选和判断，以确保下层能够有机地组织起来，执行任务。
#Q6
对大家这样从基层业务岗位逐步晋升至管理岗位的人来说，是从事业务工作更为困难，还是管理他人更具挑战？
Julian
金融科技创业公司模型负责人
我觉得管理老板，即向上管理最难。如果再考虑到与大模型的结合，管理的难度又将增加一层。
老板如今也经常浏览各类公众号，观看短视频，关注AI的最新突破。他们不会自己研究底层技术，会认为既然AI现在这么强大，我们也要跟上趋势，在业务中广泛运用起来。然而，对我们来说，这其实非常困难，因为我们的认知与老板的认知往往不一致。从技术角度看，我们更能了解AI的局限性， 而老板可能只看到了它正向的一面。这种认知差异难以管理。有时，老板会觉得AI能够轻松完成的任务我们却做不好，这会让人感到尴尬。
Susan
半导体产投平台高级财务经理
目前，我们正面临来自高层管理人员的种种摩擦和挑战。实际上，无论是向上还是向下沟通都不轻松，但向上沟通可能更为困难。就我目前的感觉而言，AI对我们这个行业的影响力才刚刚开始， 未来肯定会带来更深远的影响。大家都在探索，探索AI能以何种方式准确地影响我们的工作，我们目前只能一步步谨慎前行，逐步向上承接任务，再向下推行。在这个磨合的过程中，我们需要不断地说服自己、领导以及团队成员。
