SaaS企业在交付AI大模型项目时有哪些卡点？AI大模型项目交付过程中需要注意什么？

随着人工智能大模型的持续演进与不断更新，传统的 SaaS（软件即服务）企业正面临着新的机遇与挑战。如今，越来越多的传统 SaaS 企业积极探索与大模型相结合的发展路径，通过将自身的专业领域知识与先进的大模型技术深度融合，从而形成全新的、更具竞争力的基于 AI 大模型的行业解决方案。在这个充满变革与创新的时代，大模型项目交付必将呈现出日益增长的趋势。

然而，大模型项目和传统软件交付之间存在着本质区别。传统软件交付通常侧重于功能的实现和稳定性，开发过程相对较为固定，主要围绕着既定的需求和规范进行。而大模型项目则更加注重数据的质量和多样性、模型的训练和优化以及对不断变化的业务场景的适应性。基于这些差异，企业也需要动态调整交付方式。

一、大模型项目交付有什么常见问题

（1）技术不确定性

质量难以保证
- 你可能会面临模型在不同测试场景下表现不一致的情况，这使得项目的技术质量难以得到确切保证。例如，在某些数据子集上表现良好，但在另一些子集上却出现较大偏差，这会让开发团队对项目是否真正达到交付标准产生疑虑。
- 不稳定的效果也可能导致技术指标的波动，如准确率、召回率、F1 值等关键指标无法稳定在一个可接受的范围内，从而影响项目的整体技术水平评估。
调试和优化困难
- 当模型效果不稳定时，确定问题根源变得极为复杂。可能需要花费大量时间排查数据、模型架构、训练参数等多个方面，增加了调试的难度和时间成本。
- 优化策略也难以确定，因为不清楚具体是哪个因素导致的不稳定，使得优化工作缺乏明确的方向，进一步延长了项目的开发周期。

（2）项目管理难度增加

进度延迟
- 为了解决效果不稳定的问题，开发团队往往需要投入更多的时间进行分析和调试。这可能导致项目进度的延迟，无法按时完成各个阶段的任务，进而影响整个项目的交付时间。
- 频繁的调整和重新测试也会占用大量的时间和资源，打乱原本的项目计划，使得项目管理变得更加困难。
成本增加
- 额外的调试和优化工作需要投入更多的人力、计算资源和时间，从而增加了项目的成本。例如，可能需要增加数据标注的人力、租用更多的计算资源进行长时间的模型训练和测试等。
- 如果项目延迟交付，还可能面临违约金等额外的成本支出，给项目带来更大的经济压力。

（3）客户满意度被影响

信任度降低
- 客户通常期望项目交付的模型具有稳定可靠的性能。如果模型效果不稳定，客户会对项目团队的技术能力产生怀疑，降低对项目的信任度。这可能会影响客户与项目团队的长期合作关系，对未来的业务发展带来不利影响。
业务影响
- 不稳定的模型效果可能无法满足客户的实际业务需求，影响客户的业务决策和运营效率。例如，在智能客服项目中，如果模型回答的准确性不稳定，可能会导致客户服务质量下降，影响客户满意度和业务收入。客户可能需要花费更多的时间和精力来验证模型的效果，增加了客户的业务成本和风险。

二、大模型项目交付过程中要注意什么

（1）交付前检查数据准备质量

交付前需进行如下预研：

进行更严格的数据清洗和预处理，去除噪声数据、异常值和错误标注的数据，确保数据的准确性和一致性。你可以使用自动化的数据清洗工具和算法，提高数据处理的效率。
增加数据的多样性，通过数据增强技术扩充数据集，涵盖更多的场景和情况，提高模型的泛化能力。例如，在图像识别项目中，可以使用旋转、翻转、缩放等数据增强方法。
定期对数据进行更新和维护，确保数据与实际应用场景的同步性，避免因数据过时导致模型效果不稳定。
尝试不同的模型架构和算法，选择最适合项目需求的模型。可以进行模型的比较和评估，分析不同模型在稳定性和性能方面的差异。

（2）常规交付管理动作更细致

风险评估与控制
- 在项目启动初期，对大模型项目效果不稳定的风险进行评估，识别可能影响项目交付的因素。你可以制定风险应对计划，明确风险的优先级和处理策略。
- 建立风险监控机制，定期对项目进行风险评估和检查，及时发现和处理潜在的风险。如果发现模型效果不稳定的趋势，应立即采取措施进行调整。
- 预留一定的时间和资源用于风险应对，避免因风险发生而导致项目进度延迟和成本增加。
进度管理
- 制定详细的项目进度计划，将项目分解为多个阶段和任务，明确每个任务的时间节点和责任人。在计划中考虑到模型效果不稳定可能带来的影响，预留一定的时间用于调试和优化。
- 建立进度监控机制，定期对项目进度进行检查和评估，及时发现进度偏差并采取措施进行调整。如果模型效果不稳定导致进度延迟，应及时调整计划，重新分配资源，确保项目按时交付。
- 加强团队协作和沟通，提高项目执行效率。如果遇到技术难题，应及时组织团队成员进行讨论和解决，避免问题拖延影响项目进度。
质量控制
- 建立严格的质量控制标准和流程，确保项目交付的模型具有稳定的性能和高质量的输出。你可以制定测试计划，包括单元测试、集成测试、系统测试等多个层次的测试，全面检验模型的性能和稳定性。
- 进行多轮测试和验证，在不同的环境和场景下对模型进行测试，确保模型的效果稳定可靠。同时，记录测试过程和结果，以便后续的分析和改进。
- 引入第三方评估机构或专家进行质量评估，获取客观的评价和建议，提高项目的质量水平。

（3）对客传递更有效

透明沟通
- 与客户保持密切的沟通，及时向客户汇报项目进展和模型效果情况。如果发现模型效果不稳定，应坦诚地向客户说明问题，并提出解决方案和时间计划。
- 定期组织项目会议，邀请客户参与，听取客户的意见和建议。根据客户的反馈，及时调整项目方向和策略，确保项目满足客户的需求。
- 建立沟通渠道和反馈机制，方便客户随时提出问题和建议。及时回复客户的咨询和反馈，提高客户满意度。
合作调试
- 邀请客户参与模型的调试和优化过程，共同解决模型效果不稳定的问题。客户可以提供实际的业务数据和场景，帮助项目团队更好地理解问题，提出更有效的解决方案。
- 与客户共同制定测试计划和验收标准，确保模型的性能和稳定性符合客户的要求。在测试过程中，及时向客户反馈结果，听取客户的意见和建议，进行调整和优化。
- 建立长期的合作关系，共同维护和优化模型。在项目交付后，继续与客户保持沟通，收集客户的使用反馈，对模型进行持续的改进和优化。