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。
昨天從知識與技能的學習需求出發，再加上事情的緊急程度，整理了主管可以提供的四種支持情境。有些時候需要先補充基本方法，有些時候則適合安排實作，透過提問與回顧累積經驗。
不過，決定要讓 PM 進行多少嘗試，還需要考慮犯錯後可能帶來的後果。今天接著談風險如何影響主管的介入方式，再從使用者訪談的案例，看看 AI 如何協助 PM 在實戰之前練習應對方式。
昨天提到的四象限，還可以延伸出一個考量：「緊急程度」與「風險」並不相同。
有些事情只是時間比較趕，失誤的後果仍在可承受的範圍內。這時候可以適度放手，讓 PM 練習在時間壓力下判斷與行動。
相對地，有些事情雖然不急，一旦處理失當，可能對團隊或公司造成很大的損失，也可能讓當事人受到很大的打擊。這類任務仍需要設定一些護欄、提供適時陪伴與協助，不能因為時間充裕，就放心讓 PM 自行試錯。
因此，主管在安排任務時，除了看事情有多急，也要考慮錯誤可能帶來什麼後果、能否及時補救，以及自己能提供多少支持。
另外也可以搭配《產品領導人之道》第七章的這張圖的做法來思考，圖中呈現了從告知到提問的不同做法，包括解決問題、給予指導、提供建議、提供回饋以及挑戰思維，做法選擇影響到的是獲得成長的可能性。
圖：教練式指導裡告知與提問演進歷程（《產品領導人之道》p.78）
若時間、基礎能力與可承受之風險允許，主管可以為 PM 保留多一點思考與探索的空間；當面對的是急迫性和風險較高的狀況，需要即時且更加謹慎的處理時，主管就可以適當地增加具體指引的比例，再於事後透過提問與回顧來獲得經驗與學習。
指導與教練各有適合的情境，主管需要觀察當事人的狀態、理解他的需要，也想清楚希望他從這次工作中獲得什麼，才能選擇真正有幫助的介入方式。
談到知識與技能，我回想起近期輔導企業時觀察到的一些情況。
PM 在產品探索的過程中，經常需要進行使用者訪談。現在也有許多人會使用 AI 協助擬定訪談問題，準備起來確實快速許多。
但我曾遇過這樣的 PM，當我與他討論他使用 AI 準備的訪綱時，發現他並不清楚這些問題背後的目的，例如想透過這個問題了解什麼？為什麼要這樣問？如果需要調整問法，又該怎麼改？
當時，我也扮演了受訪者的角色、和他做了一段模擬演練。每當我回答了不符合預期、或他沒有預想過的內容，他就卡住了，不知道如何繼續。
這讓我想到前幾天文章裡談過的 AI 素養階段。如果這位 PM 主要的 AI 運用方式是在產出內容，主管就需要進一步探詢，他是否真的能夠掌握這項工作的基本知識。
這裡同時涉及兩件事：他如何使用 AI，以及他對使用者訪談的理解與能力。會用 AI 產出訪談問題，並不代表他能做好訪談。
如果經過討論，發現他缺少的是訪談的基本知識，就可以先安排培訓，提供書籍或參考資料，必要時直接說明與示範。不能預設只靠教練式提問，就能讓他自行想出還沒有學過的方法。
等他理解了方法，接下來才更容易看清楚技能上的需求。
例如，使用者給了一個模糊的回答，PM 需要知道如何追問，確認自己是否真的理解對方，以及這份回答是否有助於後續解讀與做出判斷。有時使用者會反問，或把話題帶往其他方向，PM 也需要練習如何回應與調整。
這些都需要實際運用的經驗，而 AI 其實可以在這種情境下提供更好的協助。
微軟在 〈How Microsoft built an AI coach to scale personalized sales training〉中，介紹了內部的 Agent J.ai。這個 AI 教練透過情境式對話，讓業務、客服等需要面對顧客的角色，在正式互動前先進行模擬與演練。
這個案例值得參考的地方，是它讓員工有機會在實際面對顧客之前，先藉由大量的情境案例，練習如何應對。從這個做法延伸，我認為也可以進一步運用 AI 分析練習過程，協助辨識出反覆出現的問題、面臨的挑戰或所需技能，再由主管與 PM 討論後續的學習方向。
回到 PM 的使用者訪談，組織內部也可以運用類似的方式：讓 AI 扮演受訪者，模擬回答不清楚、提出反問，或話題偏離預期等情境，讓 PM 可以練習追問、澄清與調整問法。
練習結束後，PM 可以回顧自己從中學到什麼，AI 也可以協助分析提問的方式與過程，找出可能反覆出現的模式。例如，是否太快跳到下一題，或還沒理解受訪者的回答，就急著帶往自己預期的方向。
主管則可以和 PM 一起檢視這些回饋，判斷哪些值得參考，哪些地方仍需要補充知識或安排更多練習，再提供相應的協助與資源。
將微軟案例的做法延伸到 PM 培育時，雖然可以用 AI 模擬提供練習機會，但要累積對於真實使用者的理解，仍需要透過實際訪談逐步建立。
只是在實戰場合有限時，AI 確實可以先提供更多次練習與回饋時機，讓 PM 帶著準備進入現場，再依實際經驗繼續修正以獲得學習。
主管選擇指導或教練方式時，需要先辨識 PM 的學習需求，理解事情的急迫程度與風險，再決定如何支持他，並安排練習與回顧的機會。
即使是在 AI 加入之後，主管仍需做出同樣的判斷。
如果 PM 還缺少基本理解，連 AI 提供的建議是否合適都無法辨識，就可能在未察覺的情況下接受錯誤建議，導致實際工作受到影響。
相對地，主管若能依學習需求安排適當的 AI 輔助，像是上面提到的模擬訪談，協助分析練習中的模式，再把回饋連結到後續學習，才能讓 AI 更深入地成為培育過程的一部分。
延續 AI 素養的討論，更重要的是從使用工具，逐步走向把 AI 融入工作與學習流程，這也呼應了 AI 素養第三級「融入工作」的方向。
在 AI 的能力日趨強大，可以處理的工作也愈來愈多的時候，主管更需要看清楚眼前 PM 缺少的是什麼、適合怎麼練習，以及還需要哪些支持與協助。主管的判斷，會影響到 PM 能否在運用 AI 完成工作的同時，累積可在實務中持續運用的知識與技能。
下一篇接著談，當 AI 已經對工作方式帶來徹底的改變，主管該如何設定 PM 的績效與成長目標？
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