10 个关键问题问与答
Q1：为什么很多企业引入 AI Copilot 却没有拿到生产力提升？
A：只把 AI 工具叠加在原有工作流程、岗位模式上，没有对产品开发全体系重构，技术本身不是核心差异点。
Q2：调研反映软件开发引入 AI 最令人担忧的数据是什么？
A：仅 25% 总监以上受访者报告团队实现显著 AI 加速，30% 团队生产力反而下降；AI 生成代码存在明显安全缺陷。
Q3：领跑企业实现 AI 规模化提效的 4 大核心主题是什么？
A：重构流程工作流；重新设计角色权责；搭建校验与 AI‑Ops；主动投入推动组织变革。
Q4：“变革者、采纳者、试验者” 三类团队，哪类最容易实现顶尖加速？
A：变革者（嵌入 AI 同时重构岗位工作模式）达成顶尖加速概率 40%，显著高于采纳者 27%、试验者 17%。
Q5：智能体模式下，工程师、产品经理工作时间发生什么变化？
A：执行类任务耗时下降，战略、判断、方向定义类工作占比提升；AI 接管大量编码、文档、测试等重复工作。
Q6：Agent 开发模式下团队组织发生什么变化？
A：团队规模收缩，中位从 10 人缩减至 7 人，小型自主团队增多；不仅定义人的岗位，同时定义智能体的权限、职责与上报路径。
Q7：智能体开发模式最大风险是什么？
A：迭代提速的速度超过质量改善速度，更容易累积技术债务；AI 生成代码存在安全漏洞，模糊需求会快速产出错误交付物。
Q8：AIOps 在智能体产品开发生命周期中承担什么作用？
A：提供统一管控平面，管理身份权限、日志、评估、成本、策略，实现智能体行为可观测、可审计，保障安全规模化运行。
Q9：衡量 AI 落地成效，应该摒弃什么指标，重点追踪什么指标？
A：摒弃工具 License、日活、AI 生成代码占比这类工具采纳指标；重点追踪质量、交付周期、安全、客户价值等业务结果指标。
Q10：企业迈向智能体 PDLC 的 5 个关键实施步骤是什么？
A：①改造高价值端到端工作流；②同时重构人和智能体角色；③输出可供 Agent 执行的高规格可测试需求；④搭建校验体系与 AIOps；⑤把 AI 落地作为完整组织变革项目推进。
麦肯锡公司｜科技、媒体与电信业务部 要点：仅有少数软件团队在引入人工智能后取得实际成效。关键在于借助人工智能对整套产品开发体系进行重构，而不只是简单部署新工具。
本文由夏洛特・雷利亚、高塔姆・卢纳瓦特、贾纳基・帕拉尼亚潘、马丁・哈里森、马特・林德曼、普拉哈尔・迪克西特联合撰写，阿尔伯特・萨维茨基、瓦苏・泰克里瓦尔参与协作，代表麦肯锡科技、媒体与电信业务部以及科技与人工智能团队的观点。
2026 年 8 月
内容摘要
人工智能与智能体正在加速产品与软件开发，但企业层面落地效果参差不齐。 部分企业一马当先，团队中相当一部分人员实现生产力翻倍；但另一些企业收效甚微，甚至出现效益下滑。
领跑企业普遍具备四大共性：重构运营模式与业务流程；重新设计岗位权责；搭建配套校验机制与人工智能运维体系，匹配提速后的工作节奏；主动推进变革、投入资源保障落地。
当下人工智能成本持续走高，行业竞争不断加剧，不少企业已经实现智能体昼夜不间断开发。如果企业仅仅停留在试验阶段，迟迟不进一步落地，将会被进一步拉开差距。
近些年软件行业开始引入人工智能技术，其带来的改变十分显著，但落地效果分化严重 ¹。随着越来越多企业将人工智能融入软件与产品开发，不同企业之间的 AI 落地成效差距正在快速扩大。一部分企业搭建起 “智能体工厂”，实现全天候代码交付；但绝大多数企业的生产力并未得到实质提升。
麦肯锡近期调研了 334 位产品与工程负责人。在总监及以上级别受访者中，仅 25% 表示取得显著的 AI 加速效果（定义为超过四分之一的团队实现生产力翻倍及以上）。令人担忧的是，30% 的受访者反馈团队生产力反而出现下降 ²。
