本系列文章以《產品領導人之道》一書為基礎，從人員、產品與流程三個面向，探討 AI 帶來的工作變化，以及產品領導人如何調整團隊的管理、協作與人才培育方式。
昨天談到如何透過入職培訓，幫助新 PM 進入狀況。接下來的管理與培育，還需要在日常工作中持續進行。
固定頻率的一對一會談，可以讓主管與 PM 有機會進行對話，討論工作中遇到的困難、彼此的期待，以及個人的長期發展。這些事情如果沒有刻意安排時間，往往很容易被眼前更緊急的工作排擠掉。
現在，AI 已經可以協助彙整工作進度、記錄會談內容，甚至產生行動清單。當這些事務愈來愈容易完成，主管也更需要想清楚：我希望一對一會談帶來什麼？
我聽過有些主管把一對一會談當成工作進度匯報，這沒有不對，尤其是工作涉及個別狀況，或主管想進一步了解某件事時。
不過，如果討論的事情與其他團隊成員有關，先在一對一裡說一次，接著又要回到團隊重新說明，就可能增加溝通成本。有些資訊與決策，確實更適合讓相關人員一起討論。
黃仁勳對一對一的看法，也涉及資訊共享與團隊共同學習的考量。在 2024 年 Stripe 的訪談中，他提到自己不做一對一，希望公司面對的挑戰、方向與問題，能讓相關人員同時聽見。他重視資訊取得的平等，避免有人因為能私下接觸執行長，就掌握別人不知道的資訊。
他也認為，公開討論問題與給予回饋，可以讓所有人一起理解推理過程，從彼此的經驗與錯誤中學習。在同一場訪談中，他談到自己管理的是資深領導團隊，也承認不同層級需要的管理支持不同，不能直接把他的方式一路套用下去。
這些觀點值得參考，尤其提醒我們：哪些事情應該讓團隊一起知道，就要安排適合的溝通方式。
但回到產品主管與 PM 的關係，還是有一些事情需要個別談。例如，PM 對目前的工作失去信心、與某位夥伴合作時感到挫折，或開始思考自己是否適合往管理職發展。這些議題，未必能在團隊會議裡自在地展開。
即使是同一項工作，團隊需要討論的可能是進度與分工；一對一裡值得深入的，則是這位 PM 如何看待自己的表現、遇到什麼困難，以及需要哪些支持。
如果主管希望理解一個夥伴，並且持續幫助他成長，就需要為這些對話留出空間，一對一會談提供了這樣的穩定機會。
《產品領導人之道》用「教練式指導的循環」說明這個持續培育的過程：從釐清現狀、制定成功策略，到採取行動、評估進度，再依據實際經驗展開下一輪對話。
這個循環可能跨越多次一對一會談，也包含兩次會談之間的實踐與調整。主管在會談中幫助 PM 想清楚方向，之後持續提供支持，再一起回看結果，才能讓每次對話累積成成長的機會。
圖：教練式指導的循環（《產品領導人之道》p.77）
接下來，就依照一對一會談前的準備、會談過程、會後行動，以及兩次會談之間的跟進，看看主管可以怎麼做。
一場有效的一對一，從會談之前就開始了。
首先，要建立固定頻率，並把時間保留下來。可以依照 PM 的經驗與需要，安排每週或每兩週一次。讓他知道，即使日常工作忙碌，仍然有固定機會與主管討論自己的困難、期待與想法。
《產品領導人之道》提醒主管，要承諾透過持續且高品質的對話培育團隊。作者提出「不連續缺席兩次」的原則：臨時有事難免，但不能讓一對一總是成為優先被取消的會議。
主管如何安排時間，本身就會傳達這件事有多重要。
其次，雙方都需要回看上次的約定。PM 當時打算嘗試哪些行動？主管答應提供什麼協助？哪些事情有進展，哪些還需要討論？如果每次會談都重新開始，前一次的對話就很難累積效果。
最後，讓 PM 提出自己關心的議題。以我自己的做法，會請他在會談前一天先準備好想討論的議題，讓我能事先了解，也可以做一些相關準備。同時，這也讓他感受到，自己可以主導這段時間，焦點會放在他身上。
如果你正準備建立一對一的習慣，或發現每次都是主管在問進度、PM 總是顯得有點被動，可以參考 GitLab Handbook 的一對一指引。它建議雙方共同維護議程，多數議題由團隊成員提出，也鼓勵提前至少一天整理，讓彼此有時間思考。
實際上，可以從一份雙方共用的文件開始，持續記下想談的議題、上次的約定，以及這段期間的新觀察。這會比到了會議前，才臨時想「今天要聊什麼」，更容易展開有意義的對話。
