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Vince Huang

Scrum 團隊中的角色分工

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很多人都對 Scrum 中的角色分工非常有興趣,對一般的軟體開發團隊而言,可以分為前端工程師(Front-End Engineer),後端工程師(Back-End Engineer),資料庫工程師(Database Administrator),測試工程師(Quality Assurance Engineer),使用者經驗設計師(User eXperience Designer),數據分析師(Data Analyst),專案經理(Project Manager),產品經理(Product Manager),專案主管(Project Leader)⋯等。

但是 Scrum 團隊中,這些角色一個也沒有!對 Scrum 的定義而言,團隊中只有三個角色,這三個角色對於初次接觸 Scrum 的朋友也是最容易感到疑惑的地方。

Scrum 團隊中的角色在 Scrum Guide 中的定義只有三個,分別是產品負責人(Product Owner),Scrum Master(沒有翻譯,也不建議翻譯)和開發團隊(Development Team)。

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產品負責人(PO,Product Owner)

我通常把 PO 稱為「問題負責人」(Problem Owner),因為產品負責人(PO)是把客戶最想解決的問題跟需求帶給開發團隊的人,也應該是對問題的「為什麼(Why)」最了解的人,更應該是最了解問題背後的價值的人。

產品負責人不應該是「糾察隊」(Police Office)只是負責評估驗收條件的好壞。產品負責人應該是「問題擁有者」(Problem Owner)全盤考量利害關係人與開發團隊間釐清需求、評估解決方案、獲取最大價值及控制開發成本。

產品負責人的工作包含:

  1. 負責釐清產品需求
  2. 排出「產品待辦清單」(Product Backlog)中故事(Story)優先順序
  3. 最佳化開發團隊的產出
  4. 確保產品待辦清單(Product Backlog)中的故事的可視化(visible),透明度(transparent)及下一步
  5. 讓開發團隊能清楚的了解產品待辦清單
  6. 唯一有權力要求開發團隊做事的人
  7. 設定故事驗收條件(Acceptance Criteria)
  8. 產品遠景的守門員
  9. 有權力中斷或停止開發週期中的「衝刺」(Sprint)

Scrum Master (SM)

我通常把 SM 稱為「不要臉的學習者」( Shameless Man to learn something from others),因為學習如何讓團隊成長,學習忍受錯誤是我做為 SM 時的最高指導原則。

Scrum Master 不應該是「解決方案製造者」(Solution Maker)、「愚蠢錯誤觀察者」(Stupid Mistake observer)、「完美提案促進者」(Suggestions Motivator)。Scrum Master 應該是協助團隊、產品負責人與主管在問題協調中允許嘗試錯誤及尋求內外部資源整合。也是一位運用「他山之石」的高手。

Scrum Master 的工作包含:

  1. 確保 Scrum 團隊中成員都充分了解 Scrum 並正確的實行 Scrum
  2. 僕人式領導(Servant-Leader for the Scrum Team)
  3. 和 PO 一起尋求最佳的產品待辦清單(Product Backlog)管理方式
  4. 和 PO 一起確保開發團隊能清楚的了解產品待辦清單
  5. 確保 PO 可以依「產品待辦清單」中故事的最佳價值來排序
  6. 幫忙 Scrum 事件的引導
  7. 幫忙建立自組織(Self-organization)及跨職能團隊(Cross-functionality Team)
  8. 幫忙移出開發團隊在開發過程中遭遇的障礙
  9. 與其他 Scrum Master 持續建立 Scrum 團隊及組織對 Scrum 的了解

開發團隊(Development Team; Team)

我通常把 Team 稱為「特遣部隊」(Special Task Force),因為這個團隊為產品成敗而生,也為建立出一個高價值的產品而生,團隊中需要各種跨軍種的技能與專業,也是所謂的「跨技能團隊」(Cross-Functional Team)。

開發團隊的工作包含:

  1. 自組織的團隊,不需要任何人(包含 Scrum Master)就可以拆分「產品待辦清單」中故事為「潛在可發佈功能的功能迭代」(Increments of potentially releasable functionality)
  2. 能達到產品迭代中所要所有專業技能的「跨技能團隊」(Cross-Functional Team)
  3. 開發團隊中的所有成員都稱為開發者(Developer)
  4. 開發團隊中不會依照特殊專長而成立小團體
  5. 開發團隊中的成員或許有特殊專長或專精領域,但責任是全體開發團隊共同承擔
  6. 最佳開發團隊人數是 5~9 人,我個人認為最理想的團隊人數是 6 人

有一隻豬跟一隻雞是好朋友,有一天,他們兩個在路上討論起開餐館的事,接著豬就問起雞說那要取什麼名字呢?雞說:「那就叫火腿(一說為培根)與雞蛋如何?」,豬立刻就說,「這樣不行,我可是全身投入(total commitment),你只是依需求投入(a contribution is required)而已。」

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常有人會問起 Scrum 團隊中誰是雞,誰是豬?真正的答案只有一個:Scrum 團隊中的「產品負責人」(PO)、「Scrum Master」、「開發團隊」(Development Team )都是豬,只有其他利益關係人(Stakeholder)才是雞。

(本文獲作者授權轉載,原文請點此

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領導 Leadership > 領導力
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不必比快,但要比AI更懂「價值」:臺大 EiMBA 給管理者的三堂領導力修練

2025-12-09 台大EiMBA
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當生成式 AI 以驚人的速度席捲各行各業,管理者面臨的挑戰,不再只是技術導入,而是組織內部真實的人心震盪:員工擔心被取代、團隊在轉型中無所適從、流程因缺乏共識而屢屢卡關。臺大EiMBA執行長李家岩指出,這些問題的核心在於企業的跨域管理思維尚未跟上時代的技術變化。

「過去商管教育的任務,是培養能掌握資訊、做精準判斷的決策者;但在 AI 時代已經不夠了。」他提出一個破框的觀點,未來領導者必須轉型為智慧協奏(SymphonicIntelligence) 的設計者。這與EiMBA強調的 E(Entrepreneurship,創業精神)與 i(Innovation,創新)不謀而合,而在AI潮流下,「i」更進一步指向Intelligence(智慧)。在這裡學員不只是學管理,而是在實驗如何設計一個讓「人腦」與「電腦」互補共生的系統。EiMBA也從實戰課程與學員經驗中,提煉出 AI 時代管理者必備的三大核心能力:擴增智慧、系統設計力與科技人文反思。

臺大EiMBA執行長李家岩
臺大EiMBA執行長李家岩
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能力一:擴增智慧讓 AI 成為決策的鏡子

許多管理者誤以為導入 AI 就是為了自動化、為了取代人力以節省成本。但在李家岩眼中,重點應該是「擴增」而非「取代」。他強調,AI 應該是延伸人類洞察力的一面鏡子,幫助管理者看見過去看不見的盲點,這就是「擴增智慧」。

這並非抽象的理論,而是許多創業者正在面臨的真實挑戰。EiMBA 一年級學員、赤赤子設計師林宏諭就是一個典型的例子。設計背景出身的他,過去經營品牌多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,覺得這個會賣就做了,因為自己做比較快。」但在公司規模擴大後,這種依賴個人直覺的決策方式反而成為瓶頸。

但在臺大EiMBA的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,林宏諭被迫面對冰冷的數據與流程,這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」概念實戰。林宏諭回憶,為了將腦中模糊的「感覺」轉化為 AI讀得懂的SOP,他經歷了一段「像被架著刀子往前走」的陣痛期。「AI 就像一面鏡子,它毫不修飾地反映出流程中的邏輯漏洞。你無法含糊帶過,必須把每一個步驟定義清楚。」

然而,這些痛苦也正是轉型的起點。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。AI協助他拆解了供應鏈的每一個環節,建立起可複製的制度。他深刻體悟到,真正的管理不是「自己做」,而是學會把事情交出去。對管理者而言,這就是擴增智慧的真諦,利用 AI 的理性補足人類的感性,建立更穩健的決策邏輯。

