决定要不要做一个 AI 项目前，管理者该问的六个问题

管理者面对 AI 项目最实际的困难，是很难判断供应商或团队给出的方案到底靠不靠谱。以下六个问题不需要技术背景就能问，但能过滤掉大部分含糊的方案。

一、这件事现在是谁在做，花多少时间？

如果回答不出来，说明现状还没摸清，此时任何效果承诺都缺少基准。先测量现状，再谈改进。

二、做完之后，什么现象说明它成功了？

要求用可观察的现象回答，而不是「效率提升」这类形容。例如「这份表以后不用人工汇总」就是可检验的。

三、哪些环节仍然需要人确认？

一个诚实的方案一定会指出保留人工复核的地方。声称全自动、无需人工介入的方案，通常是没有认真考虑异常情况。

四、出错的时候会怎样，谁负责发现？

关注失败模式而不只是成功路径。要有明确的异常兜底动作和责任人，否则问题会积累到无法收拾时才暴露。

五、数据在哪里、谁能看到？

涉及客户信息和内部资料时，先确认存放位置、访问范围和保留期限。这属于要在开工前定、而不是上线后补的事。

六、如果三个月后要停掉，代价是什么？

退出成本决定了试错的安全边界。资料能否导出、流程能否回退到人工，这两个问题的答案决定了这次投入的风险大小。

小结

这六个问题指向的是同一件事：把模糊的期待变成可检验的约定。能清楚回答它们的方案，成功率通常更高；答不上来的，往轮次靠后放没有坏处。