AI带来的变革性诱惑正迅速将IT领导者的人才储备推向十字路口，而许多人可能并不愿意完全承认这一现状。
传统的通过初级岗位在内部培养IT专业能力的模式正面临双重挑战：一方面技能需求正转向AI经验，另一方面初级岗位正被AI自动化所取代。
根据斯坦福大学数字经济实验室一项被广泛引用的研究，自2022年底ChatGPT推出以来，在受AI影响最大的职业中，22至25岁的初级员工就业人数下降了16%。对于初级软件开发人员，这一降幅接近20%。随着具备实际操作经验的初级IT专业人才库不断缩小，IT领导者未来在填补更关键的中级岗位时可能会面临更严峻的挑战。
展望未来，一些IT领导者认为，用AI取代初级工程师和其他初级IT岗位以削减成本最终会适得其反，导致公司缺乏能够解决复杂问题和设计可扩展解决方案的资深员工。
根据Gartner近期对全球商业高管的一项调查，那些将业务自动化并缩减员工规模的企业，并未从这些所谓的效率提升中获得回报。那么，究竟是什么改善了账面底线?答案是投资新岗位、提升员工技能，以及建立能增强员工能力的系统，以便他们能够监督和推进自主化工作。
此外，Gartner的报告预测，在未来两到三年内，自主化商业实践将需要更多而非更少的员工，随着人们被聘来管理这些工作，将带来净正向的就业增长。
然而在短期内，投资者正在奖励那些因AI而裁员的公司，许多高管也在推行同样的举措。那么，CIO和其他领导者打算如何通过为中高级IT人才创造发展路径，来培养未来成功所需的必要技能呢?
“情境流失”的初级阶段
针对这种初级招聘人数下降的趋势，Microsoft的Mark Russinovich和Scott Hanselman撰写了一篇文章来反对此趋势，他们建议引进初级编程人才，并将其与产品团队中经验丰富的导师结对，以此帮助新员工发现并解决AI可能会遗漏的现实问题。
在文章中，这些Microsoft高管指出，经验丰富的程序员在看似运行正确的AI生成代码中发现了数十个问题，他们还指出了“认知负债”的风险，并引用了MIT的研究，该研究发现高度依赖AI进行写作的人大脑活动会有所减少。
作者写道：“虽然智能体可以加快工作流程并减少手动工作，但它们缺乏预测极端情况和构建稳健解决方案的直觉。过度依赖AI可能会漏掉微妙的Bug、架构缺陷和漏洞，而这些只有经验丰富的工程师才能发现。随着技术的进步，人类的监督、批判性思维和领域知识对于纠正错误和推动创新都是不可或缺的。”
Microsoft副总裁兼技术专家成员Hanselman认为，软件开发不仅仅是写代码，他指出，资深工程师在哪些可行、哪些失败、生产环境中什么会崩溃、优雅的设计是什么样的，以及如何对其进行扩展方面拥有丰富经验。AI可以提高产出，但它无法帮助新开发人员学会这种判断力。
“当你说‘职业生涯早期’时，其实是指‘缺乏情境经验’——初级开发人员缺少的是上下文情境，”他说，“我们培养良好品味的方式是在一个安全的地方经历失败，而眼下，公司雇用初级员工，把他们扔进问题里，消耗殆尽后再吐出来——这是错误的做法。”
新的导师模式
Hanselman建议，公司不应该削减初级程序员的岗位，而是应该建立能够帮助他们培养必要技能的系统，使他们未来成为有价值的资深贡献者。
他提议借鉴医疗领域的做法，采用一种被称为“临床导师制”的指导方法，即明确让资深工程师负责帮助初级员工积累经验并培养良好的判断力。Hanselman的妻子是一名护士和临床导师，她的经历启发了这个想法。
“临床导师制承认护士已经通过了执照考试，”他解释道，“他们加入了公司，这是他们工作的第一天，他们有资格留在这里，也应该留在这里——但他们缺乏具体的上下文情境。”
他认为技术公司也需要类似的模式，让程序员能够向经验丰富的导师学习，而不仅仅是产出：“我们需要具有高沟通能力、高自主性的人——那些愿意为未来投资的善良之人。”
他将这种注重实际、结合现实世界的导师方法与编程训练营进行了对比。
“人们在训练营里做什么?他们被淘汰，”他说，“你熬不下去，而临床导师制是资深工程师与你之间的一种关系，他把你的切身利益放在心上，并会帮助你成为一名更好的、由AI赋能的软件工程师——而不是一个‘凭感觉写代码’的人，我们不靠感觉把代码推向生产环境，我们正在使用开发出来的强大工具，大规模地创造具有良好品味和敏锐洞察的高质量软件。”
潜在的人才断层
因AI能完成部分初级任务而取消初级岗位的公司，可能会看到短期产出的提升，但同时也在削弱其未来的技术能力。科技高管表示，对初级招聘缺乏投资，未来将表现为领导力和机构知识的匮乏，以及产品质量的下降，并削弱其有效管理和监督由AI生成的代码或其他工作成果的能力。
“资深工程师是通过接触真实的系统培养出来的，而不只是写代码，”快餐连锁店Sonic的前CIO、现任顾问、董事会顾问兼作家Craig Miller表示。“他们需要理解事物如何扩展、如何崩溃，以及决策如何影响业务，这种经验是无法被自动化的。”
云端HR软件公司HiBob的人力与文化副总裁Macaire Montini表示，减少初级开发人员岗位应当被视为长期的能力风险，而不是预算效率。
