林佳熹 | 專案筆記 | AI 自動化

跨部門專案難以推動？Eric 的真實故事教你看懂內部政治的本質 Eric，一位在公司被認為「穩定、可靠、扛得住壓力」的專案經理，最近就遇到一個經典的跨部門地雷。 新專案一啟動，來自產品、行銷、IT 的代表都齊聚會議室。表面上大家笑臉迎人，但 Eric 一走進來，就看見熟悉的暗流正在醞釀。 每個人心中都有自己的盤算： 行銷（最會玩 KPI 的部門） 產品（只在乎方向正不正確） 技術（避免背鍋、避免失控） 一場典型的「跨部門專案大爆炸」正在慢慢形成。 1. 跨部門衝突不是衝突，而是立場錯位 會議剛開始，行銷代表率先開火： 「為什麼這個功能還沒排優先？我們下個月活動要用。」 產品經理立刻反擊： 「市場還沒成熟，你現在推出去只會砸品牌」 Eric 聽著對話，心裡非常清楚： 這不是資訊不一致，而是 每個部門的 KPI 根本不同軌道 。 行銷不是在乎專案完成，行銷在乎的是「能不能交得出活動數字、能否拿到更多預算」 專案準時交是 PM 的 KPI，不是行銷的。 所以你常會看到一種弔詭現象： ➤ 行銷說的每個要求，都能讓他們的 KPI 好看 ➤ 但不一定能讓專案成功 Eric 曾形容這種狀況： 「跨部門專案像多軌列車並行，每個部門都在用自己的時刻表跑， 唯獨 PM 必須把所有軌道合在一起。」 每個部門說的都是真話，但都只是真實的一小部分： 行銷的真實：需要活動可以運轉、需要數字好看 產品的真實：方向錯了比延期更可怕 技術的真實：做不完的工最容易變成自己背鍋 PM 的真實：專案不能炸、不能延、不能亂 當每個人都為自己的 KPI 最優化時，專案自然就會變成政治戰場。 PM 的職責不是消滅衝突，而是把「每個部門的自利」轉換成「整體目標的一致」 ...

快速判讀利害關係人的真實意圖：David 的專案政治學第一課 在 專案管理 的世界裡， 專案初期往往是最混亂、也最容易埋下地雷的階段。 所有 PM 都遇過同樣的問題，那就是 : 「利害關係人口頭說的，和他們心裡真正想要的，到底是不是同一件事？」 要快速掌握利害關係人的真實意圖，不但影響專案啟動是否順利，更決定流程優化、風險管理、方向調整是否能奠定正確基礎。 David，一位在跨國企業磨練多年的專案經理，最近正面臨這樣的挑戰。 新專案牽涉營運、技術、業務多方利益，各自有自己的盤算與壓力。 專案才剛起步，會議室裡的空氣就已經充滿了看不見的角力。 1. 利害關係人的話，不能只聽表面 第一次啟動會議中，大家表面上都說「支持專案」， 但 David 很清楚，那只是禮貌說法。 他在會議中觀察到： 營運主管眼神飄移，明顯不確定是否願意配合。 技術代表態度保守，心裡還沒準備好要承擔風險。 新上任的業務部長，急著想做出績效。 「表面支持不代表真心支持；表面反對不代表不能合作。」 David 的第一步不是確認需求，而是確認「每個人背後的盤算」。 關鍵心法： 任何專案的第一堂課，不是做 WBS，而是判斷「誰想什麼、誰怕什麼、誰在保護什麼」。 2. 人心的訊號，往往藏在「欲言又止」裡 在一次會議尾聲，David注意到技術代表突然沉默。 他沒有插話，也沒有提出反對意見，但臉上明顯有顧慮。 多數 PM 會以為「沒講＝沒問題」。 但 David 知道，這是專案地雷。 「會議中不說、會議後爆炸。」 於是他會後立刻找對方喝咖啡。 技術代表終於說出真正問題：某個需求看似簡單，但其實會牽動底層架構，風險極高。 PM 的敏感度不是看誰講最多話，而是看誰...

