AI 人才斷層危機：當入門職位消失，誰來訓練未來決策者？HR 必知的三大人才戰略
2026-07-27更新
企業在推動 AI 轉型時，往往優先自動化初級員工的入門任務：資料篩選、文案初稿、日常數據整理，換取短期生產力提升。然而，這種做法正在切斷未來核心人才庫的養成路徑：當初級員工不再親手執行基礎工作，他們便無法累積的專業的直覺與職業判斷力。本文從企業現況與痛點出發，整理國際專家對此組織議題的關鍵見解，並提出「人為先行、角色轉型、協作導師」三大戰略，協助 HR 與企業決策者在導入 AI 的同時，守住組織的接班命脈。
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WEF 報告重點
- 全球超過三分之一（37%） 的年輕勞工從事的職業，受 AI 驅動的任務變化影響程度為中到高，而在部分地區這個比例升高到四分之三。
- 全球超過四分之一（28%） 的初階員工認為，三年後現有技能有一半以上會失去相關性 。
- Indeed 數據指出，在美國市場 2025年第四季應屆畢業生失業率來到三年新高的5.7%。
企業現況：被短期生產力綁架的 AI 轉型
許多企業決策者在推動 AI 轉型時，往往被「即時提升生產力」的誘惑吸引。理由聽起來合理：初級員工日常處理的資料篩選、文案初稿、報表整理，正是最容易被 AI 自動化取代的工作內容。將這些任務交給 AI，短期內確實能降低人力成本、提升產出速度。
然而，這種以效率為唯一衡量標準的決策邏輯，正在為企業埋下中長期的人才風險。Indeed 人工智慧副總裁 Hannah Calhoon 提出警示：這種短視的做法正在切斷未來的核心人才庫。
「企業正在切斷未來核心人才庫的養成路徑。」
—— Hannah Calhoon，Indeed 人工智慧副總裁
根據 Indeed 在美國市場的數據，2025 年初級職位發布量與去年同期相比下降7%，而高級職位發布量則上升 4%。這種差距是一個警示信號：企業正在削弱自身領導力階梯的入門門檻。
當初級員工不再親手執行基礎工作，他們就無法在過程中培養職業的專業知識與直覺。試想一下，如果沒有人做過基礎的數據解析與資料判讀，五年後，又有誰具備判斷 AI 輸出結果是否合理的高階決策能力？
核心痛點：拆除接班梯隊的組織風險
紐約大學專業研究學院院長 Angie Kamath 用了一個極具洞察力的比喻，精準點出取消入門級職位的長期代價。
「取消入門級職位帶來的社會影響，就好比拆除連接一樓和二樓的樓梯，卻指望其他樓層仍然有人居住且保持活力。」
—— Angie Kamath，紐約大學專業研究學院院長
這個比喻點出兩個關鍵痛點：
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組織傳承斷點：批判性思考、高階溝通、領導力與道德決策，都不是一朝一夕能憑空獲得的，而是透過長期實踐與經驗累積而來。當企業將入門職位視為可有可無的成本項目，削減的不僅是短期人力支出，更是組織記憶傳承的斷點與繼任危機。
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公平性與多元性受損：入門職位往往是缺乏背景優勢的第一代專業人士進入職場、累積實戰經驗的第一個台階。當這個台階被移除，受影響最大的正是這群原本就處於資源劣勢的人才，進一步壓縮企業的多樣性與包容性。
專家見解：從「替代」走向「賦能」
面對 AI 浪潮，企業真正需要的答案並非「美化無意義的工作」，而是重構工作流程（Work Redesign）。自動化重複性任務的同時，必須有意識地保護「學習環境」，讓初級人才仍有機會在實作中累積判斷力。
Indeed 人工智慧副總裁 Hannah Calhoon 針對初級人才的培育，提出了三項具體的保護戰略，其核心邏輯可歸納為一條漸進路徑：初級員工先建立對業務本質的理解，再轉型為 AI 產出的審核者，最終在資深導師的陪伴下，與 AI 協作解決真實的策略問題。這條路徑，正是以下三大戰略的基礎。
三大戰略：重塑初級人才的訓練場
以下整理 Hannah Calhoon 建議的三項保護戰略，並補充企業導入時可參考的具體作法，供 HR 培訓設計時參考：
| 階段 | 戰略行動 | 目的與具體作法 |
|---|---|---|
