Das Stanford -Framework, das KI in Ihre PM -Supermacht verwandelt

Wie sich unser Job entwickelt oder sogar existiert als jetzt mit der Entstehung von AI -Agenten. Aber lassen Sie mich im Voraus sein, dass KI -Instruments den grundlegenden Auftrag des PM nicht ändern, nämlich die wichtigen Probleme zu ermitteln, die die besten Ideen für die Implementierung gelöst und leiten. KI -Agenten können definitiv erweitern und in einigen Fällen bestimmte Aktivitäten ersetzen, und das ist eine gute Sache.

Geben Sie alarmistischen Erzählungen nicht nach, wie Ihr Job negativ beeinflusst wird. Jede PM -Rolle ist einzigartig. Während wir gemeinsame Aspekte teilen: Produktkonzepte erstellen, Anforderungen definieren, mit Kunden, GTM, unterscheidet sich die tägliche Arbeit eines PM sozialen Medien sehr von der Arbeit einer Cloud-Infrastruktur-PM, wodurch unterschiedliche Aspekte automatisiert werden müssen. Als Mini-CEO Ihres Produkts entscheiden Sie nur, was für den Erfolg benötigt wird. Sie sollten additionally derjenige sein, der entscheidet, wie sich Ihr Job entwickelt, um Ihr Produkt erfolgreich zu machen. Sie sitzen auf dem Fahrersitz, um zu wählen, was mit KI -Agenten erweitert oder automatisiert werden soll, um Ihre Arbeit besser auszuführen. Eine kürzlich von Stanford Forschung Papier Definiert einen nützlichen Rahmen für diese Entscheidungen und zeigt, dass der Wunsch der Arbeitnehmer nach Automatisierung eher ein definierender Faktor für eine erfolgreiche Einführung ist als nur die technische Machbarkeit.

Der menschlich-zentrierte Rahmen für die Einführung von KI

Die Stanford -Studie beleuchtet auf Wege, wie KI -Agenten der Arbeit zugute kommen können. Es führt die menschliche Automatisierungsmatrix, einen 2 × 2-Plot-Wunsch gegen KI-Fähigkeit, ein, um die AI-Automatisierung von PM-Aufgaben zu priorisieren. Das Hervorheben, dass Arbeitnehmer mühsame, sich wiederholende Aufgaben automatisieren wollen, sind jedoch zutiefst besorgt darüber, Kontrolle und Agentur zu verlieren. Eine überwältigende Mehrheit der Arbeitnehmer in der Studie machte sich Sorgen über die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI, mit Angst vor dem Verlust von Arbeitsplätzen und mangelnder Aufsicht als andere Bedenken. Ein Beispiel dafür, die Risiken einer vollständigen Autonomie hervorzuheben, ist das jüngste Drawback mit dem Auslöschen einer gesamten Datenbank eines Unternehmens, der Herstellung von Daten, um Fehler zu vertuschen und sich schließlich zu entschuldigen (siehe Fastcompany).

Dieses Vertrauensdefizit ordnet logischerweise die vollständige autonome KI für die Kommunikation mit Kunden oder Anbietern aus, die die Kommunikation mit Kunden oder Anbietern befindet. Die Präferenz ist eindeutig für die KI, die eine Partnerschaft oder eine assistive Rolle übernimmt. Das Papier führt die menschliche Agenturskala (Has) ein, um den Automatisierungsgrad zu messen (vgl. Autonomieebene in selbstfahrenden Autos):

• H1 (keine menschliche Beteiligung): Der KI -Agent arbeitet vollständig autonom.
• H2 (hohe Automatisierung): Die KI erfordert minimale menschliche Aufsicht.
• H3 (Gleicher Companion): Mensch und KI sind gleichbeteilig.
• H4 (Teilautomatisierung): Die KI ist ein Werkzeug, das eine erhebliche menschliche Richtung erfordert.
• H5 (Wesentliche Beteiligung des Menschen): Die KI ist eine Komponente, die ohne kontinuierliche menschliche Eingabe nicht funktionieren kann.

Die meisten Arbeiter sind mit der H3-H5-Reihe ziemlich wohl und bevorzugen KI als Companion oder Instrument und nicht als Ersatz. Die Entscheidung für den PM ist nicht nur, was zu automatisieren ist, sondern auch in welchem Maße wir die Kontrolle an den AI -Agenten geben sollten.

Das Konzept wird mit einer 2 × 2-Matrix mit Automatisierungsfunktion für die X-Achse und Automatisierungsverlangen auf die Y-Achse besser erklärt. Die vier Quadranten werden als:

• Grüne Lichtzone: Wunsch mit hoher Automatisierung und hohe Fähigkeit
• Rotlichtzone: Niedriges Verlangen und hohe Fähigkeiten
• F & E Alternative Zone: hohes Verlangen, aber geringe Fähigkeit
• Zone mit niedriger Priorität: Niedriges Verlangen und geringe Fähigkeit

Der Rahmen hilft zu bestimmen, welche Arbeitsplätze möglich sind, und haben auch eine hohe Probability, am Arbeitsplatz übernommen zu werden.