「這不是我要的！」利害關係人為何反悔？小林的專案政治現場 當利害關係人盯著成果，吐出一句：「這不是我要的」，專案經理心裡往往只剩下一句話，那就是完蛋了。 這個場景在 PM 的職涯裡幾乎無可避免。 在台北一間科技公司中，資深專案經理小林正面臨這場風暴。專案是關於 AI 自動化 的新應用。 明明所有人早已「達成共識」，但在審核那天，利害關係人卻突然全盤否定。 小林並不陌生這種情況。 專案開始時，大家對目標滿懷期待；越到後期，跨部門合作與需求變動卻讓專案風險不斷升高。 專案管理走到這一步，靠的已不是框架，而是 PM 的政治敏感度與人性洞察。 1. 需求變動不是問題，真正的問題是：你沒看懂原因 面對利害關係人的否定，小林沒有急著辯解，而是選擇先「安靜」。 他深知一句老話： 「利害關係人口中的需求，從來不是需求本體，而是背後的動機」 他開始反問自己： 需求變動是因為市場變了？ 還是高層戰略調整？ 抑或只是利害關係人焦慮、想掌控？ 很多 PM 在需求變動時會陷入技術思維，以為是規格問題，但小林知道： 需求變動其實是 人性訊號 ，是組織政治的表現，是權力關係的影響。 小林的洞察： 真正的風險不是需求變，而是你沒看懂「誰在改、為什麼改、他改的目的是什麼」。 2. 與利害關係人的溝通，不是說服，是重新找平衡 小林安排多場深度會議，不是要辯護，也不是逼對方接受，而是想先讓對方「把真話說出來」。 他發現利害關係人真正的擔心不是技術，而是： 新功能是否符合他部門的 KPI 如果方向錯了，他要不要負責 上層是否已改變策略，但他沒被通知 一句「這不是我要的」，背後常常不是不滿，而是「害怕」。 「我們可以在這週補一版模擬，你再看看是不是符合新的策略方向？」 ...

專案一開始就藏著失敗徵兆？李先生的五個現場觀察 在台灣的職場裡，身為專案經理的李先生最怕聽到的一句話，就是主管淡淡地說：「這禮拜要交。」 經過多年 專案管理 經驗，他越來越確信一件事： 多數專案並不是在後期突然失敗，而是在最一開始，徵兆就悄悄出現。 李先生常說，專案的結局往往不是在交付那天決定的，而是從第一次會議、第一次共識、第一次需求確認時，命運就開始成形。 那些看似微不足道的細節、沉默、猶豫與錯誤假設，往往會在後期變成巨大的地雷。 1. 目標不清楚，是最早也最致命的警訊 每當專案啟動會議一開始，李先生最先觀察的不是簡報內容，而是參與者的眼神。 如果團隊對「到底要達成什麼」說不出同樣的答案，他心裡會立刻亮起紅燈。 某次公司推動 AI自動化 專案時，大家對新科技充滿期待， 但沒人先問清楚「我們想改善什麼問題」。 等到進度卡住、方向改了又改，整個團隊才意識到從一開始就走錯方向。 目標不清楚的專案，通常不是慢慢做不出來，而是越做越迷失。 2. 不切實際的預算與時程，是專案悲劇的起點 李先生最常遇到的，就是高層拍胸脯說：「這個應該不難吧？兩個月交得出來。」 但只要是有經驗的 PM，一看估算就知道是災難的開始。 過度樂觀的時程與預算，幾乎永遠忽略： 不可預期的風險 跨部門協作成本 需求變動 現有資源的極限 專案後期的失控，不是運氣不好，而是「從一開始就註定不可能」。 3. 新人加入但未提供支援，是早期最容易忽略的地雷 有次公司突然安排一位缺乏背景的新成員加入專案。 對方有熱忱，但毫無經驗，很快變成團隊的瓶頸。 文件品質下降、溝通延遲，工程師甚至需要花時間重新解釋需求。 問題不是新人能力不好，而是團隊沒有給他足夠的支援與 onboarding。 李先生常說，專案不是「人越多越快」，而是「...

