生成式AI让员工能够转移的工作远不止常规任务，员工现在可以将分析、综合、问题解决乃至部分决策工作都交由AI系统完成。
结果通常是更快的工作速度和更高的产出。但这种转变也可能带来一个不太明显的挑战：员工可能逐渐与他们最终需要承担责任的工作背后的推理过程脱节。
对CIO来说，这正成为AI时代最重要的员工队伍问题之一。
随着AI能力不断增强，组织必须确保员工仍然有能力评估、辩护并改进AI生成的输出结果。
员工越来越需要自己判断哪些思考工作应该委托出去，哪些任务需要多少审查力度，以及某个结果是否能够被理解和辩护。随着AI承担越来越多的认知工作，这些能力变得愈发重要。
据Gartner预测，到2030年，近三分之一的组织将至少识别出一个关键职位，在该职位中AI的使用削弱了员工独立判断的能力。
AI时代的员工队伍准备程度，将不再主要取决于员工是否能够独立完成每项任务，而更多取决于他们是否能在与日益强大的AI系统协作时保持良好的判断力。
组织最容易犯的一个错误，就是认为可接受的产出结果就意味着员工队伍能力健康。两名员工借助AI协助可能产出同样优秀的结果，但却表现出截然不同的理解水平。
一名员工会仔细评估假设、验证证据，并在行动前对建议提出质疑。另一名员工则主要因为AI生成的输出看起来合理就直接接受了。两人可能都产出了可接受的工作成果，但只有一人在判断力和结果之间保持了紧密的联系。
这种差异往往要到情况发生变化、假设被证明有误，或某个重要决策需要被解释和辩护时才会显现出来。随着AI越来越深入日常工作，领导者需要对人类参与程度有更细致的理解。
有些任务是常规性的、低风险且易于验证的。在这些情况下，快速委托给AI完全可以接受。而另一些任务则存在更大的不确定性、更高的后果，或需要组织必须保留的专业知识。这些情况需要更深入的人类参与。
挑战在于确定某项具体任务究竟需要多少人类参与。这就是"管理监督"（stewardship）概念出现的原因。在将任务交给AI处理时，有效的管理监督意味着能够根据工作的风险、利害关系和目标来调整人类参与程度，同时仍对结果承担责任。
员工必须决定何时AI可以可靠地完成某项任务，何时AI应该在受控范围内运作，以及何时需要直接的人类推理。
批判性思维长期以来都被视为一项有价值的职业技能，而AI使其进一步升级为员工队伍的基础能力。
随着员工越来越依赖AI进行分析和决策支持，他们必须继续培养构建问题框架、评估证据、质疑假设以及做出可辩护决策所需的技能。
管理监督依赖于这些能力，因为员工必须不断决定什么应该委托出去，什么应该被审查，以及什么工作应该保持在人类的直接控制之下。
这种变化给CIO和业务领导者带来了挑战。许多帮助员工培养判断力的活动，恰恰也是AI现在可以代替他们完成的活动。因此，组织需要识别批判性思维、理解力和判断力是在哪里形成的，并确保在追求效率的过程中不会失去这些机会。
培训项目、入职体验和学习路径应该越来越强调解释和推理，而不仅仅是产出结果。应要求员工验证AI生成的工作成果，解释自己的结论，并展示他们是如何得出建议的。
激励机制同样重要。只奖励产出结果的组织，实际上是在鼓励员工追求最快完成任务的途径。久而久之，这可能会强化习惯性的委托行为，同时削弱独立判断能力。
判断力不仅由个人能力塑造，也受到人们工作环境的影响。如果绩效期望、工作流程和技术设计持续奖励毫不费力的委托行为，组织就不能指望员工始终坚持进行有效的管理监督。
因此，CIO应该专注于营造能够鼓励员工深入思考地使用AI的环境，在判断力最重要的地方做到这一点，同时让常规工作的高效委托变得简便易行。
一种有效的方法是Gartner所称的"有益摩擦"（useful friction）。
有益摩擦在判断力对结果产生实质性影响的关键点上，引入反思、质疑和问责的环节。它可以采取多种形式，包括同行评审、假设检验、结构化质疑流程，或要求员工为关键建议进行辩护的问责机制。
这些做法的价值不仅限于审查本身。对审查的预期会在流程更早阶段改变员工的行为：知道自己的推理可能受到质疑的员工，更有可能去审视假设、验证证据，并以批判性的态度参与AI生成的输出结果。
技术设计也可以强化这些习惯。构建内部AI应用的组织有机会设计出能够激发判断力的系统。AI工具可以提出澄清性问题、揭示潜在假设、呈现相互竞争的解释，或在给出建议之前对结论提出质疑。
AI系统将继续变得更加强大。组织仍然需要那些懂得何时该委托、何时该监督、何时直接的人类推理仍不可或缺的员工。而那些只专注于提升生产力的CIO，最终可能会发现，在产出指标不断改善的表面之下，关键能力已经悄然流失。
Q&A
Q1：什么是"管理监督"？
A：管理监督指的是在将任务委托给AI时，能够根据工作的风险、利害关系和目标来调整人类参与程度，同时仍对最终结果承担责任的能力。员工需要决定何时AI可以独立完成任务，何时需要受控运作，何时必须进行直接的人类推理。
Q2：什么是"有益摩擦"？它有什么作用？
A："有益摩擦"是Gartner提出的概念，指在判断力对结果产生重要影响的关键环节，引入反思、质疑和问责机制，例如同行评审、假设检验等。它能促使员工更早地审视假设、验证证据，避免过度依赖AI生成的结果。
Q3：为什么说AI委托会带来隐性成本？
A：因为员工可能逐渐与自己需要负责的工作背后的推理过程脱节。即使AI生成的产出结果看起来可以接受，员工若缺乏独立评估和辩护能力，这种判断力的流失往往要等到出现问题时才会显现，形成不易察觉的隐性成本。
