AI节省下来的时间属于谁？“变得更便利的职场”中人们离职的原因

AI汇总资料、编写程序并为分析做准备。如果工作时间缩短，员工应该会有更多的余裕。

然而，工作速度加快和想继续在该工作场所工作的愿望并不一定是相同的。

从针对德国专业人士的调查中浮现出因与AI相关的原因而同事离职的情况。背后的原因不仅仅是简单的“对AI的恐惧”。工作内容发生重大变化、看不到成长的前景以及工作负担增加。

在日本引入AI进行业务时，除了引入工具的性能，还需要关注之后的工作方式。

“38.4％的离职”并非如此——数字所揭示的内容

根据Aktiencheck于2026年10月24日发布的dpa-AFX文章，由人力资源咨询公司SThree委托YouGov在夏季对德国MINT领域的817名从业者进行了调查。

MINT是指数学、信息科学、自然科学、技术领域的德语缩写。与英语中使用的STEM概念相近，包括工程师、IT人才、研发等专业人士。

调查中，38.4％的人表示，在过去12个月中，他们的团队中有同事因与AI相关的原因离职。

这里需要谨慎阅读。这并不是说“38.4％的专业人士因AI而离职”。 这仅仅是报告同事离职的受访者比例。可能有多个同事对同一离职者进行了回答，因此无法从这个数字计算出离职人数或企业整体的离职率。

此外，这也不同于直接调查离职者本人的结果。AI是否是唯一的原因，还是AI的引入与之前的不满叠加，仅凭本文的信息无法判断。

即便如此，AI带来的职场变化在考虑人才留用时已成为不可忽视的论点。

不仅仅是失去工作的担忧。“工作内容改变”的问题

文章中提到的离职原因中，52.2％的受访者表示工作内容“发生了根本性的变化”。缺乏成长和职业发展的前景为46.5％，难以承受的工作负担为36.9％。

这些数字并不是调查整体受访者的比例，而是文章中作为离职原因示出的数字。也要注意不要将其解读为离职者本人的回答。

工作内容的变化具体是怎样的呢？

例如，曾经自己撰写文章或设计方案的人，可能会转而负责检查AI的输出、寻找错误并发出修正指示。这虽然不是调查中确认的个别事例，但可以作为理解业务变化的一个例子。

虽然完成成果物的目标相同，但日常的体验是不同的。

对于那些对自己思考并形成形态的工作感到有成就感的人来说，若工作重心转向检查和监督，可能会感到远离了擅长的工作。另一方面，也有人会因从简单作业中解放出来而能够专注于更高层次的判断而感到高兴。

因此，仅凭“工作速度加快”这一指标无法衡量对工作内容的满意度。

在生命科学领域离职报告尤为显著

因AI相关原因而报告团队离职的比例因领域而异。

在包括生物科学和医疗在内的生命科学领域为56.8％。相比之下，IT领域为28.9％，工程领域为29.6％。

然而，不能仅凭这一差异立即得出“生命科学领域因AI而失去最多就业机会”的结论。因为测量的是关于同事离职的回答，而不是就业的净减少。

此外，介绍文章中没有关于各领域回答人数或误差的详细信息。关于为何差异产生，还需进一步调查业务内容、组织变化、引入方法等。

值得注意的是，AI带来的变化并不仅限于IT企业内部。对于使用专业知识的工作，AI引入后具体说明人们将承担什么任务变得尤为重要。

生产力提高与离职可能同时发生

将这项调查总结为“员工讨厌AI”是误解实情。

66.8％的德国AI用户表示，他们的团队生产力比两年前提高了。时间的使用方面，38.0％用于战略思考，29.0％用于学习和培训，29.4％用于额外工作。

对AI的情感也以“刺激”“好奇心”“兴奋”等积极情绪超过了“压力”或“恐惧”。

也就是说，尽管感到便利，但对工作方式的不满是完全可能的。

例如，即使AI将某项工作的时间缩短了一半，但如果负责的案件数量增加了一倍以上，也不会产生余裕。输出速度的提高可能会增加需要检查的资料或判断的案件。

此时需要问的是，效率化所产生的时间如何使用。是用于学习和改进，还是被新工作填满。根据这种分配，同样的AI可能成为支持成长的工具，也可能成为增加负担的因素。

社交媒体上也有“只缩短了交期”的声音

在社交媒体和在线论坛上，也可以看到关于AI带来的效率化与工作负担的讨论。

以下并非对本次德国文章的直接反应，而是关于相关主题的公开帖子要旨。是匿名的体验谈，内容未经独立验证，也不代表所有员工的意见。

在Reddit的开发者社区“r/developersIndia”中，有帖子称管理层开始认为“所有工作都可以在3到4小时内完成”，并要求将以前需要数周完成的工作在几天内交出。

