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PM 職位會消失,產品管理能力不會!施政源:AI 時代,場景想像力比以前更值錢

FC未來商務

更新於 06月23日07:15 • 發布於 06月23日07:10 • 陳祈安

「未來兩年,一半的 PM 會被淘汰。」這句話在國際科技社群流傳,有人視之為警訊,也有人說這是產品管理最好的黃金年代。當 AI 把寫程式、做原型、整理文件全部接手,那個「負責決定要做什麼、再協調大家把它做出來」的人,未來還需不需要存在?

《數位時代》創新長黃亮崢(James)再次邀請到寓意科技創辦人兼執行長施政源(Paul),回到五年前第一集數位關鍵字 Podcast 談敏捷工作法的起點,重新檢視 AI 時代的 PM 到底要會什麼。施政源長年帶領以 PM 為核心的數位專案團隊,服務橫跨製造、金融、零售等產業,是少數在第一線親歷 AI 如何重寫管理方法的實踐者。他在訪談中直言:自家公司 PM 近兩年少掉三分之二,但他不意外,因真正會被淘汰的,是不用 AI 的人。

以下 Q 為《數位時代》創新長黃亮崢提問,A 為寓意科技創辦人兼執行長施政源回答。

Q1:AI 進來之後,專案管理的流程與時間觀念發生了什麼根本性的改變?

A: 最核心的改變,是管理方法和管理的腦袋。以前從客戶提出需求到交付,要經過好幾個角色:PM 負責需求描述與使用者行為整理,系統分析師把行為翻譯成資料結構與前後端架構,架構師再處理雲端或地端的 Infra(基礎設施)設計。PM 把這些人產出的所有文件收攏起來,排甘特圖、確認技術邊界,才能完成一份完整規劃書。這個過程,規模稍大一點的專案,至少要花一到一個半月才能跟客戶確認完。

現在完全不一樣。一個懂 AI 的人,可能一到兩天就能把底稿做出來,來回修改後不到一週就可以跟客戶定稿。以前畫線稿要一到兩天,現在跟 AI 許願,一到兩個小時就能生出一個可以在瀏覽器上跑的雛形。我們現在大部分的案子已經不畫線稿了,直接把雛形端到客戶面前。

但更根本的改變,是管理的思維方式。以前的管理是「等 A、等 B、抓 bottleneck(瓶頸)」,是從流程控制的角度去看節奏。現在是「以終為始」,先想清楚最終要什麼,讓 AI 產底稿,然後一直修、一直往前推。管理的方向和腦袋,跟以前已經完全不同了。

Q2:「產品管理是能力,產品經理是職位」,職位可能消失,但什麼才是 PM 真正的價值?

A: 我蠻同意這個分法。職位在未來一定會被重新定義,可能由工程師來做,可能由設計師來做,甚至總經理自己做我也不意外。但產品管理的核心能力「掌舵、勾勒場景」只會越來越重要。

為什麼說勾勒場景?你看黃仁勳的演講,他最厲害的地方就是永遠能描繪這個世界要往哪裡去,有了那個場景,後面的 Token 重不重要、什麼技術優先,才有了依據。產品管理也是同一件事:你今天這個服務,勾勒出的世界會長什麼樣?

以前勾勒完場景,要花半年到一年才能讓客戶看到雛形;現在可能一個月到一個半月,場景就已經有具體的東西可以看了。這讓「場景想像力」變得比以前更值錢,因為從想像到驗證的週期大幅縮短,你想得對不對,很快就會知道。

至於「兩年一半 PM 被淘汰」,我不太意外。我們公司自己的 PM 近兩年就少掉三分之二。一方面是我們要重新抓標準化,人太多反而不容易建立;另一方面,我在意的不是產品經理(product)還是專案經理(project)這個職稱之分,而是你用不用 AI。用 AI 的人跟不用 AI 的人,速度差至少兩到三倍,這還是保守估計。不用 AI,才是真正被淘汰的關鍵。

