北京
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一家中型科技公司去年用AI工具把初级数据分析师的工作全盘自动化，当年确实省下了数十万美元的人力成本。但12个月后，当他们准备组建一个能处理复杂商业场景的高级分析团队时，才发现内部没有合适人选。那些本应在导师指导下清洗数据、撰写基础报告的年轻人，因为入门岗位被“优化”掉，根本没有机会成长起来。这家想象出来的企业，恰好掉进了MIT研究科学家安德鲁·迈克菲所指的陷阱里。
迈克菲是麻省理工学院数字经济倡议的联席负责人，他最近在《哈佛商业评论》上直接发出警告：企业急着用自动化取代Z世代的入门级岗位，看似在削减成本，实际上可能是在亲手掐断自己未来的人才管线。“如果不是通过在职学习和学徒训练，人们还能怎么学会这份工作？”迈克菲反问。在他看来，复杂的知识工作从来不是靠听课就能掌握的，而是跟着行家从处理日常杂务开始，一步步往上攀爬学徒阶梯。当公司把过多自动化手段
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