AI场景可行性及相对优先级排序

What（是什么）

“AI场景可行性及相对优先级排序”是“AI场景探索”阶段的收官实践，标志着从创意发散到理性决策的转变。此实践的核心是采用系统性的工具，如“可行性检查表”和“优先级排序矩阵”，对所有潜在的AI场景进行全面、客观的评估。评估维度通常包括业务价值、用户价值、技术可行性、数据可用性、成本与风险等，最终目的是为了产出一份得到各方共识的“高优先级场景清单”，作为下一阶段工作的明确输入。

示例图片：

核心要素

• 多维度可行性评估：从商业、用户、技术、数据、合规等多个角度审视一个AI场景是否“可做”。
• 价值与成本权衡：量化或定性地评估每个场景可能带来的收益（Impact）与所需的投入（Effort/Cost）。
• 结构化排序：使用优先级矩阵等可视化工具，将评估结果转化为直观的、可供决策的排序。
• 跨职能共识：确保最终的优先级是产品、业务、技术、数据等多方团队共同协作和认可的结果。

When（什么时候做）

• 完成所有AI场景的概念设计后：在对所有潜在机会点都有了具象化的理解（如Storyboard）之后进行。
• 制定PoC/MVP路线图之前：这是决定“先做什么，后做什么”的关键决策点。
• 在有限的资源下需要做出取舍时：帮助团队将宝贵的资源聚焦在刀刃上。

How（怎么做）

第一步：建立评估框架

1. 组建评审团队：由 业务 PO/产品经理 牵头，召集所有协助角色，包括 业务骨干、AI团队/DS、AI应用骨干和数据团队成员，组成一个全面的评审小组。
2. 定制可行性检查表：团队共同设计“可行性检查表”。检查表的评估维度应至少包含：
   • 业务价值：与核心KPI的关联度？潜在ROI？
   • 技术可行性：当前技术能否支持？模型复杂度？
   • 数据可行性：是否有足够、高质量的数据？数据获取难度？
   • 用户价值：能解决用户的真实痛点吗？用户接受度如何？
   • 成本/投入：预估的人力、时间和资源成本？

第二步：进行可行性评估工作坊

1. 逐一评审：针对每一个“AI场景概念故事”，由产品经理引导，团队成员从各自的专业领域出发，共同在“可行性检查表”上进行打分或评估。
2. 充分讨论：鼓励不同角色的成员发表观点，特别是识别潜在的风险和挑战。例如，AI团队可能指出某个场景对算法精度的要求过高，数据团队可能提示某项数据存在合规风险。
3. 记录结果：将每个场景的评估分数和关键讨论点记录下来，形成“可行性评估表”。

第三步：绘制优先级排序矩阵

1. 选择矩阵模型：选用经典的“影响力-成本/难度”四象限矩阵，或其他类似的“优先级排序矩阵”。
2. 综合评分：将“可行性评估表”中的多个维度得分，综合为“影响力”和“成本/难度”两个总分。
3. 上图可视化：将每个AI场景作为一个点，放置在矩阵的相应位置上。

第四步：决策并产出高优先级清单

1. 分析矩阵：团队共同分析矩阵图，通常：
   • 高影响-低成本（右上象限）：是“必做”的快速制胜项目（Quick Wins）。
   • 高影响-高成本（左上象限）：是需要战略投入的重大项目。
   • 低影响-低成本（右下象限）：是可考虑的次要项目或填充项目。
   • 低影响-高成本（左下象限）：是应避免的“坑”。
2. 达成共识：通过讨论，最终确定要优先投入资源的场景，形成“高优先级场景清单”。

实践Tips

✅ 最佳实践

• 让标准说话：严格依据预设的评估标准进行打分，可以有效减少主观偏见和“声量大的人”主导决策的现象。
• 全员参与：确保从业务到技术的每个相关方都参与评估，可以暴露单一视角无法看到的风险。
• 文档化决策过程：不仅要记录最终的优先级，更要记录下评估的过程和每一个重要决策的理由。
• 保持灵活性：优先级排序不是一成不变的，当市场、技术或业务战略发生变化时，应重新进行评估。

⚠️ 常见陷阱

• 评估标准过于复杂：几十个评估维度会让团队陷入无休止的讨论，抓不住重点。
• 闭门造车：仅由产品经理或技术负责人单方面进行评估，其结果往往会脱离业务或技术实际。
• 对成本和难度过于乐观：在探索阶段，人们容易低估实现一个AI场景所需的技术和数据准备工作。
• 只选“容易的”：过度偏爱低成本、低难度的项目，可能会错失那些虽然困难但具有巨大战略价值的机会。

📋 输出物清单

• 可行性评估表
• 高优先级场景清单
• 优先级排序矩阵图

相关工具

• 收益/投入相对优先级评估工具
• AI场景可行性评估检查表

案例参考

成功案例：某电商平台的AI应用规划

背景：产品团队通过头脑风暴产生了15个AI应用点子，包括智能客服、千人千面推荐、AI生成商品描述、智能预测库存等。 评估过程：团队利用可行性检查表和优先级矩阵进行了一次为期2天的工作坊。他们发现，“AI生成商品描述”虽然影响力不是最大，但技术和数据可行性最高，成本最低；而“千人千面推荐”虽然影响力巨大，但需要大量高质量的用户行为数据，短期内数据准备成本极高。 决策结果：团队决定将“AI生成商品描述”作为第一个MVP项目，以快速验证团队的AI工程能力并建立信心，同时将“千人千面推荐”的数据准备工作作为一项长期的战略任务来规划。

经验教训：某初创公司的AI项目

问题：公司创始人被一个技术上非常前沿的“情感计算”AI场景吸引，在未做系统性评估的情况下，直接投入了大量研发资源。 结果：项目进行了半年后，发现不仅技术难度远超预期，更重要的是，找不到清晰的商业应用场景来支撑其价值，最终项目被迫中止。 启示：再激动人心的技术构想，也必须经过冷静、全面的可行性和优先级评估。一个结构化的决策流程是避免资源错配的关键保障。