「Do the right thing, or do the thing right?」做對的事,還是把事做對。以前「把事做對」相對容易,但也費時;現在 AI 進來,把事做對這件事變得又快又便宜,尤其當那件事是寫程式的時候。所以接下來真正難的,反而是「做對的事」。你要決定做什麼、為什麼做,這才是現在 PM 最核心的挑戰。

有一件事我覺得很值得重新想:敏捷以前不等於快,但現在 AI 進來之後,敏捷等於快,而且等於一定要用 AI,這三個等號已經全部畫上去了。但快不是終點,你不能只說「我用 AI 所以很快」,重點是你端出了什麼成果。排時程、做甘特圖,在現在這個時代已經是最基本的,而且有了 AI 之後這些事本來就快非常多了。PM 真正的價值,是你到底達成了什麼。比如說你把公司裡兩個人每天都在整理 Excel 的工作用 AI 解決掉,那個釋放出來的人力就是你的成果,就是你讓公司競爭力升級的具體證明。

Q3:當工程師、PM、設計師的角色界線越來越模糊,您怎麼因應?

A: 界線模糊是百分之兩百確定的事,而且未來只會越來越模糊,甚至已經不存在了。因為你問了 AI,原本不知道的事你可能都知道了。以前管理很在意 R&R(Role and Responsibility),但現在重要的是:有沒有對的東西出來?那個人是什麼角色,已經不再是最關鍵的問題。

2025 年 12 月我們成立了一個 vibe coding(氛圍編程)部門,設了兩位 leader:一位 PM 出身,一位工程師出身。兩邊都有短板,PM 對場景的嗅覺好,但要做到後端或資料底層比較辛苦,因為他只能信 AI,沒有辦法自己判斷;工程師的短板則是怎麼跟客戶說明,以前他八九成的時間都在產 code,PM 幫他說話,但現在 code 由 AI 代理,他反而要學會解釋,讓客戶跟著一起走進開發流程。

兩邊現在是互相學、也一起跟 AI 學。我看到一個很具體的變化是:不管工程師還是 PM,跟客戶使用者單位的距離越來越近了,不再是兩個禮拜才交付一次、才來對一次,大家已經混在一起了。

Q4:PRD 已死了嗎?Anthropic 那種兩週上線的速度,在台灣企業可能發生嗎?

A: PRD(產品需求文件)還是存在的,而且我們一定寫。它比較像是一個北極星,所有的 Markdown 檔案、後面的開發,都依照這個北極星做對應調整。因為現在再怎麼極端,裡面還是有人,要讓所有人對齊同一件事,就還是需要那份文件。美國那些說「PRD 已死」的討論,精神本身沒有消失,只是換成了 Markdown 格式來描述。目的管理這件事,一直都在。

至於快速上線的速度,搬到台灣來,我認為遲早會發生,但還需要時間。原因不是技術問題,而是企業文化。我們還是會遇到客戶說要驗收、要測試;甚至有客戶寄來一封 email,列了十幾個問題說你們用 AI 寫 code 有資安疑慮,但那封 email 看起來本身就是 AI 寫的。

但方向是擋不住的。迭代週期越短,找到對的答案的機率就越高。而且現在有些專案根本不算 ROI,在意的是公司競爭力。你看半導體和 AI 伺服器產業股價飆高,反過來看,如果一家公司五年後還在用 Excel、不用 AI,那競爭力就像電力還沒接上一樣,別人的工廠早就在跑了,你還在點蠟燭,差距只會越來越大。

延伸閱讀|Claude Code 取代 n8n?BigGo 執行長談:AI Agent 工具快速換代,開發者真的不看程式碼了嗎?

Q5:這五年客戶的需求怎麼變?從「幫我做專案」變成「幫我改造組織」,你怎麼接這種案子?

