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Produktmanager, Designer und Entwickler: Wie sieht ihre Zukunft in einer Welt voller KI aus?von@kamilaselig
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Produktmanager, Designer und Entwickler: Wie sieht ihre Zukunft in einer Welt voller KI aus?

von Kamila Selig6m2024/01/26
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Die Prognosen für die Zukunft von Tech-Arbeitsplätzen und die Makrotrends, die sich auf unsere kollektive Erfahrung auswirken werden
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Offensichtlich wird keine Jobfamilie über Nacht verschwinden; Veränderung braucht Zeit. Der Blick in die Zukunft hilft jedoch dabei, die Energien aller zu orientieren und die Karriere vor dem düsteren Abstieg von Arbeitsplätzen zu bewahren.

Das Lesen von AI-Job-Impact-Berichten kann Ihnen schwindlig werden:



  • Weltwirtschaftsforum : „In den nächsten fünf Jahren werden 83 Millionen Arbeitsplätze verloren gehen und voraussichtlich 69 Millionen geschaffen werden“


  • 40 % der weltweiten Arbeitskräfte – 1,4 Milliarden Menschen – müssen sich umschulen. ( IBM-Studie )


Als Produktmanager stelle ich mir natürlich die Frage, ob es in der Post-KI-Welt eine Zukunft für meine Karriere gibt.


Diese Zahlen können schlimm genug klingen, um das Handtuch zu werfen und zu sagen: „Nun, ich gebe wohl einfach auf, schau weg und schau, was passiert.“ Aber mein ganzer Anspruch ist das:


  • disruptive Trends sind weit im Voraus sichtbar, wenn man richtig schaut und einige Störgeräusche durchschauen kann,


  • Es ist relativ einfach, ein gewisses Maß an operativem Fachwissen in einer neuen Technologie zu erlangen.


Es gibt Arbeitsplätze, die in den nächsten Jahren wahrscheinlich fast vollständig verdrängt werden (meine einzige Wette betrifft den Kundensupport an vorderster Front), und dann gibt es Arbeitsplätze, die einen Boomzyklus durchlaufen werden.


Für diese wird der traditionelle Markt nicht in der Lage sein, genügend Angebot bereitzustellen, und wir werden eine ähnliche Umbenennung der Qualifikationen erleben, wie wir es in den letzten 10 bis 15 Jahren bei Coding-Bootcamps gemacht haben.


Die meisten von uns in der Technologiebranche werden wahrscheinlich irgendwo in der Mitte landen: Auch wenn die Veränderungen schnell kommen, haben wir die Wahl und den Luxus, uns auf neue Fähigkeiten (und Möglichkeiten) zu konzentrieren, anstatt einen kompletten Umstieg zu benötigen.

Designer, Entwickler und PMs: KI wird einige töten und einige erschaffen

Bis 2027 ( Weltwirtschaftsforum ):

  • Die Nachfrage nach Designern wird etwas zunehmen;


  • Abhängig von der Art des Entwicklers könnten die Arbeitsplätze um bis zu 25 % steigen (wobei Blockchain-Entwickler zu den Spitzenreitern gehören!)


  • Etwa 10 % der PM-Arbeitsplätze werden wegfallen und etwa 10 % werden neu hinzukommen, also Netto-Null. Produktmanagement ist eigentlich eine der höchsten Anforderungen an KI-Talente . Aber die Erfahrung eines KI-PM im Vergleich zu einem zufälligen PM ist nicht austauschbar, daher besteht der Hauptvorteil darin, so nah wie möglich an der wachsenden Technologie (sei es KI oder eine andere) zu sein.


Weitere Rollen finden Sie auf Seite 30 unter: https://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2023.pdf


Makrotrends, die unsere individuelle Erfahrung beeinflussen: Engels Pause und Solows Paradoxon

Es braucht mehr als nur Jobchancen, die darüber entscheiden, wie wir Fortschritte, unsere eigene Relevanz und Karrieren in den nächsten ein bis zwei Jahrzehnten erleben. es wird auch von makroökonomischen Trends beeinflusst.

Die mittelfristigen Auswirkungen mögen insgesamt nur schlecht sein, aber wir werden die Trendwende hoffentlich noch erleben: Engels‘ Pause

Engels‘ Pause beschreibt die britische industrielle Revolution im frühen 19. Jahrhundert, als die Löhne der Arbeiterklasse stagnierten, während das BIP schnell wuchs. Es gibt mehrere Theorien. Das Fazit lautet, dass die Eigentümer und Investoren der boomenden Unternehmen die Gewinne einsteckten und die Löhne relativ niedrig hielten.


Wenn es Ihnen bekannt vorkommt – Carl Benedikt Frey argumentiert, dass sich fortgeschrittene Volkswirtschaften jetzt in einer neuen „Computerrevolution nach 1980“ befinden (Engels‘ Pause).


Er erklärt, dass frühe arbeitsersetzende Technologien dazu neigen, die Löhne zu senken; Sobald hochentwickelte Technologien zur Arbeitssteigerung auftauchen, steigen Löhne und die Nachfrage nach Talenten tendenziell:


„Wenn die Technologie die Arbeitskraft bei bestehenden Aufgaben ersetzt, können die Löhne und der auf Arbeit entfallende Anteil des Volkseinkommens sinken. Wenn hingegen der technologische Wandel die Arbeitskraft erhöht, wird er die Arbeitnehmer bei bestehenden Aufgaben produktiver machen oder völlig neue arbeitsintensive Aktivitäten schaffen.“ , wodurch die Nachfrage nach Arbeitskräften steigt.


