微软31年老兵遭AI驱动裁员：造AI者的职场重生路

他在微软耕耘31载，曾是AI系统的搭建者。如今，AI主导的部门重组改写了他的职场轨迹。被裁当日，他删去半生履历，只为让招聘算法“看见”自己。这并非个人悲剧，而是时代浪潮的缩影——当AI学会评判人类价值，过往经验也开始被系统“更新迭代”。

过去两年，硅谷的核心议题不再是创新，而是裁员。

从亚马逊到谷歌，从OpenAI到微软，一场以“智能化”为名的组织优化，正悄然影响着那些最懂技术的从业者。

他们并非懒惰或落后，相反，曾亲手编写算法、搭建系统、训练模型。

可当AI能自动调度、生成汇报、做出决策时，首批被裁的恰恰是这些技术骨干。

这看似科幻的场景，却是2025年真实的职场图景。

在这些被重构的人群中，有一位微软31年老兵——他曾参与AI建设，如今却因AI失业。

造AI的人，为何被AI裁掉？

那是个寻常的工作日。

微软Azure部门资深产品经理主管Mike Kostersitz，如常参加团队会议、讨论项目进展，一切看似平静。

但次日清晨，他的日程表突然出现“高优先级会议”。

短短十分钟的会议里，屏幕那头是一排匿名面孔，通知简洁而冰冷：“你们的岗位已被取消。”

