分享你用AI处理工作数据时的避坑要点
上个季度我让AI帮我整理项目资源利用率数据，做了一份仪表盘拿去给总监汇报。总监看了一眼就问：为什么设计团队的利用率超过100%了？当时完全没注意到。回去一查，原始数据里有个设计师同时被分配到了两个项目，工时重复计算了。AI忠实地把错误数据做成了漂亮的图表，但它不会告诉你这个数字不合常理这件事之后我总结了几条铁律。给AI数据之前，自己先做合理性检查。查几个关键指标的极值和逻辑关系。利用率超过100%没有？总工时跟人数对不对得上？计划完成时间早于开始时间没有？这些基础逻辑错误，AI不一定会主动标出来，但你一眼就能看出来。让AI做计算，你来做验证。AI算出结果之后，挑两三个数据点用计算器手动验证。AI偶尔会在你不注意的地方出计算错误，特别是涉及嵌套公式和多条件汇总的时候。人工抽检是最后一道防线。注意数据口径一致性。这是项目管理数据最容易出问题的地方。完成率有的表按任务数算，有的表按工时算；延期天数有的从计划结束日期算，有的从实际结束日期算。
发布于 北京
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