人工智能时代构建专业能力：下一代由谁培养？

几十年来，组织一直依靠初级人才承担那些支持业务且风险较低的常规工作，并将他们视为未来领导者的培养基地。 想想《广告狂人》中佩吉·奥尔森的经历，从新手助理到唐·德雷珀的得意门生，再到广告公司的自信文案主管——她的晋升之路始于常规工作让她身处评判得以实践、自身能力得以被注意的场所。 　　现实生活中，自动化和人工智能的进步正在改变入门级工作的构成。 研究、文档编写、数据清理、基础编程和初步分析等任务正被简化或吸收到人工智能系统中。这些正是年轻员工传统上通过这些活动建立直觉、培养判断力并赢得承担更多任务权利的方式。 　　与此同时，人们日益担忧人工智能对就业的影响。 在麦肯锡和LeanIn.Org发布的2025年职场女性报告中，入门级工人，尤其是女性，表示所有年龄段中他们对人工智能的使用将如何影响其工作感到最为担忧。这种焦虑具有普遍性：在即将毕业的学生中，对开启职业生涯的悲观情绪在短短两年内从46%上升到62%，而四分之三的悲观者将企业减少入门级工人招聘的原因归咎于此。 　　入门级招聘的前景仍在演变，但早期迹象表明市场正在收紧。 自2019年以来，美国近期大学毕业生的失业率有所上升，而入门级职位的数量正在下降，尤其是在与人工智能相关的职业中。截至2026年第一季度，近期大学毕业生的失业率约为5.7%，大约四分之一的人处于就业不足状态——从事的工作通常不需要学位。2 斯坦福数字经济实验室的研究发现，22至25岁的工人中，“在最受人工智能影响的职业中，即使控制了公司层面的冲击，就业率也相对下降了16%”。3 　　这种软化有多少应归因于人工智能，这仍然是一个真正有争议的问题：纽约联邦储备银行的经济学家估计，远程工作的兴起——这使得在远程培训新员工更加困难——解释了年轻毕业生失业率上升的大部分原因，而耶鲁大学预算实验室发现，尽管它指出了年轻毕业生和年长毕业生之间日益扩大的差距与早期职业效应一致，但目前还没有发现明确的经济范围内的AI特征。 　　无论学徒渠道是被算法侵蚀还是被距离削弱，对雇主而言意味着同样的事情：曾经将新手培养成专家的非正式机制已不能再被视为理所当然。 这些转变恰逢职业生涯初期的性质正在被重新定义，指明了传统入口渠道正日益狭窄。 　　对于组织而言，这是一个充满不确定性和选择时刻。 随着人工智能重塑工作方式，问题已不再是雇佣多少入门级职位，而是这些职位旨在完成什么。企业可以利用这一转型，将入门级工作重新思考为在人工智能赋能环境下构建专业知识的基石——使初级员工具备设计、要开发、引导人工智能系统，而不仅仅是使用它们。 　　本文概述了一种涵盖知识管理、角色设计、工作流程中的学习以及管理辅导的四部分方法。 能够审慎行动的组织可以加速员工判断力的建立以及承担更高价值的问题解决，从而强化个人体验和长期绩效。