Uber 員工爆料 AI 工具已接管日常工作，效率提升 5 倍卻落得 3300 人大規模裁員下場

叫車平台Uber近期啟動全球範圍約 10%、多達 3,300 人的大規模裁員，執行長達拉·科斯羅薩西（Dara Khosrowshahi）在內部備忘錄中強調，組織重組旨在扁平化管理架構、消除僅管理 1 至 2 名下屬的微型團隊層級，對外隻字未提人工智慧的影響。

然而，多名遭裁撤的內部員工卻向外媒揭開了截然不同的現場面貌：在過去幾個月內，生成式 AI 工具已悄悄深植於 Uber 各部門的日常運作，從客服、廣告業務到內部技術支援無孔不入，甚至有同仁靠著精準提示詞將例行工時壓縮至原本的五分之一。當軟體演算法迅速承接大量常規業務，這群員工驚覺效率提升並未帶來職涯保障，反而讓自己的工作價值在螢幕背後加速被替代。

從客服訊息到提案簡報，AI 工具正全面接管日常勞動

多名受訪員工透露，AI 在各部門的滲透速度遠超外界想像。在廣告業務部門，主管開始頻繁要求同仁運用 Gemini 與 ChatGPT 準備客戶提案與會議材料，「隨時使用 AI」已從初期的技術探索轉變為日常工作的必備環節；在客服端，一線人員則高度仰賴基於內部文件訓練的企業搜尋工具 Glean 處理司機與乘客的各類求助。雖然這類工具原本的設計定位僅止於輔助資訊檢索，但實務上客服人員為求效率，經常直接將系統生成的解答複製貼上至對話視窗中回應用戶，大幅改變了原有的服務流程。

更關鍵的質變發生在內部營運與知識傳遞環節。Uber 去年於多個內部 Slack 頻道部署了名為「Genie」的專屬 AI 聊天機器人，背後連接龐大的內部技術文件庫，不僅能即時解答同仁的各類疑難雜症並標註可信出處，更直接分擔了過去由基層主管負責的新人指導與業務解答。

一名遭裁員的員工直言，過去遇到不懂的問題需要向主管請益，如今大部分時候都是由 Genie 第一時間給出答案，這也讓組織內原本負責微型團隊指導的主管角色被大幅邊緣化。

「在被裁撤的前幾週，我手上使用的 AI 工具直接把完成工作所需的時間縮短到原先的五分之一。」一名被裁員工苦笑著形容，「對我們很多人來說，AI 工具的迅速普及，其實就像是悄悄埋在橋下的炸藥，引爆只是時間早晚的問題。」

「既然都靠 ChatGPT，為何還要花錢聘你？」

諷刺的是，Uber 內部對於生成式 AI 的推進並非毫無懸念，反而處處充滿著政策拉扯與矛盾心態。一方面，部分業務主管積極督促同仁擁抱 AI 藉此推高產能，但另一方面，管理階層卻也發出警示，提醒員工不得讓 AI 工具直接取代個人思考與工作產出。Uber 生成式 AI 團隊前評估專家 Kori X 便透露，內部團隊曾收到相當明確的告誡：「不要用 ChatGPT 替你完成工作。」

Kori X 進一步指出，這句警告背後反映出管理層最深層的糾結與盤算——如果這群員工每天的工作只是在對著 ChatGPT 下指令、複製貼上產出，那麼企業為何還要每個月支付高昂的薪資與福利來聘請真人？這種效率紅利與人力成本之間的博弈，讓員工在追求自動化提效的同時，陷入了親手消滅自身職位的巨大恐慌。

當然，並非所有部門都承受同樣的技術推動壓力。有部分被裁同仁觀察指出，相較於其他盲目激進的矽谷科技巨頭，Uber 在導入 AI 技術時表現得相對謹慎克制。公司除了安排固定的技術答疑時間，向員工清楚劃定 AI 能做與不能做的權限界線，同時也明令限制在對外商務溝通中採用 AI 生成的圖像素材。這種既想借力演算法提效、又極力防範潛在法規與品質風險的舉動，恰恰暴露出大型企業在面對這波 AI 狂潮時的戒備與焦慮。

提早燒光全年 Claude 預算

除了組織層面的動盪，Uber 在企業級 AI 投資的財務算盤上，同樣遭遇了現實的冷水。為了加速尋找自動化落地的機會，Uber 先前曾將駐場部署工程師編入「智慧代理小組」（Agent 小組），專門針對財務、人力資源等內部後勤部門探索大規模自動化流程。然而，模型運算與 API 串接的高昂開銷，很快便讓這場雄心勃勃的技術實驗撞上了財務緊縮的現實牆壁。

到了今年上半年，Uber 內部無預警開始停止或大舉削減 Anthropic 旗下的 Claude 等高階語言模型使用額度。Uber 高階主管隨後在內部坦言，公司竟然在短短半年內就耗盡了原定全年度編列的 Claude 預算，但實際換來的生產力提升幅度，卻完全無法與這筆龐大且驚人的算力投入相提並論。

面對叫車市場的利潤保衛戰，以及為了給自動駕駛計程車（Robotaxi）等未來重頭戲籌措資金，這場產出未達預期的 AI 試驗最終沒能成為員工的保護傘，反而促使管理層揮下成本控制的裁員重刀，讓 3,300 名員工成了這場科技巨頭效能博弈下的犧牲品。