适用范围：技术管理者、HRBP、团队Leader 更新摘要：v2 版本基于原文第 25 讲内容，保留全部原始内容并升级为 6 节结构；融入 2026 年 AI 时代注解，新增 AI 时代人才评价三维模型、AI 能力评分卡、AI 能力提升计划（AIDP）及 AI 时代公平性原则。

第25讲 | 建立有效的员工淘汰机制

一、导言

作为技术管理者，我们要常常梳理团队结构、梯队建设等事项，通过梳理才能更好的认清当下团队的状况，才能为更美好的未来最好准备。

团队的发展其实与个体一样，只有不断的去突破自己的舒适区，根据实际的变化，放弃那些过时的认知，才能不断进步。

想创建优秀团队，筛选出优秀的员工，淘汰不合适的员工，是一个团队能否健康发展的重要因素。好的员工是企业最大的财富，同理，差劲的员工也能让一个企业陷入万劫不复。

⭐ 2026 年技术背景：2026 年，AI 协作能力成为新的核心评估维度。在 AI 时代，"不愿意学习AI"可能比"技术能力不足"更危险——因为前者是态度问题，后者可以通过AI辅助弥补。淘汰机制的内涵从"绩效不佳就淘汰"升级为"诊断原因→分类处理→AI适应困难者先培养再考虑淘汰"。

二、核心方法论

2.1 四类"问题员工"分类

我把"问题员工"分类概括为四种：

"既合格，又合适的员工"：受管理者青睐，往往不惜重金招聘，给以丰厚的福利待遇，委以重任。但这种员工毕竟是少数，管理者不应该把太多的精力放在这类员工身上。
"合格，但不合适的员工"：这类员工往往具有职业上的硬技能，但是也许在软技能等其他辅助能力上缺乏潜力。企业的处理方法应该是人尽其用，把他们所有的知识、技能都应用在工作中，尽力让企业的其他员工都分享他的知识和技能。如果他们主动提出要离开，企业不需要着力进行挽留。
"既不合格，又不合适的员工"：既不符合本职工作的技能要求，也不符合企业文化的需要，属于"无法胜任，也无潜力"的两无人员，基本是需要淘汰的对象。
"合适，但不合格的员工"：企业管理者需要把主要精力放在这些"基本胜任，但潜力大"的员工身上。这些员工虽然职业技能有所欠缺，但是他们所具有的良好的学习技能和沟通技能，决定了他们能够通过培训很快弥补这些不足。

用人之长，容人之短——技术管理者需认真鉴别，区别对待，发掘问题员工的长处，适当容忍其短处，对其存在的问题适时加以正面引导。

⭐ 2.2 AI 时代人才评价三维模型（2026）

基于原文四类分类的 AI 时代升级：

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⭐2026年AI增强版（三维评估）：
           ┌─────────────────────────────────────┐
           │          AI协作能力（新增Z轴）       │
           │     高 ↑                            │
           │   保留培养 │ 快速晋升通道            │
           │        │                            │
           ├────────┼──────────── 低 →           │
           │  提供AI培训 │ 需要重点观察            │
           │        │                            │
           └────────┴─────────────────────────────┘
                    传统能力 + 岗位匹配度（XY平面）

⭐ 2.3 新增第五类："AI 适应困难型"

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类型E：技术能力强，但AI协作能力弱
├── 表现特征：
│   ├── 拒绝使用AI工具（"我写了20年代码不需要AI"）
│   ├── AI生成代码的质量远低于团队平均
│   ├── 对AI相关的新技术有抵触情绪
│   └── 在AI项目中成为瓶颈
│
├── 根本原因分析：
│   ├── 恐惧心理（担心被AI取代）
│   ├── 学习倦怠（觉得"学不动了"）
│   ├── 身份认同危机（"我是专家，AI是威胁"）
│   └── 组织支持不足（没有提供足够的培训和过渡期）
│
└── 处理方案（按顺序尝试）：
    1. 一对一沟通：了解真实顾虑和障碍
    2. 提供针对性培训：从简单场景开始建立信心
    3. 配置AI导师：安排AI熟练的同事结对帮助
    4. 设定明确期限：3-6个月的改进窗口期
    5. 如果仍无改善：考虑转岗到AI需求较低的岗位

