你还记得那个用“AI 克隆体”代替自己发布财报的 CEO 吗？对，就是那个说“AI 能取代所有人类工作，甚至我自己”的 Klarna CEO，Sebastian Siemiatkowski。 就在今年 1 月，这位 AI 信徒在社交媒体上认真地告诉大家：理论上来说，AI 已经具备取代所有工作的能力，最终人类工作者将“难逃下岗”，包括他自己也不例外。 可就在大家纷纷感叹人类“职业危机”到来之时，现在 Klarna 却悄悄“打脸”了自己：据多家外媒报道，最近 Klarna 重新开启了人工招聘，结束了为期一年多的“招聘冻结令”——这不禁让人好奇：不是说好了 AI 会接管一切，为什么又重新开始招人了？
Klarna CEO Sebastian Siemiatkowski 的“AI 取代人类工作”宣言和近期重启招聘的“反差操作”，确实是一个值得玩味的商业案例。这背后不仅涉及 AI 技术的实际应用边界，也反映了企业在数字化转型中的现实挑战。我们可以从几个关键角度来解读这一现象：
1. AI 的理想 vs. 现实的落差
Siemiatkowski 的激进言论（如“AI 能取代所有工作”）更像是 技术乐观主义的宣言，而非可立即落地的商业策略。
- 技术层面：当前生成式 AI（如 ChatGPT）在标准化任务（客服、财报生成）上表现优异，但复杂决策、跨部门协作、危机处理等仍依赖人类经验。
- 商业层面：Klarna 的 AI 客服确实替代了 700 名员工（2023 年数据），但涉及战略制定、合规审查、客户关系维护等岗位，AI 仍无法完全胜任。
结论：AI 可以“优化”人力结构，但尚不能“替代”所有岗位——尤其是需要创造力、情感互动和模糊判断的工作。
在一条 X（原 Twitter）发文中，Siemiatkowski 本人也表示：“对我而言，目前 AI 能够完成我们所有人的任务，包括我自己的。因为我们的工作本质上就是推理+知识/经验的结合。而其中最关键的突破，也就是推理能力，AI 已经实现了。”
不再招聘的代价：留下的员工更少、更忙
既然人力大规模减少，并且也不再招聘，那么问题来了——工作谁来做？对此，Klarna 给出的答案是：由 AI 来分担一部分，留下来的员工做剩下的，做得好的涨工资。
Siemiatkowski 表示，Klarna 将 AI 提升效率所节省下来的薪资开支，部分“回馈”给了仍在职员工：“我们告诉员工，公司的总薪资支出会减少，但一部分 AI 带来的效率红利，会体现在你们的工资条上。”
简单来说，这种“AI 替人，人领钱”的逻辑其实是一种内部激励机制：留下的人要承担更多工作，但也能享受到 AI 红利带来的更高收入。
而从 Siemiatkowski 口中描绘的场景来看，Klarna 的员工们也正在主动拥抱 AI：
用 AI 工具生成图像和视频素材；
自动化撰写营销内容和社交文案；
借助大模型进行财务分析和产品测试；
使用 AI 进行客服请求的语义理解与归类。
显然，这是一场“幸存者适应变异”的过程，谁能跟得上 AI 的步伐，谁就能留下。
业务没问题，AI 也行得通——那为什么还要重新招人？
Klarna 的“AI 扩能 + 缩编人力”策略，一度被视为金融科技行业的改革范本。数据显示，Klarna 的 AI 战略对其财务状况也产生了积极影响：相较于 2022 年最后一轮融资时的 67 亿美元，2024 年底 Klarna 的估值达到了 146 亿美元，财务状况得到了显著改善。
乍看之下，Klarna 业务繁荣、AI 高效、人力成本下降，“三赢”局面好似已经成型——但如今 Klarna重新开放招聘，意味着 AI 能力的边界，或许并不像预期那样“全能”。
确实，Klarna 的 AI 客服上线初期看起来风头无两：仅上线一个月，就接手了约 230 万次客户聊天，占公司总客服量的 75%；支持 35 种语言，能处理退货、退款、支付等常见问题。但在实际使用中，AI 的表现远不如宣传那般神奇。
