小楠同学，你好。

你提的这个问题，非常具有时代性。2025年的今天，我们正处在一个人工智能从“技术热”走向“商业冷”的阶段。什么叫“商业冷”？不是说不热了，而是说大家开始冷静下来，真正思考AI到底能不能落地、能不能赚钱、能不能持续服务业务。你提到的“幻觉”、“误报率”、“客户不满意”，正是这个阶段AI项目最典型的“成长的烦恼”。

你问：“AI项目能和正常项目管理一样管理吗？”

我的答案是：既能，也不能。

能，是因为项目管理的基本逻辑没变——范围、进度、成本、质量、风险、干系人，这六大知识领域依然是你的管理基石。

不能，是因为AI项目具有极强的不确定性、技术黑盒性和迭代敏捷性，你不能用建一栋楼、开发一个传统软件的方式去管一个AI项目。

那到底该怎么管？我们今天就从“项目管理三大核心领域”——范围、风险、问题——来聊聊，一个AI项目的PM，该怎么站稳脚跟、带领团队实现商业落地。

一、范围管理：AI项目没有“固定范围”，只有“动态目标”

传统项目中，范围是基础。客户要一个APP，你画原型、写需求、评审、开发、测试、上线，范围基本是锁死的。

但在AI项目中，范围往往是“模糊的”。客户说：“我希望这个模型能自动识别不良内容。”听起来很简单，但什么算“不良”？色情、暴力、政治敏感、虚假广告……边界在哪里？标注标准是什么？误报率多少可以接受？

这就是AI项目的“范围幻觉”——你以为你清楚了，其实你没有。

所以，作为AI项目的PM，你首先要做的，不是急着写PRD，而是和客户、业务方、算法团队一起，把“成功标准”定义清楚。这个标准不是“准确率95%”那么简单，而是：

·在什么场景下？

·针对什么数据？

·达到什么性能？（精确率、召回率、F1值、误报率）

·客户真正在乎的是什么？（有时候客户要的不是准确，而是“可解释”）

你要做的，是把“范围”从“交付一个模型”转变为“交付一个可用的AI能力”。这个能力可能一开始不完美，但它必须能在业务中跑起来、能迭代、能学习。

我建议你采用“MVP+迭代” 的方式管理范围：

·第一版：只解决最核心的一个问题（比如识别色情图片）；

·第二版：加入暴力识别；

·第三版：优化误报，提升用户体验……

每一版都要有明确的验收标准，并且让客户参与进来，让他们感受到进步，而不是等到最后才展示一个“半成品”。

二、风险管理：AI项目的风险不是“会不会发生”，而是“什么时候发生”

你提到“模型出现幻觉”，这太典型了。AI模型就像一个孩子，你教它什么，它学什么，但它也会“胡思乱想”，甚至“胡说八道”。这种风险，不是传统项目中“服务器宕机”“人员离职”那种可预测的风险，而是内生性、系统性、持续性的风险。

所以，AI项目的风险管理，不是“预防”，而是“拥抱”。

你要在项目启动初期就建立一个“风险日志”，但内容不是“如果……则……”，而是：

·数据风险：数据是否 biased？标注是否一致？

·模型风险：是否过拟合？是否泛化能力差？

·伦理风险：是否存在歧视？是否可解释？

·业务风险：客户是否对“黑盒”有接受度？

你要做的，是定期和算法团队开“风险复盘会”，不是出了问题再救火，而是提前模拟“如果模型幻听了怎么办？”“如果误报率下不来怎么办？”。

甚至，你可以建立一个“模型健康度仪表盘”，实时监控模型的表现，一旦出现偏离，立即触发重训、回滚或人工干预机制。

这就是我常说的：“AI项目管理，不是管进度，是管不确定性。”

三、问题管理：客户不满意，不是终点，而是起点

你提到“最终交付算法的误报率没有达到客户要求”，这其实不是技术问题，而是沟通问题、期望管理问题。

很多AI项目经理最容易犯的错误是：把AI项目当成纯技术项目来管。

你带着团队埋头苦干三个月，调参、优化、测试，最后拿给客户一看，客户说：“这不是我想要的。”

你懵了。团队也懵了。然后开始互相甩锅。

记住：AI项目不是技术项目，是业务项目。

你要做的，是从第一天起就让客户明白：AI模型不是一次性交付的“产品”，而是一个需要不断喂养、不断优化的“生命体”。

如果误报率不达标，你不是去向客户道歉，而是：

1.拉通客户、业务、算法、标注团队，一起复盘：是数据问题？是标注标准问题？是模型结构问题？

2.制定一个“优化路线图”：下个版本我们能提升多少？需要多少数据？多少时间？

3.让客户看到进展：哪怕只提升0.1%，也要让客户知道你在行动。

你要学会用业务语言和客户沟通，而不是技术语言。

客户不关心你用的是Transformer还是CNN，他只关心：“这个模型能不能帮我省钱、增效、降低投诉？”

四、AI项目，需要什么样的PM？

你现在是一个AI项目的PM，你不再是传统意义上的“项目经理”，你是“技术翻译官 + 业务对接人 + 团队心理教练”。

·你要懂技术，但不能沉迷技术；

·你要管进度，但不能被进度绑架；

·你要面对客户，但不能被客户牵着鼻子走。

我建议你建立一个“AI项目管理清单” ，每周自问：

·我们和客户对“成功”的定义是否一致？

·模型的最新表现是否透明？

·团队是否清楚当前最大的风险是什么？

·客户是否知道下一步我们要做什么？

五、最后说一句：AI项目，是未来五年最能体现PM价值的战场
我们现在正处在“十五五”规划（2026-2030）的前夜，国家在大力推动科技创新、产业升级。AI不再是实验室的玩具，而是各行各业数字化转型的核心工具。
你能在这个阶段负责AI项目的商业化落地，是挑战，更是机遇。

你不只是在管一个项目，你是在参与一场变革。

不要怕出现问题，不要怕客户抱怨，不要怕模型不听话。这些都是正常的。你要做的，是保持耐心、保持沟通、保持学习。

AI项目管理，没有标准答案，但你每一次的决策、每一次的复盘、每一次的推进，都是在为自己、为团队、为企业积累最宝贵的经验。

你不是在管理一个项目，你是在养成一个智能。

加油，小楠同学，你走在一条正确的路上。

——老邱