人工智能会让产品经理/项目经理失业吗?(上篇)

作者:骆超  易佳咨询大咖专栏作者 NPDP讲师

 

产品经理/项目经理之火爆,从近年来迅速攀升的NPDP/PMP®考试人数即可感受。

 

未来,在从“中国制造”走向“中国创造”(产生对产品经理的需求),以及研发过程由粗放转向精细(产生对项目经理的需求)这两个大背景下,行业前景与职业发展前景会持续升温。

 

不谋全局者,不足谋一域。在享受红利的同时,从业者应该不断对本行业进行前瞻性思考,考虑跨行业,乃至跨学科因素的冲击和影响。

 

本文将聚焦于人工智能(Artificial Intelligence)对产品经理/项目经理(统称PM)工作的影响,并回答一个问题:AI是否会取代PM?

 

文章分上下两篇:

上篇:AI的分类,及其在PM工作中的作用

下篇:AI在新产品开发领域的应用案例

 

AI的第一种分类:

人工智能:亦称机器智能,指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的人类智能技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现,以及如何实现。同时,人类的无数职业也逐渐被其取代。(维基百科)

机器学习:一种实现人工智能的方法

深度学习:一种实现机器学习的技术。

 

 

人工智能、机器学习、深度学习可近似认为是递进的包含关系。

 

AI的第二种分类:

通用AI(GAI):机器智能,可以完成人类能够完成的任务。

应用AI(AAI):一种机器学习和预测性分析的工具,一个为学习和应用而编写的程序。

 

通用AI在涉及人类的价值判断上有天然缺陷——不能替代人类,因而在道德层面受到普遍关注。

 

比如电车难题:

 

假设有一辆刹车失灵的有轨电车,即将撞上前方轨道上的五个人,而旁边的备用轨道上只有一个人。什么都不做,五个人会被撞死。切换到备用轨道,只撞死一个人。是否应该牺牲这一个人的生命而拯救另外五个人?

 

 

及其扩充版本:

 

有一位胖子恰好在轨道上方的桥上看风景。在这种情况下,旁观者同样有两个选择:可以把这个胖子推下去,拦住电车;也可以什么都不做。

 

 

人类的选项是:

啥都不做:任由电车前行。胖子无过错,不能推下。其思想源于道德主义(道德至上)。

推下胖子:拦住电车,杀一人而救五人。其思想源于功利主义(追求最大幸福)。

 

虽然并不完美,这两种选择在道德层面至少是可接受的。

 

我们将AI带入同样的道德困境,虚拟一个“自动驾驶难题”:

 

一人乘坐AI控制的自动驾驶车辆,即将撞上横穿马路的五人。紧急刹车会导致一人死亡,不刹车会导致五人死亡。

 

人工智能选择不刹车,乘客幸存,五个行人死亡:

AI有权因保护使用者,而对其它人类造成致命伤害吗?即便五个人是违规的?

 

人工智能选择刹车,乘客死亡,五个行人幸存:

AI有权做“五人大于一人”的判断,进而牺牲使用者吗?

如果有,那么当车上坐五个人,横穿马路只有一人,还是不刹车?

 

没有哪个人会乘坐可以牺牲乘客的自动驾驶汽车,就算是为了全人类也不行。

 

不同于人类决策者,AI做出的任何选择都会招致巨大非议。与“自动驾驶难题”类似的,极端状况下的选择困境,可能导致开发人工智能的产品经理无法完成产品定义。

 

AI版两难选择的本质是:AI不具有人性,所以涉及伤害人类个体的决策不应由AI做出。

 

那么不涉及人身伤害的决策,就可以由AI完成吗?

 

如果一个产品经理的工作,是负责给出人类消费者认为“好”的产品,那么这种对于“好”的定义和价值判断,既包含质优价廉等可量化因素,也包含存在于同为人类的产品经理于消费者之间,不可说的非量化因素。

 

可量化因素+非量化因素的信息传递同样存在于产品经理和项目经理之间。但AI是无法全面收集和消化非量化因素的。既然不可说,就不可输入。对于不可输入的信息,AI没有能力,也没有权力自行领会。

 

比如,AI产品经理可能会提议:

 

部分消费者喜欢虐待小动物,愿意为相应工具付出高溢价。市场独特,缺乏竞争对手,顾客忠诚度高,建议尽快开发虐猫神器。

 

人类产品经理永远不会提出这种想法。

 

至此,我们可以得出结论:通用AI不会取代PM。

 

具有讽刺意味的是,这种不可替代性,正来源于人类PM的人性。比起人工智能,人类PM真是赢在起跑线上。

 

我们再把目光转向应用AI。

 

应用AI(AAI):一种机器学习和预测性分析的工具,一个为学习和应用而编写的程序。

 

特点:

1. AAI有能力“记住”和分析大量的数据,并根据大量存储的信息提供更快、更可靠的决策。

2. AAI的信息收集能力可以帮助减少人为错误和偏差,比如创建预算、预测成本超支和制定时间表。

 

AAI的大数据分析与处理能力在信息时代至关重要:

 

当前,每年有250万篇新的科学论文发表,世界上90%的信息是在过去两年中产生的。大量可用的信息意味着研究和开发团队很难获取和分析与他们的项目相关的全部信息。借助超级计算机,AI可以完成项目团队在几个月,甚至几年都无法完成的数据查询分析工作。

 

举例:

新产品的差异化功能,需要通过专利检索来避免侵权。目前通用的方式为关键词搜索+人工甄别。一项产品特征,根据不同描述角度,会产生几个,甚至十几个关键词。

 

关键词组合—输入数据库查询—比对结果,完成一次查询程序。对一项产品功能而言,这个查询程序要多次重复。

 

另一方面,仅仅在2017年,全球专利申请总数就达到317万项。在全球范围内完整检索,意味着人力物力的大量消耗。

 

大量数据、反复运算、避免人为误差,这正是AAI擅长的工作。

 

相对于“通用AI是否会取代PM”,应用AI可以成为PM的得力助手,在新产品开发和项目管理过程中提供支持。

 

 

在下篇中,我们将通过实际应用来说明。

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