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指從市場調查、需求分析到設計、測試及最終推出新產品的整體流程。此技能涵蓋跨部門協作、創新思考與問題解決,需掌握消費者需求與技術可行性,確保產品具市場競爭力並符合品質標準。具備此能力者能有效縮短開發時間、降低成本,提升企業營收及品牌價值,對企業成長至關重要。
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產品

04/28 14:05

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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職場力:提升職場競爭力

小編

04/21 10:10

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👆
簡單說,Claude Design讓你用自然語言描述需求,就能生成可以點擊的互動原型、簡報、行銷素材,而且輸出的是真的可以操作的網頁雛型。
如果你是PM、設計師,或常常需要在會議前生出一個「示意版本」的人,值得花幾分鐘了解一下。
目前Pro / Max / Team方案開放研究預覽版,免費版尚未開放,如果你已經是Claude重度使用者,不妨現在就體驗看看!
想知道怎麼操作、費用怎麼算,以及Anthropic 設計師的使用心得?完整整理在這篇 👇 https://blog.104.com.tw/claude-design-ai/?utm_source=104&utm_medium=104nabi_aiclassroom
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外商超業經理人教你商業開發術
●老闆/業務/行銷/產品開發人員必備的能力 今天的致勝規則,明天就會被新市場的規則給顛覆! 今天的當紅產品,明天就成為被新產品打敗的庫存! 產業動盪的時代,銷售人員不能只是銷售既有的產品線,更要具備參與新產品商業模式規劃與市場商機分析,再獲取訂單營收的「商業開發」能力。 曾任職於微軟、VMware等資訊業20年,多次帶領團隊轉虧為盈的外商超業經理人蘇書平Steve,教你運用國際商業開發方法論提升你的業績表現,讓公司飛速成長,也讓自己的職涯再創高峰,成為企業迫切延攬的超級MVP(最有價值專業人士)。 ●何謂商業開發BD? 摸索新市場及建立新商業模式,並實際獲取訂單的過程,即為商業開發。商業開發的範圍廣大,將「現有產品推廣至新市場」或「為新開發產品找尋買家」,都是商業開發的範疇。 在做BD前,需做市場調查、分析銷售市場,確認客戶的外在與內在需求,找出潛在商機、創造訂單,得到真實獲利的機會。 ●為什麼需要商業開發? 跨界競爭已經成為職場常態,新科技與產業變化不斷衝擊傳統企業運作並影響你的工作。如Fintech之於金融業的轉型碰撞,虛實整合通路對服務產業和通路管理的壓力,雲端運算IOT為企業帶來的新產品契機等。 企業紛紛成立新產品部門或招募BDM來因應新的市場變化,希望業務人員職能不只是純粹銷售,更希望能夠進一步參與前端新產品商業模式的策略規劃! ➤從「公司角度」,商業開發可幫助公司開創新的戰局,進而擴大營收。 ➤從「個人角度」,商業開發讓你拿下大筆訂單,獲得高額的業績獎金。 ●前微軟資深業務經理的20年銷售談判經驗實戰 本堂課,由為你而讀創辦人/前微軟資深業務經理─蘇書平Steve,教你如何做一名優秀的業務經理人。 Steve將結合縱橫職場20年的B2B銷售談判的經驗與案例,教會你從談判理論、談判議價到談判成交的全流程解析。協助你擴展業務並成交訂單,在職場中成為客戶信任、老闆安心的超級業務! 【線上課程搶先看】 【課程目的】 從談判理論、談判議價到談判成交的全流程解析。協助你擴展業務並成交訂單,在職場中成為客戶信任、老闆安心的超級業務! 【課程效益】 1. 挖掘市場需求,分析目標客群,找出自身與公司的商機切入優勢。 2. 服務、通路與銷售流程設計和分析,教你掌握銷售的每一個環節。 3. 定價策略與議價談判的關鍵,學習開發新商機,用模組一次搞定!
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05/05 11:07