这一差距暴露了软件企业将 AI 嵌入业务流程时面临的难题：技术本身并不是决定性因素。领先企业的核心优势，是围绕智能体驱动的产品开发生命周期（agentic PDLC），对端到端工作流、岗位角色、管控体系以及变革管理进行适配改造。
缩小这一差距将带来接近万亿美元级别的商业机遇。调研显示，约 80% 软件工程师的平均 AI 生产力提升仅约 3%；而表现排名前 20% 的工程师，AI 带来的生产力增长平均可达 55%³。 如果全球约 3000 万软件工程师⁴都能够追平头部五分之一工程师的水平（头部团队部分已经实现生产力翻倍，该目标属于保守预期），所释放的新增价值规模，将接近一个中等经济体的 GDP，约 8000 亿美元（按每位工程师折合综合人力成本 8.5 万美元测算）。这还尚未把 AI 对产品开发生命周期中非工程岗位带来的生产力增益纳入计算。
研究背景说明本文基于 2026 年 5 月开展的调研，共收集 334 份产品与工程从业者问卷，其中 173 份来自总监及以上管理层，受访者覆盖非洲、亚洲、欧洲、拉丁美洲、北美洲，横跨科技媒体电信、金融保险、消费零售、医疗生命科学、制造物流交通等多个行业。同时参考麦肯锡 2025 年 11 月关于软件开发领域 AI 价值的基线研究。 本文结合 2026 年第二季度面向产品与工程负责人的调研数据以及行业实践，分析表现优异的软件企业如何取得实质性业务成果，并给出其他企业系统性挖掘 AI 价值的实施路径。
¹《释放软件开发领域的人工智能价值》，麦肯锡，2025‑11‑03 ² 麦肯锡智能体 PDLC/SDLC 调研，2026‑05；样本总数 334，总监及以上样本 173 ³ 麦肯锡智能体 PDLC/SDLC 调研，2026‑05；开发者样本 198 ⁴《2025 开发者生态现状》JetBrains，2025‑10；《全球软件开发者数量》Statista，2024‑06‑03；SlashData 开发者国度调研 2025 年第三季度
实现智能体驱动产品开发生命周期成功的四大要素
我们研究了那些将 AI 融入产品开发生命周期并取得领先成果的企业，总结出四大核心特征：
第一，重新设计端到端流程与工作流，而不是把 AI 工具简单套用到原有工作模式上；
第二，重构团队架构、岗位角色与权责，把工作重心聚焦于人类的判断决策与产品目标；
第三，搭建校验、管控与度量体系，适配全新的高速工作模式；
第四，大力投入实操技能培训，推动变革落地与工具采纳。
简言之，这些企业利用 AI 完成整套产品开发体系的重塑，并且收获了实实在在的业务回报。
一、重新设计端到端流程与工作流
在有团队实现生产力翻倍的受访者中，工作流 / 流程重构被列为最重要两大赋能因素之一。 已经实现显著加速成效的企业（超过四分之一团队达成生产力翻倍），93% 都将 AI 深度嵌入工作流⁵。但嵌入方式至关重要：先重构业务流程，再引入 AI 技术的企业，取得 20% 以上生产力提升的概率，是直接在原有工作模式上叠加 AI 的企业的两倍以上⁶。
与之形成鲜明对比：部分企业 AI 工具渗透率很高，也落实了绩效考评纳入 AI 目标、配套辅导培训等最佳实践，但没有围绕 AI 对工作流做整体性改造，最终很难拿到实质性收益。
图表 1 说明：软件行业管理者表示，围绕人工智能重构工作流与业务流程，能够显著提升团队生产力。 图表统计：实现智能体产品开发生产力翻倍的受访者，选择的两大核心赋能因素占比（%）；注：各项占比总和大于 100%，受访者可选择两项；数据来源：麦肯锡 2026‑05 智能体 PDLC/SDLC 调研，总监及以上级别样本 138。
头部企业的核心思路，不是对零散任务做自动化，也不是过度堆砌技术栈，而是对端到端工作流进行整体重构。他们采用全新视角梳理工作模式，区分哪些工作由人类主导、哪些交给 AI；重构软件开发产出物；再部署智能体承接改造之后的流程。
