观世的AI学习笔记④:从头脑风暴到尽职调查,一套完整的AI项目选型指南

教授反复强调：别指望一个人想出完美项目。

· AI专家知道左边那个圈（AI能做什么）的边界

· 业务专家（销售、市场、制造……）知道右边那个圈（什么对业务有价值）的重点

把这两拨人拉到一个房间里，让他们互相启发，才能找到交集。

这种团队叫跨职能团队。听起来高大上，其实就是——懂技术的别自己闷头想，懂业务的也别等着被投喂，大家一起聊。

教授分享了一个他在很多公司用过的框架，就三个问题：

1. 能不能把某个任务自动化，而不是取代整个岗位？

媒体整天说“AI要取代工作了”，但做项目时这么想容易把自己吓死，也容易想偏。

更好的思路是：盯着具体任务，别盯着整个岗位。

· 呼叫中心员工要做很多事：接电话、回邮件、处理退款……其中“邮件分类”这个任务，AI完全可以做，而且一做就比人快。

· 放射科医生要看X光片、培训年轻医生、给病人咨询……其中“看片”这个任务，AI可以当助理，帮医生先筛一遍。

所以别问“AI能不能取代这个人”，问“这个人做的哪件事，AI能替TA干”。

2. 驱动你业务价值的主要因素有哪些？AI能不能增强它们？

每个行业都有自己的核心驱动力：

· 电商：转化率、客单价

· 制造业：良品率、设备利用率

· SaaS：续费率、用户活跃度

找到这些关键指标，然后问：AI能不能帮我们把这项做得更好？

3. 你业务里最大的痛点是什么？有没有哪个能用AI缓解？

痛点往往是最好的切入点。

· 客服响应太慢？AI自动回复常见问题。

· 质检工人招不到？AI视觉检测顶上。

· 库存预测总不准？AI用历史数据做预测。

这三个问题轮番问，一圈下来，能筛掉一半不靠谱的想法。

你可能听过一种说法：AI必须有大鱼大肉（海量数据）才能喂出来。

教授说：别信。有大数据当然好，但没有大数据也能起步。

举个例子：你想做咖啡杯的自动质检，需要一堆有瑕疵的杯子图片。但如果你只有100个瑕疵杯子的照片，难道就不做了吗？可以啊，先拿这100张训练一个初版模型，跑起来，看看效果，再慢慢收集更多数据。

关键是先开始，不是等完美。

当然，有些问题确实需要大数据（比如语音识别），但也有很多问题，几百张图片就能让你看到希望。跟你的AI工程师聊，他们会告诉你大概需要多少。

找到几个看起来不错的项目后，别急着开干。教授建议做三轮“尽职调查”：

1. 技术尽职调查

· 这个性能指标（比如95%准确率）现实吗？

· 需要多少数据才能达到？我们能拿到吗？

· 大概需要多久、多少人？

2. 商业尽职调查

· 这个项目到底能省多少钱、多赚多少钱？

· 别凭感觉，拉个Excel算一算。比如95%准确率的质检系统，能帮我们少扔多少杯子？值多少钱？

3. 道德尽职调查

· 这个项目会不会有偏见？会不会让某些人群受损？

· 能赚钱不代表就该做。确保它让社会变得更好，而不是更糟。

这是个老问题，但在AI时代更复杂。

· 机器学习项目：可以自建，也可以外包。很多公司一开始外包，跑通后再组建内部团队。

· 数据科学项目：通常建议自己做，因为需要对业务理解极深，外包很难替代。

还有一条黄金法则：如果已经有成熟的行业标准解决方案，别自己从头造轮子。

教授讲了一个特别形象的比喻：不要跟火车赛跑。

想象一列火车在铁轨上跑，你非要冲到它前面去——你跑得再快，早晚会被追上撞飞。火车就是那些已经成熟的行业标准方案（比如开源框架、云服务）。与其自己费劲再造一遍，不如直接拿来用，把精力花在真正对你业务独特的地方。

假设项目定了，你跟AI工程师说：“帮我做个质检系统，要准。”

工程师内心：准是多准？怎么算准？用什么数据测？

所以你需要给出验收标准，比如：

以至少95%的准确率检测咖啡杯缺陷。

然后，你需要提供测试集——一组已经标好“合格/不合格”的图片，用来验证模型到底有没有达到95%。

AI团队会把数据分成：

· 训练集：给模型学习用的

· 测试集：考模型用的（不能提前让模型看到）

· 有时还有一个开发集/验证集（别怕，工程师会解释）

这里有个重要提醒：别指望100%准确率。

为什么？

· 技术有局限

· 数据可能不足

· 数据可能标错（比如明明合格的杯子被标成不合格）

· 数据可能模棱两可（这个划痕算不算瑕疵？专家也吵架）

所以跟团队聊清楚：合理的准确率是多少？我们业务能接受多少？

很多AI系统，哪怕只有90%的准确率，已经能创造巨大价值。别被“完美”卡住。

最后做一个总结

1. 好项目 = AI可行 ∩ 业务价值，需要跨职能团队一起找

2. 三个问题帮你头脑风暴：自动化什么任务？增强什么驱动力？解决什么痛点？

3. 小数据也能起步，别等完美数据

4. 项目启动前做三轮尽职调查：技术、商业、道德

5. 有现成的就别自己造，别跟火车赛跑

6. 给AI团队清晰验收标准 + 测试集，别指望100%准确率

如果你也是AI小白，欢迎一起慢慢学。🌱