核心观点 - 过度依赖AI生成绩效评语会削弱管理者的核心能力，阻碍其职业成长 [1][2][3] - 绩效评语是管理者需要亲自实践的"修行"，而非可外包的"作业" [4][5][6] - AI在管理中的角色应是辅助工具而非决策替身，关键判断需保留人类主导权 [8][9][13] 管理能力退化机制 - 管理者通过艰难对话、字斟句酌等"痛苦练习"才能培养即兴应对不确定性的能力 [4] - 将绩效写作交给AI会直接剥夺管理者积累"教练值"的机会 [6] - 优秀绩效评语需融合精准判断、同理心和战略感，这些能力无法通过AI代劳获得 [5][7] AI工具适用边界 推荐场景 - 简历筛选：规则明确且需处理大量重复数据 [19] - 流程设计：AI可生成模板框架，由管理者补充细节 [19] - 合规检查：自动化提醒可提高效率 [20] 禁忌场景 - 需人性化权衡的模糊决策（如晋升推荐、职业规划） [23][30] - 团队会议管理：需亲身感知团队动态而非依赖AI [30] - 绩效反馈：属于必须亲自打磨的核心管理手艺 [18][30] 行业争议焦点 - 现有绩效评估体系被质疑存在政治化、随意化倾向 [26] - AI可能放大低效管理的弊端，使空洞评语生产更高效 [26] - 部分观点主张AI应限于语言润色而非替代人类判断 [26] 技术应用原则 - 稳定抽象层（如计算器）可支撑技能发展，但管理型AI尚未达到此可靠性 [10][11][12] - 管理场景下的"费劲感"本质是能力升级的必要信号 [15] - 用AI过度平滑管理挑战如同考试作弊，将导致长期能力缺陷 [16]