01 · 问题
开发人员用上了 AI 工具，代码写得更快了，但版本发布并没有更快。瓶颈转移了——代码评审排队、测试、需求澄清。
加速单个环节并不能让整个系统变快。要让 AI 在业务层面产生效果，它必须贯穿整个交付流程，而不仅仅停留在代码编辑器里。
02 · 适用场景
- 已经采购了 AI 工具，但在交付周期和质量上看不到效果
- 各团队使用 AI 的方式各不相同，没有统一的规则和实践
- 管理层询问 AI 带来了什么，却拿不出答案
- 需要决定投资方向——工具、平台还是培训
03 · 分析内容
- 从需求到发布的交付流程——任务在哪里等待、为什么等待
- 各团队使用 AI 的真实场景
- 企业上下文对 AI 的可用性——代码、文档、架构、任务
- 工具、模型、成本
- 安全规则及其实际执行情况
- 可用于衡量效果的指标
04 · 工作方式
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步骤 01
诊断
访谈技术负责人和团队，梳理流程与工具。基于真实任务开展工作，而不是靠问卷。
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步骤 02
交付流程图
梳理任务在研发流程中的流转路径，找出等待环节，评估 AI 最先能在哪里见效。
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步骤 03
分维度评估
采用度、SDLC、上下文、智能体、安全、平台、度量指标——每项评分均附依据。
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步骤 04
计划
目标蓝图以及 30 天和 90 天的优先级步骤——明确负责人、风险和成果标准。
05 · 交付成果
具体交付内容在诊断之后确定。我不会事先承诺效果数字——它们取决于起点，并作为成果标准写入计划。
- 01包含交付流程图和瓶颈分析的报告
- 02七个维度的评估及依据
- 03AI 研发体系的目标架构
- 04附成果标准的 30 天和 90 天计划
- 05与管理层和团队的结果解读会