LinkedIn 的豪賭：2026 AI 轉型宣言，取決於你是否成為「全棧構建者」？

LinkedIn’s "Full Stack" Gamble: The Blueprint for an AI-Native Operating Model

在解構 Shopify 的 AI 劇本時，我們看到了一家公司如何用三個月的時間，從法務鬆綁到 MCP 基建，掃除一切障礙讓員工「All-in AI」。那是一場精彩的「文化與基建」革命。

但故事還沒結束。最近聽了 Lenny’s Podcast 專訪 LinkedIn CPO Tomer Cohen，我發現他們正在處理這場革命的「人」的層面。

Shopify 解決了「如何讓 AI 進場」的問題，而 LinkedIn 正在回答「AI 進場後，我們該變成什麼」的問題。Tomer 拋出了一個震撼彈：「到 2030 年，你現有工作所需的技能將改變 70%。」

這篇文章是 Shopify 劇本的續集。如果前者是關於如何打造 AI-ready 的組織，這篇則是關於如何成為 AI-native 的「全棧構建者」。這不是新聞報導，而是消化了這場訪談後，為你整理的一份生存處方箋。

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結論：別等重組，現在就篡位

直接說結論：未來的產品團隊不會有 PM、設計師、工程師的嚴格分界，只有「全棧構建者 (Full Stack Builder)」。

你現在的職稱是什麼不重要。重要的是，你能不能一個人（或帶著 AI 隊友）從頭到尾把一個想法變成產品？

LinkedIn 發現，當 AI 能接手編碼、測試、甚至部分使用者研究時，傳統「接力棒式」的分工就變成了最大的累贅。他們正在把組織變成無數個小型的「海豹特種部隊 (Navy Seals)」——成員跨領域、反應極快、任務導向。

這聽起來很遙遠？Tomer Cohen 給了一個數據：「到 2030 年，你現有工作所需的技能將改變 70%。」

這不是威脅，是邀請。邀請你現在就開始「篡位」——去做那些原本不屬於你職稱範圍，但對產品至關重要的事情。

當然，所謂「篡位」不是要你違抗老闆，而是在你可控的空間裡，證明這種工作方式更快、更安全。

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一、診斷：為什麼我們越做越慢？

症狀：流程肥大症

你一定有過這種感覺：做一個小功能，要經過 PRD review、設計 review、隱私 review、安全 review... 一圈下來，兩個月過去了。

Tomer 點出了一個痛點：我們把「嚴謹」誤認為「繁瑣」。 過去為了保證品質，我們把每個步驟都切細，派專人把守。

• 研究？找 UXR。

• 數據？找 Data Scientist。

• 文案？找 UX Writer。

結果：原本簡單的「想法 → 實作」，變成了「想法 → 等待 → 溝通 → 等待 → 實作」。 隨著組織變大，複雜度是指數級上升的。

處方：用 AI 壓縮流程，而不是加速流程

很多人用 AI 是為了「做得更快」（例如寫 code 更快）。 錯了。LinkedIn 的邏輯是：用 AI 來「消除步驟」。

如果一個 AI Agent 可以跑完隱私檢查、另一個 Agent 可以做完競品分析，那你就不需要「等待」那些 review。你可以像一個人創業一樣，迅速推進。

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二、解藥：Full Stack Builder (全棧構建者)

這不是全能神，也不是要你一個人幹十個人的活。 這是關於「判斷力 (Judgment)」的回歸。

什麼是 Full Stack Builder？不是人才標籤，是 Operating Model

顧問習慣先問：「這個設計，解的是哪個企業級問題？」

LinkedIn 的 Full Stack Builder (FSB)，其實是一個 AI‑native operating model 的具體實作，而不是只是一種人才標籤。它把「策略、人才、工作流與治理」一起重配。

這個模式實際瞄準的是三個典型痛點：

1. 決策與交付週期過長：多重 handoff、過度專業分工導致的等待浪費。

2. AI 投資見不到商業成效：只發 ChatGPT 帳號給員工，卻沒改工作流程。

3. 管理層難以掌握 AI 風險與問責：在碎片化的 AI 使用中，風險隱藏在每個人的對話視窗裡。

這時 FSB 對管理層的吸引力就不只是「我要不要叫大家學 AI」，而是「我要不要採用這種 operating model 把公司重新排線」。

用 Tomer 的話說，這就像 Navy Seals (海豹部隊)。

• 傳統團隊：正規軍，編制固定，按部就班。

• Full Stack Pod：特種部隊，人員精簡，每個人都懂一點爆破、醫療、通訊，但專注於完成任務。

在 LinkedIn，他們甚至廢除了 APM (Associate Product Manager) 計畫，改為 APB (Associate Product Builder)。他們教新人的不是怎麼寫 spec，而是怎麼 coding、怎麼設計、怎麼看數據。

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顧問眼中的商業 Case：為什麼這值得做？

如果你需要說服 CFO，這裡是實務研究的數據：

1. 更精簡的編制：實務研究顯示，AI‑native GTM 團隊在 25M ARR 以下可以用約 13 人做出傳統 21 人的成效（約 38% 更精簡），前提是有系統地重設工作流，而不是只自動化零碎任務。

2. 跨越「成效鴻溝」：多數企業雖然有 80%+ 的 AI 使用率，只有約 30–40% 報告到實質商業 impact。關鍵缺口就是「只買工具、沒改流程」。

FSB 模式對企業的 Value Hypothesis 是：透過 end‑to‑end Builder＋AI Agents，把那 60% 來自「工作流重設」的價值吃到嘴裡，而不是只停留在授權 Copilot。

FSB ≠ 超人，小心「Full Stack Burnout」

這裡有個巨大的誤區。如果你所在的組織只是要求大家「多學點設計、多寫點 code」，卻沒有調整權限、流程與績效指標，那不是 Full Stack Builder，而是 Full Stack Burnout (全棧過勞)。

如果你的組織沒有調整績效指標，只是一味要求大家「多學 AI、多跨職能」，那很容易變成單純的壓榨。

LinkedIn 把這件事講得很白，他們投資了三個支柱：平台、Agent、文化。其中文化最難，也最關鍵。真正的 FSB 不是把你變成會寫 code 的 PM，而是把你的時間從寫 ticket、排會議、盯進度中抽出來，挪到人類最珍貴的專長上：

• Vision (願景)：我們到底要去哪裡？

• Empathy (同理心)：用戶真正的痛點是什麼？

• Judgment (判斷)：該不該做？做到什麼程度就該停？

• Taste (品味)：這東西夠好嗎？

AI 是你的「外掛隊友」

LinkedIn 不把 AI 當成 Cursor 這種 IDE 插件，而是把它們當成有特定人格的同事：

1. Trust Agent：這傢伙是個偏執狂。你給它 spec，它會告訴你：「嘿，你這個功能可能會被詐騙集團利用。」它不只檢查漏洞，還記得公司所有的歷史教訓。

2. Growth Agent：這是個嚴格的導師。它不只幫你優化 funnel，還會批評你的點子：「這功能對成長沒幫助，別浪費時間。」

3. Maintenance Agent：這是個默默付出的工程師。它負責修復 failed builds。現在 LinkedIn 50% 的 build failures 是由 AI 自動修復的。

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三、執行：如何讓這件事發生？(組織與個人路徑)

你可能會問：「但我公司不是 LinkedIn，我也沒有這些 Agent，怎麼辦？」 別急。Tomer 說了一句金句：「如果你在等公司正式重組，你就輸了。」

但在我們進入個人的 90 天處方前，先給轉型負責人一個組織級的三層路徑 (The 3-Level Roadmap)：