随着李一舟的AI课程话题的讨论火热，可以看出大家对AI行业的关注，记得李一舟的广告词里说产品经理一定要学AI！！！那产品经理该学AI的什么内容呢，本系列内容将为大家逐步介绍，作为一名传统互联网产品经理，转型为AI产品经理，需要了解那些内容，算法，模型当然是要了解的，但是这里要先讲一个AI项目时间把控的问题，了解并掌握这些要点，有助于更加高效地推进项目，减少不必要的项目延误。本文将会结合实例，列出AI项目时间把控中需要注意的5个环节：
1.启动时拆解项目步骤
在启动一个AI项目时，首先需要将其细分为多个任务环节，比如在假粉检测的项目中，可以将项目拆分为：数据收集、数据清洗、特征提取、模型选择、模型训练及评估优化等步骤。立项时需要明确各个阶段的目标、时间节点以及有延误风险时的应对措施。
部分任务因为涉及到的成员不一样，可以在同一个时间段内同步进行，比如数据收集人员可以分批给出数据，这样算法工程师可以先用第一部分的数据开始工作。每个环节有多少人是可以同时进行，以此来节省项目时间的，产品经理需要跟项目成员一起沟通来排计划。
拆解任务，不仅有助于团队成员明确每个阶段的工作重心，还能确保整个项目进度可视化，避免项目后期出现延误的情况。
2. 数据的准备和处理时间
在有监督学习的AI项目里，往往依赖大量的数据来训练模型，数据的收集、清洗和预处理工作通常比预期的要花费更多时间。作为产品经理，你可能需要：整理数据收集的来源渠道，定义数据（如简单的正负情感分类或更细致的情感分类等）、制定“数据标注的规范”，验收数据标注的质量等等，这个根据项目团队大小会可能会由不同的人负责，但产品经理需要跟进数据的收集进度，以确保数据样本的收集满足模型训练的需求。
比如，在评论的情感分析的项目中，一开始预想的数据样本可以从公开的电商评论数据集里获取，但是在进行一定的测试后，发现公开数据集适用的电商场景跟自己的业务场景还是有一定的差距，无法直接使用或即便使用了模型的效果也不会好，还是需要自己收集数据并进行标注。那此时项目预估的时间就会比一开始预估的直接用公开数据集要耗时很多。此外，数据清洗和预处理需要去除噪声，标准化格式等，这些步骤复杂而且耗时，收集的数据样本量还可能在进行数据清洗后，样本数量又不足了，或者是在模型反复调优的过程中，都需要继续补充数据，这些都可能会导致项目的实际时长比预想的要长。所以，数据的收集要尽可能地贴近实际的业务场景，实际的数据收集量要比预估的收集量多一些，才可能避免在这些阶段影响项目的进度。
3. 数据标注的质量对模型的影响
数据标注的质量直接影响了模型训练的好坏。比如在对文本分类的项目中，我们遇到了标注人员对文本的归类的理解不一致（有的理解成vlog，有的理解成了时尚），在初期也制定了一定的分类标准，但定义的不够细致，而且在数据标注质量的抽查时没有查出这个问题，导致数据导入模型训练后的效果很不好。为此，就需要投入更多的精力制定详尽的分类定义标准和数据标注的规范，加强内部或外部外部标注人员的培训，并采用多轮审查的机制，也可以采用自动化标注工具来辅助等等来确保模型所需数据的质量，多管齐下才能保证数据标注过程的质量与可控性，才能保证模型的效果不受训练数据的影响。
4. 模型调优需要持续迭代
AI模型的训练和调优是一个持续迭代过程，需要不断尝试不同的参数和算法组合，很难一次性达到最优的模型效果。这个过程需要反复进行，每次迭代都可能发现新的问题需要调整和优化。比如，在进行文本分类的项目中，就需要根据每次模型的不同分类下的训练结果，不断地调整特征的权重、优化模型的架构等，这些调优的过程都需要时间来尝试，验证。所以，除了要在一开始给项目设置好可接受的预期结果和项目时间预估外，还要根据项目的复杂度预留足够的模型调优时间，不然也会影响项目的交付和质量。
5. 环境部署需要预留足够的时间
AI项目通常依赖于高性能的计算资源，如GPU服务器、云计算资源等，它们都会影响部署的效率和稳定性。此外，AI项目的环境部署还涉及学习框架、中间件等组件之间可能存在版本兼容性问题，需要严格的版本管理和适配，否则可能导致模型在生产环境运行失败或性能低下。这些环境的配置通常比传统互联网项目更为复杂些，没有预估好这个环节的时间，也会影响整个项目的进度。比如项目初期，没有考虑到环境部署的成本，在模型训练阶段，才发现计算资源不足，需要临时增加服务器和GPU设备等等，类似这样的环节都会导致项目有延误的风险。产品经理要结合项目的复杂度，涉及的数据量等，与相关技术人员沟通清楚环境部署需要的时间和所需的软硬件资源，并预留合理的机动时间来应对部署可能遇到的挑战。
在AI项目中，产品经理可以参考以上这5点注意事项，提升自己的对AI项目的时间把控能力，避免没有考虑到这些环节而造成AI项目的延误。如果你也有更多对AI项目时间把控的法子，欢迎分享交流！
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