随着产品开发逐步走向异步协作，这类转型愈发关键。智能体可以独立全天候运行，流程不再需要线性的人工交接。智能体可以充当 “夜班” 持续推进工作，人类在白天专注做评审和高价值判断决策。这套全新工作模式，已经不同于传统敏捷 Scrum 流程。单纯加快原有工作节奏，无法带来实质改变。管理者必须围绕异步、由智能体驱动的执行模式重新设计工作流程。
代码验证工具头部企业 Sonar 就采用了该思路，对从产品洞察到代码上线的全链路进行重构。三支标杆团队把智能体嵌入调研、创意构思、待办梳理、编码、测试、缺陷修复全环节。智能体综合客户与市场信号，把调研结论转化为 Jira 工单，生成测试用例与代码，将缺陷报告直接处理为可提交的代码合并请求。 改造之后，代码合并请求周期缩短 3.4 倍，合并吞吐量提升 2.2 倍，构建环节生产力提升 50‑80%（更多 Sonar 实践详见完整案例研究）⁷。
⁵麦肯锡智能体 PDLC/SDLC 调研，2026‑05；总样本 334，总监及以上样本 138 ⁶麦肯锡智能体 PDLC/SDLC 调研，2026‑05；总监及以上样本 138 ⁷《重新思考软件开发：AI 原生模式》麦肯锡，2026‑06‑12；Sonar 官方博客《未来是 AC/DC：以智能体为中心的开发周期》Tariq Shaukat，2026‑03‑02
二、围绕人类判断与产品目标重构岗位角色
流程重构固然重要，但岗位角色重构才是头部企业拉开差距的关键。领先软件企业通常先围绕 AI 改造团队、岗位职责、交接机制与决策权限，之后再调整人员编制与人力分配。
调研数据证明，仅仅整合工作流与工具远远不够。 只嵌入 AI 工具，但不改变岗位与工作模式的企业，本文称为 “工具采纳者”，仅 27% 能够跻身成效领先梯队；引入部分 AI 工具但没有深度嵌入工作流的 “试验者”，该比例仅 17%。与之对比，既深度嵌入 AI、同时重构岗位与工作模式的 “变革者”，40% 可以成为成效领先梯队。
岗位变革是经常被低估的杠杆。团队成员往往更看重流程和工具升级，但如果岗位职责没有同步调整，收益会十分有限。
人类的工作内容正在发生变化。AI 与智能体承接大量常规执行类工作，人类的判断决策价值愈发凸显。团队需要把产品目标转化成可执行指令：对接观测指标的需求、验收标准、完成定义、智能体修改权限约束，以及明确的评审、测试、审批流转路径。
这一点十分关键：在 AI 赋能的产品开发生命周期中，模糊信息会更快扩散，带来更大破坏。一份脱离业务观测指标的模糊需求，在被人发现之前，就会被生成看似合理但错误的工单、原型、测试用例与代码。 需求与规格说明必须足够清晰详尽，既可供智能体执行，也方便工程师提出质疑、测试套件完成校验、评审人员进行判断。过去依靠工程师经验、口头沟通和隐性上下文理解的描述方式，已经不再适用。 新模式下，人类不必亲自产出每一份交付物，更多精力用于定方向、做权衡、校验输出结果、对关键决策开展审核。
图表 2 说明：将 AI 嵌入软件开发工作流固然重要，但重构岗位与工作模式才能带来最大生产力增益。 图表统计：不同类型软件团队实现 AI 生产力顶尖加速效果的占比（%）；右侧对比：同样嵌入 AI 的团队，变革者对比工具采纳者在各项指标占比：岗位重构、效果度量、深度核心智能体集成、全新 AI 工作模式。
岗位时间分配已经出现变化。成效领先企业的产品经理，执行类工作耗时下降 24%，战略类工作耗时仅下降 18%。开发者变化更加明显：执行类工作耗时下降 19%，战略类工作耗时仅下降 6%。AI 接管常规撰写、翻译、测试、文档编写工作，人类的工作重心向更高价值层级转移。
图表 3 说明：AI 成效最好的软件团队，正在把工作时间从执行类任务向战略类工作转移。 图表统计：AI 使用带来的工作时间占比变化（百分点），对比开发者、产品经理在领先企业与其他企业的变化。
