當(dāng)我們?cè)跒锳I帶來(lái)的效率提升感到興奮時(shí)，一個(gè)容易被忽略的風(fēng)險(xiǎn)正在浮現(xiàn)：AI在幫助新手快速完成任務(wù)的同時(shí)，也可能讓他們失去成長(zhǎng)過(guò)程中最重要的“犯錯(cuò)-學(xué)習(xí)”機(jī)會(huì)。這篇文章指出了一個(gè)關(guān)乎每個(gè)人職業(yè)發(fā)展的核心問(wèn)題：如果基礎(chǔ)工作都被AI代勞，我們?cè)撊绾闻囵B(yǎng)關(guān)鍵的判斷力？這不僅是企業(yè)的管理挑戰(zhàn)，更是每位職場(chǎng)人需要思考的長(zhǎng)期課題。

幾年前，我在一家咨詢(xún)公司首次嘗試將生成式AI作為工作伙伴時(shí)，觀察到一種令我驚訝的現(xiàn)象：AI對(duì)我的幫助遠(yuǎn)大于對(duì)那些經(jīng)驗(yàn)較淺的同事。

在我的工作中，AI能幫助我更快完成研究整合、分析等需要專(zhuān)業(yè)知識(shí)的任務(wù)。雖然產(chǎn)出質(zhì)量并非完美，但方向基本正確，我也能輕松調(diào)整引導(dǎo)。而對(duì)剛?cè)肼毜姆治鰩煻?，使用AI的體驗(yàn)卻截然不同——他們確實(shí)能快速生成內(nèi)容，但成果并未比使用AI前有實(shí)質(zhì)性提升。更引人深思的是，他們往往難以判斷產(chǎn)出質(zhì)量的好壞，更不用說(shuō)如何修正方向。有時(shí)，他們甚至不知該從何入手。

這與我的預(yù)期相悖。和2022年的許多人一樣，我曾認(rèn)為生成式AI能幫助資淺員工突破能力局限，如同一次突如其來(lái)的能力注入。然而現(xiàn)實(shí)卻相反：這些工具放大了已有的判斷力，而非彌補(bǔ)判斷力的缺失。

如今我意識(shí)到，這個(gè)微觀案例恰恰解釋了當(dāng)前各行業(yè)管理者面對(duì)AI輔助產(chǎn)出時(shí)普遍存在的不安：盡管成果生成迅速、形式精美，卻難以評(píng)估其質(zhì)量，更遑論據(jù)此采取行動(dòng)。

當(dāng)我們深入觀察人們?nèi)绾谓柚鶤I工具取得優(yōu)質(zhì)成果時(shí)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)這種現(xiàn)象的合理性——這需要持續(xù)評(píng)估AI產(chǎn)出并進(jìn)行深思熟慮的迭代。你提出指令、獲得結(jié)果、評(píng)估效果、調(diào)整指令，在此過(guò)程中不斷微調(diào)方向。

從歷史經(jīng)驗(yàn)看，這種判斷力并非來(lái)自使用AI本身，而是源于親身完成過(guò)類(lèi)似工作的經(jīng)驗(yàn)。正是在那些緩慢、不完美且需為結(jié)果承擔(dān)實(shí)際責(zé)任的重復(fù)實(shí)踐中，人的判斷力才得以淬煉。

這就引出了一個(gè)無(wú)論企業(yè)是否意識(shí)到、都正在面臨的悖論：AI既增加了對(duì)判斷力的需求，同時(shí)也在侵蝕孕育判斷力的經(jīng)驗(yàn)土壤。

哈佛商學(xué)院的艾米·埃德蒙森和羅盛咨詢(xún)的托馬斯·查莫羅-普雷姆日奇曾警告過(guò)完全用AI替代初級(jí)崗位的風(fēng)險(xiǎn)。本文聚焦的則是當(dāng)初級(jí)崗位保留但其培養(yǎng)價(jià)值發(fā)生根本性變化時(shí)會(huì)出現(xiàn)的問(wèn)題。

