2025-ben az AI miatti leépítés még menő volt. A nagy cégvezetők sorban álltak ki a nyilvánosság elé bejelenteni, hány ezer embert tettek feleslegessé náluk a mesterséges intelligencia rendszerek, és a tőzsde még tapsolt is hozzá. Aztán idén ugyanezek az emberek fülüket,  farkukat behúzva mentegetőznek a médiában a többszörösen összeomlott és hibás AI rendszereik miatt, amikhez tömegesen hívnak vissza AI-natív, de humán szakembereket. Későn ugrott a majom a vízbe.

A világ másik oldalán, Kínában pedig megszületett az első jogi precedens pont arra, amit Amerikában (és a világ más részein) úgy várnak a cégvezetők mint a Messiást, hogy le lehet-e váltani a munkaerőt AI-ra. Nos, Kínában már nem, legalábbis nem legálisan, főleg ha csak a költségoptimalizálás az egymástól megválás oka…

Mi lesz még itt?!

A Hangzhou-i bíróság precedense

A Hangzhou Intermediate People’s Court április 28-án közzétett ítéletében kimondta, hogy egy kelet-kínai techcég jogtalanul rúgta ki azt a dolgozóját, akit az AI miatt akart leépíteni. A pert egy bizonyos Zhou indította, aki a cégnél nagy nyelvi modellek kimeneteinek minőségbiztosítását (?!) végezte. Amikor az AI átvette a feladatkört, a munkáltatója lefokozást ajánlott neki 40 százalékos fizetéscsökkentéssel. Amikor Zhou ezt visszautasította, megszabadultak tőle, hivatkozva az AI miatti létszámcsökkentésre. (Azért ez egy kis betekintés abba, mi várhat pár munkakörre a jövőben…)

A bíróság szerint a leépítés indoka nem felelt meg sem a kínai munkajog által elismert „vállalati létszámleépítés vagy operatív nehézségek” kategóriának, sem annak a jogi feltételnek, ami miatt „lehetetlenné válna a munkaviszony folytatása”. A cégek tehát egyoldalúan nem mondhatnak fel vagy csökkenthetik a munkavállaló fizetését pusztán a technológiai fejlődésre hivatkozva. Az ügy arbitrációval kezdődött, majd a kínai bírósági rendszer végül kompenzációs csomagot ítélt meg Zhou-nak.

Kína? Kína!

Az időzítés valamilyen szinten magyarázza a döntést is. A kínai vállalatok versenyt futnak az AI-rendszerek bevezetésével, mert ez a Kommunista Párt által irányított stratégia centruma: dominálni az új technológiát. A párt tervezői ugyanakkor egyértelműen jelezték, hogy a munkapiaci stabilitás prioritás, miközben lassul a gazdaság és magas a fiatalkori munkanélküliség. Ezért valahol meg kell húzni a vonalat…

A vállalkozóknak ez jelzésértékű, ha egy hagyományosan vállalkozásbarát állam ennyire határozott a leépítések körül, a nyugati jogrendszerekben sem fognak sokkal bátrabbak lenni. Az AI miatti felmondás új kategória lesz ezekben a munkajogi perekben, így érdemes ezt előre átgondolni.

A Gartner megmérte: nem éri meg a leépítés

Pár nappal a kínai döntés után, a Fortune megjelentetett egy elemzést egy friss Gartner-kutatásról. A kutatás 350 globális, legalább egymilliárd dolláros árbevételű cég vezetőjét kérdezte meg arról, mit hozott nekik az AI-bevezetés. A szám, ami a cikkben szerepel, viszonylag durva, ugyanis a megkérdezettek 80 százaléka, akik AI- vagy autonóm technológiát pilotoltak, leépítettek dolgozókat. Csakhogy a megtérülés ettől függetlenül alakult.

„Csak a leépítésekre figyelni rövidlátó stratégia, ha érték akarsz teremteni az AI-ból. Aki kizárólag a létszámcsökkentésen keresztül akar megtérülést, az a legtöbb cég esetén korlátozott eredményekhez fog jutni.”

– mondja a Gartner kutatásvezetője, és kiemeli, hogy a magas megtérülést jelentő cégek és a leépítő cégek nagyjából azonos arányban estek átfedésbe. Másképp megfogalmazva, a leépítés nem jelzi előre a sikert. Sőt, a tényleg jól teljesítő cégek inkább az úgynevezett „people amplification”, vagyis az emberi képességek, munkafolyamatok felerősítésének irányába mentek el. Ezek voltak azok a cégek, amelyek a Gartner mintájában a legmagasabb ROI-t mutatták. A módszer lényege, hogy az AI a meglévő dolgozó hatékonyságát növeli, nem helyettesíti őt. Hasonló mintát látunk a Harvard Business Review és a McKinsey friss tanulmányaiban is: a tartós AI-előnyt a folyamat-integráció hozza, nem a létszám csökkentés.

