亞馬遜大炒近3萬人,公開信被批寫的「很隨意」!裁員理由哪裡出問題?
亞馬遜大炒近3萬人,公開信被批寫的「很隨意」!裁員理由哪裡出問題?

全球電商龍頭亞馬遜(Amazon)今年大裁員,執行長安迪.賈西(Andy Jassy)1 月宣布裁掉 1 萬 8000 人、3 月再裁 9000 人,兩波合計解僱 2 萬 7000 人,是亞馬遜史上最大規模的裁員。

賈西在「給員工的備忘錄」中寫道, 2022 年是近幾年當中,經濟最艱難的一年,為了降低成本,不得不裁撤許多部門,但他仍樂觀認為「最好的日子,就在我們眼前。」

他在信末也感性表示,「與家人說再見,從來都不是一件容易的事。」並期待與繼續留在亞馬遜的人合作,因為每一個員工,都為了替客戶提供更好的生活而努力。

賈西說,近幾年來,亞馬遜在多數業務部門都增加了大量員工,但考慮到經濟動盪、不確定的環境,管理部門決議精簡員工人數,優先考慮「客戶」與「業務長期健康」這兩件事情。

以客戶體驗為優先,重新評估每項業務獲利

他指出,當企業內部審視,客戶到底關心什麼事,會排列出優先級別,這會使某些角色減少,或是讓人從 A 計畫轉做 B 計畫。例如,第二波裁員中,受影響的 9000 人,主要散落在亞馬遜網路服務(AWS)、人員體驗和技術解決方案(PXT)、廣告部門以及遊戲影音平台 Twitch。同時,他們也關閉實體店,並停止醫療保健計畫 Amazon Care。

亞馬遜這波裁員的消息,最早是去年 11 月由《紐約時報》(New York Times)揭露,賈西在公開信提及,為什麼沒有提前幾個月宣布異動狀況,「並非所有團隊都能迅速分析完所有情況,在還不確定之前,不會立即宣布結果。」

他表示,亞馬遜必須徹底分析公司內部的每項業務、新發明,確保能帶來多少營收,以及長期投資之後,有多大潛力成長。賈西也說,精簡人力的同時,關鍵是要找到能夠迅速改善客戶生活、增進客戶體驗的方式,這是接下來幾年亞馬遜的主要目標。

例如,往後他們會投資人工智慧工具,特別是開發大型語言模型(LLM,包含數千億參數的語言模型),這些工具在近幾個月大受歡迎,「LLM 和生成式 AI,對亞馬遜、股東與客戶來說,將是一件大事。」賈西說。

亞馬遜裁員的教訓:應解釋當初超額招募的決策

亞馬遜在短時間內裁員 2 萬 7000 人,也說明原因,外界怎麼看?

美國科技專欄作家傑森.阿頓(Jason Aten)在《Inc.》寫道,科技巨頭如亞馬遜、Meta、Google 在裁員時,都會清楚寫下理由,像是重新確定業務的優先級別、確認對客戶重要的事情,信件中也會表達遺憾,企圖彰顯出對員工的同理心。

然而,他認為在亞馬遜的公開信中,最重要的事實是「他們在疫情期間,聘用太多人,錯估了形勢。」阿頓指出,從信件中得到的教訓是,亞馬遜對於業務的管理不善,且沒有足夠的先見之明。

「這種寫法,是一種避免承擔責任的方式。」阿頓說,像是信中提及「先前,我們的大部分業務都增加了大量員工」,是一種很隨意的說詞,企業應更仔細解釋,當初為什麼招募這麼多人,才能獲得團隊更高度認可。

143亞馬遜裁員大事記
圖/ 經理人

延伸閱讀:亞馬遜員工罷工!大炒2.7萬人、要求回辦公室成導火線,「轉骨」失敗了嗎?

本文授權轉載自:經理人
責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #亞馬遜
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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