商学院和GMAT的未来：我的大胆预测
好久没写长文了。今天，我想大胆预测一下商学院和 GMAT 考试的未来。参考 GMAC 关于商学院未来就业趋势的研究报告，以及一线校友的最新反馈，我们可以看到两大趋势：
- 传统商科就业岗位正在快速缩减，首当其冲的可能是数据分析师。传统的市场营销和人力资源岗位也面临风险。
- 雇主与商学院正逐渐将「如何与 AI 协作」和「AI 相关能力」视为未来招聘或教学的重点。
而我们回来看看现在檯面上的标准化考试（GMAT/GRE），老实说跟 AI capabilities的直接相关性并没有很高。这些考试注定落后于时代。如果它们不进行彻底改革，只是像现在这样缩短或简化，那绝对会被淘汰。
拿我比较熟悉的 GMAT 而言，就算拿掉了句子改错（SC）跟写作（AWA），剩余的科目我们来盘点一下：
关联性最高：
- 数据充分性（DS） -> 帮助我们在与 AI 协作时，提供更充分的提示词（prompt）和输入数据。
- 批判式推理（CR） -> 帮助我们验证 AI 可能产生的过于乐观或悲观的片面推论。
- 综合推理（MSR）、图表判读（GT） -> 需要在海量数据中进行比对，以验证 AI 输出的准确性，避免“幻觉”。
而个人认为关联性相对较低的：
- 篇章阅读理解（RC） -> 长篇文章的摘要和问答都可以交给 AI 完成。
- 纯数学计算（PS） -> 现在的 AI 模型可以调用工具，计算能力已不成问题。
所以我大胆预测未来 GMAT 等标准化考试肯定会有再一波的改变，测验会导向以「与AI协作的情境为主」。
鉴于标准化考试的性质，不太可能出现“现场操作 AI”或“现场编写提示词”这类开放式测试。但考试题目很可能朝着以下方向演变：
您是一家中型区域性航空公司的策略长。近年来，公司赖以生存的商务旅客市场正受到高铁和新兴低成本航空公司的激烈冲击。您的任务是利用生成式 AI，构思一个能够有效提升现有商务旅客忠诚度和顾客终身价值（Customer Lifetime Value）的新一代忠诚度计划。
以下是提供给 AI 助理的几个备选提示词。考虑到策略的深度和创新性，哪一个提示词最有可能引导 AI 产生突破性且切实可行的方案？
A) 扮演一名市场情报分析师。请汇整全球顶级航空公司和连锁酒店的忠诚度计划，拆解其会员等级、奖励机制及合作方策略。目标是提炼一份竞争格局报告，总结出当前市场上商务旅客最青睐的五大核心策略，并评估其在区域航空市场的可复制性。
B) 扮演一名航空业顶尖策略顾问。针对面临激烈竞争的区域性航空公司，为其重视效率的商务旅客构思一个跳脱传统里程累积的新一代忠诚度计划。方案需聚焦于提供“极致便利性”与“无缝旅行体验”，请提出三个具体方案，并阐述各自如何体现“时间价值”的核心吸引力。
C) 扮演一名用户体验设计专家。为提升商务旅客的互动和黏性，请为本公司手机 App 设计一套完整的游戏化忠诚度系统。此系统需包含具体的成就徽章、进阶挑战和社群排行榜机制，并详细说明其设计逻辑如何对应商务旅客的心理动机，以驱动其持续性的品牌互动。
这道题融合了传统的“数据充分性”（DS）和“批判式推理”（CR），并直接关联 AI 能力，是未来考试的一种可能形态。再看这道题：
背景说明:
您是一家连锁咖啡品牌“Urban Beans”的行销经理。公司正考虑在下个季度于全国范围内推出一款名为“燕麦奶氮气冷萃咖啡”（Oat-Nitro Cold Brew）的新产品。为了预测市场反应，您的团队使用了一个 AI 预测模型，并提供了以下三份数据，请根据这些数据回答问题。
数据一：用于训练 AI 模型的部分客户数据样本
这份表格展示了本次 AI 模型训练所使用的客户数据子集，这些数据来自公司在 A 市中心商业区分店为期一周的试卖活动。
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数据二：AI模型的销售预测报告
(图表) 一张陡峭上升的折线图，标题为“燕麦奶氮气冷萃咖啡未来六个月全国销售预测”。横轴为月份（从第一月到第六月），纵轴为预测销售量（单位：万杯）。折线从第一月的5万杯，线性飙升至第六个月的80万杯。
(文字摘要) “我们的预测模型显示，新产品‘燕麦奶氮气冷萃咖啡’将在全国市场取得巨大成功。基于其在 A 市试卖期间对各年龄层的广泛吸引力，以及参考了我们在 2018 年成功推出‘海盐焦糖拿铁’的历史数据，我们预计六个月内全国总销售额将稳定增长，达到每月 80 万杯的亮眼成绩，信赖区间为 95%。”
问题:
作为行销经理，在审阅了 AI 提供的所有信息后，若要根据此预测来制定全国上市策略，您认为最大的策略性风险是什么？
A) AI 的文字摘要中可能存在“幻觉”，因为公司 2018 年并未推出过“海盐焦糖拿铁”。
B) AI 模型的预测过于乐观，因为其训练数据可能存在严重的抽样偏误。
C) 图表显示的线性增长不切实际，因为市场反应通常会随季节性因素波动。
D) 竞争对手可能会在同期推出类似产品，从而影响实际销售表现。
这道题融合了现有的 图形与表格诠释（graph analysis & table interpretation）、多来源推理（multi-source reasoning），也是一种未来的考试设想。
我是台湾留学考试教学者中，第一批研究 AI 终端应用、将 AI 融入课程、并倡导学生使用 AI 的人。在与 AI 协作的过程中，我终于明白了当年自己为何能考到 GMAT 760。原来商学院真正需要的能力，一直都与 AI 相关，只是现有的考试结构未能充分体现。我在这个链接中进行了阐述：
https://dustingmat.com/zh-cn/archives/7218
未来的考试也将趋向这个方向，除非它们想自寻死路。
我认为标准化考试并不会消失，学校仍然需要有一套标准评估申请者的潜力。 让我们一起期待那一天的到来：一个真正符合雇主需求（培养能够统筹 AI 的人才），并且能够真正筛选出潜在优秀人才的下一代 GMAT 考试。