团队组织形态同样改变。在成效领先企业中，79% 受访者表示引入 AI 之后小队规模缩小，团队中位人数从约 10 人缩减至 7 人。团队规模压缩趋势还会延续，减少交接环节、扩大权责范围，让评审、质量、安全、运维能力更贴近交付流程。近 20% 成效领先企业的总监及以上受访者，所在团队规模已经只有 1‑4 人⁸。小型、高自主度团队变得越来越普遍。
岗位定义本身也在迭代。成效领先企业大量岗位因 AI 发生改变：软件工程岗位 93%，产品管理岗位 84%，设计岗位 53%，质量工程岗位 53%。三大变化尤为突出：
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重复性工作交由智能体处理：文档、测试生成、初稿产出等常规输出工作。领先企业中，AI 帮助开发者减少约 20% 编码时间，文档编写时间缩减幅度更高。 -
岗位职责范围扩大：员工对从需求定义到上线运行的全链路承担更多责任。工程师向上游延伸参与方案设计、需求梳理、安全评估；向下游参与部署与运维。 -
岗位边界互相融合：产品与设计岗位融合，打磨产品定义；测试工作一部分交给智能体自动化完成，剩余部分由工程师承接，部分专职 QA 职能因此可以合并。
由此催生出两类新型岗位原型：融合产品与设计能力的定义者；融合开发、测试、运维能力的构建者。
组织不仅要定义人类岗位，也开始定义智能体的角色。智能体承担大量迭代与流程工作，企业需要为智能体划定权责范围、操作权限、升级上报路径与责任归属。组织设计的对象不再只是人员组织架构，而是人与智能体混合协同体系，明确各方职责，围绕改造后的工作流开展协作。
一家全球科技企业就落地了这套模式：把原有 8‑10 人的产品小组，改造为 4‑6 人的轻量化 “定义者‑构建者” 智能体小组。产品经理负责需求定义，开发者负责构建实现，智能体承担调研、交付、上线等中间环节任务。改造后，小组整体能力提升约一倍，开发周期缩短 50‑80%；基于企业标准 AI 评审工具评估，用户故事质量提升超 45%。
⁸麦肯锡智能体 PDLC/SDLC 调研，2026‑05；总监及以上样本 138
三、搭建校验、管控与度量体系，适配高速工作节奏
AI 大幅加快软件产出速度，团队的测试与治理压力随之上升，容易出现观测管控缺口。面向智能体的工作模式，企业必须配备可以跟上新工作节奏的检查与监控工具。
调研印证了该风险：开发速度提升的幅度，高于质量改善的幅度。产品开发生命周期各个环节（开发、客户调研等），整体时间平均节省 11.8%，返工量平均仅下降 6.2%；开发环节时间节省 11.2%，返工量下降 6.8%。如果管理者一味追求迭代速度，却缺少足够可视管控，技术债务的累积速度会远超团队修复债务的速度。
外部研究也佐证这一现象：DORA2025 年报告指出，AI 会放大原有软件交付体系的优势与缺陷，利弊并存⁹。Veracode2025 生成式 AI 代码安全报告显示，45% AI 生成代码样本无法通过安全检测 ¹⁰。GitClear 数据显示，启用 AI 助手的代码仓库，重复代码数量显著上涨 ¹¹。Stack Overflow 2025 开发者调研表明，更多开发者不信任 AI 输出结果，仅有 3.1% 的开发者高度信任 AI 产出 ¹²。
领先企业意识到，产出速度提升，校验标准也必须同步提高；校验能力要原生嵌入 AI 支持的工作流。他们使用专门 AI 工具，复核 AI 开发产出。智能体自动生成测试用例、安全扫描，比对输出与需求差异，识别缺失的验收条件，定位潜在缺陷并给出修复建议。校验流程直接融入发布链路，内置可审计、可追溯能力，而不是事后再单独做一轮 AI 结果评估。
AI 会产生海量待处理问题，企业需要基于风险与价值做分级处理。领先企业明确划分：哪些问题允许智能体自动修复；哪些问题（包括智能体自身异常行为）必须专家复核；哪些问题会阻断版本发布。低风险、重复问题交由自动化与智能体修复；面向用户的业务逻辑、涉及受监管数据、安全敏感代码、架构变更、核心依赖等高风险改动，必须提供充分证据并经过人类负责审核。
