อดัม ฟอร์กูฮี ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหาร (CEO) ของ AppLovin ตั้งใจลดจำนวนพนักงานของบริษัทลง 40% ถึง 50% ทั้งที่รายได้เติบโตเกือบระดับสามหลัก เพิ่มขึ้นเกือบสามเท่า เพื่อเร่งการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้และขจัดความไม่มีประสิทธิภาพ ตามสรุปตอนหนึ่งของวิดีโอจาก 20VC ฟอร์กูฮีให้เหตุผลว่าเจ้าหน้าที่ที่มากเกินไปทำให้บริษัทหลีกเลี่ยงการนำเทคโนโลยีใหม่มาใช้ได้ และการปลดพนักงานจะบังคับให้ทีมที่เหลือต้องทำให้งานของตนเป็นอัตโนมัติและนำ AI มาใช้ได้เร็วขึ้น
การกำหนดเป้าหมายผู้จัดการระดับกลางและผู้คุมประตูของกระบวนการ
กลยุทธ์ของฟอร์กูฮีเจาะจงไปที่ผู้จัดการระดับกลางและผู้ที่ดูแลกระบวนการภายในบริษัท มากกว่าผู้ที่สร้างผลลัพธ์โดยตรง “บริษัทจะพองตัว” เขาอธิบายในตอนนั้น “ผมเข้าไปดูว่า กระบวนการอะไรที่ผมไม่ชอบในบริษัท? ให้ผมกำจัดมันออกไป แล้วเราค่อยไปดูว่า ใครคือผู้คุมประตูของกระบวนการเหล่านั้น? คุณสามารถเอาคนเหล่านั้นออกได้”
เขาลดทีมผู้บริหารของตนให้เหลือเฉพาะบทบาทที่จำเป็นเท่านั้น: ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร, เจ้าหน้าที่ด้านเทคโนโลยี, เจ้าหน้าที่ด้านการเงิน และที่ปรึกษากฎหมาย โดยตัดตำแหน่งผู้บริหารแบบดั้งเดิมอื่น ๆ ที่ทำให้เกิดสายการบริหารซึ่งทำให้เกิดความล่าช้าต่อผู้ปฏิบัติงานจริง
เลี่ยงตัวชี้วัดที่ไม่ดีและการใช้จ่าย AI ที่สูญเปล่า
ฟอร์กูฮีเตือนว่าเมื่อผู้นำสิ้นหวังที่จะแสดงความคืบหน้า มักจะไปติดตามตัวชี้วัดที่ผิด ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ดี การจ่ายให้โปรแกรมเมอร์เขียนโค้ดที่มีการช่วยเหลือด้วย AI จำนวนมาก ทำลายคุณภาพของผลิตภัณฑ์ เขาโต้แย้ง “ถ้าคุณให้แรงจูงใจกับของเละ ๆ คุณก็จะไปได้ไม่ไกลในฐานะธุรกิจ” ฟอร์กูฮีกล่าว “คุณจะต้องจ่ายค่าธรรมเนียมก้อนโตไปให้ธุรกิจโมเดลภาษาขนาดใหญ่ แต่คุณก็ยังไปต่อได้ไม่ไกลในฐานะธุรกิจ”
งบประมาณต้องเชื่อมการใช้จ่ายด้าน AI เข้ากับผลลัพธ์การขายโดยตรง “ถ้าคุณแค่นำงบประมาณไปโยนให้คนแล้วทำกระดานจัดอันดับการใช้โทเค็น… พวกเขาจะสร้างขยะกองหนึ่งที่ไม่มีคุณค่า… โควต้าโทเค็นและงบประมาณก็ไม่ต่างอะไรกับโควตาการจ้างพนักงาน… พวกเขาจะไม่มีประสิทธิภาพและเผาเงิน” เขากล่าว
การสร้างใหม่ต้องใช้ท็อปทาเลนต์
ฟอร์กูฮีเน้นว่า AI จะขยายช่องว่างด้านประสิทธิภาพระหว่างผู้ทำงานระดับท็อปกับผู้ทำงานเฉลี่ย ทำให้การจัดทีมที่อ่อนแอเห็นได้ชัดทันที เขาชี้ว่า หากบริษัทปลดพนักงาน 50% แต่ยังคงรักษาวัฒนธรรมที่ธรรมดาและทีมที่ไม่เข้มแข็งไว้ “คุณก็จะเหลือแค่ความธรรมดาไปครึ่งหนึ่ง… วิธีเดียวในการแก้ไขวัฒนธรรมแบบนั้นคือไปปลดคน 99% แล้วเริ่มสร้างมันขึ้นมาใหม่ตั้งแต่ศูนย์”
