5. 利用人工智慧衡量生產力可提升績效

手動記錄工時是否給您的團隊帶來了負擔？
我們以前常常同時處理電子表格和便利貼，感覺就像扛著巨石上山一樣。.

現在，人工智慧工具可以即時追蹤你的工作和任務完成速度。你不再需要填寫工時表了。.

我們將帶您了解人工智慧衡量生產力的五種方法，幫助您從猜測走向優化。.

一旦出現效率低下的情況，你就能立即發現。這樣一來，你就能節省大量精力，提升團隊績效，而不需要增加額外的會議。.

如何利用人工智慧衡量生產力，進而量化並提升績效

生產力衡量的是每工時完成的工作量。而效率則顯示完成任務的速度。綜合考慮這兩項指標，我們就能清楚了解營運的品質和速度。.

2015年至2017年間，企業領導者發現效率提升停滯不前。因此，他們轉而關注總產量，而不僅僅是速度。.

以汽車產業為例：透過自動化組裝任務，該產業在2010年至2016年間將生產力提高了161噸3千兆瓦。這一趨勢證明，利用人工智慧（AI）衡量生產力遠勝於傳統的計時研究。.

你是否也曾被繁瑣的手動工時記錄搞得焦頭爛額？我們也是。現在，人工智慧平台讓我們無需填寫工時表就能即時監控工作效率。像 Prodoscore 這樣的工具透過 API（應用程式介面）從你的日曆、專案看板和程式碼庫中提取數據，並記錄每一分鐘的節省時間。.

這種不間斷的資料流有助於管理者立即發現瓶頸並隨時重新平衡工作負載。.

接下來，我們將人工智慧驅動的效率檢查融入您的日常工作中，透過自動化處理一些瑣碎的事情，例如文件格式化、郵件分類和報告產生。這些節省下來的時間加起來，就能為您節省數小時的實際工作時間。.

想了解具體操作方法？請查看 如何利用人工智慧提高生產力. 它展示了節省的時間如何轉化為更高的生產效率。.

但單憑數字還不夠。人工智慧驅動的分析還能透過即時儀錶板清晰地展現趨勢圖景，包括產出率、效率比和品質評分。.

然後，您可以製定行動方案，標記週期時間延長的情況，獎勵表現優異的員工等等。有了這些洞察，您就可以從猜測轉向數據驅動的決策：優化流程，重新分配資源，並在關鍵之處指導團隊。.

衡量生產力的關鍵人工智慧效能指標

你是否曾經感覺到時間都花在哪裡了？人工智慧效能指標（衡量人工智慧工具運作效果的指標）能為你提供清晰、數據支援的視圖，讓你了解任務的實際完成情況。有了正確的數據，你就能發現浪費的精力，獎勵表現優異的員工，讓所有人朝著同一個方向努力。.

以下是每個現代團隊都會關注的六個關鍵效率指標：

• 技術效率（利用一定數量的資源所獲得的產出）
• 資源配置效率（合理配置人員、技術和時間以實現目標）
• 經濟效率（結合技術效率和配置效率來體現總價值）
• 成本效益（將最低可能成本與實際支出進行比較）
• 收入效率（每小時實際銷售額與潛在銷售額之比）
• 利潤效率（實際利潤與你能獲得的最佳利潤）

接下來，我們加入基於人工智慧的生產力指標（將原始數據轉化為清晰洞察的數字）。基本公式是：
產出工時 ÷ 輸入工時 × 100%

假設製作一份銷售簡報通常需要 5 小時的工作量（投入），但你只需 4 小時就能完成（產出）。這樣算下來，就是 4 ÷ 5 × 100% = 80%。不錯。百分比顯示你節省了多少時間，從而騰出精力去做更有價值的工作。.

然後，我們將這些效率指標與更廣泛的績效指標結合。追蹤領先指標（預警訊號），例如週期時間（完成一項任務所需的時間）和每日吞吐量（每天完成的任務數量）。這樣，你就能在問題惡化前發現並解決。接下來，查看滯後訊號（工作完成後的結果），例如每月產量或季度環比收入，以確認長期進展。.

最後，在公司、團隊和個人層面加入品質調整指標。生產力評分（一種將速度與品質檢查相結合的人工智慧工具）平衡了錯誤率、客戶回饋和合規性審查。這可以防止為了追求快速結果而偷工減料。有了這些生產力指標，您就能獲得一份平衡的記分卡，確保短期收益不會掩蓋潛在風險。.

利用人工智慧衡量生產力的框架和工具

選擇合適的 AI 評估框架，就能提供您清晰的行動指南，幫助您追蹤團隊和工具的表現表現。我們建立了 GAINS 框架（生成式 AI 影響淨評分），用於衡量十個關鍵領域的生產力。該框架基於超過 10,000 名工程師的數據。您無需面對零散的統計數據，即可獲得一個可直接用於行動的評分。.

