回批踢踢Tech版 ,PM到底要做啥?
回批踢踢Tech版 ,PM到底要做啥?

前陣子批踢踢科技業版上有一篇文章:「PM到底要做啥」,引起了一些討論,其實內容蠻常看到的,都是工程師(後面簡稱RD)常常會嘴PM的幾個點。

雖然我覺得這些批評常地圖炮,文中被砲轟的其實是「做不好的PM」,而不是「PM這個角色」本身,當然更不代表PM這個角色沒有價值,不過有這樣的評價,PM當然自己也可以思考,是不是沒有找到自己的角色定位,沒有做自己該做的事情,或是在溝通上沒有控制多方的需求以及期待,才會導致雙方錯誤的認知。

以下整理前三名RD最喜歡抱怨PM的點,想要來釐清一下迷思,還有討論PM應該如何思考與自我定位:

抱怨1:出一張嘴不做事

我覺得要看「出一張嘴」是不是真的讓事情推進,或是解決了問題,如果有,其實「出一張嘴」也是一種做事,而且偏偏是許多RD很不喜歡做(或是很難做得好)的事。

許多人可能因為「本來就會說話」、「從小就會和其他人交流聊天」,而忽略「溝通能力」的價值,不認為這是一種專業,但是PM要做的事情,是「在不同時間點,戴上不同帽子,扮演不同角色,和不同的人溝通」,其實和RD的溝通,只佔PM日常溝通的一部分而已,而且越高階的PM,這部份佔越少,因為PM往往還要跟供應商、業務、行銷、老闆、代工廠、客戶、用戶等很多角色溝通,而且厲害PM和菜鳥PM能做到的結果差很多。

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扮演不同角色與人溝通,是一位PM的必備技能。
圖/ Gorodenkoff via shutterstock

以和RD溝通為例,很多RD會抱怨「PM只會跟RD壓schedule,然後出一張嘴要你做」,很多PM其實會覺得很莫名,PM問RD工時是一種尊重吧?不然要自己漫天亂估嗎?

差別可能在於PM的心態,以及溝通的方法。PM在面對RD時,應該戴上「客戶代表」的帽子,而非「老闆的帽子」。

做為「客戶代表」,重要的目標是讓RD充分知道市場的需求長什麼樣子、為什麼有這樣的需求、背後帶有什麼商業價值,然後「你需要他們的協助來實現這個商業價值」,而不是像老闆一樣要求「畫押,然後做就對了」,甚至沒有畫押,直接押一個死線,必須完成任務。

這種思維的好處,除了讓RD感受到「參與感」,甚至是「英雄感」,而非「社畜感」,讓他們認知到自己的專業能力,才是實現這個願景的重要工具,也可以讓RD從他的角度,提出其他可行的解法。甚至一個團隊合作了一段時間,有了默契,並累積了一些對客戶的認知,有時RD會記得之前聽過的客戶需求,有機會就在程式裡加入一些優化,或是會主動與PM討論解法,這些都能讓整個團隊更進步,也更團結。

反過來講也有些PM會覺得,RD為什麼總是一個口令一個動作,很多顯而易見的設計,沒有講就不做,遇到也不會主動問PM,或是任何事情都要文件定義得清清楚楚才要開工,按表操課。其實,肯按表操課還是好的,慘的是文件最後寫得落落長,但根本沒人看。

其實我認為PM也可以思考,是不是雙方的溝通與合作模式,讓PM少了「為什麼要這麼做」的溝通,習慣讓RD「做就對了」,一旦習慣了這種「接單生產」的合作模式,怎麼能期待對方有對產品的熱情與ownership,主動「多做一步」呢?或是RD吃過虧,「有私下答應過」的功能沒做到,被PM拿出來highlight變羅生門,久而久之就會要求什麼都先更新文件以自保。

其實我覺得這種「公事公辦」,都是雙方合作缺乏互信以及默契的結果,帶來的結果其實是一種資源的浪費,這當然雙方都有責任,要公事公辦也不是不行,但這樣的結果PM一般會比較痛,所以雖然初期的溝通與互信的建立很花時間,但我認為PM最重要的「做事」,應該就是在溝通中搞定多方,而這也跟PM的專業能力有關:如何挖掘真正的「Why」,並傳遞價值、激發熱情,是要有深刻洞察才做得到的

