AI 项目管理 Playbook
目的
以清晰价值、治理、Owner、风险控制、采用和可衡量结果交付 AI 项目。
适用场景
适用于需要一致决策、明确 Owner、风险控制和经验复用的重复性跨职能工作。
输入
- 业务背景与期望结果
- 用户与利益相关者
- 事实、假设、约束和依赖
- 适用的架构、治理、政策和运营要求
- 可用容量与决策期限
原则
- 从业务价值开始。
- 明确决策与 Owner。
- 区分事实与假设。
- 明确权衡。
- 提前设计采用与运营。
- 优先安排最小、有效、可逆的下一步。
- 把验证过的经验转化为可复用能力。
流程
1. 需求进入
记录业务问题、Sponsor、用户、价值假设、数据和约束。
2. 资格评估
判断 AI 适用性、可行性、风险、准备度、Owner 和优先级。
3. PoC
用最小范围、验收标准和时间盒验证业务假设。
4. Pilot
验证流程、用户、控制、性能、支持和采用。
5. 生产化
完成架构、安全、治理、运营、监控、培训和 Owner。
6. 价值
衡量采用、业务结果、风险降低和运营成本。
7. 复用
沉淀模式、决策、控制、模板和经验。
决策门
- 推进：价值、可行性、Owner、控制和下一步足够清楚。
- 修订：有潜在价值，但假设或准备度需要完善。
- 暂停：依赖、Owner、容量或政策阻止推进。
- 停止：问题价值弱，技术不适用，或价值不足以承担成本与风险。
标准输出
建议、当前状态、业务影响、事实与假设、风险与依赖、选项与权衡、Owner、待决策事项、下一步、目标日期、成功指标。
成功指标
- 决策更快、更清晰
- 采用适当且结果可衡量
- 风险受控、Owner 可持续
- 降低对 Sharon 每日介入的依赖
- 沉淀可复用经验
变更日志
- 2026-08-29：初始生效版本。