EP 93｜ 美國智庫研究揭露：AI專案失敗的頭號原因。多數PM在專案初期就埋下禍根

RAND 公司訪談 65 位資深 AI 工程師，AI 專案失敗第一名原因——不是技術不行，不是資料不夠，而是「業務端和技術端沒對齊」。 模型精準度 95%，老闆卻問：「營收成長了多少？」答案是——滄海一粟。 這就是典型的技術指標 ≠ 商業成果。 本集從主持人 Vincent 在 eBay 的親身經驗出發，拆解 AI 專案前期最容易被忽略的兩大對齊面向： 📊 面向一：技術指標 vs 商業指標——模型做對了，不代表專案做對了 🔄 面向二：AI 的機率性本質——「還在實驗」不是推託，是 AI 的體質 你不需要聽懂每一個工程術語，但你需要學會「問對問題」。 不論你是 PM、TPM 還是專案推動者，這集幫你建立 AI 專案前期對齊的思考框架。 💬 你有遇過 MVP 出來才發現方向錯的經驗嗎？留言跟我們分享！ 📊———⚙️🤖【 活 動 快 訊 】🤖⚙️———📊AI 專案決策工作坊｜六大面向搞懂 AI 專案評估：https://accu.ps/ZEOFkB 03/21(六) 13:00 - 17:30。AI 專案最常見的失敗原因不是技術不行，而是決策點上判斷錯誤——選錯方向、低估資料複雜度、驗收沒標準，最後資源燒完才發現走錯路。這場工作坊用 6 大模組，帶一套評估框架回去，直接用在你的組織裡。數創 AI 技術素養培訓營｜從聽得懂到能主導：https://accu.ps/HwqtBj04/25(六)起， 為期３週共計16小時。 這不是一堂單向輸出的知識課，而是「講師快速迭代修正 + 業界實務者陪你提案演練」的模擬戰場。參加培訓營，打磨出一份帶得走的實戰成果——「完整 AI 專案提案」，從旁觀者變成專案主導者。⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab活動資訊｜https://p.accu.ps/8s5utf電子報｜https://datainnolab.pse.is/8edx6kLINE 社群｜https://datainnolab.pse.is/8s5uy5