共享 AI 运维（AIOps）平台是另一关键支柱。智能体跨工单、代码库、测试套件、部署流水线、观测系统执行任务，企业需要统一管控：身份权限、工具访问、任务路由、效果评估、日志留存、异常上报、策略执行、成本可视化。缺少这套体系，就很难安全监控和规模化运行智能体。
调研显示，不少企业已经搭建 AIOps 能力，但多数配置人力不足，各个团队自行摸索规则。表现优异的企业投入力度更大，将任务编排与效果评估作为基础能力。在具备 AIOps 的企业中，拥有 5 项以上核心管控能力（治理规范、智能体与平台性能监控等）的企业，在质量改善与时间节省方面取得的正向收益，显著高于管控能力更少的企业。
一家零售便利企业搭建适配高速迭代的管控层：AI 加速代码与测试生成之后，企业把校验逻辑嵌入交付流程，标准化 CI/CD 与 DevSecOps，代码覆盖率、开发规范、发布就绪检查全部自动执行，不再事后人工复核，同时使用智能体生成测试用例。标杆团队迭代速度最高提升 30%，缺陷修复工作量下降 50%。
⁹《2025 AI 辅助软件开发现状》DORA，2025‑09‑23 ¹⁰《2025 生成式 AI 代码安全报告》Veracode，2025‑07‑30 ¹¹《AI 代码助手代码质量报告》GitClear，2025‑02 ¹²《2025 开发者 AI 调研》Stack Overflow，2025‑07‑29
图表 4 说明：智能体软件开发的迭代速度提升，已经超过产品质量改善的幅度。 图表统计：产品开发生命周期不同场景下 AI 带来的耗时缩减占比：开发活动、产品业务活动、整体；蓝色代表活动耗时（速度）降低，深蓝色代表修复缺陷返工耗时（质量）降低。
四、大力投入，推动 AI 变革落地
绝大多数软件企业明白想要释放 AI 价值离不开变革管理，但很少完整落地这套大规模组织转型的实施路径。
实操培训与辅导至关重要。成效领先企业配置嵌入式辅导的比例，比低成效企业高出约 30%。抽象的课堂培训很难让团队掌握智能体产品开发生命周期的细节与工作要求。团队需要在实操中学习：重写需求、审核 AI 输出、判断何时升级上报、调整发布流程，并且有专家随时提供指导。培训需要覆盖完整工作流，讲清楚哪些环节由 AI 支持、哪些决策与产出必须人工参与、需要追踪哪些指标。
这就需要资深 AI 工程师与辅导人员深度嵌入团队，持续改变团队工作习惯。协助团队改造工作流、配置与使用智能体、复核输出结果、调整团队会议流程。模式从一次性培训，转向可规模化的持续嵌入式辅导。
成效领先企业还给团队充足实践空间。调研 38% 受访者表示，缺少学习试验时间是落地 AI 价值的首要阻碍。团队需要预留受保护的实操时间，用来调试新的智能体工作流程，建立校验机制，沉淀可复用实践经验。
度量指标体系同样需要更新。很多企业还在使用工具采纳类指标：授权许可数量、日活用户、提示词数量、AI 生成代码占比。这类指标只能体现工具是否被使用，无法反映版本迭代速度、可靠性、安全性、业务价值、员工体验。 成效领先企业更多衡量质量、上市周期、安全、稳定性、成本、员工体验、业务客户价值。86% 的领先企业追踪质量、生产力、迭代速度这类结果指标；而低成效企业过度把工具使用率作为核心衡量标准。
变革管理同样需要覆盖管理层与资源决策者。随着智能体承担更多工作，令牌消耗、算力、基础设施、AIOps 相关开销最高可达原有人力成本的 20%。管理者需要像管理人才变动一样，严谨规划 AI 算力、基础设施与资本投入。能够脱颖而出的企业，会保障 AI 落地获得足够支持、实操演练、效果衡量与资金，实现安全规模化推广。
某全球银行的实践印证这套完整方案的价值。早期仅引入代码助手，仅实现 10‑15% 生产力提升，收益有限。之后银行推出完整变革项目，把资深 AI 工程师派驻业务团队：首席工程师担任培训师，资深专家下沉小组内部改造工作模式；团队 OKR 中明确迭代速度与交付吞吐量目标。改造范围内的团队落地运营模式变革，推行搭配智能体夜间工作的每日迭代模式。最终整体效率提升 40‑80%；某遗留系统缺陷修复流程，耗时从数天缩短至几分钟。
