我對商學院及GMAT考試未來的大膽預測
好久沒有寫新的長篇文章了。今天，我將深入探討商學院教育與 GMAT考試未來趨勢，分享我對其發展的大膽預測。根據 GMAC 對商學院未來雇主的研究報告，以及前線校友所傳來的最新資料，我們可以看到兩個影響 GMAT考試 的重要趨勢：
- 過去的傳統商學就業職位在快速縮編。首當其衝的應該是 Data Analyst。傳統的Marketing, HR也都在危險區。
- 雇主跟商學院漸漸地把「如何跟 AI 協作」「AI-related capabilities」當作未來重點考核或教授項目之一。
而我們回來看看現在檯面上的標準化考試（GMAT/GRE），老實說跟 AI capabilities的直接相關性並沒有很高。這些考試注定是落後於時代的，如果再不徹底改革，而只是像現在一樣把考試改短改簡單，那麼絕對會被淘汰。對於希望掌握 GMAT考試未來趨勢 的考生而言，理解這些變革至關重要。
拿我比較熟悉的 GMAT 而言，就算拿掉了句子改錯（SC）跟寫作（AWA），剩餘的科目我們來盤點一下：為了更好地應對未來的挑戰，我們必須重新審視 GMAT考試 所評估的能力，特別是在AI時代下，哪些能力會變得更為關鍵。
關聯性最高：
- 資料充分性（DS） -> 有助於讓我們在跟AI協作時，在prompt/input中給出充分的資料。
- 批判式推理（CR） -> 有助於驗證 AI 過度樂觀或悲觀產生的一面倒偏見推論。
- 整合推理（MSR）、圖表判讀（GT） -> 需要在大量資料中做對照，驗證AI的產出是否基於事實，或者出自幻覺。
而個人認為關聯性相對不高的：
- 整篇文章閱讀理解（RC） -> 長文都可以靠AI整理摘要＋問答了。
- 純數學計算（PS） -> 現在的模型加上可以自動調用工具，計算應該不是什麼問題。
掌握 GMAT 考試未來趨勢：AI 時代的能力重心轉移
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所以我大膽預測未來 GMAT 等標準化考試肯定會有再一波的改變，測驗會導向以「與AI協作的情境為主」。理解這些轉變，對於準備 GMAT Focus Edition 的考生來說，意義重大。
由於標準化考試的本質，不太可能出現「現場實操AI」「現場寫指令」這種開放式的測驗。但是測驗的題目很有可能改成像以下這樣，這也正是 GMAT考試 為適應新趨勢可能做出的調整：
您是一家中型區域性航空公司的策略長。近年來，公司核心的商務旅客市場正不斷被高鐵和新興的低成本航空公司侵蝕。您的目標是利用生成式AI，構思一個能有效提升現有商務旅客忠誠度與顧客終身價值（Customer Lifetime Value）的新世代忠誠度計畫。
以下是提交給AI助理的幾個備選提示詞。考量到策略的深度與創新性，哪一個提示詞最有可能引導AI產生最具突破性且切實可行的方案？
A) 扮演一名市場情报分析師。請彙整全球頂級航空公司與連鎖飯店的忠誠度計畫，拆解其會員等級、獎勵機制與合作夥伴策略，目標是提煉一份競爭格局報告，總結出現有市場中最受商務旅客歡迎的五大核心策略，並評估其在區域航空市場的可複製性。
B) 扮演一名航空業的頂尖策略顧問。請針對面臨激烈競爭的區域性航空公司，為其重視效率的商務旅客構思一個跳脫傳統里程累積的新世代忠誠度計畫。方案需聚焦於提供『極致便利性』與『無縫旅行體驗』，請提出三個具體方案，並闡述各自如何體現『時間價值』的核心吸引力。
C) 扮演一名用戶體驗設計專家。為提升商務旅客的互動與黏著度，請為本公司的手機App設計一套完整的遊戲化忠誠度系統。此系統需包含具體的成就徽章、進階挑戰與社群排行榜機制，並詳細說明其設計邏輯如何對應商務旅客的心理動機，以驅動其產生持續性的品牌互動。
以上這道題目，就是融合了傳統的「數據充分性」（DS）跟「批判式推理」（CR），且直接與AI capabilities關聯的想像題型。這類題型將是 GMAT Focus 評估未來商管人才潛力的重要方式。或者，像是以下這道題：
背景說明:
您是一家連鎖咖啡品牌 “Urban Beans” 的行銷經理。公司正考慮在下個季度於全國範圍內推出一款名為「燕麥奶氮氣冷萃咖啡」(Oat-Nitro Cold Brew) 的新產品。為了預測市場反應，您的團隊使用了一個AI預測模型，並提供了以下三份資料，請根據這些資料回答問題。
資料一：用於訓練AI模型的部分客戶數據樣本
這份表格顯示了此次AI模型訓練所使用的客戶數據子集，這些數據來自公司在A市中心商業區分店為期一週的試賣活動。
資料二：AI模型的銷售預測報告
(圖表) 一張陡峭上升的折線圖，標題為「燕麥奶氮氣冷萃咖啡未來六個月全國銷售預測」。橫軸為月份（從第一月到第六月），縱軸為預測銷售量（單位：萬杯）。折線從第一個月的5萬杯，線性飆升至第六個月的80萬杯。
(文字摘要) 「我們的預測模型顯示，新產品『燕麥奶氮氣冷萃咖啡』將在全國市場取得巨大成功。基於其在A市試賣期間對各年齡層的廣泛吸引力，以及參考了我們在2018年成功推出『海鹽焦糖拿鐵』的歷史數據，我們預計六個月內全國總銷售額將穩定成長，達到每月80萬杯的亮眼成績，信賴區間為95%。」
問題:
作為行銷經理，在審閱了AI提供的所有資訊後，若要根據此預測來制定全國上市策略，您認為最大的策略性風險是什麼？
A) AI的文字摘要中可能存在「幻覺」，因為公司2018年並未推出過「海鹽焦糖拿鐵」。
B) AI模型的預測過於樂觀，因為其訓練數據可能存在嚴重的抽樣偏誤。
C) 圖表顯示的線性增長不切實際，因為市場反應通常會隨季節性因素波動。
D) 競爭對手可能會在同期推出類似產品，從而影響實際銷售表現。
這道就是融合了現有的 圖形與表格詮釋（graph analysis & table interpretation）、多來源推理（multi-source reasoning）的想像。這類題目也印證了 GMAT考試未來趨勢 將更側重實用性與批判性思維。
我是台灣留學考試教學者中，第一批研究 AI 終端應用、導入AI在課程中、倡導同學使用 AI 的人。我在跟AI協作的過程中，終於發現了當年自己為什麼會考 GMAT 760。原來商學院所需的能力，一直都跟 AI 相關，只是現有的考試結構沒有辦法將其彰顯。這也讓我對 GMAT 考試 的本質有了更深的理解，並將這些思考放在這個連結中：
https://dustingmat.com/archives/4980
而現有的考試未來也將靠攏這個趨勢，除非他們想要飲鳩止渴、自取滅亡。這也正是我們討論 GMAT考試未來趨勢 的核心意義。
我認為標準化考試並不會消失，學校仍然需要有一套標準評估申請者的潛力。接下來，讓我們期待那一天的到來。一個真正能夠對應雇主需求（找到能夠統籌AI的人才），也能夠真正篩選潛力人士的下一世代 GMAT 考試，它將更好地適應 GMAT考試未來趨勢。
