150人公司AI負責(zé)人：前兩個月生存實錄

一家150人的公司，剛招了AI負責(zé)人。前60天，這人到底在忙什么？

不是搭模型，不是寫算法。是開會、對齊、找場景——以及，應(yīng)付各種"AI能不能干這個"的提問。

人物：從0到1的孤獨開局

作者自述：入職第一天，發(fā)現(xiàn)公司連基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管道都沒理順。沒有現(xiàn)成的訓(xùn)練集，沒有標注團隊，連GPU預(yù)算都要重新申請。

他的第一個動作不是技術(shù)選型，是畫了一張圖——公司現(xiàn)有數(shù)據(jù)流在哪斷的，業(yè)務(wù)團隊卡在哪個環(huán)節(jié)。這張圖后來成了跨部門會議的通用語言。

邏輯：先當翻譯，再當工程師

150人公司的特殊之處在于：管理層聽過太多AI故事，執(zhí)行層卻沒見過落地案例。AI負責(zé)人被迫同時扮演兩個角色——向老板解釋技術(shù)邊界，向工程師解釋業(yè)務(wù)優(yōu)先級。

作者提到一個細節(jié)：前兩周拒絕了所有"能不能做個ChatGPT內(nèi)部版"的需求。不是不能做，是先得證明哪個場景值得做。

他的篩選標準很實際：數(shù)據(jù)現(xiàn)成、用戶痛點明確、兩周能出原型。三個條件缺一個，就進 backlog。

影響：小公司的AI陷阱

兩個月下來，最大的產(chǎn)出不是模型，是一套"需求過濾機制"。作者發(fā)現(xiàn)，小公司做AI最大的風(fēng)險不是技術(shù)失敗，是資源分散——每個部門都想試試，最后哪個都做不深。

他的應(yīng)對策略：把AI項目按"數(shù)據(jù)就緒度"分級。P0級（數(shù)據(jù)干凈、場景清晰）給資源；P1級（缺數(shù)據(jù)或缺場景）只給咨詢；P2級（純概念）直接拒。

這套分級表現(xiàn)在成了公司季度規(guī)劃的參考框架。

如果你也在考慮加入一家中小公司的AI崗位，先問清楚：他們有沒有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)資產(chǎn)？有沒有愿意配合的業(yè)務(wù)方？這兩個問題的答案，比"技術(shù)棧是什么"更能預(yù)測你的前兩個月。