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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2025.11.13 |

AI 正在改寫世界運作模式。根據研究機構 The Research Insights 預測,全球 AI 市場將從2025年的3,909億美元攀升到2030年的1兆8,117億美元,年複合成長率高達19.2%。這股成長動能與 AI 技術正滲透各個產業有關,從製造到金融、從零售到物流,不僅流程被重塑、商模也隨之翻轉。

在這場 AI 驅動的創新浪潮中,新創是推動產業變革的關鍵力量之一。 AWS 不僅以全球領先的雲端與 AI 技術平台提供堅實後盾,更以豐沛資源化身新創最佳夥伴、協助台灣團隊將創意落地、放大商業影響力。例如,在 AWS 的技術與資源支持下,語音 AI 新創海研科技(SeaTech)得以加速模型迭代與演算法優化,為台灣與新加坡量身打造在地語言模型並推動應用落地;同時,也讓思邁智能(MaiAgent, Inc.)專注強化企業級生成式 AI 平台 –MaiAgent– 功能,協助企業將生成式 AI 融入日常營運,實現更智慧的決策與效率升級。

三大關鍵步驟,思邁智能助企業放大生成式 AI 應用價值

AI Agent 具備感知、決策、行動與優化四大特徵,被視為企業面對人力缺口與營運挑戰的最佳助手,然而,在實作過程中,多數企業都因為三大瓶頸–資料分散、模型不符實務、導入周期過長–導致AI難以落地或成效不如預期。

觀察到上述現況,深耕 AI 領域研究、協助上百家企業導入 AI 應用的思邁智能提出解方:AI 導入方法論與平台產品服務。

思邁智能執行長張介騰表示,導入 AI 應該從「AI-Ready 文化」開始,因此,第一步是讓每位員工都能自然地用 AI 提升工作效率,例如透過自研的 MaiGPT 縮短資料搜尋與知識蒐整時間;第二步是建立企業專屬的 AI 知識庫(AI KM),例如以 MaiAgent 打造企業的「智慧大腦」,加速各類分析報表生成製作,讓員工可以加速決策與專注核心業務;第三步是從組織流程出發,找出重複性高的任務並建構對應的 AI Agent,如語音客服、文字助理等,讓 AI 真正走進業務核心。

「面對日新月異的 AI 技術演進,想要搶占先機,策略合作是必然。」張介騰以 MaiAgent 產品為例說明,透過 Amazon Bedrock 平台,團隊成員不用自建基礎模型、可以直接從平台快速選擇所需的基礎模型與工具於其上進行產品功能開發、大幅縮短產品開發週期,同時,可以在第一時間接收到模型更新等資訊,更好回應市場要求。「在 AWS 平台上開發產品,不僅能縮短開發週期、快速迭代新功能,也可以保障系統與資料安全,同時,因應業務需求彈性擴展,例如,協助新加坡與泰國企業導入服務等。」

隨著產品服務的成熟,思邁智能除持續尋找軟體夥伴擴展 MaiAgent 生態體系,亦已將 MaiAgent 上架 AWS Marketplace,更好擴展國際市場版圖,同時,成立AI落地顧問團隊,協助生態體系夥伴跟企業客戶更好發揮 AI 綜效。

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思邁智能專注強化企業級生成式 AI 平台–MaiAgent–功能,協助企業將生成式AI融入日常營運,實現更智慧的決策與效率升級。圖為執行長張介騰。
圖/ 數位時代

不僅在 AWS 上開發產品,海研科技攜手 AWS 針對企業痛點推最佳解方

對許多新創來說,雲端只是基礎設施的一種,但對海研科技來說,AWS 是他們加速創新與推動業務的關鍵伙伴。這家專注語音 AI 的新創團隊自創業第一天就跟 AWS 展開合作,不僅透過 Amazon Bedrock 打造專屬台灣的語言模型,更循序推出 SeaMeet、SeaChat、SeaX、SeaVoice 等產品,讓語音 AI 不再只是技術展示,而是能直接回應企業現場痛點的實用解方。

「語音辨識(ASR)不是新技術,但要做到『在地化』才有競爭優勢。」海研科技首席業務發展經理何庭劭表示,全球已有多家科技大廠投入開發英語、中文、印度語、俄語、西班牙語等13種主流語言模型,但台灣、新加坡與東南亞國家的語言環境與溝通方式較多元,如台灣的日常對話常混雜10%到15%的英語或台語雙關詞等,通用型的語言模型不敷使用,必須重新訓練、微調語言模型,才能滿足本地語境應用。

這份對在地市場的專注,讓海研科技在聽到 AWS 分享企業痛點後可以快速推出相應產品服務,例如,因應製造業跨國團隊的會議溝通挑戰,打造「SeaMeet 雙語即時翻譯」功能,讓語音 AI 能在中、英夾雜的會議中流暢轉譯、即時生成紀錄,解決企業跨境協作的語言門檻。

海研科技之所以能無後顧之憂地推出創新解方,與 AWS 提供穩定、可靠且彈性支援服務有關。何庭劭以 SeaMeet 為例解釋:「產品特性使然,SeaMeet 的尖峰與離峰時段的使用量差異極大,但在 AWS 平台支援– Amazon EKS 會依照實際需求動態調整伺服器資源(Amazon EC2 instance)–下,海研科技的團隊成員不用花費間監控與資源配置,可以專注在產品開發與持續創新。」

事實上,這也是海研科技可以因應龐大的長照需求,順利在今年推出取得 HIPAA 認證的 SeaX 服務,並協助新加坡社區關懷機構 Lions Befrienders 以10餘人社工團隊完成每天上千通長者關懷電話的原因。

AWS
海研科技首席業務發展經理何庭劭表示,有個大型集團客戶有非常多的會議要跟進,過去光是紀錄重點,就會需要許多人力,但透過即時的會議紀錄整理,讓後續追蹤更有效率。
圖/ 數位時代

何庭劭表示:「透過 SeaX,Lions Befrienders 每秒可完成30通電話,每通皆有錄音、逐字稿與 AI 分析,判斷是否需社工即時介入,讓語音 AI 成為重塑長照現場效率與安全的關鍵伙伴。」

從台灣到新加坡,從會議翻譯到智慧長照,海研科技的語音 AI 正形成一個「技術與市場雙向成長」的飛輪,接下來,海研科技將透過 AWS Marketplace 進軍歐美市場,讓更多企業能以雲端訂閱方式直接採用其服務。

何庭劭強調:「 AWS 不僅提供一條龍平台服務,更是我們的共創夥伴,讓我們可以看得更遠、動得更快。」而這也是海研科技與 AWS 的互動關係會從技術夥伴轉向共創夥伴的原因,讓語音 AI 可以真正走進企業日常。

思邁智能與海研科技不是單一或特殊案例,在 AWS 豐沛的技術能量與資源支持下,愈來愈多新創正從單純的技術創新者,成長為推動產業變革的關鍵力量,讓 AI 真正落地多元場域,開創生態共榮的新局。

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