-
行业资讯
INDUSTRY INFORMATION
【导读】亚马逊被曝将于下周启动新一轮裁员，波及数千个企业岗位，并被视为约30000名企业员工缩减计划的第二部分。此次调整与“精简架构”、组织层级控制以及AI带来的效率变化密切相关。对企业与HR而言，关键不在于单次裁员数字，而在于如何把组织设计、岗位治理与AI落地结合起来，减少反复调整的成本与合规风险。
一、这轮裁员的关键信息：时间线与范围指向更清晰
从披露信息看，本轮裁员被安排在“下周”启动，最快可能从周二开始，规模预计与2025年10月的调整相近，但具体落地仍存在变数。它并非一个孤立动作，而是“约裁减30000名企业员工”整体计划的第二部分。
回到已发生的节点：亚马逊在2025年10月已裁掉约14000个白领岗位，约为此前裁员目标的一半；当时被裁员工被安排继续领取薪资90天，用于申请内部岗位或另谋去向，这段过渡期将于本周一结束。换句话说，新一轮动作的窗口期与上一轮过渡安排的结束时间形成衔接，组织调整节奏更像“分阶段推进”，而不是一次性出清。
在影响部门上，现有信息指向亚马逊云服务、零售、Prime Video以及人力资源部门，但具体影响范围尚未完全明确。对外部观察者而言，这种“方向明确、边界未定”的状态往往意味着：内部正在做更细的岗位与层级盘点，把削减目标从“部门”进一步落实到“团队—岗位—职级”的颗粒度。
二、“精简架构”背后的真实命题：不是单一财务题，而是组织治理题
2025年10月的内部沟通曾把调整与AI联系起来，将这一代AI形容为“自互联网以来最具变革性的技术”，强调其带来的创新速度提升。但随后，CEO安迪·贾西也做了关键澄清：当时的裁员并非真正出于财务原因，也不完全由AI推动，核心问题在于企业文化，即内部官僚体系过于臃肿，“员工数量比过去多了很多，组织层级也随之增加。”
这段表述的意义在于把裁员逻辑从“降本”转向“降复杂度”。当组织层级增加、流程更长、跨团队协作成本更高时，即便业务仍在推进，效率也会被结构性损耗吞噬。此时，裁员只是表象，“精简架构”的实质是重新校准三件事：管理跨度是否合理、决策链路是否过长、岗位设置是否真正服务于客户与交付。
对HR与管理层来说，这类调整往往比“业务收缩型裁员”更难做：因为被削减的不一定是业务线本身，而是围绕业务形成的冗余层级、重复职能与低效协作接口。若仅做人数削减而不改组织机制，很容易出现“人少了、流程没少”，最终演化为效率下降与员工体验恶化。
三、AI提效与岗位收缩如何同时成立：从“替代”转向“重分工”
贾西在2025年初就提到，随着AI提升效率，企业员工规模预计将逐步缩减。与此同时，越来越多企业使用AI编写代码，并引入AI智能体自动处理日常事务，以降低成本、减少对人工的依赖；亚马逊也在12月举行的AWS年度大会上重点介绍了最新AI模型。将这些信息放在一起，更接近的图景是“重分工”而非简单“替代”。
AI对岗位的影响通常分为三层：
第一层是任务自动化——把高频、标准化、可控风险的工作交给工具或智能体处理；第二层是流程压缩——减少交接点与审批节点，让信息在更短链路上完成闭环；第三层是能力重组——一部分岗位被整合为更宽的职责域，要求员工具备跨职能协同与数据化工作方式。
因此，当企业把AI作为效率杠杆时，组织端往往出现同步动作：减少重复性管理层级、合并相似职能、提高单人产出预期。这也解释了为何“云服务、零售、内容业务与HR”都有可能被波及——这些领域既存在可被自动化的流程性工作，也存在大量跨团队协作界面，一旦组织治理目标是“降复杂度”，调整就会更广谱。
