AI 项目经理 / AI PMO

职业定位与个人职责

以 PMO 负责人角色推进跨部门协作与企业 AI 应用实践。将业务问题拆成需求、流程、数据规则和验收条件，组织 AI 辅助汇总、人工核实与阶段复盘；不把系统搭建等同于业务结果。

本人承担需求与目标梳理、方案与范围设计、跟进规则及阶段验收；AI 辅助实现与分析，业务人员维护正式状态，资金与重大决定由负责人批准。

代表案例 01 | 多源项目跟进与交付风险治理

问题：信息分散在业务表和不同协作入口，项目跟进依赖反复询问，记录滞后与实际延期容易混淆。

我的判断：复用现有入口；规则筛查确定性异常，AI 提出候选判断，PM 核实后由业务人员回填。数据治理、控制塔和知识底座属于同一主项目。

已有结果：形成汇总、分析建议与展示；保留历史局部红灯纠偏及前后效率观察。整体真实事项执行闭环、稳定刷新与独立因果仍待验证。

代表案例 02 | 跨部门流程与角色视图重构

问题：遗留表格与业务、研发、设计及备案的作业需求不一致。

我的行动：梳理角色需求，重构共用主记录、角色视图与完成条件，组织培训并按使用反馈调整；设计与备案可并行推进，但各自独立验收。

已有结果：保留首版多角色使用记录；不把模块重复算作独立项目，不新增未经核验的效率、采用或交付收益。

支撑实践 | 用具体事件说明验证能力

交付提醒：区分业务发送与失败告警。09-19 取数失败后告警回读成功；09-23 至 09-28 六次日常发送与回读通过，各次仍有 warn 与 1 项 hold。

知识治理与任务编排：09-21 本次 5/5 检索、文件回读和进度校验通过；09-22 一次真实派发、结果回收与 QA。均不等于全库质量、长期采用或成本收益。

此前经历与能力

此前以项目经理助理角色参与 AIGC IP 卡牌试产，协同提示词、生成、精修与人工双签流程；规模、周期和商业化结果未在公开稿扩写。

能力：需求与范围定义 / 跨部门流程与责任设计 / 数据口径治理 / 规则、AI 与人的分工 / 阶段验收与异常复盘。