健檢報告一堆紅字看不懂?教你用 AI 整理重點,不替自己下診斷
拿到健康檢查報告時,很多人第一個反應不是放心,而是更困惑。
報告上有一堆縮寫和數字:GOT、GPT、LDL、HDL、三酸甘油脂、尿酸、肌酸酐、eGFR、糖化血色素……有些項目旁邊還標了紅字、H、L、↑、↓。看起來像是身體出了狀況,卻不知道嚴不嚴重,也不知道該不該看醫師。
這時候,AI 可以成為你的「資料整理助手」。
不過要先說清楚:本文屬於 AI 生活應用教學,目的在協助讀者整理健檢資料、理解常見名詞、準備看診問題。AI 不能取代醫師、藥師、營養師或其他醫療專業人員,也不應用來自行診斷、用藥或延誤就醫。
更實用的做法,不是問 AI:「我是不是生病了?」
而是問:「請幫我整理這份報告,告訴我哪些地方適合下次和醫師討論。」
一、先把醫學名詞翻成白話
健康報告最難懂的地方,常常不是數字,而是檢驗項目本身。
例如 LDL-C、HDL-C、HbA1c、Creatinine、eGFR、ALT、AST,如果沒有醫學背景,很難立刻知道這些項目在看什麼。
你可以請 AI 協助整理:
這個指標大致在看什麼?
通常和身體哪個系統有關?
偏高或偏低時,常見會和哪些健康議題一起討論?
是否需要搭配其他數值一起看?
例如,AI 可以把「LDL 膽固醇」整理成白話說明:「常被稱為壞膽固醇,通常會和心血管健康一起討論。若長期偏高,可在看診時詢問醫師是否需要進一步評估飲食、運動、體重管理或其他處置。」
這樣做的目的不是讓 AI 幫你下結論,而是先降低閱讀門檻,讓你知道自己該問什麼。
二、整理紅字項目,但不要被數字嚇到
很多人看到報告有紅字,就會開始緊張。但紅字不一定代表已經生病,也可能只是輕微超出參考範圍。
有些檢驗數值會受到檢查前飲食、睡眠、運動、是否空腹、喝水量、藥物或檢驗時間影響。單看一個數字,很容易過度解讀。
你可以請 AI 幫你把報告整理成幾類:
正常項目
輕微偏高或偏低
建議下次詢問醫師的項目
需要長期觀察趨勢的項目
需要搭配其他數值一起看的項目
例如血糖、糖化血色素、三酸甘油脂、BMI 同時偏高時,AI 可以協助你整理成「可與醫師討論的整體代謝健康議題」,而不是直接判斷你有某種疾病。
三、把健檢報告變成看診問題清單
很多人拿著報告去看醫師,最常遇到的問題是:不知道該問什麼。
AI 很適合把健檢資料轉成一份清楚的提問清單,例如:
這些紅字項目需要多久後複檢?
我應該先看哪一科?
這些數值可能和飲食、體重、作息或藥物有關嗎?
是否需要進一步檢查?
目前比較適合先調整生活習慣,還是需要醫師進一步評估?
看診時間通常有限。事先整理問題,可以幫助你更清楚描述狀況,也比較不會離開診間後才想到「剛剛忘了問」。
四、有多年份資料時,請 AI 幫你整理趨勢
單次健檢報告只能看到當下狀態,長期趨勢通常更值得觀察。
如果你有過去幾年的健檢資料,可以請 AI 幫你整理成表格,觀察:
LDL 膽固醇是否連續上升?
血糖是否逐年接近臨界值?
肝功能數值是否反覆偏高?
腎功能相關指標是否逐年變化?
尿酸是否長期偏高?
BMI 和腰圍是否持續增加?
有些數值今年可能還在參考範圍內,但已連續幾年往同一方向變化。這類趨勢可以作為下次看診時的討論材料。
五、生活調整建議,只當作討論方向
AI 也可以根據報告中的項目,協助整理一般性的生活習慣討論方向。
例如:
血脂偏高時,可以整理飲食油脂、運動量、體重管理等問題,帶去和醫師討論。
血糖偏高時,可以詢問含糖飲料、精緻澱粉、睡眠與活動量是否需要調整。
尿酸偏高時,可以整理飲酒、含糖飲料、高普林食物、體重管理等問題。
