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对话 ChatGPT:现象级 AI 应用,将如何阐释「研发效能管理」?

作者:小豆恋语发布时间:2023-02-24

原标题:对话 ChatGPT:现象级 AI 应用,将如何阐释「研发效能管理」?

ChatGPT 已然是 2023 开年至今,互联网上最热的话题没有之一。从去年的 AI 图片生成,到 ChatGPT,再到现在各种基于大模型的应用如雨后春笋般出现……在人们探讨技术无限可能的同时,另一个更深刻的命题也不可回避地浮现出来:

AI 似乎证明了自己有推进生产力变革的能力。那么,谁会是下一个「马车车夫」和「纺织女工」?

深耕互联网多年的知名产品人黄有璨,在自己的公众号里写道,「以前大家一贯认为 AI 会优先取代很多蓝领工种。但万万没想到,当前 GPT 高速进化的背后,实际情况更可能是:一批白领会被优先取代掉。」

假如我们证实了 ChatGPT 可以做翻译、写文案、敲代码、分析数据、总结概要、制作表格……那么,它是威胁还是助力?又或者,类似 ChatGPT 的能力将多大程度地帮助组织提升工作效率?

作为同样致力于探索 AI 在工作场景中应用的团队,LigaAI 对于 ChatGPT 的能力也有许多好奇:ChatGPT 能多大程度地成为研发团队的帮手?事务性工作之外,它「懂」管理吗?在研发效能等略显含糊的话题上,它会给出怎样的答案?

于是,便有了这次「对话」:LigaAI 与 ChatGPT 的研发效能七连问。

开始之前,我们为 ChatGPT 预设了它的角色,以保证其响应内容的范围。

第一部分:研发效能是什么?

Q1:对敏捷团队而言,研发效能是什么?

ChatGPT:对于敏捷团队而言,研发效能指的是团队在实现项目目标的同时,以尽可能短的时间和最少的资源,提供高质量的产品。这包括团队成员的效率、代码质量、沟通效率、团队协作效率等。

研发效能是团队不断改进和优化工作流程的结果,它是团队在实现项目目标的同时,不断提高效率和降低成本的能力。

LigaAI 说两句:第一个问题,我们尝试获得多个不同的回答,却发现 ChatGPT 只是在用不同的方式,将「高质量」「高效率」和「完成项目目标」三个词排列组合。

不得不提的是,基于 GPT-3.5 模型的 ChatGPT 在「内容可读性」上取得了非常大的进步。它能将信息整合成不重复的、阅读通顺的文字和段落,我们甚至很难一眼区分内容是出自人还是机器。

Q2:分别从研发团队和个人的角度,谈谈研发效能的提升如何实现?

ChatGPT:从研发团队的角度,提升研发效能可以通过以下几个方面实现:

采用敏捷开发方法:通过短期迭代和反馈循环,提高项目的效率和质量,提升团队协作效率和创新能力。

精益管理实践:精益管理可以帮助团队识别并去除浪费,提高团队生产力和效率。

冲突指导:设计有效的冲突解决机制,解决分歧和争议,促进团队协作与创新。

技术成长:定期安排培训和学习机会,持续精进技术团队的技能和知识,提高团队整体表现和效率。

研发团队管理:通过清晰的角色定义、责任分配和沟通渠道,管理团队的行动和进度以提高团队效能。

从个人角度看,研发效能的提升可以通过以下方法实现:

技术提升:不断学习和提高个人技术水平,以提高工作效率。

任务管理:通过合理的任务管理方法,提高工作效率。

沟通技巧:通过提高沟通技巧,提高团队协作效率。

时间管理:通过合理的时间管理方法,提高工作效率。

研发效能的提升需要团队和个人共同努力,团队和个人都需要不断学习和提高,才能实现最优的

(P.S.:这里最后三个字就是「最优的」,真的不是小编漏了 0.0)

LigaAI 说两句:别看 ChatGPT 洋洋洒洒地输出了几百字,看似结构清晰、论点充足,但仔细一看问题就出现了:

内容局限性。ChatGPT 根据预先给定的主题范围(敏捷开发、冲突指导、技术成长、研发团队管理、项目管理)提供的回答,有些刻板和单薄。

内容质量低。小编愿称第二段内容为「废话文学天花板」,车轱辘话连轴转,看似有条有理,但有实践意义的指南却一点没提。

完整性不足。尚未触发字数限制的情况下,ChatGPT 不止一次「卡壳下线」,最终只好以不完整的内容匆匆结尾。

第二部分:什么是「正确的事」?

