台灣的「免洗筷」軟體工程文化
台灣的「免洗筷」軟體工程文化

讓我們聊聊軟體工程團隊內的專業分工。在台灣,軟體工程師最常被稱為RD(Research & Development)或是IT(Information Technology)。工程師的團隊,在公司內常被稱為「技術部」或「工程部」,由公司其他團隊拋出需求給工程師處理。另外,跟大家討論需求,然後幫工程師排工作、追進度的,統稱「PM」(專案經理)。

很多的上市公司、中小企業和新創公司,組織編制都差不多,故此,在台灣的職場拋出「RD」或「PM」的職缺,各會有同質性相當高的人選們來應徵。

進一步而言,這種軟體工程編制算是相當陽春且專業度低,長久下來多會對組織造成負面影響,問題出在這種編制下「組織角色」很模糊。

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RD跟IT在同一家公司內的作用是完全不同的,若隨便把RD當作解決方案工程師用、或是RD當IT用的作法,是有失專業的做法。
圖/ shutterstock

職務都叫「工程師」,角色卻差很多

如果今天公司內的工程團隊都是RD與PM的編制,那今天客戶碰到問題,PM整理問題和要做的事情給RD做;公司內部要開發新的功能(feature),也是PM整理給RD去做。如此一來,大家要不是沒有想清楚,就是認為「RD不就是寫Code嗎?其他的事情都是PM的事」。

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這當然就是問題所在,大家職務可能都是工程師,但是在專案中的角色不可能只有一種。正常來說,一個人的「角色」,是相對於情境和面對的對象。同一職務的人,在任何專案中,都很有可能扮演多個不同的角色。

聽「RD」的中文就是「研發」,排除純學術性的研究工作後,大部分公司內的RD工程師,負責的業務很多都與產品管理相關。當產品程式碼紊亂,需要整理或是改寫(清理技術債,repaying tech debt),或是產品運作速度太慢需要調校(最佳化,optimization),在這種情況下,專案的需求方就是PM或是其工程管理者。

RD工程團隊主要是以軟體開發為主,一般來說更講究工程流程管理、技能培訓、品質控管以及發布管理。這些工程管理的面向,在台灣科技公司中很少落實,但這已經超出這次的討論篇幅。

說到IT部門,在很多公司內也稱MIS(管理資訊系統)部門。不管是在做IT還是做MIS,這部門的工程師目標不是軟體開發,而是在做採購評估和系統整合。

打個比方,幫公司採購辦公軟體、設置帳戶、串接ERP(企業資源規畫系統)、設定VPN(虛擬私人網路)等,都是落在IT部門內。

IT部門正常而言,需求方是公司的其他部門,意思是IT部門作為公司其他部門資訊服務的提供者。通常IT部門沒有什麼PM,因為流程上比較線性,可以直接用很簡單的Issue Tracker(事務追蹤系統)來向公司其他部門「接案」,組織管理簡單許多。

由此可見,RD跟IT在同一家公司內的作用是完全不同的。很多RD這輩子根本沒碰過ERP,不會幫你設定網路;同時,很多IT寫的Code重點在於快速整合而非新功能,不應該被抓來當自家產品開發工程師。

況且,IT部門使用的工具如FileMaker、MS Access去做的整合工作,根本都是一般RD工程師不會去接觸的工具。

IT、RD大不同,混為一談有失專業

很多RD工程師的開發工作都是以自身系統的特性和限制為考量,打個比方,RD工程師可能會開發自然語言套件,但通常是解決方案工程師才會去了解Slack、臉書、LINE的Chatbot API如何去整合串接。當然,有些人會認為叫RD工程師去了解這些外部需求無傷大雅,但是這其實就在慢慢侵蝕一位工程師在組織角色的專業度。

這些不同部門的工程師,不單對應的需求方不同,團隊編制也大相逕庭: RD部門通常都會由工程管理體系來領導,解決方案通常是由業務體系來領導,而IT部門則是由公司的營運體系來領導,不可以混為一談。

在新創團隊中,由於人手少、組織扁平,「一人身兼多職」沒什麼好奇怪的。

但是,已經籌了募資A輪的新創,或是更成熟的中小企業和上市公司,如果還是用RD vs. PM這種陽春的管理方式在管理工程師,那組織的營運效率,就差其他組織規畫更成熟的公司一大截了。

很多台灣老闆看待工程師的方式,就好像在看待「免洗筷」一樣:他們多半認為反正都是工程師,研發工程師會突然被老闆挖去見客戶、幫客戶解決問題,或是莫名其妙地被要求去開發一套內部的CRM(顧客關係管理系統)。

所謂「工欲善其事、必先利其器」。當一個組織的規模發展到一定程度,應在適當情況下用合宜的人才解決問題。

為什麼拿「免洗筷」做為台灣工程文化的比喻?因為免洗筷可以夾、可以戳、可以剪,在老闆眼裡「什麼都能加減做」,事實上什麼也沒做得特別好。重點是免洗筷成本極低,且一雙筷子兩支長得差不多,不用計較那麼多,反正免洗筷隨時可以換。

這種文化可謂掩耳盜鈴。因為出了國際,若隨便把RD當作解決方案工程師用、或是RD當IT用的作法,是很不專業的。

責任編輯:陳建鈞

(本文內容同步刊載於《數位時代》第317期,2020年10月號雜誌)
關鍵字: #工程師文化
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漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島
漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島

一個殘酷的現實是:MIT 研究報告顯示,全球高達 95% 的生成式 AI 專案無法創造實際商業價值。問題出在哪裡?不是技術不足,是多數企業僅將 AI 視為「工具」,而非「戰略」,結果往往購買了許多應用卻難以串聯,數據彼此割裂,遂形成新的「數位路障」。

台灣市場也有相同矛盾。《2025 台灣 AI+MarTech 白皮書》指出,近五年軟體工具數量暴增 264%,但企業卻普遍面臨「工具越多、整合越難」的困境。對此,漸強實驗室於 9 月 16 日正式發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖,提出一站式平台,將行銷、銷售與客服的資料流整合,縮短企業從洞察到行動的距離,實踐「重塑商業溝通」的使命。

為什麼必須 AI-First?

