學習專案管理的基本思維
學習專案管理的基本思維

這些年來,許多學習專案管理的朋友,在初學專案管理時都一頭栽入專案管理工具與框架,卻未曾了解更源頭的問題,包含:

「為什麼需要學專案管理?」
「專案管理能解決什麼問題?」
「專案管理不能解決什麼問題?」
「為什麼案子總是做不好?」
「怎麼樣才能做好一個案子?」

在學習一門知識時,我建議大家必須先從問題開始思考,當你對這些問題有了基本的認知,接著開始去找幾個framework、methodology或best practice,然後看看它們用什麼樣的流程與工具來解決你所面對的那幾個問題,唯有經過這樣的過程,你對這門知識才會有更清晰的認知。

PMP或Scrum這類的framework或best practice的出現,都是累積了足夠多的實務案例,並將常見的問題以 框架、流程、方法、工具 來封裝,讓其他人更容易上手。但若你未試圖理解它背後要解決的問題,你就容易錯用。

不管工具有多好,若你運用的場合不對,它就不是個好工具。

CMMI與PMP真的不好嗎?

剛出社會時,我在一家ERP軟體公司從事研發工作,我在哪裡接觸到非常正規的軟體工程,也見識到當研發流程與業務特性匹配時的高效,以及不匹配時產生的諸多問題。在2000年初期,軟體發展大多仍依循瀑布式(Waterfall)方法,必然得先進行需求收集、分析、設計,使得進入開發與測試,經過一道道程式後將成品完整的交付。

我在ERP軟體公司的那些年,我也參與了CMMI Lv4(軟體成熟度模型)的導入與認證,過程中 我見識到CMMI的嚴謹之處,同時也體會到嚴謹背後帶來的低效與冗餘。 由於當時我所負責的產品處於需求不明確,市場性待驗證的狀態,若要依CMMI的規則產出完整需求清單與完整的分析檔,估計是不可能。

因此在過程中我試著提出用假設性需求,以及用雛型替代成品來進行市場驗證。出乎意意料的,這個提議獲得CMMI顧問團隊的認同,而這也是我對CMMI有所改觀的轉捩點,公司內推動小組的負責人告訴我:

「CMMI本來就是一個模型,每家公司得依自己最適合的方式建構流程,但最終須能達到CMMI要求的水準。」

2011年,我開始負責SaaS相關業務,也首次接觸了敏捷觀念以及Scrum,與此同時,互聯網開始進入火爆增長,所有的企業都在求新求快,技術團隊也被要求要具備更靈活、更彈性、更迅速,只是一兩年時光,大陸的公司都在討論敏捷開發,而少有人討論PMP、CMMI所談的瀑布式專案管理與研發流程管理方法 (註:PMI後來也提出ACP這套敏捷框架)

2013年,我開始在團隊中大量引用敏捷觀念,透過頻繁的交付來驗證用戶與市場需求,也在技術社區中與許多朋友交流專案管理與軟體發展方法,我看見愈來愈多人想擁抱敏捷,同時我也發現,許多人因崇尚敏捷,而對PMP及CMMI抱持著嚴重的偏見。

2015年,我進入互聯網公司後,人人口中所談的都是敏捷,若你在討論過程中提到CMMI或PMP,就會有人露出鄙視的眼神。他們誤以為過去專案做不好,是CMMI與PMP所造成的,卻未曾思考過,或許專案失敗的真正原因不在流程與工具,而是運用的那些人。

瀑布式與敏捷並存,可能嗎?

我曾在先前的文章中提過,我認為組織長大到一定規模後,必然會出現混合式的組織架構,當企業內外部狀況穩定,需求的變化性較少,可預測性高,功能型組織是相對適合的組織架構;而當需求變化性較大,不確定性高,變平化的產品型或戰鬥小組可能是更適合組織架構。

而相同的概念,其實也適用於專案管理方法,當你特別強調 分工程序、輸入(input)、輸出(output)與權責,這與功能性組織不謀而合,傳統的專案管理方法可能非常合用;反之,若你強調快速回應、迭代等敏捷特性,則與產品型組織或戰鬥小組更加匹配。

所以,瀑布式與敏捷方法並存在一家公司內,可能嗎?

