在与各行业客户长期合作的过程中，Dreamix发现，一个软件项目最终能否顺利推进，往往首先取决于项目启动前的沟通，而非之后的技术实现。客户在选择软件开发合作伙伴时带入的某些假设，往往比后续的技术决策更能左右结果。

文章指出，有三类常见假设，值得在签约前重新审视。

一、在问题范围尚未厘清前就预设团队配置

不少客户在接洽之初就给出相对固定的资源需求，例如：需要五名高级工程师、指定技术栈，以及预设的产品上线时间表，而项目的具体范围和工作内容则在其后才逐步明确。

这种做法的出发点通常是希望尽早锁定稀缺且成本较高的高级人才，以为这样就能提前解决问题。但Dreamix的经验显示，这种做法往往是在优化错误的变量。

客户通常对自身业务最为熟悉，清楚需要解决的业务问题、衡量成功的标准以及现实约束条件。但如何将这些业务需求转化为合适的团队结构和人员组合，则属于另一种专业能力。如果将两者混为一谈，或者颠倒顺序，后续往往会出现执行层面的困难。

高级工程师更适合处理复杂、模糊且伴随重大架构决策的任务，在这类场景中，经验往往起到关键作用。当工作内容变得高度明确、以执行为主时，这类工程师的投入度和积极性可能会下降。

Dreamix提到一则案例：某客户在项目范围尚未充分明确前，坚持组建一支由高级工程师构成的团队。尽管Dreamix表达了保留意见，最终仍按客户要求推进。几个月后，负责的首席工程师因工作复杂度不足而明显失去动力。原本设想中的“理想配置”，很快演变为人员留任问题，随后不得不进行团队重组。等到更匹配的团队到位时，项目已延误数周，同时随着该工程师的离开，部分关键的项目知识也随之流失。

二、在问题尚未验证前预设“必须使用人工智能”

在不少企业内部，人工智能（AI）项目往往由董事会自上而下推动，最终在与外部供应商沟通时，已被视为既定前提。然而，Dreamix指出，并非所有看起来适合用AI解决的流程，实际上都需要AI。

在实际合作中，Dreamix经常遇到客户带着既定的AI方案上门。经过分析后发现，部分场景本质上是规则驱动型问题，使用相对简单的工作流或规则引擎即可实现目标，且在可靠性、成本和维护复杂度方面更具优势。在这种情况下，有客户会追问：“那我们还能把这个项目称为AI吗？”

当问题确实需要AI技术时，供应商与客户之间的讨论方式也会随之改变。Dreamix认为，能够在此类项目中提供有效建议的，是那些在日常工作中持续使用AI、不断构建和测试相关解决方案，并跟踪技术发展方向的团队。基于实际使用经验形成的判断，与单纯迎合客户预期的回应存在明显差异。

文中提到一项由麻省理工学院在2025年开展的研究。研究显示，95%的企业AI试点项目对盈利几乎没有显著影响，而取得明显成效的5%项目具有共同特征：聚焦于单一、具体的痛点，而非在企业内部进行大范围铺开。

文章指出，当供应商主动推动在并不需要的场景中使用AI时，其优化的往往是自身的参与度，而非客户的实际成果。

三、在项目启动时未明确定义业务成果

从技术角度出发的团队，往往倾向于追求超出业务实际需求的技术指标和质量标准。以系统准确率为例，90%的准确率在技术人员看来可能并不理想，但如果此前的业务基线是80%，那么90%已代表显著改进。此时继续追求95%，可能意味着在无人提出要求的标准上投入额外时间和预算。

Dreamix回顾了一次与客户的沟通：工程团队出于专业习惯，希望持续优化模型表现，但在同步跟踪业务结果后，团队与客户共同确认，当前交付成果已被视为“具有变革性”。在这一前提下，对客户而言，更有价值的下一步是尽快上线，而不是继续在技术指标上精雕细琢。

因此，在开发工作正式开始前，客户与供应商需要就以下问题达成清晰共识：

• 预期的业务成功表现是什么；
• 当前存在的差距具体体现在哪些方面；
• 哪些功能属于必须实现，哪些可以延后；
• 时间表为何重要，以及与业务目标之间的关系。

供应商对话是项目工作的一部分

文末指出，上述三类错误判断往往发生在写下第一行代码之前，却在很大程度上决定了项目后续的走向。

Dreamix认为，高效的供应商合作关系是双向的。那些在合作初期就能清晰表达业务目标，并愿意听取专业反馈的客户，更有可能获得理想结果，因为这为供应商提供了提出坦诚建议的空间。

文中署名显示，相关观点来自Dreamix首席技术官Denis Danov。