2025 漸強年度產品發表會除了展示產品之外,更同步舉辦了「漸強實驗室 x 企業領袖共創圓桌:以AI 重構企業成長引擎」。活動由《數位時代》創新長 James Huang 主持,邀請 Google Cloud 大中華區企業雲端技術副總經理 KJ WU、國泰健康管理顧問資深協理郭怡賢,分享全球 AI 趨勢與導入挑戰。現場超過 50 位 C-level 高層齊聚,包括屈臣氏、kkday、雅詩蘭黛、全國電子等領導品牌,共同聚焦 AI 對企業未來的影響,展現漸強在 AI 轉型議題上的產業影響力。

在這場活動中,漸強實驗室共同創辦人暨執行長薛覲曾在產品發佈會表示,AI 已成為國家、產業與企業的分水嶺,如:美國人均 GDP 已達 9 萬美元,但增速放緩至 1~3%,因此政府選擇 All-in AI,以重燃生產力引擎;另一方面,中國、印度、巴西等新興經濟體則將 AI 視為「彎道超車」的契機——AI 競爭,儼然成為國家實力再洗牌的契機。

回到企業層面,AI 不只加速工作流,也創造結構性的效率差異。薛覲表示,兩家同樣維持 20% YOY的公司,若其中一家具備 AI 能力,效率差距將被迅速放大。

漸強實驗室
圖/ 漸強實驗室

不過,更根本的挑戰是當 AI 接手重複任務後,員工時間如何被重新定義?如果 AI 僅僅讓回覆更即時、報表更漂亮,價值仍然淺薄;真正的關鍵是讓相同人力創造雙倍產出,或用一半資源達成既定目標。

因此,漸強實驗室提出「AI First、AI Driven、AI Built」的核心觀。對國家,AI 是戰略武器;對產業,是效率槓桿;對企業,則是生存門票。此刻若還選擇觀望 AI,代價恐怕是被淘汰,唯有主動擁抱 AI,才有機會獲得指數級成長。

漸強實驗室三大平台串聯,AI戰略再下一城

為了讓 AI 發揮戰略價值,漸強採取內外並進的策略。一方面重塑內部流程,包括目前約 90% 的程式碼透過 AI 協作完成,開發速度提升近五成;或透過導入 Google AgentSpace 將內部訓練效率提升 40%、業務提案時間縮短 80%。

同時,漸強也將AI經驗沉澱為產品,端出三大平台形成完整的 AI 生態。包括:

MAAC(企業專屬的行銷成長架構師),不再只是發送工具,而能在對的時間將對的內容送給對的人。如保健品牌 Vitabox 使用分眾功能,訊息點擊率提升六倍、廣告投資報酬率成長 3.7 倍;電商 Coupang 則將文案產出時間縮短 70%,團隊效率明顯提升。

CAAC(讓客服與銷售成為 Super Agents),則透過多角色 AI Agent 即時回覆,自動解決八成常見問題,以餐飲品牌為例,導入後對話處理量提升 233%,首次回覆時間縮短至原先的三分之一,成功優化客服團隊效率與工作量能。

DAAC(24 小時挖掘洞察、可自動行動的 AI 數據顧問),作為漸強實驗室的全新產品,定位為全自動 AI 數據分析平台,能將分散於行銷、客服、會員標籤的資訊整合,把以往3~5天的跨部門數據彙整加速到 3 分鐘內完成,並一鍵開啟執行建議,幫助企業立即把握機會、採取行動、解決問題。

漸強實驗室發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖。為終結工具、數據
圖/ 漸強實驗室

漸強整合三大平台構成「AI All-in-one Solution」,形成一個不停轉動的生態系。從 MAAC 完整剖析全通路數據、一鍵觸發自動化行銷,到 CAAC 即時 360° 洞察顧客需求、一鍵啟動專屬對話,再到 DAAC 即時數據分析轉化為行動,一步步幫助企業決策不再依靠經驗直覺,而是由數據與 AI 驅動的最佳智慧。

AI 落地的最後一哩路

從產品戰略可見,漸強將 AI 的運作理解為一個不斷循環的系統:AI Agents 執行任務-結果沉澱為決策依據-經由大模型判斷方向-再驅動新一輪行動。唯有所有環節緊密相扣,AI 才能真正驅動價值;一旦斷裂,就會退化成孤立的單點工具。

因此在產品工具之後,漸強也提出 AI 顧問服務,將多年實戰經驗濃縮打磨,帶領品牌一步步界定痛點、快速試錯、人機分工、持續優化,協助品牌建立能長期演化的系統,讓技術在導入之後,還能持續成長。

薛覲比喻,漸強作為創新歷程就像是「蓋教堂」,目標使命始終如一,唯隨著時代演進,一次次聚焦解決某個挑戰,逐步將藍圖逐步堆疊實踐。走到 AI 時代的分水嶺,漸強不只給出解方,也盼能拋出更大的思考格局,帶動企業讓 AI 成為決策的核心,讓產品與顧問形成互補生態,陪伴企業從工具導入走向結構轉型;當多數企業仍在試水階段,那些率先建構 AI 驅動的組織,將更快抵達未來。

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