科技行业近日出现反思声音：不少企业高管可能高估了AI在真实工作场景中的自动化能力。

据TechCrunch当地时间27日报道，云内容管理公司Box创始人Aaron Levie在谈及近期行业趋势时表示，“CEO们似乎集体陷入了AI妄想（delusion）”。

Aaron Levie在社交平台X（原Twitter）发文称，由于管理层通常离一线业务较远，更容易对AI自动化形成过度乐观的判断。尤其是CEO，往往看到AI能够生成原型、起草合同初稿，便认为AI代理已经可以替代真实工作流程。

他指出，这种判断忽视了大量仍需人工完成的关键环节。以软件开发为例，即便AI能够生成代码，正式上线前仍要进行代码审查、Bug修复，以及核查是否调用了并不存在的库，这些工作最终仍离不开资深开发者。合同处理同样如此，无论是围绕不同企业条款进行模型训练，还是审查隐藏条款，都与“完全自动化”相去甚远。

这一观点也与近期科技行业裁员潮形成呼应。裁员追踪网站Layoffs.fyi数据显示，2026年前5个月，已有152家科技公司合计裁员115,430人，接近2025年全年275家公司裁员124,636人。业内质疑称，一些企业正借“AI提效”之名推进裁员，实质上更多是在应对业务放缓或压缩成本，却将其包装为“AI带来的生产力革命”。

工作管理平台ClickUp的案例被视为这场争议的缩影。其CEO Zeb Evans曾公开表示，公司在内部业务中引入约3000个AI代理后，员工总数减少约22%。他称，这并非单纯为了削减成本，而是要将组织模式转向“管理AI代理并快速审核其产出”，并提出所谓“100倍组织”（100x organization）愿景。

不过，现有研究并未支持“引入AI就会立刻带来生产率革命”这一说法。刊载UC伯克利元分析的《California Management Review》指出，AI应用与整体生产率提升之间尚未显示出稳定关系。美国国家经济研究局（NBER）的研究也认为，AI或许能带来一定效率改善，但同时存在“生产率悖论”——即实际可量化的成果，并未达到市场体感上的高预期。

在一线岗位替代方面，研究判断同样偏谨慎。麻省理工学院（MIT）研究团队基于数千项AI代理实验指出，许多任务的完成质量仍未达到人类水平。该团队在以当前大语言模型（LLM）发展速度为前提的情况下预计，到2029年前后，AI有望在多数文本类工作中达到最低可用标准的80%至95%，但距离全面超越人类仍需更长时间。

还有观点认为，AI普及本身也可能带来新的组织瓶颈。发表于《Harvard Business Review》（HBR）的一项研究分析称，当组织成员普遍借助AI提高产出后，掌握最终审批权的管理层反而可能成为新的瓶颈。随着待审任务迅速增加，组织运转负担也可能随之上升。

Aaron Levie最后强调，管理层不能只停留在对AI的浅层体验上。只有真正高频、深入地使用AI，CEO才能在理解其潜力的同时，看清现实中仍无法被替代的人力边界。在越来越多企业将AI作为裁员和组织重塑核心逻辑的背景下，市场对于“高估AI”可能引发新一轮组织混乱的警惕也在升温。