抱怨2:需求一直改一直改,schedule卻沒變

其實我認為這個問題背後的問題,是資訊不透明,PM沒真正搞懂需求是什麼,心中也沒有商業價值判斷,就很容易變成傳聲筒,擋不住客人或老闆的要求,不過反過來我也必須說,奢望需求一旦確定下來都不會改的人,跟要求程式寫好測過就要沒bug,是一樣的天真呀。

即使「改需求」難以避免,但PM還是有些能控制的方向,減少「人禍」造成的需求變更。

從基本功開始,PM至少要明白客戶或用戶這麼做的「目的」是什麼,因為一般而言,客戶開案的大目標不會有太大的改變,但是對「怎麼實現」會有很多意見,如果雙方可以在目的,也就是「Why」方面先建立共識,其實在後續的「How」如何實現,會更容易聚焦,而且這也會扣回第一點:你如何讓你的團隊真正了解需求,一起做出客戶需要的產品?

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優秀的PM要能讓團隊理解需求,開發出客戶真正需要的產品。
圖/ sindlera via shutterstock

接著,做到盡量以可視化的方式溝通,例如提供相關範例,確保是不是客戶要的,或是畫出使用流程、大致的介面與行為,讓客戶更清楚做出來是什麼樣子。不然很容易變成「客戶心中的xxx」、「PM心中的xxx」和「RD心中的xxx」完全不一樣的結果(不過誤解還是不可避免,這只是盡量減少「人禍」的可能性)。

當然,PM也要想辦法讓客戶「畫押」,並讓對方知道修改可能需要負擔額外成本,或是增加工時,讓對方理解他們的修改,也是要付出對應的代價的,讓對方的利益和己方一致,往「盡量一開始就釐清需求,不要太多修改」前進。

更厲害的PM會「嗅得出來」哪些地方可能有風險,例如聽到客戶需求講得不太清楚,或是數據不太合理、動機不太合理,或者他是也是轉自第三方(或老闆)的消息或說法,就會有很大的機會,後續有新的資訊跳出來而變動,根據PM嗅出來的「異味」,他會在問題還沒發生時就盡量避免,例如,可以想辦法約到對方老闆,直接溝通需求,不要透過傳聲筒,或者是在討論初期,針對需求提出多種可能實現的proposal,用結果去逼近對方的真正需求。

抱怨3:PM都不懂技術

PM其實會覺得不太公平,技術以及程式怎麼寫,一定是RD最會呀!不過我發現即使是懂技術的PM,還是會被RD嘴不懂,所以我最後已經放寬心了,只要不是寫code的人,會需要RD解釋邏輯的,大概都會被嘴吧!

不過我覺得PM還是有些基本的觀念與認知需要弄懂,不需要會寫程式,但是重點是關於產品設計的know-how、哪邊可能有問題、導致問題的原因是什麼、釐清問題的步驟、不同模組之間的合作或介接關係是什麼等觀念。

這可以協助PM和RD溝通、釐清問題,也可以讓你初步聽到需求時,能很快知道風險與難度在哪裡,快速與客戶做進一步溝通,因為面對客戶時,PM要戴上的就是「開發團隊代表」的帽子了,客戶對於可行性、風險、工期的初步判斷與期待,一般都是先對PM溝通,此時PM若心中有一個大的藍圖,就能很快釐清需求、建立期待。

拿到實體世界來講,假設你要蓋一間房子,PM可能不必有土木師傅或是建築工程師的功力,也不用親自設計出建築設計圖或水電配置圖,但他要有個敏銳度,這邊的施工是不是已經偏離設計圖了,是不是少了防火梯,可能會造成什麼風險?為什麼會這樣?如果硬著頭皮不做會怎麼樣?延宕要花多少錢?要怎麼跟業主溝通?

這樣的PM算「懂技術」嗎?其實我覺得比較像是「專案或產品的know-how」,PM也應該要有認知,對於每一個專案細節,PM一定無法比實際執行的人懂,但是對「全局」的綜觀與掌握,以及A事件若發生,有多大的可能觸發B,PM要怎麼執行C,讓事件的影響變成D,然後要如何、跟那些人溝通等處理流程。

PM的力量

總而言之,我認為PM是資訊的匯總角色,很像任意門,每天一睜開眼睛就是要對接老闆、業務、行銷、開發,甚至是客戶、用戶等等角色,心中有個藍圖,頭上戴著不同的帽子,滿足不同的期待,做著所謂「見人說人話,見鬼說鬼話」的人生,PM需要找到自己的定位,發揮自己的價值,做起事來才會事半功倍。

本文由Evonne Tsai授權轉載自其Medium

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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