DORA 2025：基于七类团队画像的 AI 研发效能诊断方法

在前一篇文章中，我们从 DORA 2025 报告的整体视角，梳理了 AI 研发效能的现状与挑战。这一篇，我们将深入分析报告中提出的“七类团队画像”，通过团队画像诊断帮助中高层管理者与 PMO 精准识别团队在 AI 引入过程中的优劣势，为进一步制定符合团队实际情况的 AI 研发效能提升路径提供理论支持和实践指南。
本文聚焦关键词：DORA 2025 报告、AI 辅助开发、AI 研发效能、软件研发效能、团队画像分析、数字化转型。

七类团队画像的背景与意义

作为 2025 年 DORA 报告中的一大亮点，七类团队画像为我们提供了一个清晰的组织分层框架，帮助管理者识别团队在 AI 研发效能方面的现状，并为后续的战略制定和执行提供数据支持。报告根据以下几个关键维度，对研发团队进行了细致的划分：

• 交付吞吐量：团队完成任务的速度与频率；
• 软件交付稳定性：变更的失败率、恢复时间等；
• 团队效能：团队成员的工作效率和协作能力；
• 产品效能：最终交付的产品质量与市场表现；
• 工作摩擦与职业倦怠：团队内外的协作阻力与员工的工作疲劳感。

通过这五个维度，DORA 将团队划分为七个类别，每个类别的团队都面临不同的挑战与机遇。

为什么要关注“团队画像”？

DORA 2025 报告告诉我们，AI 并不是对所有团队都能产生相同的效果。不同团队的成熟度、基础设施、文化氛围以及交付模式，决定了它们对 AI 的需求、采纳速度与效果。例如：

对于已经有高效交付模式的团队，AI 可以充当“放大器”，加速其研发效能；

对于基础设施不健全或流程混乱的团队，AI 的引入可能会放大已有的低效，甚至增加额外的不稳定性。

因此，了解自己团队的画像，才能在 AI 研发效能的提升过程中，做出最合适的决策和行动。

七类团队画像分析：AI 研发效能提升的不同路径

DORA 2025 根据研发效能的不同维度，把团队划分为七类，分别是：

1. 基础性挑战型团队（Cluster 1）

特征：

• 吞吐量低，交付不稳定；
• 团队效能差，工作摩擦大，职业倦怠感高。

这些团队的共同点是存在严重的流程与组织瓶颈，AI 的引入并不会立刻带来显著的效能提升。相反，可能会暴露更多流程和基础设施上的问题。因此，对于此类团队，AI 的引入更多是一个“补短板”的过程，首先需要解决好基础设施、自动化测试、版本控制等问题。

管理建议：

先优化基础设施：在尝试引入 AI 工具之前，确保团队有高效的自动化流水线、清晰的任务分配与追踪机制。

小步试水，逐步引入 AI：从简单的任务自动化和辅助工具开始，不要立刻全面推开 AI，而是通过逐步优化实现从“痛点解决”到“效能提升”的转变。

2. 遗留瓶颈型团队（Cluster 2）

特征：

• 吞吐量稍低，交付稳定性稍差；
• 团队效能有一定问题，工作摩擦较多。

这些团队通常已经在某些方面具备了较为成熟的开发模式，但在某些环节（如测试、发布、跨团队协作）仍存在瓶颈。AI 可以帮助其进一步优化流程，但同样要谨慎引入，避免过度依赖工具而忽视系统基础的改善。

管理建议：

识别并优化瓶颈：首先识别哪些环节是制约团队效能的瓶颈，特别是跨团队的协作和沟通问题。

AI 辅助决策与协作：可以考虑引入 AI 助手来帮助团队更高效地管理任务、规划进度，尤其是在跨部门协作和知识共享方面。

3. 流程受限型团队（Cluster 3）

特征：

• 吞吐量和稳定性有些问题；
• 团队效能一般，工作摩擦和协作难度较大。

这些团队的挑战通常来自于流程不顺畅、缺乏透明度，并且在决策时可能存在较多等待时间或反复讨论。AI 的引入对这类团队非常有帮助，特别是在自动化任务、预测进度和减少重复劳动等方面。

