對話 ChatGPT:現象級 AI 應用,將如何闡釋「研發效能管理」?

語言: CN / TW / HK

ChatGPT 已然是 2023 開年至今,網際網路上最熱的話題沒有之一。從去年的 AI 圖片生成,到 ChatGPT,再到現在各種基於大模型的應用如雨後春筍般出現……在人們探討技術無限可能的同時,另一個更深刻的命題也不可迴避地浮現出來:

AI 似乎證明了自己有推進生產力變革的能力。那麼,誰會是下一個「馬車車伕」和「紡織女工」?

深耕網際網路多年的知名產品人黃有璨,在自己的公眾號裡寫道,「以前大家一貫認為 AI 會優先取代很多藍領工種。但萬萬沒想到,當前 GPT 高速進化的背後,實際情況更可能是:一批白領會被優先取代掉。」

假如我們證實了 ChatGPT 可以做翻譯、寫文案、敲程式碼、分析資料、總結概要、製作表格……那麼,它是威脅還是助力? 又或者,類似 ChatGPT 的能力將多大程度地幫助組織提升工作效率?

作為同樣致力於探索 AI 在工作場景中應用的團隊,LigaAI 對於 ChatGPT 的能力也有許多好奇:ChatGPT 能多大程度地成為研發團隊的幫手?事務性工作之外,它「懂」管理嗎?在研發效能等略顯含糊的話題上,它會給出怎樣的答案?

於是,便有了這次「對話」:LigaAI 與 ChatGPT 的研發效能七連問


開始之前,我們為 ChatGPT 預設了它的角色,以保證其響應內容的範圍。

第一部分:研發效能是什麼?

Q1:對敏捷團隊而言,研發效能是什麼?

ChatGPT: 對於敏捷團隊而言,研發效能指的是團隊在實現專案目標的同時,以儘可能短的時間和最少的資源,提供高質量的產品。這包括團隊成員的效率、程式碼質量、溝通效率、團隊協作效率等。

研發效能是團隊不斷改進和優化工作流程的結果,它是團隊在實現專案目標的同時,不斷提高效率和降低成本的能力。

LigaAI 說兩句: 第一個問題,我們嘗試獲得多個不同的回答,卻發現 ChatGPT 只是在用不同的方式,將「高質量」「高效率」和「完成專案目標」三個詞排列組合。

不得不提的是,基於 GPT-3.5 模型的 ChatGPT 在「內容可讀性」上取得了非常大的進步。它能將資訊整合成不重複的、閱讀通順的文字和段落,我們甚至很難一眼區分內容是出自人還是機器。

Q2:分別從研發團隊和個人的角度,談談研發效能的提升如何實現?

ChatGPT: 從研發團隊的角度,提升研發效能可以通過以下幾個方面實現:

  1. 採用敏捷開發方法:通過短期迭代和反饋迴圈,提高專案的效率和質量,提升團隊協作效率和創新能力.
  2. 精益管理實踐:精益管理可以幫助團隊識別並去除浪費,提高團隊生產力和效率。
  3. 衝突指導:設計有效的衝突解決機制,解決分歧和爭議,促進團隊協作與創新。
  4. 技術成長:定期安排培訓和學習機會,持續精進技術團隊的技能和知識,提高團隊整體表現和效率。
  5. 研發團隊管理:通過清晰的角色定義、責任分配和溝通渠道,管理團隊的行動和進度以提高團隊效能。

從個人角度看,研發效能的提升可以通過以下方法實現:

  1. 技術提升:不斷學習和提高個人技術水平,以提高工作效率。
  2. 任務管理:通過合理的任務管理方法,提高工作效率。
  3. 溝通技巧:通過提高溝通技巧,提高團隊協作效率。
  4. 時間管理:通過合理的時間管理方法,提高工作效率。

研發效能的提升需要團隊和個人共同努力,團隊和個人都需要不斷學習和提高,才能實現最優的

(P.S.:這裡最後三個字就是「最優的」,真的不是小編漏了 0.0)

LigaAI 說兩句:別看 ChatGPT 洋洋灑灑地輸出了幾百字,看似結構清晰、論點充足,但仔細一看問題就出現了:

  1. 內容侷限性。 ChatGPT 根據預先給定的主題範圍(敏捷開發、衝突指導、技術成長、研發團隊管理、專案管理)提供的回答,有些刻板和單薄。
  2. 內容質量低 小編願稱第二段內容為「廢話文學天花板」,車軲轆話連軸轉,看似有條有理,但有實踐意義的指南卻一點沒提。
  3. 完整性不足。 尚未觸發字數限制的情況下,ChatGPT 不止一次「卡殼下線」,最終只好以不完整的內容匆匆結尾。

第二部分:什麼是「正確的事」?

Q3:管理學常說,要先做正確的事,再正確地做事。對研發團隊而言,「做正確的事」和「正確地做事」分別指什麼?