企业管理者下一步行动建议
想要实现头部同行的 AI 业务成果，软件团队可以参考下面举措，同时对照参考进度标识评估落地情况。
注：下文进度标识仅作为示例目标，并非调研得出的基准值，不建议直接作为通用成功标准。
- 优先改造高价值工作流
选取业务中价值最高的业务链路，做端到端重构。梳理从触发条件到最终产出的完整链路：涉及的决策、角色、交接节点、管控关卡、业务观测指标、客户反馈，保障价值能够真正释放。避免只做局部任务自动化，而端到端流程依旧低效模糊。 ✅进度参考：改造可以实现自我价值闭环；大量手动工作（初步市场调研、编写测试、状态同步报告）被彻底自动化，而非仅仅提速；释放出来的人力可以覆盖 AI 令牌开销与辅导成本。 - 同步重构人类与智能体的岗位角色
智能体承接初稿编写、翻译、测试、缺陷修复等任务，同时明确划定人类权责边界。很多岗位职责范围扩大，工程师对从方案设计到上线全链路承担更多责任；产品、设计、分析岗位协同，打磨清晰的需求定义与产出校验标准。 ✅进度参考：至少 70% 岗位描述完成更新（新岗位职责、新岗位名称、人员职责调整）；人类搭配智能体协作的小组，规模收缩至 2‑4 人。 - 提升需求规格标准
需求规格要具备可测试性，完整包含客户问题、业务目标、约束条件、验收标准、风险等级、发布管控规则、成功衡量指标。产出物要同时可供智能体执行、工程师评审、测试套件校验、产品负责人审核。否则产出速度越快，越没有能力完成校验评估。 ✅进度参考：一份需求交给智能体处理后，返回结果已经接近可上线状态；业务目标足够清晰明确，智能体可执行、测试套件可校验、评审人员可以直接判断，无需反复沟通确认。 - 搭建校验体系与统一 AIOps 平台
校验能力原生嵌入工作流：智能体生成测试与安全扫描，对照需求校验输出；全部能力统一管控，而不是各个小组各自搭建。覆盖身份权限、工具访问、任务路由、效果评估、日志、异常上报、策略执行、成本可视化。目标是让智能体的工作行为可观测、可对比、安全可规模化。 ✅进度参考：智能体可以跨团队、工具、知识库开展工作，无需大量定制开发；管理者可以在统一控制平面查看智能体活动、成本、风险、输出结果。 - 把 AI 落地当作完整变革项目推进
正式授课培训之外，配套领先企业的实践手段：嵌入式辅导、经验分享会、开放答疑、激励机制、管理层示范。 ✅进度参考：组织呈现明显可见的改变：例如 90% 人‑智能体混合团队实现昼夜不间断迭代；迭代周期缩短至两天而非两周；全部团队追踪业务结果指标。
人工智能正在深刻重塑产品与软件开发。它缩短从客户信号到产品决策、从需求到代码、从缺陷到修复、从版本发布到业务结果衡量的距离。商业机遇巨大，头部企业已经收获超额回报。 这些领先企业不是简单部署新工具强制团队使用，而是用 AI 驱动整套产品开发体系重构。其余企业当下的要务，是在软件组织内部快速规模化落地 AI，避免不同团队之间的能力鸿沟固化。仅仅在旧工作模式上叠加新工具，AI 带来的收益大概率会持续受限。
作者简介夏洛特・雷利亚：麦肯锡纽约办公室高级合伙人；马丁・哈里森：湾区办公室高级合伙人；高塔姆・卢纳瓦特、贾纳基・帕拉尼亚潘：合伙人；阿尔伯特・萨维茨基：副合伙人；瓦苏・泰克里瓦尔：顾问；马特・林德曼：康涅狄格办公室合伙人；普拉哈尔・迪克西特：西雅图办公室合伙人。
鸣谢 Abdul Wahab Shaikh、Adam Thelwall、Ling Lau、Nandita Bothra、Nicholas de la Flor 对本文的贡献。 本文由 Daniel Eisenberg 担任执行编辑。
术语对照表（便于阅读）
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