準不準時都要估!預估工時的意義究竟在哪?
準不準時都要估!預估工時的意義究竟在哪?

看到PTT Soft_Job板上有人問了一個問題,作者公司的開發方法是瀑布式,但是由於規格常常變動(據說原因是「加入了敏捷的迭代想法」),所以專案預估的時程也很不準,所以作者心中浮起了一個疑惑:預估工時的意義是什麼?

[請益] 預估工時的意義在哪?

姑且先不戰這瀑布融合敏捷迭代的說法,來以PM的角度來討論為什麼要預估工時,還有為什麼我覺得即使估不準也要估。

為什麼要預估工時?

我平常最常使用的App,除了通訊、社交App以外,最常用的是「台北等公車」,這個App功能很簡單,能讓你知道你在等的公車現在在哪一站、還有多久會到你現在在等的這一站,以及多久之後會到某個目的站牌。

我非常依賴這個App,因為它讓我能評估什麼時候出門、什麼時候到,並預估後續的時程。

這跟預估工時有什麼關係呢?為什麼要預估工時?

我認為最重要的目的,就是藉由「同步各方預期」,成為「溝通與協作的基礎」。

「軟體功能開發」這件事,不是功能開完就能開發,開發完了就可以賣了,你必須與其他部門協作,而這協作常常是有先後順序與相依性的。在開發的一開始,PM提出需求,設計師需要提供設計圖檔,工程師需要設計技術架構,接著寫程式,測試人員需要排定測試時間,行銷需要規劃上市活動,業務需要規劃推銷計畫等等,如果沒有一個對時程的預估,並與各方同步,各方資源怎麼知道該什麼時候投入,彼此如何協作?

若沒有同步各方預期,可能一個要做三個月的功能,業務覺得這很簡單,跟客人說一個月就能交,行銷可能猜測要四個月,先把行銷資源調到其他產品上,或是等到功能快完成時,PM才去要後續行銷以及業務資源,如果臨時要不到怎麼辦?

文中的RD可能會說,但是規格一直變,時程也會一直改變,估不準如何協作?不,就是因為有變動,才要估計,才能協作。

因為只有開始時有了估計,在delay時才能評估跟原本計畫的「差距」,進而準確調整計畫。

就好像公車到站時間App,可以讓我知道到站時間,我就可以評估我什麼時候要出門──公車還有半小時,我可以慢慢來;公車快到了,我趕快出門不要滑手機了,我也可以知道什麼時候可以抵達目的地,如果看起來會來不及,也可以提早決定搭計程車,或是先打個電話跟對方說一聲。

在專案上,如果你知道開發還有三個月才會完成,行銷資源就可以先專注在其他產品上;如果你看到某一個人的時間分配看起來會是專案瓶頸,或功能在他身上要花最多時間,我會提早分配其他資源協助;當計畫有變,我看到預估和實際的差距,就會趕緊啟動應變計畫(談範疇、砍功能、橋資源、排beta版、調整開發測試順序等等),我會知道若我要維持原本的協作計畫,需要縮短多少時間,也會知道如果萬一真的無法縮短,對應的各部門要延後多久投入資源,我的溝通與談判要建立在什麼樣的新schedule上。這就是文中提到的 「甘特圖」 的價值。

而且這估計結果等於是將「勞力」以時間的方式具體化了,也更能估成本、比較功能規模、排優先順序,也能累積、傳承在其他專案上──PM記得類似的功能之前估計多久,對於新專案、新功能的scope就會越來越有理解,更知道要如何跟客人談判﹑收錢。

如果時程估不準,是否還有價值?

我認為 「估計schedule」本身就有價值。 因為估計schedule的過程,就是在逼你把事情想清楚。要能估計時程,總該從頭到尾想清楚要做什麼事情、各要花多少時間吧?越厲害的RD,能想得越周到,對於可能遇到的問題也會多抓一些時間做緩衝,他們估的時間就越準。

所以這本身也是一種練習,幫助RD/PM把事情想清楚,當時程不如預期時,也能知道自己哪邊沒想清楚,就像讀書考試一樣,如果只有讀書,沒有考試,很難知道自己是不是真的懂了,還是只是看過去,沒有融會貫通。

考試答案有錯,就像schedule不準一樣,能幫助我們看到盲點, 可以注意到那邊是容易被忽略、高風險的地方,下次會記得不踩到,如果沒有「超過預期要delay了」的震撼,很難知道這邊其實是風險所在,幾次下來,之後在做規劃時就能思考得更周全。所以說——

重要的不是schedule有多準,而是「它為什麼不準」,我忽略了什麼,「下次如何讓它更準」。

這也是一種成長思維吧?

