【人人都是產品經理】 不懂技術,也能成為優秀產品經理
【人人都是產品經理】 不懂技術,也能成為優秀產品經理

作為產品經理,我想很多人都會遇到這樣尷尬的情况。在產品的研發過程中,我們想參與到產品的開發專案去了解產品的實際情况,但是源於自身因素,我們可能對技術不是太了解。或許你會說「微軟CEO鮑爾默不懂技術,一樣是好的產品經理;阿里巴巴蘇傑是學生物的,一樣是厲害的產品經理……」是的,懂技術的一樣可以成為一個好的、優秀的產品經理。但是,要成為一名厲害的產品經理,我們該如何開始,尤其是不懂技術的產品經理,應該如何拓展自己的技術知識?需要從何做起呢?

 

一、不懂技術的你如何入門產品經理?需要做那些準備?
我不懂技術、我是做銷售的、我是做客服的、我是做UI的……但是,我想從事產品經理這個可以改變世界的職業、我想從事產品經理這種可以被稱為「未來CEO」職業、我想從事產品經理這種可以比較神氣地和公司各個部門都可以合作的職業。我該怎麼辦?我該怎麼入門?我該如何準備?

1. 閱讀相關的產品經理經典入門書籍,培養自己的產品思維和產品方法論
2. 在生活中關注細節,自己做一款產品。「做比想更實在」
3. 熟悉並了解產品經理的工作職則和職能,明白自身定位,才能準確知道如何準備
4. 在網路尋找一群志同道合的朋友,多跟他們交流、學習他們的經驗

 

二、不懂技術的產品經理如何拓展並提升自己的專業技能?
產品經理不是只要單純地會想、能說、善溝通就能做好的工作,我們需要有自身的專業技能來保障產品工作的開展。無論前期的產品立項和產品設計、中期的產品研發、後期的產品營運、維護和迭代。 

1. 產品立項和產品設計階段:我們需要向老闆和各部門負責人解釋產品,以此得到他們的支持和配合。這需要我們的溝通能力、演講能力、產品整體規劃能力。
2. 產品研發階段:產品經理在產品的研發過程中,随時都會和技術部門進行各種溝通。不懂技術有時候可能會讓產品經理們陷入尷尬的境地。這需要我們對一些技術了解,這樣可能會更加方便溝通,或提高溝通的效率。 
3. 後期的產品營運、維護階段:營運後,產品經理需要對用戶行為進行追蹤、分析。這需要我們具有良好的數據敏感和用戶心理分析的能力。
4. 產品迭代階段:通過營運對用戶行為進行分析後,產品經理需要升級產品,以達到產品持續的生命力。這需要我們具有良好的眼界、良好的規劃能力。

那麼,我們該如何提升這些產品經理的專業技能呢?

1. 盡可能和同事、老板、用戶進行溝通,充分了解並傾聽他們的看法和意見
2. 了解並熟練使用產品經理日常工作的相關工具,這可以讓工作事半功倍
3. 了解學習產品相關的技術架構,做到與相關人員能簡單交流想法
4. 學會使用樹狀圖進行產品整體規劃,這樣能直觀地展示產品整體思路
5. 提升自己對產品的敏感度、對數據的敏感度。這樣可以改進優化產品
6. 在日常工作中,注重文檔的規範性

學習的過程中,可以向開發人員偷師,請他們講解產品架構的優勢。

 

三、不懂技術的人如何跟技術部門進行有效、高效的溝通? 
1. PRD(Product Requirement Document)、原型等盡量詳細
2. 盡量多面對面溝通,其次電話溝通、最後用通訊軟體溝通、再最後Email溝通
3. 盡量參與開發過程,即時了解最新情况。比如每天的晨會
4. 用好線上即時的文件管理工具,比如wiki、trello等
5. 偶爾獻獻殷勤,提高在工作協調配合中的信任,保持良好的關係。比如偶爾買點小零食賄賂一下各個部門的同事
6. 工作之外也保持良好的關係,把同事變為朋友。只要關係打好,那做事的效率自然也就不言而喻了

 

四、不懂技術的產品經理如何成為一名優秀的產品經理?
技術(此處主要指軟體的研發技術)是產品經理的短處。但是,作為產品經理,我們應該揚長避短,盡可能發揮自身的優勢才能讓我們在工作中變得優秀。那麼該怎麼發揮優勢呢?

1. 把自己當成一個普通用戶,傻瓜式的操作你的產品;多聽其他人的意見,哪怕是抱怨和責罵
2. 多做專案,多總結其他專案成功或失敗的經驗
3. 提高閱歷,培養自身的產品思維
4. 能抗壓、能隨機應變、口才好、人品好、跟其他部門人員私交好
5. 有强烈的責任心、產品心
6. 努力提升自己的業務技能。包括講解能力、高效溝通能力、時間管理能力、文件編寫能力等

產品經理,一個看似簡單、高貴,實際卻很艱難的職業,正所謂「一入產品深似海,從此奮鬥到天明」。但是,既然選擇這個職業,我們就要以不屈不撓的心態去迎接困難。至少,我們自己應該首先承認自己。那麼,你就優秀了!

 

出自人人都是產品經理
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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