產品經理在AI項目中要怎么做好時間把控？這篇文章里，作者結合實例，列出了AI項目時間把控中需要注意的5個環節，一起來看看吧。

隨著李一舟的AI課程話題的討論火熱，可以看出大家對AI行業的關注，記得李一舟的廣告詞里說產品經理一定要學AI?。?！

那產品經理該學AI的什么內容呢，本系列內容將為大家逐步介紹，作為一名傳統互聯網產品經理，轉型為AI產品經理，需要了解那些內容，算法，模型當然是要了解的，但是這里要先講一個AI項目時間把控的問題，了解并掌握這些要點，有助于更加高效地推進項目，減少不必要的項目延誤。本文將會結合實例，列出AI項目時間把控中需要注意的5個環節：

一、啟動時拆解項目步驟

在啟動一個AI項目時，首先需要將其細分為多個任務環節，比如在假粉檢測的項目中，可以將項目拆分為：數據收集、數據清洗、特征提取、模型選擇、模型訓練及評估優化等步驟。立項時需要明確各個階段的目標、時間節點以及有延誤風險時的應對措施。

部分任務因為涉及到的成員不一樣，可以在同一個時間段內同步進行，比如數據收集人員可以分批給出數據，這樣算法工程師可以先用第一部分的數據開始工作。每個環節有多少人是可以同時進行，以此來節省項目時間的，產品經理需要跟項目成員一起溝通來排計劃。

拆解任務，不僅有助于團隊成員明確每個階段的工作重心，還能確保整個項目進度可視化，避免項目后期出現延誤的情況。

二、數據的準備和處理時間

在有監督學習的AI項目里，往往依賴大量的數據來訓練模型，數據的收集、清洗和預處理工作通常比預期的要花費更多時間。作為產品經理，你可能需要：整理數據收集的來源渠道，定義數據（如簡單的正負情感分類或更細致的情感分類等）、制定“數據標注的規范”，驗收數據標注的質量等等，這個根據項目團隊大小會可能會由不同的人負責，但產品經理需要跟進數據的收集進度，以確保數據樣本的收集滿足模型訓練的需求。

比如，在評論的情感分析的項目中，一開始預想的數據樣本可以從公開的電商評論數據集里獲取，但是在進行一定的測試后，發現公開數據集適用的電商場景跟自己的業務場景還是有一定的差距，無法直接使用或即便使用了模型的效果也不會好，還是需要自己收集數據并進行標注。那此時項目預估的時間就會比一開始預估的直接用公開數據集要耗時很多。

此外，數據清洗和預處理需要去除噪聲，標準化格式等，這些步驟復雜而且耗時，收集的數據樣本量還可能在進行數據清洗后，樣本數量又不足了，或者是在模型反復調優的過程中，都需要繼續補充數據，這些都可能會導致項目的實際時長比預想的要長。

所以，數據的收集要盡可能地貼近實際的業務場景，實際的數據收集量要比預估的收集量多一些，才可能避免在這些階段影響項目的進度。

三、數據標注的質量對模型的影響

數據標注的質量直接影響了模型訓練的好壞。比如在對文本分類的項目中，我們遇到了標注人員對文本的歸類的理解不一致（有的理解成vlog，有的理解成了時尚），在初期也制定了一定的分類標準，但定義的不夠細致，而且在數據標注質量的抽查時沒有查出這個問題，導致數據導入模型訓練后的效果很不好。

為此，就需要投入更多的精力制定詳盡的分類定義標準和數據標注的規范，加強內部或外部外部標注人員的培訓，并采用多輪審查的機制，也可以采用自動化標注工具來輔助等等來確保模型所需數據的質量，多管齊下才能保證數據標注過程的質量與可控性，才能保證模型的效果不受訓練數據的影響。

四、模型調優需要持續迭代

AI模型的訓練和調優是一個持續迭代過程，需要不斷嘗試不同的參數和算法組合，很難一次性達到最優的模型效果。這個過程需要反復進行，每次迭代都可能發現新的問題需要調整和優化。

比如，在進行文本分類的項目中，就需要根據每次模型的不同分類下的訓練結果，不斷地調整特征的權重、優化模型的架構等，這些調優的過程都需要時間來嘗試，驗證。

所以，除了要在一開始給項目設置好可接受的預期結果和項目時間預估外，還要根據項目的復雜度預留足夠的模型調優時間，不然也會影響項目的交付和質量。

五、環境部署需要預留足夠的時間

AI項目通常依賴于高性能的計算資源，如GPU服務器、云計算資源等，它們都會影響部署的效率和穩定性。此外，AI項目的環境部署還涉及學習框架、中間件等組件之間可能存在版本兼容性問題，需要嚴格的版本管理和適配，否則可能導致模型在生產環境運行失敗或性能低下。這些環境的配置通常比傳統互聯網項目更為復雜些，沒有預估好這個環節的時間，也會影響整個項目的進度。

比如項目初期，沒有考慮到環境部署的成本，在模型訓練階段，才發現計算資源不足，需要臨時增加服務器和GPU設備等等，類似這樣的環節都會導致項目有延誤的風險。

產品經理要結合項目的復雜度，涉及的數據量等，與相關技術人員溝通清楚環境部署需要的時間和所需的軟硬件資源，并預留合理的機動時間來應對部署可能遇到的挑戰。

在AI項目中，產品經理可以參考以上這5點注意事項，提升自己的對AI項目的時間把控能力，避免沒有考慮到這些環節而造成AI項目的延誤。如果你也有更多對AI項目時間把控的法子，歡迎分享交流！