《產品領導人之道》第七章提供了一套教練會談的實作步驟，可以作為主管進行一對一的參考。
先從 Check in 開始。聊聊最近讀的書、去過的地方，或讓他感到開心的事情，幫助雙方從原本忙碌的工作切換到對話狀態。
這也可能讓主管了解他在工作以外的近況。例如，最近是否特別疲累，或生活中有什麼事情正在影響他的狀態。不需要逐項詢問私事，對方願意分享多少，就從那個部分開始理解。
接著，確認今天想深入討論的議題。即使會前已經準備好，也可以再問：「這些事情裡，今天最想談的是哪一個？」「你希望談完後得到什麼？」
有時候，原先提出的議題還沒有完整呈現背後的困難，例如：PM 可能先說要談報告來不及完成的事情，聊下去才發現，他不知道如何面對不同主管互相衝突的要求。在一對一會談中，主管需要保持耐心，讓問題逐漸清楚，再一起探索有哪些選項、各自的優缺點，以及他真正在意的事情。
這個過程尤其需要專注聆聽。書中提醒，主管可能一直點頭、微笑，心思卻早已飄到其他地方。看起來有在聽，未必真的理解對方。
當 PM 提到為了報告整晚沒睡，或覺得自己已經很努力，事情仍然做不好，這些話都值得停下來多問一句：「你願意多說一點嗎？」除了讓自己了解究竟發生什麼，也關心他如何看待這件事、承受什麼壓力，以及對自己有什麼期待。
另一個需要練習的，是抑制立即給建議的衝動。
主管通常累積了不少經驗，也希望問題趕快解決。但如果 PM 每次提出困難，主管就立刻給出答案，他也就少了一次整理思考、探索選項的機會。
當他問「這個問題該怎麼處理」，可以先問：「你目前怎麼想？」「有哪些做法是你考慮過的？」了解之後，再視需要分享經驗，看看能否幫助他產生新的想法。
提問的方式也值得留意。像是「你為什麼這麼做？」有時會讓人急著解釋或防衛；換成「你這麼做期待得到的效果是什麼？」就比較容易往他的考量與期待深入。
這些做法都需要練習。主管要願意留下一點空間，也接受對方需要時間，才能把自己的想法說清楚。
談到聆聽與專注，Petra Wille 有一個值得思考的觀點。
她在〈Why I Don't Allow AI Notetakers in My Coaching Sessions〉這篇文章中，說明自己暫時不讓 AI 筆記工具進入教練會談。
她在意的是，被持續記錄的感受，可能改變一個人表達的方式。一對一的教練式會談需要信任，也需要讓人自在地探索尚未成熟的想法。對話中的停頓、猶豫，以及慢慢找到自己想說什麼的過程，都有意義；如果記錄工具干擾了這些，她寧願暫時不用。這是她在教練實務中的選擇，也值得主管在一對一情境下思考。
這讓我想到另一個可能的影響：當我們知道事後會有完整紀錄，會不會因此減少當下的投入？
因為覺得「之後再看就好」，就沒有仔細感受哪句話讓自己有了新的理解，也沒有在困惑的時候追問。等到會談結束，拿到一份很完整的摘要，才發現裡面列了很多重點，自己卻說不出哪一個最重要（也可能連自己尚未釐清重點都沒察覺，只是囫圇吞棗地接受 AI 的所有紀錄）。
行動清單也有類似的問題。對話中提過的事情，未必都是決定要做的事。探索過的選項，也不等於已經做出的承諾。如果沒有在當下釐清，整理得再完整，仍可能讓雙方對下一步有不同理解。
微軟與合作研究者在 CHI 2025 發表的研究〈The Impact of Generative AI on Critical Thinking〉，調查了 319 位知識工作者，蒐集 936 個使用 AI 的工作案例。研究分析受訪者的自陳資料後發現，對生成式 AI 的信心較高，與較少運用批判思考有關；對自己完成該項任務的信心較高，則與較多批判思考有關。
這項研究沒有直接檢驗 AI 筆記對一對一會談的影響，也不能據此斷言使用 AI 就會讓人不思考。不過，它提醒我們留意：對工具的信任，會不會影響自己投入判斷的程度？
我仍然看好 AI 在整理與分析上的幫助。它可能協助找出對話中反覆出現的議題，或提示一些原本沒有注意到的關聯。這些都可以帶回對話，請當事人一起確認。
