【編者按】績效考核季,越來越多管理者開始用大模型生成績效評語,省時省力,甚至還覺得“說得比我好”。但你有沒有想過,這種看似高效的操作,可能正在悄悄腐蝕你作為管理者最核心的能力?
本文來自科技博客 Stay SaaSy,以犀利的語言和第一手觀察,提出一個令人警醒的觀點:把關鍵管理工作交給 AI,不是進步,而是一種“職業肌肉”的萎縮。
原文鏈接:https://staysaasy.com/management/2025/05/26/AI-management.html
責編 |夢依丹
出品丨AI 科技大本營(ID:rgznai100)
績效考核季來了,我眼看著一些管理者親手“砍掉”自己的職業上限。
他們興奮地分享:用 ChatGPT 起草績效評語多高效!但這些捷徑,正是他們永遠學不會當好管理者的原因。
接下來,我們來拆解為什么 AI 并不是管理的抽象層,而是一個“漏勺接口” ——你越依賴它,成長得就越慢。
績效評語:不是作業,是修行
績效寫作之所以讓人頭疼,并不是因為它難寫,而是因為你還沒成為一個真正的管理者。
真正優秀的管理者,就像爵士樂手隨興而彈反饋旋律,張口即來,得體自然。那種“即興的從容”,只能來自數千小時的“痛苦練習”:艱難對話、字斟句酌、面對人的不確定性還能穩準狠。
績效評語,是管理的濃縮精華:它要求精準的判斷、體貼的同理心、和面向未來的戰略感。
一旦你把它交給 AI,你省下的不是時間,而是自己“練功”的機會。你的團隊或許聽到了“沒問題”的內容,你卻一點“教練值”都沒加。
老練的管理者知道:寫績效,不只是為了員工成長,更是為了讓自己更像一個管理者。
AI 是助理,不是大腦的替身
你可能會問:“工具不就是為了讓我們變得更強嗎?”
沒錯,但區別在于“可依賴性”。
真正的抽象層(比如內存安全語言、拼寫檢查、計算器)是穩定的,每次行為都一致,這樣你才可以在它們之上建立技能。
但管理型 AI 不是。
如果每一個管理動作——一對一、述職匯報、晉升推薦——都通過 AI 來執行,那也許可以成為“真實抽象層”。但現實遠未到那一步。
當 AI 還無法穩定托底時,你一旦將關鍵事務交給它,學不會的永遠是你自己。
AI 用得對,是拐杖;用得錯,是拌腳石
有些事,本來就該痛。
那種“費勁”的感覺,正是你大腦回路重構、能力升級的信號。
讓 AI 把鋒利打磨成圓潤,就像考試時偷看答案:今天輕松過關,明天寸步難行。
管理場景下,AI 的使用清單
推薦使用的地方:
篩簡歷:放心用,規則明確,AI 擅長大浪淘沙。
設計流程:大多數流程都有模板,AI 能起草骨架,你來添肉。
合規提醒:例行檢查、自動提醒,讓 AI 掃雷,你省心。
不推薦使用的地方:
招人環節的“打動人”:招到人是管理者的核心戰斗力,不能跳過練習。
團隊會議:別把 stand-up、backlog grooming 交給 AI。你必須親自參與,感受團隊呼吸的節奏。
績效評語:反饋是一門手藝,手藝不練,永遠不會。
職業規劃:可以讓 AI 幫你發散思路,但方案一定得你自己打磨。
一句話總結:AI 適合重復任務,或答案唯一的事務。
但如果這件事需要你深入思考、權衡人性、判斷模糊地帶——那正是“管理者本體”的修煉場。別把它拱手讓給機器。
網友熱議:AI 評估員工,評的真是能力嗎?
這篇文章在 Hacker News 上引發了大量共鳴與爭議,許多網友從親身經歷出發,對“ AI 輔助績效評估”這一話題展開了激烈討論。不少評論指出:比起擔憂 AI 替代管理者,更令人擔心的是 AI 讓“壞管理”更高效。
觀點一:績效評估本身早已“壞掉”
許多網友認為,績效評估體系從根本上就是一種“政治化”“隨意化”的產物,其設計目的并非提升員工表現,而是為了配合預算、升遷名額或法律合規需要:
「績效評估本來就很隨意,結果反映的是當下公司需要什么。如果預算緊張,就沒人值得升職;如果員工要加薪,就立刻變成‘明星員工’。」
「我在管理崗時學到的一件事就是:你不能給太多人‘超預期’,否則他們會有晉升的要求。」
觀點二:AI 不會讓評估更好,只會讓壞習慣更快
不少網友擔心,在管理者本身不重視“管理”的前提下,AI 只會成為寫“模糊空洞評語”的高效工具:
「真正有效的經理會自己花時間打磨評語,而不是說‘寫一段中規中矩的內容’交給 AI 完事。」
「AI 只會讓糟糕的管理更高效,尤其是那些提供含混、相互矛盾反饋的管理者。」
觀點三:AI 可以有用,但不該代勞“判斷力”
也有理性派觀點認為,AI 在整理語言、結構化信息方面確實有幫助,但不能替代管理者對人的真實觀察與判斷:
「AI 可以幫忙潤色語言,但無法憑空寫出有洞見的評語。」
「讓 LLM 提問并引導回答,最終整理成有用反饋,這種半自動化流程反而是個值得探索的方向。」
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