AI依赖不是年轻人的错,而是管理者的问题

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前阵子一个HR朋友跟我吐槽，说面试了十几个应届生，回答问题全是一个味儿"豆包味"。开场必说"首先、其次、最后"，分析问题必用"通过AI工具我们可以..."，问到实际项目经验就开始含糊其辞。

她问我：这届年轻人是不是已经被AI废掉了？

这事吧，我觉得问错了方向。

在SAP时，带一个跨国项目，团队里有个小伙子，PPT做得特别漂亮，逻辑框架一流，开会发言滴水不漏。我一度觉得他是可造之材。结果第一次真刀真枪做需求调研，他面对客户的一个突发问题，愣了十分钟不知道怎么接话。

后来我才明白，他的所有"能力"，都是模板堆出来的。

这事跟现在应届生依赖AI答题，本质上是一回事。

不是年轻人变懒了，是我们在人才培养上，一直有一个巨大的认知误区：把"会表达"当成了"有能力"。

第一个误区：只看"说了什么"，不看"做过什么"

面试时，我们太容易被流畅的表达迷惑。

一个候选人能把"团队协作的重要性"讲得头头是道，引经据典，还能用SWOT分析给你套一套。你听完觉得：这人不错，有思考深度。

但如果你追问一句："说一个你实际解决过的团队冲突，你具体做了什么？对方什么反应？最后怎么收尾的？"大部分人就开始打太极了。

AI时代这个问题被放大了。因为AI最擅长的，就是把"正确的废话"包装得特别漂亮。

我建议，面试时少问"你怎么看某某问题"，多问"你遇到某某具体情况时，第一天做了什么、第二天做了什么、遇到了什么阻力、你怎么处理的"。

前者考的是表达，后者考的是真实经验。

AI可以帮你把表达变漂亮，但编不出真实的细节。

第二个误区：把AI当替代品，而不是放大器

很多人看到"豆包味"的面试回答，第一反应是：这人不行，太依赖AI了。

但这个判断，其实暴露了管理者自己对AI的理解不到位。

说个真事。在商汤做AI项目交付时，我带过一个团队，里面有个工程师，技术能力一般，但特别会用AI辅助写代码。别人写一个功能要两天，他半天搞定，剩下的时间用来思考架构优化和边界case。

另一个工程师，技术很强，但拒绝用AI，说"用AI写的代码我不放心"。结果项目进度一拖再拖，最后还是靠加班硬憋出来的。

你看，问题在于不是"用不用AI"，而是"怎么用AI"。

AI依赖的本质，是"用AI代替思考"。

AI赋能的本质，是"用AI放大思考"。

面试时遇到"豆包味"回答，别急着否定。你可以追问："你用AI辅助准备这次面试时，具体怎么用的？你让AI帮你做了什么、你自己做了什么？"

这个问题的答案，能帮你判断他到底是"AI的奴隶"还是"AI的主人"。

第三个误区：企业AI素养培养，只在喊口号

回到那个HR朋友的吐槽。她之所以对"豆包味"这么反感，本质是因为：企业一边要求员工"拥抱AI"，一边又在面试时排斥"AI味"。

这不是很矛盾吗？

我这些年带团队，很早就明确了一个规则：可以用AI辅助任何工作，但交付物里必须能看到"你自己的东西"。

什么叫"自己的东西"？

我们后来在团队内部搞了一个"AI使用透明化"机制：提交任何用AI辅助完成的方案或代码，必须附上"AI做了什么、我做了什么"的说明。

一开始有人觉得麻烦。但三个月后，团队的整体产出质量明显提升了因为每个人都被迫想清楚了一个问题：我和AI的边界到底在哪里？

给管理者的三个建议

说了这么多，落到实操层面，如果你也想提升团队的AI素养，而不是培养出一批"AI依赖症患者"，可以试试这三个方法。

第一个方法：面试时加入"AI协作题"

别只问"你怎么看这个问题"，试着问："如果你用AI辅助分析这个问题，你会怎么设计提示词？你会怎么验证AI给出的结论？"

能答上来的人，才是真正在"用AI思考"，而不只是"让AI代替思考"。

第二个方法：团队内部建立"AI使用规范"

不是禁止用AI，而是明确要求：任何用AI辅助完成的产出，必须标注AI的参与部分，并说明自己的贡献部分。

这事一开始会觉得麻烦。但长期坚持，团队会慢慢建立起一种"AI时代的正确工作习惯"。

第三个方法：用真实项目练手，别只靠培训课

AI素养这种东西，靠上课是学不会的。必须放到真实项目里，让团队一边用一边复盘："这次哪里用AI用对了、哪里用错了、下次怎么改进。"

AI是放大器，不是替代品。它放大你的能力，也放大你的懒惰。关键看你想成为哪一种人。

互动提问：你面试时遇到过"AI味"很重的回答吗？你是怎么判断候选人真实能力的？评论区聊聊，我会挑几个故事回复。

作者提示：个人观点，仅供参考