最近如果大家留心一下,会经常看到一些报道,讨论美国(为代表的)的IT相关行业如何大量的裁员,从而让很多以前的金领人士下岗,更加严重的是,对于新毕业的CS专业大学生,从以前的抢手到市场冷淡,甚至是让人绝望,那为什么现在IT裁员这么多,具体IT裁员中又是哪些部门或者岗位裁员更多呢,我想从大的方面(数据统计)和小的感官(个人体验)两个方面来聊一下。
首先,我们来看一下2024年和2025年(前两个月),美国大科技公司的裁员统计:
2024年科技行业裁员概况
总体裁员数据:根据Layoffs.fyi的数据,截至2024年9月,全球约有490家科技公司累计裁员超过14.3万人。
美国IT失业率上升:2024年8月,美国IT从业者的失业率上升至6%,高于同期全国4.2%的失业率。
主要科技公司裁员统计(2024年)
英特尔(Intel):2024年8月,英特尔宣布全球裁员15%,约1.75万人。
特斯拉(Tesla):2024年4月,特斯拉裁员约1.4万人。
思科(Cisco):2024年2月裁减4000多名员工,8月再次裁员约6300人,占员工总数的7%。
其他科技巨头:Meta、谷歌(Google)、微软(Microsoft)和亚马逊(Amazon)等公司也在2024年进行了不同规模的裁员。
2025年科技行业裁员趋势
总体裁员数据:截至2025年1月,科技行业已有约1万名员工被裁。
Meta:2025年2月,Meta宣布裁员5%,约影响3600个工作岗位。
微软(Microsoft):2025年1月,微软计划裁员1.5万人。
其他公司:包括特斯拉、谷歌、苹果等在内的多家大型科技公司也在2025年初宣布了裁员计划。
总体来说,这些裁员背后的驱动因素包括:
AI技术的快速发展:ChatGPT等AI工具的兴起,使得企业在客服、内容生成等领域采用自动化解决方案,减少了对人力的需求。
经济环境变化:全球经济的不确定性促使企业采取成本控制措施,包括裁员和业务重组。
业务战略调整:科技公司为适应市场变化,聚焦于AI和网络安全等新兴领域,调整人力资源配置。
过度扩张的后果: 疫情期间,科技行业快速扩张,导致人员冗余。
前面的三条中,第一条是显而易见的,但是很多非IT专业人士不一定对于其真正的影响有具体的了解,我会在后面以我的个人体验来分析一下。这里先分析一下最后一条,IT行业的过度扩张。
从2021年到2023年,就是全球的COVID19疫情期间,美国的WFH美国高科技行业经历了显著的扩张,主要科技巨头在此期间大幅增加了员工人数。以下是各大企业的招聘统计:
公司 2021年员工人数 2023年员工人数 增幅
亚马逊(Amazon) 1,608,000 1,541,000 -4.2%
苹果(Apple) 154,000 164,000 +6.5%
谷歌(Google) 156,500 190,234 +21.5%
微软(Microsoft) 181,000 221,000 +22.1%
Meta(Facebook) 71,970 86,482 +20.2%
请注意,亚马逊的员工人数在2023年有所减少,主要原因是其在2022年和2023年进行了多轮裁员,累计裁减约27,000名员工。尽管如此,整体而言,美国高科技行业在这三年中呈现出扩张趋势,主要企业的员工人数普遍增长。
然后我以我的个人体验来分析一下为什么现在IT裁员这么多的第二部分,那就是AI技术的影响。
我所在的公司是一家FORTUNE30公司,在2021年到2023年也有扩张,但是主要是增加了一些IT consultant,很多来自WIPRO的外包工程师加入各个部门,而且不只是在美国,包括印度本土和爱尔兰等地的分公司也都如此。这部分简单回应一下人员扩张的部分。
然后AI的到来才是重点,众所周知的事实是,从2023年年底CHATGPT这种通用型AI工具横空出世,对于这一类工具(比如COPILOT等等)反应最快的就是IT行业本身。从2024年第二个季度开始,我们公司在很多不同的部门就开始用AI工具进行辅助工作,大概是2024年7月左右,基本上所有的senior developer级别(以及对应的级别)以上的都可以用COPILOT的企业版,而且是公司推广,后面海域大规模的AI辅助技术交流,今年更加是全面推广到几乎所有的部门,包括一些辅助性的部门,比如HR,Finance等等。