| ① 人為先行 Human-First | 初級員工在使用 AI 優化產出前，須先手動研究、撰寫主題初稿 | 確保員工先理解任務背後的商業邏輯與核心原因，而非只學會下指令 |
| ② 角色轉型 Shift to Auditing | 重新定位初級員工為 AI 產出的「批判性審核者」（Editor） | 訓練其評估、驗證、修正 AI 輸出的能力，從審核過程中累積判斷力 |
| ③ 協作導師 Collaborative Mentorship | 資深導師 + 初級員工 + AI，三方共同解題 | 重點放在策略思維的傳承，而非僅追求產出效率，重建組織記憶的傳承鏈 |
1. 人為先行（Human-First）
初級員工在被允許使用 AI 優化產出之前，必須先手動研究或撰寫主題初稿，確保先理解工作背後的商業邏輯與核心原因，而非一開始就仰賴 AI 給出答案。
2. 角色轉型：從執行者到「AI 審核者」 （Shift to Auditing）
將初級員工的角色重新定位為 「編輯」（Editor），訓練他們批判性地評估、驗證與修正 AI 的輸出結果。審核的過程，正是深層專業知識累積的關鍵路徑，也是判斷力養成的核心訓練場。
3. 協作式問題解決（Collaborative Mentorship）
將初級員工與資深導師配對，共同利用 AI 解決實際業務問題。此設計的重點不在於追求產出效率，而在於策略思維的傳承，讓資深導師的職業直覺，透過協作過程逐步轉移給下一代人才。
AI 時代下的人才養成：設計人機協作訓練流程
AI 轉型不應是「用機器取代新人」的單向選擇題，而是企業必須主動設計的「人才養成再工程」。重新盤點組織內哪些入門任務具有「不可跳過的學習價值」，並將其保留為初級員工的必經訓練場，同時搭配人為先行、角色轉型、協作導師三項機制，確保 AI 賦能而非替代人才發展路徑。
建議企業可從盤點現有入門職位的「隱性學習內容」開始，逐一標註哪些任務一旦交由 AI 全權處理，將導致關鍵職業直覺無法傳承，並優先為這些任務設計人機協作的訓練流程。
AI 轉型常見FAQ
什麼是 AI 時代下的「人才斷層危機」？
什麼是 AI 時代下的「人才斷層危機」？
指企業因過度使用 AI 自動化取代入門職位（Entry-level roles），導致新鮮 人缺乏基礎鍛鍊與經驗累積，造成未來中高階管理者出現人才斷層與繼任斷裂的危機。
企業在進行 AI 轉型時，如何防止初級職位被盲目裁撤？
企業在進行 AI 轉型時，如何防止初級職位被盲目裁撤？
企業應將入門職位轉型為「人機協作」模式，自動化重複性流程，同時保留學徒制、輪調計劃與導師導引，維持學習環境。
初級員工如何避免在 AI 普及的環境中被完全取代？
初級員工如何避免在 AI 普及的環境中被完全取代？
應著重於 Upskilling（技能提升），轉型為 AI 輸出的「審核者與編輯者」，並深入理解業務邏輯，培養 AI 無法代勞的批判性思考、溝通協調與道德決策能力。
HR 應如何設計適應 AI 時代的「戰略性人力規劃」？
HR 應如何設計適應 AI 時代的「戰略性人力規劃」？
HR 應將重點從「以任務為導向的招募」轉向「以能力為核心的培育」，落實人為先行原則、建立 AI 協作導師制，並重新定義初級員工的績效指標（KPI）。
企業內訓解決方案
若您的組織正面臨 AI 導入與人才培育之間的兩難，言果學習可協助盤點入門職位的核心學習價值，並設計對應的人機協作訓練課程與工作流程，共同為企業的下一代決策者，重新搭起那座樓梯。若想深入了解培訓規劃細節，歡迎填表與我們聯繫。
延伸閱讀
參考資料：
- WEF（2026.1.29）,AI and entry-level jobs: What's the greatest risk in replacing early-career roles with technology?
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主要提供人才培訓方案給企業客戶，客戶群集中在台灣千大企業與外商公司，目前有將近80位來自各領域的講師與顧問團隊，協助企業規劃與執行課程，課程囊括企業經營、人才管理等範疇，是綜合型的專業培訓團隊。
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