路线图规划

AI 产品路线图的特殊性

AI 产品的路线图规划面临独特挑战：底层模型在快速进化，今天不可能的功能明天可能变得轻而易举。

不确定性管理

规划周期建议

时间维度	确定性	规划粒度
本月	高	具体功能和任务
本季度	中	方向和里程碑
半年后	低	战略主题和假设
一年后	很低	愿景和大方向

应对模型升级

新模型发布 → 能力评估 → 产品影响分析 → 路线图调整

需要提前规划：

• 当新模型发布时，如何快速评估对产品的影响？
• 哪些功能依赖于特定模型能力？
• 如何设计产品架构使模型可替换？

AI 产品的技术债

常见技术债类型

类型	说明	风险
Prompt 腐化	随着模型更新，原有 Prompt 效果变差	功能退化
数据漂移	用户行为变化导致数据分布变化	模型效果下降
评估缺失	缺少系统化的评估体系	无法量化改进
依赖锁定	过度依赖单一模型供应商	迁移成本高

预防措施

1. 建立评估基准集：从第一天就建立系统化的评估
2. 抽象模型层：产品逻辑不直接耦合特定模型
3. Prompt 版本管理：像管理代码一样管理 Prompt
4. 监控告警：持续监控模型输出质量

渐进式发布策略

AI 功能的发布更需要谨慎的灰度策略：

内部 Dogfooding
  → Alpha（内部测试用户）
    → Beta（少量外部用户）
      → 灰度发布（10% → 30% → 50% → 100%）
        → 全量发布

每个阶段关注什么

• Alpha：功能是否可用？极端输入如何处理？
• Beta：用户体验如何？使用频率和满意度？
• 灰度：大规模下的性能和成本？边缘情况？
• 全量：持续监控质量和用户反馈

功能优先级框架

AI 功能的优先级评估需要增加 AI 特有的维度：

优先级 = 用户价值 × 技术可行性 × 数据可用性
         ─────────────────────────────────
              实现成本 × 风险程度

评估维度	关键问题
用户价值	解决的是高频还是低频问题？
技术可行性	当前模型能力能否支撑？
数据可用性	是否有足够的数据支持？
实现成本	开发和持续运营成本是多少？
风险程度	AI 出错的后果有多严重？