很多公司想用 AI 做产品，但内部还没有现成的团队。找外部合作伙伴往往是最快的起步方式，但 AI 项目有普通软件项目所没有的不确定性。合适的伙伴会帮你应对这些不确定性；不合适的伙伴，可能会把预算花在一个看起来很惊艳、却永远到不了真实用户手里的演示上。

下面这 10 个问题，可以帮你分辨两者。

关于理解你的问题

1.「在报价之前，你们需要了解哪些信息？」

好的合作伙伴会先问你的用户、数据、现有系统，以及怎样才算成功，然后才谈技术和价格。如果有人只聊了一次短会就给出固定报价，要多加小心。

2.「这件事真的适合用 AI 吗？」

有时候最好的答案是更简单的自动化，或者优化一下流程。一个愿意说「这部分可能不需要 AI」的伙伴，远比什么都推荐用 AI 的团队值得信任。

3.「这个项目风险最大的部分是什么？你们会怎么先验证它？」

每个 AI 项目都有不确定性：模型能不能把任务做好、数据够不够好、用户会不会用。要找的是一个能尽早、低成本地验证最大风险的方案。

关于他们的工作方式

4.「我们怎么看到进展？」

你应该定期看到能运行的软件，而不只是幻灯片和进度报告。问问看，最初几周之后你手里会有什么。

5.「你们怎么判断 AI 的表现够不够好？」

靠谱的团队会建立一套真实的测试用例，并用它来衡量回答质量。如果只听到「我们会充分测试」这类含糊的说法，就要警惕了。

6.「AI 出错时会怎样？」

所有 AI 系统都会出错。问清楚错误如何被发现、用户如何纠正，以及哪些环节保留人工参与。

7.「你们会如何处理我们的数据和安全？」

问清楚哪些数据会发送到哪些服务、权限如何保障、日志怎么处理。好的合作伙伴能给出明确答复，并写进合同里。

关于长期合作

8.「代码、提示词和数据归谁所有？」

你付费得到的东西应该归你所有，包括源代码、提示词、配置，以及你提供的所有数据。确保合同里写清楚。

9.「上线之后每月运行要花多少钱？」

模型调用和服务器托管都会带来持续成本。好的合作伙伴会提前估算，并在设计时就把这部分成本控制在合理范围。

10.「上线之后怎么办？」

AI 系统需要持续监控和更新。问清楚交接、文档和后续支持的安排，以及如果你愿意，自己的团队能否接手。

危险信号

  • 承诺准确率百分之百。 没有哪个诚实的团队能保证 AI 永远不出错。
  • 先谈技术，后谈问题。 如果对方一直在讲模型和流行词，而不是你的用户，最好继续找。
  • 迟迟没有可用版本。 长时间拿不出任何能试用的东西，本身就是风险。
  • 代码、提示词或数据的归属不清楚。
  • 没有考虑运行成本，也没有上线后的计划。

积极信号

  • 第一次沟通时，他们提的问题比给的答案还多。
  • 他们建议从小处开始，先证明价值再扩大范围。
  • 他们会展示如何测试质量，而不只是如何开发功能。
  • 他们坦诚地说明，在你的场景下 AI 能做什么、不能做什么。
  • 你听得懂他们的方案，他们会用通俗的语言解释各种取舍。

如何做决定

一个短期、付费的需求探索或试点阶段，往往是挑选合作伙伴最好的方式。它让你在投入更大的项目之前，先看看一个团队怎么思考、怎么沟通、怎么交付；而且无论最后是否继续合作，你都能得到一些有用的成果。

对于我们自己的工作，我们随时欢迎你用这些问题来问我们。如果你正在为 AI 项目挑选合作伙伴，欢迎联系我们。