動態表單測試_0427

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上課時間 2026/04/29 07:00 ~ 2026/04/29 17:00 查看更多
上課地點 231台灣新北市新店區寶中路119號 104人力銀行
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喜愛Nabi的人,Nabi 喜愛的人
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104 人資市集 (測試用)
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【證照準備】AI時代的備考策略怎麼做?

115年度全國技術士技能檢定,第二梯次報名只到5/5截止,你今年有要報考嗎? 前陣子採訪了就業服務乙級通關者Amanda,她分享備考最大的兩個痛點:法規內容死背記不住,加上修法後考古題的舊解答可能已經過時,讓備考效率大打折扣。 這次小編請AI分身製作影片,整理出3個實用的AI備考方法, 不僅就服乙適用,其他證照或考試也可以直接套用: ① 題目解答+法規驗證:用ChatGPT、Claude、Gemini詢問題目解答,並要求附上官方法規連結,確保你讀的是最新版本。 ② 理解取代死背:與其硬記法規條文,不如請AI解釋背後邏輯,理解後上考場遇到變形題也能應對。 ③ 打造專屬備考家教:把題庫、考古題、相關法規PDF上傳到NotebookLM,它會依據你的資料回答問題,不跑題、不亂說。 完整就服乙懶人包備考內容: https://blog.104.com.tw/level-b-technician-for-employment-service/?utm_source=104&utm_medium=104nabi_aiclassroom

