超越代码生成：AI 如何改变技术团队的动态

虽然 AI 编程助手正在帮助开发人员提高生产力，但 AI 的真正价值在于其自动化非编码任务的能力，这些任务历来是工作流程中的瓶颈，使领导者能够创建更敏捷的团队并专注于更高层次的战略问题。

通过自动化消除瓶颈

通过像 Copilot 这样直接集成到工作流和 IDE 中的编码助手，AI 减少了开发人员在标签页间切换的需求，使他们能够花更少时间手动编码，更多时间专注于更高优先级的任务。对技术团队而言，真正的益处不仅来自生成式编码助手，还来自 AI 自动化那些常导致程序员工作瓶颈的重复性任务的能力。

开发人员现在拥有一个口袋助手，可帮助处理常规但重要的任务，包括编写文档、保持组织性和管理行政工作。根据麦肯锡的研究报告，开发人员使用 AI 有助于加速手动任务。AI 现在可以在开发人员编码时记录代码功能，并为他们自动填充标准函数。在更新现有代码方面，开发人员速度得到提升，因为 AI 助手可以通过自动化和代码生成来促进更改。

根据卡内基梅隆大学计算机科学学院的说法，AI 还在错误检测、质量保证和测试方面为开发人员提供了增强的功能和效率。"它确实帮助我们更快地前进，并在开销领域减少了认知负荷，"Stack Overflow 的平台工程高级总监 Peter O'Connor 在谈到 AI 自动化重复性工作的能力时分享道，"我不需要回到我的 Jira 任务并将其标记为完成。有什么东西可以为我做这件事吗？那就太好了。"

通过团队重组提高敏捷性

AI 自动化通过提高敏捷性和协作来帮助组织。随着认知负荷和常规任务的减少，团队现在能够专注于解决问题，而不仅仅是完成待办事项清单。在 Google，这表现为将团队重组为更小、更具协作性的部分。

这种重组减少了团队的协作税，使小型团队在应对挑战时更加敏捷和富有创造力。沟通变得更容易，导致更快的迭代和对新信息的更快响应，同时减少了在大型团队中经常发生的来回沟通。

但这并未导致 Google 开发人员的减少。相反，小型开发团队能够更清晰地专注于出现的问题，以更有组织和协作的方式工作以产生更好的结果。在小型团队中，上下文已预先构建到对话中，因为开发人员与队友密切合作，并对彼此的工作流程有更高的可见性。

为团队实现高效的 AI 成果

AI 正在改变技术团队的运作方式，这使得领导层必须专注于实际的业务成果。领导者不应仅仅依赖代码行数或拉取请求等生产力指标，而应创造一个鼓励实践和共享学习的环境。

根据麦肯锡关于工作场所 AI 的报告，近一半员工将 AI 培训列为 AI 采用的最重要因素。工作坊、配对的 AI 编程会议以及团队成员可以分享技巧和经验的论坛，都是领导者可以帮助建立促进 AI 工具广泛采用和参与的学习文化的方式。

组织知识助力团队创造力

AI 在帮助团队变得更敏捷、高效和战略性方面的有效性取决于其训练数据的质量。为此，领导层必须优先策划准确、高质量的文档和知识库。随着团队开始使用 AI 自动化工作流程，低质量数据将导致错误的操作和幻觉。

"文档至关重要，"Google 产品高级总监 Ryan J. Salva 在 Leaders of Code 第 11 集中分享道。"而该文档的质量……它会随着时间的推移而复合，因为大型语言模型是出色的模仿者。因此，如果文档不完全符合你的期望并且不够原始……它会找到代码中的漏洞、薄弱点，并一次又一次地放大它。"

面向技术团队的 AI：超越代码生成，迈向创新

虽然代码生成通常是领导者和员工在将 AI 加入技术工作流时首先想到的事情，但真正对组织具有变革性的是 AI 自动化"围绕工作的工作"的能力。通过消除由重复性行政任务和测试引起的瓶颈，AI 使开发人员能够专注于更高层次的战略思考，培养更具创新性和协作性的员工队伍。

随着 AI 在成功公司的工作流程中变得越来越根深蒂固，团队和部门的结构及流程将发生变化。对于一些组织（如 Google），这已经导致了向更小、更敏捷的能够快速解决问题的单位的基本转变。但与 AI 的工作不同，这种成功并非自动实现的。它取决于领导层的支持。

领导者必须优先考虑强调创造性思维的强大学习文化，允许团队尝试新想法和工具。高质量的文档也必须成为优先事项，因为 AI 的有效性仅取决于其所训练的组织知识。当技术团队超越单纯的代码生成并获得领导层的强力支持时，AI 自动化的真正胜利就会发生，组织转型才能实现。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公 AI 智能小助手）对网络安全、黑客技术感兴趣的朋友可以关注我的安全公众号（网络安全技术点滴分享）

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