⭐重要提醒：在AI时代，"不愿意学习AI"可能比"技术能力不足"更危险——因为前者是态度问题，后者可以通过AI辅助弥补。

三、关键流程

3.1 建立有效的员工淘汰机制

一个团队必须建立相应的淘汰机制，人人都有危机感，都有随时被淘汰的可能，才能实现优胜劣汰，保持团队活力的同时，尽可能的保持最大的竞争力。就像是鱼群里的鲶鱼，随时威胁大家的生存，才能保证让大家都动起来。

在具备有效的员工淘汰机制之前，有哪些问题是我们需要探讨的呢？比如"如何把真正的'末位'员工剔除出来？"，"到底是从员工的工作质量、工作态度、个人品德、交际能力还是其他方面进行衡量？"或者"谁来评价，才能做到公正合理？"

在我看来，要保证"淘汰机制"的有效性，有效的绩效管理体系必须具备对企业的高层管理者（与公司总体绩效挂钩）、中层管理者（偏重本部门绩效的考核）及基层员工（偏重工作本身的考核）等不同的考核体系，最终通过约束与竞争机制促进个人及团队的发展，而考核者和被考核者都应将通过绩效管理手段提高工作绩效作为首要的目标。

3.2 管理环节重视

首先，我们需建立起一套有效的甄选机制，进行有效的人才识别，则可为企业招聘到合适的人才，而无须在日后花费过多的精力进行人员淘汰管理。

随后待员工入职后，应重视试用期间对员工的更进一步的考核，通过员工在试用期间的实际工作表现，综合考评其知识、技能及态度，以更好了解此员工是否胜任本职，从而作出淘汰或留任的决定。

紧随其后的是绩效考核，通过有针对性的绩效考核制度，实现有效的优胜劣汰，淘汰绩效不佳的员工。但对于许多企业来说，采取生硬的淘汰方式也许过于激进，也可以选择在其合同期满的时候，与员工终止劳动合同，从而达到淘汰的目的。或通过组织架构或业务流程重组时，进行淘汰处理，原来需要两个人完成的工作，现在只需一个人即可，这样，则会对多余的人员进行淘汰。

3.3 淘汰工作中的原则

"没有原则，不成方圆"，与人力资源同学相比，技术管理者在淘汰员工的过程中应承担主要责任，因为对员工的业绩更有发言权，更具说服力。因此，在淘汰员工的管理工作中，除了管理环节重视之外，还应把握原则。

在准备淘汰时，须事先搜集好员工的业绩考核数据资料，只有在论据充分的前提下实施淘汰管理，才能使员工能够接受将被淘汰的事实，不致引起员工过激的行为。

淘汰面谈时，仅对其工作业绩不佳做出评价，不对员工性格，为人处事加以评论，尽量告知员工本人，并不是他能力不够，或本人有问题，只是不适合公司目前提供的工作而已。

明确其的功过得失，不能全盘否定，任何一个员工都会有所长，有所短，有很多员工业绩低下只是因为他缺乏对自已的职业了解，目前从事的恰恰是自已不擅长的工作，或是因部门内部人际关系没处理好。

沟通时，避免直来直去，注意说话的语气，用词，管理方式，方法，注意自已的身体、面部等，并注意说话的语气，措词。

强调"青山不老，绿水长流"的态度，在员工有需要时要提供帮助，千万不能当仇人，因为他们对公司基本上或者全面了解，如果你能想到要帮助他们，他们一旦有机会也会回报你及帮助公司。

⭐ 3.4 2026 年的"淘汰"新选项：AI 能力提升计划

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传统淘汰路径：
发现问题 → 绩效改进计划(PIP) → 换岗/降职/淘汰

⭐2026增强路径：
发现问题 → 诊断原因
    ↓
├── 纯技术问题 → 传统PIP
├── 态度/文化问题 → 传统PIP  
└── ⭐ AI适应问题 → AI能力提升计划(AIDP)
                │
                ├── Phase 1 (Month 1-2): 基础培训
                │   ├── Cursor/Copilot 入门工作坊
                │   ├── 每日30分钟练习任务
                │   └── 配备AI导师一对一辅导
                │
                ├── Phase 2 (Month 3): 实战应用
                │   ├── 在实际项目中使用AI工具
                │   ├── 记录使用心得和最佳实践
                │   └── 参与团队AI分享会
                │
                └── Phase 3 (Month 4-6): 进阶提升
                    ├── 尝试高级AI应用（RAG/Agent）
                    ├── 输出AI使用指南或培训材料
                    └── 评估是否达到团队平均水平
                
