在项目执行过程中，项目经理往往会接收到大量繁杂信息，包括客户需求、风险预警、问题反馈、会议决议和沟通纪要等。高效地收集与处理这些信息，是衡量项目管理工作绩效的关键指标。然而，推动团队成员主动、规范地记录相关信息，却成为了一场持久而艰难的拉锯战。
1.“说了等于没说”——关键信息散落
客户在电话中提出新需求，开发在群里吐槽第三方接口不稳，测试发现一个边界异常……这些信息往往只存在于微信、钉钉、邮件甚至口头交流中。
结果就是无人归档、无法追溯，等到需要时，只能看团队中谁还记得，导致无数推诿扯皮。
2. “填表太麻烦”——团队抗拒结构化录入
即便公司或项目经理已提供标准化的问题日志模板、需求登记表等工具，一线成员仍普遍存在抵触情绪：有人认为“写记录比干活还累”，视其为额外负担；有人出于规避责任的考量，刻意使用模糊措辞，回避关键细节；还有人则担心暴露自己的核心思路或技术方案，不愿在文档中充分披露。
其结果是，这些本应支撑项目透明化与知识沉淀的结构化工具，要么被直接忽略或敷衍了事，要么沦为形式主义用来应付检查。
既然无法强迫团队结构化记录信息，那就让AI主动适应，在不增加团队工作量和抵触情绪的基础上，通过AI对有限的非结构化信息进行分析，将其整理为结构化、可复用的数据。
成员给AI发送一段话，“刚和客户王总通话，他说移动端登录经常卡住，希望这周五前修复，否则影响上线。”
AI将其识别为“问题”，类型为“质量”，问题描述为“移动端登录卡顿”，期望解决时间为本周五，自动标记优先级为“高”……，并将其存储到相应项目数据库中。
如此，项目成员无需填表，一句话完成专业记录。
结语
这个时代，项目信息的结构化，不该再是一道需要团队咬牙坚持的难题。项目经理应该懂得怎样借助AI，让团队在项目协作中自然而然地完成知识的积累和沉淀。
让项目经理从催记录的人变为用数据决策的人，让执行成员从填表负担中解放，专注解决问题，让整个组织的每一次项目都成为可积累、可学习、可复制的知识资产。