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ChatGPT 未然是 2023 开年至今，互联网上最热的话题没有之一。从去年的 AI 图片生成，到 ChatGPT，再到当初各种基于大模型的利用如雨后春笋般呈现……在人们探讨技术有限可能的同时，另一个更粗浅的命题也不可回避地浮现进去：
AI 仿佛证实了本人有推动生产力改革的能力。那么，谁会是下一个「马车车夫」和「纺织女工」？
深耕互联网多年的出名产品人黄有璨，在本人的公众号里写道，「以前大家一贯认为 AI 会优先取代很多蓝领工种。但万万没想到，以后 GPT 高速进化的背地，理论状况更可能是：一批白领会被优先取代掉。」
如果咱们证实了 ChatGPT 能够做翻译、写文案、敲代码、剖析数据、总结概要、制作表格……那么，它是威逼还是助力？ 又或者，相似 ChatGPT 的能力将多大程度地帮忙组织晋升工作效率？
作为同样致力于摸索 AI 在工作场景中利用的团队，LigaAI 对于 ChatGPT 的能力也有许多好奇：ChatGPT 能多大程度地成为研发团队的帮手？事务性工作之外，它「懂」治理吗？在研发效力等略显含混的话题上，它会给出怎么的答案？
于是，便有了这次「对话」：LigaAI 与 ChatGPT 的研发效力七连问。
开始之前，咱们为 ChatGPT 预设了它的角色，以保障其响应内容的范畴。
第一局部：研发效力是什么？
Q1：对麻利团队而言，研发效力是什么？
ChatGPT： 对于麻利团队而言，研发效力指的是团队在实现我的项目指标的同时，以尽可能短的工夫和起码的资源，提供高质量的产品。这包含团队成员的效率、代码品质、沟通效率、团队合作效率等。
研发效力是团队不断改进和优化工作流程的后果，它是团队在实现我的项目指标的同时，一直提高效率和降低成本的能力。
LigaAI 说两句： 第一个问题，咱们尝试取得多个不同的答复，却发现 ChatGPT 只是在用不同的形式，将「高质量」「高效率」和「实现我的项目指标」三个词排列组合。
不得不提的是，基于 GPT-3.5 模型的 ChatGPT 在「内容可读性」上获得了十分大的提高。它能将信息整合成不反复的、浏览通顺的文字和段落，咱们甚至很难一眼辨别内容是出自人还是机器。
Q2：别离从研发团队和集体的角度，谈谈研发效力的晋升如何实现？
ChatGPT： 从研发团队的角度，晋升研发效力能够通过以下几个方面实现：
- 采纳麻利开发方法：通过短期迭代和反馈循环，进步我的项目的效率和品质，晋升团队合作效率和创新能力.
- 精益治理实际：精益治理能够帮忙团队辨认并去除节约，进步团队生产力和效率。
- 抵触领导：设计无效的抵触解决机制，解决一致和争议，促成团队合作与翻新。
- 技术成长：定期安顿培训和学习机会，继续精进技术团队的技能和常识，进步团队整体体现和效率。
- 研发团队治理：通过清晰的角色定义、责任调配和沟通渠道，治理团队的口头和进度以进步团队效力。
从集体角度看，研发效力的晋升能够通过以下办法实现：
- 技术晋升：一直学习和进步集体技术水平，以进步工作效率。
- 工作治理：通过正当的工作治理办法，进步工作效率。
- 沟通技巧：通过进步沟通技巧，进步团队合作效率。
- 工夫治理：通过正当的工夫治理办法，进步工作效率。
研发效力的晋升须要团队和集体共同努力，团队和集体都须要一直学习和进步，能力实现最优的
（P.S.：这里最初三个字就是「最优的」，真的不是小编漏了 0.0）
LigaAI 说两句：别看 ChatGPT 洋洋洒洒地输入了几百字，看似构造清晰、论点短缺，但认真一看问题就呈现了：
- 内容局限性。 ChatGPT 依据事后给定的主题范畴（麻利开发、抵触领导、技术成长、研发团队治理、项目管理）提供的答复，有些刻板和薄弱。
- 内容品质低 。 小编愿称第二段内容为「废话文学天花板」，车轱辘话连轴转，看似井然有序，但有实际意义的指南却一点没提。
- 完整性有余。 尚未触发字数限度的状况下，ChatGPT 不止一次「卡壳下线」，最终只好以不残缺的内容匆匆结尾。
第二局部：什么是「正确的事」？
Q3：管理学常说，要先做正确的事，再正确地做事。对研发团队而言，「做正确的事」和「正确地做事」别离指什么？