ChatGPT: 「做正確的事」是指團隊的研發活動要專注於最關鍵的任務,致力於最有價值、最有影響力和最相關的專案,而這些專案總是與組織的目標和優先事項保持一致。

「正確地做事」指的是有效且高效地執行工作,包括正確地使用工具和技術、遵循敏捷開發流程和原則、建立良好的溝通機制和團隊合作環境、不斷提高個人和團隊的技能水平等。

追問:再展開說說吧。

ChatGPT: 好的。進一步闡述「做正確的事」:

  • 確定優先順序並向客戶交付價值:瞭解客戶的需求和痛點,並利用有效資訊確定團隊工作的優先次序;靈活響應變化的客戶需求和反饋,並根據需要不斷調整優先排序。
  • 與組織目標和優先事項保持一致:團隊的工作應與組織的總體目標和優先事項保持一致。這有助於確保團隊在正確的方向上集中發力,能更好地促成組織成功。
  • 定期評估和調整:團隊應定期評估工作的優先事項並根據利益相關者的反饋、市場動態和業務要求,調整方法。這有助於確保團隊始終致力於最有價值的、有影響的和相關的專案。

進一步闡述「正確地做事」:

  • 有效且高效地工作:使用最佳實踐和經過驗證的方法,交付高質量的結果,其中包含對持續改進、協作和透明度的關注,以及使用資料和指標推動決策並衡量進展。
  • 採用敏捷思維和實踐:敏捷方法旨在支援團隊以迭代和增量的方式為客戶交付價值,並響應變化。採用敏捷思維和實踐可以讓團隊更加靈活和反應迅速。
  • 衡量和分析績效:定期衡量績效水平並分析其結果,確定待改進空間並持續改進。這有助於確保團隊始終以最有效和高效的方式工作,並交付滿足客戶需求的高質量結果。

LigaAI 說兩句:用中文描述這個問題時,ChatGPT 再一次出現了內容中斷的情況,於是我們嘗試用英文提問,這才順利得到上面的結果。

段落內容的靈活性和質量依舊有很大的優化空間,但令人驚喜的是,在缺乏清晰的追問描述的情況下,ChatGPT 也能很好地理解上下文,並給出高度相關的回答。

Q4:是否存在可靠的資料指標,可以判斷團隊是否在做「正確的事」?

ChatGPT: 有幾個指標可以用來判斷研發團隊是否在做「正確的事」:

  • 客戶反饋:包括調查、使用者測試和來自客戶的其他形式的直接反饋。
  • 業務指標:收入、線索拉新和留存以及市場份額等關鍵業務指標,可以提供團隊價值交付的高階圖景。
  • 功能活躍度:衡量使用者對新功能的採用和接納程度,瞭解團隊解決問題和交付價值的能力。
  • 產品使用情況:分析產品使用模式和使用者行為,確定優化空間和價值領域機會。
  • 上線週期:衡量團隊交付新功能的速度,反映團隊的效率和效力。
  • 開發成本:衡量開發和交付新功能的成本,用於評估團隊的效率和效力。

這些是幾個用於判斷研發團隊的價值提供的資料指標,而具體指標的選擇將取決於企業和產品的獨特需求和目標。

LigaAI 說兩句:在最初設想中,ChatGPT 應該從技術管理者或者 C-Level 的視角,考慮企業經營等更多維度的內容。但是,最後的效果好像不是這樣 TAT

同時還出現了一個新的問題:ChatGPT 似乎在資訊處理上不太嚴謹。 描述的後置語中重複程度最高的兩個詞分別是「交付價值」和「效率和效力」,而「效率和效力」卻不是「做正確的事」的考慮內容。

P.S.:為了更好地閱讀體驗,後續內容均對 ChatGPT 的回答進行適當刪減。

Q5:技術管理者如何保證敏捷團隊始終在做「正確的事」?

ChatGPT: 作為技術管理者,你可以採取幾個步驟來確保敏捷團隊始終在「做正確的事」:

  • 清楚地定義產品願景和目標:讓團隊瞭解他們正在努力構建的目標和原因。
  • 制定有效的敏捷流程:可以讓團隊的任務分配和執行更加有序。
  • 培養協作和溝通的文化:確保團隊對產品願景和目標理解一致,並能為客戶提供最大價值。
  • 授權團隊自己做決定:賦予開發團隊梳理產品待辦列表和確定優先順序的自主權。
  • 定期審查和維護待辦列表:待辦需求應與產品願景和目標保持一致。
  • 定期衡量和跟蹤關鍵指標:使用客戶反饋、業務指標和產品使用情況等關鍵指標,衡量團隊交付的價值。

LigaAI 說兩句:ChatGPT 對 6 個步驟的先後次序處理超出我們的預期。它並不是簡單地檢索、整理和組織資訊,甚至於小編好像真的能感受到 AI 的「思考」過程 °o°

第三部分:效能的文化建設

Q6:問一個「組織文化建設」相關的問題:高效能的研發團隊的組織文化是什麼樣的?

