一位产品经理拉出了下个季度的路线图。其中三个功能被标记为“依赖下一代模型”。没人问如果下一代模型延期、比演示版本缩水 20%、或者发布的版本仅限你的客户没有资格使用的企业级层级，会发生什么。六个月后，这三种情况都发生了，团队现在正在针对实际发布的模型重建两个季度的架构——而这个模型的形态与他们当初计划的完全不同。
这就是“每周模型路线图”：将尚未发布的能力声明视为确定性的依赖。这是将 12 个月的计划变成 30 个月计划最可靠的方法之一。而在当时，这看起来几乎没有风险，因为每个厂商的演示都让人觉得大势所趋。计划的破坏是隐形的，直到延期产生复合影响。
你的模型在留存测试集上达到了 91% 的准确率。p95 延迟低于 200ms。与之前的规则系统相比，错误率降低了 40%。从每一个技术指标来看，这个项目都是成功的。六个月后，领导层取消了它。
这不是假设。80% 的 AI 项目未能实现预期的商业价值，而这些失败的大多数并不是由于模型性能不足。它们源于工程师所衡量的内容与决策者所能理解的内容之间的鸿沟。技术团队使用的语言，高管无从评估——在缺乏可理解信号的情况下，领导层默认持怀疑态度。
指标翻译问题并非沟通软技能，而是一门工程纪律，而大多数团队把它当作可选项，直到融资审查前夕才想起来。
2025 年，42% 的公司放弃了大部分 AI 计划，高于一年前的 17%。令人震惊的不是放弃率，而是延迟。这些项目中的大多数在最终被叫停之前，已经处于各种“快准备好了”的阶段长达 6 到 12 个月。演示是成功的。指标看起来合情合理。团队投入了大量精力。于是，这个功能在证据早已指向关停之后，依然继续徘徊，消耗着预算和信誉。
AI 领域最难的产品决策不是构建什么，而是何时停止构建一个技术上可行但实际上无用的东西。
我是 Tian Pan，一名工程师型创始人，专注于智能体工程——构建自主 AI 系统并扩展工程团队。我撰写关于系统设计、技术领导力和 AI 智能体实战的实用指南。曾在 Uber、Brex 和 IoTeX 担任早期工程师。