核心領域 GAINS 指標：

• 採用率（您的團隊採用並堅持使用人工智慧工具的頻率）
• 使用情況（將其融入工作流程的深度）
• 變革管理（人機協作準備）
• 速度（交付速度和專案吞吐量）
• 品質（缺陷數量和程式碼可維護性）
• 安全（治理檢查和風險合規性）
• 流程（減少交接和上下文切換）
• 滿意度（開發者對人工智慧的信心和舒適度）
• 入職培訓（新員工和工具需要時間熟悉情況）
• 團隊效率（您的組織結構和平台如何支援工作）

好的。.

在後台，GAINS 會彙整月活躍用戶 (MAU)、週活躍用戶 (WAU) 和每日活躍用戶 (DAU) 等指標。它會追蹤每位開發者平均使用的 AI 工具數量（通常為兩到三個）、建議採納率，以及關於節省時間和體驗的快速調查。統計模型會將您的 GAINS 分數與節省的時間和實際收益掛鉤，因此您的 AI 投資將直接轉化為最終收益。.

在軟體方面，Prodoscore 透過應用程式介面 (API) 連結日曆、專案看板和程式碼庫。它會向即時 AI 效能儀表板提供數據，該儀表板會顯示工作負載變化並標記效能下降的情況。然後，您可以新增工作流程監控 AI 來追蹤每次交接，新增 AI 產生的報告來揭示趨勢，以及新增預測分析（AI 預測資源需求）。借助這些工具，您可以在問題影響截止日期之前將其解決。.

當我們將像 GAINS 這樣強大的框架與智慧工具結合時，您不僅僅是收集數據，而是將它們轉化為見解。即時儀錶板和人工智慧驅動的關鍵績效指標 (KPI) 追蹤功能，讓您全面了解如何指導團隊、擴展資源或優化流程以實現最佳產出。.

利用人工智慧實施工作流程以衡量生產力

你是否曾經希望能準確了解團隊任務的瓶頸所在？當我們將人工智慧融入你的交接流程和待辦事項清單時，你會發現所有瓶頸都清晰可見。在接下來的六個月裡，你將把智慧工具融入日常工作流程，並見證效率的顯著提升。.

• 首先，使用任務分析人工智慧（一種能夠分解每個操作持續時間的軟體）繪製您目前的流程和週期時間圖。我們將追蹤從編寫規格到程式碼審查的各個步驟。.
• 然後，開展流程優化人工智慧（處理重複性工作的演算法）的試點計畫。在慶祝早期成果的同時，實現諸如郵件分類和報告生成等任務的自動化。.
• 接下來，使用隊列分析（按工具使用情況對團隊進行分組）來追蹤哪些人正在使用哪些人工智慧工具以及使用頻率。這樣你就能立即發現高級用戶和阻礙者。.
• 之後，將人工智慧提出的建議與實際的生產力提升連結起來。如果生產週期縮短或產量大幅提升，就能證明其價值。.
• 然後，根據回饋和效能數據調整應用程式和流程的組合。替換掉使用率低的工具，添加新的集成，並微調設定。.
• 最後，建立每日更新的儀錶板，顯示活躍用戶數、建議採納率以及任務完成時間等關鍵指標。這樣，您就能隨時掌握最新動態。.

我們知道您同時使用 2-3 個 AI 工具，所以不要孤立地評估它們。將您的 AI 技術堆疊視為一個統一的工作流程。這樣，您就可以減少重疊、彌補不足，並優化每個工具，從而提高產出。.

不斷迭代，明白嗎？節省的每一分鐘都會對業務產生實際影響。.

利用人工智慧衡量生產力：真實案例研究

各行各業的公司都在利用員工生產力人工智慧（一種追蹤並提升團隊產出的軟體）將數據轉化為實際成果。這些案例研究表明，清晰的指標和智慧工具如何提高產量、減少延誤並即時指導決策。.

你有沒有觀察過裝配線像鐘錶一樣精準運轉？一家大型汽車製造商引進機器人來執行重複性任務，結果發現，2010 年至 2016 年間，每工時產量增加了 161 噸 3 噸。他們利用從馬達到焊接機的即時指標，在週期時間下降的瞬間就發現問題，以便工程師能夠及時調整流程。.
好的。.

一家雲端儲存公司希望加快程式碼合併請求（PR）的速度。透過公開分享每週的使用數據，人工智慧的使用量在三週內飆升至 80%。借助人工智慧提供的程式碼審查和測試生成建議，重度用戶合併的 PR 數量幾乎是非用戶的五倍，良性競爭也推動了人工智慧使用率的持續攀升。.

在金融服務領域，使用人工智慧工具的工程師發現，公關處理量較去年同期成長了30%，而未使用人工智慧的同事僅實現了5%的成長。他們透過一個簡潔的儀錶板（關鍵數據的概覽）追蹤每週活躍用戶數、建議採納率以及每項任務節省的時間。管理人員能夠快速發現技能差距，並針對關鍵問題提供量身定制的指導。.