技術專案經理最容易忽略的七個政治風險：阿智的工作現場筆記 在技術導向的公司裡，專案經理的日常常常不是大家以為的那樣。不是每天跟工程師討論技術細節，也不是寫完需求就能等進度。 大部分時候，真正讓人頭痛的，是那些看不見的期待落差、決策延誤、單位之間的小角力。 阿智，一位擁有十年以上經驗的技術型 PM，最近正負責一項新產品開發專案。專案進度看起來還算穩，但利害關係人的需求一直變來變去， 使他覺得自己像是在跑一場沒有終點線的馬拉松。技術面的挑戰他不怕，真正讓他疲憊的，是處理各種人性的細節。 他曾因錯估高階主管的想法而被臨時換方向，也曾因忽略外部風險，讓專案陷入被動。 這些經驗讓他慢慢意識到，技術可以靠學習解決，人性與政治才是專案經理真正需要花時間理解的部分。 1. 忽略組織文化造成反效果 公司最近導入一套 AI 工具，希望加速流程。阿智本來覺得這是好事，沒想到推動起來卻完全不是那麼回事。 技術部門願意試，營運部懷疑會拖慢流程，業務部更是覺得這些工具只會讓事情變複雜。 他這才發現，每個部門對變革的反應完全不同。如果沒有先理解文化與氣氛，技術再好也推不動。 建議： 在任何技術導入前，先找到各部門真正說話有分量的人，讓他們成為內部的帶頭者，比工具本身還重要。 2. 低估利害關係人的影響力 有次專案已經到最後階段，財務經理突然提出要加強 AI 模組，又強調不能延遲。 阿智擔心衝突，選擇直接答應。結果工程團隊接不住，時程最終還是拖延。 他才理解，不是不是每個需求都能無條件答應，有些需要先判斷對專案的影響，有些則必須先讓對方看到代價。 做法： 對每位利害關係人做影響力與立場分析，再決定談判策略，會比硬吞下需求要安全得多。 3. 溝通透明度不足 為了加快會議，阿智曾將進度報告簡化。沒想到資訊縮水後，利害關係人反而更不放心，甚至懷疑專案狀況是否真的控制得住。 他才發現，PM 的溝通並不是越短...

利害關係人管理 × 專案成功率：從顧問視角解析小瑄錯失的十個關鍵判斷 在專案管理的世界裡，真正讓專案陷入泥淖的，往往不是技術，而是「人」，更精準地說，是利害關係人的動機、期待、政治現實與決策模式。 作為外部顧問，我常看到專案失敗的原因並非技術不足，而是：專案經理沒有正確讀懂利害關係人的盤算，或誤以為流程完備就能推動專案。 小瑄，一位中型企業的 IT 專案經理，最近在推動一項技術導入。她擅長工具，也熟悉流程，但卻一直覺得專案進度「卡卡的」。 直到後來她才發現：真正阻礙進度的，是利害關係人的誤判，且這些誤判在許多企業裡反覆出現。 目錄 專案顧問眼中：真正的專案壓力從不是技術 企業最常犯的十大利害關係人誤判 專案經理可以立即採用的三大策略 結語：從技術 PM 進化成決策型 PM 常見問題 FAQ 1. 專案顧問眼中：真正的專案壓力從不是技術 某次跨部門會議中，財務長老李語氣平淡卻帶著壓力：「下週要看到結果。」 小瑄愣住了。因為她知道事情沒那麼簡單， IT 認為功能太多；業務想搶最快時程；供應商還在延遲交付；而老李只是希望能對董事會交代。 專案不是技術問題，而是人、利益、政治、風險、時程與意圖交織的生態系。 作為顧問，我看過許多像小瑄一樣的 PM，努力加班、做流程、做 WBS、寫文件，但依然被利害關係人牽動得疲憊不堪。 其中的根本原因不是不努力，而是「對利害關係人的判斷不夠準確」。 以下十個誤判，是企業專案中最常反覆出現的模式，也是專案成功率提高不了的主因。 2. 企業最常犯的十大利害關係人誤判 以下十項誤判，我在各產業都屢見不鮮，尤其在跨部門與技術專案中。 誤判 1：以為利害關係人「知道自己要什麼」 很多 PM 認為需求只是問一問。 但利害關係人往往不知道「自己真正想要的是什麼」，只知道「他不想承擔什麼風險」。 顧問建議： 使用「Why × 5 ...

2025 數據分析 × AI 自動化：Mark 如何帶領團隊從卡關到加速 在某個光線明亮的早晨，台灣一家知名企業的專案經理 Mark 盯著電腦螢幕微皺眉頭。月底的績效報告顯示，團隊把大量時間花在數據清理與準備工作上，導致真正的數據分析進度一再延後。他心想：「如果有更好的方式能提高效率就好了。」 目錄 數據分析效率低落的真正壓力來源 AI 自動化為何價值無法完全釋放 AI 如何降低專案風險並提升分析精準度 機器學習帶來的 2025 分析新能力 Mark 的轉折：導入 AI 流程後的改變 2025 的數據分析趨勢：每位員工都必須具備的能力 管理者的建議：如何打造高效數據分析團隊 常見問題 FAQ 1. 數據分析效率低落的真正壓力來源 數據分析愈來愈重要，但 Mark 發現團隊的時間都卡在前期的「資料清理」。 這不只是他們公司的問題，而是許多台灣企業共同的痛點。 如果明明擁有大量資料，卻無法轉化成洞察，那麼資料只會成為負擔，而不是資產。 Mark 的團隊成員技術能力不差，但手動清洗資料仍然需要反覆檢查、調整格式、去除異常值，甚至要處理跨部門資料標準不一的問題。 在每次截止日逼近時，他們總覺得像是在追趕一列永遠追不到的火車。 2. AI 自動化為何價值無法完全釋放 在 2025 年，許多企業都宣稱自己正在導入 AI 自動化，但效果卻無法完全展現。 原因是： 數據來源與格式不一致 標準流程未定義清楚 團隊對自動化工具的使用不熟悉 管理者期待與團隊執行能力不一致 提醒： AI 自動化不是魔法。如果基礎資料品質不佳，AI 只會更快放大問題。 Mark 深刻感受到...

