当企业决定将AI产品推向市场时，兴奋与焦虑往往并存。一个模型在内部测试表现优异，放到真实用户场景里却可能产生意想不到的偏差甚至风险。如何确保新功能既能为用户创造价值，又不会带来不可控的负面后果？这恰恰是产品灰度发布与安全阈值管理要解决的核心问题。我们设计这个工作坊，就是为了帮助产品团队和业务负责人掌握一套科学、可落地的风险控制方法，让每一次产品迭代都更稳健、更安全。
这个工作坊的独特之处在于它的实战性。我们不会空谈理论，而是会带领参与者深入几个真实的AI产品上线案例，从数据准备、模型监控到用户反馈闭环，一步步拆解每个环节可能隐藏的风险点。你会学习如何设定关键的安全指标阈值，比如公平性偏差度、内容安全风险等级、性能衰减预警线等，并建立相应的熔断机制。更重要的是，工作坊会提供一套完整的灰度发布策略模板，教你如何根据产品特性和风险等级，设计从1%到100%用户的渐进式放量方案，在可控的范围内收集数据、验证假设、快速调整。
适合参加这次工作坊的伙伴，主要是负责AI产品管理、技术研发、算法工程以及业务运营的团队核心成员。如果你正在为新产品上线前的风险评估发愁，或者对现有产品的用户投诉和潜在风险感到担忧，这个工作坊会给你带来直接的启发和工具。我们建议参与者对AI产品的基本开发流程有一些了解，这样能更好地参与到案例研讨和策略设计中。
整个工作坊将以小组研讨、情景模拟和工具演练为主要形式。我们会用一天时间，共同完成一个虚拟AI产品的“安全上线”全流程规划。从定义风险场景开始，到设计监控仪表盘，再到制定不同情况下的应急预案，确保你离开时带走的不只是知识，更是一份能立刻用在项目中的行动蓝图。我们相信，最好的风险管控不是事后补救，而是事前设计。