9月9日,掘力计划第 23 期线上直播活动以“AIGC 的应用和创新”为主题举行。本次活动邀请到了拥有10年以上软件研发和项目管理经验的资深技术专家张思,为大家带来题为“AI 驱动研发效能提升:需求、开发到项目管理实践”的技术分享。
直播回放地址:https://juejin.cn/live/jpowermeetup23
一、研发效能管理面临的难题
在技术分享开始前,张思首先介绍了什么是研发效能。研发效能指的是在一定时间周期内,最大化交付业务价值的能力。它不同于研发效率,更关注交付的业务价值,而不仅仅是完成更多工作。研发效能可从交付价值、交付速率和交付质量三个维度进行提升。
接着,张思详细分析了研发团队在需求生命周期中的工作流程,从需求确认、设计评审到最终上线,整个流程复杂且涉及多个部门,存在以下主要困难:
1.利益方复杂:研发涉及跨部门、多角色的协同,利益方众多,难以调和;
2.数据收集困难:需求、测试、质量等数据手工记录,无法自动搜集,导致研发数据不全面;
3.信息传递失真:跨部门的信息传递多次,易导致需求理解偏差;
4.实施周期长:研发效能优化需要持续跟进,难以看到短期效果。
因此,研发效能提升一直是一个业内比较棘手的问题。
二、AI在研发生命周期中的应用
针对研发效能管理面临的困难,人工智能技术为我们带来了新的应用机遇。张思表示,AI可以在研发生命周期的多个方面发挥作用,主要包括两个典型场景:产品经理场景和开发者场景。
产品经理场景
对产品经理来说,最大的痛点在于时间总是不够用。原因在于产品经理需要和多个部门、多个角色进行大量沟通协调,同时还需要花时间理解需求和编写文档。
为此,可以利用AI的文本生成功能,通过分析历史文本和行业数据,自动生成高质量的需求文档框架,再由产品经理进行修改和完善,大大提升文档编写效率。与此同时,AI 还可以帮助检查并优化文档内容,自动从企业知识库中提取相关信息补充文档细节。
开发者场景
开发者的工作也存在碎片化和频繁中断的问题。开发者需要在需求文档、代码编辑器等多个工具之间切换,处理各种会议、代码 Review 等事务,很容易被工作流程中的各种环节打断,降低开发效率。
这时可以通过 AI 驱动的 IDE 插件,在代码编辑器内直接查看需求细节、提交代码审核、接收推送信息等,避免开发者频繁切换上下文环境。 同时,利用AI代码生成模型,可以通过理解需求文档快速生成代码框架;再配合AI辅助编程工具,补全函数细节。这样既可以提升开发效率,也可以减少开发者被打断的次数,保证编码工作的连贯性。
三、LigaAI助力研发效能提升实践
张思介绍了 LigaAI 团队在研发管理平台中集成 AI,提升研发效能的实践案例。LigaAI 通过 AI 驱动的文档工具辅助产品经理高效编写需求文档;并以 IDE 插件、丰富的工具集成为开发者们打造了新一代智能研发协作平台,用 AI 赋能专注编码。
不同角色可以在自己熟悉的协作工具上高效工作,不同工具之间通过平台集成实现信息同步,构建起无缝连接的研发协作流程。中间流程通过 AI 自动化规则进行智能调度和流转。这样既提升了个体工作效率,也确保了团队协作的畅通,对研发效能提升具有显著作用。
除此之外,LigaAI 研发管理平台还提供丰富的分析工具,帮助管理者全面分析团队研发数据,发现工作流程中的痛点和瓶颈,制定数据驱动的优化方案。
四、研发效能提升的思考
最后,张思围绕如何提升研发效能,分享了以下思考与建议:
●关注整个研发生命周期,不要过于关注某一细节而忽视全局
●重视工程能力,不只是模型算法本身
●达到可用效果后就应用推广,不要追求百分百完美
●利用“分而治之”的方法划分问题,然后逐个解决
●运用技术组合,不寄希望于一个全能工具
●实际应用中,追求可以工作的方案更为重要
尽管提升研发效能不是一朝一夕可以完成的,但张思相信,通过正确的方法论指导和人工智能技术的充分应用,我们一定能获得显著的效果提升。
五、小结
本次技术分享从研发效能的概念入手,剖析了当前研发团队在管理效能方面遇到的困难与痛点,以及AI技术带来的应用机会。主讲人结合具体的产品经理和开发者场景,详细介绍了AI在需求管理、文档编写、代码生成等方面的创新应用。最后,还给出了提升研发效能的思考与建议,对行业内的管理者和技术从业者都具有很强的参考价值。
研发管理是一个复杂的系统工程,需要从减少沟通成本、提升协同效率等多个维度进行思考。AI 并不是银弹,成功的关键在于深入理解业务场景,将 AI 有机融入到端到端的研发流程之中。相信随着先进 AI 技术的发展,我们能看到越来越多令人惊叹的创新应用场景。
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