他用了三個理由解釋這一觀點。

初級開發(fā)人員更了解 AI 工具

應屆畢業(yè)生是在新技術環(huán)境中成長起來的一代，因此對變化和新工具具有更強的適應能力。許多人在求學階段或實習期間就已接觸并使用人工智能相關工具，習慣于主動嘗試新功能，探索更高效的編碼方式，并研究如何更好地與各類 AI 助手協(xié)作，以獲得理想的產出效果。

Garman 認為，“很多資歷最淺的員工實際上對人工智能工具的使用經驗最豐富。所以他們實際上最能充分利用這些工具。”

相關調查也印證了這一趨勢。根據(jù) 2025 年 Stack Overflow 開發(fā)者調查，55.5% 的初入職場開發(fā)者表示，他們在日常開發(fā)過程中幾乎每天都會使用 AI 工具，這一比例明顯高于經驗更為豐富的開發(fā)者。

對新工具的高度熟悉，使年輕開發(fā)者在工作效率和學習速度上具備一定優(yōu)勢。相比之下，資深開發(fā)者往往已經形成穩(wěn)定的工作流程，對新技術的引入相對謹慎，適應周期也更長。

一些最新研究甚至發(fā)現(xiàn)，在實際工作中，超過一半的 Z 世代員工正在反向幫助資深同事提升對人工智能工具的理解和使用能力。

不是節(jié)約成本的手段

Graman 提到，初級員工通常是成本最低的員工。

“他們剛畢業(yè)，收入一般也比較低。所以，如果你考慮成本優(yōu)化，他們并不是你唯一需要考慮的優(yōu)化對象�！� ? 初級員工的薪酬和福利本就處在較低水平，即便將他們作為裁減對象，也難以為企業(yè)帶來顯著的成本節(jié)約。從財務角度看，這樣的做法往往收效有限。

因此，當企業(yè)以“提升利潤率”為目標時，不應將基層員工視為默認、甚至唯一的調整對象。真正有效的優(yōu)化和具有現(xiàn)實意義的降本增效，應當立足于公司整體運營，系統(tǒng)性審視各類支出結構，因為可壓縮成本的空間并不只存在于用工層面。

一些實際案例也印證了這一點。數(shù)據(jù)顯示，約 30% 的企業(yè)在裁員時原本希望借此降低成本，但結果卻出現(xiàn)支出反而上升的情況，不少公司隨后不得不再次招聘人員，付出了更高的隱性和顯性成本。

會破壞人才輸送渠道

可以把一家公司想象成一支運動隊。如果隊伍里只留下老隊員，卻從不引入新人，那么當這些老隊員逐漸退役時，會發(fā)生什么？結果往往是，場上已經沒有人真正會“打這場比賽”了。

Garman 表示公司需要新鮮的血液，一些好的想法有時恰恰來自于這些年輕的員工。

直接招聘應屆畢業(yè)生，同樣具有重要意義。他們能為組織注入新的思維方式，帶來受到最新技術趨勢和行業(yè)變化影響的想法，同時也往往更具嘗試和創(chuàng)新的動力。這種新鮮視角，能夠不斷沖擊既有慣性，為團隊帶來活力。

更關鍵的是，初級員工構成了企業(yè)未來人才隊伍的基礎。如果一家公司選擇完全停止招聘初級員工，本質上就是切斷了自身的人才培養(yǎng)和輸送管道。長期來看，這會直接導致內部可晉升的后備力量不足，管理和技術領導層難以持續(xù)補充。

德勤的一份報告也指出，科技行業(yè)從業(yè)人員的增長速度預計將達到美國整體勞動力增長速度的兩倍，這一趨勢凸顯了對科技人才的長期需求。如果缺乏穩(wěn)定進入公司的初級開發(fā)者群體，企業(yè)很可能在未來面臨技術人才供給不足的問題。

一旦當下沒有足夠的初級員工接受系統(tǒng)培養(yǎng)，團隊在未來填補崗位時就會捉襟見肘，尤其是在業(yè)務擴張、項目規(guī)模不斷放大的情況下，這種人才斷層的影響會更加明顯。

加曼的觀點基于長期戰(zhàn)略。如果不培養(yǎng)新的人才，最終可能會面臨人手短缺的問題。

不過他也承認未來幾年將會充滿挑戰(zhàn)�！澳愕墓ぷ鲗�會發(fā)生改變”。他相信人工智能將提高公司和員工的生產力。

“我對人工智能在中長期發(fā)展前景非常有信心，它創(chuàng)造的就業(yè)機會肯定會比最初減少的就業(yè)機會更多，”Garman 說。

參考資料：

https://www.finalroundai.com/blog/aws-ceo-ai-cannot-replace-junior-developers