AI 时代,如何精准识别全功能团队的高绩效人才?

在当今快速迭代的科技行业中,全功能(cross-functional)团队已成为主流。这类团队通常拥有产品、设计、前端、后端、数据、测试等多方面的专业人才,协同工作以端到端地交付产品或服务。然而,随之而来的挑战是如何在这样一个多元化、工作内容迥异的团队中,进行公正且有效的绩效排名。尤其是在人工智能技术日益融入日常工作的背景下,传统的评估模式面临着新的考量。
作为一名技术领导者或架构师,我深知直接量化每个人的“贡献值”并非易事。绩效评估并非单纯的数字游戏,它需要深入的洞察力、对个体差异的理解,以及对未来趋势的预判。我将从观察驱动的角度,结合 AI 时代的新特征,探讨如何识别并培养团队中的高绩效成员。
观察:绩效评估的基石与 AI 的辅助角色
尽管客观数据的重要性毋庸置疑,但从我十余年前开始带团队的那一刻起,我就坚信:要真正理解一名团队成员的绩效水平和潜在发展方向,近距离的、持续的观察是不可或缺的。数据能提供宏观趋势和量化指标,但它往往无法捕捉上下文、细微的工作方式以及隐藏的价值。
那么,究竟应该观察什么?核心在于观察他们交付需求的方式。这种方式不仅揭示了技术能力,更展现了解决问题的态度和责任感。
平均水平的团队成员: 他们能够根据需求内容,保质保量地完成任务。无论是代码质量、功能完整性还是交付速度,都处于需求本身的原始范围内。他们是团队的基石,确保日常运作的顺畅。在 AI 赋能的时代,他们可能能熟练运用 Copilot 等工具提升编码效率,或利用自动化测试框架确保质量,但其工作的边界通常仍由需求文档所定义。
低于平均的团队成员: 除了可能在交付质量上出现问题(如代码缺陷多、需求完成度低),他们还可能带来额外的“成本”。例如,由于理解能力不足导致大量重复沟通、返工,或者对 AI 工具的理解和使用停留在表面,未能有效利用其优势,甚至可能引入新的问题(如 AI 生成代码的潜在漏洞、模型偏见未被识别)。他们的“交付”往往是单向的,缺乏自我检查和优化。
高绩效的团队成员: 他们最突出的点往往是主观能动性(Proactiveness)和强大的责任感(Ownership)。他们不满足于被动地完成任务,而是积极思考如何做得更好、如何超越预期、如何利用最新技术解决深层问题。在 AI 渗透的当下,这种能动性表现为:不仅会用 AI 工具,更能理解其原理、局限性,并探索创新性的应用场景。
端到端交付与责任感:识别高绩效的黄金准则
回到核心问题,如果要对一个全功能团队的成员进行绩效排名,观察他们端到端的交付行为或责任能力(Ownership)是我个人认为最具参考价值的维度。在这一维度下,不同绩效水平的成员会展现出迥异的行为模式。
实例一:Jenkins 流水线与超越式创新
多年前,我带领团队用 Jenkins 搭建测试流水线。当时有一个核心工具需求:将我们用 YAML 描述的流水线配置转换为 XML,然后调用 Jenkins API 去创建或更新流水线,以实现版本化控制。这本身是一个明确且重要的任务。
当时分配到这个任务的组员,不仅快速、高质量地完成了原始需求,还展现了惊人的主观能动性。他没有止步于此,而是主动探索并额外实现了一个功能:通过 Jenkins API 将线上已有的 XML 格式流水线转换回 YAML。这一“逆向工程”的实现,极大程度地简化了后续流水线的代码化配置工作,使得我们能够方便地将老旧配置纳入版本控制体系,并为未来的自动化迁移奠定了基础。这个额外的功能,最初并不在需求列表上,却解决了团队未来可能面临的巨大痛点,显著提升了开发效率和配置的可维护性。这就是高绩效成员超越“完成任务”的体现。
实例二:年轻成员与 AI 时代的深度责任感
我的团队里有一名毕业不久的年轻组员,在接到安全团队针对容器镜像进行持续扫描的需求时,他展现了令人印象深刻的端到端交付能力。在没有我(作为技术负责人)在场持续指导的情况下,他独立完成了整个需求的梳理、技术方案分解、具体实现(包括与 AI 驱动的安全扫描工具集成、数据流处理、结果可视化等)、内部 Demo 以及后续的性能优化。这不仅仅是“完成了任务”,更是对整个“问题-解决方案-交付-优化”链条的全面“拥有”。
在 AI 深度融入的今天,这种责任感有了新的内涵。假设该安全扫描需求涉及到 AI 模型对潜在漏洞的识别:
平均水平的成员可能仅满足于调用 AI 扫描 API,并展示结果。
高绩效的成员则会展现出更深的责任感:
主动评估 AI 模型的局限性: 了解其误报率、漏报率,并探索如何通过规则引擎或人工复核来弥补不足。
优化 AI 模型的使用成本: 考虑到大规模扫描可能产生的推理费用,主动探索模型压缩、边缘推理或批处理优化方案。
数据隐私与合规性: 确保扫描数据,尤其是涉及代码和镜像元数据时,符合公司的隐私政策和行业法规。
结果的可解释性与行动建议: 不仅仅是提供一个“高危”标签,还能深入分析 AI 判断的依据,并给出清晰、可执行的修复建议,甚至主动与安全团队沟通,共同优化 AI 模型的训练数据或推理逻辑。
持续学习与迭代: 关注 AI 安全领域最新进展,主动提出引入新的 AI 检测技术或升级现有模型,以应对不断演进的安全威胁。
这体现的不仅仅是技术能力,更是对“客户”(安全团队)、“产品”(安全扫描服务)和“技术栈”(AI 安全模型)的全面 Ownership。
AI 时代下的绩效维度扩展与客观数据融合
随着人工智能工具和平台日益普及,绩效评估的维度也随之扩展。我们不仅要看传统的代码产出、测试覆盖率、需求的前置/处理时间(Lead Time/Throughput),还需要加入新的考量:
AI 工具的利用率与效率提升: 成员是否能有效利用 Copilot、ChatGPT 等 AI 编程助手提升代码编写速度和质量?他们是否能通过 AI 驱动的测试生成、性能分析工具提高交付效率?这需要观察他们如何与 AI 进行“对话”,如何提炼高质量的 Prompt,以及如何辨别 AI 输出的有效性和准确性。
AI 素养与创新性应用: 成员是否理解基础的 AI 模型概念(如大语言模型、机器学习原理)?他们是否能识别业务中可以被 AI 赋能的场景?他们是否能主动探索将 AI 技术融入现有工作流,实现流程自动化或智能决策?
AI 风险意识与伦理考量: 随着 AI 的应用,数据偏见、隐私、公平性等伦理问题日益凸显。高绩效成员在利用 AI 时,会主动识别并规避潜在的风险,确保 AI 应用的负责任性。
跨职能协作与 AI 共创: AI 项目往往需要数据科学家、MLOps 工程师、产品经理、领域专家等多方协作。高绩效成员能够有效沟通,协调资源,共同推动 AI 解决方案的落地。
结合客观数据:
除了主观观察,客观数据依然是评估的重要补充。在 AI 的辅助下,我们可以更高效地收集和分析这些数据:
代码质量: 利用 AI 驱动的代码审查工具(如 SonarQube 结合 AI 分析),自动识别潜在的 bug、安全漏洞和代码异味,并评估修复效率。
开发效率: 结合 Git 记录、Jira 等项目管理工具数据,分析代码提交频率、Pull Request 的平均合并时间、缺陷修复时间等。AI 可以帮助识别这些数据中的异常模式或潜在瓶颈。
测试覆盖率: 自动化测试报告能够清晰展示测试覆盖情况,AI 甚至可以辅助生成测试用例。
需求处理时间与吞吐量: 通过项目管理工具记录的工时、任务状态流转,分析从需求提出到上线的整体时间周期。AI 可以预测交付时间,并识别哪些环节是最大的延误点。
线上系统稳定性: 监控告警频率、MTTR(平均恢复时间),反映了代码和系统质量的实际表现。
结语:培养 AI 时代下的复合型人才
对全功能团队进行绩效排名,是一个复杂而细致的过程。它绝非简单的量化,而是观察、理解、量化、反馈的循环。最核心的是识别并培养那些具备强大责任感、主观能动性、以及能与 AI 协同共进的复合型人才。他们不仅能完成当前的任务,更能预见未来的挑战,并主动利用最新的技术(包括 AI)去解决问题,持续为团队和产品创造超出预期的价值。
最终的绩效评估结果,不应仅仅是分出高下,更应成为驱动个人成长、优化团队结构、提升整体效能的强大工具。在 AI 浪潮下,能够深度理解并有效驾驭 AI 工具,同时又不失人性化思考和端到端责任感的成员,将是团队最宝贵的财富。通过持续的近距离观察与智能数据分析相结合,我们才能得到一个既能体现当下贡献,又能看到未来潜力的全面评估。
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