AI与敏捷创建管理1：传统技巧失灵？人工智能项目的新法则

引言

在人工智能科技飞速发展的今天，越来越多的企业开始将AI任务纳入到自己的业务战略中。然而，许多团队在实施AI项目时发现，传统的软件开发管理技巧似乎不再适用。需求的不确定性、信息依赖性、技术复杂性等问题让项目管理变得异常困难。

本系列文章将深入探讨人工智能与敏捷项目编写管理的结合，帮助读者理解如何在AI计划中有用应用敏捷方法论，以及如何利用AI技术来优化敏捷实践。通过理论分析与实际案例相结合的方式，大家将为AI项目管理给出一些参考。

第一部分：基本概念回顾

项目与项目管理

项目是指为创造独特的产品、服务或成果而进行的临时性工作。它具有明确的目标、有限的资源和特定的时间框架。

项目管理运用知识、技能、应用和工艺来指导项目活动，以满足任务要求的过程。在AI时代，项目管理面临着前所未有的挑战：就是则

• 需求不确定性：AI项目的需求往往在开发过程中不断变化
• 技术复杂性：涉及机器学习、深度学习等前沿技术
• 数据依赖性：项目成功很大程度上依赖于数据质量
• 团队组成多样化：需要内容科学家、算法工程师、业务专家等不同角色

敏捷开发核心精要

敏捷开发是一种迭代式、渐进式的协作框架，经过持续交付可验证价值来响应变化。其核心理念体现在《敏捷软件开发宣言》中：

个体和互动高于 流程和工具
工作的软件高于 详尽的文档
客户合作高于 合同谈判
响应变化高于 遵循计划

敏捷开发强调：

• 迭代开发：将麻烦项目分解为小的、可管理的迭代
• 持续反馈：与客户保持密切沟通，及时调整方向
• 快速响应：能够快速适应需求变化
• 价值交付：每个迭代都交付可用的作用

敏捷技术演进

时代	驱动技术	核心方法论	代表性事件/工具	核心价值主张
前敏捷时代 (Pre-2000s)	大型机、客户端/服务器架构	瀑布模型、RUP（统一过程）	1970年 Winston Royce 发表《管理大型软件系统的开发》	计划驱动、流程可控、文档完备
敏捷诞生期 (2001~2010)	互联网兴起、Java/.NET	Scrum、XP（极限编程）、看板	2001年《敏捷宣言》发布、Jenkins、JIRA	个体与互动、可工作的软件、客户协作、响应变化
规模化敏捷期 (2010~2015)	云计算、微服务、移动互联网	SAFe、LeSS、DaD（规模化敏捷框架）	2011年 SAFe 框架发布、AWS、Kubernetes	在保持敏捷核心的前提下，解决企业级大规模协作的复杂性
DevOps与云原生期 (2015~2020)	容器化、云原生、CI/CD	DevOps、GitOps、AIOps	Docker、Kubernetes、GitLab CI、Prometheus	开发与运维融合，通过高度自动化建立极速交付与可靠运维
AI工程化期 (2020~至今)	生成式AI、大语言模型(LLM)、AutoML	MLOps、AIO敏捷、DataOps	GitHub Copilot、GPT Engineer、MLflow、LangChain	AI原生应用的敏捷构建，将AI能力深度融入端到端交付流程，追求业务价值的持续验证与交付

敏捷技术演进趋势（2025年）

随着AI技术的发展，敏捷方法论也在不断演进：

1. AI辅助敏捷

   • 自动生成用户故事
   • 预测迭代风险
   • 优化团队配置

2. 伦理内置化

   • 公平性指标纳入DoD（Definition of Done）
   • 隐私保护自动化检查

3. 混合现实协作

   • VR站会空间
   • AR看板交互

人工智能的敏捷基因

AI方案天然具备敏捷开发的基因：

• 需求动态性：AI应用场景不断变化，要求快捷适应
• 技术不确定性：算法选择、模型架构需要不断试验
• 交付紧迫性：市场竞争激烈，需要快速推出产品
• 反馈即时性：模型性能需持续监控和优化

人工智能项目周期的6个阶段

AI项目通常包含以下6个关键阶段：

1. 需求界定- 明确业务需求和目标
2. 数据收集- 获取高质量的训练数据
3. 数据探索- 数据可视化，数据分析和模型选择
4. 模型构建- 构建AI模型训练和调优
5. 模型评估- 模型验证和优化
6. 模型部署- 模型部署和监控

人工智能敏捷 ≠ 软件敏捷

通过纵然AI项目能够应用敏捷方法论，但必须注意两者的区别：

维度	软件敏捷	AI敏捷
​驱动因素	用户效果需求	信息质量+假设验证（如数据分析阶段）
迭代单位	用户故事/功能模块	可验证的假设单元（如特征工程实验）
风险焦点	范围蔓延	信息-模型失配（效果评估阶段的核心挑战）
交付物​	可运行软件	模型性能基准+资料管道（部署应用阶段）
关键实践​	持续集成(CI)	持续训练(CT) + 持续监控(CM)

软件敏捷关注：关注代码质量/测试覆盖率/功能完整性

AI敏捷：建立模型版本控制 + 实验跟踪

人工智能项目新法则

在深入我们的实践案例前，我们必须理解AI项目成功的底层逻辑——吴恩达教授提出的新范式三原则吴恩达在长期 AI 实践中逐步总结的核心思路，尤其在企业如何选择首个 AI 项目、AI 系统落地实操等场景中被反复强调，贯穿于他对 “AI 从工艺到实用化” 的持续思考中。就是。这些原则

第一原则：聚焦单点任务

• 避免构建"万能"AI环境
• 专注于解决特定业务困难
• 借助MVP（最小可行产品）迅速验证

第二原则：数据质量优于模型复杂度

• 高质量数据比繁琐算法更重要
• 建立完善的数据治理体系
• 持续监控数据质量

第三原则：采用迭代式改进

• 从简单模型开始
• 逐步增加复杂度
• 基于反馈持续优化

小结

AI项目的成功必须新的管理思维和方法。传统的瀑布式开发模式已经无法适应AI项目的不确定性和复杂性。敏捷开发方法论为AI项目管理提供了有效的框架，但要求根据AI项目的特点进行适当调整。

在下一篇文章中，我们将深入探讨如何将敏捷方法论应用到AI项目的各个阶段，以及如何克服每个阶段面临的具体挑战。

AI与敏捷开发管理系列

• 一、传统途径失灵？人工智能项目的新法则
• 二、跨越鸿沟——AI项目周期与敏捷方法论完美融合
• 三、实战案例解析——敏捷方法论在AI项目中的成功应用
• 四、双向赋能——AI科技如何优化敏捷实践
• 五、从理论到实践——AI敏捷项目管理的实施路线图

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作者注"AI与敏捷开发管理"系列文章的第一篇，该系列仅仅记录作者在关于如何将AI与敏捷结合的一些心得和想法，希望能够给读者一些启发，在应用AI到敏捷项目中有所帮忙。欢迎大家指正！作者在学习过程中，会记录下来自己的体会，作为一个载体与大家分享和讨论！就是：本文