Jevons-paradoxon a háttérben

Itt érdemes lehet erre a 19. századi közgazdasági paradoxonra is kitérni. William Stanley Jevons azt vette észre 1865-ben, hogy a hatékonyabb gőzgép után a szén iránti igény nem csökkent, hanem nőtt, mert a szén hirtelen kifizetődőbbé vált, így több helyen kezdték használni…

Torsten Slok, az Apollo vezető közgazdásza ezt a logikát húzza rá az AI-ra: ha a technológia olcsóbbá teszi bizonyos feladatok elvégzését, akkor azokból több lesz, és nem kevesebb. Az ő olvasatában az AI több munkahelyet hoz létre, mint amennyit megszüntet. Még az Anthropic vezérigazgatója, Dario Amodei is visszafogottabb lett a témában. Tavaly még azt nyilatkozta, hogy az AI a fehérgalléros entry-level pozíciók felét el fogja söpörni. Most már arról beszél, hogy az AI inkább erősítheti az emberi munkát, és maga is a Jevons-paradoxonra utal. Ugyanakkor figyelmeztet: az AI gyorsabban fejlődik a korábbi technológiáknál, ami szokatlan eredményekhez vezethet.

A Minneren mi is feszegettük már ezt a logikát egy másik cikkben: A fejlesztés már olcsó, a vevő drága: piacra lépés az AI korában. Ott a Jevons-paradoxon szoftvergyártási vetülete jött elő, amikor az AI miatt szinte mindenki tud új terméket építeni, így a vevő, a figyelem és a disztribúció lett a szűk keresztmetszet. Ugyanaz a közgazdasági mechanizmus mozgatja: a hatékonyság áthelyezi a kapacitás-igényt egy másik szűk keresztmetszetre, miközben az összterhelés még nőhet is.

Salesforce, széllel szembe..

Marc Benioff, CEO – óriási karakter. Azt majd te eldöntöd, hogy pozitív vagy negatív értelemben.

2025 szeptemberében közölte a nyilvánossággal, hogy a cég körülbelül 4000 ügyfélszolgálati pozíciót szüntetett meg, mert átveszi a feladatot az Agentforce nevű AI-ügynökrendszer. A kijelentés akkor így hangzott: „less heads needed”… A cég 9000 fős ügyfélszolgálata 5000-re zsugorodott. A számok a saját kommunikációjuk szerint látványosak voltak: az AI több mint egymillió ügyfél-beszélgetést kezelt, és 17 százalékkal csökkentette a support-költségeket.

Aztán reality-check. Már 2025 decemberében elismerték, hogy „túl magabiztosak” voltak, amikor azt feltételezték, hogy az AI képes lesz az emberi ítélőképesség teljes pótlására, főleg a komplex ügyfélhelyzetekben. Az automatizált rendszerek megakadtak a finom megkülönböztetést igénylő, eszkalált és hosszú folyamatokat igénylő problémáknál. A probléma narratívája pedig elkezdett változni: már nem leépítésről, hanem „rebalancingról”, átsúlyozásról beszéltek… Nyilván.

2026 elején a cég ennek ellenére újabb 1000 fős kört eresztett el (marketingből, termékmenedzsmenttől, dataanalitikából, sőt az Agentforce csapatból és a Heroku platformról). Ám alig két hónappal később, április 27-én Benioff bejelentette, hogy a Salesforce 1000 új diplomást és gyakornokot vesz fel az AI-projektekhez, többek között az Agentforce-hoz. A Fortune-nak adott interjúban Benioff nyíltan szembement saját korábbi narratívájával:

„Az AI nem fogja helyettesíteni az entry-level állásokat. Inkább áthelyezi őket. Új generációt veszünk fel arra, hogy felépítse és működtesse az AI-rendszereinket.”

(Tehát az a cég, amelyik az AI-jal való helyettesítés zászlóshajójának kiáltotta ki magát, alig hét hónap alatt eljutott oda, hogy aki értelmesen akarja használni az AI-t, annak emberre van szüksége. És nem is akármilyenre: AI-natív gondolkodású, friss diplomásokra.)

