08. AI 神话如何摧毁项目：管理者必须对抗的高预期陷阱

期待越大，失望越大：AI 时代的管理新常态

“我看那个 XXX 公司，用 AI 两个月就上线了一个全新产品。我们这个项目，怎么还拖了半年？” “AI 都能写代码了，为什么你们团队的 Bug 反而比以前更多？”

这些话语，相信很多项目经理和技术主管都耳熟能详。它们并非恶意指责，而是源于一种普遍的、由 AI 制造的高预期陷阱。

在第一篇文章中，我们反复强调了 “线性加速幻觉”：即认为 AI 在局部效率上的提升，能够等比例地传导至整体项目。但现实是，这种幻觉在管理层中蔓延，正在成为摧毁项目的头号杀手。

AI 的最大破坏力，不是它取代了工程师，而是它制造了一种认知幻觉，扭曲了对软件工程真实复杂度的认知。

Demo 速度 ≠ 交付能力：高层最容易混淆的等式

还记得我们提到的 “Demo ≠ System ≠ Product” 吗？ 不幸的是，对于非技术背景的高层而言，这三者的界限往往模糊不清。

当他们看到一个由 AI 辅助，两三天就快速搭建起来的酷炫 Demo 时：

• 他们会激动地想：“这就是 AI 的力量！我们也要用！”
• 他们会想当然地认为：“既然 Demo 这么快，那完整产品上线也就差不了几天。”
• 他们会立刻下达指令：“立刻把这个 Demo 包装一下，下个月上线！”

而你，作为管理者，很清楚：

• Demo 只是一个脆弱的展示品，它没有容错、没有扩展性、没有安全保障。
• 从 Demo 到 System，需要无数的架构设计、数据治理、错误处理、安全加固。
• 从 System 到 Product，还需要合规性审查、用户体验优化、大规模运维支持。

这种认知上的巨大鸿沟，直接导致了项目计划的脱节。高层基于 Demo 速度设定了不切实际的目标，而团队则在试图将一个 Demo 变成一个健壮产品时，面临着巨大的压力和无尽的返工。

错误归因与返工螺旋

当项目因为预期过高而延期时，高层很容易陷入错误归因：

• “一定是团队不够努力！”
• “是不是工程师没用好 AI 工具？”
• “我们的技术团队太弱了！”

这种错误归因进一步导致了一系列负面连锁反应：

1. 频繁干预：为了“加快速度”，高层开始频繁插手项目细节，要求团队尝试各种未经验证的“AI 奇技淫巧”。
2. 决策反复：缺乏对技术边界的理解，需求和方案在频繁试错中反复修改，团队陷入无休止的“扯皮”和“重做”。
3. 返工增加：最终，团队在巨大压力下，交付了一个充满 Bug 和技术债务的产品，或者干脆项目失败。

这不仅摧毁了项目，也极大地损害了团队的士气和信任。AI 并没有减少管理成本，反而因为这种“高预期陷阱”，显著增加了管理层的沟通成本和决策风险。

管理者的职责：成为“防火墙”

在 AI 时代，管理者最重要的价值之一，就是成为团队与不合理预期之间的**“防火墙”**。 防火墙的意义，不是阻止变化，而是防止变化在未经验证的情况下直接击穿系统。

你需要主动、清晰、持续地与非技术高层沟通 AI 的真实边界：

1. 明确 AI 的能力边界：强调 AI 擅长执行，不擅长判断和质疑。它可以加速敲代码，但不能加速对业务的理解、对架构的思考。
2. 区分 Demo 与产品：用具体的案例，解释从一个能跑的 Demo 到一个可运营的 System 需要哪些环节，每个环节的复杂度在哪里。
3. 量化风险而非承诺速度：与其盲目承诺 AI 能带来多少倍的速度提升，不如量化由于 AI 误用可能带来的 Bug 率、返工率和技术债务。比如，与其说“我们可以快 30%”，不如说“如果赶这个时间点，返工概率会从 10% 提高到 40%”。
4. 构建共同语言：将“线性加速幻觉”和“Demo ≠ System ≠ Product”等概念，变成团队与高层之间的共同语言。

这可能是一个吃力不讨好的工作，因为你是在“泼冷水”。但这就是管理者的核心价值：挡掉不现实的幻想，守护团队的工程节奏。

结语：方向盘，而不是加速器

如果说第一章是在拆穿“线性加速幻觉”，那么这一章，是在回答谁该为幻觉踩刹车。

AI 赋予我们前所未有的加速能力，但它并没有提供方向指引。

记住：AI 是放大器，不是方向盘；管理者的职责，是确保方向没有被速度劫持。

在 AI 时代，不再奖励那些一味迎合高层“速度至上”幻想的管理者，而奖励那些能够冷静判断，敢于说“不”，并带领团队稳健前行的领导者。