管理者应关注开发者已提出的生产力障碍，如减少会议、优化CI/CD流程、改进信息组织和简化内部循环。授权团队选择AI工具并进行实验，而非强行推广。重视开发者自主性和工作环境。
译自：Stop Force-Feeding AI to Your Developers
作者：Steve Fenton
你希望你的开发者提高生产力，这很好。他们也希望如此。但我难以理解的是，许多管理者一方面强制推行蛮力 AI，另一方面却对那些已被证明比编码助手更有效的简单技巧漠不关心。
这并不是一个新问题；管理者自上而下推动生产力往往是一种烟雾弹，掩盖了组织中更深层次的问题。通常，根本问题在于管理者与团队的工作脱节。
伟大的 AI 填鸭
有一种相当令人不快的做法叫做“填鸭”，指的是通过管子强迫喂养鸭或鹅，使其肝脏增大至十倍。许多管理者采用 AI 的方式就是这种“强行喂入，获得更多”的心态。
不出所料，这种方法存在动物福利问题，一些国家已经禁止强行喂养以及鹅肝的生产、进口和销售。如果你是一名开发者，没有法律阻止将 AI 强行塞入你的工作流程。你依赖于那些想要真正成果的优秀领导者。
与所有技术一样，AI 需要一个采纳策略，从小处着手，跟踪其影响，并鼓励基层进行实验。通过让开发者参与并允许他们探索工具，确定它们在何处最有帮助以及如何将它们集成到日常工作流程中，你可以取得成功的结果。
开发者主导 vs. 管理者主导的生产力
你很难找到不希望提高生产力的开发者。在过去的三十年中，我听到的大多数来自开发者的抱怨都是关于阻碍他们进步的障碍。他们渴望交付高质量的软件，这推动他们努力获取更好的计算机、更多的屏幕，并为云测试运行器争取预算。
这些的年度成本与基于 LLM 的工具的许可证相当。获得一台内存翻倍的机器，一个你将使用数年的额外显示器，或者一个更快的构建服务器，与开发者的薪水相比，都是很小的成本。如果你创造有价值的软件，提高开发者生产力的回报率高于薪水。
如果你让开发者恳求更好的工具或装备，同时强迫他们使用你选择的 AI 工具，我会质疑你的动机是否真的是为了提高生产力。这里存在一些其他的组织病态，这条道路会让你远离成功。
大多数开发者都希望尝试基于 LLM 的工具。他们想比较不同的选项，看看它们如何融入整体图景。你需要他们采取这种实验性的方法，因为这项技术仍处于起步阶段。弄清楚它在何处产生有意义的差异需要时间和知识共享。
如果你真的想要提高开发者的生产力，首先要解决他们已经向你提出的生产力障碍。
在 AI 之前尝试的 5 个提高生产力的想法
已经有一些关于 AI 生产力效益的研究。人们期望能获得一些倍增因素的收益，例如 2 倍或 10 倍的生产力提升。虽然你可能在示例任务中实现这些数字，但除非你关注整个价值流，否则它们不会累积到组织中。
基于 LLM 的工具在现实世界中的生产力效益通常在 5% 到 +20% 之间。
假设你已经为你的开发者提供了基本的工具（快速的计算机、充足的屏幕空间、最好的开发工具），以下是五种提高开发者生产力的方法，根据 DX 的研究，它们在影响方面都优于 AI。
1. 减少会议繁多的日子
有些人早上效率更高，而另一些人则在下午晚些时候达到生产力高峰。每个人都不同，但他们都有一个共同点：当他们的一天排满了会议时，没有人会有效率。
当开发者的日程安排变得碎片化时，他们会失去生产力。一天中分散安排四个一小时的会议不仅仅是损失了四个小时的编码时间；对于深度工作来说，这通常是完全的报废。
2. 鼓励流畅状态
当开发者的生产力飞轮开始转动时，值得保护它。每一次随机中断都会使飞轮嘎吱作响地停止，并且需要时间才能使其恢复到原来的速度。这并不意味着开发者不应该互相交谈，因为拥有健康的信息流至关重要。但这确实意味着要创造一个空间，让他们可以加速并长时间保持在那里。