另外,如果時程估不準的原因,是因為老闆或客戶一直改規格,反而這樣才更要估時程。做為PM,老闆壓時間時,就能把功能以及所需時間攤開,問他要捨哪一項,或老闆真的要硬壓加班時,知道要加多少班,也可以跟客戶說明,根據預估,若改這個功能,會delay幾天,要多收多少錢。

估時程還有一個好處,我覺得是心理層面的,就是我預估schedule時,都是請RD自己評估,這有種「承諾」的味道,自己估出去的schedule,像是自己的承諾,會盡量逼自己想清楚,也會努力去達到目標,或是眼看著目標無法達成,也會先舉手示警,可以讓PM啟動後續的應變計畫。

總之,估計時程有幾個好處:

  1. 藉由時程估計,同步各方預期,啟動協作
  2. 藉由時程估計,在面對變動或不如預期時,幫助評估影響,並提早啟動應變計畫
  3. 藉由估時程的過程,把專案想清楚,要做的事情拆細,減少不確定性
  4. 藉由檢討實際時程以及預估時程的差別,幫助自己辨識盲點,在未來規劃時想得更清楚
  5. 藉由估時程,把勞力投入具體化,就能估成本、收錢、排優先順序,而且可以延伸到類似功能,累積專案評估經驗並傳承

其實我認為問「為什麼要預估工時」,跟「為什麼要做計畫」一樣,如果預估會不準,應該要去檢討不準的原因、如何改善,而不是乾脆就不估了;如果知道計畫總是沒有照規劃的執行,應該是要去檢討為什麼,而不是不做計畫,直接放棄治療。

但是當然「老闆硬壓時程」這件事不在這篇文章「估時程」的討論範圍內。不過如前面提到的,我面對老闆硬壓時程的應對,也是會估「合理時程」給老闆參考,若老闆還是堅持,就問他要砍什麼功能,如果連功能也不給砍,到時候他壓的時間真的做不出來,至少不是RD/PM的鍋,他就會慢慢學到他的要求真的不合理。

本文由Evonne Tsai授權轉載自其Medium

責任編輯:陳建鈞

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和泰汽車奪 IDC 數位生態系首獎!以 AI 數據中樞領航台灣車業新時代
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台灣車市龍頭和泰汽車,近年不只在賣車,更在賣「移動生活的體驗」。最新的里程碑,是和泰憑藉自建的 Hotai CDP(和泰智匯雲),整合集團十四家企業、七大品牌、三十三項數位服務,奪下 2025 IDC Future Enterprise Awards「Best in Digitally-Enabled Ecosystem」台灣首獎。這套系統不只是資料平台,更是撐起 MaaS (Mobility as a Service)轉型策略與 AI 營運的關鍵中樞。

「我們一直在想,當汽車交付出去,與顧客的連結不應該就此終止。」今年十月新上任的和泰汽車 MaaS 先進策略本部長韓志剛說。從這個問題意識出發,和泰讓傳統車業「會思考」、並推動整個生態系轉型。

Hotai CDP 打造台灣車業最大跨域數據平台

和泰的數位轉型並非一夕之間。真正的起點可以追溯到 2018年,當時公司內部開始反思,過去營運模式多半圍繞「車」,而不是「人」;顧客買車之後,接觸點幾乎只剩下保養與維修,難以掌握他的需求與生活場景。

同年,時任豐田集團社長豐田章男喊出「從汽車公司轉型為移動服務公司 (Mobility Company)」 的全球戰略,和泰遂從「移動服務」的思維出發,成立 MaaS 推進室,後來升級為 MaaS 先進策略本部,延攬具創新思維的企畫人才,組成約百人的專責團隊,首要任務不是再做新 App,而是整合散落在各子公司的資料,從「一台車一筆資料」轉向「一個顧客一個樣貌」。

