在所有企业部门中，产品和工程团队在人工智能技术上的支出遥遥领先。有效利用这些技术有望产生巨大价值——据麦肯锡称，开发人员使用生成式人工智能完成某些任务的速度可加快高达50%。
但这并非简单增加预算即可见效。企业需明确AI工具投入规模、权衡AI与新招聘员工的效益，并确保培训精准到位。一项最近的研究还发现，谁在使用AI工具是关键业务决策，因为经验较少的开发人员从AI中获得的收益远大于资深开发者。若缺乏科学测算，可能导致项目表现平平、预算浪费甚至人员流失。
过去一年，Waydev持续探索生成式AI在软件开发流程中的最佳应用方式，开发AI产品并衡量其成效。以下是我们关于企业如何为软件开发中重大AI投资做好准备的实践经验。
开展概念验证
当CIO面临“增加招聘”还是“采购AI工具”的预算抉择时，首要任务是开展概念验证（PoC）。此举旨在确认AI是否产生切实价值及其量化程度，不仅有助于证明预算合理性，更能促进团队接纳度。
明确目标与追踪指标：首先确定工程团队需改善的核心维度（如代码安全性、开发速度或开发者福祉）。借助工程管理平台（EMP）或软件工程智能平台（SEIP）追踪进展。例如，通过周期时间、冲刺时间或计划完成率衡量速度；监测故障/事故数量变化；评估开发者体验改善情况。务必纳入价值跟踪指标，确保质量标准不下降。
多场景评估成果：避免将PoC局限于特定编码阶段或单一项目。应在不同功能、场景及针对不同技能职级的开发者中进行测试，全面验证AI工具表现。
考量硬件能力：计算资源是PoC的关键因素。若现有算力仅勉强支持实验性集成而无法应对全面实施负载，必须在AI预算中增列CPU及其他硬件成本。
核算ROI并设定基准：对比AI项目价值与收益（薪资节省、时间回收、生产力提升）及软硬件支出。设定基准以衡量投资回报。若未达预期，应探索替代策略或通过增加人力满足需求。
建立培训与知识共享框架
无论保留核心团队还是扩编，都应将AI作为入职培训和技能提升的核心支柱。鉴于新兴AI工具技术迭代快，企业需自主完成大部分集成与培训工作，切勿低估所需投入。
制定内部规范文档：确定集成或自研工具后，立即建立使用指南。内容须涵盖适用场景、数据上传规范（特别是敏感或未匿名化客户数据的处理）、潜在风险等。
提供安全沙箱环境：新员工入职时应即刻获得专属沙箱环境的AI工具访问权限。这既能加速培训，又允许员工在不影响生产环境的前提下进行实验、提问及反馈问题。
推动跨团队知识共享：建立机制分享AI内部进展、工具学习心得及相关技术资讯。定期举办团队演示会是有效手段。需注意全员参与的重要性，例如GitHub研究团队虽专注软件开发未来探索，但仍与产品、工程等各部门保持紧密沟通以获取多元反馈。
借鉴行业成功案例
生成式AI对企业而言仍是新领域，参考先行者模式至关重要。关注那些公开分享AI赋能软件开发经验的公司（涵盖IDE工具至通用聊天机器人），评估其是否可作为自身范例。
Launch Consulting负责人Joe Welch分享了已验证的AI应用场景：利用AI生成子系统和模块摘要，帮助新开发者快速上手并针对代码提问；辅助代码库从旧语言迁移至新语言，降低对双语言精通度的依赖。
GitHub推出的聊天机器人支持多语言编写与理解代码，且适配移动端；Backstage则在其本地开发者门户中集成了开源聊天机器人。
无论选择何种AI整合路径，均非一蹴而就。每一步都需精心规划，确保时间与资金投入真正用于提升整体开发者体验和性能，避免资源浪费。