數據治理 × AI 自動化：Emily 如何把失控專案拉回正軌 數據治理 × AI 自動化：Emily 如何把失控專案拉回正軌 在某個繁忙的星期一早晨，台北一間中小企業的專案經理 Emily 再次被叫進會議室。延宕兩週的專案又被提醒「這禮拜要交」，螢幕上滿滿的報表與數字讓她頭更痛，卻仍無法得到一個可以真正幫助她判斷的答案。 表面看起來是進度問題，實際上則是典型的數據治理缺口。 目錄 被延誤專案背後的真正原因 什麼是數據治理？專案經理為何要在意 AI 自動化幫不了忙的時候：當資料是錯的 數據治理實務框架：從混亂到有標準 專案經理在數據治理中的角色 立即可用的行動清單 FAQ 一、延誤專案背後：不是工具不夠，而是數據太亂 Emily 的麻煩一開始看起來只是「估算錯誤」。預期三週完成的進度一路滑到第五週，每天加班補洞仍跟不上變動。 她看著報表心想： 「這個估算一看就知道做不到，可是當初大家都點頭說可以。」 進一步檢視後，她發現不同部門用的是不同版本的數據： 財務看的是上個月結帳數字 營運抓的是自己維護的 Excel 行銷依賴第三方平台的匯出報表 同一個指標有三套數字，任何一套都看起來「有道理」。這種情況下，即使用再多 專案管理 工具也只是把混亂包裝得更漂亮。 關鍵提醒 很多延誤並不是因為執行力差，而是決策與規劃基於「沒有被治理過的數據」。 二、什麼是數據治理？不是 IT 的事，而是專案成功的基礎 數據治理可以簡單理解為：用策略性的方式管理組織內的數據，讓它「可信、可找、可用、可追溯」。 對 Emily 這樣的專案經理來說，數據治理與...

當 AI 自動化遇上流程問題：小林在中小企業的專案實戰故事 在台灣一間中小企業裡，員工們每天都在為如何讓公司能更有效地導入 AI自動化 而倍感壓力。IT 分析師小林最近剛接下一項任務：利用 AI 技術優化公司內部流程。但他很快發現，這類專案並不是寫幾段程式碼就能完成，背後藏著大量需求落差、資料不足與風險被忽略的問題，而這正是許多企業在踏進 AI 自動化領域時常遇到的典型情境。 一、表面需求造成的錯誤：AI 專案最大的地雷來自「資訊不完整」 在許多 專案管理 與 AI 專案中，最常見的錯誤之一就是：需求分析不足。 小林剛接手時，主管給他的資料零散又不完整，他只能依靠片段資訊評估可行性。幾週後專案果然延誤，因為前期資訊誤差使後期全數重做。 這種錯誤之所以普遍，是因為許多企業仍停留在「AI 很神」的想像，忽略了 AI 的基礎仍是建立在精準需求與有效資料上。 「這個估算一看就知道做不到。」 小林心裡明白，很多分析師都有這種無奈。而解法其實不是更努力，而是更精準： 透過 AI 工具進行資料校準、歷史分析、流程解析，可以讓需求更清楚，降低後續誤差。這正是 AI 自動化的第一個價值：提升決策的精準度，而非盲目加快速度。 二、AI 不是魔法，而是需要被「正確使用」的工具 許多企業主相信 AI 就是萬能解方，但小林的經驗提醒他，AI 的導入若沒有清晰需求，反而更容易失敗。 他曾在未充分了解業務流程的情況下，全盤導入 AI 自動化模組，結果不但沒有提升效率，流程甚至變得更卡，最終不得不回頭重做。 這個失敗告訴他： AI 自動化的導入，不是技術選擇，而是流程診斷與需求優化的結果。 清楚的需求、邏輯合理的流程、明確的預期成果，才是 AI 能發揮效益的基礎。 三、風險管理的忽略才是專案真正的破口 在 專案管理 領域裡，風險管理往往被視為「有空再做」的環節，但實際上它才是 AI 專案中最致命的變因。 小林有一次在專案中忽略了模型可行性的風險，導致進入開發階段後才發現技術門檻遠超預期，時程與成本同時爆開。 主管緊急施壓：「這禮拜一定要交！」 但這種壓力其實是系統性問題：如果前期風險被看見、紀錄與管理，後期就不需要靠加班補洞。 後來，小林開始導入每週固定的風險會議，...

