你有没有发现，越来越多的工作，不是在“做事”，而是在“决定做什么”。
在 AI 大规模渗透工作流程之后，执行的门槛迅速降低，而判断的成本陡然升高。尤其在我们这个时代，AI 可以五分钟产出一份漂亮的分析，但你要不要采纳、信不信、怎么改、是否值得花时间看懂——却成了你的新负担。
过去，决策是管理者的事；今天，决策成了每个人的日常动作。你不是项目负责人，却得判断 Claude 的回答是否靠谱；你不是产品经理，却在 prompt 中做结构性选择；你不是 leader，却在扮演领导的角色——不断拍板、不断选择、不断承担。
AI 工具把所有人都拉升到了“判断者”层级
我在企业中看到的一线真实图景是：从基层工程师到 VP，每个人都被迫面对越来越多的“判断时刻”。
过去，一个 CVP 一天要听十几个汇报，内容复杂、风格各异，但必须迅速识别核心、判断方向、指出盲区。这本已是一种极限认知挑战。现在，即使是普通员工也感受到了这种强度：AI 工具总是提前交卷，然后你来评卷。
这个趋势是不可逆的。Claude、GPT、Copilot、Midjourney……它们写得越来越快，但看和评的速度没有同步变快，于是，判断力成了最稀缺的资源。
正如有人感叹：“现在不是不会做，是看不过来。”
决策越来越频繁，反馈越来越清晰，人越来越疲惫
一个非常吊诡的现象是：决策变容易了——你总有选项，总有建议；但决策变难了——你总得权衡，总得负责。
而且，在 AI 的辅助下，反馈也比以前更加清晰甚至刺眼。你选了 Claude 结果表现不佳，立刻被看见；你修改了 prompt 效果立竿见影，好与不好，都会迅速映照你的判断质量。
于是，做得对时你会兴奋，做错了你会怀疑人生。
这种状态容易让人陷入“决策上瘾”：你会开始关注“我判断得对不对”，胜过“事情有没有进展”；你会忍不住回头反思“我当时要是那样选就好了”；你会开始更频繁地“补判断”、反复地 check 一些其实已经够用的决策。
这不是理性分析，而是过度承担认知负荷的一种焦虑反应。
真正的管理困境，不在于“下属做不好”，而在于“自己判断无力”
高级管理者并不轻松。
一个小时的 review 里，汇报者可能准备了三周，内容经过多轮 polish，而管理者要在极短时间内识别风险、理清逻辑、提出反馈，这是一种高度集中且无法复用的认知劳动。
很多管理者其实并没有足够能量或方法来完成这件事，于是陷入另一种困境：什么都没说，什么都默认，下属便各自为政，甚至阳奉阴违。
管理并非不愿承担，而是无力承担；而无力往往源于认知系统没有准备好应对“高频、快速、密集反馈”的判断环境。
如何保护自己的判断力？
这不是一个“靠勤奋就能解决”的问题。判断力不是多看几页就能增长，它更像一种有生命周期的资源，一旦透支就很难恢复。如何保护它？
- 为判断设立门槛：不是所有事都值得你评估。试着用简单规则过滤，例如“低风险 + 可回滚”的事情是否直接放权给 agent？
- 外包辅助判断环节：比如让 Claude 总结对比、提炼观点，而不是你自己从头读三份材料。
- 降低判断频率，提升判断质量：宁可错过一些“快”，也不要牺牲掉你原本能做对的“准”。
- 保留空白，接受无为：正如庄子所说，“虚室生白，吉祥止止”，给判断力留出空间，也是一种责任。
写在最后：你不是被 AI 拖着走，而是必须学会“何时判断，何时放手”
有朋友跟我说，现在每天工作完都觉得极度疲惫，但回头一看，好像没真正“做”多少事。其实他是在不停判断——不停选择、反复决策、不断确认。但最难的，不是判断本身，而是我们从未被教导过：如何在被 agent 包围的时代，做一个真正有力的判断者。
“大道至简，大音希声，大象无形。”
有时候真正高明的判断，是看到足够远，知道什么该判断，什么该交给时间。
别让 AI 的“效率光环”绑架了你的认知节奏。我们要的不是每一秒都判断得对，而是每一阶段都判断得有度。