就这样，这位在微软奉献半生的老兵，被一句话“移出”了系统。

与他一同离开的，还有他的经理、两名直接下属及数千名同事。

他所在的部门，正是微软近年重点布局的云计算与AI基础架构板块。

数月前，公司刚宣布要“通过AI优化组织架构、压缩管理层级”。

此刻他才明白，这句话的真正含义——算法将取代他的位置。

Mike并未愤怒。他见证过Windows、Office、Azure的崛起，参与过微软AI转型的多个阶段，对公司有着深厚情感。

他苦笑道：

我甚至还在帮AI团队优化产品，没想到最后，AI成了裁掉我的理由。

他曾是系统的建设者，如今却成了系统眼中可精简的对象。

微软官方称此次裁员是为提升效率、减少冗余。

从资本角度看这合情合理，但从人的层面，这更像一场无声的清算：过去象征稳定的资历，正被自动化浪潮淹没。

AI浪潮并非突然而至，它如水流般渗透到职场的每一处缝隙。

它不再局限于写代码、画图、生成文本，而是逐步接管流程、决策、监督与执行。

当公司算法能预测员工绩效、项目风险、成本分布时，那些依赖经验判断的老将，便成了“非必需”的存在。

Kostersitz的经历极具代表性：他不是首个被裁者，却是AI革命中最典型的案例——亲手打造AI，最终被AI造就的系统淘汰。

从面试官到求职者：讨好算法的必修课

Mike已有三十年未写过简历。过去他习惯坐在面试桌的另一端，挑选候选人、提问、做决策。

如今，他得重新学习如何通过面试，第一课便是“讨好”招聘算法。

微软为被裁员工配备的职业顾问告诉他：

你的简历需删除所有80、90年代的经历，AI招聘系统更青睐近10-15年的工作经验。

于是，Mike前二十年的职场生涯被“系统性删除”，那种感觉如同抹去一段记忆，只为迎合机器的偏好。

他还聘请了私人职业教练，优化LinkedIn资料、撰写求职信、研究招聘关键词。

因为如今的求职不是投递简历，而是“投喂数据”——每段经历、每个动词都要匹配算法的权重。

他感慨：

现在找工作，不是先面人，而是先过AI这关。

他向Google、Apple投递过简历，也尝试过Nike、Nordstrom等非科技公司。

偶尔能获得面试机会，比如Nvidia的邀请；但更多时候是石沉大海，甚至不知道被拒的原因。

没人能给出答案，因为机器不会解释决策逻辑。

曾主导招聘流程的他，如今连进入面试的资格都要靠算法“赐予”。

比算法更残酷的是求职节奏。过去他熟悉招聘季、内部推荐、HR邮件沟通，现在却要面对实时滚动的“人才市场”——上万个候选人竞争同一岗位，算法实时排名。

AI招聘系统能在几秒内判断：你是“潜力股”还是“噪音样本”。

经历这一切后他才明白，AI筛选并非带有敌意，只是极致理性——不看资历、不讲情面，只计算岗位匹配度。

而像他这样靠经验立足的一代人，如今却因“经验”降低了自身在算法中的权重。

他常说：

我过去帮AI学会评估人，如今AI帮公司评估我。

这句话轻描淡写，却照出时代的倒影：在AI时代，你不仅要成为更好的人，还要努力成为“更易被机器认可的人”。

被淘汰的不是人，是中层管理的价值逻辑

人们讨论裁员时，常聚焦于效率、成本与AI替代力，但Mike的遭遇揭示了更深层的事实：被淘汰的不是个体，而是一个组织层级。

2021-2025财年微软员工总数变化。AI扩张期曾带来用工高峰，但2023年后进入重组阶段，员工规模未剧减，结构却已彻底重构。

微软此次裁掉的既非算法工程师，也非高层决策者，而是那些连接上下、懂业务又懂管理的老将。

机器能直接汇报、追踪、决策，管理链条被压缩成数据面板，原本依赖经验、协调、判断的中层角色，成了“冗余环节”。

过去几十年，企业以“金字塔结构”运转：底层执行、中层统筹、高层决策。

而AI正将金字塔压平为“哑铃形结构”——一端是执行算法与基础劳动力，另一端是战略设计与资本分配，中间的“经验型中产”正在消失。

2010-2023年微软不同部门员工变化。运营与研发人数激增，行政和市场岗位几乎停滞，组织结构“哑铃化”趋势明显。

这并非微软独有现象。亚马逊、Meta、谷歌过去两年都裁掉了大批中层岗位。

《华尔街日报》报告显示：2024年美国科技行业38%以上的裁员来自管理及项目协调层，这一比例远超以往任何一次科技寒冬。

在企业眼中，管理正成为可自动化的功能——AI能追踪KPI、评估绩效、生成汇报甚至识别团队情绪，而人类管理者则需投入时间、沟通成本与情感维系。

于是出现了残酷的逻辑：AI不是辅助他们更高效，而是直接取代他们。

Mike只是被这股浪潮最先卷走的人之一。他的能力并未消失，但企业对这种能力的需求已不复存在——就像摄影师被智能手机替代、驾驶员可能被自动驾驶取代，中层的判断力正被系统“优化”掉。

最具讽刺意味的是，这场变革往往由他们自己推动——曾主导自动化、引入AI工具、缩短流程、提升效率，可当效率成为最高准则，他们便成了冗余。

这是文明从“人组织人”到“机器组织人”的过渡。新秩序下，企业追求的不再是稳定，而是速度；经验不再是护城河，而是沉没成本。Mike所代表的系统中层一代，正消失在亲手构建的体系中。

学“机器语言”的老兵：在AI时代寻找新坐标

被裁后的几个月，Mike从未停下脚步。

他重新学习AI工具、练习面试技巧，在摄像头前反复演练开场白：

Hi, I’m Mike, I worked at Microsoft for 31 years.

这句充满荣光的介绍，却常让他在初筛中被淘汰。

于是他学会了删减、优化、对齐关键词——就像当年教机器学习人类语言，如今他在学习“机器语言”。

他逐渐意识到，AI革命并非人与机器的对抗，而是一套新规则的建立：机器不需要人类的忠诚，只需要数据与适配；而人类也渐渐接受被算法评估、被权重定义的命运。

他依旧每天早起查看职位推送，屏幕那头可能是HR，也可能只是个筛选模型。这种不确定性，让他感受到前所未有的真实。

有时他会想起微软的旧时光：那时他们努力教AI理解“人性”，如今他却在努力让自己符合系统标准。

或许这才是AI时代最隐秘的反转：人类并未被取代，而是被“格式化”。造AI的人失业，并非因为AI太聪明，而是世界已不再需要那么多“教AI”的人。

参考资料：

https://www.businessinsider.com/laid-off-microsoft-employee-relearns-how-job-hunt-2025-10

本文来自微信公众号“新智元”，作者：新智元，36氪经授权发布。

本文仅代表作者观点，版权归原创者所有，如需转载请在文中注明来源及作者名字。

免责声明：本文系转载编辑文章，仅作分享之用。如分享内容、图片侵犯到您的版权或非授权发布，请及时与我们联系进行审核处理或删除，您可以发送材料至邮箱：service@tojoy.com