直到最近，商界領袖對他們的工程團隊正在做什么以及技術資源是如何使用的了解程度令人驚訝地低。隨著2024年對科技組織不斷變化的需求，領導人不再接受工程黑洞。他們正在尋找提高內部開發團隊、合作伙伴和合同工貢獻的透明度的方法。
2024年，數據驅動的績效評估將得到越來越多的采用，以幫助技術領導者更好地洞察其員工隊伍，識別表現最好的員工，并做出明智的決策，以應對不斷變化的需求。
數據驅動的方法對于有效管理技術工作的重要性
根據Gartner最近的一項研究，65%的企業領導人同意他們的決策比兩年前更復雜，53%的人同意現在有更高的期望來證明這些決策是合理的。不幸的是，只有33%的大型企業有分析師練習決策智能。
當涉及到工程團隊時，這種增加的復雜性是由于開發團隊的來源和組裝方式的變化，快速適應新技術的需要，以及削減成本和提高績效的壓力增加。科技組織不再僅僅依賴辦公室團隊。混合員工通常完成項目，包括遠程員工、承包商、外部機構和合作伙伴，這使得管理者只有在偏向最顯眼的員工時，才有可能依賴傳統的定性方法來評估和管理人才。
與此同時，開發團隊正被拉向許多不同的方向，因為企業需要適應AI和其他新興技術的持續顛覆，以及推出新功能和產品的需求。在不能很好地了解個人或團隊貢獻的情況下，經理如何評估各種項目的績效？
事實是，只有某些數據點才能解決工程性能中的可見性問題，這就是為什么人們相信不可能衡量開發團隊的績效。對于工程師，你需要洞察和理解日常活動和代碼承諾，以了解正在做什么、優先考慮哪些事項，并知道你的工程師組織是否與更大的業務戰略保持一致。
當公司只衡量產量或花費的時間時，他們只能了解情況的一部分。你必須通過跟蹤數十個特征和度量來創建開發團隊績效的客觀、全面的視圖。
這種整體觀點必須提供戰略和戰術洞察力才能成功。2023年，公司意識到對其工程師的戰術觀點的需求，并需要更多。評估團隊和個人的績效，并根據這些衡量標準做出決策，需要可靠、客觀的績效數據。
然而，隨著科技領導者希望在2024年填補這一缺口，他們將開始認識到他們對開發團隊業績的戰略觀點存在差距。衡量個人的貢獻是有價值的，但如果你沒有收集對整個軟件開發生命周期的見解并確定改進流程的方法，任何更改都只會加劇你的問題。2024年是探索數據驅動方式以更好地了解你的團隊和流程的一年。
AI和客觀性能數據
隨著對提高工程師績效的數據驅動策略的需求增加，跟蹤工程師的技術也得到了進步。AI現在可以用于更有效地分析來自數十個不同性能指標的數據，并創建單一的整體視圖，這一客觀的性能數據使你能夠找到瓶頸，調整你的團隊，并復制頂級制作人。
斯坦福大學最近的一項研究調查了算法評估作為衡量工程師表現的工具的效果。研究發現，許多自由職業者更喜歡接受AI的評估，而不是潛在的有偏見的人類經理。當評估如何運作并且表現出績效指標的一致性時，這種偏好甚至更高。
為2024年打造更靈活的勞動力隊伍
變得更加數據驅動，使用AI來衡量開發團隊的表現不會解決任何問題，它將提供更大的可見性，讓科技領導者學習他們不知道的東西，并開始提出正確的問題。
與我們合作的一些客戶正在使用這些AI支持的性能指標，以獲得更大的透明度，了解他們的工程團隊和合作伙伴正在做什么。其他人則用它來比較供應商，看看哪些供應商貢獻最大。一些公司正在尋找方法來幫助改善苦苦掙扎的工程師的表現，并調整他們現有的流程以提供幫助。
這些目標表明，2024年將為勞動力帶來更大的靈活性，以快速適應不斷變化的需求。一旦公司對其技術資源有了更客觀、更全面的看法，他們就會開始組建最能滿足他們需求的分散的團隊，這可能意味著對外包和遠程員工的依賴程度更高。這可能意味著更多的公司采用彈性人員配置來提高開發成本和速度。
雖然仍在確定你理想的工程組織在2024年將是什么樣子，但很明顯，你需要完全了解你當前的組織正在做什么，然后才能做出任何更改。你的團隊在做什么，誰是你表現最好的人，在你的開發過程中哪些是有效的，哪些是無效的？算法性能指標是回答這些問題和創建明年所需的數據驅動的工程團隊的重要第一步。
2024年將是科技行業又一個重大變革的一年。確保你的組織擁有智能適應這些變化所需的洞察力。
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