Gigster的副总裁Cory Hymel阐明了AI驱动的数据指标在衡量和提高工程团队绩效方面的关键作用，以在2024年获得更大的适应性和成功。
直到最近，商界领袖对他们的工程团队正在做什么以及技术资源是如何使用的了解程度令人惊讶地低。随着2024年对科技组织不断变化的需求，领导人不再接受工程黑洞。他们正在寻找提高内部开发团队、合作伙伴和合同工贡献的透明度的方法。
2024年，数据驱动的绩效评估将得到越来越多的采用，以帮助技术领导者更好地洞察其员工队伍，识别表现最好的员工，并做出明智的决策，以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Gartner最近的一项研究，65%的企业领导人同意他们的决策比两年前更复杂，53%的人同意现在有更高的期望来证明这些决策是合理的。不幸的是，只有33%的大型企业有分析师练习决策智能。
当涉及到工程团队时，这种增加的复杂性是由于开发团队的来源和组装方式的变化，快速适应新技术的需要，以及削减成本和提高绩效的压力增加。科技组织不再仅仅依赖办公室团队。混合员工通常完成项目，包括远程员工、承包商、外部机构和合作伙伴，这使得管理者只有在偏向最显眼的员工时，才有可能依赖传统的定性方法来评估和管理人才。
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?
事实是，只有某些数据点才能解决工程性能中的可见性问题，这就是为什么人们相信不可能衡量开发团队的绩效。对于工程师，你需要洞察和理解日常活动和代码承诺，以了解正在做什么、优先考虑哪些事项，并知道你的工程师组织是否与更大的业务战略保持一致。
当公司只衡量产量或花费的时间时，他们只能了解情况的一部分。你必须通过跟踪数十个特征和度量来创建开发团队绩效的客观、全面的视图。
这种整体观点必须提供战略和战术洞察力才能成功。2023年，公司意识到对其工程师的战术观点的需求，并需要更多。评估团队和个人的绩效，并根据这些衡量标准做出决策，需要可靠、客观的绩效数据。
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。
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。
