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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