Das Framework in die Tat umsetzen

Anstatt blind den Mandaten zu folgen, um „AI -Agenten“ zu verwenden, sollte PMS das tun, was sie am besten können, überlegen Sie sich strategisch, was für das Unternehmen am besten ist. Verwenden Sie diese 2 × 2, um die Bereiche zu identifizieren, die für Automatisierung reif sind und die größten Auswirkungen haben, und halten Sie Ihr Staff glücklich produktiv.

• Grüne Lichtzone: Dies wären oberste Priorität. Automatisierung von Markteinsichten, die Synthese des Kundenfeedbacks und das Generieren erster Entwürfe von PRDs sind Aufgaben, die sowohl technisch machbar als auch sehr gewünscht sind. Sie sparen Zeit und reduzieren die kognitive Belastung und befreien Sie, um strategische Arbeiten auf höherer Ebene zu leisten.
• Rotlichtzone: Vorsicht. AI kann automatisch Advertising and marketing-Sicherheiten generieren, die Kundenkommunikation verwalten oder mit Anbieterverträgen umgehen. PMS sind jedoch nicht bereit, die Kontrolle über diese Aufgaben mit hoher Einsätze aufzugeben. Ein Fehler kann schwerwiegende Konsequenzen haben und die Augmentation (H3-H4 auf der HIS-Skala) kann die richtige Choice sein.
• F & E -Zone: müssen innovativ sein, um den Techniker vorzubereiten, um den Job zu automatisieren. Während es einen hohen Wunsch nach Automatisierung gibt, aber die Technologie nicht fertig ist, ist mehr Investitionen erforderlich, um uns dorthin zu bringen.

Übernehmen Sie vor allem die Verantwortung. Das Verhältnis von PM zu Engineer verbessert sich nicht so bald. Das Hinzufügen von Agentenfunktionen zu Ihrem Toolkit ist die beste Wahl für die Skalierung Ihrer Auswirkungen. Aber mit Vorsicht fahren. Um zu gedeihen und sich unverzichtbar zu machen, müssen Sie derjenige sein, der die Zukunft Ihrer Rolle prägt.

Key Takeaways

• Priorisieren Sie den Wunsch vor Machbarkeit: Die menschlich-zentrierte Automatisierungsmatrix ist ein leistungsstarkes Werkzeug. Es verbessert traditionelle Werkzeuge (z. B. Auswirkungen/Aufwand, Reis, Kano), indem es Adoption und Vertrauen und nicht nur die Fähigkeiten berücksichtigt. Wahrer Erfolg besteht darin, KI -Instruments zu erstellen, die Ihr Staff tatsächlich verwendet.
• Denken Sie an Agentur und nicht nur Automatisierung: Verwenden Sie die menschliche Agenturskala (H1-H5), um die Automatisierung zu bestimmen. Datenbezogene und sich wiederholende PM-Aufgaben (z. B. Markt Insights Discovery, datenbasierte Priorisierung) fallen aufgrund der hohen Wunsch und der Bereitschaft von AI in die „grüne Licht“ -Zone. Dies sind auch Inputs für die Entscheidungsfindung, daher sind in den folgenden Schritten bereits erforderlich. Andere können nur in H4 fallen, da sie nur ein Werkzeug sind. Dieser Ansatz ist nützlich, um das Risiko zu verwalten und Vertrauen aufzubauen.
• Konzentrieren Sie sich auf die Augmentation in Bereichen mit hohen Einsätzen: Kreative, strategische oder kundenorientierte Aufgaben (auch bekannt als „Rotlicht“ -Anmöglichkeiten übereinstimmen intestine mit der Augmentationsstrategie. Während KI Optionen generiert, Daten analysieren und Einblicke liefern, müssen endgültige Entscheidungen und Kommunikation beim Menschen bleiben.
• Kernkompetenzen von PM sind wertvoller als je zuvor: KI-Agenten werden mehr von den Informationsfokussierungen durchführen. Wir müssen unsere einzigartigen menschlichen Fähigkeiten weiterentwickeln: strategisches Denken, Empathie, Stakeholdermanagement und organisatorische Führung.

Die Zukunft des Produktmanagements wird von den Auswahlmöglichkeiten für zukunftsorientiertes PMS geprägt sein, nicht nur durch die Fähigkeiten der KI. Die erfolgreichsten und adoptiertesten Ansätze werden menschlich zentriert sein und sich darauf konzentrieren, was PMs tatsächlich auszeichnen müssen. Diejenigen, die diese strategische Partnerschaft mit AI beherrschen, werden nicht nur überleben, sondern auch die Zukunft der Rolle definieren.

Referenzen

(1) Y. Shao, H. Zope et al. (2025). „Zukunft der Arbeit mit KI -Agenten: Auditing Automatisierung und Augmentationspotential in den US -amerikanischen Belegschaft.“ ARXIV Preprint Arxiv: 2506.06576v2. https://arxiv.org/abs/2506.06576

(2) S. Lynch (2025). „Was Arbeiter wirklich von KI wollen.“ Stanford Report. https://information.stanford.edu/tales/2025/07/what-workers-really-want-from-ai