生成式人工智慧（AI）逐漸普及，重塑了企業內部的基層工作型態，也改變了徵才與選拔標準。針對剛進入職場的大學畢業生與初階員工，IBM 人力資源主管指出，培養批判性思考與判斷力是能在現今職場長期發展的重要基礎。
企業重估基層能力 批判性思考與判斷力成核心
IBM 人力、領導力與文化長 Aparna Nair 在接受國外財經媒體訪問時表示，過往社會新人多半透過基礎、重複性的實務操作來累積個人判斷力；然而如今許多日常庶務已陸續交由自動化工具與工具軟體處理。在此轉型階段，初階人員若要建立不可替代性，應專注於發展「批判性思考」與「情境判斷力」。
針對新人的訓練方式，Nair 建議可從審視餵給工具的基礎資料開始，仔細驗證資訊來源是否符合事實且具備公信力。當面對業務情境不明朗或資訊不完整的情況時，員工應主動衡量各種潛在選項的利弊，進而建立獨立的思考與觀點，而非盲目接受軟體輸出的解答。
調查揭示主管與員工認知差距 面試應展現思考邏輯
根據 IBM 在 9 月針對全球 1,500 名人力資源主管與 8,800 名員工發布的調查結果顯示，企業管理階層與基層對關鍵技能的認知存在明顯落差。高達 57% 的人力資源主管認為「批判性思考」是不可或缺的能力，更有 48% 重視員工在不確定情境下的「判斷力」；但同份調查中，僅有 49% 的員工認同批判性思考的重要性，針對判斷力的認同度更僅達 29%。
針對希望展現優勢的求職者，自動化平台 Zapier 的人才招募資深經理 Bonnie Dilber 補充，職場新人應優先建立專業領域的基礎知識與經驗，先形成個人見解後再尋求技術支援。在面試過程中，求職者若能清晰說明哪些工作由自己獨立研判完成、哪些環節交給工具處理，並說明背後的考量理由，能讓雇主清楚看到個人的邏輯推論與問題解決能力。
這代表什麼
對台灣的中小企業與廣大上班族而言，這項趨勢反映出 AI 工具正快速改變基層勞動力的價值結構。傳統上，企業習慣將資料蒐集、初階整理等「執行層面」的工作交由社會新人練兵；但當這些任務轉由自動化系統接管後，新人若只具備操作工具的能力，將很容易被技術替代。
未來職場對「人工智慧（AI）」的應用要求，將從「會不會使用工具」轉向「能否導正與評估工具的輸出」。對求職者來說，學會提示詞撰寫（Prompt Engineering）固然重要，但能否發掘演算法呈現的盲點、並在複雜商業情境中承擔決策責任，才是決定薪資與職位升遷的關鍵。
背景補充
近年隨著大型語言模型（LLM）等技術迅速進入辦公環境，文字撰寫、基礎程式碼編修以及資料分析的門檻已顯著降低。這雖然提升了整體工作效率，但也帶來了資料安全與資訊真偽的風險。
許多企業在導入自動化流程時發現，由於過度依賴工具產出的建議，導致部分初階員工缺乏深入理解業務底層邏輯的機會。因此，包含 IBM 在內的科技巨頭與招募專家開始重新呼籲，企業在推動數位轉型的同時，必須重新設計對新人「思考能力」與「風險控制」的培訓架構，才能維護長期的人才競爭力。
常見問題
在 AI 時代，職場新人該如何訓練自己的「判斷力」？
新人可以從審查輸入給工具的資料來源開始，確認資訊的正確性與邏輯，並在遇到不明朗的業務情境時，試著提出多個方案進行分析，形成個人見解後再進行決策。
求職面試時，該如何向主管說明自己使用 AI 的方式？
求職者可在面試中具體說明哪些任務由個人獨立思考與執行、哪些環節藉由工具輔助處理，並清楚解釋背後的衡量邏輯與資料驗證過程。
企業主管應如何調整對初階員工的培訓方式？
由於傳統的基層實務操作逐漸轉由自動化工具處理，主管應建立明確的複核機制，鼓勵新人質疑與驗證工具生成的結果，培養其評估風險的能力。