首先，我需要完整闡述“判斷力”的內(nèi)涵。

何為判斷力？

判斷力是領(lǐng)導(dǎo)者常提及卻鮮少明確定義的特質(zhì)。它常是晉升的關(guān)鍵門(mén)檻，且隨著職級(jí)升高愈發(fā)重要。對(duì)此我深有體會(huì)：既曾需要展現(xiàn)判斷力以獲得晉升，后來(lái)也需在評(píng)估他人時(shí)考察這項(xiàng)能力。

判斷力，可被定義為一種在既有規(guī)則無(wú)法提供明確指引時(shí)，仍能作出明智決策的能力。這種能力包括：識(shí)別情境的關(guān)鍵要素、權(quán)衡相互沖突的優(yōu)先級(jí)與利弊、預(yù)見(jiàn)決策可能引發(fā)的后果，并在不確定性的環(huán)境下，主動(dòng)抉擇何時(shí)需要為結(jié)果承擔(dān)責(zé)任。

這一定義意味著，當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)者談?wù)撆袛嗔r(shí)，通常融合了多種表現(xiàn)形式。實(shí)踐中至少體現(xiàn)為以下五類(lèi)：

評(píng)估判斷：辨別事物優(yōu)劣、強(qiáng)弱、恰當(dāng)與否的能力

情境判斷：把握通用規(guī)則的適用邊界，識(shí)別需要特例處理的情境

取舍判斷：在沒(méi)有明確正確選項(xiàng)時(shí)權(quán)衡競(jìng)爭(zhēng)目標(biāo)的能力

預(yù)見(jiàn)判斷：在結(jié)果顯現(xiàn)前洞察潛在連鎖反應(yīng)的能力

擔(dān)當(dāng)判斷：在不確定性中決定何時(shí)需要個(gè)人承擔(dān)責(zé)任與風(fēng)險(xiǎn)，而非回避或上交決策

以新產(chǎn)品上市決策為例：兩位領(lǐng)導(dǎo)者可能審閱相同數(shù)據(jù)、理解相同風(fēng)險(xiǎn)、認(rèn)同預(yù)期收益，但一人拍板推進(jìn)而另一人猶豫不決。差異正源于判斷力——前者認(rèn)為供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)可控，延遲六個(gè)月將讓競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手搶占過(guò)多先機(jī)；后者則擔(dān)憂上市時(shí)的質(zhì)量問(wèn)題可能損害品牌信任，而修復(fù)這種信任需要數(shù)年時(shí)間。兩者皆非錯(cuò)誤，只是基于多年觀察類(lèi)似決策形成的認(rèn)知模式，對(duì)相同取舍做出了不同權(quán)衡。

這些判斷力通常無(wú)法直接傳授，而是從工作本身的結(jié)構(gòu)中自然涌現(xiàn)。

傳統(tǒng)判斷力的形成土壤

在多數(shù)組織里，判斷力是工作架構(gòu)衍生的副產(chǎn)品。以專(zhuān)業(yè)服務(wù)機(jī)構(gòu)為例：初級(jí)顧問(wèn)需承擔(dān)調(diào)研、信息整合、模型構(gòu)建、報(bào)告撰寫(xiě)等任務(wù)。根據(jù)我的親身經(jīng)歷，初期嘗試總存在缺陷與不足，但在獲得管理者反饋指導(dǎo)、持續(xù)改進(jìn)的過(guò)程中，我逐漸培養(yǎng)出對(duì)高質(zhì)量成果的鑒別力。

這種模式在咨詢(xún)公司的每個(gè)層級(jí)——從分析師到經(jīng)理再到合伙人——不斷重演。隨著職級(jí)提升，責(zé)任性質(zhì)轉(zhuǎn)向項(xiàng)目領(lǐng)導(dǎo)、團(tuán)隊(duì)建設(shè)、客戶(hù)關(guān)系維護(hù)與組織發(fā)展，但判斷力的形成路徑始終相似：承擔(dān)超越現(xiàn)有能力的新責(zé)任，在試錯(cuò)中獲得反饋，從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)成長(zhǎng)。