A: 這五年我們慢慢聚焦在製造業。原因很直接:中南部製造業的人都被台積電和高科技產業吸走了,又同時不容易找到懂 AI、懂資料、懂 IT 的人。年營業額幾十億的公司,各崗位全部滿載甚至爆掉,爆了就想離職,變成惡性迴圈。

以前客戶來找我們,是「我有一個想法,幫我做出來」;現在製造業客戶跟我們說的是:「我有生意、有業績,但我有好多問題,而且我說不太清楚哪個最重要。」這個問題往上升了一層,他不是要做一個 App,他是要有人陪他梳理整個組織,讓公司可以持續用 AI 迭代下去。

我們現在更像是陪跑的角色。以前是一個專案、一個專案;現在是一年一年地陪,等到公司真的建立起用 AI 的基因、跑出自己的規則,才算上軌道。那個過程,核心是要幫他抓到北極星——讓自動化比例從 5% 慢慢變成 20%、30%、50%,公司的競爭力才會真的變強。

但這件事有一個很根本的前提:資料要先整理好。個人用 AI 可以隨機問、隨機試,但企業不行。你不能跨部門問兩個 AI Agent,一個給你 A 答案、一個給你 B 答案,企業要的是一致性。所以我們現在幫客戶做的,很大一部分是把散落在各個系統的資料匯聚到一個資料中台,整理成 AI ready data,就是 AI 讀得懂、能夠直接拿來回答問題的格式。有了這個底層,AI 才真的能告訴你現在的庫存狀況、供應鏈風險、哪個料件快斷貨。

Q6:「品味」對 PM 或管理者來說具體是什麼?可以訓練嗎?

A: 我覺得品味(sense)跟「場景想像力」有很大的關係。你對一個 scenario(場景)的理解與解讀,最後就會長出你的 sense,也可以說是見解。

以製造業為例,我現在的想像是:未來每一家製造業都會變成一個黑盒子,所有的營運流程、供貨買賣,最終都在這個黑盒子裡自動運作,不需要大量人工處理。有了這個想像,我才知道現在幫客戶做的每一件事,應該往哪個方向累積。你說這個想像對不對?我也不確定。但管理者要能講得出自己的想像、具體拆解那個方向,我認為這才是真正的 sense。

怎麼練?我沒有固定的方法,但有一件事很有效:接觸不同領域、不同背景的人。我因為工作關係,同時接觸食品製造、木製地板、高科技製造、金融、零售,北部老闆跟中南部老闆的視角也不一樣,這些差異對我來說都是養分。我也會建議年輕人:去認識比你大十歲、二十歲的人,不只一個,跳出同溫層,你得到的視角會很不一樣。

另外,就是大量問 AI,正面問、反面問、懷疑它,它會告訴你更多東西,你可以更快找到自己的盲點。

延伸閱讀|Anthropic 主管揭秘:PM 工作大轉型!從寫 PRD 到設計 AI 系統,「product taste」成為新護城河

Q7:AI 讓人停不下來、界線消失。您對現在的工作者,最後想說什麼?

A: 我想說三件事。第一,先學會用。唯有用了,你才會知道 AI 在哪些地方有用、哪些地方還得靠自己。管理者做決策,AI 可以告訴你各種可能性,但最後那把尺怎麼下,一定還是你來。

第二,不要怕被取代,因為你能 cover(承擔、負責)的範疇反而會變更大。很大一部分工作確實會被 AI 接走,但省下的時間你可以拿去做判斷、做創造、驅動更多 AI,就像踩飛輪,越踩越大。

第三,不要去管那條界線。不要被 R&R、頭銜和自尊綁住,讓角色的界線變模糊,你才會找到新的平衡點。

有一件事我想誠實說:AI 會讓你停不下來。一個問題丟給它,幾分鐘後你又回去看,工作越做越多,承擔的範圍越來越廣。以前我們談 work-life balance(工作與生活平衡),現在比較像是 work-life integration(工作與生活融合),你要練習停下來,這本身也是一種能力。

延伸閱讀|不會寫程式也能做自動化?Google Workspace+Gemini 攻略!3 步驟用自然語言串起 AI 工作流

收聽完整 Podcast|數位關鍵字 EP.245|AI 時代還需要 PM 嗎?當界線消失,管理者還剩什麼

(本文初稿為 AI 編撰)

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