文章核心观点 - AI工具在提升工作效率的同时，可能侵蚀职场新人通过“犯错-学习”过程培养关键判断力的经验土壤，这构成了企业面临的人才培养与组织继任风险 [1][4][21] AI对判断力培养的悖论效应 - AI工具放大了使用者已有的判断力，而非弥补资浅员工判断力的缺失，导致其难以评估和修正AI产出的质量 [3] - AI既增加了对判断力的需求，同时也在侵蚀孕育判断力的实践经验，企业正面临这一悖论 [4] - 初级岗位保留但其培养价值发生根本性变化，传统上通过执行基础任务来培养判断力的模式受到冲击 [4] 判断力的定义与构成 - 判断力被定义为在既有规则无法提供明确指引时，仍能作出明智决策的能力 [6] - 判断力在实践中体现为至少五类：评估判断、情境判断、取舍判断、预见判断、担当判断 [6] - 判断力通常无法直接传授，而是从工作本身的结构中自然涌现，源于多年观察类似决策形成的认知模式 [7] 传统判断力的形成路径 - 在多数组织里，判断力是工作架构衍生的副产品，通过承担超越现有能力的新责任，在试错中获得反馈，从经验中学习成长 [8] - 判断力培养体系有两个关键特征：实际决策权与重复实践，承担决策后果和重复挣扎求索的过程至关重要 [9] - 这套体系建立在一个前提上：人类将继续执行那些培养判断力的核心任务，但在AI时代，这个前提已然动摇 [10] AI对特定领域判断力培养的冲击 - 在产品管理领域，AI可在数分钟内生成产品规格、用户故事等，新一代产品经理往往只需审阅产出，而非亲手创造，错过了传统的成长必修课 [8] - 在市场营销领域，AI能快速批量生成广告文案、视觉素材等，使得初级营销人员未必需要亲历创作过程的艰难磨砺 [9] - 在编辑领域，缺乏背景的评估者难以对稿件做出深度判断，而AI的高速生成内容使其人类使用者处于“经验缺失的编辑”境地 [15][16] 组织面临的风险与连锁反应 - 初级岗位失去作为训练场的成长型任务，导致中层管理者需要督导他们从未完全掌握的工作，高层领导者则发现越来越少人能胜任需要真正判断力的岗位 [11] - AI生成的“工作垃圾”（外表光鲜却缺乏实质的产出）因越来越少人能识别其局限或予以修正，最终通过引发混乱与返工侵蚀整体效率 [11] - 判断力将集中于更小范围的高层领导者群体，随着新一代领导者普遍缺乏关键决策能力，人才梯队将逐渐萎缩，构成领导力与继任风险 [17][18] - 当人们在职业生涯早期被剥夺担当体验，其学习重心可能转向如何向上管理，而非学习如何决策，产生微妙的文化影响 [19] 现有保障措施的局限性 - 确保人类始终处于决策闭环的原则（如正式审查），未能解决培养判断力土壤这一深层问题 [13] - 升级上报机制等常见AI保障措施，短期保障质量，但长期教会新员工将不确定性视为需要转移而非克服的难题，依赖日益缩减的经验决策者群体 [13] - 大多数“人类参与”机制的设计初衷是优化流程控制与已知风险管理，而非促进参与闭环中人类自身的成长 [14] 破局之道与重建培育土壤 - 当前挑战在于如何在AI时代重新设计工作，使判断力仍能持续发展 [20] - 可通过提出诊断性问题来辨识判断力形成的土壤是否被割裂，例如：真正做出重要决策的是谁、人们在何处体验自身选择带来的后续影响、哪些岗位失去了培养判断力的重复性任务等 [20] - 可以从医疗、军事等高风险领域汲取灵感，通过案例研习、模拟训练、逐级增加责任、结构化事后复盘等机制，有意识地构建判断力 [20]