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gigster副总裁cory hymel指出，ai驱动的数据指标在衡量和提升工程团队绩效方面起着关键作用，为2024年的更大适应性和成功奠定了基础。
商界领袖对于他们的工程团队的活动以及技术资源的使用程度，直到最近都表现出令人惊讶的低了解程度。然而，随着2024年科技组织对变化需求的增加，领导人不再满足于对工程团队的信息一无所知。他们正在积极寻找方法来提高对内部开发团队、合作伙伴和合同工作贡献的透明度。
预计到2024年，数据驱动的绩效评估将成为技术领导者更好洞察员工队伍、识别最佳表现员工并做出明智决策的重要工具。这种方法将帮助他们更好地应对不断变化的需求。
数据驱动的方法对于有效管理技术工作的重要性
根据最近的Gartner研究，约65%的企业领导人认为他们现在所做的决策比两年前更加复杂，而53%的人表示他们现在面临更高的压力来证明这些决策的合理性。然而，令人遗憾的是，只有33%的大型企业拥有分析师来执行决策智能的实践。
在涉及工程团队时，增加的复杂性源于开发团队的来源和组装方式的变化，以及对快速适应新技术、削减成本和提高绩效的需求增加的压力。科技组织不再依赖于办公室团队，而是倾向于混合员工完成项目，包括远程员工、承包商、外部机构和合作伙伴。因此，管理者在评估和管理人才时只能依赖传统定性方法去考虑最显眼的员工。
与此同时，开发团队正被拉向许多不同的方向，因为企业需要适应AI和其他新兴技术的持续颠覆，以及推出新功能和产品的需求。在不能很好地了解个人或团队贡献的情况下，经理如何评估各种项目的绩效?
实际上，只有一部分数据可以解决工程性能中的可见性问题，这也是为什么人们认为不可能衡量开发团队的绩效。作为一个工程师，你需要深入了解并理解日常活动和代码承诺，以了解正在进行的工作、优先考虑的事项，并确保你的工程师团队与更大的业务战略保持一致。
当公司仅仅关注产量或花费的时间时，他们只能得到情况的一部分信息。为了获得开发团队绩效的客观、全面的视图，需要跟踪数十个特征和度量。
这种整体观点的成功需要提供战略和战术洞察力。公司在2023年意识到对工程师战术观点的需求，并需要更多。为了做出决策，评估团队和个人的绩效，可靠、客观的绩效数据是必不可少的。
然而，随着科技领导者希望在2024年填补这一缺口，他们将开始认识到他们对开发团队业绩的战略观点存在差距。衡量个人的贡献是有价值的，但如果你没有收集对整个软件开发生命周期的见解并确定改进流程的方法，任何更改都只会加剧你的问题。2024年是探索数据驱动方式以更好地了解你的团队和流程的一年。
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AI和客观性能数据
随着对提高工程师绩效的数据驱动策略的需求增加，跟踪工程师的技术也得到了进步。AI现在可以用于更有效地分析来自数十个不同性能指标的数据，并创建单一的整体视图，这一客观的性能数据使你能够找到瓶颈，调整你的团队，并复制顶级制作人。
斯坦福大学最近的一项研究调查了算法评估作为衡量工程师表现的工具的效果。研究发现，许多自由职业者更喜欢接受AI的评估，而不是潜在的有偏见的人类经理。当评估如何运作并且表现出绩效指标的一致性时，这种偏好甚至更高。
为2024年打造更灵活的劳动力队伍
变得更加数据驱动，使用AI来衡量开发团队的表现不会解决任何问题，它将提供更大的可见性，让科技领导者学习他们不知道的东西，并开始提出正确的问题。
与我们合作的一些客户正在使用这些AI支持的性能指标，以获得更大的透明度，了解他们的工程团队和合作伙伴正在做什么。其他人则用它来比较供应商，看看哪些供应商贡献最大。一些公司正在寻找方法来帮助改善苦苦挣扎的工程师的表现，并调整他们现有的流程以提供帮助。
这些目标表明，2024年将为劳动力带来更大的灵活性，以快速适应不断变化的需求。一旦公司对其技术资源有了更客观、更全面的看法，他们就会开始组建最能满足他们需求的分散的团队，这可能意味着对外包和远程员工的依赖程度更高。这可能意味着更多的公司采用弹性人员配置来提高开发成本和速度。
虽然仍在确定你理想的工程组织在2024年将是什么样子，但很明显，你需要完全了解你当前的组织正在做什么，然后才能做出任何更改。你的团队在做什么，谁是你表现最好的人，在你的开发过程中哪些是有效的，哪些是无效的?算法性能指标是回答这些问题和创建明年所需的数据驱动的工程团队的重要第一步。
2024年将是科技行业又一个重大变革的一年。确保你的组织拥有智能适应这些变化所需的洞察力。
