AI 揭穿了企業不再願意培訓新人
近年每逢談到年輕人就業困難，AI 很快就會被推到最前面。畢業生找不到工作是因為 AI﹑入門職位減少是因為 AI﹑企業招聘要求變高是因為 AI，連履歷表被系統篩走也可以歸因於 AI。 AI 的確正在改變工作流程及令某些基礎工種被壓縮。但如果所有問題都用 AI 來解釋，反而會遮住更深層的事實：AI 揭穿企業早已不再願意花成本培訓新人。
過去企業請 fresh graduate，並不只是因為新人一入職就能創造高產值。很多入門職位，本質上就是一個學習位置。新人做文件、整理資料、寫初稿、跟會議、做簡單分析，表面上是低階工作，實際上是理解行業語言、熟悉公司運作、累積判斷力的過程。這些工作未必複雜，甚至有時很瑣碎，但正因為它們瑣碎，新人才有機會從邊緣進入核心，慢慢學會一個行業如何思考。
AI 出現之後最先被壓縮的正正是這一層。資料整理可以交給 AI，初稿可以交給 AI，翻譯可以交給 AI，簡報大綱可以交給 AI，簡單市場分析也可以先由 AI 生成。企業很快發現，以前需要幾個 junior 去做的前置工作，現在可以由一個較有經驗的員工配合 AI 完成。於是問題便出現：如果入門工作被壓縮，新人還可以從哪裡入門？
真正嚴重的是整個培訓階梯被抽走。以前一個人可以由低階工作開始，慢慢累積經驗；現在企業反而要求畢業生一開始就要有作品集、實習經驗、AI 工具能力、溝通能力、商業理解，最好還要即插即用。換句話說，公司不再想承擔培訓成本，卻要求社會提供已經訓練完成的人才。
這就是 AI 就業問題裡面最少被說清楚的一點：企業把培訓責任外判給個人。學生要自己學工具，自己找實習，自己做作品，自己建立履歷。大學學位不再代表一個人值得被培養，也只是入場券之一。企業真正想要的是廉價但已經成熟的人才。
所以，AI 在這裡是一面鏡。它照出企業用人邏輯的變化。當經濟好、利潤充足、擴張預期強的時候，企業比較願意請新人，因為培訓成本可以被未來增長吸收。但當經濟放慢、競爭增加、成本壓力上升，企業就會變得更短視。它不再問這個新人三年後能否成材，轉而問他第一個月能否交貨。AI 只是剛好提供一個漂亮理由，讓企業可以更理直氣壯地減少入門職位。
這種轉變對年輕人特別殘酷，因為他們失去了被訓練的場域。很多能力不是上網自學就能完成。職場判斷、行業語感、人際節奏、客戶心理、組織政治、責任邊界，這些東西都需要在真實工作中慢慢磨出來。可是當企業一邊說年輕人不夠成熟，一邊又不願意提供讓他們成熟的機會，所謂人才短缺其實就變成一種自我製造的問題。
更弔詭的是企業往往會把這種問題包裝成「年輕人要提升競爭力」。當然，年輕人需要提升自己，這點沒有問題。懂 AI、懂表達、懂行業、懂跨領域協作，的確會比只拿著學位的人更有優勢。但如果所有壓力都推到個人身上，就會變成另一種不公平。因為不是每個學生都有資源做無薪實習﹑每個家庭都能承擔長期試錯成本及每個年輕人都有時間和金錢在畢業前就把自己訓練成半個專業人士。
於是社會表面上說要培養人才，實際上卻要求人才自行生成。這是一種制度上的矛盾。學校負責發證書，企業負責篩選，平台負責提供工具，最後真正承擔風險的是剛畢業的人。他們被要求適應 AI 時代，但沒有人真正為他們設計一條進入 AI 時代的訓練路徑。
AI 的確會改變工作，但 AI 不應該成為企業逃避培訓責任的藉口。一個健康的就業系統，不可能只需要即戰力，而不培養後備力量。如果所有公司都只想請已經成熟的人，卻沒有人願意培養未成熟的人，最後整個市場都會面對人才斷層。到時問題就是行業本身失去新血。
我們要問企業還願不願意讓年輕人有機會變得不可取代。如果一個社會只接受已經成熟的人，卻不提供人成熟的過程，這個社會本身就是一個篩選系統。AI 只是令這種篩選變得更快、更冷、更有效率。所以，當我們看見入門職位減少，不應該只停留在「AI 搶飯碗」這個表層說法。更準確的說法是 AI 揭穿企業對新人培訓的耐性正在下降及整個經濟系統越來越不願意為未來投資。年輕人是他們進入社會的第一級樓梯被人悄悄拆走了。
AI 可以提高效率，但效率本身不會自動產生人才。人才需要時間及有人願意承受新人未成熟時的成本。當企業只想要結果，不想承擔過程，AI 就會成為最方便的理由。它看似是技術革命，實際上也暴露一個更現實的問題：我們的工作世界正在失去培養人的耐心。
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