【回顾】AI赋能研发管理:思辨与实践的双重探索 | 禅道·中国行成都站
原創人工智能的爆發式發展,正深刻重塑研發管理的全流程。
为探索AI在研发管理中的落地路径,8月16日,由禅道項目管理软件、麦哲思科技联合主办的禅道中国行,在成都举办了“AI + 研发管理:沉浸式实战工作坊”的活动,通过前沿分享、实战案例解析与互动工作坊,共同探讨了AI如何破解研发管理中的痛点、提升效率与质量。
接下來,讓我們看成都站禅道中國行的精彩內容。
(↓↓点击查看现场活动視頻↓↓)
如何借助AI技術重構研發管理模式?
活动上半场,四位行业专家分别从産品创新、需求管理、测试优化、智能编程四个维度进行深入分享,为与会者系统呈现了AI在研发流程中的创新应用与落地经验。
1.价值创新:AI时代的産品体验革命
作为开场分享,艾體驗AIUX创始人、前百度资深体验专家李婧(Amy)老师以“AI 时代,産品体验趋势洞察及创新机会”为题,揭开了AI对産品设计的颠覆性影响。
在当下时代,AI不仅是工具,更是産品体验的底层操作系统,正在重构用户交互的逻辑、价值传递的路径。在这一过程中,用AI能够打造让用户尖叫的体验,用轻量化模式快速构建竞争力。
AI时代的産品竞争力,正是从理解AI开始。
2.打破僞需求:AI需求管理革新
StrategyLogic AI创始人陈加兴老师以“AI 破解伪需求”为主题,分享了其在大型企业的实践案例。
她指出,需求的模糊性、反複退回等問題長期困擾軟件企業,嚴重影響研發效率。需求管理就像鬼打牆,很多團隊在“理解需求、執行、返工”的循環中浪費大量精力。
陳老師強調,AI在需求管理中的價值不僅是工具化,更在于賦能結構化思維。過去依賴經驗的需求分析,現在可以通過AI轉化爲可複用的結構化標准,讓需求從“模糊描述”變成“可執行的目標”。
3. 测试效率跃升:TMMi与AI的协同实践
如何基于TMMi模型進行AI測試用例生成優化?麥哲思咨詢顧問、TMMi主任評估師楊洪豔老師從測試管理角度,對這一話題進行了深入探討。
传统测试用例编写依赖人工经验,存在覆盖率低、效率低、对人员能力依赖强等问题。此外,TMMi也强调“从缺陷修复向缺陷预防”的转变 —— 而AI技术,正成为实现这一目标的关键助力。
楊老師團隊通過將需求文檔、用例庫、缺陷記錄等企業曆史測試數據與AI模型結合,實現了測試用例的快速生成。AI能基于需求自動生成正向、反向用例,覆蓋邊界場景,且生成效率比人工高得多。
4. 从手动编码到智能协同:AI编程升级
禅道資深項目經理、DevOps技術專家翟曉劍老師則聚焦“AI驅動的代碼質量”,剖析了AI在編碼環節的應用現狀。
從數據中看,AI輔助編程在企業中的落地普及度達77%,但這一過程帶來的更多的是“複制粘貼激增,重構減少”“新代碼穩定性下降,返工率上升”等諸多影響代碼質量的問題。
基于上述問題,翟老師指出,在AI落地的過程中,更要同步搭建企業質量評審體系,通過構建強協同、高質量、可追溯的代碼質量評審標准,打造高效的代碼評審機制,提高企業自身在AI時代下的核心競爭力。
二、實戰工作坊:從理論到落地的“AI研發方案”
當AI從抽象的“概念熱詞”逐步轉變爲切實的“生産力工具”,我們該如何在這一趨勢中找准方向、充分利用?
下半場的沈浸式AI實戰工作坊聚焦于AI落地應用,參會者共分爲AI妙招、第貳組、求知駭客、AI AI、地産大哼五個小組。分組後,各組積極交流,圍繞真實研發管理和業務場景中的痛點展開激烈的頭腦風暴,基于某一關鍵痛點做出可落地、可執行的AI解決方案,解決實際工作中的難題。
最終經過激烈的現場投票,第一組(AI妙招小組)與第四組(AI AI小組)以場景落地性強、技術路徑清晰的優勢並列斬獲一等獎,獲千元現金大獎!
在這次的共創工作坊中,大家達成的價值共識爲:AI不是顛覆者,而是賦能者。因此在AI落地的過程中,更應該抓住“流程標准化+個性化適配”的平衡,既要有普適性效率提升,又要保留業務靈活性,讓AI真正助力提升業務效率。
未来,随着技术的持续迭代与实践的深入,AI 必将成为研发管理的标配能力,推动行业向更高效、更高质量的方向发展。
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