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104人力銀行 / 智新資通股份有限公司 / 助理系統工程師 / 符合度分析
助理系統工程師 智新資通股份有限公司
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未具備

作業系統基本操作

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PHP

問題排除

測驗

伺服器網站管理維護

測驗

功能測試(function test)

測驗

使用者測試(Usability test)

測驗

問題追蹤處理(Bug tracking)

WordPress

已具備

Python

測驗

數據分析

測驗

產品開發

Github

測驗

PostgreSQL

測驗

tensorflow

測驗

PyTorch

測驗
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產品

12小時前

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。
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產品

04/24 17:26

如何請 AI 幫忙產出 Dashboard?從資料整理到圖表設計,一次掌握關鍵問法
在工作中,Dashboard 儀表板已經是許多團隊做決策的重要工具。無論是行銷成效追蹤、課程營運分析、業務銷售管理,或是網站流量觀察,Dashboard 都能幫助我們快速看懂數據變化。
但很多人遇到的問題是:
「我有資料,但不知道該看什麼。」
「我知道想做 Dashboard,但不知道圖表怎麼設計。」
「我想請 AI 幫忙,卻不知道怎麼問才有效。」
其實,AI 不只是幫你畫圖,更適合在 Dashboard 製作前期協助你釐清目標、整理指標、設計版面與產出分析洞察。只要問對問題,AI 可以大幅降低你從零開始做 Dashboard 的門檻。
一、先搞清楚:Dashboard 不是圖表集合,而是決策工具
很多人一開始做 Dashboard,會直接想:
「我要放折線圖、長條圖、圓餅圖。」
但真正好的 Dashboard,不是把很多圖表塞在同一頁,而是幫使用者快速回答問題。
例如:
行銷 Dashboard 要回答的是:
「這個月流量有沒有成長?哪個來源帶來最多轉換?」
課程營運 Dashboard 要回答的是:
「哪些課程最受歡迎?完課率是否正常?學員在哪個階段流失?」
業務 Dashboard 要回答的是:
「本月業績達標了嗎?哪個業務、產品或客戶貢獻最多?」
所以在請 AI 幫忙前,第一個關鍵不是丟資料,而是先說明 Dashboard 的使用目的。
二、第一步:請 AI 幫你定義 Dashboard 目標
你可以這樣問 AI:
我想製作一份 Dashboard,主題是「線上課程營運分析」。
使用對象是營運主管與課程企劃。
目的是每週追蹤課程流量、報名、購買、完課與學員回饋。
請幫我整理這份 Dashboard 應該回答哪些核心問題。
AI 可能會幫你整理出:
1. 本週整體營運表現如何?
2. 哪些課程帶來最多瀏覽與購買?
3. 使用者從瀏覽到購買的轉換是否正常?
4. 完課率與學習參與度是否有下降?
5. 哪些課程需要優先優化?
這一步很重要,因為它會決定後面要看哪些數據、放哪些圖表,以及 Dashboard 的整體架構。
三、第二步:請 AI 幫你整理關鍵指標 KPI
Dashboard 最常見的錯誤,是指標太多、重點不清楚。
你可以請 AI 幫你從目標反推 KPI。
範例 Prompt:
請根據以下 Dashboard 目標,幫我設計適合追蹤的 KPI。
主題:線上課程營運分析
目標:追蹤流量、報名、購買、完課與學員滿意度
使用者:營運主管、課程企劃
請用表格整理:指標名稱、指標定義、計算方式、適合圖表、觀察重點。
AI 可以幫你產出類似這樣的架構:
指標名稱:課程瀏覽量
指標定義:課程頁被瀏覽的次數
適合圖表:折線圖
觀察重點:流量是否成長
指標名稱:報名數
指標定義:免費或付費報名人數
適合圖表:長條圖
觀察重點:哪些課程吸引力高
指標名稱:購買轉換率
指標定義:購買人數 ÷ 瀏覽人數
適合圖表:趨勢圖
觀察重點:是否有轉換下降
指標名稱:完課率
指標定義:完成人數 ÷ 報名人數
適合圖表:橫條圖
觀察重點:課程內容是否留得住人
指標名稱:滿意度
指標定義:問卷或評分平均
適合圖表:儀表圖/卡片
觀察重點:學員回饋是否良好
這時候,你就不只是「做圖」,而是開始建立一套可以協助判斷營運狀況的數據邏輯。
四、第三步:把你的資料欄位交給 AI,請它判斷能做什麼
如果你手上已經有 Excel、CSV 或資料表,可以先把欄位名稱貼給 AI,不一定一開始就要給完整資料。
範例 Prompt:
我有一份課程數據資料,欄位如下:
日期、課程名稱、課程分類、瀏覽量、加入購物車數、購買數、完課人數、課程評分、廣告來源、營收。
請幫我判斷這份資料可以製作哪些 Dashboard 分析區塊,並建議每個區塊適合的圖表。
AI 可能會幫你拆成:
1. 整體營運總覽:瀏覽量、購買數、營收、轉換率
2. 課程表現排行:熱門課程、營收最高課程、完課率最高課程
3. 流量來源分析:不同廣告來源帶來的瀏覽與購買
4. 轉換漏斗分析:瀏覽 → 加入購物車 → 購買
5. 學習品質分析:完課率、評分、學員滿意度
這一步可以幫你快速判斷:現有資料能支援哪些分析,還缺哪些資料。
五、第四步:請 AI 幫你設計 Dashboard 版面
Dashboard 的版面順序也很重要。
通常建議從「總覽」到「細節」,讓使用者先看到最重要的結果,再往下追原因。
你可以這樣問:
