美国职场正面临一个严峻挑战：资深专业人士退休带走了大量无法被 AI 替代或简单记录的宝贵经验。尽管 AI 引发了各年龄层员工的普遍焦虑，但真正的风险并非失业，而是企业因错误地将 AI 视为人类的替代品而做出糟糕决策。成功的关键在于将人类的专业知识与判断力融入 AI 系统，让经验丰富的员工扮演“教练”角色，持续优化 AI。否则，企业将陷入“经验断层”与“部署陷阱”，最终因缺乏人类的判断力而丧失竞争力。
AI时代的真正焦虑
一种普遍的焦虑正蔓延于美国职场，但这并非简单的“AI取代人类”的恐慌。真正的问题是，随着一整代在 AI 时代前积累了丰富经验的专业人士退休，他们带走了那些从未被记录在案的宝贵知识——例如，凭直觉判断某个方案为何行不通的洞察力。
有趣的是，对 AI 的担忧并非年轻人独有。一项调查显示，所有年龄段的员工都对此感到不安：
- X世代 (67%): 尽管拥有数十年经验，他们依然感到压力，认为必须掌握 AI 技能才能保持竞争力。
- 千禧一代 (66%): 同样对未来感到不确定。
- Z世代 (84%): 对被 AI 取代感到最为担忧。
与此同时，职场新人也感到困惑：如果 AI 能处理所有入门级工作，他们将如何成长并积累宝贵的经验？
AI 并没有让专业知识过时，反而使其变得 更有价值。
人的判断力为何不可或缺
许多组织犯下了一个根本性错误：将 AI 视为人类的替代品，而不是一个需要人类正确引导才能发挥作用的工具。我们可能失去的不仅仅是知识，更是判断力。知识可以被记录和索引，但 AI 无法自行学会人类多年积累的模式识别能力，例如察觉到某个供应商总是在初期报价过低。
员工们本能地意识到了这一点。他们最担心的不是被取代，而是：
- 因为 AI 的建议而做出 错误的决策 (45%)。
- AI 无法理解项目的 复杂性或具体背景 (33%)。
例如，当财务总监询问 AI 为何某个项目超支时，AI 可能只会报告数据：“顾问费超了4万美元，网络服务费超了3万美元。”
一个经验丰富的人会从这份报告中看到更多。他会追问：“等等，我们和这家咨询公司的三次合作都出现了网络服务超支的问题，这是不是一种模式？” 或者他会发现，项目范围在没有正式变更请求的情况下发生了蔓延，这指向的是 管理漏洞，而非预算问题。
AI如何学习：一个警示故事
Smartsheet 的高管 Drew Garner 分享了一个亲身经历。他曾让50名实习生使用一个 AI 编程助手。
“我发现实习生们产出的功能和漏洞数量都急剧上升，” 他说，“后来我才明白，AI 从实习生那里学会了有问题的代码，并认为这是一个好的模式，然后开始向所有人推荐这种错误写法。”
这个例子完美地说明了 判断力缺失的问题：AI 只是在忠实地执行任务，但它不知道自己学习的模式是错误的，而缺乏经验的实习生同样无法分辨。
人机协同：成为AI的教练
只有在人类投入大量时间进行教学、调试和优化后，AI 带来的生产力提升才会显现。你不能简单地部署一个 AI 系统然后就撒手不管。你必须成为它的 老师、调试员、质控员和定制者。
“让‘人’参与其中不是一个可选项。这正是区分‘自信地犯错’的AI和‘真正有用’的AI的关键。”
人类成为了至关重要的质量控制层。在知识工作中，这就像生产线上的“安灯拉绳”，任何发现问题的员工都可以立即叫停生产。
成功的关键：将人类智慧融入系统
真正智能的系统，是那些在人类的长期训练和个性化设置下，能够理解对特定角色、在特定时刻什么才是最重要的系统。它能帮助 CEO 从200条状态更新中，精确地筛选出3件真正需要他做决策的事情。但这前提是，系统已经被“教会”了对 CEO、CFO 或项目经理而言，“需要关注”的定义是完全不同的。
“那些让经验丰富的专业人士在没有进行结构化知识转移的情况下离开的组织，他们失去的不仅仅是员工——他们失去了本可以训练其 AI 系统、传承判断力的老师。”
当经验最丰富的 X 世代员工感到最不安全时，企业面临着双重威胁：既失去了宝贵的专业知识，也失去了能够将这些知识传授给 AI 系统的专家。
警惕“部署陷阱”与“经验断层”
在 AI 竞赛中，赢家和输家的区别不在于谁采用技术最快，而在于谁真正理解 AI 需要人类的持续关注。
一种危险的趋势是“部署陷阱”：企业为了追求短期效率而部署 AI，试图将人类从流程中移除，结果却发现没有人类的参与，整个系统根本无法有效运转。
这最终导致了令人担忧的“经验断层”：
- 一端：经验丰富的老员工在传承知识前就已退休。
- 另一端：年轻员工因为所有初级任务都被 AI 包揽，而失去了学习和发展判断力的机会。
企业最应该担心的，不是 AI 会取代人类，而是我们将同时失去两端的专业知识，最终导致组织丧失做出明智决策所必需的人类智慧。没有这种智慧，再强大的人工智能也毫无用处。