這種模式并不限于專(zhuān)業(yè)服務(wù)領(lǐng)域，而是各類(lèi)組織培養(yǎng)人才的通用路徑。試舉兩個(gè)AI已產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響的領(lǐng)域?yàn)槔?/p>

產(chǎn)品管理領(lǐng)域

傳統(tǒng)上，初級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理通過(guò)撰寫(xiě)原始需求文檔、明確功能取舍、為開(kāi)發(fā)優(yōu)先級(jí)決策辯護(hù)、觀察上線后效果來(lái)錘煉判斷力。而今AI可在數(shù)分鐘內(nèi)生成產(chǎn)品規(guī)格、用戶(hù)故事、路線圖等所有內(nèi)容。新一代產(chǎn)品經(jīng)理往往只需審閱這些產(chǎn)出，而非親手創(chuàng)造。

市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域

廣告文案、視覺(jué)素材生成、營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)策劃等傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)工作，現(xiàn)已能通過(guò)AI快速批量生成（意味著幾乎有無(wú)窮選項(xiàng)可供選擇）。隨著模型學(xué)習(xí)企業(yè)歷史營(yíng)銷(xiāo)方案、戰(zhàn)略文檔及競(jìng)品動(dòng)態(tài)，其產(chǎn)出質(zhì)量持續(xù)提升。這使得新一代初級(jí)營(yíng)銷(xiāo)人員未必需要親歷創(chuàng)作過(guò)程的艱難磨礪，卻也因此錯(cuò)過(guò)了傳統(tǒng)的成長(zhǎng)必修課。

這個(gè)培養(yǎng)體系有兩個(gè)關(guān)鍵特征：實(shí)際決策權(quán)與重復(fù)實(shí)踐。沒(méi)有什么比承擔(dān)決策后果更能錘煉判斷力。重復(fù)實(shí)踐同樣至關(guān)重要——當(dāng)需要評(píng)估他人工作時(shí)，你已親歷過(guò)多次掙扎求索的過(guò)程。

這套體系效率并不突出，但確實(shí)有效。然而其建立在一個(gè)前提上：人類(lèi)將繼續(xù)執(zhí)行那些培養(yǎng)判斷力的核心任務(wù)。在AI時(shí)代，這個(gè)前提已然動(dòng)搖。

悖論：缺失經(jīng)驗(yàn)的判斷力

這導(dǎo)致企業(yè)正面臨一個(gè)悖論：要有效使用AI，人們需要對(duì)當(dāng)前任務(wù)具備判斷力；但隨著AI承擔(dān)更多工作，曾經(jīng)孕育判斷力的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)卻開(kāi)始消逝。

對(duì)個(gè)人而言，這種轉(zhuǎn)變體現(xiàn)在工作體驗(yàn)與技能發(fā)展方式上。AI產(chǎn)出快速且充滿自信語(yǔ)氣，審閱優(yōu)化這些產(chǎn)出可能讓人產(chǎn)生深度參與的錯(cuò)覺(jué)。但由于人們現(xiàn)在是對(duì)生成答案作出反應(yīng)，而非從零創(chuàng)造，其認(rèn)知過(guò)程與培養(yǎng)的相關(guān)技能已截然不同。

對(duì)組織整體而言，這種影響會(huì)持續(xù)放大。初級(jí)崗位失去那些原本作為訓(xùn)練場(chǎng)的雜亂而關(guān)鍵的成長(zhǎng)型任務(wù)，導(dǎo)致中層管理者需要督導(dǎo)他們從未完全掌握的工作。高層領(lǐng)導(dǎo)者則發(fā)現(xiàn)，越來(lái)越少人能在不確定性中勝任需要真正判斷力的崗位。

哈佛商業(yè)評(píng)論一篇關(guān)于AI生成“工作垃圾”的文章描述了這種動(dòng)態(tài)的連鎖反應(yīng)：那些外表光鮮卻缺乏實(shí)質(zhì)內(nèi)容或情境支撐的產(chǎn)出，因越來(lái)越少人能識(shí)別其局限或予以修正，最終通過(guò)引發(fā)混亂與返工侵蝕整體效率。

