AI推不動？Google經驗：主管帶頭開路，靠PM思維創造高價值

關於如何有效運用生成式AI的討論，多半聚焦於提示工程（prompt engineering）或是近來興起的脈絡工程（context engineering），也就是透過半技術性的技能來設計輸入的訊息，促使大型語言模型（LLM）產出有用的成果。這些技能確實有用，但只涵蓋如何有效運用AI的一部分。期望生成式AI產生真正的效益，組織必須讓員工學習如何在日常工作中應用，並藉此改善工作方式。員工要能夠在工作流程中界定有價值的問題、評估可能的解決方案、快速進行實驗，並將新做法整合進入日常工作並且長期運用——這些正是產品經理工作的核心能力。

組織的做法如果不能以產品思維為核心，員工對AI應用的嘗試往往流於淺嘗輒止或曇花一現。由於不清楚該如何將AI應用在最有價值的問題上，員工可能根本不知道從何處著手。許多人會退回影響有限、一次性的應用方式——例如為電子郵件或部落格文章撰寫簡單的文案，而不是重新思考那些內容複雜、重複性高或數據量大的程序。這些程序一旦自動化，將從根本擴大團隊的能力與影響。另一方面，當初期AI實驗遇到阻力，許多員工會認為這套技術名過其實，或不值得投入時間，於是完全放棄。

對於那些追問「如何讓我...