我的答案是「肯定的」,當我們把重點放在解決問題,而非落入比較方法或工具的優劣時,我們便會理解,沒有必要硬要逼所有人套用相同的工作流程與方法,除非真有必要性。

經過這些年的實戰運用,我試著將這種混合式的專案管理方法整理成如下的框架,多數的專案都是介於完全不確定與完全確定之間,面對不確定性高專案,敏捷方法、分工模糊的戰鬥小組相對較佳,然而面對確定性極高的專案,Waterfall與分工明確的功能型或專案型團隊則相對適合。以目標導向來看,很多時候我們甚至該採用混編的方式同時進行專案。

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圖/ 游舒帆

追求敏捷,但更要重視專案管理基本功

在帶領團隊時,我特別強調專案管理的基本功,因為 我認為多數的問題都是出在基本功不夠扎實。在專案開始前與進行中,一般我會對PM提出很多問題,以確保專案能如原先預期。

在專案啟動階段,一般會由團隊先就已知資訊先擬定draft plan,內容陳述專案要 做哪些事?打算如何進行?由誰來做?預計花費多少時間?以及得到什麼樣的結果?

draft plan.png
圖/ 游舒帆

「這個專案中有哪些不確定性,它們可能會導致你無法準時交付?」

而當團隊將計畫產出後,我會問PM這個問題。從這個問題的回答中,我便能有效檢視PM對這個專案的把握度有多少。

專案管理早期的主要問題大多是「要解決的問題不明確」、「需求不夠清晰」、「專案的deadline太趕」、「不確定人力資源能否配合」、「對工作的估時過長或過短」、「技術可行性待驗證」、「老闆可能還會改動需求」等。

而這些,就是導致專案行階段會頻繁發生變更(change)的重要原因。

這些不確定性,都可能是專案執行時期的風險,你可以選擇在規劃前期就想辦法處理這些不確定性,也可以選擇在執行時,透過變更管理來因應這些不確定而帶來的更動,而成熟的PM會將這些不確定性有效控管,並以面對風險的方式去處理。

敏捷雖強調擁抱不確定性,並歡迎隨時的更動,但不意味著我們要對那些不確定性置之不理,而是要儘快的讓不確定成為確定。

敏捷強調不斷進步與回饋,透過一個又一個專案的磨練,讓我們能把需求看得更清楚,對時程估算更準確,能更有效對齊老闆的期待,而要做到這些,團隊就需要逼著自己不斷進步,透過反覆的迭代,將不確定性一一消除。

若你對Scrum架構有所研究,你便會發現best practice裡頭強調的架構,其實正是針對上述幾個最常見的專案不確定性而來。

針對時程,Scrum強調固定的交付週期,以1–4周為佳;

針對團隊,強調最好是feature team,在過程中也盡可能避免團隊成員同時參與多個專案;

針對範疇,根據迭代週期與team的資源,由Product Backlog中挑選能完成的工作項目;

加上每個迭代的週期較短,工作總量較小,若過程中發生變更或插單,其實影響的範圍相對較小,等待時間也較短,對變更的因應能力自然較強,若你正確的引入Scrum,這將是你可期待的結果。

先思維,後框架、工具

在學習專案管理或其他知識時,我非常建議大家一定要先建立思維,先了解我們要解決的問題,也就是背後的「Why」,例如要確保工作能如期如質的交付。並圍繞著為什麼去找尋別人是用什麼樣的框架與方法去解決的,也是就「How-to」,例如PMP或Scrum,而在框架與方法之下,又分別選用了什麼樣的工具,這就是「What」,例如WBS、user story等等。

學習過程,一定要先搞懂要解決的問題,並進一步思考為何框架的設計與工具能解決我們遭遇到的問題,並思考它的適用範圍。

唯有如此,我們才能跳脫被框架與工具,而不為物所役。

思考金字塔.png
圖/ 游舒帆

本文由游舒帆授權轉載自其> Mediuam

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關鍵字: #專案管理
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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技
方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
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方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
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創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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