為何僅有“人類(lèi)參與”仍然不夠？

面對(duì)自動(dòng)化過(guò)度的隱憂，許多企業(yè)確立了一條看似穩(wěn)妥的原則：確保人類(lèi)始終處于決策閉環(huán)之中。這體現(xiàn)為對(duì)特定產(chǎn)出或決策的正式審查等多種形式，雖是降低風(fēng)險(xiǎn)的重要原則，卻未能解決培養(yǎng)判斷力土壤這一深層問(wèn)題。

其他常見(jiàn)的AI保障措施雖具價(jià)值，卻可能無(wú)意中加劇此問(wèn)題。以升級(jí)上報(bào)機(jī)制為例：這類(lèi)規(guī)則要求初級(jí)員工將模糊或高風(fēng)險(xiǎn)案例移交上級(jí)決策。短期雖保障了質(zhì)量，卻也教會(huì)新員工將不確定性視為需要轉(zhuǎn)移而非克服的難題。長(zhǎng)此以往，組織將越來(lái)越依賴(lài)日益縮減的經(jīng)驗(yàn)決策者群體，而培養(yǎng)應(yīng)對(duì)模糊情境能力的渠道卻在收窄。

問(wèn)題的核心在于：大多數(shù)“人類(lèi)參與”機(jī)制的設(shè)計(jì)初衷，是優(yōu)化對(duì)流程的控制與已知風(fēng)險(xiǎn)的管理，而非促進(jìn)參與閉環(huán)中人類(lèi)自身的成長(zhǎng)。

典型案例：編輯判斷力

要理解其中的利害關(guān)系，不妨審視專(zhuān)業(yè)雜志編輯的工作。

當(dāng)稿件送至編輯案頭，他們需要從流暢度、論證、證據(jù)、語(yǔ)調(diào)、受眾契合度、原創(chuàng)性、實(shí)用價(jià)值等多維度評(píng)估質(zhì)量。這些判斷往往同步進(jìn)行，同時(shí)權(quán)衡整體質(zhì)量是否達(dá)到出版標(biāo)準(zhǔn)。若決定采用，編輯需指出各個(gè)維度如何改進(jìn)才能達(dá)標(biāo)，并標(biāo)記需要補(bǔ)充的內(nèi)容。

這種判斷力源自多年處理粗糙稿件、提供反饋、與作者反復(fù)溝通、決定刊發(fā)內(nèi)容，更重要的是觀察讀者反應(yīng)的過(guò)程。優(yōu)秀編輯通常自身就是卓越的寫(xiě)作者，經(jīng)歷自己作品被編輯的過(guò)程也助力了判斷力培養(yǎng)。雖然部分專(zhuān)業(yè)知識(shí)可提煉為明確規(guī)則，但更多時(shí)候它屬于隱性知識(shí)，運(yùn)用時(shí)甚至如同直覺(jué)。

現(xiàn)在試想讓缺乏此背景者評(píng)估同一份稿件。即使此人聰明勤奮、能識(shí)別表面問(wèn)題，仍將難以把握真正的關(guān)鍵所在。他們無(wú)法判斷稿件中的缺陷是否可修正，也不理解該文章如何融入整體編輯規(guī)劃。其反饋往往趨于保守或方向偏差——根本原因在于缺乏提供有效反饋所需的經(jīng)驗(yàn)。

這個(gè)差距正是所有組織在AI時(shí)代面臨的困境。由于人工智能能夠高速生成看似專(zhuān)業(yè)的跨領(lǐng)域內(nèi)容，其人類(lèi)使用者實(shí)則處于"經(jīng)驗(yàn)缺失的編輯"境地——他們不得不在缺乏必要實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的前提下，對(duì)AI產(chǎn)出進(jìn)行審查與評(píng)估，而這些實(shí)踐原本正是形成深度編輯判斷力的基石。

領(lǐng)導(dǎo)者忽視的組織風(fēng)險(xiǎn)