BI 工具該怎麼選？小玲的專案管理實戰（完整指南＋工具比較表） BI 工具該怎麼選？小玲的專案管理實戰 在台灣職場中，不少專案經理都有類似的煩惱。主管催著要最新績效報告，系統資料散落各部門，而市面上 BI 工具多到不知道怎麼選。Power BI、Tableau、Qlik，看起來都很強，但到底哪個能解決問題？ 本文以專案經理小玲的故事為主線，拆解 BI 工具的真正選擇方式，並示範如何用 AI自動化 提升工作流程。 目錄 BI 工具選擇常見誤解 正確的需求分析框架 三大 BI 工具比較表 AI 自動化與流程優化 專案治理與溝通節奏 可立即採用的行動清單 FAQ 一、BI 工具選擇的常見誤解 小玲第一次接觸 BI 工具時，公司正強調數據驅動。她試用了 Power BI 與 Tableau，但無論圖表再漂亮，她始終有種感覺： 真正的問題不是缺乏工具，而是缺乏「能回答問題的工具」。 市場上 BI 工具琳瑯滿目，許多人選工具的方式卻仍停留在比較功能、看報價、聽他人推薦。 但 BI 工具選錯，不是浪費錢，而是浪費時間與機會成本。 重點 選 BI 工具前要先問自己：我想讓數據幫我解決什麼專案難題？ 二、正確的需求分析框架：從問題開始，而不是從工具開始 專家建議 BI 選型應採「三層需求框架」。 （1）專案層：你最常遇到的卡點是什麼？ 跨部門資訊不同步 報表產出太慢 無法即時洞察風險 資料品質不一致 （2）流程層：BI 是否能協助優化？ 資料整合與 ETL 流程是否簡化 是否能自...

當數據變成行動力：中階主管如何讓團隊從報表走向決策 在某個週三的午後，台北一間中小企業的中階主管李經理獨自坐在辦公室裡，桌上的會議紀錄提醒著他：團隊最新的專案進度再度落後，下班前還有一場重要的高層會議在等他。 公司推動資料驅動决策已經半年，但效果始終沒有落地。他望著滿螢幕的 BI 報表，忍不住心想：「難道我們的數據只是在報表中躺著嗎？」 目錄 被延誤專案背後的根本問題 為什麼資料驅動文化推不起來 工具不是重點，理解數據才是關鍵 資料分析流程示意：從收集到決策 數據工作坊：把數字變成行動 中階主管的角色：從要求者變成推動者 實作指南：三步驟建立資料驅動文化 常見問題 FAQ 1. 被延誤專案背後的根本問題 李經理的團隊並不是沒有數據，而是「數據沒有變成行動」。 報表愈來愈多，圖表愈做愈精美，但會議結束後，大家依然不知道該往哪走。 這並不是技術的問題，而是「資料治理」不完善， 讓數據在企業中成了被動展示，而非決策引擎。 如果數據本身沒有經過清洗、對齊與管理，再精美的報表也只會讓專案更混亂。 Emily 曾在另一個案例中說過一句經典話： 「這個估算一看就知道做不到。」 這不是直覺，而是缺乏統一數據標準下的必然結果。 2. 為什麼資料驅動文化推不起來 多數企業的困境不是「沒有工具」，而是以下三件事沒有同步到位： 數據品質不一致（命名不統一、來源不明確、版本混亂） 員工不知道如何解讀數據 管理階層期待與現場能力不對齊 提醒： 有了自動化工具，不代表文化就會自動跟上。 若缺乏資料治理， AI自動化 反而會放大錯誤。 ...