肝功能偏高時,可以詢問飲酒、熬夜、藥物使用或脂肪肝相關評估。
BMI 偏高時,可以從飲食紀錄、運動習慣和作息開始檢視。
但這些都不應被視為個人化醫療建議。涉及疾病診斷、用藥、停藥、治療或飲食限制,仍應由醫師、藥師或營養師依個人狀況評估。
使用 AI 前,先把個資遮掉
健康檢查報告屬於高度私人的資料。上傳或貼給 AI 前,建議先遮掉:
姓名
身分證字號
生日
電話
地址
病歷號
醫療院所編號
公司名稱
保險資料
QR Code 或條碼
保留檢驗項目、結果、參考值、單位和檢查日期即可。如果願意,也可以提供年齡區間與性別,幫助 AI 做更清楚的資料整理。
若使用公司電腦、共用裝置或第三方 AI 工具,也建議先確認公司內部資安規範與工具隱私政策。健康檢查資料屬於敏感個資,處理時應比一般資料更謹慎。
AI 健檢資料整理指令模板
你可以複製下面這段指令,把個資遮掉後,連同報告內容一起貼給 AI。
請幫我整理這份健康檢查報告。
請注意:
1. 不要診斷疾病。
2. 不要建議我自行用藥、停藥或治療。
3. 請用一般人看得懂的白話說明。
4. 所有內容請定位為「看診前資料整理」與「健康教育資訊」,不要取代醫師診斷。
請幫我整理:
1. 哪些數值在參考範圍內?
2. 哪些數值偏高或偏低?
3. 偏高或偏低的項目大致在看什麼?
4. 哪些項目適合下次和醫師討論?
5. 哪些項目適合追蹤趨勢或詢問是否需要複檢?
6. 請整理一份看診時可以問醫師的問題清單。
7. 請用表格呈現重點。
多年份健檢資料比較指令模板
如果你有好幾年的健檢報告,可以改用這段:
我會提供多年份的健康檢查資料,請幫我整理趨勢。
請特別注意:
血糖、糖化血色素、血脂、肝功能、腎功能、尿酸、血壓、BMI、腰圍等項目。
請幫我整理:
1. 每個項目近幾年的變化。
2. 哪些數值逐年上升?
3. 哪些數值逐年下降?
4. 哪些項目雖然還在參考範圍內,但已接近臨界值?
5. 哪些項目適合下次看診時主動詢問醫師?
6. 請用表格整理,並補充白話說明。
請不要診斷疾病,也不要提供用藥或治療建議。
哪些情況不要只問 AI?
如果報告上出現「危急值」、「critical value」,或醫療院所已通知需要立即回診,請直接聯絡醫療單位。
如果同時出現胸痛、呼吸困難、意識不清、突然單側無力、嚴重腹痛、黑便、血尿、持續高燒、劇烈頭痛或嚴重過敏反應,也不建議只問 AI,應盡快就醫或聯絡當地緊急醫療資源。
AI 適合整理資料,不適合處理急症。
小結:用 AI 看健檢報告,重點是整理,不是診斷
健康報告讓人焦慮,通常不是因為資訊太少,而是資訊太多、名詞太難、數字太陌生。
AI 可以幫你把資料整理得更容易理解:翻譯常見名詞、整理紅字項目、比較長期趨勢、準備看診問題,也讓你和醫師溝通時更有方向。
更安全的用法,不是問 AI:「我是不是生病了?」
而是問:「請幫我整理這份報告,告訴我哪些地方適合和醫師討論。」
把 AI 當成生活中的資料整理工具,而不是診斷工具,才是更實用也更安全的做法。
編輯註
本文為 AI 工具生活應用教學,非醫療建議。健康檢查結果需由醫師依個人病史、症狀、用藥、生活習慣與其他檢查綜合判斷。如有身體不適、數值明顯異常或醫療院所通知回診,請盡快諮詢專業醫療人員。
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04/17 17:46

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