A1--程派峰--AI-PMO赋能全流程质效改进.pdf

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1、AI-PMO赋能全流程质效改进程派峰字节跳动测试开发程派峰字节跳动 测试开发曾就职于苏宁易购、阿里巴巴公司，目前在字节Data数据平台稳定性效率团队，从事效能度量工具体系建设、测试效能工具建设、研发流程规范管理等工作 目录C O N T E N T S1.问题背景与分析2.AI-PMO赋能工程能力建设3.业务效果与收益问题背景与分析01问题分析-调研和收集各个角色VOC 现状：产能和进度不透明、版本不可预测、拍脑袋 声音：有序 聚焦 看清楚问题1562困境34前场需求的困境n感觉需求消化比较慢，无法直接看进度n产研发版时间规划，通知不及时产研一线的困境n需求和版本插队多，沟通成本高n需求提测排

2、期不准，最终挤压测试周期版本管理的困境n缺乏整体规划、过程里程碑标准n各搞各的、流程和Meego不一致n版本过程风险识别难度大产研外部压力n对于成本和效率的要求进一步提升n域内、ToB、国际化需求场景复杂n决策以拍脑袋居多交付团队困境n私有化交付物料无统一发布入口n交付包Tag缺少统一严格的规范n运维交付人工握手多效能度量困境n流程不一致导致数据混乱n缺少指标体系和共识n数据可信度不高，很难看清效能度量目前所处阶段局部度量体系度量精细化运营敏捷治理n指标较少，质量为主n数据采集手工为主n满足日常质量专项、周报场景第一阶段n效能指标体系建设n构建完整度量体系n数据采集半自动化n数据做准第二阶段n

3、定北极星指标0138n从堆砌指标到业务场景n从数据生产到数据消费n从指标数据到经验方案n基于效能成熟度提升n大瀑布小迭代敏捷n平衡快和慢n全流程建设提效工具第三阶段第四阶段问题归纳 效能工程提升能力进度管理能力质量拦截能力风险预测能力迭代规划能力标准质量是否符合预期成本是否符合预期进度是否符合预期衡量持续进化研发效能，向精英团队迈进AI-PMO赋能工程能力建设02AI-PMO能做什么？人工分析 自动洞察及时消费 1.充当PM合理迭代定容2.充当技术负责人把控提测风险3.充当QA负责人挖掘洞察准出风险4.充当敏捷教练流程规范解答指标堆砌 解决方案AI-PMO贯穿全生命周期全流程过程指标分解北极星

4、指标0138：先共识后度量规划阶段迭代机制：众多的需求类型统一迭代目标、提升团队凝聚力规划阶段AI-PMO聚焦迭代容量、研发饱和度前置风险当前指标+历史度量数据沉淀经验合理prompt大模型问题拆解难点专家整体分析风险提示精确到人规划阶段注入大模型的指标：聚焦北极星指标规划需求完成率(80%)拆解AI-PMO迭代定容prompt设计指标获取Prompt模版Prompt参数替换问题变成难点角色指标注入输出规划阶段AI-PMO排期助手帮助一线同学科学排期、预警个人排期冲突研发排期时及时预警冲突并推荐排期规划阶段AI-PMO规划阶段预警能解决1.识别资源瓶颈、平衡团队成员工作负荷2.合理排期能更准确

5、预测项目风险3.优化资源分配、减少团队成员等待时间AI-PMO规划阶段预警不能解决1.人员技能不匹配带来的饱和度问题2.外部依赖不可控的等待时间3.无法直接反应代码质量和技术债务开发阶段总结n个指标中TOP异常指标流动分布具体到需求明细、人，聚焦排期风险AI-PMO充当技术负责人，重点关注：1.未提测需求研发提测延期率未提测需求研发提测延期率2.研发提测打回研发提测打回/率及水位率及水位3.已提测需求测试完成率已提测需求测试完成率4.需求插队数需求插队数/率是否超水位率是否超水位开发阶段注入大模型的指标：聚焦研发提测率拆解，挖掘提测风险测试阶段AI-PMO充当QA负责人，关注重点：1.测试用例

6、执行率、成功率，看测试进度测试用例执行率、成功率，看测试进度2.缺陷解决率、修复时效，看积压风险缺陷解决率、修复时效，看积压风险3.缺陷燃尽趋势，看质量收敛风险缺陷燃尽趋势，看质量收敛风险Top3异常收敛趋势精确到人测试阶段注入大模型的指标：聚焦测试进度，挖掘按期准出风险测试阶段prompt设计角色指标注入策略输出格式复盘阶段-沉淀经验AI及时度量总结季度效能复盘会当前效能度量运作机制（洞察改进改进完成率）聚焦0138北极星洞察问题改进专家解读复盘阶段-借助AI-PMO缩短度量周期季度-双周迭代完成时及时洞察评价做的好坏、改进建议注入大模型的指标：1.规