Fast 20 Technologie-, Finanz- und Pharmaunternehmen haben neue Methoden für das F&E-Leistungsmanagement implementiert und ermutigende erste Ergebnisse erzielt.
- Von Kunden gemeldete Produktmängel werden um 20–30 % reduziert;
- Mitarbeitererfahrungsbewertung um 20 % gestiegen;
- Die Kundenzufriedenheitswerte stiegen um 60 Prozentpunkte.
Große Modelle und AIGC-Technologie haben ein neues Paradigma in der Softwareentwicklung hervorgebracht und auch die Komplexität des F&E-Managements stark ansteigen lassen. Obwohl die Forschung behauptet, dass generative KI- Tools wie Copilot “
In der Quasi-„KI-Ära“ wird „KI + F&E-Effizienz“ wahrscheinlich zu einem wichtigen Faktor für den Aufbau zentraler Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Wie man die Arbeitseffizienz und Produktivität von Entwicklern und F&E-Teams wissenschaftlich, umfassend und genau messen kann, ist ein wichtiger Vorschlag im F&E-Effektivitätsmanagement.
In einer aktuellen Studie hat McKinsey die beiden bestehenden Sätze von Produktivitätsindikatormodellen erweitert und ergänzt, um eine End-to-End-Ansicht der Arbeitseffizienz und Produktivität von Entwicklern zu erstellen. In dem Bericht heißt es, dass die Methode einfach über Fragebögen oder in F&E-Management-Tools eingebettete Prozessdaten eingesetzt werden kann, ohne dass ein großer Technologie-Stack oder Werkzeugausrüstung eingeführt werden muss.
McKinsey: Entwicklerproduktivität und Produktivitätsansicht
Basierend auf dem DORA-Indikator und dem SPACE-Indikator erweiterte und ergänzte McKinsey vier chancenorientierte Metriken (Opportunity-fokussierte Metriken), klassifizierte und aggregierte alle Indikatoren nach Systemebene, Teamebene und individueller Ebene und erhielt schließlich den endgültigen A-Entwickler Produktivität und Produktivitätsansicht darüber, wie Sie die Art und Weise, wie Ihr Produkt geliefert wird, verbessern können und welchen Wert diese Verbesserung hat.
Quelle | „Ja, Sie können die Entwicklerproduktivität messen“
01 DORA-Anzeige
DORA-Indikatoren werden vom DevOps-Forschungs- und Evaluierungsteam von Google nach jahrelanger Forschung und Analyse vorgeschlagen. Sie stellen den quantitativen Managementrahmen dar, der den Standards im Technologiebereich am nächsten kommt. Sie eignen sich gut für die Messung von F&E-Ergebnissen.
DORA-Indikatoren umfassen zwei Aspekte: Durchsatz und Stabilität und umfassen vier Schlüsselindikatoren: Bereitstellungshäufigkeit, Änderungsvorlaufzeit, Dienstwiederherstellungszeit und Änderungsfehlerrate. Wenn der DORA-Indikator unbefriedigende Ergebnisse liefert, bedeutet das, dass die Ursache des Problems untersucht werden muss, was oft viel Zeit in Anspruch nimmt.
Quelle | „State of DevOps Report 2022“
02 SPACE- Anzeige
Der SPACE-Indikator wurde von GitHub und Microsoft Research vorgeschlagen, um den DORA-Indikator zu verbessern. SPACE ist die Abkürzung für Satisfaction, Performance, Activity, Communication und Efficiency; jede Dimension enthält mehrere unterschiedliche Indikatoren, die auf Einzel-, Team- oder Systemebene anwendbar sind .
- Zufriedenheit und Wohlbefinden Zufriedenheit und Wohlbefinden
- Leistung
- Aktivitätsaktivität
- Kommunikation und Zusammenarbeit Kommunikation und Zusammenarbeit
- Effizienz und Durchfluss Effizienz und Durchfluss
Unter Berücksichtigung einer persönlichen Perspektive (insbesondere der Entwicklerzufriedenheit) ist die SPACE-Metrik ein guter Hinweis darauf, ob eine Organisation optimiert ist.
03 Chancenorientierte Indikatoren
McKinsey führte eine detaillierte Beobachtung des F&E-Prozesses aus mehreren Perspektiven durch und schlug vier chancenorientierte Indikatoren vor: interne/externe F&E-Zykluszeit, Entwicklergeschwindigkeitsindex, Beitragsanalyse und Talentfähigkeitsbewertung.
Quelle | „Ja, Sie können die Entwicklerproduktivität messen“
1. In Forschung und Entwicklung aufgewendete Zeit des inneren/äußeren Kreislaufs: Aufgewandte Zeit des inneren/äußeren Kreislaufs
In dem Bericht heißt es, dass der gesamte Softwareentwicklungsprozess als zwei Zyklen betrachtet werden kann, um bestimmte Verbesserungsbereiche zu identifizieren. Die innere F&E-Schleife umfasst Aktivitäten, die in direktem Zusammenhang mit der Erstellung eines Produkts stehen: Codierung, Erstellung und Komponententests; die äußere Schleife umfasst andere Aufgaben, die Entwickler ausführen müssen, um den Code in die Produktion zu bringen: Integration, Integrationstests, Freigabe und Bereitstellung.
