Gigster副總裁Cory Hymel指出，AI驅動的數據指標在衡量和提升工程團隊績效方面起著關鍵作用，為2024年的更大適應性和成功奠定了基礎。
商界領袖對於他們的工程團隊的活動以及技術資源的使用程度，直到最近都表現出令人驚訝的低了解程度。然而，隨著2024年科技組織對變化需求的增加，領導者不再滿足於對工程團隊的資訊一無所知。他們正在積極尋找方法來提高對內部開發團隊、合作夥伴和合約工作貢獻的透明度。
預計到2024年，數據驅動的績效評估將成為技術領導者更好洞察員工隊伍、識別最佳表現員工並做出明智決策的重要工具。這種方法將幫助他們更好地應對不斷變化的需求。
根據最近的Gartner研究，約65%的企業領導人認為他們現在所做的決策比兩年前更加複雜，而53%的人表示他們現在面臨更高的壓力來證明這些決策的合理性。然而，令人遺憾的是，只有33%的大型企業擁有分析師來執行決策智慧的實踐。
在涉及工程團隊時，增加的複雜性源於開發團隊的來源和組裝方式的變化，以及對快速適應新技術、削減成本和提高績效的需求增加的壓力。科技組織不再依賴辦公室團隊，而是傾向於混合員工完成項目，包括遠端員工、承包商、外部機構和合作夥伴。因此，管理者在評估和管理人才時只能依賴傳統定性方法去考慮最顯眼的員工。
同時，開發團隊正被拉向許多不同的方向，因為企業需要適應AI和其他新興技術的持續顛覆，以及推出新功能和產品的需求。在無法很好地了解個人或團隊貢獻的情況下，經理如何評估各種專案的績效?
實際上，只有一部分資料可以解決工程績效中的可見性問題，這也是為什麼人們認為不可能衡量開發團隊的績效。作為一個工程師，你需要深入了解並理解日常活動和程式碼承諾，以了解正在進行的工作、優先考慮的事項，並確保你的工程師團隊與更大的業務策略保持一致。
當公司僅僅關注產量或花費的時間時，他們只能得到情況的一部分資訊。為了獲得開發團隊績效的客觀、全面的視圖，需要追蹤數十個特徵和測量。
這種整體觀點的成功需要提供策略和戰術洞察力。公司在2023年意識到對工程師戰術觀點的需求，並需要更多。為了做出決策，評估團隊和個人的績效，可靠、客觀的績效數據是不可或缺的。
然而，隨著科技領導者希望在2024年填補這一缺口，他們將開始認識到他們對開發團隊績效的策略觀點存在差距。衡量個人的貢獻是有價值的，但如果你沒有收集對整個軟體開發生命週期的見解並確定改進流程的方法，任何更改都只會加劇你的問題。 2024年是探索數據驅動方式以更好地了解你的團隊和流程的一年。
隨著對提高工程師績效的數據驅動策略的需求增加，追蹤工程師的技術也得到了進展。 AI現在可以用於更有效地分析來自數十個不同性能指標的數據，並創建單一的整體視圖，這一客觀的性能數據使你能夠找到瓶頸，調整你的團隊，並複製頂級製作人。
史丹佛大學最近的一項研究調查了演算法評估作為衡量工程師表現的工具的效果。研究發現，許多自由工作者更喜歡接受AI的評估，而不是潛在的有偏見的人類經理。當評估如何運作並且表現出績效指標的一致性時，這種偏好甚至更高。
變得更加數據驅動，使用AI來衡量開發團隊的表現不會解決任何問題，它將提供更大的可見性，讓科技領導者學習他們不知道的東西，並開始提出正確的問題。
與我們合作的一些客戶正在使用這些AI支援的績效指標，以獲得更大的透明度，了解他們的工程團隊和合作夥伴正在做什麼。其他人則用它來比較供應商，看看哪些供應商貢獻最大。一些公司正在尋找方法來幫助改善苦苦掙扎的工程師的表現，並調整他們現有的流程以提供幫助。
這些目標表明，2024年將為勞動力帶來更大的靈活性，以快速適應不斷變化的需求。一旦公司對其技術資源有了更客觀、更全面的看法，他們就會開始組建最能滿足他們需求的分散的團隊，這可能意味著對外包和遠端員工的依賴程度更高。這可能意味著更多的公司採用彈性人員配置來提高開發成本和速度。
雖然仍在確定你理想的工程組織在2024年會是什麼樣子，但很明顯，你需要完全了解你目前的組織正在做什麼，然後才能做出任何改變。你的團隊在做什麼，誰是你表現最好的人，在你的開發過程中哪些是有效的，哪些是無效的?演算法效能指標是回答這些問題和創建明年所需的數據驅動的工程團隊的重要第一步。
2024年將是科技業又一個重大變革的一年。確保你的組織擁有智能適應這些變化所需的洞察力。
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