當鼎泰豐加上台積電,未來的專案管理顯學

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專案經理(Project Manager,後續簡稱為PM)是一間公司不可或缺的角色,更是專案轉動的核心,但要具體定義出PM的工作內容卻是相當困難,特別是隨著產業型態不斷的改變,不管是專注在「人」或「產品」上的專案,PM專業能力的分野也不斷重新定義。

近幾年,像Uber、Netflix這樣的「新科技服務業」興起,相較於傳統上分為商品打造及後續銷售服務的分階段處理,現今一條龍型態的服務,更強調的以使用者體驗為出發點的專業整合與價值共創,大大顛覆了過去產線決策的邏輯思維。

若水的PM=鼎泰豐+台積電

大家應該都聽過台積電跟鼎泰豐吧,兩者都是透過縝密的專案管理成為產業中的翹楚,前者是撐起台灣經濟的全球半導體大廠,後者則是曾獲米其林一顆星的餐廳。

對於台積電這樣全球晶圓製造大廠來說,生產線的穩定絕對第一要素,產線PM關注在排程、良率、規格、出貨等,大體上是在一個產線自動化的過程中不出差錯;而對於鼎泰豐,則需要透過扎實的人力訓練及服務流程的標準化,才能維持高品質的服務輸出。

不管台積電或鼎泰豐,在有限的交期下,要能一直維持讓客戶滿意的產出是非常困難的一件事情。但你能想像,如果今天這兩家企業的專管挑戰結合在一起,PM要怎麼完成工作和目標?

上述情況,就是若水AI事業部的PM常遇到的挑戰。

無前例可循的新形態AI專案管理

人工智慧仍是一個發展中的新興產業,許多AI專案的投入都處在研發或概念驗證(POC)階段,因此在讓電腦學習人腦的過程中,餵養數據和訓練演算法,必須仰賴雙向且多循環的驗證,不斷累積小成功才能讓AI專案順利進行。

因此,數據服務團隊的回饋機制是便成為關鍵因素。包括:前期數據標註原則的確定、數據收集、數據清洗,後段的圖資確認、標註成效回饋,都需要PM具備高度產業知識及花費大量的時間與客戶頻繁的溝通以確保專案的成效。而這類型的數據處理專案,會有以下特色:

  • 即時溝通:AI的研發及應用日新月益,格外看重團隊間往來溝通,並且要建立共識。
  • 快速學習:AI本身便是跨產業的技術應用,涵蓋產業「廣」且須具備「深」度的產業知識,在台灣主要應用領域包括智慧交通、智慧安防、智慧醫療及智慧製造等。
  • 管理時程:AI數據標註專案的特性就是交期短,需求量大及內容高度客製化,如何妥善設計專案間的交付流程是門學問。同時對若水來說,當產線的組成還包括遠距居家工作的AI身障標註師,做好產線自動化、品管一直是內部持續優化的管理課題。
  • 如何兼顧「公益價值」跟「商業標準」:若水許多PM都具備產業工作經驗,但當他們落地在若水時,過往一般職場工作原則的界定變為困難。什麼時候要以「績效/結果」為導向來要求,什麼時候應該回到協助身障就業的初衷,中間的拿捏看似簡單,但在回歸到商業市場競爭的實際狀態時,每一個細節的決策跟管理就越發困難。
 透過「數據力」及「科技力」解決管理痛點

明知道新型態的專管有一定難度,為什麼仍要嘗試?加入若水三年,曾於半導體產業龍頭任職,現擔任AI數據服務事業部PM的李垚,與團隊分享了他的職涯選擇。

「除了希望在科技發展的主流脈動中發揮所長,也會思考,有沒有機會利用科技創新的力量,直接為社會帶來更多改善的可能」,他說。後來他發現,科技的力量可以協助社會企業解決社會問題,而若水就是體現這個願景精神的公司,於是轉換跑道時優先選擇了若水。

李垚過去待的團隊只需要顧好專案管理,不用面對生產端的問題,但現在卻需要有能力處理專管和一條龍的完整產線,控管數百位身障標註師的產能,「雖然難度和挑戰更大,但也因此長出了處理複雜和矛盾問題的能力」,他說。

例如,當身障標註師因身體不適,導致產能下降或臨時需要退出專案,團隊機制該如何因應,才能提升產能並且即時調度、訓練適合的人選,達到如期如實的交付?

「每一個看似棘手的課題,都是練習運用創新思維,尋找解方的機會」,他說。

李垚與團隊夥伴討論工作流程優化(圖片來源:若水國際)

為了解決「AI專案特性」及「居家遠距AI標註師」產線管理問題,透過若水AI數據匯流處理平台及打造科技工具解決專案管理上的痛點:

  • 數據智慧派工:若水針對過往上百例的AI專案進行大數據分析,根據專案屬性由系統自動推薦擅長處理該數據類型的AI 數據標註師並進行標註工作的指派。透過大數據智慧派案實踐「Right people in the right loop」的精神,並提升專案管理的效能及數據標註的品質。
  • 線上工作平台即時監控:為了同時與全台數百位居家遠距的AI數據標註師即時互動,所有夥伴皆在若水開發的「AI數據匯流處理平台」上進行工作。全數位化的流程設計,讓PM除了透過系統即時監控標註師的工作狀況,以確保產能符合交付期程外,當專案出現問題時可以直接找出問題點即時處理,後續也能不斷優化流程。
  • 智慧標註工具(Smart Tool):自行開發以及使用open source的智慧標註工具,並設計對身障者友善的UX/UI,讓身障夥伴能夠提升工作品質與速度。
  • 彈性人力後援制度:除了導入科技工具強化管理效能外,當產線出現問題時,後援機制隨時能夠進場讓產線快速恢復產能。若水以資深AI標註師及標註品管人員(QC)組成「機動後援小組」,他們因過去豐富的AI數據標註經驗,累積了專業的標註技能及深厚的產業知識,因此能夠在專案出現狀況時,快速的補位進入專案中,協助提升產能並確保專案品質。

若水PM透過科技力及管理創新來面對「市場競爭」及「身障者的先天限制」。在協助客戶的AI應用能夠真正落地,提高整體績效的同時,適度的除去身障者本身的障礙,讓他們能穩定的錨定在AI數據服務的商業市場當中,除了有一份穩定的工作外更跳脫過去職種選擇的框架,成為數位工作者,這也是若水「Tech for Good」理念在專案管理上的實踐。

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