大廠外包，那些最先被“刪除”的年輕人（輕紀實）

摘錄曾經，大廠外包是互聯網行業的重要緩衝帶。正職縮編時，大量年輕人還能通過外包進入行業、積累經驗、等待機會。但隨着降本增效和AI技術普及，這條退路也正在關閉。 被退項、被替代、被優化，成爲許多外包員工共同的命運。他們奔波於不同項目之間，承受着比正式員工更脆弱的職業處境，卻又不得不爲了生存一次次重新出發。有人繼續輾轉外包市場，有人轉行，有人重新回到培訓機構學習AI，只爲爭取下一次進入職場的機會。 在互聯網行業劇烈變動的背景下，一羣最容易被忽視的年輕人，正在經歷屬於他們的生存考驗。

AI的逆淘汰，都是從不太重要的崗位，以及最容易被AI替代的崗位開始的。 所以，外包，就成了被逆淘汰的“重災區”。 外包，跟實習，是一樣的，都是企業爲了解決臨時人員的一種方式。 一旦企業效益下滑，首先砍掉的就是“不重要人員”，那麼外包跟實習人員，就必須成爲被砍的第一刀。 當然，AI，砍向的第一刀，也是外包和實習人員。 所以，當前風起雲湧的AI時代，活路只有兩條： 一者是成爲AI的管理者。 二者是成爲AI的操作者。 兩者，都必須主動且全身心地去擁抱AI。 站在企業經營者的角度去思考下，對於企業而言，追逐的永遠是利潤，正向利潤，越高的利潤。 那麼，降本增效，就是企業最重要的經營 方式。 有了AI，企業用好了AI，不僅可以比以前，縮短更多作業時間，減少更多人員成本，而且還可以產生比以往更好的質量（結果），更快的拿到收益的投資回報。 所以，在現在的AI時代， 最先被刪除的，其實不僅是外包人員， 而是沒有爲企業降本增效產生價值的人員。 這纔是核心。 站在企業經營者角度，一下子本質就明朗了。 所以，學習AI，用好AI，成爲AI的管理者或操控者，這纔是當前職業守住及具備發展更大可能性的不二之法。

沒有寫出外包的真實困境。外包只是一種用工形式，AI的到來與它是否容易被替代之間，不具有因果關係。AI的到來，別說外包，正編一樣難逃被清退的命運。 這本質不是因爲外包還是正編，而是崗位內容決定的。 AI時代職業轉型思路：非標準化 【特徵】 · 需要情境判斷：沒有唯一正確答案，取決於具體場景、人際關係、組織政治 · 需要模糊信息整合：信息不全、多方矛盾、需要靠經驗和直覺拼出全貌 · 需要人際信任與說服：不是把答案扔過去就行，需要讓人接受、配合、行動 · 需要承擔責任與兜底：在不確定中做決策，併爲結果負責 · 需要創造意義與敘事：把碎片事實編織成一個能打動人、指引行動的故事 【方向】 1. 複雜談判與衝突調解 · 涉及多方利益、情緒、歷史恩怨，需要臨場判斷話術、讓步節奏、關係修復。 2. 組織變革與文化建設 · 推動新制度、新流程、新文化，需要設計儀式、講故事、處理牴觸心理、樹立榜樣。 3. 高風險決策與危機管理 · 信息不完整、時間緊迫、後果重大，需要靠判斷力拍板，並承擔責任。 4. 創意方向的“選品”與“品味判斷” · AI可以生成大量方案，但哪個符合品牌調性、哪個能擊中當下人心——需要人的審美和共情。 5. 教育與教練（尤其是成人高階能力） · 不是傳遞知識，而是診斷學員的思維盲區、激發內在動力、提供針對性反饋。 6. 銷售與客戶關係中的“信任型”環節 · 大客戶銷售不是報參數，而是成爲客戶可信賴的顧問，懂他的業務壓力、組織政治。 7. 跨領域創新與問題建構 · 不是解決給定的問題，而是從模糊混亂中定義出“真正值得解決的問題”——就像你從考覈異議中發現制度問題。 8. 任何需要“爲結果負責”的管理崗位 · 最終決策者、項目負責人、團隊管理者，需要平衡各方、承擔風險，無法推給AI“它讓我這麼做的”。