ChatGPT: 高效能的研發團隊,其組織文化具備幾個關鍵表徵:

  • 清晰的溝通和協作
  • 持續改進
  • 目標清晰統一
  • 成員自主
  • 信任和透明度
  • 以客戶為中心

總之,高效能的研發組織文化創造了一個積極、高效的工作環境,支援創新並推動成果。

LigaAI 說兩句:在設計問題時,我們特意加入了具體的相關前置語,明確接下來的問題將圍繞「組織文化建設」展開,引導 ChatGPT 給出更符合期待、更切題的回答。

Q7:開發、測試、產品經理和外部夥伴之間總是不可避免地存在誤解和理解偏差。不同角色之間的清晰溝通和高效協作,應該如何實現?

ChatGPT: 可以通過以下幾種方法實現清晰的溝通和高效的協作:

  • 建立有效的溝通渠道和協議:通過每日站會、回顧會和清晰的文件,同步專案更新、進度和潛在障礙。
  • 優化流程和程式:消除協作和溝通的混亂情況,確保每個人都按照相同的標準工作。
  • 明確角色和職責:明確定義每個成員的角色和職責,避免重疊和混淆,有助於消除誤解。
  • 培養信任和透明的文化:通過定期分享和公開討論,鼓勵團隊公開討論想法、挑戰和機遇。
  • 實施敏捷方法:Scrum 或看板等敏捷方法可以提供結構化的專案管理方法,促進團隊更緊密高效地協作。
  • 組建跨職能團隊:跨職能團隊可以確保每個人都瞭解專案大局並可以有效協作。
  • 強調持續學習:鼓勵成員不斷學習新技能和新技術,在硬實力上減少誤解並促進協作。
  • 採用協作工具:選擇合適的專案管理、遠端辦公和研發協作等軟體,幫助團隊更有效地溝通和協作。

LigaAI 說兩句:這是一個實操性很強的具體場景問題,而 ChatGPT 的表現也很值得探討。

對溝通渠道、資訊透明、敏捷開發和工具應用等主題,AI 能夠根據豐富的示例和文章整理出可操作建議;而流程優化、團隊建設、持續學習等高度依賴個人實踐經驗和總結的話題,ChatGPT 的回答則不免空泛。


此次對話期間,LigaAI 不止一次地感嘆 GPT-3.5 模型驚人的語言能力。相比初代 GPT-3,現在的 ChatGPT 語言流暢通順、結構框架清晰,雖然「卡殼掉線」的情況偶有發生,但是在語言建模、指令微調和思維鏈等方面的表現已足以稱得上真正的人工智慧」

當然,ChatGPT 也存在一些侷限:內容準確性難以保證、質量不穩定、空泛建議多而實操性不高、不夠靈活等等。輸出的內容質量和篇幅長度不成比例時,會讓人有種「嘴碎又倔強」的感覺。

此外,在與 ChatGPT 不斷周旋的過程中,LigaAI 發現想要發揮 ChatGPT 最大的能力,讓 AI 言之有物,「有效提問」非常重要。使用清晰、具體且聚焦的提示詞(Prompt)規束 AI 生成的範圍和內容,不斷修改和優化提示詞,逐步獲得更好的輸出結果;這也是一個不斷學習和調優的過程。

讓我們回到文章開頭的兩個問題

👉 對於企業和研發團隊而言,ChatGPT 究竟是威脅還是助力?

👉 同 ChatGPT 一般的 AI 能力將多大程度地幫助組織提升工作效率?

強大如 ChatGPT 的 AI 能力體現在可以快速地在巨量的語料庫中,蒐集、梳理並總結生成流通度最高的內容範式,為知識工作者提供成熟的、可借鑑的框架與知識,極大程度地提高資訊粗煉的效率,進一步成為生產力提效工具。

而那些切實為(研發)組織和企業創造價值的,是對資訊的判斷和取捨、對知識體系的構想和搭建、對實現目標的判斷和決策,而這些正是(當前的)ChatGPT 無法規避的缺陷。

所以,ChatGPT 火了,有誰的「飯碗」要保不住了嗎?

不會的。以 ChatGPT 為首的通用人工智慧應用,是個人和企業的生產力加速器,是能讓我們牢牢抓緊飯碗的強力膠。

它們可以將我們從耗時費力的「粗採型任務」中解放出來,幫我們完成簡單又繁瑣的資料收集和預處理工作,讓我們有更多時間去梳理邏輯、構想創意、分析利弊,更高效地創造價值,實現價值(就像新一代智慧研發協作平臺 LigaAI 為廣大開發者和研發團隊帶去的價值一樣)。

讓工作和生活更加便利,釋放更多生產力,才是先進技術存在的意義。

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