角色的邊界正在消融：讀〈在 AI 指數曲線上做產品管理〉有感

最近讀了 Anthropic Claude Code 產品負責人 Cat Wu 在官方 Blog 上發表的文章〈在 AI 指數曲線上做產品管理〉，有種讀到自己故事的感覺。

文章裡有一句話讓我停頓了很久：

「所有角色都正在融合。PM 在做一部分工程工作，工程師在做 PM 的工作，設計師既在 PM 也在落地程式碼。」

兩年前，我剛加入現在服務的公司，第一個產品就是做了一套叫「知識助手」的 AI 知識庫管理應用。那段時間，我因為用 AI，什麼都做、什麼都有想法：prototyping、UX 設計、使用者研究、評估框架，應有盡有。當時的科長和協理曾說我「無可取代」，那是我職涯中收過最美的讚美。

但沒有人知道應該怎麼定義我的角色。

於是，團隊內外都叫我「產品負責人」。

當 PM 的邊界開始溶解

Cat Wu 說，傳統產品管理的邏輯建立在一個前提之上：專案開始時技術能做到的，到專案結束時大致相同。PM 因此被訓練成「先蒐集足夠資訊，再做長期計畫，然後執行」的角色。

但在 AI 指數曲線面前，這個前提已經徹底崩潰。

今天做不到的事，三個月後也許下一版模型就能一次搞定。在這樣的環境裡，做長達半年的計畫不只是浪費，甚至是危險的。取而代之的節奏是：Prototype 優先、持續出貨、加倍押注有效的東西。

Prototype 可以在一個下午建完。押錯的成本很低，因為錯誤能快速被修正。傳統的「規格文件先寫完才動手」不再適用，取而代之的是：建出來，讓人用，觀察哪裡有真實黏著，再持續疊代。

這與我的親身經歷高度共鳴。企業 AI 的落地不是線性的，模型進步是跳躍式的。你今天做的評估框架，下個月可能要因為模型能力躍升而大幅翻修。如果你還在等「規格文件寫完才動手」，往往就已經慢了。

Peter Deng 的五種 PM，AI 讓你全都是

讀完 Cat Wu 的文章，我不禁想起前 OpenAI 產品副總裁 Peter Deng 說過的話。他在訪談中將 PM 分為五種類型：

1. 消費者 PM：痴迷細節與視覺美感
2. 增長 PM：凡事數據驅動
3. 業務/總經理 PM：關注商業模式與利潤
4. 平台 PM：專注內部工具與效率
5. 研究 PM：連接技術前沿與市場需求

過去，一個人通常只能深耕其中一種。組建一個完整的產品團隊，就是把這五種人湊齊，讓他們像「復仇者聯盟」一樣協同作戰。

但現在，AI 打破了這個假設，正好呼應了 Cat Wu 所描述的新節奏。

當一個人可以用 AI 在一個下午建出 Prototype，用 Eval 框架量測品質，用 AI 生成 UX 草稿，再用數據分析工具驗證增長假設，他本人就變成了整個復仇者聯盟。

這不是誇大。這是 Cat Wu 文章所描述的「角色融合」的自然延伸，也是我在過去兩年裡每天親身體驗的現實。大概一年前，我的角色終於有了定調：AI 產品經理，透過 AI 賦能跨域橫跨 prototyping、UX、evaluation、research 的新型態 PM，基本就是什麼都做。

為尚未存在的未來而建

Cat Wu 文章裡另一個讓我印象深刻的觀點是：

「你需要建造尚未完全運作的產品，這樣當下一版模型填補了那個缺口，你就已經準備好了。」

這句話是對抗完美主義的宣言，也是 AI 時代最務實的產品哲學。你不能等到技術完美才出發，因為等你準備好了，技術早已跑到更遠的地方。

在我的工作裡，這意味著要有勇氣在「還不夠好」的情況下先出貨，再根據模型能力的提升不斷迭代。是的，有時候你建的東西三個月後要全部重寫。但在那之前，你已經累積了最寶貴的用戶反饋與實戰洞見，這是任何文件都取代不了的。

當人人皆當責，成長沒有天花板

Cat Wu 描述 Anthropic 內部文化的方式，讓我聯想到一個更深層的問題：

如果 AI 讓每個人都能跨越角色的邊界，那麼頭銜與職責的意義還剩多少？

我的答案是：頭銜愈少重要，當責愈加關鍵。

換個角度想，AI 賦能這件事對 AI 團隊裡的每一個成員都是平等的。工程師可以用 AI 做 PM 的工作，設計師可以落地程式碼，PM 可以自己跑研究。頭銜不再限制人，成長就真的沒有天花板。

但這一切的前提是：每個人都必須把產品的成敗視為自己的成敗。

如果每個人超越自己的 KPI，真正把整個產品的用戶價值放在心上，主動出擊，彼此補位，這個團隊幾乎是無敵的。我親眼見證過這股力量。

Peter Deng 說，他最想要的是「每個人都很特別、有自己想法」的復仇者聯盟式團隊。Cat Wu 說，Anthropic 的力量來自使命對齊帶來的摩擦消失。我想加上第三句：

當每個人都把產品成敗視為個人成敗，這個團隊就無堅不摧。

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Cat Wu 的文章讓我確信一件事：我們正在目睹的，是整個產品工作方式的重新定義，不只是工具升級。兩年前那個做了「知識助手」、什麼都做卻說不清楚角色的人，今天有了一個更清晰的名字。但不管名字是什麼，驅動我的核心從未改變：用 AI 把不可能變成可能，讓更多人擁有這份可能。

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