ChatGPT：「做正确的事」是指团队的研发流动要专一于最要害的工作，致力于最有价值、最有影响力和最相干的我的项目，而这些我的项目总是与组织的指标和优先事项保持一致。
「正确地做事」指的是无效且高效地执行工作，包含正确地应用工具和技术、遵循麻利开发流程和准则、建设良好的沟通机制和团队单干环境、一直进步集体和团队的技能程度等。
诘问：再开展说说吧。
ChatGPT： 好的。进一步论述「做正确的事」：
- 确定优先级并向客户交付价值：理解客户的需要和痛点，并利用无效信息确定团队工作的优先秩序；灵便响应变动的客户需要和反馈，并依据须要一直调整优先排序。
- 与组织指标和优先事项保持一致：团队的工作应与组织的总体目标和优先事项保持一致。这有助于确保团队在正确的方向上集中发力，能更好地促成组织胜利。
- 定期评估和调整：团队应定期评估工作的优先事项并依据利益相关者的反馈、市场动态和业务要求，调整办法。这有助于确保团队始终致力于最有价值的、有影响的和相干的我的项目。
进一步论述「正确地做事」：
- 无效且高效地工作：应用最佳实际和通过验证的办法，交付高质量的后果，其中蕴含对继续改良、合作和透明度的关注，以及应用数据和指标推动决策并掂量停顿。
- 采纳麻利思维和实际：麻利办法旨在反对团队以迭代和增量的形式为客户交付价值，并响应变动。采纳麻利思维和实际能够让团队更加灵便和反馈迅速。
- 掂量和剖析绩效：定期掂量绩效程度并剖析其后果，确定待改良空间并继续改良。这有助于确保团队始终以最无效和高效的形式工作，并交付满足客户需要的高质量后果。
LigaAI 说两句：用中文形容这个问题时，ChatGPT 再一次呈现了内容中断的状况，于是咱们尝试用英文发问，这才顺利失去下面的后果。
段落内容的灵活性和品质仍旧有很大的优化空间，但令人惊喜的是，在不足清晰的诘问形容的状况下，ChatGPT 也能很好地了解上下文，并给出高度相干的答复。
Q4：是否存在牢靠的数据指标，能够判断团队是否在做「正确的事」？
ChatGPT： 有几个指标能够用来判断研发团队是否在做「正确的事」：
- 客户反馈：包含考察、用户测试和来自客户的其余模式的间接反馈。
- 业务指标：支出、线索拉新和留存以及市场份额等要害业务指标，能够提供团队价值交付的高级图景。
- 性能活跃度：掂量用户对新性能的采纳和接收水平，理解团队解决问题和交付价值的能力。
- 产品应用状况：剖析产品应用模式和用户行为，确定优化空间和价值畛域机会。
- 上线周期：掂量团队交付新性能的速度，反映团队的效率和效劳。
- 开发成本：掂量开发和交付新性能的老本，用于评估团队的效率和效劳。
这些是几个用于判断研发团队的价值提供的数据指标，而具体指标的抉择将取决于企业和产品的独特需要和指标。
LigaAI 说两句：在最后构想中，ChatGPT 应该从技术管理者或者 C-Level 的视角，思考企业经营等更多维度的内容。然而，最初的成果如同不是这样 TAT
同时还呈现了一个新的问题：ChatGPT 仿佛在信息处理上不太谨严。 形容的后置语中反复水平最高的两个词别离是「交付价值」和「效率和效劳」，而「效率和效劳」却不是「做正确的事」的思考内容。
P.S.：为了更好地浏览体验，后续内容均对 ChatGPT 的答复进行适当删减。
Q5：技术管理者如何保障麻利团队始终在做「正确的事」？
ChatGPT： 作为技术管理者，你能够采取几个步骤来确保麻利团队始终在「做正确的事」：
- 分明地定义产品愿景和指标：让团队理解他们正在致力构建的指标和起因。
- 制订无效的麻利流程：能够让团队的任务分配和执行更加有序。
- 造就合作和沟通的文化：确保团队对产品愿景和指标了解统一，并能为客户提供最大价值。
- 受权团队本人做决定：赋予开发团队梳理产品待办列表和确定优先程序的自主权。
- 定期审查和保护待办列表：待办需要应与产品愿景和指标保持一致。
- 定期掂量和跟踪要害指标：应用客户反馈、业务指标和产品应用状况等要害指标，掂量团队交付的价值。
LigaAI 说两句:ChatGPT 对 6 个步骤的先后秩序解决超出咱们的预期。它并不是简略地检索、整顿和组织信息，甚至于小编如同真的能感触到 AI 的「思考」过程 °o°
第三局部：效力的文化建设
