AI项目立项前,先用这8个问题过一遍自己

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AI项目立项前 先用这8个问题 过一遍自己

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一份可直接拿去用的项目立项自检表。8个问题，每个问题附"通过/不通过"的判定标准。适合作为项目启动会前的内部评审工具。

▍怎么用

把这份清单发到项目启动群里，要求甲方核心决策人独立回答。 8个问题里有任何3个回答"不通过"或"不确定"，建议暂缓立项，把基础工作做扎实再启动。 下面是问题+判定标准。

问题 1 ｜ 业务动作

问：这个AI，要为哪个具体业务动作负责？

通过标准：能用一句话写明"在X工位/环节，为X角色，替代/辅助X动作"。 不通过信号："提升效率"、"降本增效"、"数字化转型"等无具体指向的描述。

问题 2 ｜ 判断标准

问：这件事，人类当前的判断标准是什么？文档化了吗？

通过标准：有SOP、有判定规则文档、有过往判定数据可追溯。 不通过信号："老师傅看一眼就知道"、完全靠经验、无文字化记录。

问题 3 ｜ 一致性

问：3个资深员工独立判断100个样本，一致率能到多少？

通过标准：≥85% 一致率。 不通过信号：一致率 <70%----说明"什么算合格"连人自己都没共识，AI更学不会。 补救方式：先做内部标准对齐，做完再启动AI训练。

问题 4 ｜ 数据

问：训练数据有多少？质量如何？是否覆盖目标场景的边界case？

通过标准：有效标注数据 ≥1000条，且包含至少10%的边界异常case。 不通过信号：数据量 <500，或全部是"标准正常样本"、没有异常样本。 补救方式：把数据采集+标注列为项目第一阶段，不外包。

问题 5 ｜ 决策人

问：这个项目的实际决策人是谁？是否能直接拍板？

通过标准：有1个明确的项目sponsor，能调动跨部门资源、能拍板预算和人事调整。 不通过信号："老板关心但不管"、决策人层级过低、跨部门协调需要走3层以上审批。

问题 6 ｜ 利益相关方

问：被影响最大的员工/部门，是否在项目启动时就被纳入？

通过标准：被影响方有1-2人进入项目组，担任"业务代表"角色，参与数据标注和验收。 不通过信号：项目组全是"IT/数字化"背景人员，业务方只在验收环节出现。 补救方式：项目启动会改成"招募会"而非"宣贯会"。

问题 7 ｜ 运营机制

问：项目上线后，谁负责模型的持续维护和数据更新？

通过标准：客户内部有1名兼职或专职的"AI运营"角色，每月固定投入 ≥20% 工作时间。 不通过信号："上线后再说"、"靠服务商远程支持"、"靠IT部门有空的时候管"。 补救方式：把"运营服务"作为合同必备项，写明SLA。

问题 8 ｜ 预算结构

问：项目预算在"软件/实施/运营"三块的分配比例？

通过标准：5:2:3（软件:实施:运营）或 4:3:3。 不通过信号：软件占比 >70%----典型的"买软件"思维。 补救方式：主动调整方案预算结构，把"运营"作为独立报价项。

汇总判定

不通过数 建议 0-1个 项目可行，按计划推进即可。 2-3个 建议暂缓立项，针对不通过项做2-4周的准备，再启动。 ≥4个 建议婉拒本次立项，建议客户做"AI Readiness"咨询，3-6个月后再评估。

使用建议

· 在售前/立项环节使用，而非项目执行中途 · 建议客户方核心决策人独立填写，避免互相影响 · 评估结果不向项目组成员公开，避免预设结论 · 每6个月对在执行项目做一次"复评"

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