发帖者解释说，下一项工作不断积累，同时还忙于修正之前急于交出的成果物。强调了发布速度被重视，而质量检查和员工的疲劳被忽视。

从这篇帖子中可以看出的问题不仅仅在于AI的性能本身。是将缩短的工作时间视为整个工作可缩短时间的管理方式。

另一方面，在“r/Futurism”的相关帖子中，有自称拥有多年开发经验的用户发表评论称，如果掌握了AI的局限性，生产力确实会提高。

即使从有限的帖子中也可以看出，评价并不单一。将AI有用的场合与期待过高的场合分开考虑，是讨论的出发点。

在日本，“生成后的工作”也在增加

关于日本，SThree公布的同一调查系列中有参考数据。

在对794名日本STEM人才的调查中，使用AI的592人中有64.9％表示AI使团队生产力比两年前提高。

另一方面，39.4％的受访者表示用于验证和检查AI生成的成果物的时间增加，35.4％表示用于修正和调整的时间增加。

仅凭这些数据无法断定整体工作负担增加。因为需要与其他工作节省的时间进行比较。但仅仅看到“生成速度加快”，无法掌握实际的工作量。

即使几分钟内完成了资料的草稿，确认依据、与公司内部情况的一致性、调整到可以提供给客户的质量都需要时间。如果不将这些工作纳入计划而仅提前截止日期，可能会导致负责人负担集中。

日本企业需要重新审视的三件事

根据德国的文章，自由回答中有要求针对性培训、明确AI使用规则、管理层早期员工参与的声音。

将这些要求引入日本的工作场所，至少需要重新审视三件事。

第一是，以“从生成到确认和修正”来衡量工作量。

仅凭使用AI的次数或创建的资料数量无法了解工作的成果。只有看到确认所需的时间、修正的次数、完成后出现的问题，才能知道哪个环节变得轻松，负担转移到哪里。

第二是，在工作中纳入学习时间。

在要求适应新工具的同时，维持传统的工作量，并将学习留给工作时间之外。这会使掌握AI的努力本身成为额外负担。不仅要决定培训的内容，还要决定何时可以学习。

第三是，解释AI引入后的角色和评价。

如果从自己制作的工作转为判断和确认的工作，如何评价这种判断力。年轻人通过哪些工作学习基础，经验丰富的人在何处发挥专业性。

仅仅说“希望今后使用AI”，员工无法描绘自己的未来。如果工作内容发生变化，也需要同时展示成长的路径。

AI引入的成果应从“速度”和“能否继续工作”来考虑

此次调查并未得出AI单方面恶化职场的结论。许多人感受到生产力提高，也有许多人积极看待技术变化。

同时，它也告诉我们，感受到便利与想留在该工作场所是不同的。

在工作加快之后，委托了什么任务。是否可以将节省的时间的一部分用于学习。增加的确认工作是否得到正当评价。自己的专业性是否还能继续提升。

企业在确认AI引入的成果时，除了处理件数和时间缩短外，也希望看到对这些问题的答案。

AI是否能拓宽员工的可能性，除了工具的性能，还取决于如何设计其周围的工作。

出处・参考URL

1. Aktiencheck／dpa-AFX「Wandel im Berufsalltag: KI wird zum Kündigungsgrund」
   2026年10月24日刊登。关于德国MINT从业者817人的调查、AI相关的离职报告比例、理由、领域差异、生产力和情感相关数值的出处
   https://www.aktiencheck.de/news/Artikel-Wandel_Berufsalltag_KI_wird_zum_Kuendigungsgrund-20197881

2. SThree「MINT Workforce Report 2026: Built to Adapt」
   调查主体的官方介绍页面。由YouGov对英国、美国、德国、荷兰、日本的4,126名专业人士进行的国际调查概述。
   https://www.sthree.com/de-de/insights/mint-workforce-report/2026/Forschung

3. SThree株式会社「日本のSTEM人材調査からAI導入に伴う人員削減を見直す動き」
   2026年10月15日发布。关于日本的回答者数量、AI用户的生产力提高、用于成果物的确认和修正的时间增加的企业官方发布。
   https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000009.000149028.htmlSThree株式会社的新闻稿

4. Reddit／r/developersIndia「Sudden increase in workload due to AI causing burnout.」
   介绍了AI引入后的交期缩短、工作量、修正工作的负担的个人体验的帖子。并非对本次文章的直接反应，而是作为相关的在线声音参照。
   https://www.reddit.com/r/developersIndia/comments/1t9v1og/sudden_increase_in_workload_due_to_ai_causing/reddit.com

5. Reddit／r/Futurism「Workers Say AI Is Useless, While Oblivious Bosses Insist It’s a Productivity Miracle」
   关于AI在职场中的有用性的讨论。引用了自称拥有开发经验的用户的评论，认为如果理解了AI的局限性，生产力确实会提高。
   https://www.reddit.com/r/Futurism/comments/1qni4ph/workers_say_ai_is_useless_while_oblivious_bosses/