新版 PMBOK 沒教流程，為什麼還要學第六版？ 某天早上，在台灣一間軟體公司的教育訓練課程裡，年輕同事問了課堂上最常被提起的問題：「新版 PMBOK 已經不教流程了，那我幹嘛還要學第六版的內容？」 坐在前排的資深專案經理小周聽到後，笑了笑。她太熟悉這個疑問，也知道這背後其實不只是好奇，而是專案管理者普遍的迷惘與焦慮。 一、PMBOK 第七版為什麼不再強調流程？真正原因是「價值導向」 PMBOK 第七版的最大變革，是從「流程導向」轉向「原則與價值導向」。 它希望專案經理不要只把工作當成照表操課，而是學會從整體價值、成果、商業效益來規劃專案。 但這並不代表流程不重要。真正的意思是： 流程不是唯一答案，而是幫助你交付成果的工具。 專案越複雜，越需要懂原則，而不只是背流程。 PMBOK 7 想強化「專案思維」，不是要丟掉流程。 更重要的是，PMI 在後續補充材料、Practice Guides、以及官方教學內容中，仍清楚指出： 流程仍然是專案管理的重要能力，只是表達方式不同。 甚至 PMP 的考試，仍然涵蓋大量 PMBOK 第六版流程組、工具技巧（ITTO）、以及傳統專案方法。 換句話說： PMBOK 7 強調價值，但 PMBOK 6 的流程依然是國際標準的一部分。 二、為什麼流程還是要學？因為它是你做專案的「底層邏輯」 你可以把 PMBOK 7 想像成「專案哲學」，而把 PMBOK 6 想像成「操作手冊」。 哲學能讓你知道方向，但真正要把專案推動起來，還是需要： 如何啟動專案 如何寫計畫書 如何拆工作 如何估時程 如何控風險 如何監控進度 如何收尾 這些都在 PMBOK 6 的流程裡，而 PMP 也仍會考。 更重要的是，全球各式專案需求不同：有些用敏捷、有些用瀑布、有些用混合，而流程就是你在不同情境中選擇「最佳實務」的基礎。 流程不是要你死背，而是讓你知道： 什麼是完整的專案管理？哪些步驟不能忘？哪些工具能降低風險？ 三、台灣常聽到的質疑：「PMBOK 那是外商在用，台灣根本用不到」？ 這句話在台灣太常聽到。 但實際狀況是：就算你所在的公司沒有正式導入 PMBOK，你只要在工作中有以下困...

專案週期高峰下的挑戰：Tony 如何用系統分析與 AI 自動化撐起團隊效率 在台灣的職場裡，每到專案週期的高峰期，專案經理 Tony 最常被問到的問題就是：「怎麼在時間這麼緊的情況下，把系統分析與設計做完整、又不影響整體專案品質？」 對 Tony 而言，這種情況已不是壓力，而更像是一種必須面對的例行戰場，稍有差池，整個專案就可能偏離軌道。 一、專案緊迫性下的第一道考驗 某天早上，Tony 一走進公司，就收到老闆簡短又直接的指示：「這禮拜要交詳細需求文檔，不要拖。」 光是這句話，就足以讓一般 PM 心跳加速，因為 Tony 手上同時還有五個專案正在運轉。 然而身為擁有多年經驗的專案經理，他清楚知道問題的核心並不是文檔能不能寫出來，而是： 如何在極短時間內理解、拆解並轉化全新的專案需求，尤其當內容涉及大量 AI自動化 流程時，細節的正確性更是不能有任何誤差。 二、系統分析不是輸入需求，而是協作與挖掘的過程 Tony 常說，系統分析不是一個人關在會議室裡憑空想像，而是一場跨部門、跨角色的「深度訪談」與「需求挖掘」。 在過往經驗中，他發現很多專案的失敗都不是因為技術做不到，而是需求誤會、期待落差或資訊不透明造成。 因此，Tony 的團隊有個固定流程： 逐一訪談所有主要利害關係人 確認業務目標與實際限制 追問細節、理解背景故事 用情境方式驗證需求是否真能落地 這些步驟讓他們能夠真正「層層剝繭」，挖出看似隱藏、但對專案至關重要的核心需求。 三、從分析到設計：技術架構要能跟上 AI 自動化的未來 當需求確認完畢後，Tony 最重視的便是系統設計階段。 這個階段需要將抽象需求轉化成： 清楚的系統架構 資料流程圖（Data Flow） 功能模組與邏輯拆解 未來可擴展性 與 AI 自動化的整合 Tony 常依照專案性質，導入 Google Sheet Script 或 Zapier 來建立基礎自動化流程。這不僅能節省大量重複性工作，也降低了人工操作錯誤，讓團隊能把時間投入到真正需要腦力的技術設計上。 四、風險管理：專案經理真正的價值不是執行，而是預判 在緊迫的專案週期中，Tony 最掛在嘴邊的一句話是： ...

