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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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