對方向我介紹完他們公司後我才知道，原來他是這家新創軟體公司的共同創辦人。
「請問一下，你們目前在專案管理上是有遇到什麼樣的痛點？為什麼會想用 Scrum 敏捷式方法來管理你們的專案呢？」我接著這樣提問。
「老師，不瞞您說，我們公司的專案，時間都很趕，不過這些也都還好，努力加加班大概都能撐過去，我覺得我們現在最大的問題是，我們不太清楚，下個階段到底該把人力投到哪個市場，該做哪種專案比較好。我知道敏捷方法很適合用來管理不確定性很高的專案，所以我想說，應該可以用敏捷方法來試試看，幫我們公司找到一些方向。」
老實說，這位學員對敏捷方法的認知，其實只對了一半，這怎麼講呢？
「敏捷方法適合不確定性很高的專案」這一句話基本上是對的，不過，這並不表示，你可以連「專案的目標」是什麼都不知道啊！
專案目標
舉一個出遊旅行的例子來說好了，如果你連為什麼想要去旅行（目標）、想去哪裡（範疇）、預算抓多少（成本）、什麼時候去（時間）、和誰一起去（利害關係人），這些你都不知道的話，那你這個旅行計畫到底是要怎麼開展呢？
任何一個專案，包括出遊旅行這個專案，都一定會先有個「初衷」，也就是你「為什麼」會想要做這個專案，對吧？到底是為了「解決某個特定的問題？」還是單純只是「它可以賺錢？」就算是為了公益，你也一定會先設定，這個專案是為了「環保救地球」，還是為了「濟貧扶弱？」
這個「初衷」其實就是專案的「目標」，也是專案結束之後，我們可以得到的具體成果和好處。就算專案一開始沒有辦法將之很具體明確地描述，至少也得要有個大致的方向才行。
比方說，就算你要「亂槍打鳥」，其實你也已經先設定了目標是「打下幾隻鳥」，目的可能是自己食用或拿去銷售，儘管「亂槍」這個方法不是個有效率的好方法。
專案管理的本質
「專案管理方法」，不論是傳統式（就是很多人常說的 PMP 或瀑布式）還是敏捷式，它們都只是一種「手段」，不是一種能無中生有的「魔法」。有專案目標， 專案管理方法才有著力點，有方向去「想辦法達成」專案的目標。而這兩種專案管理方法的主要差異，其實就是它們有各自不同的「辦法」來達成專案的目標，如此而已。
所以不管是用哪一種方法，你終究都得面對以下的這些問題：專案的目標是什麼？什麼時候一定得完成（時間）？得在多少「預算」內完成（成本）？需要交付的成果有哪些（範疇）？這些成果該達到什麼品質標準才算數？需要哪些技能、人才和培訓才打造得出這些成果（人資）？過程中必須和哪些利害關係人做溝通？怎麼預防一些可能發生的風險等。任何專案管理方法基本上都無法逃脫這些「專案管理的本質」 。
如果我們把全世界的專案分為兩類，我們可以這樣說，一類是「不確定性比較低的」，而另外一類則是「不確定性比較高的」。而所謂的「不確定性」則可以定義成，例如，發展快速的商業環境之下「市場需求的不確定性」和「技術的不確定性」，高通膨時代下「成本的不確定性」， 嚴重傳染病疫情封控時代下「物流的不確定性」和「人力的不確定性」等。
低不確定性專案
那麼，哪些專案是屬於「不確定性比較低的」呢？比方說，一般的集合式住宅建築專案就屬於這一類。怎麼說呢？
首先，因為市場上很多人有買房的剛性需求，所以就會有很多的建築專案去滿足這些人，故這種市場的需求很明確，也就是沒有什麼「市場需求的不確定性」。
其次，打造這類建築的技術工藝也已經相當成熟，所以，在這方面也沒有什麼「技術的不確定性」。
第三，各類建築材料的成本，在高通膨時代下，的確會有一定的不確定性，不過，對於先建後售的建案來說，這種「成本的不確定性」其實也不會對建案的獲利目標造成太嚴重的影響，因為這種建案，總是可以在完工結算總成本之後，再決定房子的售價來決定想要的獲利。
