AI 做你老細：加密貨幣與金融科技界嘅「人機關係」成績表

生產力提升係真嘅——而且被用嚟合理化裁員

將 AI 融入績效指標嘅同時，仲有一波明確同「AI 驅動生產力提升」掛鉤嘅裁員潮。最觸目嘅例子係 Cash App 嘅母公司 Block，喺 AI 工具將開發人員生產力提升咗 40% 之後，佢哋裁減咗大約 40% 嘅人手——員工數目由大約 10,000 人跌到唔夠 6,000 人 。Crypto.com 就裁減咗 12% 嘅人手，影響大約 180 名員工，公司形容呢次係一個由 AI 驅動嘅策略轉型 。加密貨幣交易所 Gemini 就大約裁減咗 30% 員工，人數縮減到大約 445 人，背後係 2025 年蝕咗超過 5.82 億美元 。

呢個係更廣泛結構性轉變嘅一部分。整個科技界同 AI 相關嘅裁員，佔整體裁員嘅比例由 2025 年嘅約 8%，上升到 2026 年初嘅約 20%；喺嗰段時期，已確認嘅 45,000 個科技界裁員名額入面，估計有 20% 係直接歸因於 AI 整合 。模式好一致：公司喺 AI 帶嚟生產力增長嘅同時，唔係擴張緊團隊，而係縮減緊人手 。

對各級打工仔意味住啲咩

AI 技能已經變成生存技能。 當你份表現評核包含咗「你 AI 工具用得有幾好」呢個指標，而且你用定唔用 AI 都會喺領導層睇到嘅儀表板上面一覽無遺，喺加密貨幣或金融科技界，「選擇性無視」AI 已經唔再係一個可行嘅職場策略 。

初級職位正喺度消失。 AI 已經喺五個金融科技核心工作流程越過咗實戰門檻，包括 KYC（認識你的客戶）文件審查（減少 60-80% 嘅人手處理隊列）同客戶服務分流（處理 70-85% 嘅第一級查詢）。呢啲正正係啲初級員工傳統上用嚟累積行業知識同證明自己價值嘅任務，而家佢哋正被大規模自動化。呢個情況提高咗對初級員工「第一日上班就要有嘅技能」嘅門檻，亦都收窄咗嗰啲俾人可以逐步成長到高級職位嘅晉升管道 。

評核可能變得冇咁公平，而唔係更公平。 《哈佛商業評論》（Harvard Business Review）警告，雖然生成式 AI 可以修補傳統表現評核嘅一啲效率缺失，但如果組織失去咗人類經理提供嘅信任、微妙差別同情境判斷力，佢亦都可以令情況變得更差 。AI 生成嘅評語表面上睇落好工整，但可能會錯過一啲區分「好」同「出色」工作嘅質性因素，或者解釋到點解一個平時表現好好嘅員工有個季度會失準。當呢啲評語同薪酬、工作保障掛鉤，演算法盲點帶嚟嘅風險就會大幅急升。

人才市場正喺度兩極化。 被裁走嘅加密貨幣同金融科技員工，喺合規、區塊鏈工程、數據分析同網絡安全方面擁有可轉移技能，呢啲技能喺傳統金融界好渴市，但更大嘅趨勢係邁向更精簡、用 AI 加強嘅團隊 。將 AI 專業知識同深厚行業知識結合嘅專業人士，正成為最受重視嘅人才，而技能較單一嘅員工就會面對越嚟越大嘅壓力 。

加密貨幣同金融科技界表現評核嘅變革，唔單止係要令評核更有效率——而係要圍繞住 AI 生產力去重塑僱傭關係。明白呢個轉變並適應到嘅打工仔，會搵到機會，但淨係靠人力努力同人為判斷而被評核嘅時代，已經終結。