衡量 AI 对您的工程团队的真实影响
Source: Dev.to
几个月前，科技界被一波令人恐慌的标题冲击。CEO 和技术领袖们在各类舞台上宣称，他们的代码中有大量比例已经是 AI 生成的。如果你不跟上潮流，基本上就完蛋了。
这引发了一场我只能称之为“消费狂热”的浪潮。公司开始签署六位数、七位数的 AI 编码工具合同，生怕被落下。大家都在问的简单问题是：“我们怎么让整个团队都使用 AI？”
现在，话题已经转变。那些早期入局的公司开始提出一个更难的问题：“这真的值得吗？”
我们已经走出 hype 周期，进入执行的混乱现实。团队不再问“我们在用 AI 吗？”而是问“我们用得好不好？”问题在于：我们多年来用来衡量工程生产力的指标，根本无法适用于这个新世界。
为什么你现在的指标在骗你
误导性的周期时间
你的周期时间可能下降了 50%，于是你们庆祝。但实际上，AI 大幅缩短了编码阶段，而它生成的代码如此晦涩，以致审查阶段的时间翻倍。你并没有真正获得任何收益——只是把瓶颈转移到了别处。传统工具看不到这种转变，你们最终在庆祝一个虚荣指标，而团队却在审查摩擦中苦苦挣扎。
无法诊断的 DORA 指标
别误会，DORA 指标 对衡量整体流水线健康很有帮助，但它们太高层，无法告诉你 AI 具体产生了什么影响。你的变更失败率可能上升，而 DORA 只会耸耸肩。它无法分辨这种上升是因为 AI 提示写得不好、AI 工具生成的代码质量差，还是完全与 AI 无关的其他原因。
代码行数（仍然糟糕）
代码行数一直是个糟糕的指标，但 AI 让它变得更荒唐。一个 AI 工具可以在几秒钟内吐出成千上万行代码。用这种方式衡量生产力比毫无用处更糟，因为它实际上奖励了错误的行为。
一个更好的 AI 投资回报率衡量框架
工程组织本质上是一个系统：你投入（人力、工具、云开支），就会产出（可工作的产品）。衡量 AI ROI 的真实框架必须以有意义的方式把这些投入和产出联系起来。
支柱 1：衡量真实的工程速度
从简单开始 – 跟踪基本产出
- 衡量吞吐量：每周合并的 Pull Request 数量或解决的 Issue 数量。这为你提供团队实际交付的基线。
更高级 – 了解工作是如何完成的
- 跟踪你的 AI Code Ratio，即合并代码中来自 AI 的比例。
- 分析日历，看看 AI 是否真的让工程师有时间专注工作，还是他们仍然把全部时间花在会议上。
黄金标准 – 按 AI 使用情况细分
- 按每个 Pull Request 使用的 AI 量对周期时间指标进行细分。这让你能够回答最关键的问题：“大量 AI 生成代码的 PR 是否比人工编写的代码更快通过我们的系统？”
支柱 2：衡量质量和可维护性
从简单开始 – 跟踪变更失败率
- 这是一个滞后指标，显示有多少部署在生产环境中导致故障。
更高级 – 看重返工和复杂度
- 跟踪返工率（合并后不久被重写的代码比例）。
- 衡量 代码复杂度。AI 重度 PR 是否比人工代码更脆弱？
黄金标准 – 按 AI 剂量跟踪缺陷
- 衡量 AI 生成代码与人工代码的缺陷逃逸率。通常需要大约 90 天的部署后观察期才能看到有意义的模式，但它能给出 AI 是在提升还是削弱客户体验的明确答案。
支柱 3：衡量组织影响
从简单开始 – 跟踪谁在使用工具
- 衡量采用率：全组织每周活跃使用情况，看看哪些团队在积极使用，哪些团队在观望。
更高级 – 衡量上手速度
- 跟踪新工程师的 “第 10 次 PR 所需时间”。AI 是否真的帮助他们更快成为团队的生产力成员？
黄金标准 – 评估人才管道风险
- AI 自动化了许多曾经是初级工程师训练场的简单、重复任务。这会产生长期风险：你是否在消除从初级到高级工程师的成长路径？量化这点更困难，但对任何严肃的 ROI 讨论都至关重要。
支柱 4：衡量总成本
从简单开始 – 将许可证费用与人力成本对比
- 将年度 AI 工具支出与雇佣额外工程师的成本进行比较。
更高级 – 跟踪 Token 使用量
- 监控 Token 消耗。哪些团队或工程师是重度用户？哪些地方的信用消耗最快？
黄金标准 – 自动化研发资本化
- 使用 AI 自动将工程工作分类为 “新功能”、 “维护” 或 “基础设施”。
- 这使得可以为财务部门生成自动化的 研发成本资本化报告，把工程数据转化为战略业务资产。
围绕指标构建正确的文化
如果团队不信任框架，框架本身毫无意义。工程指标可以非常有价值，但如果实施不当，只会制造恐惧和不信任。
对测量内容保持透明
“为什么”比“测什么”更重要。公开告诉团队你在测什么以及背后的原因。把它框定为发现并修复系统性问题的工具，而不是对个人进行微观管理。
关注系统，而非个人
使用指标来了解开发过程的健康状况，而不是创建绩效排行榜。问题始终应围绕改进系统，而不是给工程师排排名。