Hotai CDP 以 One ID 串起集團所有數位服務,把顧客購車、iRent 出遊、yoxi 出差、HOTAI 購消費、去趣App規劃旅遊等足跡,從過去多組斷裂帳號統一回到單一識別之下。

韓志剛解釋,光是整合資料,就是浩大工程。團隊須先處理系統年代久遠、格式各異的問題,逐步完成資料清洗與欄位標準化,才能與各子公司協作建立統一辨識碼。同時,在個資法規與資安要求下,也一一補齊授權與同意流程,導入多層級權限控管、資料去識別化與簽核機制,並規劃通過 ISO 27001資安認證 與 ISO 27701 個資認證,打造可信任、安全的數據治理環境。

完成這些基本功後,Hotai CDP 成功串聯起950萬名顧客與 3,600 項行為標籤,成為台灣車業規模最大的跨域資料平台。對內,資料取得效率約提升六倍,估算每年可節省約 7200 人天工時;對外,已有超過 100 萬名顧客跨品牌使用集團服務,各品牌間的導流成果明確可見,為和泰的 MaaS 佈局奠定關鍵基礎。

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Hotai CDP 打造台灣車業最大跨域數據平台,為和泰的 MaaS 佈局奠定關鍵基礎
圖/ 和泰汽車

AI 賦能營運,從精準行銷到數據變現

更進一步的,還有 AI 賦能,帶動行銷、客服與商業決策形成持續學習的正循環。在行銷端,和泰運用 Hotai CDP 與 AI 模型分析顧客輪廓與行為,預測高潛力購車族群,再推播個人化內容,「從過去廣泛性發送行銷eDM,轉變為運用CDP數據進行分析與洞察之後再規劃促銷方案,引導顧客進入展間試乘;運用CDP輔助精準決策的這二年間,促成實際購車的成果大約有一萬八千筆,是過去的2.4倍!」韓志剛説。

服務體驗上,和泰以 TCS360 智慧儀表板串接顧客回廠滿意度、服務歷程與現場情境,再搭配現地現物觀察,各據點得以更精準調整流程,顧客滿意度因此穩定提升。在客服中心,系統流程導入 AI 摘要與客服案件自動分類機制,過去需人工逐筆輸入、分類的客服案件,改由AI進行自動識別摘要及分類建議,再交由人員判讀應對,如今作業效率提升67%,分類準確率也提升 20%,客服團隊能將時間用在更具價值的溝通與問題解決上,讓顧客的心聲更仔細、專注地被聆聽與分析。

深耕 AI 文化,讓數據成為企業語言

「2024 年開始,我們推動一系列企業級 AI 導入,而 MaaS 本部在其中扮演重要角色。」韓志剛說。AI 推動初期,公司提供員工免費使用五個月的 ChatGPT 或 Gemini,希望先培養基本使用經驗與 Know-how,降低跨出第一步的門檻。以「AI First」為願景,和泰一方面補助員工「玩」AI,一方面推動 AI 自主研活動,分享如何用 AI 改善流程、提升效率,讓成功案例在組織內橫向擴散。

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和泰汽車 MaaS 先進策略本部長 韓志剛
圖/ 和泰汽車

同時,和泰系統性培力內部種子,鼓勵 IT 人員與業務單位共同提升能力,目前已超過 5成IT人員具 AI、數據專業證照,成為各單位與技術團隊之間的關鍵橋樑。企業也鼓勵全體員工完成 AI 素養課程,並明確表示,只要是與業務相關、符合治理規範的 AI 工具,公司願意提供補助。「只要業務用得上,我們都鼓勵大家去試。」

走過 AI 試水溫階段、全員具備基本 AI 素養後,下一步將規劃導入 AI 企業版解方,將公司知識庫與資料納入企業級 AI 平台,逐步打造屬於和泰的 AI Agent 與應用架構,並正式納入公司 IT 藍圖。韓志剛強調,從 Think Amazing 到 Do Amazing,和泰把創新精神落實於日常行動,讓每一位員工都能以數據思考、與 AI 並行,走出屬於車業的智慧轉型之路。

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