四、数字背后的结构含义：企业员工占比才是敏感区
如果裁员目标全部落实，30000个岗位只占亚马逊158万名员工中的一小部分，但约占企业员工总数的近10%。同时，亚马逊员工主体仍集中在履约中心和仓储体系。这组对比说明：此次调整更集中于“企业端白领结构”，而非一线履约与仓储主体人力。
对外部企业的启示在于：当公司进入流程与工具高度依赖的阶段，最先承压的往往是企业职能端的层级与冗余接口。尤其在大型组织里，企业员工规模扩张常常伴随项目化治理、委员会式决策与多层管理，短期看是风险控制与资源协调，长期看可能演变为“组织摩擦”。在这种情况下，AI提供了一种“用工具替流程、用数据替沟通成本”的可能性，裁员则成为组织重构的配套手段。
五、对企业HR的可执行建议：把“裁员动作”变成“组织升级”
对于同样面临效率与增长压力的企业，关注点不应停留在“裁多少”，而是把握三条可复制的管理抓手：
1）先做岗位与流程的双盘点，避免“裁完又招”
如果目标是精简架构，应把岗位梳理与流程梳理绑定推进：哪些岗位在做同一类协调、汇报或重复审批？哪些管理层级主要承担信息传递而非决策？哪些流程节点可以被系统化、数据化或工具化？
只有把“人”与“流程”同时压缩，才可能形成稳定的效率提升，减少反复调整带来的信任损耗。
2）建立内部流动与再配置机制，让“缩编”不等于“能力流失”
2025年10月被裁员工享有90天继续领取薪资的安排，并允许申请内部岗位或另谋去向，这类机制的价值在于为企业争取“能力回流”的时间窗口。
对HR而言，可重点强化内部岗位市场、技能画像与匹配规则：把可转岗人群与紧缺岗位快速对接，把“离开”变成“转岗优先”的默认路径，从而降低关键能力断层风险。
3）把AI落地纳入岗位治理：明确“哪些任务由AI做、谁对结果负责”
当AI用于写代码、处理日常事务、辅助内容与数据工作时，最常见的管理风险不是“能不能用”，而是“用到什么程度、责任怎么划分”。建议在岗位说明与流程规范中明确：哪些任务允许自动化，哪些必须人工复核；输出质量与合规责任由谁承担；工具权限、数据访问与留痕机制如何配置。
这类制度化安排能减少“工具上了、风险也上了”的失控状态。
4）沟通策略聚焦“组织问题”，避免把叙事过度押注在AI上
在外部与内部沟通中，把调整全部归因于AI容易引发不必要的对立情绪，也可能模糊真正要解决的组织顽疾。更稳妥的做法是围绕组织层级、效率目标与业务协同方式讲清楚：哪些结构要被合并、哪些机制要被简化、哪些能力要被保留与强化。对员工而言，明确的逻辑比情绪化口号更能建立可预期性。
六、风险边界：组织瘦身越快，越需要“管理动作的标准化”
当调整涉及多部门、多团队且节奏紧凑时，风险往往集中在三处：一是岗位选择标准不一致导致的内部争议；二是权限回收、数据交接不及时带来的安全与业务连续性问题；三是沟通口径不统一导致的信任折损。
这些问题并不需要复杂的“宏大方案”，但需要HR与业务共同把关键动作流程化：统一的评估口径、明确的交接清单、清晰的时间表与负责人与升级机制，从而把不确定性控制在可管理范围内。
结语
亚马逊“精简架构”的信号，折射的是大型组织在AI提效背景下对层级、流程与岗位结构的再校准：裁员数字只是结果，组织治理与工作方式重构才是主线。对企业与HR来说，更值得投入的是把岗位盘点、内部流动、AI任务边界与管理标准化同步推进，让每一次组织调整都更接近“能力升级”，而不是陷入反复的人员波动与效率回撤。