(…) Der wachsende Kapitalanteil am Einkommen führte dazu, dass die Gewinne aus dem technischen Fortschritt sehr ungleich verteilt waren: Die Unternehmensgewinne wurden von den Industriellen eingenommen, die sie in Fabriken und Maschinen reinvestierten.“


Das ist ein optimistisches Zeichen! Und abgestimmt auf die Erwartungen der Unternehmen:


87 % der befragten Führungskräfte glauben, dass Mitarbeiter durch generative KI eher erweitert als ersetzt werden. IBM


Aus OWF :


„Während einige Experten untersuchen, wie sich generative KI und Automatisierung auf die aktuellen Aufgaben der Mitarbeiter auswirken, unterteilen sie die Arbeit in drei Arten: transaktionale, relationale und kompetenzbezogene Arbeit. Ein Großteil unserer Transaktionsarbeit wird durch eine Kombination aus robotergestützter Prozessautomatisierung, maschinellem Lernen und generativer KI ersetzt, während Arbeiten, die umfassendes Fachwissen oder menschliche Zusammenarbeit erfordern, zunehmend erweitert werden.“


Das Warten auf die unmittelbaren Anzeichen einer KI-Revolution könnte ein Nickerchen sein: Solows Paradoxon und die Produktivitäts-J-Kurve

Solows Paradoxon und Erik Brynjolffsens Produktivitäts-J-Kurve Sprechen wir über ein ähnliches Phänomen: Wenn wir (wir in Volkswirtschaften, Unternehmen, CEOs und Investoren) Geld in eine „bahnbrechende“ Technologie stecken, scheinen sich die Auswirkungen erst nach einiger Zeit zu zeigen:


Eine ähnliche Frage wurde 1987 aufgeworfen, als der Ökonom Robert Solow eine Diskrepanz zwischen dem aufkeimenden Computerzeitalter und den erwarteten Produktivitätssteigerungen beobachtete – eine Beobachtung, die heute als „Solows Paradoxon“ bekannt ist.


Unternehmen und Regierungen steckten Geld in die IT-Infrastruktur, doch der erwartete Produktivitätssprung blieb auffällig aus. Aufgrund dieses Paradoxons fragten sich viele, ob das Problem nicht in der Leistungsfähigkeit der Technologie, sondern vielmehr in der Art und Weise ihrer Umsetzung lag. ( OWF )


Erik Brynjolffsen erklärt, warum das passieren könnte:


Allzwecktechnologien ermöglichen und erfordern erhebliche ergänzende Investitionen, einschließlich der gemeinsamen Entwicklung neuer Prozesse, Produkte, Geschäftsmodelle und Humankapital. Diese ergänzenden Investitionen sind oft immateriell und werden in den Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen nur unzureichend erfasst, selbst wenn sie wertvolle Vermögenswerte für das Unternehmen schaffen.


Er gibt ein Beispiel für den Ersatz der Dampfmaschine durch Elektromotoren , und warum es eine Weile dauerte, bis die revolutionären Auswirkungen der Elektromotoren eintraten: Die erste Generation von Fabrikmanagern holte die Dampfmaschine heraus – aus einer Fabrik, die speziell für die Grenzen der Dampfmaschine gebaut und um diese herum organisiert wurde – und ließ sich darauf ein der Elektromotor an seine Stelle.


Erst als die neue Welle von Managern die Systeme und Arbeitsabläufe für die Erschwinglichkeit des Elektromotors neu gestaltete, konnten die erwartete Innovation und Produktivität sichtbar werden.

Niemand sollte sich darauf verlassen, dass Arbeitgeber eine effektive Umschulung vorantreiben

Man könnte sagen: „Okay, wenn KI so wichtig ist und es nicht genug Talente gibt, die man einstellen kann, dann werden die Unternehmen sicherlich Geld investieren, um Leute auszubilden.“ Und sicher werden sie es tun; Es gibt viele Statistiken, die das bestätigen.


Es besteht jedoch bereits eine erhebliche und zunehmende Diskrepanz zwischen dem, was (und wie schnell) Unternehmen bieten können, und dem, was die Menschen für ihre Arbeit benötigen – ganz zu schweigen davon, was die Arbeitnehmer benötigen, um auf dem Arbeitsmarkt wettbewerbsfähig zu sein, und nicht nur geringfügig besser auf ihren bestehenden Arbeitsplätzen. eng definierte Berufe. Aus OWF :


Ok, was ist also das Rezept, um hier über Wasser zu bleiben?

Auf individueller Ebene besteht eine entmutigende Diskrepanz zwischen:

  • Die vagen Versprechungen darüber, was KI leisten soll oder wie sie unsere Arbeit revolutionieren soll , im Vergleich zu dem, was die bestehenden Produkte derzeit in der Praxis leisten können;


  • zwischen dem, wonach die Nachfrage nach KI-Talenten sucht, und dem, wo sich der Angebotsmarkt heute befindet (d. h. wo wir, die Mitarbeiter, sind).


Aber beide Trends sind bewegende Teile; Der Schlüssel liegt darin, einer der Teile zu sein, die sich weiterentwickeln, und nicht zurückzubleiben. Das Gegenmittel besteht darin, etwas zu nutzen, etwas aufzubauen und etwas zu lernen (worauf ich in meinem nächsten Beitrag eingehen werde), bis unweigerlich jeder von uns beginnt, die Anwendungen und Möglichkeiten zu bemerken, die tatsächlich Fortschritt bringen:


PS. Wenn Ihnen dieser Beitrag gefallen hat, könnten Ihnen meine Zukunftsaussichten auf hypegeist.substack.com gefallen, wo ich pragmatische Ansichten zu disruptiver Technologie und ihren Chancen schreibe, mit einer Prise tiefer Einblicke in Daten und Markteinblicke.


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