微软31年老将被AI裁员，六旬再求职

快速阅读: 微软老兵Mike Kostersitz因AI重组被裁，删掉31年履历适应算法招聘，揭示AI时代中层管理者面临的职业挑战。

他在微软干了 31 年,是造 AI 的人。如今,AI 重组了他所在的部门,也重写了他的命运。被裁那天,他删掉了半生的履历,只为让算法看见自己。这不是一场个人悲剧,而是时代的浪潮。当 AI 学会判断人类价值,人类的经验,也开始被系统更新。

过去两年,硅谷的关键词不是创新,而是裁员。

从亚马逊到谷歌,从 OpenAI 到微软,一场以「智能化」为名的优化运动,正在悄悄吞噬那些最懂技术的人。

他们不是懒惰者,也不是落后者。相反,他们曾亲手写下算法、搭建系统、训练模型。

可当 AI 学会自动调度、自动汇报、自动决策时,第一批被裁员的就是他们。

这一切听起来像科幻小说,却是 2025 年的职场现实。

而在这些被重构的人中,有一位在微软待了 31 年的老兵。他曾造 AI,如今被 AI 裁掉。

造 AI 的人,被 AI 裁了? 那是一个再普通不过的工作日。

Mike Kostersitz,是微软 Azure 部门的一位资深产品经理主管,照常参加完团队会议,讨论项目进展,一切看似顺利。

可第二天早上,他的日程表上突然出现了一场「高优先级会议」。

会议不到十分钟,屏幕上是一排匿名面孔。

通知简短而冷静:「你们的岗位已被取消。」 就这样,这位在微软工作了整整 31 年的老兵,被一句话从系统中清除。

和他一起离开的,还有他的经理、两个直接下属,以及数千名同事。

他所在的部门,正是微软近年押注的重点:云计算与 AI 基础架构。

几个月前,公司刚宣布要「通过 AI 优化组织结构、压缩管理层级」。

那一刻,他才意识到,这句话里真正的含义 —— 是「算法会替代你」。

Mike 并不愤怒。他为微软奉献了半生,见证过 Windows、Office、Azure 的崛起,也参与过 AI 转型的多个阶段。

他苦笑: 我甚至还在帮 AI 团队调优他们的产品,没想到最后,AI 成了裁掉我的理由。

他曾经是系统的建设者,如今成了系统眼中可清除的对象。

微软官方解释,这次裁员是为了提升效率、减少冗余。

在资本层面,这句话成立;但在人的层面,它像是一场无声的清算:过去代表稳定的资历,正在被自动化取代。

AI 的浪潮不是突如其来,它像水渗进每一条缝。

它不再只是写代码、画图、生成文本,而是逐渐接管流程、决策、监督与执行。

当公司算法可以预测员工的绩效、项目的风险、成本的分布,那些靠经验判断工作的老将,便成了多余的部分。

Kostersitz 的故事因此格外具有代表性:他不是被裁的第一个人,但或许是这场 AI 革命里最典型的那种人: 他造出了 AI,却也被 AI 造就的系统淘汰。

从「面试官」到「被试者」 Mike 已经整整三十年没写过简历了。他更习惯坐在另一边,挑选候选人、提问、做决定。

可如今,他要重新学习如何让自己能通过面试。第一课,就是学习讨好算法。

微软为被裁员工配备了职业顾问。顾问告诉他: 你的简历需要去掉所有 80、90 年代的经历。AI 招聘系统更偏好近 10~15 年的工作样本。

于是,Mike 前二十年的人生,被系统性删除。那种感觉,就像删掉了自己的一段记忆,只为了迎合一台机器的胃口。

他又请了私人职业教练,帮他优化 LinkedIn、写求职信、研究关键词。

因为如今的求职,不是发简历,而是喂数据。每一段经历、每一个动词,都要依照招聘算法的权重。

他说: 现在找工作,不是面试人,而是先被 AI 面试。

他投过 Google、Apple,也尝试进入非科技公司,如 Nike 和 Nordstrom。

有时,他能拿到面试机会,例如一次来自 Nvidia 的邀请;但更多的是被拒绝,他甚至不知道自己为什么被拒。

也没有人知道,因为机器不会解释。

曾经,他主导过整个招聘流程。如今,他连进入流程的资格,都得靠算法赐予。

比算法更残酷的,是节奏。过去的他熟悉招聘季节、内部推荐、HR 邮件。

现在的他要面对一个持续滚动的「即时市场」。上万个候选人、同一个岗位、实时排名。

AI 招聘系统能在几秒内判断:你是「潜力股」还是「噪音样本」。