Q6：问一个「组织文化建设」相干的问题：高效能的研发团队的组织文化是什么样的？
ChatGPT： 高效能的研发团队，其组织文化具备几个要害表征：
- 清晰的沟通和合作
- 继续改良
- 指标清晰对立
- 成员自主
- 信赖和透明度
- 以客户为核心
总之，高效能的研发组织文化发明了一个踊跃、高效的工作环境，反对翻新并推动成绩。
LigaAI 说两句：在设计问题时，咱们特意退出了具体的相干前置语，明确接下来的问题将围绕「组织文化建设」开展，疏导 ChatGPT 给出更合乎期待、更离题的答复。
Q7：开发、测试、产品经理和内部搭档之间总是不可避免地存在误会和了解偏差。不同角色之间的清晰沟通和高效合作，应该如何实现？
ChatGPT： 能够通过以下几种办法实现清晰的沟通和高效的合作：
- 建设无效的沟通渠道和协定：通过每日站会、回顾会和清晰的文档，同步我的项目更新、进度和潜在阻碍。
- 优化流程和程序：打消合作和沟通的凌乱状况，确保每个人都依照雷同的规范工作。
- 明确角色和职责：明确定义每个成员的角色和职责，防止重叠和混同，有助于打消误会。
- 造就信赖和通明的文化：通过定期分享和公开探讨，激励团队公开探讨想法、挑战和时机。
- 施行麻利办法：Scrum 或看板等麻利办法能够提供结构化的项目管理办法，促成团队更严密高效地合作。
- 组建跨职能团队：跨职能团队能够确保每个人都理解我的项目大局并能够无效合作。
- 强调继续学习：激励成员一直学习新技能和新技术，在硬实力上缩小误会并促成合作。
- 采纳合作工具：抉择适合的项目管理、近程办公和研发合作等软件，帮忙团队更无效地沟通和合作。
LigaAI 说两句：这是一个实操性很强的具体场景问题，而 ChatGPT 的体现也很值得探讨。
对沟通渠道、信息通明、麻利开发和工具利用等主题，AI 可能依据丰盛的示例和文章整顿出可操作倡议 ；而流程优化、团队建设、继续学习等 高度依赖集体实践经验和总结的话题，ChatGPT 的答复则未免空洞。
此次对话期间，LigaAI 不止一次地感叹 GPT-3.5 模型惊人的语言能力。相比初代 GPT-3，当初的 ChatGPT 语言晦涩通顺、构造框架清晰，尽管「卡壳掉线」的状况偶有产生，然而 在语言建模、指令微调和思维链等方面的体现已足以称得上 「 真正的人工智能」。
当然，ChatGPT 也存在一些局限：内容准确性难以保障、品质不稳固、空洞倡议多而实操性不高、不够灵便 等等。输入的内容品质和篇幅长度不成比例时，会让人有种「嘴碎又倔强」的感觉。
此外，在与 ChatGPT 一直周旋的过程中，LigaAI 发现想要施展 ChatGPT 最大的能力，让 AI 言之有物，「无效发问」十分重要。应用清晰、具体且聚焦的提醒词（Prompt）规束 AI 生成的范畴和内容，一直批改和优化提醒词，逐渐取得更好的输入后果；这也是一个一直学习和调优的过程。
让咱们回到文章结尾的两个问题 ：
👉 对于企业和研发团队而言，ChatGPT 到底是威逼还是助力？
👉 同 ChatGPT 个别的 AI 能力将多大程度地帮忙组织晋升工作效率？
弱小如 ChatGPT 的 AI 能力体现在能够疾速地在巨量的语料库中，收集、梳理并总结生成流通度最高的内容范式，为常识工作者提供成熟的、可借鉴的框架与常识，极大水平地进步信息粗炼的效率，进一步成为生产力提效工具。
而那些切实为（研发）组织和企业发明价值的，是对信息的判断和取舍、对常识体系的构想和搭建、对实现目标的判断和决策，而这些正是（以后的）ChatGPT 无奈躲避的缺点。
所以，ChatGPT 火了，有谁的「饭碗」要保不住了吗？
不会的。以 ChatGPT 为首的通用人工智能利用，是集体和企业的生产力加速器，是能让咱们牢牢放松饭碗的强力胶。
它们能够将咱们从耗时费劲的「粗采型工作」中解放出来，帮咱们实现简略又繁琐的数据收集和预处理工作，让咱们有更多工夫去梳理逻辑、构想创意、剖析利弊，更高效地发明价值，实现价值（就像 新一代智能研发合作平台 LigaAI 为宽广开发者和研发团队带去的价值一样）。
让工作和生存更加便当，开释更多生产力，才是先进技术存在的意义。
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