例如，《The Pragmatic Engineer》专栏作者 Gergely Orosz 曾在 X 上表示，他测试后发现，Klarna 的 AI 机器人“基本就像个筛子”，只是在从文档中复制粘贴答案后，再快速把用户转接给真人客服。换句话说，它更像是个智能版的 FAQ 索引器，解决不了真正的问题。
因此，近日 Siemiatkowski 在接受媒体采访时，也直言不讳地改了口风：过去几年公司专注于 AI 的策略并不正确——虽然 AI 客服成本更低，但服务体验却大打折扣，最终带来的是“质量更差”的用户支持。
因此，面对 AI 服务效果不佳的现实，Klarna 决定逆转策略，重拾人类客服体系。Siemiatkowski 表示，接下来 Klarna 会着重打造“高质量的人类支持”，这才是公司未来的发展方向。
他透露道，在新的招聘计划中，Klarna 将目光投向三类人群：在校大学生、偏远地区居民，以及 Klarna 的忠实用户。这些岗位将全部为远程工作，这样既能降低成本，又有助于触达更多多元化人才。
2. 企业策略的“动态调整”
Klarna 的“招聘解冻”可能源于以下现实考量：
- 业务增长需求：2023 年 Klarna 首次盈利（净利润 1.3 亿美元），扩张业务需要补充人力资源（如市场拓展、风控等）。
- AI 的局限性暴露：例如，AI 客服虽降低成本，但也因“缺乏共情”遭到用户投诉（《华尔街日报》报道其客诉率上升 15%）。
- 监管压力：欧盟 AI 法案等新规要求企业对 AI 决策保留“人类监督”，完全依赖 AI 存在法律风险。
讽刺点：Siemiatkowski 一边预言“人类下岗”，一边不得不重新雇人填补 AI 的短板，恰恰证明了 人机协同 才是现阶段的最优解。
3. 行业启示：AI 不是“裁员工具”，而是“效率杠杆”
Klarna 的案例揭示了企业应用 AI 的典型路径：
- 短期：用 AI 替代重复性工作（如客服、数据录入），削减成本。
- 中期：发现 AI 的不足（如创造力、灵活性），重新调整人机分工。
- 长期：将人类升级至更高价值岗位（如 AI 训练师、伦理审查员）。
麦肯锡 2024 年报告指出：成功应用 AI 的企业，往往在裁员后 18 个月内重新招聘，但岗位结构已发生变化（减少低技能职位，增加技术管理岗）。
4. 未来展望：AI 取代的不是工作，而是“工作方式”
Siemiatkowski 的“打脸”并不代表 AI 失败，反而说明：
- AI 的终极目标不是取代人类，而是改变生产关系。例如，Klarna 可能用 AI 缩短财报制作时间，但最终决策仍需人类高管。
- “完全自动化”仍是乌托邦：除非通用人工智能（AGI）实现，否则企业仍需“人类兜底”。
《经济学人》对此的评论一针见血：
“CEO 们热衷谈论 AI 取代人类，因为他们想取悦投资者；但当业绩真的需要增长时，他们还是会悄悄把人类请回来。”
总结
Klarna 的“反复横跳”印证了一个真理：AI 是工具，不是救世主。企业可以靠 AI 削减成本，但想持续增长，依然需要人类解决 AI 搞不定的问题——比如“什么时候该重新招人”。
AI 是方向，而人类仍是关键齿轮
Klarna 的这波操作，在某种程度上揭示了 AI 与人类工作关系的一个重要真相：“AI 或许可以替代一些人，但不能替代所有人，更不是马上就能替代。”
从表面上看，Klarna 最初对于 AI 的称赞并没有撒谎——他们确实通过 AI 提升了效率，降低了成本，也让留下来的员工涨了工资。但他们也没有办法否认现实：AI 并非万金油，企业发展还是需要人类补位，尤其在关键环节和扩张阶段。
因此从更为本质的层面说，Klarna 的故事更像是一场关于“技术乌托邦”与“商业现实”的碰撞：当 AI 从“取代人类”的狂热营销回归到“辅助人类”的理性定位，人们终于意识到——AI 的时代已经到来，但人类绝不会就此退出舞台。
至于 Siemiatkowski，他或许该更新自己的名言了：
“AI 能取代所有工作——除了决定要不要用 AI 的那个工作。”