08. AI 神話如何摧毀項目：管理者必須對抗的高預期陷阱
期待越大，失望越大：AI 時代的管理新常態
「我看那個 XXX 公司，用 AI 兩個月就上線了一個全新產品。我們這個項目，怎麼還拖了半年？」 「AI 都能寫代碼了，為什麼你們團隊的 Bug 反而比以前更多？」
這些話語，相信很多項目經理和技術主管都耳熟能詳。它們並非惡意指責，而是源於一種普遍的、由 AI 製造的高預期陷阱。
在第一篇文章中，我們反复強調了 「線性加速幻覺」：即認為 AI 在局部效率上的提升，能夠等比例地傳導至整體項目。但現實是，這種幻覺在管理層中蔓延，正在成為摧毀項目的頭號殺手。
AI 的最大破壞力，不是它取代了工程師，而是它製造了一種認知幻覺，扭曲了對軟件工程真實複雜度的認知。
Demo 速度 ≠ 交付能力：高層最容易混淆的等式
還記得我們提到的 「Demo ≠ System ≠ Product」 嗎？ 不幸的是，對於非技術背景的高層而言，這三者的界限往往模糊不清。
當他們看到一個由 AI 輔助，兩三天就快速搭建起來的酷炫 Demo 時：
- 他們會激動地想：「這就是 AI 的力量！我們也要用！」
- 他們會想當然地認為：「既然 Demo 這麼快，那完整產品上線也就差不了幾天。」
- 他們會立刻下達指令：「立刻把這個 Demo 包裝一下，下個月上線！」
而你，作為管理者，很清楚：
- Demo 只是一個脆弱的展示品，它沒有容錯、沒有擴展性、沒有安全保障。
- 從 Demo 到 System，需要無數的架構設計、數據治理、錯誤處理、安全加固。
- 從 System 到 Product，還需要合規性審查、用戶體驗優化、大規模運維支持。
這種認知上的巨大鴻溝，直接導致了項目計劃的脫節。高層基於 Demo 速度設定了不切實際的目標，而團隊則在試圖將一個 Demo 變成一個健壯產品時，面臨著巨大的壓力和無盡的返工。
錯誤歸因與返工螺旋
當項目因為預期過高而延期時，高層很容易陷入錯誤歸因：
- 「一定是團隊不夠努力！」
- 「是不是工程師沒用好 AI 工具？」
- 「我們的技術團隊太弱了！」
這種錯誤歸因進一步導致了一系列負面連鎖反應：
- 頻繁干預：為了「加快速度」，高層開始頻繁插手項目細節，要求團隊嘗試各種未經驗證的「AI 奇技淫巧」。
- 決策反复：缺乏對技術邊界的理解，需求和方案在頻繁試錯中反复修改，團隊陷入無休止的「扯皮」和「重做」。
- 返工增加：最終，團隊在巨大壓力下，交付了一個充滿 Bug 和技術債務的產品，或者干脆項目失敗。
這不僅摧毀了項目，也極大地損害了團隊的士氣和信任。 AI 並沒有減少管理成本，反而因為這種「高預期陷阱」，顯著增加了管理層的溝通成本和決策風險。
管理者的職責：成為「防火牆」
在 AI 時代，管理者最重要的價值之一，就是成為團隊與不合理預期之間的**「防火牆」**。 防火牆的意義，不是阻止變化，而是防止變化在未經驗證的情況下直接擊穿系統。
你需要主動、清晰、持續地與非技術高層溝通 AI 的真實邊界：
- 明確 AI 的能力邊界：強調 AI 擅長執行，不擅長判斷和質疑。它可以加速敲代碼，但不能加速對業務的理解、對架構的思考。
- 區分 Demo 與產品：用具體的案例，解釋從一個能跑的 Demo 到一個可運營的 System 需要哪些環節，每個環節的複雜度在哪裡。
- 量化風險而非承諾速度：與其盲目承諾 AI 能帶來多少倍的速度提升，不如量化由於 AI 誤用可能帶來的 Bug 率、返工率和技術債務。比如，與其說「我們可以快 30%」，不如說「如果趕這個時間點，返工概率會從 10% 提高到 40%」。
- 構建共同語言：將「線性加速幻覺」和「Demo ≠ System ≠ Product」等概念，變成團隊與高層之間的共同語言。
這可能是一個吃力不討好的工作，因為你是在「潑冷水」。但這就是管理者的核心價值：擋掉不現實的幻想，守護團隊的工程節奏。
結語：方向盤，而不是加速器
如果說第一章是在拆穿「線性加速幻覺」，那麼這一章，是在回答誰該為幻覺踩剎車。
AI 賦予我們前所未有的加速能力，但它並沒有提供方向指引。
記住：AI 是放大器，不是方向盤；管理者的職責，是確保方向沒有被速度劫持。
在 AI 時代，不再獎勵那些一味迎合高層「速度至上」幻想的管理者，而獎勵那些能夠冷靜判斷，敢於說「不」，並帶領團隊穩健前行的領導者。