A Benioff-féle fordulat egybeesik egy strukturális megfigyeléssel, amit a PwC „No more pyramids” elemzése is rögzített: az agentic AI-korszakban a klasszikus piramis-szervezet rombolódik, a cégek vagy gyémánt alakra (széles középvezetői réteg, vékony belépő réteg), vagy homokóra alakra mozdulnak el. A PwC saját AI Jobs Barometere szerint a meglévő AI-skillel rendelkező munkavállalók akár 56 százalékos bérprémiumot tudnak elkérni. A Salesforce-féle 1000-es friss diplomás felvétele ennek a homokórának pont a belső megerősítése: kevesebb belépő, de aki bekerül, az az AI-rendszer építője lesz az első naptól.

A Salesforce-eset jól mutatja a Gartner-kutatás üzenetét: az AI-leépítés tipikusan „egyszeri kísérlet kis volumenben”. (Már, ha a 4 ezer fő kis volumen.) A cégek tesztelik, mire képes az AI, és gyorsan visszakorrigálnak, amikor kiderül, hol nem boldogul a technológia. Mondjuk azért fizetni a leépített dolgozók kompenzációját, majd újra felvenni embereket, ritkán a leghatékonyabb tanulási görbe…

Cloudflare. Ugyanaz a sztori?

Miközben a Salesforce a visszafordulást gyakorolja, a Cloudflare mintha pont ugyanazon az úton indulna éppen el. A cég május 8-án jelentette be Q1-es eredményeit, és a vállalat történetének első tömeges leépítését egyszerre: 1100 fő ment, a teljes munkaerő nagyjából 20 százaléka, miközben a negyedéves bevétel rekordot döntött 639,8 millió dollárral (+34% éves szinten). A leépítés minden részleget és régiót érintett, kivéve a kvótás értékesítőket. Matthew Prince vezérigazgató szerint ez nem költségcsökkentés, csak tiszta stratégia: definiálni, hogyan működik egy „world-class” cég az agentic AI korszakában.

A háttérben Prince egészen elképesztő hatékonyságnövekedésről beszélt. Szerinte 2025 novembere volt a fordulópont, amikor a csapatok elkezdtek kétszer, tízszer, helyenként százszor produktívabbak lenni. A cég saját AI-használata három hónap alatt 600 százalékkal nőtt. Az R&D gyakorlatilag teljesen átállt a Cloudflare Workers “vibe-coding” eszközére, a deployolt kód 100 százalékát autonóm AI-ügynökök reviewolják. („Csak mert formában vagy, attól még lehetsz még jobb formában.” És tényleg, miért is ne?)

Prince filozófiailag pontosan abba a táborba sodródott, amit Tobi Lütke, a Shopify vezérigazgatója már 2025 áprilisában kibontott egy belső, később kiszivárgott memóban. Lütke ott azt írta a csapatának, hogy mostantól minden új létszámigényt először AI-jal kell megpróbálni leoldani, és csak akkor lehet embert felvenni, ha bizonyítható, hogy a feladatot AI nem tudja megcsinálni. Az „AI-használat fundamentális elvárás” lett, a teljesítményértékelésbe is bekerült, és a prototípusoktól is AI-elsős megközelítést várnak. Tehát most mindkét, vagy akkor mondhatjuk, hogy három cég, szervezeti szinten alakulnak át „AI-natív” cégekké, ahol a meglévő ember produktivitását a technológia szorzószámmá hivatott emelni…

Az már csak zárójeles rész, nem tudni mennyire van összefüggésben ezzel, de gyanós, hogy ugyanebben az időszakban, amikor a Cloudflare állítólag 100-szorosára gyorsult, az infrastruktúrája szokatlanul sokat döglött le. 2025 novembere és 2026 februárja között legalább 5 alkalommal volt nagy spektrumú és kockázatú leállása. A Cloudflare-nek olyan reziliencia-cikket kellett kiadnia a saját blogján („Code Orange: Fail Small”), amilyet 16 év alatt egyszer sem.

Nyitva hagyom a kérdést: ha a 100x produktivitás tényleg ott van, akkor miért nem látszik a rendszer megbízhatóságán, vagy mondjuk az IT-terület szakembereinek aggályain és közvéleményén? Vagy ha a tipping point novemberben volt, akkor a következő hét hónap mit hoz majd Prince-nek és a 4400 maradéknak? A Salesforce ugyanennyi idő alatt fordult vissza…

Olvasnál még a témában?

• 300 milliárdos AI-offenzíva – pörög a felhőbiznisz
• Amazon: -30 000 ember, kulturális reset és a 125 milliárd dolláros fogadás
• Megamenedzserek, coachok, szervezeti átalakítások. Viszlát középvezetők?
• Az SAP bemutatja az Autonóm Vállalat vízióját
• A KKV-k már használják az AI-t – de nem jól

Forrás:
Bloomberg, Fortune, Cloudflare, Minner

Fotó:
Canva, Flow