能力二:跨域系統設計定義AI的「自主邊界」

第二項關鍵能力,是「跨域系統設計」與「人機協作管理」。李家岩指出,未來的領導者不需要是最會寫程式的人,但必須是最懂得定義「自主邊界(Autonomous Boundary)」的人。這意味著管理者要能精準判斷:哪些流程該放手讓AI執行?哪些關鍵時刻必須保留人類的價值判斷?這項能力在導入AI的過程中特別重要,因為最大的阻力往往不是技術,而是人心。

寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
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臺大EiMBA二年級的寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕,分享了她推動 AI 的經驗。她所帶領的團隊橫跨企劃、行銷、數據等不同職能,在一個超過兩百人的組織中,很多一線員工對 AI 既陌生又害怕,甚至第一次使用工具時手足無措。她認為這時候不是要求大家「一定要用 AI」,而是必須重新設計工作流程,讓 AI 真正融入日常。

她把 AI 定位為替團隊處理繁瑣雜事的助理,同時推動內部資料的結構化與標準化,為未來的 AI 查詢介面打下基礎,讓員工能透過 AI 更快找到資訊或生成初步分析。

不再只是把數字貼進報告,而是要求同事利用 AI 找出趨勢、比較同期差異、提出洞察。當員工開始感受到 AI 能讓自己更準時下班,而不是更加焦慮時,協作才真正展開。她強調,即使 AI 能處理掉大部分繁瑣的工作,真正體現人類價值的,仍然是那些需要判斷、同理與溝通的關鍵時刻。領導者的職責,就是設計出一個讓人與 AI 各司其職、互不踩線的協作系統。

赤赤子設計師林宏諭
赤赤子設計師林宏諭
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能力三:科技人文反思問出「為什麼」的能力

在AI能瞬間生成無限選項的世界裡,稀缺的不是答案,而是「問題」。李家岩強調第三項能力:價值遠見領導(Value-based Leadership)。「AI 可以告訴你如何(How)優化流程,但它無法告訴你為什麼(Why)這件事對人類社會有價值。」為培養這種能力,臺大EiMBA將課程進行大幅度革新。例如在「創業專題」課程中引入Vibe Coding技術,讓沒有程式背景的學生也能透過自然語言,快速生成商業模式的原型。但技術只是手段,重點是背後的思維。

李家岩舉例,由臺大EiMBA學生與GMBA學生組成的「RiiVERSE」團隊,成員涵蓋時尚、行銷與永續等不同領域。他們在創業專題中利用專利技術將回收舊衣製成塑膠粒子,再製成電腦鍵盤、家具等商品,成功打造出循環經濟生態圈。更重要的是,這項創新在製程中降低了平均 83%的碳足跡 。不僅是商業模式的勝利,更是對全球 ESG 議題的精準回應。他們之所以能從全球知名的霍特獎(Hult Prize,被譽為學生界的諾貝爾獎)脫穎而出,正因領導者在設計商業模式之初,就不只問「技術可不可行」,更堅持反思「這件事能為社會創造多少具體價值」。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(中)/赤赤子設計師林宏諭(右)
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這種反思能力,正是臺大EiMBA強調「行動學習」的核心。在這裡,來自不同領域的同學形成了一個微型的「創業生態系」。過去,跨領域溝通往往成本高昂,猶如鴨子聽雷;但在這裏,AI素養成為了大家的「共創語言」。

從「做中學」到「人機共創」,打造未來的領導格局

「我們不提供標準答案,因為AI時代沒有標準答案。」李家岩總結道。臺大 EiMBA 就像一個容許試錯的「實驗沙盒」,讓學員在這裡用真實的數據、真實的專案,去碰撞AI的可能性。從 創立至今,臺大EiMBA始終堅持「創業創新」的初衷;而在 2025 年,這個初衷被賦予了更深刻的時代任務:培養出不只能駕馭 AI 工具,更能定義 AI 價值、設計人機協作體系的新一代領導者。對於正處於轉型焦慮中的經理人而言,這或許正是最需要的一場思維升級。

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