綜合這些數據，重度AI用戶每週合併的PR數量幾乎是一般用戶的5倍，經常使用的用戶是一般用戶的4倍，即使是偶爾使用的用戶，合併數量也提升了2.5倍。這種結合了數據（例如PR數量）和定性回饋（例如關於易用性的快速調查）的方法，能夠更深入地推動AI的普及應用。.

透過比較團隊的使用頻率，領導者可以發現效率最高的工作流程，進行針對性培訓，並逐步淘汰使用率低的工具。將此分組視圖與即時儀錶板結合使用，每位團隊成員都能清楚了解自己的表現，以及可以提升的面向。這就是，在實際工作中，生產力追蹤如何逐步提升日常績效。.

利用人工智慧衡量生產力的挑戰與最佳實踐

我們在衡量人工智慧（AI）驅動的工作時都會遇到難題。追蹤結果聽起來很簡單，但指標往往並不準確。你可能會發現，數字不但沒有指引方向，反而會誤導你。.

團隊面臨的常見障礙包括：

• 關注人工智慧編寫了多少程式碼，而不是功能交付的速度。
• 假設節省的每一分鐘都意味著可以完成更多的工作。
• 在用戶尚未熟悉工具之前就推出指標，這會導致數據偏差。
• 單獨看待每一種人工智慧工具，而忽略了它們如何協同工作。
• 聽到團隊成員抱怨追蹤工作感覺像是微觀管理
• 跳過培訓，導致每個人都只能猜測如何使用人工智慧功能。
• 將人工智慧生硬地插入現有系統卻不進行相應的整合，這會造成資料漏洞。

準備好扭轉局面了嗎？我們依靠以下最佳實踐來確保團隊齊心協力，並確保資料的真實性：

• 將週期時間（完成任務所需時間）和吞吐量（已完成的任務數）等硬性資料與快速調查或訪談相結合，以補充背景資訊。
• 分階段推出指標：從小規模開始，收集回饋，然後逐步擴大，以免任何人感到壓力過大。
• 定期舉辦培訓課程，並分享一頁紙的速查表，以保持技能熟練度。
• 使用評估框架（一種清晰的進度檢查方法），將指標與業務目標連結起來，而不僅僅是工具使用情況。
• 在例行評審中加入績效檢查環節，以便及早發現意外狀況並確認結果。
• 將你的AI架構視為一個系統：繪製出每個工具之間的連結圖，而不是孤立地追蹤它們。

將可靠的數據分析與持續的指導結合，就能真正建立起人們對指標的信任。衡量標準會成為我們每個人的責任，而不僅僅是自上而下的指令。.

利用人工智慧衡量生產力估算投資報酬率

當您的 GAINS 分數（衡量工程效率的生產力指標）上升時，實際上意味著您節省了實際工時。我們將每增加一分與每月節省約 10 個工時掛鉤，然後乘以您的計費費率。這種簡單的計算方法可以將生產力的提升轉化為清晰的收入成長。.

為了建立堅實的商業案例，我們將人工智慧 (AI) 的生產力指標與您的財務關鍵績效指標 (KPI) 結合。您會發現，縮短週期時間或大幅減少缺陷數量如何直接轉化為成本節約和更高的利潤率。財務團隊樂於見到每次發布成本下降，但品質卻不斷提升。.

世界經濟論壇的數據顯示，由於對人工智慧的擔憂，41% 的雇主計劃裁員。您可以扭轉局面，透過對人工智慧工具進行投資報酬率分析，證明您能夠留住頂尖人才。證明智慧人工智慧的應用能夠提升團隊的積極性，並推動收入持續成長。.

不要止步於過去的成功。利用生產力預測人工智慧（一種預測未來效率提升的演算法），根據您目前的採用情況來預測下一季的成本節約。如果您的趨勢線顯示吞吐量增加 20%，您可以預測六位數的收益，讓投資變得輕而易舉。.

最後，讓我們把改善策略人工智慧（一種提供逐步成長計畫的工具）融入您的投資路線圖中：

• 試點計畫：測試人工智慧功能並設定基準
• 規模化：在各個團隊中推廣成功的試點項目
• 最佳化：微調流程以實現最佳效能

在每個階段設定預期投資報酬率。這樣的路線圖能讓所有人步調一致，並將人工智慧從一個流行詞變成真正的成長引擎。.

結語

我們開門見山地定義了生產力和效率的區別，然後制定了關鍵的AI驅動指標和GAINS框架。您已經看到儀錶板和案例研究如何展現出切實的提升，並且您也擁有一個清晰的推廣計劃，可以將AI融入日常工作流程中。.

接下來，選擇工具，啟動試點小組，即時追蹤結果，並根據實際情況進行調整。明白了。.

透過將這些洞見與收入掛鉤，利用人工智慧衡量生產力就能轉化為更智慧的規模發展路線圖。你會看到產出提升，而繁瑣的人工操作則會逐漸消失。讓我們開始吧！.

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