對於當前 AI 應用我認為最可以改善的就是「內部的資訊整合」，相信大家在工作上都會遇到一個情境：「要改一個畫面的流程彈窗，不過他的 spec 已經過於久遠，甚至最新的流程已經不知道在哪一版改過後大家都不知道了，只能一直翻找文件嘗試找到最新版號下的邏輯是哪一個」

但其實只要公司內部長期都有在維運 planning 文件以及相關的 SPEC、SOP 等，就很適合透過現有的 AI 模型，用內部的資料來進行訓練建立「公司內部的 AI 系統」，生成式 AI 的優勢在於透過文本訓練，他的資料都會是你提供的，而規則和邏輯只要格式相同讓 AI 可以理解哪一個是名稱，而哪一個是他的邏輯，就可以幫助他快速理解，並提供正確的答案。

擁有內部 AI 系統的好處

這是我一直很想推行的事情，因為作為 PM 最常遇到的問題就是：「這個功能目前的邏輯是什麼？做這個會怎麼樣？不做會怎麼樣？如果我這樣做會怎樣嗎？」，記憶力有限有時候好像都是半信半疑地回答不同 team member 的問題，但如果有一個好的內部 AI 系統可以：

1. 減少頻繁 OP 相關的問題詢問，可以更專注：根據不同的產業會有不同的 op 流程，對於新進的同仁或是剛接觸新 op 流程的同事，就可以在閱讀 sop 或是 spec 後透過與 AI 問答解答相關的情境題，並設置「當資料庫沒有相關的答案時，請詢問 PM」的 AI 人格設定，避免 AI 回答錯誤的問題。

2. PM Planning 時更好的去尋找相關的資料庫資訊：如果 DB 的架構邏輯也有訓練進去，對於 planning 會調整到什麼 API 或是新增 DB 中的欄位會影響什麼等等，就可以在 PM Planning 時先透過 AI 做初步的理解，後續和 RD 溝通時可以比較快同步對焦彼此的認知跟語言，我認為對 Planning 上也是很加分的。

就我所知不少大型的軟體公司都有開始推行內部的 AI 系統或是使用企業方案的 ChatGPT 給同仁使用，而配合生成式 AI 的優勢，只要公司都有長期維運文件和 spec 的管理，有充足的資料元搭配已經訓練過的模型，對於工作上的效率或是產值都是很大的加分效果，我覺得這就是一個蠻好的切角跟公司進行提案的

當你開始認知到 AI 的優勢是什麼，擅長什麼就可以藉此去想到更深入的應用場景！