孤立地看，判斷力退化似乎只是技能問(wèn)題或短期陣痛。但從系統(tǒng)視角審視，這實(shí)則構(gòu)成領(lǐng)導(dǎo)力與繼任風(fēng)險(xiǎn)。

組織需要持續(xù)補(bǔ)充能在不確定性中做出穩(wěn)健決策的人才。傳統(tǒng)上，這種補(bǔ)充通過(guò)人員在崗位流動(dòng)中積累日趨重要的決策經(jīng)驗(yàn)而實(shí)現(xiàn)。

隨著AI自動(dòng)化那些塑造能力的基礎(chǔ)工作，越來(lái)越少人能接觸曾經(jīng)作為判斷力訓(xùn)練場(chǎng)的場(chǎng)景。結(jié)果判斷力將集中于更小范圍的高層領(lǐng)導(dǎo)者群體——他們的經(jīng)驗(yàn)形成于自動(dòng)化普及之前。最終，隨著新一代領(lǐng)導(dǎo)者普遍缺乏在日益常見(jiàn)的新穎或模糊情境下的關(guān)鍵決策能力，人才梯隊(duì)將逐漸萎縮。

此外還存在更微妙的文化影響。當(dāng)人們?cè)诼殬I(yè)生涯早期就被剝奪此處所述的擔(dān)當(dāng)體驗(yàn)，其學(xué)習(xí)重心將自然轉(zhuǎn)向如何向上管理，而非學(xué)習(xí)如何決策。

這些是AI帶來(lái)的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)，且不同于其他常被提及的AI相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。

破局之道：重建判斷力培育土壤

當(dāng)前組織面臨的挑戰(zhàn)在于：如何在AI時(shí)代重新設(shè)計(jì)工作，使判斷力仍能持續(xù)發(fā)展。一個(gè)有效的切入點(diǎn)是提出診斷性問(wèn)題，揭示特定崗位的決策發(fā)生點(diǎn)及其所需知識(shí)技能：

真正做出重要決策的是誰(shuí)？誰(shuí)只是在審閱他人或機(jī)器塑造的成果？

人們?cè)诤翁庴w驗(yàn)自身選擇（包括失敗）帶來(lái)的后續(xù)影響？

哪些崗位失去了曾經(jīng)隨時(shí)間培養(yǎng)判斷力的重復(fù)性、低風(fēng)險(xiǎn)任務(wù)？

人們?cè)诤翁幈槐Ｗo(hù)免于面對(duì)模糊性，而非被要求與之角力？

這些問(wèn)題有助于我們辨識(shí)：哪些環(huán)節(jié)仍保留著判斷力形成的土壤，而哪些環(huán)節(jié)已被AI技術(shù)割裂了人與關(guān)鍵決策場(chǎng)景的聯(lián)系。針對(duì)后者，必須構(gòu)建替代性的能力培養(yǎng)機(jī)制。

雖然相關(guān)機(jī)制仍在積極探索中，但我們可以從那些獲取真實(shí)經(jīng)驗(yàn)成本過(guò)高或風(fēng)險(xiǎn)過(guò)大的領(lǐng)域（如醫(yī)療、軍事）汲取靈感。這些領(lǐng)域長(zhǎng)期通過(guò)案例研習(xí)、模擬訓(xùn)練、隨判斷力驗(yàn)證逐級(jí)增加責(zé)任、結(jié)構(gòu)化事后復(fù)盤(pán)等機(jī)制，有意識(shí)地構(gòu)建判斷力。

AI時(shí)代的核心挑戰(zhàn)，是如何持續(xù)培養(yǎng)出具備判斷力的人。

關(guān)鍵詞：

大衛(wèi)·S·鄧肯（David S. Duncan ）| 文

大衛(wèi)·S·鄧肯是咨詢(xún)公司Disruptive Edge合伙人，專(zhuān)長(zhǎng)為增長(zhǎng)戰(zhàn)略、創(chuàng)新與AI應(yīng)用咨詢(xún)。

周強(qiáng) | 編校

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