如何准确度量AI代码工具为企业带来的研发效率提升？

在 AI 技术日益成熟的今天，AI 辅助开发工具如腾讯云 AI 代码助手等正在逐渐改变软件开发的面貌。这些工具通过自动化代码补全、错误检测和优化建议等功能，显著提高了开发效率。然而，企业在采用这些工具时面临一个关键问题：如何准确度量AI代码工具为企业带来的研发效率提升？

企业在 AI 开发提效过程中的度量问题

在软件开发的背景下，端到端的度量涵盖了从需求分析、设计、编码、测试、部署到维护的整个软件开发生命周期，由于这些环节之间的相互依赖和影响，度量研发效率需要综合考虑多个维度和指标，如代码质量、开发效率、错误率、性能指标等。这使得端到端度量变得非常复杂和具有挑战性。

AI 编程助手聚焦的是其中的“编码”环节，也就是“代码生产”环节，度量问题也就落实到了代码生产的速度、效率、质量；

很多企业在其开发团队中引入 AI 编程助手后，初步观察到代码编写速度的提升，但如何量化这一提升对整个项目周期或产品质量的影响，仍是一个挑战。企业需要明确的指标和数据分析方法，来确保投资回报率（ROI）的正面效果，并优化资源分配。

行业探索与解决方案

针对如何度量 AI 辅助工具的研发提效，行业内已有一些探索和实践：

• 标准化度量指标：

国际软件测试资格委员会（ISTQB）等机构正在研究开发标准化的度量指标，如代码质量、开发速度和 bug 率等，帮助企业评估 AI 工具的效益。这些标准化指标为企业提供了一个共同的框架，以量化和比较不同工具和方法的效果。

• 案例研究：

一些大型科技公司如谷歌和亚马逊已经开始通过内部案例研究来评估 AI 工具的效益。这些案例研究通常涉及在特定项目或团队中实施工具，并跟踪关键性能指标的变化。通过这种实际应用的研究，企业可以更准确地理解AI工具在特定环境下的表现。

• 第三方评估：

企业也越来越多地依赖第三方机构如 Gartner 或 Forrester 来进行AI工具的效益评估。这些评估提供了市场比较和独立的视角，帮助企业做出更为客观的决策。第三方评估通常包括广泛的行业调查和用户反馈，为企业提供了一个广阔的视野。

度量指标引入

在评估 AI 代码助手的度量能力时，引入补全采纳率和代码生成率两个指标，可以帮助我们更全面地理解其在编码环节的表现。以下是对这两个指标的详细介绍：

补全采纳率（Completion Adoption Rate）

• 定义：补全采纳率是指开发者在使用 AI 代码助手时，实际采纳和使用其提供的代码补全建议的比例。
• 计算方法：补全采纳率可以通过以下公式计算：
• 度量意义：
  • 用户信任度：高补全采纳率表明开发者对 AI 代码助手提供的补全建议有较高的信任度，认为这些建议是有用且准确的。
  • 补全建议议质量：补全采纳率也反映了 AI 代码助手提供的补全建议的质量和相关性。如果补全建议质量高且符合开发者的需求，采纳率自然会较高。
  • 用户体验：补全采纳率可以作为衡量用户体验的一个重要指标。高采纳率意味着开发者在使用 AI 代码助手时感到方便和高效。

代码生成率（Code Generation Rate）

• 定义：代码生成率是指 AI 代码助手在开发过程中生成的代码量占总代码量的比例。
• 计算方法（按行）：代码生成率可以通过以下公式计算：
• 度量意义：
  • 生产力提升：高代码生成率表明 AI 代码助手在编码过程中生成了大量的代码，从而显著提升了开发者的生产力。
  • 自动化程度：代码生成率反映了开发过程中的自动化程度。高生成率意味着更多的编码工作由 AI 代码助手完成，减少了开发者的手动编码工作量。
  • 依赖程度：代码生成率也可以反映开发者对 AI 代码助手的依赖程度。如果生成率较高，说明开发者在编码过程中频繁使用 AI 代码助手来生成代码。

结合分析

通过结合补全采纳率和代码生成率这两个指标，我们可以更全面地评估 AI 代码助手在编码环节的表现：

补全采纳率反映了开发者对补全建议的信任度和满意度，而代码生成率则衡量了 AI 代码助手在提升开发效率和自动化程度方面的贡献。通过结合这两个指标的分析，我们可以更全面地了解 AI 代码助手的实际表现，并为其改进和优化提供有价值的参考。

研效分析

如果希望进一步分析整个研发过程的提效情况，可以采用以下公式：

具体来说，这个公式可以帮助我们量化 AI 代码助手在实际开发过程中所节省的时间。

例如，如果一名开发人员有 40% 的时间花在编码上，而在其编码过程中由 AI 生成的代码占比为 25%，那么节省的开发时间比例可以计算为：40%*25%=10%，这意味着，通过使用 AI 代码助手，该开发人员可以节省 10% 的总开发时间。

腾讯云 AI 代码助手的度量看板

腾讯云 AI 代码助手作为研发辅助工具，同样面向企业提供服务，下面让我们来看看他的看板是如何进行度量支持的。

进入腾讯云 AI 代码助手官网，开通企业版本；开通完成后，进入到了企业的管理后台，打开菜单中的“数据统计”，可以看到，管理端的数据统计能力分为两个部分，分别为“研效看板”、“成员数据”，看一看他们有哪些能力与差异，又是如何满足企业的度量诉求的；

首先看一下研效看板，看板中列出了比较多的指标参数，分为了活跃情况、补全技术、补全采纳、补全分析、新增统计这么几类，整体面板比较清晰，每个指标也有详细的计算方式介绍；

其中“补全分析”、“新增统计”，分别对应了前文描述的，补全采纳率、代码生成率，两个重要指标。

• 补全采纳率：支持按次、按行、按字符统计：

• 补全生成率：支持按行、按字符统计：

除了研效看板外，腾讯云 AI 代码助手还提供了“成员数据”这一功能，支持数据的导出。这对于需要进行深入分析的企业来说非常有用，因为它允许管理者查看每个成员的具体贡献和工作效率，从而进行更精确的资源分配和团队管理。

结语

通过腾讯云 AI 代码助手的研效看板和成员数据功能，企业可以有效地评估团队的开发效率，并量化 AI 辅助工具带来的提效。这种量化的结果不仅有助于提高团队的生产力，还能增强企业在市场中的竞争力，推动业务的持续增长和创新。企业管理者可以通过这些工具看到 AI 在企业研发流程中的具体加成，从而在提升开发效率、优化资源配置和加速产品迭代方面获得显著的优势。