在 AI 大量發生後的這段時間，社群上一直充斥著『XXX 是不是會被 AI 取代？』、『YY 公司導入 AI 降低了 n% 的人力成本』等資訊， 究竟 PM 會隨著這股 AI 浪潮被取代？還是會有不一樣的機會出現？
AI 可以幫助我們做什麼？
想起剛出社會當軟體工程師時，遇到一個 bug 要爬各種 Stack Overflow 找問題出在哪，然後不斷地 try-and-error， 而現在只需要把問題丟給 AI 就可以用最短的時間內找到方法，甚至叫他優化程式碼，這能不香嗎？
過去一個 PM 想要推出一個功能，從發想到 prototype，除非 PM 本身會設計會寫程式，不然光靠 PM 一個人很難做到這件事。 但現在，PM 只要會畫圖，就可以讓會畫圖的 AI 幫忙產出 wireframe，接著再把 wireframe 放到會寫程式的 AI 就可以產出一個 prototype 了。
不只 prototype，連整理數據、整理訪談資料、整理研究資料、製作簡報等，這些 PM 平常要做的事情，都有對應的 AI 可以幫忙， 這大幅提升了工作的效率，也降低了許多決策的門檻。
在做 MeFresh 這個產品時，我當然也使用了 ChatGPT 幫助我解決我遇到的很多問題，比方說我希望點擊按鈕時有個動畫效果，但我以往是後端工程師不會做動畫怎麼辦？ GPT 很快地幫我找到了解法，並解釋了對應的參數，在使用這段程式碼後 app 也確實產生了動畫效果，只要去調整參數讓效果更貼近我所想像的就好了。
再產品的部分，我也請 GPT 幫我找尋國內外類似的產品、甚至每個國家使用不同類型產品的習慣，讓我可以更有目標的去知道要分析哪些產品，而不會像無頭蒼蠅一樣亂撞。
AI 確實幫助了工作上『效率』、『速度』的提升，但…它有沒有副作用呢？
提升效率而非代替成長？
AI 確實可以提升效率，但他不一定可以幫助你解決所有問題。 若直接搬運程式碼，可能造成 app 不相容或是隱藏的 bug；若直接將 AI 給的分析資訊拿去做產品決策，也可能導致錯誤發生。
最重要的是 AI 沒辦法『幫助我們成長』，試想所有事情都讓 AI 做，就像請了一個工具人叫他做所有你該做的事， 等到有一天工具人學會所有的事情後就你就會被他所取代。AI 也是一樣，若我們沒有在使用 AI 的狀況下加入自己的判斷，並藉由 AI 提升自己的能力， 那總有一天我們也會被 AI 取代，因為在成長的是 AI 並不是我們。
若你還在做一個 AI 搬運工，不管你是不是 PM ，最後可能真的會被 AI 取代，就如同早期被新鮮的肝取代樣！
PM 的不可被取代性？
我認為 PM 的價值在於『與人的溝通』，包含與用戶的溝通、與同事的溝通等，以及『任務安排』，如 roadmap 的規劃、開發任務的異動等。
與人的溝通是指什麼？產品的需求多半來自於人，人的想法與行為隨時會改變，所以產品才會安排用戶訪談或是問券調查，目的就是希望知道用戶的需求在哪邊， 尤其是用戶訪談更能知道用戶遇到了什麼問題，我們需要如何幫助他們解決。 同時需求也可能來自於內部，比方說老闆發現了什麼機會、業務與客戶談完後轉需求進來等，這些有都是需要 PM 去做溝通協調的部分。 如果這些全部都丟給 AI 做，改了個 prompt 結果就不一樣了，我想應該誰也不服誰吧！
再來產品需求就會需要進行開發，但當過 PM 的應該都知道，開發資源總是有限，PM 需要去與安排所有的任務優先級，並與不同的部門溝通所需要的資源。 任務安排也不是一成不變，PM 仍需要依照市場狀況、用戶反饋來動態調整任務的優先順序。 若臨時來了一個大 bug 影響到用戶的體驗，那勢必需要先把其他任務往後移，優先將問題解決，以免造成過多的用戶流失。
AI 工具那麼多，我到底要學哪個？
回歸到 PM 為何要用 AI？使用 AI 是為了幫助我們更有效率的完成工作及任務，市面上有許不同的 AI 模型，各有各的好壞， 應該先知道自己『希望 AI 幫我們處理什麼事？』，比方說希望幫忙將文字轉為流程圖、或是整理會議資料，那 ChatGPT 就可以滿足 80% 以上的需求； 若是要畫影片封面照片，midjourney 可以完成這項任務。
當有新的 AI 產品出來時，我認為可以先抱持著開放的態度使用看看， 多看不同的產品的差異在哪，但同時也不用過於焦慮，就如同程式語言有很多種，各有各的對應的領域，不需要因為多出了一種語言就產生焦慮感。
