在AI协助下工作的反思：职场人如何避免失业？

随着AI工具的火热，它逐渐进入到我们的日常工作中，成为不可替代的一份子，经常被用来提高我们的效率。作者结合自己的工作场景，与大家分享如何应用AI协助工作，同时应对AI带来的挑战，希望对你有所帮助。

笔者最近在做新产品的规划，近期进行了频繁的调研、规划，到了该产出产品计划的时候。

于是笔者根据最近的工作情况和个人想法，完成了产品计划书。完成之后，思索是否还有需要完善的地方，于是想到了大语言模型。因此，就在某大语言模型的帮助下对产品计划书进行了完善。

在AI协助下完成工作之后，笔者内心久久不能平静。因为该大语言模型表现出的能力实在太令人震惊了。

笔者从事产品经理工作近10年，也比较喜欢写一些职场相关的文章并分享，也算资深的职场人了。然而与大语言模型相比，自己有诸多不如之处。

由于保密的需要，笔者不能披露自己和AI协作的过程和结果。然而为了大家能实际体验大语言模型的能力，笔者就再辛苦一下，模拟复现一个相似的场景。

一、背景设定

笔者负责大语言模型在广告营销领域产品的落地，经过一段时间的调研，确认了产品落地方向：研发一款文案创作工具，并完成了产品规划书。

产品规划书的内容包括：

• 产品目标：使命、愿景、价值观和2023年阶段性目标。
• 目标市场：面向的市场、客户等。
• 功能范围：产品的User Case、功能描述、线框图等。
• 落地策略：落地需要遵循的一些策略和原则。
• 产品计划：产品开发和运营等相关的计划表。
• 依赖资源：项目需要的人力、设备、合作团队等资源。

然后想咨询某大语言模型，进行查漏补缺，以优化整个产品计划书。

二、协作过程

1. 给该大语言模型（此后简称AI）一个产品经理的角色设定，让它在做产品规划的时候更加专业。

2. 进行预热，询问AI对于大模型在市场营销领域应用的想法。目的是让它跟笔者的产品思路对齐。

可以看到，AI给出的方向很专业，而且确实适合大模型落地。其中恰好有笔者感兴趣的内容创作于优化领域。于是询问其在内容创作领域的落地想法。

回答的内容完成度很高，然而不是很符合中国的国情，于是进一步明确要在中国市场落地。

中国本土化的建议还不错，尤其是短视频、百度、中国地域差异等很符合现实。

3. 预热完成，开始进入正题，让AI帮忙生成一个产品计划书的大纲。

笔者在实际应用时，AI给出了风险管理这一很有启发的建议，这次没有给出。同时预算和资源这个比较重要的模块也遗漏了。于是提示其补上。

笔者的原本意图是预算和资源是一个部分，AI给理解成了两个部分，而且内容也确实有重叠。瑕不掩瑜，咱们继续。

懒得思考这两个部分应该插入到哪里，于是直接让AI把内容整合到一起。

非常好，AI将所有的内容都合理地整合到了一起，并且还有规范的格式，一份标准的产品计划书大纲已经出来了。

通过对比可以发现，AI提供的大纲考虑确实更加全面。

4. 下面的任务就根据AI的建议，对笔者原本的内容进行补充优化。

4.1 首先是项目概述，这个部分不是笔者想不到，事实上是有点偷懒，认为团队对所从事的行业比较熟悉了，做什么大家心里也大概有数，也就不想费劲写出来了。

然而让AI写还是很不错的。

真是又快、又全、又好，有高度概括的背景，有具体可行的目标，也有为什么做这件事情的收益。平心而论，笔者自己认真写，可以写的更好，然而花费的时间精力则要远超AI。先让AI写个初稿，自己再优化，效率就高了很多。尤其是时间比较紧张的时候，非关键的信息交给AI再合适不过了。

