AI照进现实:近一年的项目复盘

多客科技

作者：微信文章
最近密集参与和复盘了一批AI项目，从外部数据到内部实践，从高校到医院再到企业内部，我发现自己的很多原有认知正在被颠覆。😮
以前我们讨论AI，更多是技术视角：模型能力多强、效果多好。但现在，当AI真正进入业务场景、开始解决实际问题时，那些被忽略的“非技术因素”——项目管理方式、干系人预期、伦理边界、组织能力重构——正在成为决定项目成败的关键。

今天，我想把这些观察和思考系统地梳理出来，希望能给正在或准备启动AI项目的你一些参考。
目标之变——AI项目不再是“定好范围，按计划执行”


传统项目思维： 定好范围、排好计划、框定边界，按部就班把范围内的事情做完，项目就成功了。

AI项目现实： 这条路走不通。🚫

多位专家反复强调一个洞察：AI工具本身的能力获取会变得越来越廉价、越来越容易，真正决定项目成败的，是基于业务场景和数据的深度打通，是让AI真正“融入业务的血脉”中。 这意味着，项目一开始根本无法精准定义“范围”——因为什么能成、什么效果好，需要在探索中动态发现。

带来的直接挑战是：

干系人管理更难了：领导期望看到快速突破，但现实往往是渐进式摸索。期望与现实之间的落差，需要持续沟通和管理。

范围是活的：不是“做完A、B、C就结束”，而是在做A的过程中发现B更有价值，随时调整方向。这要求项目机制本身具备高度灵活性。

运营周期被极大拉长：传统项目上线运营一两周基本稳定，AI项目呢？可能是两倍、三倍甚至四倍的时间。一个功能上线后，需要持续观察、调优、再观察、再调优。这对资源投放和节奏把控提出了全新要求。

关键认知： AI项目不再是“项目制”，而是“产品制”与“运营制”的深度融合。与其说是交付一个结果，不如说是启动一个持续进化的过程。
能力之变——懂业务，正在成为所有人的必修课


AI带来的另一个深刻变化，是对组织中每个角色的能力模型的重构。

随着AI工具的价值越来越普惠，技术红利带来的“护城河”正在被抹平。这意味着：

不再有“专职的需求交接员”：未来可能没有专职的规划人员或PO来为你输出高规格的需求文档。对接你的可能就是一个研发人员，他需要从业务源头理解需求、梳理细节、借助AI工具提效，然后快速实现功能。

时间和精力需要重新分配：更多的时间应该投向前期的业务理解、需求梳理，以及后期的成效打磨、质量运营。编码实现本身，正在变得越来越“快”。

技术人员的分化：重研发能力的作业，可能只会留下两类人——一类是专注于基础平台、核心技术架构的“深研者”；另一类则是深入业务、用AI工具快速构建应用的“产品化工程师”。大部分做应用层的技术人员，正在向“懂技术的产品经理”方向演进。

这对组织的“排兵布阵”是个巨大挑战，但也指明了方向：让离业务最近的人，掌握最强的AI工具，成为价值创造的核心单元。
边界之问——当AI犯错，责任谁来承担？


这是之前很少考虑，但现在必须面对的问题：AI的伦理边界与事后追责。

一位高校老师的分享让我印象深刻：如果一所大学（官方机构）提供AI咨询服务，结果因为AI给出的错误建议，导致考生填报错了专业甚至学校，这个责任该怎么划分？😰

这和我们日常使用ChatGPT、DeepSeek、豆包等完全不同——这些场景下，AI给出的只是“参考”，错了我们可以自己判断。但在医院、高校、政府这类具有高度专业性和公信力的机构中，AI一旦“官方背书”，其错误就可能带来严重后果。

这就引出一个现实困境：

为了安全，必须给AI框定边界，限制其自由发挥，降低“智能度”以换取确定性。

但边界框得太死，AI的能力又难以充分发挥，用户体验和效果都会打折扣。

更棘手的是，目前根本没有明确的法律法规或行业标准来界定“AI责任”。出了问题，是该怪模型提供方？场景应用方？还是最终的使用者？

这个问题，短期内可能没有标准答案，但每一个AI项目的发起者，都必须提前思考，并在设计阶段就纳入考量。
驱动力之问——AI项目，到底为什么而启动？


最后一个有趣的观察，来自不同嘉宾对“AI项目驱动力”的分享。你会发现，出发点不同，项目的气质和走向也完全不同。

几种典型的驱动力：

管理驱动（自上而下）：领导层的战略诉求，为了提升效率、降低成本、应对竞争。这种项目往往启动快、资源足，但容易与一线真实需求脱节。

竞争驱动（外部压力）：看到同行都在做，自己不能落后。这种心态容易导致“为做AI而做AI”，缺乏内生价值。

科研驱动（探索导向）：更多来自高校或研究院，追求技术前沿和创新突破。

业务驱动（自下而上）：这是最值得关注的一种。医院的老师分享了一个案例：一线的业务人员发现了好用的AI工具、看到了提效场景，自发提案给主管部门，然后由主管部门出资、业务与技术协同，把好点子铺开落地。

观察我们内部，这两种情况其实同时存在：早期往往是领导层“呼唤场景”，启动一些标杆项目；氛围起来后，各个业务领域的负责人、一线人员开始涌现出大量场景提案，深入到更细的领域去落地。

到了2026年初这个节点，我认为我们已经进入了 “全员探索”的阶段——每个人都在思考：我的业务环节，哪些可以接入AI？怎么启动？怎么落地出成效？

这正是最健康的状态。AI不再是少数人的“炫技”，而是融入每个业务单元的“标配能力”。

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