ค่าตอบแทนผู้บริหารผูกกับการฟื้นตัวของหุ้น
ฟอร์กูฮีเชื่อมโยงค่าตอบแทนส่วนตัวของเขาโดยตรงเข้ากับความอยู่รอดของบริษัทในช่วงความผันผวนของตลาดปี 2022 โดยให้คำมั่นกับนักลงทุนว่าเขาจะรับเงินเดือนก็ต่อเมื่อราคาหุ้นฟื้นตัวเท่านั้น สิ่งนี้ทำให้เขาต้องใช้มาตรการที่รุนแรงเพื่อทำให้บริษัทหดตัวและแก้ไขธุรกิจ
จากการควบคุมสู่ความไว้วางใจ
ฟอร์กูฮีให้เหตุผลว่าการไมโครแมเนจอย่างเข้มข้นเป็นสิ่งจำเป็นในช่วงที่ต้องพลิกโฉม แต่ต้องเปลี่ยนไปเมื่อบริษัทที่มีสุขภาพดีถูกสร้างขึ้นด้วยผู้ทำงานที่ยอดเยี่ยม การไมโครแมเนจทีมท็อปทาเลนต์ต่อไปจะทำให้เป้าหมายของการจ้างผู้ทำผลงานระดับสูงพังทลาย
เขายังกล่าวถึงความกังวลของนักลงทุนเกี่ยวกับโปรไฟล์การเงินที่ผิดปกติของ AppLovin “เรามีโปรไฟล์การเงินที่แปลกมาก… ในโลกที่ทุกอย่างไม่สมเหตุสมผล คนจะคิดว่าคุณกำลังโกง… มันเป็นหน้าที่ของผมที่จะออกไปอธิบายธุรกิจ” ฟอร์กูฮีกล่าว
ข้อโต้แย้ง: หลักฐานจำกัดว่า AI เป็นเหตุให้ปลดพนักงาน
อย่างไรก็ตาม ข้อมูลในตลาดที่กว้างกว่านั้นบ่งชี้ว่ามุมมองของฟอร์กูฮีอาจไม่ได้สะท้อนถึงผลประโยชน์ด้านผลิตภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างแพร่หลาย จากงานวิจัยช่วงปลายปี 2025 ของ Gartner พบว่า น้อยกว่า 1% ของการปลดพนักงานที่ประกาศในช่วงครึ่งแรกของปี 2025 สามารถอธิบายได้ด้วยผลประโยชน์ด้านผลิตภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI แปลว่าถึงแม้การลดจำนวนหัวอาจสร้างความเร่งด่วน แต่ไม่ได้เป็นหลักฐานว่า AI ได้เข้ามาแทนที่งานจำนวนมากพอที่จะใช้การปลดพนักงานเป็นแบบจำลองการดำเนินงานหลักได้แล้ว
ดัชนี Work Trend Index ปี 2025 ของ Microsoft พบว่า 51% ของผู้จัดการคาดหวังว่า การฝึกอบรม AI และการยกระดับทักษะด้วย AI จะกลายเป็นความรับผิดชอบหลักของทีมของตนภายในห้าปี และ 35% กำลังพิจารณาการจ้างผู้ฝึกสอน AI ในช่วง 12 ถึง 18 เดือนข้างหน้า สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าเลเยอร์ผู้จัดการระดับกลางที่ฟอร์กูฮีตัดออก อาจยังคงจำเป็นต่อการทำให้ AI เปลี่ยนจาก “เครื่องมือ” ไปเป็น “ระบบที่ใช้งานได้จริง” ทั่วทั้งบริษัท
นอกจากนี้ Reuters รายงานในเดือนธันวาคม 2025 ว่า Klarna หลังจากโปรโมตการรุกด้านบริการลูกค้าด้วย AI อย่างหนัก ก็ต้องยอมรับว่าลูกค้าบางส่วนยังคงชอบการคุยกับมนุษย์ และยังคงมีพนักงานเป็นส่วนสำคัญของรูปแบบบริการของบริษัท ข้อบ่งชี้นี้แสดงว่า แม้ AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้ แต่การใช้การปลดพนักงานเป็น “การบำบัดด้วยแรงกระแทก” เพื่อเร่งการนำไปใช้ อาจย้อนกลับมาทำอันตรายได้ หากคุณภาพการบริการและความไว้วางใจของลูกค้าลดลง
