需求的過量：當所有人都對，產品就錯了
你以為自己終於學會問問題。
也知道要往「需求背後的需求」去挖。
但當你真正開始這麼做時，
才發現另一個更大的問題——
你收集到的，不只是需求，
而是一整座山的「願望」。
◆ 需求爆炸的那一天
老闆說：「我們要新增功能，競品網站都有這功能。」
行銷說：「我們得改版首頁，讓轉換率更高。」
客服說：「用戶一直抱怨流程太複雜。」
營運說：「這樣會拖慢上線時程。」
團隊說：「能不能先把上一版的bug修完？」
每個人都說得有道理。
所以你全都記下來。
用AI幫你整理、歸納、分群、標記優先級，
生成了一份完美的需求矩陣。
但當你盯著那張表時，
你突然發現——
這不再是「需求清單」，
而是一張「願望清單」。
每一項都合理、都急迫、都重要。
每一行都寫著：「我希望這件事能被實現。」
你用了各種加權值進行評分計算，
緊急程度、重要性、老闆加權、安全性評分等，
只為了取得一個更加理性、有邏輯的評分方式。
你知道那不是策略，
那是集體焦慮的結晶。
一個「沒有人願意被忽略」的系統。
於是那張表，不再像方向，
而更像戰場地圖——
滿滿都是「誰的意見比較重要」的伏筆。
而團隊承受的是動作慢、效率差、能力不足，
試圖導入各種工具、方法來改善，
但，根本原因在於「失控的願望清單」。
◆ 會議裡的戰場
牆壁上貼滿待辦清單，
像一面彩色的防彈牆。
每張紙上都有一個理由，
每個理由背後都有一種焦慮。
你說：「我們先排優先順序，根據需求追溯矩陣來評估。」
老闆皺眉：「什麼時候可以上線？」
行銷插話：「我的需求有在裡面嗎？」
工程師冷冷地說：「這樣沒時間測試喔！」
空氣瞬間凝固。
你笑著說：「大家冷靜一下，我們都是為了同一個目標。」
但你心裡明白，這場會議根本沒有共識。
每個人的想法都對，湊在一起就是不對。
老闆的願景沒錯，
行銷的策略也沒錯，
客服的抱怨更沒錯，
連工程師堅持穩定都沒錯。
只是當所有「沒錯」的意見湊在一起，
整個產品就錯了。
它不再像一個系統，
而像一張被不同人撕過又拼回的地圖。
每一塊都合理，
但合起來，卻指向不同的方向。
AI也看不出錯在哪裡，
因為從資料來看——每一條都對。
但你知道，那不是產品的藍圖，
那是一張「沒人願意放棄的願望清單」。
◆ AI的假秩序
你回到座位，打開AI。
它在幾秒內幫你整理所有訪談紀錄，
生成漂亮的報告：
關鍵字、痛點、建議方向、風險矩陣、ROI排序。
整齊、理性、冷靜。
看起來就像答案。
但你知道——那只是更漂亮的混亂。
因為資料不會吵架，
但人會。
AI讓你掌握所有資訊，
卻無法幫你說服任何一個人。
那份報告不是解答，
而是一場被格式化的幻象。
一份「所有人都有發言權」的幻象，
卻沒有一個人真正負責。
◆ 決策的失焦
隔天，你整理好一份roadmap簡報，
影響度、投入成本、風險預測一應俱全。
你自信地開口說：「我們會分三階段進行。」
結果老闆說：「太保守了，創造營收是第一要務。」
行銷說：「能不能再快一點，市場會錯過時機。」
工程師說：「這樣要大改版，根本不可能。」
你深吸一口氣，筆記、點頭、再筆記。
所有人都在等你給出「答案」，
但你心裡知道——
這不是在找共識，
這是在分配失望。
有時候你懷疑，
PM這個職位的真正意義，
是替大家平均承擔遺憾。
產品不是創造共同決策的價值，
而是一種妥協後的代價。
◆ 真相的噪音
夜裡，筆電的光映在你臉上。
AI幫你生成摘要、整合回饋、歸納建議。
畫面看起來完美，
就像一場假安靜。
你突然意識到，真正讓專案失控的，
不是缺乏真相，而是「太多真相」。
每一個意見都有道理，
每一份數據都能證明自己是對的。
而你被困在這座真相的迷宮裡，
不敢捨棄，也不敢堅持。
因為只要你選擇，
就會有人覺得你錯。
◆ PM的孤島
嗨，我是廣三。
一名軟體開發20年的PM。
AI能幫我們分類資訊、總結對話、生成報告，
卻無法替我們「取捨」與「對話」。
而這，正是PM的宿命——
在一片真相的噪音裡，
學會做出不完美、但最能前進的選擇。
若你在PM這條路上感到迷茫，
或想更清楚了解自己的能力與定位，
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它不為了定義你，而是幫助你更看清自己。
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