然而， 在新冠疫情爆發的時代，各類工班和機具操作員的「人力不確定性」確實對專案的時程造成了不小的影響。 不過總的來說，除了這種百年一見的特殊災難之外，這種集合式住宅專案，在絕大多數的人類歷史時間裡，都沒有什麼太大的不確定性，也正因為如此，專案的困難度也都不會太高。像這樣的專案，就非常適合用傳統式的方法來管理。
高不確定性專案
相反地，那些和新科技有強相關的專案，不確定性就明顯高得多了，困難度也因此比較高。比方說，太空船開發專案、衛星通訊開發專案、自動駕駛開發專案、半導體製程開發專案、生成式 AI 開發專案等。這些專案都有很大的「技術的不確定性」。
完成這類專案所需要的技術，不是都還很新穎不成熟，不然就是都還掌握在少數人手裡，不夠普及。而這也意味著，專案團隊都必須花費較大的心力去持續摸索試誤，專案的失敗風險相對都比較高。像這一類的專案，就非常適合使用敏捷式方法來管理。
我們再以「生成式 AI 開發專案」來舉例。現在我們看到的 ChatGPT 聊天機器人產品，基本上已經突破了「大型語言模型」的技術瓶頸，進入了實用、可用的階段，「技術的不確定性」對 Open AI 公司來說，已經從之前的「非常大」變成了現在的「非常小」。
不過，接踵而來的問題卻是，這樣的技術，除了可以拿來跟你哈拉聊天之外，到底還可以用它來做什麼樣的其他應用，將之變現呢？這也就是前面所提過的「市場需求的不確定性」。
所以我們看到，近來 Open AI 公司不斷快速推出新版本的 ChatGPT ，廣泛地讓市場參與測試，蒐集用戶們的真實使用情境和回饋，以做為日後的產品改善依據。當然，這些資料也必定會提供可行商業模式的重要線索。
投資 Open AI 公司的科技巨象 Microsoft 現在也一樣開始狂奔，不僅光速推出結合 ChatGPT 之後的新版 Bing 搜尋引擎，而且結合 Office 等應用軟體的 Copilet 也馬上就被推出，同樣也是基於類似的目的。這些極為迅速敏捷的動作，都不是傳統式專案管理手法有辦法勝任得了的。
結論
從 Open AI 和 Microsoft 這兩個案例我們可以看到，如果你的產品專案遭遇到「技術的不確定性」，你可以使用敏捷式方法來管理你的專案，想辦法不斷快速實驗你的新技術，然後推出去讓更多的用戶參與你的實驗，取得更多的實驗數據，做為下次實驗的改進依據，這樣就能夠讓你的專案「比較快」突破技術上的瓶頸，不用急忙用不成熟的技術推出新產品去市場上當炮灰。
如果你的團隊已經掌握了某種技術，可是卻遭遇「市場需求的不確定性」，不知道這種技術可以用來做什麼應用和變現，你同樣也可以使用敏捷式方法來管理你的專案，使用你所掌握的技術，快速打造出「你猜想用戶可能會喜歡的產品原型」，推出去讓更多的用戶實際試用，就像 ChatGPT 那樣，看看到底你的猜測準不準？不夠準的話，那又是差多少？看看蒐集來的使用數據，可以怎麼幫你改善產品，調整方向，讓用戶更喜歡你的產品，也讓他們心甘情願地幫你做口碑行銷，這樣就能讓你更快突破「市場需求的不確定性」瓶頸，不再是猜不出該做什麼產品，就猶豫再三而失去先機。
至於敏捷式專案管理方法的實施有哪些細節，高階管理層主管們可以怎麼協助團隊，才能顯現出敏捷式專案管理方法的真正巨大成效，有興趣的朋友們可以參考下方的相關文章連結，那裡有一系列探討這些主題的文章。
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後記：
後來我和一位朋友聊起了這件事，沒想到竟然被酸「你笨耶！有錢賺就好啦，幹嘛不接這個案子？你是嫌錢賺太多了嗎？給我好了...」
ㄘㄟˊ ！錢我愛啊！我超愛的，好嗎？做生意要憑良心啦，不能讓客戶糊里糊塗花大錢卻沒有解決根本問題，正所謂「君子愛財，取之有道」，你說是吧！