請幫我設計一頁式 Dashboard 版面。
主題:線上課程營運分析
使用者:營運主管
請依照「由上到下」的閱讀順序,安排每個區塊、圖表類型與呈現重點。
AI 可以產出這樣的版面建議:
第一層:核心指標卡片
放在最上方,快速看到本週狀況:
總瀏覽量
總購買數
總營收
平均轉換率
平均完課率
第二層:趨勢變化
用折線圖觀察:
每日瀏覽量趨勢
每日購買數趨勢
每日營收趨勢
第三層:課程排行
用長條圖或表格觀察:
瀏覽量最高課程
購買數最高課程
營收最高課程
完課率最低課程
第四層:轉換漏斗
用漏斗圖觀察:
瀏覽
加入購物車
購買
完課
第五層:異常提醒與行動建議
請 AI 幫忙產出:
哪些指標異常?
哪些課程需要優化?
下週建議追蹤什麼?
六、第五步:請 AI 幫你產出圖表建議與分析文字
Dashboard 不只要有圖,還要能解釋圖。
你可以請 AI 幫你把數據轉成「主管看得懂的分析摘要」。
範例 Prompt:
以下是本週 Dashboard 數據:
瀏覽量 50,000,較上週成長 12%;
購買數 1,200,較上週下降 5%;
營收 180 萬,較上週成長 3%;
完課率 42%,較上週下降 8%。
請幫我產出一段 Dashboard 分析摘要,包含:主要發現、可能原因、建議行動。
AI 可能會產出:
本週課程瀏覽量較上週成長 12%,代表流量導入表現良好,但購買數下降 5%,顯示流量成長尚未有效轉換為購買。營收仍小幅成長 3%,可能與高單價課程銷售增加有關。不過,完課率下降 8%,需進一步檢視課程內容長度、學員學習動機與提醒機制。建議下週優先分析流量來源品質、課程頁轉換設計,以及完課率下降較明顯的課程。
這類文字很適合放在 Dashboard 頁面旁邊,或用在週報、月報裡。
七、可以直接使用的 AI Prompt 模板
模板一:從零開始規劃 Dashboard
我想製作一份 Dashboard,主題是【請填主題】。
使用對象是【請填對象,例如主管、營運、行銷、業務】。
主要目的是【請填目的,例如追蹤成效、找出異常、輔助決策】。
請幫我規劃這份 Dashboard:
1. 應該回答哪些核心問題
2. 適合追蹤哪些 KPI
3. 每個 KPI 的定義與計算方式
4. 適合使用哪些圖表
5. 建議的版面配置
模板二:根據資料欄位設計 Dashboard
我有一份資料,欄位包含:
【貼上欄位名稱】
請根據這些欄位,幫我設計一份 Dashboard。
請包含:
1. 可分析的主題
2. 建議的分析區塊
3. 每個區塊適合的圖表
4. 可以產出的洞察
5. 還缺少哪些資料欄位
模板三:請 AI 幫你做 Dashboard 分析摘要
以下是 Dashboard 數據:
【貼上數據】
請幫我產出一段主管簡報用的分析摘要。
請包含:
1. 本期主要發現
2. 與上期相比的變化
3. 可能原因
4. 需要注意的異常
5. 下一步行動建議
模板四:請 AI 幫你檢查 Dashboard 是否好用
以下是我規劃的 Dashboard 架構:
【貼上 Dashboard 區塊與圖表】
請幫我檢查這份 Dashboard 是否適合給【使用對象】使用。
請從以下角度給我建議:
1. 指標是否太多或太少
2. 圖表類型是否合適
3. 閱讀順序是否清楚
4. 是否能支援決策
5. 有哪些可以簡化或優化的地方
八、請 AI 做 Dashboard 時,最常見的 5 個錯誤
1. 只說「幫我做 Dashboard」,沒有說明目的
AI 需要知道這份 Dashboard 是給誰看、用來做什麼決策。
不同使用者需要的指標會完全不同。
2. 指標太多,沒有主次
Dashboard 不是資料倉庫。
建議先抓 5 到 8 個核心指標,再依需求展開細節。
3. 只做圖表,沒有分析結論
好的 Dashboard 應該讓人看完後知道「接下來要做什麼」。
可以請 AI 加上洞察、異常提醒與行動建議。
4. 沒有定義指標計算方式
例如「轉換率」到底是購買數 ÷ 瀏覽量,還是購買數 ÷ 加入購物車數?
如果定義不清楚,Dashboard 很容易造成誤判。
5. 沒有考慮資料更新頻率
有些 Dashboard 適合每日更新,有些適合每週或每月更新。
請 AI 設計時,也可以一併指定更新頻率。
九、結語:AI 不是只幫你畫圖,而是幫你建立數據思考流程
請 AI 幫忙產出 Dashboard,最重要的不是工具,而是問法。
你可以把 AI 當成一位數據顧問,請它協助你完成:
從「我要看什麼」
到「我要追哪些指標」
再到「我要用什麼圖表呈現」
最後到「我該根據數據採取什麼行動」。
只要能把目的、對象、資料欄位與決策需求說清楚,AI 就能幫你把模糊的數據需求,轉換成一份更有邏輯、更容易閱讀,也更能支援決策的 Dashboard。
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C# ASP.NET CORE X 智能體工程 開發實戰線上課
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小編

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Claude Design是什麼?用說的就能出設計稿
Anthropic上週最新推出了Claude Design,你試用過了嗎?我們用NotebookLM幫大家整理了一個快速介紹影片,一起來看看👆
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發言人

04/17 17:46

達梭系統專為中小企業打造的「敏捷數位轉型包」正式登場
製造業的遊戲規則正在改變!中小企業如何實現「敏捷」超車?
2026年,達梭系統專為中小企業打造的「敏捷數位轉型包」正式登場!🚀
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