                结果判定：
                ✓ 达标 → 回归正常绩效管理
                ✗ 未达标 → 进入传统PIP流程

四、工具与实战

⭐ 4.1 绩效评估新维度

维度	权重(2019)	权重(⭐2026)	新增/变化说明
技术能力	40%	25%	AI降低纯技术门槛
业务贡献	30%	30%	不变
团队协作	20%	20%	含人机协作
AI能力	0%	15%	新增：工具使用、Prompt质量、AI项目管理
学习成长	10%	10%	含AI学习速度

⭐ 4.2 AI 能力评分卡

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AI能力评分卡（每项1-5分）：

□ AI工具使用熟练度
  1-2分：偶尔使用，需要大量指导
  3分：日常使用，能独立完成常规任务
  4-5分：精通，能优化团队AI工作流并培训他人

□ Prompt Engineering水平
  1-2分：只能写简单提示词，效果不稳定
  3分：能写出结构化Prompt，满足大部分场景
  4-5分：能设计复杂CoT/ReAct Prompt，解决难题

□ AI输出质量把控
  1-2分：无法识别AI输出中的错误
  3分：能发现明显错误并进行修正
  4-5分：能系统性地审核和优化AI输出

□ AI项目参与度
  1-2分：被动接受，不主动思考AI应用场景
  3分：能在指导下完成AI相关任务
  4-5分：主动提出AI创新方案并推动落地

总分 > 15分（满分20）：AI能力强
总分 10-15分：AI能力合格，需继续提升
总分 < 10分：需重点关注和辅导

4.3 淘汰方式的 AI 时代扩展

除了原文提到的换岗、降职、培训、直接淘汰等方式，2026 年新增：

AI 能力提升计划（AIDP）：针对 AI 适应困难的员工，提供 3-6 个月的系统化培训和实战
AI 角色转换：将传统开发岗位员工转至 AI 需求较低的运维、测试等岗位
AI 辅助绩效改进：使用 AI 工具帮助员工提升工作效率，作为 PIP 的辅助手段

五、常见误区

⭐ 公平性原则（AI 版）

✅ 应该做的：

明确告知AI工具是岗位要求的一部分
提供充足的AI培训资源和支持
在绩效评估中公平对待"AI增强产出"和"人工产出"
关注员工的AI学习曲线（给予合理的时间窗口）
对不同代际员工有不同的AI适应预期

❌ 不应该做的：

仅因不使用AI就淘汰员工（先了解原因）
用AI生成的绩效报告直接做决策（需要人工审核）
忽视老员工的学习困难（他们可能有其他高价值贡献）
制造"不用AI就会被淘汰"的恐慌氛围
将AI能力作为唯一考核维度（应与其他能力平衡）

误区 1：全盘否定被淘汰员工

现象：淘汰面谈时全盘否定员工能力和为人
对策：仅评价工作业绩，不评论性格为人，明确功过得失

误区 2：淘汰即结仇

现象：将淘汰的员工视为仇人，切断一切联系
对策：强调"青山不老，绿水长流"，在员工有需要时提供帮助

误区 3：忽视管理者的AI素养

现象：管理者自己不懂AI，却要评估团队成员的AI能力
对策：管理者自身需要先提升AI素养，才能公正评估

六、进阶延展

核心观点总结

王晔倞老师提出的员工淘汰机制框架在2026年依然有效，但需要注入AI时代的人性化考量：

"不合格"的定义变了——在AI时代，"不能与AI协作"可能比"代码写得慢"更影响团队效率
淘汰不是唯一选项——对于AI适应困难的员工，**提供系统的AIDP（AI Development Plan）**可能是更有长远眼光的选择
公平性面临新挑战——如何公平地评估**"AI辅助的工作成果"和"纯人工的工作成果"**？这需要新的评估方法论
管理者自身的AI素养——如果管理者自己都不懂AI，就无法公正地评估团队成员的AI能力

🚀 2026年的人才管理公式：人才价值 = (传统技术能力 × 0.4) + (业务理解 × 0.3) + (AI协作能力 × 0.3)

最后提醒：AI时代的"淘汰"应该更加审慎和人性化。很多所谓的"AI适应困难"，本质上是恐惧、焦虑或缺乏支持的表现。作为管理者，我们的责任不仅是筛选人才，更是培养人才、激发潜力、帮助每个人在人机协作时代找到自己的位置。

作者简介

王晔倞，TGO鲲鹏会上海分会会员，好买财富平台架构部技术总监。2013年加入好买财富，在4年内亲身经历了公司面向互联网的业务转型与技术变迁，辗转过不同的业务团队，对技术与业务都有深入的了解。