管理场景题：团队一半人想做 AI 项目，没人愿意维护老的离线链路，你怎么办？
场景：你带一个 10 人的数据团队。公司开始做 AI 相关的项目后，团队里有一半人想转去做 RAG、智能问数，觉得这才有前途。老的离线链路（几百个调度任务、核心报表）没人愿意碰，最近已经出了两次延迟事故。有人私下说：「再不让我做 AI，我就考虑换工作了。」
问题：你怎么平衡？
面试怎么回答
我会先一对一了解大家的诉求，想做 AI 是合理的职业诉求，老链路没人愿意碰是因为它的价值没被看见。原则是两件事都要做，而且都要有价值。老链路先盘点和治理，下线无用任务、补监控和手册，并用 AI 做任务失败诊断和文档生成来降低维护成本，这本身就是想做 AI 的同学可以参与的项目。再把 AI 项目和数据基础连起来，智能问数需要口径和元数据，正需要熟悉老链路的人。分工上不固定分两拨，而是轮换，每个人都参与 AI 也都承担维护值班，工作量透明。绩效里明确稳定性贡献，稳定性改进当成项目立项汇报。对想离职的同学，了解具体诉求，能安排的安排，不做无法兑现的承诺。
先把这段讲顺；面试官追问时，再展开下面的原理和细节。
详细讲解
先理解大家的想法
- 想做 AI 的同学：担心技能过时，想积累新经验，这是合理的职业诉求；
- 老链路的价值没有被看见：维护工作辛苦，出了问题挨骂，做好了没人注意；
- 一对一聊清楚每个人的真实诉求和顾虑。
原则：两件事都要做，而且要让两件事都有价值
1. 老链路不能出问题，但要降低维护成本
- 盘点老链路：哪些任务还有人用、哪些可以下线、哪些是事故高发点；
- 做一轮治理：下线无用任务、补监控告警、写运维手册；
- 用 AI 降低维护成本：任务失败的自动诊断、日志分析、文档自动生成。这本身就是一个 AI 项目，可以让想做 AI 的同学参与。
2. AI 项目和数据基础结合
AI 项目做得好不好，取决于数据基础：口径、元数据、数据质量。可以把它们设计成连贯的路线：
- 智能问数需要语义层和准确的元数据 → 需要熟悉老链路和口径的同学；
- 知识库需要数据链路 → 和现有的离线能力相通。
让大家看到，维护和理解老链路的经验，正是 AI 项目需要的。
3. 轮岗和分配
- 不搞「一半人做 AI、一半人守老链路」的固定分工，而是轮换：每个人都有时间参与 AI 项目，也都承担一部分维护和值班；
- 值班和维护工作量透明化，按比例分配；
- AI 项目按能力和意愿选人，但要求参与者也懂相关的数据基础。
4. 让维护工作被看见
- 在绩效评价里明确维护和稳定性的贡献：可用性、事故数减少、治理成果；
- 稳定性的改进作为项目来立项和汇报，而不是默默做。
对说要离职的同学
- 了解他的具体诉求，能满足的尽量安排（比如参与 AI 项目的某一部分）；
- 坦诚说明团队的约束；
- 不做无法兑现的承诺。