流畅状态，即开发者忘记时间并产生最佳作品的神奇状态，是脆弱且有价值的。对于从事复杂逻辑或系统设计的开发者来说，中断不仅会暂停进度，还会完全破坏他们对正在解决的问题的心理模型。如果你在办公室里，为他们找一个远离嘈杂的电话和人流量的地方，因为每个走过的人都会将注意力从工作中转移开。
3. 改进 CI/CD 管道
当开发者提交更改时，简化反馈循环至关重要。如果构建需要 20 分钟，开发者必须选择是空闲还是切换到另一个任务。如果构建失败，修复它将会延迟，因为开发者目前专注于另一个任务。在任务之间切换意味着失去对更改的上下文，这会使修复花费更长的时间。
这种模式在整个 CI/CD 管道中持续存在，每次延迟都会放大因延迟反馈、上下文切换和日益增大的变更批量而引起的问题。缓慢的管道会增加修复问题的成本，并阻碍良好的开发实践，例如重构，因为将更改流向生产环境需要太长时间。
4. 组织信息
当开发者找不到完成工作所需的信息时，生产力就会直线下降。这包括从 API 文档到部署过程、架构决策和调试手册的所有内容。当信息分散、过时或埋在某人的电子邮件中时，开发者会浪费数小时寻找他们需要取得进展的答案。
高质量的文档不一定需要全面。更重要的是，它需要是最新的并且易于查找。重视广泛文档的组织会使你更难找到你需要的内容，并且不可能保持最新状态。当管理者未能认识到文档是真正的工作时，开发者倾向于优化那些受到奖励的任务，这会减慢整个团队的速度。
5. 简化开发者的内部循环
开发者的内部循环是进行、测试和迭代更改的循环。这是生产力的命脉。当这个循环缓慢、繁琐或不可靠时，它会产生摩擦，并在一天中不断累积。一个可以在几秒钟内进行更改并看到结果的开发者将比那些每次反馈循环需要等待几分钟的开发者进行更多的迭代、更多的实验，并最终构建更好的软件。
内部循环涵盖整个开发过程，从设置开发环境到进行代码更改、运行测试、查看结果和调试问题。现代开发可能涉及启动容器、连接到数据库、运行构建过程和协调多个服务。此循环中的每个摩擦点都会在每天数百次的迭代中成倍增加。
生产力的整体
管理者强迫开发者使用 AI 认为他们存在生产力漏洞，但他们需要停下来考虑生产力的整体。开发者被一个支持或损害团队目标和结果的环境所包围。AI 的生产力效益相当于开发者年度产出的 4%，而消除会议繁多的日子会带来 29% 的改进，缩短部署前置时间则会带来额外的 16%。
一旦你完成了这些第一阶段的生产力改进，就该授权团队选择他们的 AI 工具，并试验它们如何与他们的工作流程集成。在他们确定什么最适合他们的工作负载时，帮助他们获得多个选项和资金。通过现有的成功衡量标准来衡量 AI 的采用情况，而不是发明新的衡量标准或试图捕捉Ever-intangible "productivity（难以捉摸的“生产力”）"。
金鹅群
你的开发团队是你的金鹅。他们生产驱动你业务的有价值的软件。你不会对金鹅进行填鸭，因为你想要那些有价值的蛋，而不是发炎的器官。强行喂养它，你将完全失去金蛋。
实践 AI 填鸭的管理者专注于提高“AI 采用指标”的即时满足感。他们的目标是将开发者的生产力提高到鹅肝的水平，仅仅是因为这在董事会演示中听起来令人印象深刻。然而，强制采用 AI 会产生人为夸大的指标，掩盖了潜在的组织功能障碍。
明智的管理者会照顾他们的金鹅。他们消除障碍，提供正确的环境和工具，并赋予团队自主权以自然地蓬勃发展。在这种健康的环境中，开发者自然会尝试那些真正帮助他们的 AI 工具，而不是拒绝强制授权。
可靠、高质量、高性能软件交付的金蛋来自健康的鹅，而不是填鸭的鹅。