Quelle | „Ja, Sie können die Entwicklerproduktivität messen“
Für Entwickler ist der innere Kreislauf der Prozess der Produktentwicklung und der direkten Wertgenerierung, während der äußere Kreislauf zwar notwendig, aber voller komplizierter und trivialer Dinge ist. Daher sollten Unternehmen aus Produktivitäts- und persönlicher Erfahrungssicht die Out-Loop-Tools und die Automatisierung so weit wie möglich verbessern, damit Entwickler mehr Zeit in Inner-Loop-Aktivitäten investieren können . Unter ihnen streben Top-Technologieunternehmen danach, dass Entwickler bis zu 70 % ihrer Zeit mit Inner-Loop-Aktivitäten verbringen.
2. Entwicklergeschwindigkeitsindex: Entwicklergeschwindigkeitsindex
Die Developer Velocity Index (DVI)-Studie ist eine Umfrage, die Unternehmenstechnologie, Arbeitspraktiken und organisatorische Unterstützung misst.
DVI umfasst 46 treibende Faktoren in drei Hauptaspekten und 13 Kompetenzbereichen und wird durch den gewichteten Durchschnitt dieser 46 Einflussfaktoren ermittelt, der mit Kollegen verglichen werden kann. Dieser Vergleich kann dabei helfen, bestimmte Bereiche mit Chancen zu identifizieren, z. B. Backlog-Management, Tests oder Sicherheit und Compliance.
Quelle | „Forschungsbericht zur Developer Velocity (DVI)“
3. Beitragsanalyse: Beitragsanalyse
Die Bewertung des Beitrags einer Person zum Rückstand des Teams (Daten aus F&E-Management-Tools wie LigaAI abrufen und die Daten mithilfe proprietärer Algorithmen normalisieren) kann dazu beitragen, Trends aufzudecken, die die Optimierung der Teamfähigkeiten behindern, und den Teamleitern ein Gefühl für den Output zu geben. Klare Erwartungen zur Verbesserung der Leistung .
Darüber hinaus hilft es Managern, Möglichkeiten zur Verbesserung persönlicher Fähigkeiten oder Schulungen zu erkennen und die Rollen-/Aufgabenverteilung innerhalb des Teams zu überdenken. Zum Beispiel, ob Qualitätssicherungstester genügend Arbeit haben.
4. Bewertung der Talentfähigkeit: Bewertung der Talentfähigkeit
Der Score ist eine Zusammenfassung der Kenntnisse, Fähigkeiten und Fertigkeiten einer Person für eine bestimmte Organisation, basierend auf einer branchenüblichen Kompetenzkarte. Idealerweise sollten Organisationen eine „Diamantverteilung“ anstreben, bei der die Mehrheit der Entwickler im mittleren Leistungsbereich liegt. Dies kann dazu beitragen, Einblicke in Coaching- und Weiterbildungsmöglichkeiten zu gewinnen, und kann im Extremfall ein Überdenken der Talentstrategien erfordern.
#Schreiben Sie am Ende
Letzte Woche kündigte OpenAI eine Reihe wichtiger Technologie- und Produktaktualisierungen wie GPTs, Assistants API und GPT-4 Turbo-Modell an, die den KI-Kreis erneut zum Kochen bringen.
Es ist fast absehbar, dass die AIGC-Technologie und die auf großen Modellen basierenden Anwendungen nach und nach in die tägliche Arbeit von Entwicklern und F&E-Teams integriert werden und Teil der DNA des Teams werden. Angesichts der bedrohlichen KI-Welle müssen F&E-Manager dringend ein wissenschaftliches Messindexsystem einrichten, um intuitivere Einblicke in die Arbeitseffizienz und Produktivität von Entwicklern und F&E-Teams zu erhalten. Vielleicht ist dies eine klarere Antwort:
- Welche Hindernisse hindern Programmierer daran, ihre beste Arbeit zu leisten?
- Inwieweit beeinflussen Kultur und Organisationen die Fähigkeit eines Entwicklers, großartige Arbeit zu schaffen?
- Woher wissen Sie, ob die Zeit und Energie eines Programmierers für Aktivitäten aufgewendet wird, die wirklich einen Mehrwert schaffen?
- Woher wissen Sie, ob Ihr Unternehmen über alle benötigten Entwicklungstalente verfügt?
LigaAI wird weiterhin Inhalte wie F&E-Effizienzmanagement, praktische F&E-Managementpraktiken und fortschrittliches Technologiemanagementwachstum teilen. Folgen Sie uns gerne.
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OpenAI öffnet ChatGPT kostenlos für alle Benutzer. Sprachprogrammierer manipulierten das ETC-Guthaben und veruntreuten mehr als 2,6 Millionen Yuan pro Jahr. Die Manipulation des Betreibers: Das Netzwerk wurde im Hintergrund getrennt, das Breitbandkonto deaktiviert und Benutzer gezwungen, Optical Cat zu ersetzen. Spring Boot 3.2.0 hat offiziell Microsofts Open-Source-Terminal-Chat veröffentlicht . Microsoft Copilot Web AI wird am 1. Dezember offiziell gestartet und unterstützt chinesisches Redis. Der Vater verwendet reinen C-Sprachcode, um das Telegram Bot-Framework zu implementieren. Wenn Sie ein Open-Source-Projektbetreuer sind , wie weit können Sie eine solche Antwort ertragen? Broadcom gab die erfolgreiche Übernahme von VMware bekannt. Google-Mitarbeiter kritisierten den Big Boss, nachdem sie ihre Jobs aufgegeben hatten. Sie waren stark in das Flutter-Projekt und die Formulierung von HTML-bezogenen Standards involviert.