導入生成式 AI 於專案管理｜孟華科技富邦金控分享案例
2026 年 6 月 4 日，孟華科技受 PMI Taiwan（Project Management Institute Taiwan Chapter）邀請，於富邦金控進行線上專題分享，主題為：
《導入生成式 AI 於專案管理之思維與實踐》
本次由孟華科技總經理暨首席顧問陳威良先生主講，吸引約 80 位學員共同參與交流，分享企業實際導入生成式 AI 的經驗與觀察，以及 AI 如何改變專案管理與軟體開發的工作模式。
文章目錄
從案例出發：ezteamwork 的 AI 導入經驗
本次分享以孟華科技旗下產品 ezteamwork 的實際開發案例作為說明。
ezteamwork 長期提供企業流程管理、專案管理與協同作業解決方案。隨著系統持續成長與客製化需求增加，既有架構逐漸面臨自訂欄位數量與擴充彈性的限制。
當企業需求持續增加時，若依照傳統開發思維進行調整，往往容易面臨：
- 自訂欄位與功能擴充限制
- 系統維護成本持續增加
- 跨模組修改複雜度提高
- 系統架構複雜化與技術債累積
若採用傳統開發模式進行調整，不僅需要跨越多個系統層級進行修改，也需投入大量時間進行需求分析、程式比對、測試驗證與部署工作，對整體專案推進與協作效率都是一大挑戰。
因此，團隊開始思考如何透過生成式 AI 協助處理跨系統分析、規則定義與程式碼識別等工作，並結合 AI專案管理思維，提升需求溝通、開發協作與複雜系統調整驗證的整體效率。
透過 AI 協作，提升複雜系統調整效率
在本次案例中，團隊將生成式 AI 導入開發與協作流程，透過：
- 跨層級程式碼識別
- 規則定義與邊界設定
- 結構化需求分析
- 自動化程式碼比對
- 修改建議產出與協調
讓 AI 協助處理大量重複性與高耗時工作，提升需求分析、程式比對與驗證流程的效率。
透過 AI 協作模式的導入，原本需要投入大量人力進行分析、比對與調整的工作，得以更有效率地完成，大幅降低開發過程中的溝通成本與重複性作業負擔，並提升整體 AI 工作流程的協作效率。
在此過程中，工程師能將更多時間投入於專案需求確認、規則制定及成果驗證，而非耗費大量心力於重複性的人工比對與整理工作。
這也展現了 AI 協作在複雜系統開發與 AI 專案管理上的實際應用價值，讓團隊能更專注於問題定義、決策判斷與業務需求落地，進一步提升專案執行效率與協作品質。
AI 專案管理改變的，不只是開發速度
分享過程中，陳威良總經理特別提到：
生成式 AI 真正改變的，並不只是程式開發效率，而是整體工作流程與模式的轉變。
過去工程師的價值，多半體現在程式撰寫能力與技術實作能力上；而在 AI 時代，越來越重要的能力將逐漸轉向：
- 定義問題
- 拆解任務
- 制定規則與邊界
- 管理 AI 協作工作流程
- 驗證最終成果是否符合業務需求
當透過AI協作能夠完成大量重複性工作後，人的角色也將從執行者逐步轉變為協調者與決策者。
AI 時代的人才競爭力正在重新定義
這樣的轉變並不僅限於軟體工程領域。
無論是專案經理（PM）、設計師、行銷人員、財務人員或其他知識工作者，都將面臨相同的課題：
如何善用 AI 工具，並有效整合資源完成目標。
未來的競爭力，將不再只是個人的執行能力，而是：
- 理解問題的能力
- 制定規則的能力
- 跨領域協作能力
- 與 AI 共同協作的能力
當 AI 降低了實作門檻，人們更需要提升分析、判斷與決策能力。
未來的競爭力，將來自於理解問題、制定規則，以及有效整合 AI 能力完成目標。
持續推動企業 AI 導入與數位轉型
孟華科技長期協助企業推動數位轉型與流程管理優化，近年持續將生成式 AI 技術導入產品研發與專案管理流程中。
未來，我們將持續分享更多 AI 導入專案管理的實務經驗，協助企業在數位轉型與智慧化管理的道路上，建立更高效、更具競爭力的工作模式。
感謝 PMI Taiwan 與富邦金控提供交流機會，也期待未來與更多企業夥伴共同探索 AI 時代下的新工作模式與管理思維。
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