在那之后,他才明白,AI 对人的筛选并不带敌意,它只是彻底的理性。它不看资历,不讲情面,只计算匹配度。

而像他这样的一代人,曾靠经验生存,如今却被经验拖慢了权重。

他常说: 我过去帮 AI 学会评估人,如今 AI 帮公司评估我。

那句话听起来轻描淡写,却像一面镜子,照出整个时代的倒影。

在这个时代,你不只是要努力成为更好的人,还要努力成为一个「更容易被机器喜欢的人」。

被淘汰的不是人,是一个层级 当人们讨论裁员时,常常把焦点放在效率、成本、AI 替代力上。

但 Mike 的遭遇揭示了一个更深的事实:被淘汰的,其实不是人,而是一个组织层级。

2021–2025 财年微软员工总数变化。AI 扩张期带来用工高峰,但在 2023 年后进入重组阶段,员工规模虽未剧减,结构已被彻底重写。

微软这次裁掉的,既不是算法工程师,也不是高层决策者,而是那些连接上与下、懂业务也懂管理的老将。

机器能够直接汇报、追踪、决策,管理链条被压缩成一个数据面板,而原本靠经验、协调、判断存在的中层角色,成了多余的噪音。

过去几十年,企业以「金字塔结构」运转,底层执行,中层统筹,高层决策。

而 AI 正在把金字塔压平成「哑铃形结构」—— 底端是执行算法与廉价劳动力,顶端是战略设计与资本分配。

中间那层「经验型中产」,正在消失。

2010–2023 年微软不同部门员工变化。运营与研发人数暴涨,而行政和市场岗位几乎停滞。组织结构的「哑铃化」趋势愈发明显。

这不只是微软的问题。亚马逊、Meta、谷歌,都在过去两年裁掉了大批中层岗位。

华尔街日报的一份报告显示:2024 年,美国科技行业有超过 38% 的裁员来自管理及项目协调层,这是以往任何一次科技寒冬都未出现的比例。

在这些公司眼中,管理越来越像一种可以自动化的功能。

AI 能追踪 KPI、评估绩效、生成汇报、甚至识别团队情绪,而人类的管理者,却需要时间、语言、关系成本。

于是,一个残酷的逻辑出现了: AI 不是帮他们更高效,而是取代他们。

Mike 只是被这股潮水最先卷走的人之一。他的能力没有消失,但公司对这种能力的需求消失了。

就像摄影师被智能手机代替,驾驶员被自动驾驶取代,中层的判断力也正被系统优化。

最讽刺的是,这场变革往往由他们自己发起。

他们曾推动自动化、引入 AI 工具、缩短流程、提升效率。而当效率成为最高价值,他们就成了冗余。

一种文明从「需要人组织人」,到「用机器组织人」的过渡。在这个新秩序里,企业不再追求稳定,而是追求速度。

经验不再是护城河,而是沉没成本。Mike 所代表的那一代系统中层,正在消失于他们亲手构建的体系中。

当人学会说机器的语言 被裁后的几个月,Mike 没停下脚步。

他重新学习 AI 工具,练习面试技巧,在摄像头前反复演练那句开场白: Hi, I’m Mike, I worked at Microsoft for 31 years. 那句介绍听上去光荣,却常常让他被筛掉。

于是他学会了删减、优化、对齐关键词 —— 就像当年教机器学习人类语言,如今,他在学习机器语言。

他开始意识到,AI 的革命并没有带来人与机器的对抗,它只是换了一套叙事。

机器不再需要人类的忠诚,只需要人的数据、人的适配。而我们,也渐渐接受被算法评估、被权重决定的命运。

他依旧每天早起,查看新的职位推送。屏幕另一端,也许是 HR,也许只是一个筛选模型。那种不确定感,让他感到前所未有的真实。

有时他会想起在微软的旧时光,那时的他们,正努力教 AI 理解「人性」;如今的他,却在努力让自己符合系统。

也许,这才是 AI 时代最隐秘的反转:人类并没有被取代,而是被格式化。

造 AI 的人失业了,不是因为 AI 变聪明,而是因为世界,已经不再需要那么多「教 AI」的人。

参考资料: https://www.businessinsider.com/laid-off-microsoft-employee-relearns-how-job-hunt-2025-10 本文来自微信公众号: 新智元(ID:AI_era) 广告声明:文内含有的对外跳转链接(包括不限于超链接、二维码、口令等形式),用于传递更多信息,节省甄选时间,结果仅供参考,IT之家所有文章均包含本声明。

(以上内容均由Ai生成)