當「這禮拜要交」響起：小周如何把模糊需求變成可落地的 AI 自動化方案 在一個陽光燦爛的星期一早晨，專案經理小周推開辦公室大門時，腦中仍回盪著上週五林經理那句熟悉又帶點壓力的提醒：「這禮拜要交這個方案的初稿。」 她深知，這不是單純把業務的口頭需求轉成文件，而是要將一整套 AI自動化 流程從混沌到清晰，再從構想拉成可執行的技術藍圖，這才是真正的 專案管理 挑戰。 一、模糊需求的表象：專案經理要挖的是「真正的問題」 不論在大型企業或中小企業，專案起跑階段最常出現的，就是業務部門只給一句模糊方向：「想提升用戶體驗」、「希望增加銷售」、「流程太慢要改善」。 但小周深知，這些都只是冰山的一角。 身為一位兼具 專案管理 與 AI自動化 背景的 PM，她要做的不是照單全收，而是深入理解背後的目標、限制、政治力以及真正的痛點。 這也正是專案管理的核心任務之一： 協助利害關係人把「想像」具體化，變成可驗證、可拆解、可交付的技術需求。 於是，在初步訪談後，小周沒有急著開寫方案，而是先用 AI 工具去分析歷史紀錄、使用者行為與 bug log。這些資料讓她發現業務部門沒說出口的事實： 真正需要改造的不是單一功能，而是整個流程的瓶頸。 二、AI 自動化協助，但方向依然得由人來判斷 透過 AI自動化 做資料初步分析後，小周很快整理出幾個可能的技術方向。然而，她的第一個反應卻是： 「這個估算一看就知道做不到。」 AI 能加速分析，但不能取代人類的經驗判斷。 她知道，跨部門協作、技術債、時程壓力、工程師負載，這些都是 AI 看不到、卻會深深影響專案成敗的關鍵風險。 因此，小周把 AI 的結果定位為「參考基礎」，接著再帶著團隊逐一檢視技術可行性。她與工程師一一拆解需求、評估工時，並將每一個可能的風險都標記起來。 這不只是流程優化，更是專案風險管理的核心。 三、需求拆解：把大問題變成能被團隊吸收的小任務 為了讓整個專案更好推進，小周習慣把需求拆解成好理解的小模塊，並導入她常用的需求管理表格，讓業務、技術與主管都站在同一頁面。 需求管理表格常包含： 專案名稱 業務需求描述（包含 Why） 技術需求拆解（包含 What） 預期技術挑戰（包含 How） 風險預警與對策 可衡量的預期成果 這種方式並非教科書理論，而是...

IT 分析師的新戰場：當 AI 自動化遇上專案管理 在台北一間科技公司裡，小林是公司裡的明星 IT 分析師。他的桌上總是堆滿了專案報告和未讀的電子郵件，而他的腦袋則像伺服器一樣高速運轉，權衡著如何讓專案順利推進。 對小林來說，工作不僅是分析數據，更是思考如何讓 AI自動化 與 專案管理 系統完美結合，從而降低專案風險、提升流程優化的效果，讓團隊在壓力下依然穩健前進。 一、「這禮拜要交」：壓力下的專案現實 小林每週都會聽到一句熟悉的話：「這禮拜要交。」 對多數人來說，這只是一句催進度的話，但對他來說，這反而是一個重新盤點人力資源、工時安排與風險狀態的黃金時刻。 他習慣在每個「Deadline 前夕」問自己幾個問題： 目前的進度，是不是只看帳面，而沒看到真實風險？ 哪一些流程可以交給 AI自動化 ？ 哪一些判斷，一定要保留在人類手上？ 也就是說，對小林來說，時間壓力不只是催命符，而是專案健康檢查的提醒。 他總是能提早預見專案可能出現的風險，並迅速調整計畫，而這背後的一大關鍵，就是他善用 AI自動化 工具來替自己和團隊「爭取時間」。 二、AI 自動化帶來什麼？不只是省時間而已 對小林而言， AI自動化 最大的價值不只在於「快」，而是： 減少人為錯誤、提升數據精度、讓專案決策有憑有據 。 在專案進行中，他常用 AI 自動化來處理幾個關鍵環節： 例行數據整理： 自動抓取系統 Log、轉換格式、彙整成分析表。 專案追蹤報表： 由自動化流程定期產出最新進度 Dashboard，寄送給利害關係人。 異常預警： 當 KPI 偏離區間，透過自動通知提醒相關負責人。 這樣的做法不僅大幅減少人工操作的失誤，也讓他在開會前就能掌握「真正重要的異常」，而不是被淹沒在一堆散亂的數字裡。 不過，小林非常清楚一件事： AI 自動化是放大鏡，不是水晶球。 如果原始流程設計有問題，AI 只會更快、更精準地放大錯誤。因此，他從不把自動化視為萬靈丹，而是視為一個「需要專業監督的加速引擎」。 三、專案管理不會因此變輕鬆，反而更考驗專業 AI自動化 給小林帶來了強大的工具，但這並不代表 專案管理 變得輕鬆。反而在高科技工具的加持下，更需...