“初级开发人员岗位的减少不仅是一个就业趋势，”Montini说，“这是一个长期的人才梯队问题，技术领导者应该像对待任何基础设施风险一样紧迫地对待它。如果你停止引进初级人才，你不仅今天会有断层，五年后还会面临领导力荒。”
Graphisoft的CTO Zsolt Kerecsen认为，用AI取代初级员工会损害员工成长，并削弱组织管理自主化能力的能力，他说，CIO应该将初级招聘视为对未来交付质量、系统监督和AI治理的一种投资。
“训练AI并验证其产出需要经验丰富的开发人员，”他说，“这就是为什么试图用AI替代初级员工在根本上是错误的方法，相反，应该在资深员工的指导下使用AI来支持初级开发人员，帮助他们更快地成长为资深员工。”
Miller表示，初级招聘的减少只是“缓慢腐朽”这一更广泛问题的一个迹象，即现有的技术员工没有在培训他们的接班人，他指出了未来人才危机的其他征兆：“由于潜在学生对日益恶化的就业市场信号做出反应，计算机科学专业的入学人数有所下降，这可能会在5到10年后导致资深工程师短缺，即使AI在今天减少了对初级员工的需求。真正的风险不是AI将消除对开发人员的需求，而是公司将消除一直以来培养优秀人才的早期学习土壤。”
填补人才梯队
随着初级岗位的快速演变，专家建议CIO在招聘和培训IT人才(尤其是程序员)时采取更有针对性的方法——利用AI帮助初级员工变得更好、更快，而不是取代他们。
Montini表示，AI可能会让初级开发人员更早地承担更高级的任务，但他们仍然需要导师指导和结构化的指引，才能成为经验丰富的贡献者。
“我们认为答案不仅在于招聘，”Montini说，“而是在于初级人才入门后，你如何引导和发展他们。结构化的培训、清晰的技能发展路径和有意义的导师指导，才是真正消除潜力与绩效之间差距的关键。如果没有这些支撑，初级新员工在成为你所需的中级人才之前就会流失。”
Helium SEO的CTO Paul DeMott表示，组织应该从新员工入职的第一天起就重新思考人才培养。
“在我们团队中，初级开发人员在为任何新功能编写第一行代码之前，必须提出该功能的完整架构，在与资深团队进行的15分钟评审中进行展示，并解释他们考虑过的每一个权衡，”他说，“在为这些决定进行辩护之前，初级开发人员不能实现任何东西，这个过程强迫他们在思考语法之前先进行系统性思考，而这恰恰是将一个能成长为资深岗位的开发人员与一个永远停留在执行层的开发人员区分开来的关键。”
DeMott表示，在过去的一年半里，这一流程帮助初级新员工更迅速地获得晋升，已有两名初级开发人员被晋升为中级岗位。
Kerecsen表示，他的公司在大学阶段就积极寻找初级人才，与他们合作几年，然后将他们引入为初级或有可能成为中级的工程师。
“目前对AI的潜力存在一种令人担忧的误解，特别是关于它取代初级开发人员的能力，”Kerecsen说，“这实际上对交付质量和长期可持续性是灾难性的，初级开发人员是对我们未来的投资。”
提升技能和招聘公司Career Highways的CEO Liz Eversoll表示，组织应该从非正式的学徒制转向更有针对性的基于技能增长的模式。
“下一代资深程序员的培养方式将会不同，”Eversoll说，“初级工程师现在可以通过将AI作为Copilot(副驾驶)，更早地参与到更高复杂度的脑力工作中，但这只有在组织提供将真实工作、学习和持续评估联系起来的路径时才有效。”
培养判断力，而非仅仅是产出
其目标是帮助初级开发人员获得那种能够让他们理解系统、权衡利弊并最终引导技术决策的经验。
前Sonic CIO Miller表示，这种经验是无法被自动化的。
“做对这一点的组织将在AI驱动的效率与结构化的导师指导及真实世界的接触之间取得平衡，将人才培养视为长期优先事项，”Miller说，“下一代资深工程师不会偶然出现，他们必须通过结构化的学徒制、有引导地使用AI、真实接触生产环境，以及刻意培养判断力、架构思维、调试纪律和业务情境来打造。”
团队建设平台Groziac的创始人Rema Lolas表示，AI可能会让技术技能变得更容易获得，但它也会给人们的协作方式带来更多压力。
“AI可能会抹平技术上的差距，但它会放大人类表现上的差异，”Lolas说，“尽早认识到这一点的组织将不再把发展视为一个培训问题，而是将其视为一个系统设计挑战——在其中，人们被有意识地培养，不仅是在技能上，还包括他们如何共同运作和表现。”
Microsoft的Hanselman表示，当今最重要的技能不仅仅是AI提示词的熟练程度或快速生成代码的能力，而是系统思维和沟通能力。
“所以对于进入这一行的年轻人来说，你不能目光短浅，”他说，“打造能够帮助人们并让他们的生活变得更好的大型、有趣的系统——这并不会被商品化。你需要大局观思维、品味、洞察力、良好的判断力、良好的沟通技巧以及对基础知识坚如磐石的理解。仅仅因为我坐着Uber到处走，并不意味着我不知道怎么换轮胎。”
科技领导者表示，组织需要将初级阶段的成长作为工程工作的核心部分，这意味着要给初级员工提供真正的编程工作、即时的资深人员指导，以及能够加速学习而不是取代学习的AI支持。
“归根结底，培养资深人才不再是招聘的副产品，而是刻意构建的基础设施的结果，”Eversoll说，“投资于基于技能的晋升系统的组织，不仅能维持他们的人才梯队，还能加速其发展。”
