【编者按】绩效考核季，越来越多管理者开始用大模型生成绩效评语，省时省力，甚至还觉得“说得比我好”。但你有没有想过，这种看似高效的操作，可能正在悄悄腐蚀你作为管理者最核心的能力？
本文来自科技博客 Stay SaaSy，以犀利的语言和第一手观察，提出一个令人警醒的观点：把关键管理工作交给 AI，不是进步，而是一种“职业肌肉”的萎缩。
原文链接：https://staysaasy.com/management/2025/05/26/AI-management.html
出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100）
绩效考核季来了，我眼看着一些管理者亲手“砍掉”自己的职业上限。
他们兴奋地分享：用 ChatGPT 起草绩效评语多高效！但这些捷径，正是他们永远学不会当好管理者的原因。
接下来，我们来拆解为什么 AI 并不是管理的抽象层，而是一个“漏勺接口” ——你越依赖它，成长得就越慢。
绩效写作之所以让人头疼，并不是因为它难写，而是因为你还没成为一个真正的管理者。
真正优秀的管理者，就像爵士乐手随兴而弹反馈旋律，张口即来，得体自然。那种“即兴的从容”，只能来自数千小时的“痛苦练习”：艰难对话、字斟句酌、面对人的不确定性还能稳准狠。
绩效评语，是管理的浓缩精华：它要求精准的判断、体贴的同理心、和面向未来的战略感。
一旦你把它交给 AI，你省下的不是时间，而是自己“练功”的机会。你的团队或许听到了“没问题”的内容，你却一点“教练值”都没加。
老练的管理者知道：写绩效，不只是为了员工成长，更是为了让自己更像一个管理者。
真正的抽象层（比如内存安全语言、拼写检查、计算器）是稳定的，每次行为都一致，这样你才可以在它们之上建立技能。
如果每一个管理动作——一对一、述职汇报、晋升推荐——都通过 AI 来执行，那也许可以成为“真实抽象层”。但现实远未到那一步。
当 AI 还无法稳定托底时，你一旦将关键事务交给它，学不会的永远是你自己。
那种“费劲”的感觉，正是你大脑回路重构、能力升级的信号。
让 AI 把锋利打磨成圆润，就像考试时偷看答案：今天轻松过关，明天寸步难行。
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设计流程：大多数流程都有模板，AI 能起草骨架，你来添肉。
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合规提醒：例行检查、自动提醒，让 AI 扫雷，你省心。
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招人环节的“打动人”：招到人是管理者的核心战斗力，不能跳过练习。
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团队会议：别把 stand-up、backlog grooming 交给 AI。你必须亲自参与，感受团队呼吸的节奏。
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职业规划：可以让 AI 帮你发散思路，但方案一定得你自己打磨。
一句话总结：AI 适合重复任务，或答案唯一的事务。
但如果这件事需要你深入思考、权衡人性、判断模糊地带——那正是“管理者本体”的修炼场。别把它拱手让给机器。
这篇文章在 Hacker News 上引发了大量共鸣与争议，许多网友从亲身经历出发，对“ AI 辅助绩效评估”这一话题展开了激烈讨论。不少评论指出：比起担忧 AI 替代管理者，更令人担心的是 AI 让“坏管理”更高效。
许多网友认为，绩效评估体系从根本上就是一种“政治化”“随意化”的产物，其设计目的并非提升员工表现，而是为了配合预算、升迁名额或法律合规需要：
「绩效评估本来就很随意，结果反映的是当下公司需要什么。如果预算紧张，就没人值得升职；如果员工要加薪，就立刻变成‘明星员工’。」
「我在管理岗时学到的一件事就是：你不能给太多人‘超预期’，否则他们会有晋升的要求。」
不少网友担心，在管理者本身不重视“管理”的前提下，AI 只会成为写“模糊空洞评语”的高效工具：
「真正有效的经理会自己花时间打磨评语，而不是说‘写一段中规中矩的内容’交给 AI 完事。」
「AI 只会让糟糕的管理更高效，尤其是那些提供含混、相互矛盾反馈的管理者。」
也有理性派观点认为，AI 在整理语言、结构化信息方面确实有帮助，但不能替代管理者对人的真实观察与判断：
「AI 可以帮忙润色语言，但无法凭空写出有洞见的评语。」
「让 LLM 提问并引导回答，最终整理成有用反馈，这种半自动化流程反而是个值得探索的方向。」
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