4.2 接下来是关于比较务虚，但是非常重要的使命、愿景、价值观，来看看AI又有怎样的表现。

有理有据，然而使命和愿景不够简洁有力。一项新的技术应当注意简单易用，而且“没有人类的技术毫无意义”，不妨再突出以人为本。

可以看到，AI完全理解了笔者的意思，并且出色地完成了任务。尤其是替换掉了意思比较相近的卓越和用户至上两项，让人眼前一亮。

4.3 接下来询问目标用户，这个问题AI提到了一些与营销无关的用户，已经经过了如此多轮的问答，有遗忘也可以理解，强调后AI马上修正了自己的答案。

4.4 项目启动初期，种子用户非常重要，看看AI对种子用户运营有什么独到的见解。

不错，合作对象、运营模式、社群和线上/下线互动都有了。

4.5 再问一问AI产品应该考虑做哪些功能。

非常全面！实话实说，笔者没有营销的从业经验，自认想出的产品功能不如AI，不知各位专业的产品经理怎么看？

4.6 下一个部分是落地的策略，看看能从AI身上学习到什么。

给出的建议很符合中国的市场情况，也符合产品经理的思考习惯，结果也非常不错。

4.7 接下来考察模型对项目风险的预知能力。

同样超过预期，一个是覆盖的类型非常全面，而且也紧扣大模型和智能营销的主题。

4.8 兵马未动，粮草先行。看看在资源预算方面AI的表现如何。

再次感觉技不如AI，法律和合规预算确实没想到，其他方面也想的没有AI这么细致。

4.9 一个成功的项目，衡量的指标非常重要。看看AI能否给出合理化的建议。

给出的指标也非常合理，不仅有常规的用户数据、收入与利润，还从内容质量和营销效果层面扣题了。

4.10 利益相关者是笔者忽略的方面，来听听AI的建议。

从AI的回答来看，它对市场的洞悉、公司的运转规则等已经有了相当的理解程度。

4.11 最好是项目治理的部分，看看AI对落地执行能提出怎样的建议。

结果仍然很惊艳，流程非常完整和规范。

三、总结反思：如何应对AI挑战，保住饭碗

产品经理属于对人的逻辑思维、沟通表达、创造力等综合能力要求比较高的职业。然而从上述的整个流程我们可以看到，其已经具备了出色地完成产品规划的任务。

产品规划是比较资深的产品才具备的能力，一个产品经理从入行要经过数年的工作实践和学习总结才能具备该能力。

从AI的表现来看，作者认为其已经具备了超越行业平均水准的能力，对市场、用户的洞悉合理、深刻，产品落地规划全面、有逻辑。其生成的内容根据实际的情况进行调整，就能得到一份非常优秀的产品规划。

让人更忧虑的是，AI的学习能力、迭代速度都远超人类。那么产品经理这一职位以及更多职位，势必有大量的工作内容能够被AI取代。即便不能被完全取代，那么对人力的需求量也将大大降低，每个职场人都将面临更大的竞争、淘汰压力。

那么站在当下这个十字路口上，打工人应当何去何从？如何应对AI带来的挑战？

笔者思考有以下几点：

• AI在大部分职业上，暂时不能彻底取代人类。通过笔者与AI沟通的过程，大家可以发现AI思考非常全面、有逻辑，然而其并不了解工作的实际情况。那么现阶段就是一个对人非好的提示工具：帮助职场人提供更全面的思考方向，再由人根据实际情况修正、适配。
• 打不过就加入。AI目前作为一种工具，其和PC、手机等都是类似的，能够带来工作方式巨大改变和效率的巨大提升。那么谁能够在这个过程中快速完成转变，就具备相对竞争优势。因此，学习更好地与AI协作完成工作，将是职场人的重要课题。
• 要加强AI难以完成的能力。比如说在知识的深度、广度，思考的全面性，做事的规范程度上，人显然难与AI匹敌。然而在关系协调、资源申请、项目推进等方面，AI还不具备深度介入的能力。因此，我们应当尽量从流程性、文案性的工作中抽身出来，提升自己推进、协调的能力，让自己成为网络的关键节点。这一点过去对于晋升管理岗位非常重要，今天对每一名员工都非常重要。
• 提升自己的创新能力。目前展现出高超智能的大语言模型，本质上还是基于已有文本统计的概率模型，其对海量已有知识进行学习，因而能够对其做出相当类人的回答。然而大语言模型仍然不能摆脱AI界的铁律“垃圾输入，垃圾输出”。那为什么AI能在处理职场任务上表现出如此高的能力呢？主要原因在于职场的数据都是相对高质量的，每个人认真工作的打工人积累的优质工作数据，都是AI的好老师。那么如何结合公司的实际情况，创新性地解决AI没有学习过的问题，就是职场人对于AI的核心竞争力。当然，这个过程非常困难，因为每个打工人的创新数据，都将被AI所学习掌握。创新与模范，一直是一场无休止的军备竞赛。
• 挑战与机遇并存。理解AI的原理和思考模式，认真思索未来可能诞生哪些新的机会。固守存量的阵地，总会有沦陷的一天。过去工业革命、信息革命造成了很多岗位的消失，也促成了更细的分工和更多职业的诞生。此次AI革命带来的挑战更加巨大，因为开始从计算、思考层面替代人类，然而相信在相当长的一段时间时间内，仍会催生更多的职业机会，并推动人类社会的进步。
• 另外还是老生常谈的话题：情感。AI的知识面非常广、逻辑非常强，虽然目前对人类情感的理解有了很大的进步，但是对人细腻情感的把握还是远不如人类。因此以人为本的理念在职场中应当会越来越重要。比如作为产品经理，如何与用户共情，为用户创造更多情感价值和愉悦的使用体验；再比如作为管理者，如何了解员工的喜、怒、哀、乐、忧、惧，让员工能在职场有更多的幸福感和价值感。人类发展科技是为了让自己过上更安全、幸福、丰富多彩的生活，借用小破球的经典台词：“没有人类的文明毫无意义”。

笔者作为一个AI从业者，通过此次经历感受到AI革命可能真的不是“狼来了”的故事，巨大的变革就在不远的未来乃至眼前。

我们是时候思考未来如何在职场乃至生活中与AI共处的事情了。加油吧，打工人！