准「AI 时代」下，拿什么来衡量程序员的生产力！

准「AI 时代」下，「AI + 研发效能」很可能成为企业构建核心竞争力的角逐高地。而如何科学、全面且准确地衡量开发者和研发团队的工作效率与生产力正是研发效能治理中的重要命题。

麦肯锡在最近的一次研究中，对现有的两组生产力指标模型进行拓展和补充，构建了端到端的开发者工作效率与生产力视图。报告称，该方法很容易通过调查问卷或沉淀在研发管理工具中的过程数据进行部署，无需引入大量的技术堆栈或工具设备。

来源 |《是的，你可以衡量开发者的生产力》

AI技术的应用对提高程序员的工作效率和生产力有着显著影响。
AI可以帮助自动完成繁琐的任务，如代码生成、测试和部署，从而使程序员能够专注于创新和增值工作。此外，AI还可以通过分析代码库和运行时数据来揭示潜在的性能问题、安全漏洞和改进点，进一步提高开发效率和软件质量。

然而，衡量开发人员的工作效率与生产力是困难的，因为软件开发是一个高度协作、复杂和创造性的工作。

因此，除了传统的效率指标外，还需要考虑软件开发的特点，采用更加全面和科学的方法来衡量。

此外，生成式AI工具的应用也被证明可以显著提升程序员的开发速率，进而显著提升组织生产力。这意味着，在衡量程序员的工作效率和生产力时，也应该考虑到这些AI工具的使用情况和效果。

所以，不要再试图去衡量单个开发人员的生产力了。
这纯粹是在浪费时间。

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