凡是過往，皆爲序章，可當序章都未曾被書寫，又何談落幕時的體面。他們站在繁華的入口，拿着微薄的薪水，承擔着隨時被清零的風險，卻依然試圖在冰冷的代碼與嚴苛的考覈中尋找一絲歸屬感。在這個唯效率至上的時代，人的價值被無情地壓縮成了可替代的成本數字，一旦項目終結，所有的付出便隨着權限的回收瞬間化爲烏有。這些年輕人像無腳的鳥，在不斷的遷徙與重啓中耗盡心力，他們並非沒有才華，只是在這場巨大的洪流裏，被剝奪了犯錯的權利，也失去了慢慢變老的機會，只能在每一次的動盪中，學會把委屈嚼碎了嚥進肚裏，繼續趕路。

我個人認爲，無論外包還是正職，但凡被淘汰的，只能說明在當下，對於這家企業而言，是沒有價值的 只要企業一做大，可能都和強還一點邊都不沾的時候，就會出現一種大企業病的狀態，很多員工其實根本就是爲了招而招的

文章聚焦大廠外包羣體，在行業收縮與人工智能衝擊下，他們最先面臨裁員危機。這羣遊走在體制邊緣的年輕人不停輾轉謀生，文字真實記錄互聯網浪潮裏，弱勢打工人無奈又艱難的職場處境。

這本書的名字起得狠，《大廠外包，那些最先被刪除的年輕人》。 我做了二十多年節目，見過各種"退場"。燈滅了，還能再亮。可書裏這些年輕人的退場，連一聲提示音都沒有——大廠裁一名正式員工，要賠償、走流程；裁一個外包，只需要三個字："退項了"。 最讓我心裏一沉的細節是：有人剛給公司的AI試點寫下"成功率很高"的反饋，半個月後，自己就被"優化"了。他們認認真真教會AI幹活，然後被客氣地請了出去。連AI使用額度，都只有正式員工的十分之一。 書裏管他們叫"耗材中的耗材"。話糙，理不糙。 技術往前走，這沒錯。但一個健康的社會，不該讓跑得慢一點的年輕人，連換乘的機會都沒有。這本書，值得每個還坐在工位上的人讀一讀。

過去一年，越來越多互聯網大廠開始高調押注AI，研發投入增漲、內部全面接入大模型、考覈AI使用率、重組業務流程。與此同時，另一件事也在悄悄發生，大量外包員工，被迅速清退了。 外包，往往是大廠體系裏最先被替代、也最容易被“刪除”的一羣人。他們比其他人更早感受到了行業變化，也暴露出AI時代新的職場邏輯：什麼樣的工作最容易被替代，什麼樣的人正在被邊緣化，誰還能留在新的生產體系裏。 某種意義上，外包員工正在經歷的，或許是一種更大範圍變化的提前預演。

剛要去企業培訓AI 忽然讓我覺得我說一下話的角度要變一下

大模型發展的過程，本身也像一條不斷吞噬人工的流水線。最開始，人類負責生產內容，AI負責輔助；後來，人類開始教AI；再後來，人類只負責修補AI暫時還做不好的部分。 書中的不同人物無不印證着這個趨勢，ai以後會像我們生活中的電一樣，無處不在，也會越來越智能，每一次ai的升級都會伴隨着一批工作崗位的消失，比如數據標記師把ai訓練好了就不需要再標記了，ai數據採集師把機器人教會了如何整理衣服就不需要很多家政的阿姨等等。 趨勢不可逆，那我們和ai的區別是啥呢？有三點： 1.定義問題的能力，我們可以根據需要去尋找問題定義問題，ai來幫忙解決問題 2.審美和判斷能力，我們可以對ai的結果進行校驗，決定做的好壞 3.承擔選擇後的勇氣，我們具有對選擇後的責任