但我期待的是，AI 幫助人們看得更深更遠，讓我們有再進一步思考的機會。哪些事情重要、要追問什麼、最後帶走哪些行動，仍需要主管與 PM 共同討論、確認與做出判斷。
從 Petra 在 2025 年寫下那篇文章到現在，AI 工具的能力持續進步。身為主管，更值得持續關心的是：我們有沒有因為工具的幫助，更理解眼前的人，也更清楚自己的判斷？
當議題逐漸清楚，就需要往下一步收斂。
書中建議聚焦在一項具體行動，確認打算何時開始、期待得到什麼結果，以及需要哪些協助。主管也可以問：「我做些什麼，對你會更有幫助？」「有哪些障礙是我可以協助移除的？」
接著，檢視現實條件（reality check），這項行動如何融入日常工作？需要投入多少時間？如果決定做這件事，有哪些事情就必須暫緩或放下？
這些問題很重要的原因是，即使在一對一會談中把行動項目說得很清楚，回到工作現場後，未必就有足夠的時間與條件執行。
必要時，可以請 PM 用 1 到 10 分評估自己對行動的投入程度，再了解是哪些條件影響他的意願。分數的用途，是讓雙方看見顧慮與需要的支持；不必把它變成要求對方一定要回答 10 分的壓力。
最後透過 Check out，請 PM 整理今天的收穫，並確認幾件事：
讓 PM 用自己的話說明，也能幫助主管確認彼此理解是否一致。有時候，主管以為談得最深入的地方很重要，對方真正帶走的，卻是另一個自己沒有特別注意的發現。
會後可以留下簡短紀錄，包含重要洞見、雙方承諾與回看進展的時間。AI 可以協助整理這些已確認的內容；即使會中沒有錄音，也可以用會後自行整理的重點作為素材。
整理完成後，仍要確認它是否忠實反映雙方的共識，尤其要分清楚討論過的可能性與真正決定採取的行動，再作為後續跟進的依據。
一對一的影響，會延續到兩次會談之間的工作裡。
主管可以觀察，PM 是否有機會嘗試約定的行動，過程中遇到哪些阻礙，以及他在判斷、協作或處理回饋時，有沒有出現新的做法。同時，也要回頭檢查自己：答應提供的資源、協調與回饋，是否已經做到？
Petra 在〈Developing Strong Product People〉演講中，也建議將成長行動的跟進放進日常一對一，定期了解是否有小幅進展，或需要重新聚焦。
例如，一位 PM 提到未來想往管理職發展，主管因此安排一些帶人或協調的任務。接下來就可以留意，他如何分配工作、處理意見不同的情況，以及給予夥伴回饋，再把具體觀察帶回下一次會談。
討論時，除了問任務完成得如何，也可以了解：「這次有哪些新的學習？」「實際做過之後，你對管理工作的想法有什麼變化？」
如果行動沒有如預期推進，也值得一起理解原因。可能是機會還沒出現，可能低估了難度，也可能實際嘗試後，發現原本的方法需要調整。
因此，下一次會談可以從前一次的行動與日常經驗開始，重新確認目前的狀態。原本困擾他的事情，現在怎麼看？哪些做法有幫助？接下來需要改變什麼？
主管也需要保持耐心。培養能力與改變習慣需要時間，不能因為談過一次，就期待對方下次完全做到。持續觀察、提供回饋與調整支持，才能讓會談逐漸累積成長的效果。
呼應最前面的教練式指導循環，評估進度後產生的新理解，也會成為下一次對話與行動的起點。
回到一開始的問題：主管希望一對一會談帶來什麼？
對我來說，是能更理解 PM 的處境與想法，幫助他釐清困難、找到可以嘗試的下一步，也讓他知道，自己在面對挑戰時能得到哪些支持。
這需要會前的準備、當下的專注，還有會後持續履行承諾。如果每次都談得很深入，卻沒有後續行動；或主管總是答應協助，之後就忘記了，這會讓 PM 很難相信自己的發展真的受到重視。
AI 可以減少整理資訊的負擔，也可能幫助我們發現新的線索，但在使用 AI 工具之後仍要提醒自己：它有沒有讓我更專注地聆聽？更理解這位 PM？更確實地提供協助？
一對一會談的品質，可以從這些地方持續改善。當主管願意固定留出時間，認真對待每一次對話與後續行動，PM 才有機會感受到，你是真的願意陪他走過這一段成長歷程。
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