裁了 12.6 万程序员,测试岗呢?

先说个数字:

截至今年 8 月中旬,据海外统计,全球科技行业裁员已经超过 12.6 万人,比 2025 年全年还多。

新闻里每天都有大厂裁员的标题,但"裁到测试岗头上"是什么感觉,我上个月刚亲身经历了一遍。

我在助贷行业做了多年测试,后来当上了还款模块小组长,带12个人。受监管新规(金规〔2025〕9 号)影响,我们公司也没躲过。

面谈那天,HR 也在场。

通知是面谈的,不是邮件,也不是钉钉消息。

会议室里坐着我的直属领导和 HR,领导负责开口,HR 负责记录。

大概意思就是:公司要降本增效,你的岗位要调整,感谢你这些年的付出。

从通知到走人,半个月到一个月。

赔偿按 N+1 给的,没扯皮,没闹僵。

流程走得又快又体面,体面得让人说不出什么。

"降本增效"是台面话。 做助贷这行的人都知道,真正的原因是行业监管一直在收紧——政策一落地,产品要下架、业务要收缩,规模说砍就砍。

业务都没了,还要那么多人干什么?

测试的需求是跟着业务走的,业务一收缩,新需求归零,最先没活干的就是测试。

先走的是谁:手工测试,老员工

被裁的测试同事里,两种人最多:手工测试,老员工。

手工测试为什么先走?因为 AI 工具来了之后,最容易被替代的就是"点点点"。

写用例、跑回归、录脚本——这些活 Copilot 和各类测试工具正在快速接管,公司算得过账:一个手工测试的月薪,够买好几个 AI 工具的订阅费。

老员工为什么也走?说句不好听的,不少老员工薪资远高于新人。当业务大幅收缩,公司做成本核算的时候,优先砍掉高成本岗位,不完全看个人能力。

不是老员工能力不行,是业务盘子缩小,承担不起这份薪资成本。

当"降本增效"四个字摆上台面,谁干得差不重要,重要的是谁贵。裁员裁的不是最差的,是成本结构里最贵的。

这个感受,后来我在网上看到了行业级的版本。

Hacker News 上有个八百多分的热帖,标题叫《AI 正在移除软件工程师的中产阶级》,说 AI 不吞初级岗,也不吞高级岗,专抽中间那一层。这套逻辑,放在测试行业同样成立。

帖子底下有个招聘经理说得最直白:"我不需要三个中级了,一个高级加 AI 工具,再带一个可塑的初级就够了。"

还有个更冷的现象,叫"岗位消失":公司不宣布用 AI 换人,只是不再招新人,离职的名额自然空着。国外有研究显示,二三十岁的年轻工程师就业比例降了一成多——门还在,只是不再开了。

同事们都去哪了

被裁的同事,去向大概分三种。

一种是带着 AI 落地经验重新上岗。

现在市面上测试岗的招聘要求,基本都带一句"有 AI 落地经验"——翻译过来就是你会不会用 AI 干活:用 AI 写用例、跑回归,拿 AI 排查线上问题。

真在项目里落地过的,哪怕只是沾边,简历都能好看一截。转出去的同事说,面试官现在最吃这套,能当场演示自己怎么用 AI 干活的,基本都拿到 offer 了。

一种是还在找工作。到今天为止,还有一部分同事没着落。投出去的简历,回复率比以前低多了。有个同事说,HR 问得最多的一句话是:"你有没有 AI 相关项目的落地经验?"没有,就进备胎池。

还有一种是转行了。回老家的、做直播的、开店的都有。测试这行的门槛说高不高,说低不低,真到转行那天,很多人发现这些年攒下的技能,在外面用不上。

我也想过转行

说实话,我拿到 N+1 那天,第一反应不是难过,是松了口气,然后就开始想:要不要干脆转行?

想过转产品,卷。想过回外包,不想。

想过彻底离开 IT,但又不知道自己还能干什么。

最拧巴的是我这身业务本事——信贷流程、风控规则、催收政策,监管口径,出了助贷这行,还有几个行业认?业务专家四个字,绑定行业才值钱

人到中年,简历上写着"软件测试",投出去就像投进了一个正在收缩的行业——那种感觉,比裁员本身更让人慌。

但冷静下来,我又想起一件事:AI 淘汰的不是测试,是只会"点点点"的测试。

这句话我以前觉得是鸡汤,直到这次裁员名单出来我才发现,它是字面意思——被裁的多数是手工测试,留下的多是做自动化、做全链路验收的人。

按这个逻辑,我以为自己稳了:我是小组长,业务上公司没人比我更熟。事实也确实如此——我是最后一批走的,被留到了最后,最终测试组只剩下2个人(一个测试经理,一个老板亲戚)。

离职那天,领导说:群别退

办完离职那天,领导把我叫住:群别退,业务上有不懂的,我还得问你。

我人走了,群还在——那个随时能回答业务问题的人,还挂在群里。这大概是我拿过的最特别的一个评价:岗位可以没有,业务价值裁不掉。

给还在测试岗的朋友几句话

一、如果你还在职,趁现在,把手里的手工用例捡起来想想能不能自动化。AI 工具能干的活,别让它变成你唯一的技能。

二、学会驾驭AI,把AI变成测试工具,而不是害怕AI。现在入场还能算早期,再等两年,这个门槛也会卷起来。
三、深耕业务,建立业务质量敏感度(测试最核心护城河)
四、向上扩展:往测试开发 / 质量工程方向走。
两条出路:
1. 测试开发:写测试平台、造内部工具、完善自动化体系
2. 质量工程:流程建设、CI/CD流水线。
五、做好个人风险预案
1. 定期更新简历,持续做项目沉淀,不要等到裁员才临时抱佛脚;
2. 区分什么是可迁移能力:业务质量思维、风险分析、项目协作,换行业也能用;
3. 警惕陷入“只会当前项目业务”,多接触不同模块,拓宽自己的能力边界。
六、避开误区
误区1:学一堆工具,但是不懂业务,只会跑脚本。工具会迭代,业务质量思维才是硬通货。
误区2:抵触AI,完全不用AI工具,效率会被同行拉开。
正确:AI是助手,测试人员负责判断、校验、把控质量风险。
七、如果你也刚被裁,别急着否定自己。
裁你的理由从来不是"你不行",是"你贵了"。贵不是错——贵在你懂业务、能带人、踩过的坑多,这些是公司现在付不起的,不代表它不值钱。

代码越来越便宜,验收越来越值钱。

今天用亲身经历又验证了一遍。AI 降的是门槛,不是专业。 门槛低了,专业的人反而更值钱了。

这话不是安慰,是这轮裁员潮里,最真实的一个注脚------就像那个办了离职、还被领导留在群里的我。

你所在的测试岗位,现在业务压力大吗?
面对AI和行业收缩,你正在做哪些准备?

 

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