在前一篇文章中,我們從 DORA 2025 報告的整體視角,梳理了 AI 研發效能的現狀與挑戰。這一篇,我們將深入分析報告中提出的“七類團隊畫像”,通過團隊畫像診斷幫助中高層管理者與 PMO 精準識別團隊在 AI 引入過程中的優劣勢,為進一步制定符合團隊實際情況的 AI 研發效能提升路徑提供理論支持和實踐指南。
本文聚焦關鍵詞:DORA 2025 報告、AI 輔助開發、AI 研發效能、軟
作者:
vivo 互聯網研發效能團隊
Yang Peng、Huang Fengjin
本文介紹了vivo互聯網研發效能平台建設與最佳實踐的話題,將分為4個部分與大家分享,分別是研發效能提升的背景與挑戰、關鍵場景技術,以及在項目案例中的實踐與效果,最後也將和大家探討未來在研發效能提升上的一些規劃與思考。
一、互聯網研發挑戰與方案
隨着互聯網業務的快速發展,業務規模和用户體量在不斷擴張,在如
DORA 2025 報告指出:AI 採用率上升可能伴隨吞吐與穩定波動,根因在於交付基本功與治理護欄沒跟上。本文用 DORA×SPACE 給 PMO 一套 AI 研發效能度量路線圖:先對齊口徑,再做可對照試點,最後規模化治理,並説明如何把 AI 放進研發管理流程、跑成持續改進閉環。
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一套可複用的 AI 研發效能度量指標體系:DORA(結果)× SPACE(機制)
一條從 0
在中國企業數字化轉型實踐中,“開發提速卻交付不穩定”、“流程優化反覆無果”“AI 工具堆疊卻難見實效”是常見痛點。DORA 2025 報告提示我們:只有將 AI 有機融入價值流管理(VSM)和端到端研發流程,才能真正實現可持續的 AI 研發效能 提升。本文從項目治理與組織效能視角出發,系統解析 AI 如何驅動價值流轉型,並提出可執行的實踐路徑。
價值流管理與端到端效能的現實困境
在大多數團隊中,引