Quản lý sản phẩm cho các tác nhân AI chắc chắn là hình thức quản lý sản phẩm hoang dã nhất trong lịch sử. Quản lý sản phẩm thông thường là cố gắng tìm ra cách thiết kế giao diện và phần mềm để con người tương tác với các hệ thống xác định. Người dùng thường biết tất cả bối cảnh để thực hiện công việc của họ thành công, vì vậy thường chỉ là vấn đề làm cho logic kinh doanh cơ bản và trải nghiệm người dùng xung quanh trở nên hoàn hảo. Nhưng với các tác nhân AI, người dùng mà bạn quan tâm nhất là tác nhân, và họ không biết gì theo mặc định. Họ sẽ vui vẻ chạy theo bất kỳ hướng nào để thực hiện nhiệm vụ, thường là không thành công. Vì vậy, với tư cách là một PM (hoặc kỹ sư), bạn chủ yếu dành thời gian để cố gắng phân tích ngược "những gì một con người cần như bối cảnh để thực hiện nhiệm vụ này", và sau đó tìm ra cách thiết kế hệ thống để cung cấp cho tác nhân dữ liệu đó theo đúng trình tự, với các công cụ và hướng dẫn phù hợp. Một số hệ thống này hoàn toàn vô hình đối với người dùng, nhưng một phần của nghề này cũng là cách mà người dùng cuối sẽ tương tác với tác nhân để cung cấp bối cảnh này. Sau đó, thường là một quá trình thử nghiệm và sai sót không ngừng để tìm ra những điểm chất lượng gia tăng ở mỗi giai đoạn. Đây chính là lý do tại sao những người có chuyên môn sâu trong lĩnh vực, hoặc những người có thể nhanh chóng tiếp thu nó, sẽ làm rất tốt trong việc xây dựng các tác nhân AI. Khả năng dự đoán bối cảnh mà tác nhân cần để thành công là một yếu tố quyết định lớn trong việc tác nhân sẽ hiệu quả như thế nào. Điều này phần nào giải thích tại sao các tác nhân lập trình đã hoạt động rất tốt ngay từ đầu; vì những người xây dựng chúng hiểu sâu sắc lĩnh vực mà họ đang cố gắng tự động hóa. Nhưng rõ ràng chúng ta sẽ nhanh chóng thấy kết quả tương tự ở mọi lĩnh vực - pháp lý, chăm sóc sức khỏe, tài chính, v.v. - khi kỹ thuật bối cảnh và một thế hệ mới các nhà quản lý sản phẩm xuất hiện.

Chúng ta sẽ nhìn lại thế giới trước AI và hoàn toàn ngạc nhiên về việc mọi thứ chậm chạp như thế nào. Mỗi tuần tại Box, khi chúng tôi trở thành công ty ưu tiên AI, chúng tôi làm nổi bật một quy trình làm việc mà ai đó trong nội bộ đã xây dựng một đại lý AI để tự động hóa một số quy trình. Nó có thể là những thứ như quy trình nhân sự, tiếp cận bán hàng, phản hồi các yêu cầu đề xuất (RFP), xử lý quy trình tuân thủ, viết tài liệu, và nhiều thứ khác. Phản ứng ngay lập tức của tôi thường là "Tôi không thể tin rằng chúng tôi đã phải làm tất cả công việc này một cách thủ công". Số lượng thời gian mà chúng tôi phải dành cho việc nghiên cứu, viết, hoặc di chuyển dữ liệu giữa các bước chỉ để đến được điều mà chúng tôi *thực sự* đang cố gắng làm (như tuyển dụng ai đó, ký kết một thỏa thuận, v.v.) là điên rồ. Và thú vị là, kết quả của bài tập này, tôi cũng thực sự thấy nhiều lĩnh vực mà tôi sẵn sàng đầu tư *nhiều hơn* vào con người nhờ vào việc quy trình trở nên hiệu quả hơn. Phép tính ROI bỗng nhiên thay đổi trên nhiều loại công việc khi các đại lý thực sự có thể tăng tốc quy trình hoặc tăng sản lượng. Thời gian hoang dã đang đến trong kỷ nguyên làm việc ưu tiên AI.

Có, bạn vẫn nên học ngành khoa học máy tính. Cách để tận dụng tối đa AI là có một hiểu biết cơ bản về nghề của bạn. AI sau đó là một yếu tố gia tăng sức mạnh trong những gì bạn có thể đạt được. Điều này áp dụng cho mọi lĩnh vực, cho dù bạn là bác sĩ, luật sư, nghệ sĩ, nhà tiếp thị hay kỹ sư.