对应的裁员结果就是从2024年第二季度开始,就进行了第一轮裁员,当然第一次还是以IT consultant为主,基本上是把一些项目进行合并,用类似的模板开发,而这样的结果就是大约20%左右的IT consultant下岗了,今年二月份,公司进一步用AI武装各个部门,然后开始新的一轮裁员,号称是要把三分之一的庸余人员去除,就是大概另外的30%的IT consultant,也包括少部分的FTE。结果就是两轮裁员,一共会取代50%的IT consultant和少量的FTE,而且项目不会受到影响,整体的费用肯定是大幅度下降了。
下面我把具体到一个典型的IT公司(或者是大公司的IT部门),各个常见职能及其职责,以及他们受到AI的影响。
1. 研发(Engineering & Development)
Frontend Developer(前端开发):负责用户界面(UI)和用户体验(UX),使用 HTML、CSS、JavaScript 及相关框架(如 React、Vue、Angular)。现在有比较完善的FE开发IDE,有的还支持AI全自动开发,给出wireframe(就是蓝图),就可以自动写出整个UI 项目,但是根据我们的使用经验,大多数还停留在POC(proof of concept) 项目验证的水平。
Backend Developer(后端开发):负责服务器端逻辑、数据库管理、API 设计(常用语言:Java、Python、Node.js、Go)。这部分也有不错的AI工具,包括COPILOT等等,除了business logic,大多数的标准化编程都可以迅速实现。
Full Stack Developer(全栈开发):兼具前端和后端能力,负责完整的应用开发。这个可以参见上面两个部分。
Mobile Developer(移动端开发):专注于 iOS 和 Android 应用开发(Swift、Kotlin、Flutter、React Native)。这个我个人经验不多,但是其它部门有开始用AI帮助做mobile app的开发。
DevOps Engineer(运维工程师):管理基础设施、自动化部署、CI/CD 管道(常用工具:Docker、Kubernetes、Jenkins)。大量的AI辅助工具,让标准化流程的DEVOP已经大幅度的替代了人工。
QA Engineer / SDET(测试工程师/软件开发工程师 in Test):负责软件测试、自动化测试、性能测试等。这个是我看到的AI替代性最高的部分,除了极少数的做full automation QA的,其它多数的都被AI替代,本质上,大多数的QA工作还是重复性的为主,AI的总结能力和学习能力发挥了极大的替代效应。
2. 产品与项目管理(Product & Project Management)
Product Manager(产品经理):定义产品愿景、需求分析、制定产品路线图,协调开发团队和市场团队。这部分的AI替代性比较少,因为需要大量的沟通和协调,这个是人的强项,但是AI已经开始部分替代做文件管理和流程管理。
Scrum Master(敏捷教练):确保 Scrum 过程有效执行,促进团队协作,提高敏捷开发效率。这个也有受到AI的影响,2019年前,大多数的项目组都是大概一个PM,一个tech leader,一个SM,然后5到7个developer,现在因为AI极大程度的提高了管理效率,一个SM需要同时管理2到4个项目组。
Project Manager(项目经理):负责项目进度管理、资源协调,确保项目按时交付。这个已经受到了AI的部分影响,有点类似于SM,因为很多的项目管理流程都被AI辅助,这个让PM同时管理多个项目组成为可能。比如storytelling相关的AI工具,过去写capability,feature,user story都需要很多时间,但是现在基本上就是一键生成,然后简单修改一下就可以用。
3. 设计与用户体验(Design & UX)
UI Designer(UI 设计师):负责视觉设计,包括颜色、排版、组件风格等。
UX Designer(UX 设计师):研究用户需求,优化交互体验,提高可用性。
Graphic Designer(平面设计师):负责品牌设计、营销材料等视觉内容。
