今天來看這支影片Building Faster with AI(利用人工智慧加速構建)

1. AI Fund的創業經驗分享
   講者分享了在AI Fund作為創業孵化器的經驗，強調他們每月大約創建一家新創公司，並且參與實際產品開發、設計、定價等各個環節。

2. 執行速度是成功關鍵
   創業公司取得成功的一大關鍵在於執行的速度。AI技術的進步讓新創能夠更快地行動，提升成功機會。

3. AI堆疊結構與應用層機會
   AI產業分為半導體、雲端、基礎模型到應用層。雖然大家常討論底層技術，但最大的商業機會其實在應用層，因為應用層才能產生更多收入，支撐整個生態。

4. Agentic AI的興起
   過去一年多，「Agentic AI」（代理型AI）的概念逐漸普及。這種AI不僅僅是單次生成內容，而是能夠反覆規劃、搜尋、撰寫、修改與優化，帶來更優質的產出，並創造更多創業機會。

5. Orchestration Layer（協作層）
   新的AI協作層讓應用開發變得更容易，同時強化應用層的價值。

6. 具體想法比抽象想法更重要
   成功快速執行的關鍵是要有「具體」的產品想法。例如：「讓醫院用AI優化資產管理」這樣太模糊，無法落實執行；「讓病人線上預約MRI機器」就具體多了，可以馬上開始開發。

7. 快速驗證與調整
   有清楚的方向，能夠快速驗證想法可行與否。如果發現不可行，就應該馬上轉向新的具體想法。

8. 專家直覺與數據
   雖然數據很重要，但早期用專家直覺決策能夠更快推進。長期投入某領域的專家，對細節判斷往往更快也更準。

9. 單一明確假設、專注執行
   新創資源有限，不能同時嘗試多條路線，應該聚焦於一個明確假設，全力推進，發現錯誤時也要果斷轉向。

10. 經常性Pivot（調整方向）反映基礎認知不足
    如果每收到一點新資訊就想要調整方向，可能是對產業了解還不夠深，建議多與該領域專家或有經驗的人討論。

以產品經理的視角觀看這段影片，有以下幾點特別值得借鏡與落實在日常工作中：

1. 具體化產品想法，避免抽象籠統

影片強調「具體想法」的重要性，這對產品經理來說至關重要。許多需求或新功能在討論時容易停留在口號或模糊的描述，導致研發、設計無法落地執行。作為產品經理，應該將每一個需求明確拆解到足夠具體，讓工程師能直接著手開發，並能明確驗收成果。例如：「提升用戶體驗」這個需求太抽象，應該進一步明確到「將註冊流程縮短為三步並優化欄位順序」。

2. 執行速度與市場驗證

影片中提到「執行速度」是新創成功的關鍵。產品經理應該主動推動MVP（最小可行產品）策略，快速釋出產品、收集用戶反饋、再持續優化。不要追求一次到位的完美，而是持續以最快速度實現、驗證、學習和調整。

3. 有效運用Agentic AI與協作層

Agentic AI流程鼓勵多步驟、反覆優化與自動化。產品經理應該思考如何將這類AI能力整合進產品流程，例如讓AI先產生草稿、再自我檢查修正，提升產品功能的智能化層次，也能讓研發流程更加高效。

4. 專家直覺與數據並重的決策機制

影片提到，早期產品決策時，專家直覺有時比數據更快、更有效。作為產品經理，應與團隊專家、資深用戶或領域顧問密切互動，把握他們的經驗直覺，尤其在數據有限的早期階段。當然，隨著產品成長，還是要逐步導入數據驅動的決策。

5. 聚焦單一明確假設，敏捷調整

產品經理在推動專案時，應該為團隊樹立「當前最重要的假設」，全力驗證一個主要方向，而不是同時分散資源在多個方案。當市場或數據明確顯示該假設不可行時，能快速帶領團隊果斷Pivot，轉向下一個具體目標。

6. 建立穩健的知識基礎，減少無謂的反覆

影片提醒如果每獲得一點新反饋就全面調整，代表對市場或問題理解還不夠深。產品經理應該持續累積對產業、用戶、問題的深度知識，並善用專家的經驗與判斷，提高決策品質與穩定度。

總結
從具體化需求、推動敏捷驗證，到善用AI工具與專家資源，這些都是產品經理應該積極實踐的核心能力。
未來在產品規劃與推進上，會更注重細化目標、驗證速度、以及知識沉澱，帶領團隊持續創造可落地、可驗證、可成長的產品。