敏捷實務 × AI 自動化：台灣專案經理的下一步 談到 專案管理 中的敏捷實務技巧，許多台灣的專案經理可能會皺眉。 陳經理就是這樣一位中高階管理者。就在上週，公司突然宣布一個包含 AI 自動化 與流程優化雙重挑戰的新項目， 而且「這禮拜就要提出項目計畫書」。 對任何專案管理團隊來說，這都是一場腦力風暴。然而陳經理相信：也許敏捷實務可以解開這個難題。 一、台灣專案管理的困境：快、亂、變 在台灣的商業環境中，專案管理的三大挑戰非常一致： 時間緊迫（deadlines 越來越短） 資源有限（人手少、預算緊） 需求隨時變動（客戶、主管、合作方三方不同調） 陳經理過去在多個專案裡屢次感受到這些痛點，而敏捷方法最大的價值就在於： 它是一套面對變動的操作系統，而不是一個框架 。 敏捷的精神並非「快速做完」，而是： 快速對準目標 → 快速調整錯誤 → 快速找到最有效的路 。 二、敏捷實務的核心：溝通、透明、適應性 1. 跨部門透明溝通：減少資訊誤差 在陳經理的經驗中，台灣專案大多死在： 角色分工不清楚 資訊不透明 跨部門誤解累積 他推動 15 分鐘「每日站立會議（Daily Stand-up）」，用來同步三件事： 昨天完成什麼？ 今天要做什麼？ 目前卡在哪裡？ 這 15 分鐘替代冗長又無效的周會，大幅提升決策速度與透明度。 2. 工作視覺化（看板 Kanban） 他使用 Trello、Jira 或 Notion 設計了簡單的看板： To Do Doing Review Done 需求分析 系統串接 單元測試 原型完成 透過看板，每個人都能清楚看到專案進度，減少反覆確認。 這是敏捷最強大的能力之一： 讓資訊在光天化日被看見 。 三、AI 自動化如何補強敏捷實務？ 敏捷強調「快速調整與持續改進」，而 AI 自動化正好是最佳助力。 1. 自動化繁雜的數據分析 例如陳經理的團隊曾需快速彙整數萬筆使用者數據。 如果手動下載、整理、統計，至少要兩個人花 2–3 天。 但他使用： Google Sheet App Script Zapier 自動串接 AI 工作流程...

面對不確定性的實戰：昇泰的跨國專案如何穩住局勢（完整指南＋工具表） 面對不確定性的實戰：昇泰的跨國專案如何穩住局勢 在競爭激烈、節奏飛快的商業環境中， 專案管理 最大的常態，就是「不確定性」。利害關係人臨時改需求、技術瓶頸突襲、法遵與市場突然轉向——任何一項都足以讓團隊疲於奔命。本文以資深 PM「昇泰」的跨國瀑布型專案為主線，拆解如何以制度化的方法，把焦慮變成條目，把混亂變成節奏，最後讓專案回到可控。 目錄 不確定性的真相：型態、來源與誤解 風險識別三連擊：RBS × 風險矩陣 × 訊號板 把焦慮寫下來：RAID log 範例表 應變劇本：觸發門檻、Plan B/C 與回復路徑 治理節奏：雙週檢視 × CCB 變更管理 利害關係人管理：矩陣、話術與溝通計畫 責任與邊界：RACI 寫清楚，避免空轉 可觀測的進度：SPI/CPI、RAG 與里程碑門檻 案例：昇泰如何把專案拉回正軌 立即可用的行動清單 FAQ：三大常見難題 延伸學習 一、不確定性的真相：型態、來源與常見誤解 不確定性並不等於「沒準備」；它更像是環境雜訊一直存在，而我們是否有 感測器與節奏 去及早發現。對跨國瀑布型專案而言，常見來源包含： 外部： 市場與法規快速變化、供應鏈波動、跨國差異（時區、稅制、法遵）。 內部： 需求口徑不一、跨部門依賴、技術債、關鍵人力風險。 流程： 變更管制鬆散、會議失焦、版本與文件管理不一致。 誤解更致命： 許多人把「討論」當「控制」，把「會議」當「治理」 真正有效的 專案管理 ，靠的是明確角色、清楚資料、固定節奏與可觀測指標 二、風險識別三連擊：RBS × 風險矩陣 × 訊號板 （1）RBS（Risk Breakdown Structure）先定範圍 用風險分解結構把未知拆成類別（技術、營運、法遵、...