從大公司到小公司，管理者正面對一個日益突出的問題，有人稱之為「經驗飢荒」。
在公司重組和人工智慧（AI）應用推進之下，許多過去由初級員工承擔的重複性任務已經被自動化取代，比如起草報告，或把數據整理進電子表格。這讓他們擺脫了不少苦活累活。
但這也讓他們失去了一條長期以來用於積累經驗本領的路徑：初級員工正是靠著一遍遍練手，慢慢獲得專業能力，日後成為能發揮價值的成員。
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就像網球運動員反覆練發球，年輕工程師也是通過一遍遍寫代碼，學會如何發現程式漏洞，並從錯誤中吸取教訓。初入行的律師反覆起草合約，從而掌握基礎法律理論；會計師處理一疊疊公司稅務申報表，也是在為日後給客戶提供建議打底。
「從模式中學習、從重複中學習，這很重要，」人力資源科技公司Deel的人力資源高管納迪婭·阿拉伊（Nadia Alaee）說。「再往上一層，就是學會如何做出真正好的判斷。」
為了彌補這類反覆迭代工作的缺口，公司正在嘗試用新方式培養肌肉記憶。安永（EY）等公司設計了模擬訓練，讓初級員工練習如何請客戶提供資訊，或就同事未按期完成工作與對方當面溝通。思科（Cisco）專門安排時間，讓員工通過角色扮演練習向客戶推介等項目。Cognizant今年為新員工推出了一個為期12周的訓練營。
簡而言之，模擬工作正在頂替真實工作。
這也是入門級工作正在劇烈變化、甚至正在消失的一部分。紐約聯邦儲備銀行數據顯示，6月份，新近大學畢業生的失業率為5.7%，徘徊在近五年來最高水準附近。史丹佛數位經濟實驗室（Stanford Digital Economy Lab）和薪資處理機構ADP Research的數據顯示，在AI使用度較高的領域，入門級崗位萎縮最明顯，例如軟體開發人員和客戶服務代表。
新員工面對的職場，已與他們的經理當年受訓時大不相同。他們不再是在公司階梯的最底層埋頭幹上幾年，而是一上來就要監督AI完成的工作，可他們往往還沒有足夠專業積累，無法分辨AI產出的內容究竟合格還是粗製濫造。
「初級員工確實被要求對複雜決策負責，而這些決策需要基於經驗的判斷力，他們卻並不具備這種判斷力，」諮詢公司Gartner高級總監分析師馬洛麗·巴格·布爾曼（Mallory Barg Bulman）說。「經驗飢荒」一詞正是Gartner提出的。
在安永的一項模擬訓練中，AI扮演一位難纏客戶，對建議提出反對意見。員工練習回應異議，然後獲得即時反饋，打磨自己的回應方式。安永負責全球學習事務的西蒙·布朗（Simon Brown）說，這樣做的目的，是讓員工在真正面對客戶之前先建立信心。 （相關報導： 華爾街日報》AI攻克了最棘手的數學難題，為何卻無法破解西洋棋？ ｜ 更多文章 ）
初步證據顯示，模擬練習有幫助。史丹佛法學院（Stanford Law School）一個研究AI在法律服務中應用的實驗室，曾讓全球律師事務所Dechert的暑期實習律師試用一款談判模擬器。一組沒有該工具的使用權限；另一組每周花兩個小時在平台上訓練，與扮演律師的AI智能體互動，這些AI智能體分別專攻併購流程中的不同環節。