AI讓產品開發從6個月變1天:PM再不轉型,價值正在消失

過去十年,產品經理的工作模式其實沒有太大變化。 大多數PM的日常仍圍繞在三件事:整理需求、規劃roadmap、推動開發進度。這套方法在網路與行動時代行之有年,也培養出一整套成熟的產品流程與分工。 但現在,這個前提正在被動搖。 生成式AI的出現,讓產品開發的門檻大幅降低。過去需要工程與設計協作數週甚至數月才能完成的內容,如今透過AI工具,幾小時內就能做出初步版本。從文件撰寫、流程設計到簡單原型,都可以快速生成。 當「做出產品」變得越來越容易,一個更根本的問題開始浮現: 如果執行不再稀缺,產品經理的價值還剩下什麼? 在AI原生公司Anthropic,這個問題已經不是未來,而是現實。產品開發的節奏不再以季度或半年為單位,而是以「幾天內完成一次驗證」來運作。這樣的變化,也迫使產品角色重新定義。 在一場公開訪談中,Claude Code和Cowork產品負責人Cat Wu提到,AI時代的PM,不再只是負責推動流程,而是必須主導決策與實驗方向。 這樣的轉變,代表的不只是工具升級,而是一整套工作邏輯的改寫。 從穩定規劃到快速實驗:產品節奏正在改變 傳統產品開發強調長期規劃。PM需要在專案初期蒐集需求、整理優先順序,並規劃出清楚的roadmap,讓團隊能在接下來的幾個月甚至半年內依序推進。 這種方式的前提是:開發成本高、修改成本也高,因此需要事前盡可能想清楚。 但當AI降低了開發與修改的成本,這個前提開始失效。 在Anthropic這類AI公司中,產品不再依賴長期規劃,而是以「實驗」為單位快速推進。團隊更關注的,不是未來三個月要做什麼,而是下一個最值得驗證的假設是什麼。 這種模式帶來一個明顯轉變:產品開發不再是線性的執行流程,而更像是一連串快速迭代的決策循環。 對PM來說,重點不再是把計畫排好,而是持續做出選擇。 從接收需求到重新定義問題 另一個明顯的變化,是PM面對需求的方式。 在傳統情境中,PM往往需要蒐集來自用戶、業務或主管的需求,整理後轉化為產品規格,再交由工程與設計實作。 但在AI時代,這樣的流程已經不夠。 因為AI讓「實作」變容易,真正困難的反而是「判斷這個需求是否值得做」。 許多需求其實只是表象,背後對應的是更深層的問題。如果PM只是照單全收,產品很容易陷入功能堆疊,卻無法真正解決使用者痛點。 因此,AI PM更重要的能力,是拆解問題、釐清本質,並重新定義要解決的核心。 換句話說,從「需求管理者」,轉變為「問題定義者」。 從協調者到能動手驗證的人 過去,PM的主要角色是協調不同職能。產品、工程、設計各司其職,PM負責整合資訊與推動進度。 但隨著AI工具的普及,這種分工正在鬆動。 現在的PM,可以透過AI快速產出流程草圖、使用情境、甚至初步原型,讓討論不再停留在抽象層,而是直接以具體版本為基礎。 這樣的改變,使PM不再只是「轉述需求的人」,而是能夠親自驗證想法的人。 對團隊而言,這也意味著決策速度加快。許多原本需要開會反覆討論的問題,可以透過快速產出版本來驗證,而不是單純依賴想像。 AI產品的關鍵,不只是能用,而是可信 AI產品帶來的另一個挑戰,是「可靠性」。 許多AI功能在展示時看起來表現不錯,但只要在關鍵情境中出現錯誤,就可能嚴重影響使用者信任。例如提供錯誤資訊、誤解使用者意圖,或在重要任務中失效。 這也是為什麼,「完成度95%」在AI產品中往往不夠。 因為剩下的5%,很可能正好發生在最關鍵的時刻。 因此,PM需要思考的不只是功能是否可行,而是產品在不同情境下的穩定性,以及如何設計機制來降低風險,例如提示使用限制、提供替代方案,或讓使用者更容易察覺錯誤。 產品的價值,不再只是能否完成任務,而是能否在關鍵時刻被信任。 轉型的關鍵,不在工具,而在工作方式 面對這些變化,許多PM的第一反應是學習新的AI工具。 這當然重要,但真正的轉型,其實發生在工作方式本身。 首先,是從「想清楚再做」轉變為「做了再優化」。 過去需要花大量時間規劃與對齊,現在則可以先做出版本,再透過回饋修正方向。 其次,是從「文件驅動」轉為「實驗驅動」。 產品決策不再只依賴文件與會議,而是透過實際測試來驗證。 最後,是從「分工合作」轉向「跨能力動手」。 PM不再只是整合資訊,而是能直接參與產出,縮短決策與執行之間的距離。 PM轉型的實際路徑 這樣的轉型並不需要一步到位,可以從三個階段逐步進行。 第一階段,是讓AI成為日常工作的助手。 例如用來整理資料、產出初稿、輔助分析,目標是建立基本的使用習慣。 第二階段,是重構工作流程。 開始用AI產出多個方案,並透過測試選擇方向,而不是只依賴單一版本。 第三階段,則是進入AI原生產品思維。 這時PM需要理解模型的能力與限制,並能設計出符合這些特性的產品體驗。 未來PM的核心能力,正在改變 在這樣的背景下,PM的核心能力也逐漸轉移。 快速產出原型的能力,讓想法可以更快被驗證。 問題拆解能力,決定是否能找到真正需要解決的核心。 對AI能力的理解,影響產品設計的可行性與風險。 而持續驗證與調整的能力,則成為產品成長的關鍵。 這些能力,與過去強調的流程管理或文件撰寫相比,更貼近「決策與判斷」。 PM的價值,正在被重新定義 當AI讓產品開發變得更容易,PM的價值就不再建立在「能不能把事情完成」,而是「能不能做出正確選擇」。 這包括判斷什麼值得做、如何驗證方向,以及在不確定中持續調整。 未來的產品經理,不一定需要成為工程師,但需要更接近產品本身——能快速理解問題、做出判斷,並讓想法在現實中被驗證。 這場轉變已經開始,而且不會等人。 對PM而言,關鍵不只是學會使用AI,而是重新思考,自己在產品中的角色,究竟是什麼。 https://www.youtube.com/watch?v=PplmzlgE0kg
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