上周和一位在头部大厂做AI产品总监的朋友喝咖啡，他抱怨说，团队花了大半年搞出来的模型，还没上线，对手一个更轻量、更灵活的产品已经抢占了用户心智。他苦笑着说，我们像在造一艘航空母舰，而对手是开着快艇的海盗。
这让我想起一个经典问题。在AI模型开发这个领域，传统瀑布式开发流程正面临前所未有的挑战。需求定义、模型设计、数据准备、训练、评估、部署，一环扣一环。可问题是，等你走完这个漫长周期，市场可能已经变了，用户需求可能也迭代了。
敏捷管理，这个源自软件开发的方法论，为什么在AI领域显得尤为重要？答案藏在AI模型开发的本质里。模型开发不是一次性的工程，而是一个持续探索未知、快速验证假设的科学实验过程。你永远无法在第一天就确定最优的算法、最合适的数据集和最终的性能指标。
我见过一些成功的团队，他们把敏捷的“小步快跑、快速迭代”精神，内化到了模型开发的骨髓里。他们不再追求一个“完美”的终极模型，而是拆分成无数个“最小可行模型”。比如，先用一个简单的逻辑回归模型快速验证核心业务假设是否成立，哪怕准确率只有70%。一旦验证通过，再投入资源去打磨更复杂的神经网络。
这背后是一种思维的转变。从“计划驱动”转向“价值驱动”。你不是在完成一个开发任务清单，而是在持续交付可衡量的商业价值。每一次迭代，都让模型离解决真实问题更近一步，也让团队离用户反馈更近一步。
数据科学家和工程师的协作模式也因此改变。传统的“数据团队准备数据，交给算法团队训练”的流水线被打破了。他们必须组成跨职能的“特性团队”，围绕一个具体的业务目标，从数据探索、特征工程到模型训练、AB测试，紧密协作，共同负责。这要求产品经理必须具备更强的技术同理心，而工程师也需要理解业务上下文。
当然，把敏捷引入AI开发，不是简单地照搬Scrum的站会和看板。最大的挑战在于“实验的可重复性”和“技术债”的管理。模型版本、数据版本、参数配置，任何细微变动都可能影响结果。没有强大的MLOps基础设施做支撑，敏捷就会变成一场混乱的冒险。
但无论如何，趋势已经非常清晰。在AI这个充满不确定性的海域，驾驶一艘笨重的大船是危险的。你需要的是海盗的敏捷和勇气，组建一个小而精的团队，乘坐快艇，敢于试错，快速转向，在市场的风浪中寻找宝藏。未来的AI商业领袖，必须是精通这种“敏捷海盗战法”的船长。
这恰恰是我们设计AI MBA课程时最看重的一点。我们不仅教AI技术和商业战略，更重要的，是培养这种在灰度中探索、在不确定性中决策的“海盗”思维。因为未来的竞争，不再是资源的竞争，而是认知速度和适应能力的竞争。
获取《招生指南》
请填写下表，我们将为您寄送巴塞罗那大学MBA等项目的招生指南。