Q3:管理学常说,要先做正确的事,再正确地做事。对研发团队而言,「做正确的事」和「正确地做事」分别指什么?

ChatGPT:「做正确的事」是指团队的研发活动要专注于最关键的任务,致力于最有价值、最有影响力和最相关的项目,而这些项目总是与组织的目标和优先事项保持一致。

「正确地做事」指的是有效且高效地执行工作,包括正确地使用工具和技术、遵循敏捷开发流程和原则、建立良好的沟通机制和团队合作环境、不断提高个人和团队的技能水平等。

追问:再展开说说吧。

ChatGPT:好的。进一步阐述「做正确的事」:

确定优先级并向客户交付价值:了解客户的需求和痛点,并利用有效信息确定团队工作的优先次序;灵活响应变化的客户需求和反馈,并根据需要不断调整优先排序。

与组织目标和优先事项保持一致:团队的工作应与组织的总体目标和优先事项保持一致。这有助于确保团队在正确的方向上集中发力,能更好地促成组织成功。

定期评估和调整:团队应定期评估工作的优先事项并根据利益相关者的反馈、市场动态和业务要求,调整方法。这有助于确保团队始终致力于最有价值的、有影响的和相关的项目。

进一步阐述「正确地做事」:

有效且高效地工作:使用最佳实践和经过验证的方法,交付高质量的结果,其中包含对持续改进、协作和透明度的关注,以及使用数据和指标推动决策并衡量进展。

采用敏捷思维和实践:敏捷方法旨在支持团队以迭代和增量的方式为客户交付价值,并响应变化。采用敏捷思维和实践可以让团队更加灵活和反应迅速。

衡量和分析绩效:定期衡量绩效水平并分析其结果,确定待改进空间并持续改进。这有助于确保团队始终以最有效和高效的方式工作,并交付满足客户需求的高质量结果。

LigaAI 说两句:用中文描述这个问题时,ChatGPT 再一次出现了内容中断的情况,于是我们尝试用英文提问,这才顺利得到上面的结果。

段落内容的灵活性和质量依旧有很大的优化空间,但令人惊喜的是,在缺乏清晰的追问描述的情况下,ChatGPT 也能很好地理解上下文,并给出高度相关的回答。

Q4:是否存在可靠的数据指标,可以判断团队是否在做「正确的事」?

ChatGPT:有几个指标可以用来判断研发团队是否在做「正确的事」:

客户反馈:包括

调查、用户测试和来自客户的其他形式的直接反馈。

业务指标:收入、线索拉新和留存以及市场份额等关键业务指标,可以提供团队价值交付的高级图景。

功能活跃度:衡量用户对新功能的采用和接纳程度,了解团队解决问题和交付价值的能力。

产品使用情况:分析产品使用模式和用户行为,确定优化空间和价值领域机会。

上线周期:衡量团队交付新功能的速度,反映团队的效率和效力。

开发成本:衡量开发和交付新功能的成本,用于评估团队的效率和效力。

这些是几个用于判断研发团队的价值提供的数据指标,而具体指标的选择将取决于企业和产品的独特需求和目标。

LigaAI 说两句:在最初设想中,ChatGPT 应该从技术管理者或者 C-Level 的视角,考虑企业经营等更多维度的内容。但是,最后的效果好像不是这样 TAT

同时还出现了一个新的问题:ChatGPT 似乎在信息处理上不太严谨。描述的后置语中重复程度最高的两个词分别是「交付价值」和「效率和效力」,而「效率和效力」却不是「做正确的事」的考虑内容。

P.S.:为了更好地阅读体验,后续内容均对 ChatGPT 的回答进行适当删减。

Q5:技术管理者如何保证敏捷团队始终在做「正确的事」?

ChatGPT:作为技术管理者,你可以采取几个步骤来确保敏捷团队始终在「做正确的事」:

清楚地定义产品愿景和目标:让团队了解他们正在努力构建的目标和原因。

制定有效的敏捷流程:可以让团队的任务分配和执行更加有序。

培养协作和沟通的文化:确保团队对产品愿景和目标理解一致,并能为客户提供最大价值。

授权团队自己做决定:赋予开发团队梳理产品待办列表和确定优先顺序的自主权。

定期审查和维护待办列表:待办需求应与产品愿景和目标保持一致。

定期衡量和跟踪关键指标:使用客户反馈、业务指标和产品使用情况等关键指标,衡量团队交付的价值。

LigaAI 说两句:ChatGPT 对 6 个步骤的先后次序处理超出我们的预期。它并不是简单地检索、整理和组织信息,甚至于小编好像真的能感受到 AI 的「思考」过程 °o°

第三部分:高效能的文化建设

Q6:问一个「组织文化建设」相关的问题:高效能的研发团队的组织文化是什么样的?