UX Researcher(用户研究员):通过用户测试、调研分析用户行为,优化产品体验。
因为我们部门主要不做上面这些,我只能简单基于我和其它部门开会时的了解来分享,AI工具对于他们的影响也很大,主要是大幅度提高了开发效率,让过去花很长时间才能完成的任务,现在变得轻松愉快了,当然细节的修改还是必须靠designer完成。
4. 数据与人工智能(Data & AI)
Data Scientist(数据科学家):分析数据,构建机器学习模型,提供数据驱动的决策。
Data Engineer(数据工程师):负责数据管道、ETL 处理、大数据架构(常用技术:Hadoop、Spark、Kafka)。
ML Engineer(机器学习工程师):将 AI/ML 模型部署到生产环境,优化算法性能。
BI Analyst(商业智能分析师):使用数据可视化工具(如 Power BI、Tableau)提供业务洞察。
这个是和我们合作的部门,专门主管数据和数据分析,他们部门的人员一直不太多,现在受到AI的影响,主要是工具的改进,然后是标准流程优化。
5. IT 运维与安全(IT & Security)
System Administrator(系统管理员):管理服务器、网络、数据库维护等。
Cloud Engineer(云计算工程师):使用 AWS、Azure、Google Cloud 进行云端架构管理。
Cybersecurity Engineer(网络安全工程师):保护系统免受攻击,执行安全策略。
这个部分,有时候统称为SRE(Site Reliability Engineering),基本上也都会用到AI辅助,但是因为关乎整个公司的系统,所以还是需要SRE的大量细致的工作。
6. 市场与销售(Marketing & Sales)
Digital Marketer(数字营销):SEO、SEM、社交媒体、内容营销等。
Sales Engineer(销售工程师):结合技术与销售,为客户提供解决方案。
这个部分和UX受到的影响类似,大量使用AI辅助工具,而且大幅度提高了效率,人员影响部分我个人不太清楚,估计和UX部门差不多吧。
这些职能协同合作,使IT公司(或者大公司的IT部门)能够高效运营并推出创新产品和新服务。不同公司可能会有部分角色的整合或细化,取决于其规模和业务需求。以我们公司为例,过去一年多,大概裁掉了50%的IT consultant和少数的FTE。
还有一个特别需要提出的是,随着AI工具的越来越强大具体,传统的流程化的任务肯定会被首先替代,然后AI也有很好的学习能力,对于一些公司专门化的知识,也可以做出总结和输出,这个是第二步,以后会达到开发和相关人员的最优化,让每个人员的时间利用率最大化,对比很多年前,学习和使用一个大的技能可能会是三到五年,现在的趋势是,学习和使用新技能是每个季度都必须做的事情。
快速学习技能,快速积累经验,快速验证方案,会是以后IT行业人士必须面对的,那种一个技能吃五到八年的时代已经过去了。
最后分析一下为什么现在的entry level IT工作越来越少,以后会如何,我个人分析和预测一下,2019年,我们公司还有招收不少的internship,2023年是最后一年招聘entry level engineer,原因其实也很简单,因为现在的entry level并不合算,除了工资不低,而且需要大量的domain knowledge的培训,还需要让他们学会融入,学习开发流程,这些隐形的成本也不低。现在的IT裁员数目巨大,外加很多的公司也在提高效率,对于entry level(尤其是新毕业的CS学生),的确机会大幅度减少。但是,对于有丰富domain knowledge的senior developer,还是有机会的。
那现在的CS毕业生是不是就要绝望了呢,我个人的理解是,现在的AI冲击有点类似于2001年时的美国DOTCOM bubble,因为大量庸余人员的裁减,外加AI大幅度提高效率,从2024年开始,到2027年都可能是CS毕业生的艰难期,但是到了AI推动的各个行业的AI再造化,让IT行业会重新焕发青春,这个就像互联网泡沫破裂后,知道后来的mobile普及,以及互联网+ 的推动,再次出现各个产业的改造,但愿现在的CS毕业生可以熬过最黑暗的四年,等到AI再次爆发的春天。
的确如此,很多项目都是非必要项目