這兩年 AI 已經徹底改變我們的生活，也成為 MBA 校園最熱門的話題之一。不過，MBA 到底怎麼把 AI 融入學習？學生又真的會在課堂、專案甚至實習中使用 AI 嗎？
最近我找了 Wharton 學妹、升上二年級的 Nicole 聊聊。她在 MBA 第一年，就透過學生社團、研究中心以及企業合作計畫，參與了多個 AI 專案。從她的經驗來看，Wharton 想培養的，不只是「會用 AI」的學生，而是知道怎麼把 AI 真正帶進商業應用的人。（延伸閱讀：從國際生求職，到 AI 時代的 MBA！Darden Adcom Merav：學會使用工具，更要學會做決策）
AI 不只是課程，而是真的打造產品
Nicole 第一學期參加 Wharton AI & Analytics Club 舉辦的 AI Product Management Training。這是一個由學生主導、為期十週的培訓，每週大約投入三到五小時。
這個培訓不是坐在教室裡學 AI 理論，而是直接照著打造產品的流程走一遍。從第一週開始，學生就要搭配 AI 工具，思考自己想解決什麼問題，接著尋找共同創辦人、設計產品，最後在 Demo Day 展示成果，由具有 VC 背景或較多 AI 經驗的學生擔任評審，提供產品回饋。
Nicole 和組員打造的是一個協助 MBA 學生準備求職面試的 AI Agent。它能模擬不同公司的面試官、蒐集面試題庫、整理公司最新消息，減少學生自己搜尋資料的時間。
雖然這個培訓由學生主導，但資源一點都不馬虎。Nicole 說，社團經常邀請 Wharton 的明星教授，像是 Stefano Puntoni、Daniel Rock 等人，分享 AI 在商業上的應用。
她還特別跟我說：「Sabina，這些教授的課超搶手，基本上一年級生應該是搶不到的，但是因為社團關係能有機會接觸，感覺很棒！」
這也是我一直覺得 MBA 很有趣的地方。有時候真正珍貴的學習，不一定只發生在選到什麼課，而是你能不能主動運用學校裡的各種資源。（延伸閱讀：新發現的興趣，成為找實習重點項目 Wharton MBA Clea：在 MBA，挑戰了很多想都沒想過的事！）
AI 學習延伸到企業合作，體驗真正的顧問專案
第一學期的培訓，讓 Nicole 實際走過一次把 AI 做成產品的過程；到了第二學期，她又進一步成為 Wharton AI & Analytics Initiative 的 AI Fellow，參與學校與企業合作的專案。
Nicole 負責的專案，是與 Accenture 合作研究建立一個 AI Agent 所需要的實際成本。
身為 MBA 學生，她擔任 Business Engagement Lead，和賓州大學 Data Science 碩士生，以及五、六位大學部學生組成團隊。大家每週開會、研究，分析企業導入 AI Agent 所需要的各種成本，再由 Nicole 每週向 Accenture 報告進度，並在最後正式發表研究成果。（推薦閱讀：與Adcom有約》Leadership is a team sport！Wharton在找願意為社群付出的學生！）
聽起來，Nicole 做的事情其實已經很像一個 Consulting Project。她也告訴我：「我的組員們聰明又認真，而且都用數學溝通，所以我一開始還不知道他們在做什麼！哈哈！但是整個過程滿有趣的，也很有收穫，而且跟我目前在 ServiceNow 的 Strategy Finance 實習很有關聯。」
原本 Nicole 以為，金融相關的實習可能還是比較傳統，但實際進去後才發現，自己每天都在用 Claude 跑財報分析、建立 Model，工作早已跟 AI 脫不了關係。（延伸閱讀：AI 是未來的商業語言！盤點歐美那些把 AI 放進核心課程的 MBA！ ）
不過，她也觀察到，不是每個產業、每家公司擁抱 AI 的速度都一樣。像部分金融業、管顧業對 AI 的態度仍相對保守，有些工作還是高度仰賴人力。我也跟她分享了在管顧業、科技業的 MBA 校友在 podcast 中聊到的 AI 趨勢。
當 AI 逐漸改變工作型態，下一步怎麼走？
最近跟學生聊天，我都會問問他們，在 AI 強勢來襲的這個時候，對未來找工作有什麼想法。
Nicole 原本也考慮過科技業的 PM 實習，但她跟我說：「從我的角度來看，AI 已經可以取代一部分初階 PM 的工作內容。如果我本來就沒有 PM 相關經驗，這時候再去跟有經驗的人競爭，可能沒有太大優勢，所以後來才轉個方向，找到現在的實習。」（關於在校生找科技業實習，推薦你看看 從焦慮找實習，到看見更多可能！Kellogg MBA Johnson：這一年，我重新理解 MBA 的意義 ）
我覺得這個觀察很有意思。過去很多學生念 MBA，就是希望趁這兩年轉產業、轉職能。但到了 AI 快速改變工作內容的現在，過去走得通的路，未來是不是還一樣走得通？
我反而會建議大家回到自己身上想一想：我的優勢到底是什麼？過去累積的產業經驗，可以怎麼跟 AI 結合，而不是全部歸零、重新開始。
Nicole 最後找到的實習還是在金融領域，但工作內容大量運用 AI，甚至有不少地方很像 PM。她也提到，這段時間密集使用 AI，再加上自己過去多年 Finance Professional 的經驗，反而讓她更能判斷現階段 AI 做得到什麼、又有哪些事情還做不到。
我也跟 Nicole 說，很多人一想到 PM，就直覺覺得一定要去科技業。但其實金融業也有產品，每個產業都有自己的產品。（推薦閱讀：2019台灣MBA高峰論壇》Wharton讓金融能力成為血液，搭配豐富資源多元發展！）
想做產品，不一定非得把自己塞進「科技業 PM」這條路。如果能把原本累積的產業 Know-how，加上產品思維與 AI 能力，搞不好反而更有自己的優勢。
Wharton 不只是金融強校，也投入大量資源發展 AI
聊到 Wharton 對 AI 的態度，Nicole 覺得一個很明顯的特色是：學校對 AI 的討論相當開放，也希望學生在 MBA 階段，就開始建立未來職場所需要的新能力。（延伸閱讀：2018台灣MBA高峰論壇》全美第二大MBA學程Wharton，資源豐富遍佈美國東西岸）
多數教授並不排斥學生使用 AI。Nicole 笑說，有教授甚至直接告訴學生：「如果這個時代，你不用 AI 幫助閱讀，反而才會被淘汰。」
Wharton 一直以 Finance 聞名，但 Nicole 觀察，這幾年學校投入了大量資源發展 AI。從課程、研究中心、企業合作到學生社團，只要學生有興趣，都能找到很多參與的機會。（推薦閱讀：Taiwan MBA Circle》AI 不只是 ChatGPT：MBA 校友如何把 AI 變成工作夥伴？）
新的學期，Nicole 即將到 Wharton 位於舊金山的校區上課。到了科技產業的大本營，相信她又會看到更多 AI 如何實際進入商業世界。
我也很期待過一陣子再找她聊聊，看看到時候又有什麼新的觀察。
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