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都说人只管判断,可判断力去哪儿练?

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文|蓝华峰Frank


01

“具体的活让AI干,你负责判断。”

每次听到这句话,我都会有一个念头:我以前的判断力,就是在干那些活的过程中,慢慢练出来的。

最近跟一些程序员交流,代码可以让AI写,测试请AI帮忙,出了问题,再把日志交给AI分析。很多原来需要自己折腾的事情,现在很快就有了结果。

我自己也在大量用AI。省下时间的好处,实在没什么可挑剔的。

只是,工作很快做完了,人就一定跟着长本事了吗?

尤其是刚开始工作的人。以前不会,得边做边问。现在可以先把结果交出去,至于里面怎么回事,晚一点再弄明白。

这个“晚一点”,很容易一直往后排。

我担心的倒不是以后没人手写代码了。我更想知道:一个人还没有多少经验的时候,怎么慢慢走到“这件事可以由你来判断”?

02

举个不需要懂代码的例子。

假设公司准备换一套内部提需求的流程。过去靠群里发消息,现在通过一个小工具提交、分派和跟进。AI已经帮忙把工具做出来,提交和分派等功能也测过了。

接下来,是让全公司直接用,还是先找一个小组试一周?

直接用,大家早点省掉来回找消息的麻烦,但出问题影响的人多。先试一周,影响范围小一些,却得暂时维持两套做法。

功能测试通过了,并没有替人回答这个问题。还得看换流程急不急,出了问题能不能退回去,以及试用的人能不能代表其他人。

假如我选了先试用,找来一个熟悉业务的小组。他们用得很顺,一周后,我觉得可以推广了。

结果其他人一用,问题出来了。新人不知道需求该分到哪一类,也不知道该选谁来处理。原先那个小组的人凭经验就能选对,试用时根本没在这里停过。

这些地方可以继续请AI协助修改,补上说明,再让新人试。工具最后也可能顺利用起来。

但对我来说,还有一个判断需要改:我以为那个小组用得顺,就足以说明其他人也能用。

如果只忙着改工具,改完就翻篇,下次我可能还会找同样一批熟手测试,再放心地推广。

工具修好了,不代表我已经看见,自己当初为什么判断错了。

03

我当年从程序员慢慢做到架构相关的工作,也不是代码写到某个数量,就突然会判断了。

从小程序到更大的系统,原来的理解会碰到实际问题。想过一个办法,做下去,发现有些地方和预想不一样,再回头调整。这样积累下来,后来看到某类方案,才会觉得这里值得多问一句。

所以,我不能只怀念当年亲手做过多少事。真正有用的,还包括那些让我发现自己想错了的过程。

用AI,也可以有这样的过程。

就像前面那次推广,即使工具是AI做的,我仍然可以先想清楚试用要验证什么,再看实际使用有没有暴露出意料之外的问题。AI也可以帮我分析反馈,找到遗漏。但试用结果能说明什么,不能因为工具最终上线了,就不再追问。

没必要为了练本事,把省掉的手工劳动再补回来。

但有一种省法值得留意:办法由AI推荐,过程也交给AI处理,最后结果看着不错,就直接结束了。至于自己原来怎么想、哪里没想到,都没留下来。

我现在也会提醒自己,读完AI一段解释,觉得“有道理”,和自己作过一个判断、后来知道它对不对,还隔着一次实际的检验。

解释可以继续听。可那个“原来我把这里想简单了”,得有机会发生在自己身上。

04

如果把这件事放到团队里,就不能只靠员工下班后自觉补课了。

一个新人原来几天才能做完的事,现在当天交上来,老板很可能就会把下一件事交给他。省下的时间,马上又被填满。

过了一年,再希望他独立处理复杂问题,光说“你要有自己的判断”,没有多大用处。

公司验收过他交上来的东西,有没有人和他聊过,当时为什么选这个办法,后来哪一处和预计不同?

还是前面那个工具。如果负责推进的人收到的反馈只有“已经上线,问题也修了”,这次工作就结束了。但如果有人和他一起看看,为什么试用时没发现新人会卡住,下次选试用人员时,他就有机会多考虑一层。

要让人练判断,就得允许这种讨论进入工作:事情做完了,但这个办法未必值得下次照用。

不必每件小事都复盘。可以挑那些以后还会遇到、选错了会付出代价的事,让负责人先说说准备怎么做,做完后再对照一次。

重要的是别把这个人的想法从头到尾都省略掉。

这样练,未必比过去慢,也不用把新人放到承担不起后果的事情上去试错。

我仍然愿意让AI多干活。只是如果公司以后需要一个能判断的人,就不能只关心他今天交出了什么。

活做完以后,还得有机会知道:自己当初哪里想对了,哪里想错了。

蓝华峰Frank

创始人教练、高管教练

ICF认证PCC教练,Luxx认证MA分析师

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