蝦皮（Shopee）是東南亞六大經濟體─印尼、馬來西亞、菲律賓、新加坡、泰國和越南，以及台灣的領先電子商務平臺。2015 年，它在這些市場上線，目的是連結這些地區的消費者、賣家和企業。蝦皮之所以獲得成長和成功，是因為該公司的策略是以行動為中心（mobilecentric），並受益於其數據、分析和AI 能力。（本文節錄自《智慧協作時代》一書，作者：湯瑪斯．戴文波特，斯蒂芬．米勒，感電出版，以下為摘文。）
超過95％的蝦皮訂單，是透過行動應用程式下單。該公司在每個市場，會針對內容和電子商務流程進行高度本地化，並結合社群互動和電子商務，帶來社群購物的體驗。
蝦皮是冬海集團（Sea Limited）旗下的公司，冬海集團是一家全球消費性網路公司，該公司還有遊戲和社群娛樂公司競舞娛樂（Garena），以及數位金融服務公SeaMoney。
產品經理，與數據和AI相關的產品和服務
克里斯．陳（Chris Chan）是新加坡人，2019 年加入蝦皮位於新加坡的公司總部，擔任產品經理。他一開始負責監督建立和部署新功能，讓賣家更方便使用蝦皮平臺刊登和推廣他們的商品。
他的下一個產品管理任務是通知服務，例如電子郵件、平臺內聊天、外部社群媒體聊天，以及監督蝦皮在買賣雙方於購買前、購買中、購買後的整個溝通生命週期，改善所有發送通知的方式。同時是負強化所有聊天通訊功能的產品經理。
蝦皮主要有3個團隊直接參與創造並帶來營收
商家團隊（business owner teams）
負責成長，重點是在蝦皮所有市場裡，不斷提高營收、市占、獲利能力、用戶人數和其他關鍵的業務指標。他們負責業務策略和整體業務的成果。
技術團隊（engineering teams）
有多個不同的資料科學和AI 團隊，打造工具和模型，為蝦皮內部進行廣泛分析以及為AI 工作提供支持，以便為買家和賣家設計新產品、改進產品功能並支援營運和管理。
技術團隊裡有一些團隊，著重於資料工程與支援所有資訊科技基礎設施。
產品管理團隊（product management teams）
運作於商家團隊與技術團隊之間，扮演它們的橋梁。
克里斯．陳和其團隊會根據他們的通知服務，以及所有其他聊天服務組合裡買家和賣家提供的具體特徵、功能、使用者體驗和效能，進行產品管理決策。
他們要確保產品和服務具有經濟可行性，確定產品何時準備好可以從開發模式、邁向持續的支援和改善；並做出決策以平衡客戶和業務不斷變化的需求，以及持續開發或額外改善的所需成本。
誠如克里斯．陳所強調：「我和我的產品管理團隊是協調者、合作者和整合者。我們和技術團隊、當地國家團隊、業務團隊以及內部支援團隊合作，有時也和客戶或其他外部合作。我們要確保負責的新服務產品或平臺功能，實現必要的一致性、協調性和跨功能協作。我們透過開發、試點部署、多國推出和拓展，來實現這個目標。」
他還負責根據技術團隊的資料評估，試點和現場試驗的使用者數據，以及實際性能的結果與業務目標，來評估產品開發的進度。並負責監督產品每周和每月的定期審查會議，參加會議者包括商家團隊、相關產品的管理團隊、資料科學和AI 團隊，以及其他技術團隊。
他協調並推動決策，確定任務裡的新AI 開發工作，做到什麼程度才算「夠好」，可達封閉測試的試點部署階段；模型性能什麼時候改善到足以在第一個國家全面生產使用；以及什麼時候可以把模型擴大使用到其他多個國家。
克里斯．陳表示，身為產品經理，他和資料科學與AI 團隊的合作尤其密切，他們會一起開發、測試和部署AI 分析模型。(延伸閱讀│怎麼跟ChatGPT對談？實務應用：讓它幫你抓重點、整理表格)
蝦皮所做的一切，都是透過分析和AI 達成的
事實上，蝦皮所做的一切，都是透過分析和AI 達成的。他在資料科學團隊裡的主要窗口，是資料科學產品經理，該經理在AI 的方法、實施與業務問題上，擁有專業知識。公司把他安插在資料科學團隊，並且向蝦皮產品管理組織報告。
隨著公司不斷改進內部資料管理與技術平臺的基礎設施，從不同國家團隊和產品線蒐集資料的過程，將變得更容易和自動化。隨著機器學習的方法不斷改善，開發新方法所需要用來標記資料的人力會更少，選擇演算法和訓練模型的工作會大大簡化。
但未來幾年內，蝦皮仍需要「人類產品經理」
但克里斯．陳預測，未來幾年內，蝦皮仍需要人類產品經理，原因如下：
1. 產品經理要協調利害關係人
當我們啟動一個專案打造新產品和服務，或者改進現有產品時，最具挑戰的地方在於，公司內部各種企業主團隊、技術和工程團隊，以及各國特定的支援人員之間，要達成一致和整合。在此同時，參與我們業務和產品生態系統的外部買家、賣家和供應鏈夥伴之間，也要達成一致。
想確保這些利害關係人之間保持協調，需要不斷地進行複雜的交涉。在可預見的未來，實現這個目標所需的決策和承諾管理任務，將由人們負責。
2. 產品經理要為資料科學團隊，提供其工作上所需支援和回饋
就任何一個新產品或服務的專案來說，它需要的蝦皮內部資料，分布在多個國家團隊和企業主之間。此外，我們可能需要公司其他部門支援，例如客服部可能要協助標記資料，並測試和評估資料科學模型的結果，以確認預測或推薦模型是否好用到足以試點，或更大規模的採用。
人們必須管理和協調這些支援任務，資料科學團隊才能完成工作。我們不希望資料科學家，把他們寶貴的時間花在這類問題上。
3. 產品經理必須管理評估和選擇，有關試點和拓展的新AI 產品
談到要在哪裡和如何試點新產品時，必須針對目標國家和客戶提出許多戰略和實際的選擇，而且必須得到批准才能繼續進行這些選擇。須根據現場試驗，以及後來大規模部署工作的速度、規模和性質，做出許多業務上的權衡決策。
這類業務權衡決策，有一部分可以量化、建模和自動化，但重要的決策需要全面且高度脈絡化的評估和判斷，這些評估和判斷必須和公司快速發展的業務策略保持一致，而且我們的核心企業價值無法自動化。
4. 產品經理要促進公司內部和外部所有利害關係人之間的溝通
所有利害關係人，都希望別人能用他們自己能夠輕鬆了解的商業術語，來了解AI 演算法背後的邏輯，而不是把AI 當成神奇的黑盒子。
對蝦皮內部和外部利害關係人，解釋我們的AI 產品功能，如何能夠以他們容易理解和信任的方式運作，是以人為中心又耗時的過程。更多牽涉AI 系統的產品開發、強化和部署工作，只會讓他們更需要產品經理以及他們的團隊支援。
在AI賦能的職場環境下，工作者的新機會
1. 工作效率提升，一人即團隊
AI自動處理重複任務、資訊整合與決策建議，讓工作者專注於需更多思考和判斷力的工作。
2. 增強專業，擴展職務範疇與跨界
AI協助擴展職務範疇，讓工作者接觸更多任務並學習新技能。
3. 縮短基礎建設期，快速進階專業人
AI減輕重複工作負擔，提升工作滿意度，促進專業成長。
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