ChatGPT:高效能的研发团队,其组织文化具备几个关键表征:

清晰的沟通和协作

持续改进

目标清晰统一

成员自主

信任和透明度

以客户为中心

总之,高效能的研发组织文化创造了一个积极、高效的工作环境,支持创新并推动成果。

LigaAI 说两句:在设计问题时,我们特意加入了具体的相关前置语,明确接下来的问题将围绕「组织文化建设」展开,引导 ChatGPT 给出更符合期待、更切题的回答。

Q7:开发、测试、产品经理和外部伙伴之间总是不可避免地存在误解和理解偏差。不同角色之间的清晰沟通和高效协作,应该如何实现?

ChatGPT:可以通过以下几种方法实现清晰的沟通和高效的协作:

建立有效的沟通渠道和协议:通过每日站会、回顾会和清晰的文档,同步项目更新、进度和潜在障碍。

优化流程和程序:消除协作和沟通的混乱情况,确保每个人都按照相同的标准工作。

明确角色和职责:明确定义每个成员的角色和职责,避免重叠和混淆,有助于消除误解。

培养信任和透明的文化:通过定期分享和公开讨论,鼓励团队公开讨论想法、挑战和机遇。

实施敏捷方法:Scrum 或看板等敏捷方法可以提供结构化的项目管理方法,促进团队更紧密高效地协作。

组建跨职能团队:跨职能团队可以确保每个人都了解项目大局并可以有效协作。

强调持续学习:鼓励成员不断学习新技能和新技术,在硬实力上减少误解并促进协作。

采用协作工具:选择合适的项目管理、远程办公和研发协作等软件,帮助团队更有效地沟通和协作。

LigaAI 说两句:这是一个实操性很强的具体场景问题,而 ChatGPT 的表现也很值得探讨。

对沟通渠道、信息透明、敏捷开发和工具应用等主题,AI 能够根据丰富的示例和文章整理出可操作建议;而流程优化、团队建设、持续学习等高度依赖个人实践经验和总结的话题,ChatGPT 的回答则不免空泛。

此次对话期间,LigaAI 不止一次地感叹 GPT-3.5 模型惊人的语言能力。相比初代 GPT-3,现在的 ChatGPT 语言流畅通顺、结构框架清晰,虽然「卡壳掉线」的情况偶有发生,但是在语言建模、指令微调和思维链等方面的表现已足以称得上「真正的人工智能」。

当然,ChatGPT 也存在一些局限:内容准确性难以保证、质量不稳定、空泛建议多而实操性不高、不够灵活等等。输出的内容质量和篇幅长度不成比例时,会让人有种「嘴碎又倔强」的感觉。

此外,在与 ChatGPT 不断周旋的过程中,LigaAI 发现想要发挥 ChatGPT 最大的能力,让 AI 言之有物,「有效提问」非常重要。使用清晰、具体且聚焦的提示词(Prompt)规束 AI 生成的范围和内容,不断修改和优化提示词,逐步获得更好的输出结果;这也是一个不断学习和调优的过程。

让我们回到文章开头的两个问题:

对于企业和研发团队而言,ChatGPT 究竟是威胁还是助力?

同 ChatGPT 一般的 AI 能力将多大程度地帮助组织提升工作效率?

强大如 ChatGPT 的 AI 能力体现在可以快速地在巨量的语料库中,搜集、梳理并总结生成流通度最高的内容范式,为知识工作者提供成熟的、可借鉴的框架与知识,极大程度地提高信息粗炼的效率,进一步成为生产力提效工具。

而那些切实为(研发)组织和企业创造价值的,是对信息的判断和取舍、对知识体系的构想和搭建、对实现目标的判断和决策,而这些正是(当前的)ChatGPT 无法规避的缺陷。

所以,ChatGPT 火了,有谁的「饭碗」要保不住了吗?

不会的。以 ChatGPT 为首的通用人工智能应用,是个人和企业的生产力加速器,是能让我们牢牢抓紧饭碗的强力胶。

它们可以将我们从耗时费力的「粗采型任务」中解放出来,帮我们完成简单又繁琐的数据收集和预处理工作,让我们有更多时间去梳理逻辑、构想创意、分析利弊,更高效地创造价值,实现价值(就像新一代智能研发协作平台 LigaAI 为广大开发者和研发团队带去的价值一样)。

让工作和生活更加便利,释放更多生产力,才是先进技术存在的意义。

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