人工智能会抢了PM的饭碗么？

   作者：社长大大

   来源：PM研习社（ID：hipm666）

哈喽，Everyone~

近日来，“裁员寒冬”就像那驱不散的雾霾一样弥散在我们周围。一个不留神，公司的微信群里可能就会消失几个小伙伴。

中国就业研究所前段时间公布了第三季度的《中国就业市场景气报告》，2018年第三季度招聘需求人数同比下降了27%。2019年1月1日起将全面实施的税改新政，无形中又增加了企业的养人成本。

想好好的干一份工作，做一份事业，赚点辛苦钱，咋就那么难呢？

当AlphaGo连续击败樊麾、李世石、柯洁等人再到Zero经过3天的自我学习深造后以100比0的成绩击败AlphaGo时，有多少人只是把它当做一个新闻？

有人曾笑谈，莫要谈什么人工智能，现在有多智能它背后就会有多少人工。AI时代，离我们还远着呢，人工智能所取代的都是那些生产加工、重复机械、需要自动化且毫无脑力创造的工种。

对于极具创造力、艺术性，需要软实力、强沟通的PM来说，AI离我们会很远，不会取代我们，大可高枕无忧。

真的是这样么？

Stuart Russell & Peter Norvig对人工智能下了定义：智能代理接收来自环境的感知并采取行动，它的设计与构建为的是最大限度地增加成功实现其目标的机会。

换言之：人工智能并非自动化。机器感知能力让人工智能拥有了感知世界的眼睛和耳朵，它可以通过Deep Learning和Machine Learning来改变这个对它来说看似陌生的世界，甚至是创造一个世界。

摩尔定律所带来的技术变革使AI技术呈现指数型发展，它的快速崛起正不断且持续地冲击着各个行业与工种。

PM们每天所面临的：不断变化的客户需求，无限延期的项目进展，毫无效用的各种估算，无法满足要求的质量，分配不合理的资源，风险管理的匮乏，甚至是一时兴起的拍脑袋决议。

这些看似复杂又令人头疼的状况，就是某些PM美其名曰的无法取代。这些状况需要PM，需要PM去协调，需要PM去解决，需要PM去调度，需要PM去周旋，这就是PM存在的意义。

But，如果有一天有AI可以代替PM去应对上面的所有状况，PM们又该何去何从？

当你还在犹豫斡旋纠结是否答应客户新增需求的时候，它已经利用你所记录的信息精准的推算出相关变更的优先级排序，并为你提供了一份是否执行的list清单。

当你还在焦躁苦恼的一项一项统计资源使用情况的时候，它已经利用算法和模型掌握了每个团队成员的输出节奏，并自动的进行了任务分配和资源平衡。

当你还在带领team熬夜通宵拼命进行技术攻关的时候，它已经利用知识聚合分析了若干种行为模型得出了一份最优解，通过自动编程和测试、自动的集成并发布到新的版本中，这中间可能只用了不到10分钟。

当你还在埋头收集梳理计算项目各项数据进行估算的时候，它已经将这些数据自动的进行了汇总和归类，并结合公司所属团队的人员技能、工作风格、工作效率打出来一份排版精美的测算报告。

当你还在一遍又一遍的检查和测试交付物的准确性和质量，时刻徘徊在团队周围修改BUG时，它却不会感觉到疲倦并严把着各种标准，不会做出任何妥协与借口。

我们的思维不擅长进行基于风险概率的管理，特别是当我们面临各种不同的可能性时，但它擅长，这种计算对它来说就是一瞬间的短暂片刻。

我们的决策要面临收集数据、制定可能的行动方案并进行选择和评估，最后才能开展实施，而它可以从网络上自动的收集各类与之相关的信息，只需要通过模型分析就能得出各种分析数据和相关成功性概率。

我们引以为傲的创造力和艺术性，也已经被AI所渗透，今年10月份AI画作拍出了43.25万美元的价格。

我们自认为不可或缺的沟通与协调，也已经被AI所侵入，各种可以自我学习的智能音响已经成为单身PM聊以慰藉的消遣对象。

我们有我们自己的经验、判断、推理、思考、发散模式，但与它相比，我们最不擅长的数据分析恰恰是它最基础的能力。

它没有办法创造另一个你，但它可以取代你，还不用和组织探讨各种薪资福利。

或许有点危言耸听，可能有点杞人忧天，但总是要未雨绸缪，这个冬天有点冷，异于往常的寒冷。

真的就没救了么

May the force be with you

当人工来临时，没有退路，只有积极的去拥抱并掌握它。

不是说我们弱么？不是说我们学习、计算都比不过它么？那我们就了解它、掌握它、应用它，让我们专注的目光更加聚焦，让我们思考的时间更加充裕。

可以从以下几个方面来应对来自人工智能的挑战：

• 心态：多给机器一些机会，多给工具一些时间，它们帮你处理的工作恰恰释放了你的时间，让你有闲暇来思考，思考如何发展，思考如何改进，思考怎样高效的利用它们，思考怎样提升成功的可能性。

• 适应：因变化所产生的适应能力，尤其是在逆境环境下的适应调整能力将会越来越重要，自怨自艾不如及时调整去跟上发展的步伐。万物皆有裂缝，那是光照进来的地方，更何况是能帮助你的希望之光。

  
  

• 学习：充电学习需要持续不断，学习人工智能相关的知识，掌握数据分析的能力，学会分析工具的使用，学会数据模型的构建。算法的掌握或许有些难度，但用数据和报告说话的思维模式是比较容易养成的。

  
  

• 开拓：提升管理的整体思维，从全局去考虑项目或产品的整体性，低头做事的时候需要抬头看看路，将目光与注意力放在整体性管理上，开拓并提升战略思维与管理。

人工智能很强，但它只会让我们更强。

AI来了你准备好了吗？

喜欢的点个“好看”啦~

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