AI หนุนอนาคตสดใส Product Manager แต่ยังขาดแคลนทักษะ AI

สวัสดีครับเพื่อน ๆ ชาว Data-Espresso ทุกคน วันนี้เรามาคุยกันเรื่องที่น่าสนใจมากเลยครับ นั่นก็คือ อนาคตของ Product Manager ในยุค AI 🤖

เชื่อว่าหลายคนคงได้ยินมาบ้างแล้วว่า AI กำลังเข้ามามีบทบาทในการพัฒนาซอฟต์แวร์มากขึ้นเรื่อย ๆ แต่รู้หรือไม่ครับว่า นี่อาจเป็นข่าวดีสำหรับคนที่อยากเป็น Product Manager โดยเฉพาะ AI Product Manager นะครับ

ทำไม AI ถึงทำให้ Product Manager มีความสำคัญมากขึ้น?

ลองนึกภาพตามผมนะครับ ปกติแล้วทีมพัฒนาซอฟต์แวร์จะประกอบด้วย 2 ส่วนหลัก ๆ คือ:

1. Product Manager (PM) – คนที่ตัดสินใจว่าจะสร้างอะไร มีฟีเจอร์อะไรบ้าง สำหรับใคร
2. Software Developer – คนที่เขียนโค้ดเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ตามที่ PM กำหนด

ทีนี้ AI กำลังทำให้การเขียนโค้ดเร็วขึ้นและถูกลงมาก ๆ ครับ แต่ถ้าเราไม่รู้ว่าจะสร้างอะไรดี ก็ไม่มีประโยชน์ใช่ไหมล่ะ? 😅

นี่แหละครับที่ทำให้ความต้องการคนที่สามารถคิดและตัดสินใจว่าควรสร้างอะไรเพิ่มขึ้นอย่างมาก โดยเฉพาะ Product Manager ที่เข้าใจเรื่อง AI

อัตราส่วน Engineer ต่อ PM จะเปลี่ยนไป

ปัจจุบัน หลาย ๆ บริษัทมีอัตราส่วน Engineer ต่อ PM ประมาณ 6:1 (แต่ก็แตกต่างกันไปตามอุตสาหกรรม อาจจะอยู่ที่ 4:1 ถึง 10:1)

แต่ในอนาคต เมื่อการเขียนโค้ดมีประสิทธิภาพมากขึ้น ทีมงานจะต้องการคนที่ทำงานด้าน Product Management และ Design มากขึ้นเรื่อย ๆ ครับ

💡 ความเห็นส่วนตัว: ผมคิดว่าในอนาคต อัตราส่วนนี้อาจจะเปลี่ยนไปเป็น 3:1 หรือ 2:1 เลยก็ได้นะครับ

แต่ยังมีอุปสรรคอยู่…

แม้ว่าความต้องการ Product Manager จะเพิ่มขึ้น แต่ก็ยังมีปัญหาอยู่ครับ นั่นคือ:

1. วิศวกรเข้าใจ AI เร็วกว่า PM – เพราะพื้นฐานทางเทคนิคที่แข็งแกร่งกว่า ทำให้วิศวกรปรับตัวเข้ากับ AI ได้เร็วกว่า PM มาก
2. ขาดแคลนคนที่เข้าใจทั้งการพัฒนาผลิตภัณฑ์และ AI – หาคนที่มีทักษะทั้งสองด้านนี้ยากมาก ๆ ครับ

ทักษะที่ AI Product Manager ต้องมี

ถ้าคุณสนใจจะเป็น AI Product Manager ลองมาดูทักษะที่จำเป็นกันครับ:

1. ความเชี่ยวชาญทางเทคนิคด้าน AI – ต้องเข้าใจว่าอะไรเป็นไปได้ทางเทคนิค และเข้าใจวงจรชีวิตของโปรเจกต์ AI ตั้งแต่การเก็บข้อมูล ไปจนถึงการสร้างโมเดลและการดูแลรักษา

2. การพัฒนาแบบ Iterative – โปรเจกต์ AI ต้องการการปรับแต่งระหว่างทางมากกว่าซอฟต์แวร์ทั่วไป PM ต้องรู้วิธีจัดการกระบวนการแบบนี้

3. ความเชี่ยวชาญด้านข้อมูล – ผลิตภัณฑ์ AI เรียนรู้จากข้อมูล PM ต้องเข้าใจเรื่องนี้เป็นอย่างดี

4. การจัดการกับความไม่แน่นอน – ประสิทธิภาพของ AI คาดเดาได้ยาก PM ต้องรับมือกับความไม่แน่นอนนี้ได้

5. การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง – เทคโนโลยี AI พัฒนาเร็วมาก PM ต้องอัพเดตความรู้ตลอดเวลา

6. การใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ – ต้องรู้ว่าเมื่อไหร่ควรใส่ guardrails เพื่อป้องกันผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์

7. การรวบรวมฟีดแบ็คอย่างรวดเร็ว – เพื่อให้โปรเจกต์เดินหน้าได้เร็ว

8. การสร้างต้นแบบ (Prototype) – PM ที่เก่ง ๆ ควรจะสามารถสร้างต้นแบบได้ด้วยตัวเอง

💡 ความเห็นส่วนตัว: ผมคิดว่าทักษะเหล่านี้ไม่ใช่แค่สำหรับ AI Product Manager นะครับ แต่เป็นทักษะที่ PM ทุกคนควรมีในยุคนี้เลยครับ โดยเฉพาะเรื่องการใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ

แนวโน้มในอนาคต

จากข้อมูลที่เราเห็น มีแนวโน้มที่น่าสนใจหลายอย่างครับ:

1. ความต้องการ AI Product Manager จะสูงมาก – เพราะยังหาคนที่มีทักษะครบยาก

2. วิศวกรอาจต้องทำงาน Product Management มากขึ้น – เพื่อแก้ปัญหาการขาดแคลน PM ที่เข้าใจ AI

3. การฝึกอบรมด้าน AI สำหรับ PM จะมีความสำคัญมาก – บริษัทต่าง ๆ อาจต้องลงทุนฝึกอบรม PM ให้เข้าใจ AI มากขึ้น

4. อาจเกิดตำแหน่งงานใหม่ ๆ – เช่น AI Product Specialist หรือ AI Ethics Manager

5. การทำงานร่วมกันระหว่าง PM และ AI Engineer จะใกล้ชิดมากขึ้น – เพื่อให้เข้าใจข้อจำกัดและโอกาสของ AI ได้ดีขึ้น

💡 ความเห็นส่วนตัว: ผมคิดว่านี่เป็นโอกาสทองสำหรับคนที่สนใจเรื่อง AI แต่ไม่อยากเป็นโปรแกรมเมอร์นะครับ การเป็น AI Product Manager เป็นทางเลือกที่น่าสนใจมาก ๆ

ตัวอย่างการใช้ AI ในงาน Product Management

ลองมาดูตัวอย่างว่า AI จะช่วยงาน Product Management ได้อย่างไรบ้างครับ:

1. การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า – ใช้ AI วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า เพื่อหา insights ที่นำไปสู่การพัฒนาผลิตภัณฑ์

2. การทำ A/B Testing – ใช้ AI ช่วยออกแบบและวิเคราะห์ผลการทดสอบ เพื่อหาว่าฟีเจอร์ไหนได้ผลดีที่สุด

3. การสร้าง Prototype – ใช้ AI สร้างต้นแบบผลิตภัณฑ์ ได้เร็วขึ้น ทำให้ทดสอบไอเดียได้เร็วขึ้น

4. การวิเคราะห์คู่แข่ง – ใช้ AI ช่วยรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลคู่แข่ง เพื่อหาโอกาสทางการตลาด

5. การทำนายแนวโน้มตลาด – ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต

#funfact ปัจจุบันมี AI ที่สามารถช่วย Product Manager ในการเขียน User Story และ Product Requirements ได้แล้วนะครับ แต่ก็ยังต้องมีคนคอยตรวจสอบและปรับแต่งอยู่ดี

ความท้าทายในการเป็น AI Product Manager

แม้ว่าอนาคตจะสดใส แต่ก็มีความท้าทายที่ต้องเตรียมรับมือครับ:

1. การเรียนรู้ตลอดเวลา – เทคโนโลยี AI เปลี่ยนแปลงเร็วมาก ต้องอัพเดตความรู้ตลอด

2. การสื่อสารเรื่องยาก ๆ ให้เข้าใจง่าย – ต้องอธิบายเรื่อง AI ให้ทีมและผู้บริหารเข้าใจได้

3. การจัดการความคาดหวัง – หลายคนคิดว่า AI ทำได้ทุกอย่าง ต้องจัดการความคาดหวังให้ดี

4. การรักษาสมดุลระหว่างนวัตกรรมและความรับผิดชอบ – ต้องสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ แต่ก็ต้องคำนึงถึงผลกระทบด้วย

5. การทำงานร่วมกับทีมที่หลากหลาย – ต้องประสานงานกับทั้งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร และฝ่ายธุรกิจ

💡 ความเห็นส่วนตัว: ผมคิดว่าความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดคือการรักษาสมดุลระหว่างการใช้ประโยชน์จาก AI กับการใช้อย่างมีจริยธรรมครับ เพราะมันเป็นเรื่องที่ไม่มีคำตอบตายตัว ต้องใช้วิจารณญาณมาก ๆ

สรุป

อนาคตของ Product Manager โดยเฉพาะ AI Product Manager ดูสดใสมาก ๆ ครับ แต่ก็มาพร้อมกับความท้าทายที่ไม่น้อยเลย

สำหรับคนที่สนใจ ผมแนะนำให้เริ่มจากการศึกษาพื้นฐาน AI ให้เข้าใจ แล้วค่อย ๆ ฝึกทักษะอื่น ๆ เพิ่มเติม โดยเฉพาะเรื่องการวิเคราะห์ข้อมูลและการใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ

อย่าลืมติดตามความเคลื่อนไหวในวงการ AI อยู่เสมอนะครับ เพราะมันเปลี่ยนแปลงเร็วมาก ๆ

สุดท้ายนี้ ผมเชื่อว่าคนที่มีทักษะทั้งด้าน Product Management และ AI จะเป็นที่ต้องการอย่างมากในอนาคตอันใกล้นี้ครับ

หวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์นะครับ ถ้ามีคำถามหรือข้อสงสัยอะไร คอมเมนต์มาคุยกันได้เลยครับ ผมยินดีแลกเปลี่ยนความคิดเห็นกับทุกคน 😊

#สรุป AI กำลังเปลี่ยนโลกของ Product Management อย่างมาก ทำให้ความต้องการ AI Product Manager เพิ่มสูงขึ้น แต่ก็มาพร้อมกับความท้าทายใหม่ ๆ ผู้ที่มีทักษะทั้งด้าน Product Management และ AI จะมีโอกาสก้าวหน้าในอาชีพอย่างมากในอนาคต

แล้วพบกันใหม่ในบทความหน้าครับ ขอให้สนุกกับการเรียนรู้ AI นะครับ! 👋

อ้างอิง:
DeepLearning.AI – The Batch, Issue 284

#datascience #generativeai #genai #dataespresso

.