IBM大裁員!逾9,000名員工遇資遣危機,雲端部門一次砍25%人力:藍色巨人怎麼了?
IBM大裁員!逾9,000名員工遇資遣危機,雲端部門一次砍25%人力:藍色巨人怎麼了?

重點一:IBM正在美國進行大規模裁員,同時將工作崗位轉移至印度。根據《The Register》報導,2024年IBM裁減了近12,000個工作崗位,佔全公司員工總數的4.2%。 據估計,新一波裁員約有9,000名員工面臨失業風險

重點二:報導指出,IBM約在全球僱用超過25萬名員工, 而本次裁員以Cloud Classic部門受影響最嚴重,約四分之一的員工被裁。同時,Cloud部門、行銷與通訊、咨詢等多個部門均受到影響。

重點三:在裁員進行的同時, IBM在印度的職位數量,從2024年初的173個急劇增加到近4,000個,展現了公司業務重心的明確轉變。

回顧2024年,IBM總共裁減了11,900名員工,佔全公司的4.2%。根據IBM首席財務官James Kavanaugh在2025年1月的聲明,公司預計2025年的「員工重組」(workforce rebalancing)將與往年保持一致。因此基於IBM 2024年的裁員情況計算,估計約有9,000名員工處於風險中。

事實上,當前裁員的確切數字尚未公開,但據內部消息人士透露,裁員人數確實「以千計」。裁員主要集中在美國各地,包括北卡羅來納州的羅利、紐約市及州、德克薩斯州的達拉斯以及加利福尼亞州。此外,還有消息指出加拿大也出現了裁員情況。

Cloud Classic部門成重災區

Cloud Classic部門(基於IBM 2013年收購SoftLayer建立的IaaS產品)受到的打擊最為嚴重,據報導約有四分之一的員工被裁撤;另一消息來源則指出,Cloud群組(與Cloud Classic不同)約有10%的員工被裁掉。其他受到影響的部門包括:咨詢部門、企業社會責任計劃、雲端基礎設施產品、銷售部門等等。

根據多位內部人士的描述,這次裁員被明確定性為「resource action」(資源行動),這是IBM對裁員的委婉說法。一位被裁的IBM員工表示: 「我認識的所有受影響的人,包括我自己,都只是被提供了一份離職協議。」

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工作崗位轉向印度

IBM近期的裁員行動與其將工作崗位轉移至印度的戰略有著密切關聯。根據IBM自己的招聘網站數據,該公司在印度的開放職位數量呈現爆炸性增長:

  • 2024年1月7日:印度有173個職位開放
  • 2024年11月23日:印度有2,946個職位開放
  • 2025年3月:印度有3,866個職位開放

根據報導,跟上述同期印度公司的雇用人數相比,同期美國的職位開放數量分別為192、376和333個。

一位現任IBM員工描述了自己的經歷:在被要求教導印度新招聘的員工「我知道的一切」之後,得到的回報是被裁員;另一位前IBM員工指出:「2024年第四季度,有傳言稱數千人被裁員,同時在印度創造了超過一千個工作機會。這種偏袒是赤裸裸的。」

在IBM內部,這種向印度轉移工作的現象已成為一個明顯的趨勢。據報導,被裁的員工中有許多擁有豐富的雲端經驗,但被經驗較少的印度新員工替代。

新規更精實!一週至少進辦3天

留下來的員工面臨著更嚴格的辦公要求。一位消息人士表示, 在此輪裁員中倖存的員工被要求自2025年4月底起每週至少到辦公室工作三天。更值得注意的是,「管理層正在監控員工的門禁刷卡記錄,只允許醫療豁免,而即使是請病假也可能被高管質疑或被中層主管勸阻。」

與此同時,IBM首席執行官Arvind Krishna獲得了23%的加薪,達到2500萬美元,這引起了員工的不滿。一位消息人士表示:「這是在IBMer對CEO越來越失望之後發生的。許多人嘲笑Arvind Krishna在持續裁員、強制返回辦公室和外包的同時獲得加薪。

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IBM為何裁員?

IBM正將資源集中於人工智慧(AI)、雲計算等新興技術領域,並削減或調整非核心部門的規模。例如,傳統雲基礎設施部門(Cloud Classic)因市場需求下降而成為裁員重災區。此外,IBM逐步將業務和研發資源轉移至成本更低的地區(如上述的印度),以提高競爭力和降低運營成本。

回顧IBM去年第四季財務報告,軟體業務是IBM的主要增長驅動力,第四季度年增率10%,達到79億美元。Red Hat子公司表現尤為突出,其收入增長17%,成為重要貢獻者。

此外,IBM的生成式AI業務已累積簽約金額超過$50億美元,顯示出市場對其AI解決方案的強烈需求;同時,基礎設施收入下降6%,主要由於z16大型主機產品生命周期接近尾聲。

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資料來源:The RegisterCNBCSiliconangle

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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