商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導
摘要
科技公司 Glean Technologies 的共同創辦人 Tony Gentilcore 指出，儘管 AI 開發工具能大幅提升部分工程師的生產力，但效益分布不均，使得衡量這些工具的投資回報率變得更具挑戰性，急需調整評估方式。
軟體開發團隊如何評估人工智慧（AI）工具的實際投資回報（ROI），是業界長期挑戰。提供企業級人工智慧與搜尋功能服務的科技公司 Glean Technologies（Glean），其共同創辦人暨工程主管 Tony Gentilcore 指出，雖然 AI 工具能為部分開發人員帶來高達十倍的生產力提升，但這些效益在團隊中的分布並不平均，使得衡量工具價值的複雜性更高。
Tony Gentilcore 昨日接受媒體採訪時表示，AI 編碼工具的最佳實踐方式仍在演進中，且在軟體團隊中不同角色間存在差異。他強調，儘管有些開發者能從 AI 工具中獲得「巨大的十倍價值」，大幅提升其產出，但這種效率提升並非普遍現象，在 Glean Technologies 內部或其他開發組織中，AI 工具帶來的益處分布並不均勻。此外，AI 編碼代理（coding agents）的興起，使得在平衡生產力與 Token 消耗（Token 指的是 AI 模型在處理資訊時所使用的單位，直接影響運算成本）之間，評估開發者產出更具挑戰性。
Tony Gentilcore 坦言，正是這種不均勻的效益分布，促使他尋求衡量開發者生產力的新指標。他指出，雖然「交付程式碼不等於交付產品」等衡量開發生產力的傳統原則依然適用，但方法論必須隨著 AI 時代的到來而調整，以反映新技術帶來的影響。
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