管理建议：

通过 AI 提高流程透明度：利用 AI 工具优化团队内部的任务跟踪、进度预测、风险评估等，提升流程的透明度和决策的效率。

缩短决策周期：借助 AI 实现快速的数据分析和预测，帮助团队做出及时决策，减少因反复讨论带来的浪费。

4. 稳健有序型团队（Cluster 4）

特征：

• 吞吐量较高，交付稳定；
• 团队效能较高，但仍存在改进空间。

这类团队的核心问题是虽然效能已经较高，但仍未能做到最佳实践，尤其是在协作和跨部门沟通方面可能存在一定的改进空间。AI 可以帮助其进一步提升效率和交付质量。

管理建议：

继续优化协作流程：借助 AI 工具进一步加强团队内外的协作与沟通，尤其是跨部门合作。

利用 AI 进行持续优化：这类团队已经有较为成熟的流程，AI 的引入更多是对现有流程的微调和优化，帮助团队达到“持续改进”的目标。

5. 务实执行者型团队（Cluster 5）

特征：

• 吞吐量较高，交付较为稳定；
• 团队效能较好，但尚未达到高效的水平。

这些团队通常具备稳定的开发节奏和高效的任务管理，但可能由于资源或其他因素未能进一步突破。AI 在帮助提升执行效率、减少重复工作方面具有很大的潜力。

管理建议：

利用 AI 提升团队自主性：通过 AI 辅助工具提升团队成员的自主性，减少中间管理层的干预，使团队能够更加灵活地应对变化。

优化任务分配与工作流：借助 AI 技术进一步优化任务分配、进度追踪和反馈机制，帮助团队更高效地完成任务。

6. 和谐高成就者型团队（Cluster 6）

特征：

• 吞吐量高，交付非常稳定；
• 团队效能和产品效能都达到非常高的水平。

这些团队是典型的“高效能型”团队，已经具备了成熟的开发流程和高效的协作机制。AI 的引入可以进一步加速创新和提升团队效率，使其在行业中保持领先地位。

管理建议：

利用 AI 进行创新驱动：这类团队可以尝试引入更为复杂的 AI 工具，例如在产品设计和需求分析环节使用 AI 生成和优化方案。

进一步提高自动化水平：加速自动化测试、发布和运维，提高系统的稳定性与可维护性。

7. 和谐高成就者型团队（Cluster 7）

特征：

• 吞吐量和稳定性都表现极好；
• 团队效能非常高，产品效能达到卓越水平。

这是典型的“顶尖团队”，其开发和交付已经达到了行业顶尖水平。AI 的引入将进一步增强其研发效能，并可能带来更大的产品创新和市场竞争力。

管理建议：

加速 AI 驱动的创新：继续扩展 AI 在研发中的应用，尤其是 AI 驱动的产品创新和数据分析。

维持高度的技术成熟度与灵活性：保持团队的敏捷性和创新性，同时借助 AI 持续优化开发和交付流程。

七类团队原型的效能水平（图源：QECon）

如何基于团队画像制定 AI 研发效能提升路径

1. 评估团队画像：你属于哪一类？

根据 DORA 2025 报告的团队画像划分方法，首先需要评估自己团队的现状。通过分析以下维度，你可以初步判断团队所属的画像类型：

• 交付吞吐量：你团队的任务完成速度如何？
• 软件交付稳定性：你的团队在处理变更时，是否经常出现失败或需要长时间恢复？
• 团队效能：团队成员之间的协作效率如何？
• 产品效能：交付的产品质量和市场表现如何？
• 工作摩擦与倦怠：团队的沟通效率和工作负担如何？

2. 制定 AI 实施路径

根据你团队所属的画像，可以采用以下方法来制定 AI 实施路径：

• 基础性挑战型团队：首先要解决流程瓶颈和团队协作问题，逐步引入 AI，优先解决文档、代码生成等低风险环节。
• 稳健有序型团队：继续优化协作与任务分配，利用 AI 提高研发和交付效率。
• 和谐高成就者型团队：重点关注 AI 驱动的创新和复杂问题的解决，提升产品效能和市场竞争力。

本节小结： 通过对 DORA 2025 七类团队画像的了解和诊断，管理者可以根据团队现状，定制化 AI 实施策略，避免一刀切，确保 AI 研发效能的提升切实落地。

结语：从 AI 研发效能到全局转型

通过对 DORA 2025 团队画像的深度剖析，我们不难发现，AI 的引入不仅仅是工具层面的优化，更是组织结构、团队文化、研发流程等多个维度的系统性提升。无论你的团队目前处于哪个阶段，最关键的是：根据团队画像选择适合的 AI 战略，并根据团队特征逐步推动 AI 研发效能的提升。

在下一篇文章中，我将进一步探讨如何基于 AI 研发效能模型与团队画像，结合本土企业的实践经验，设计出一个更具针对性的AI 研发效能诊断框架，帮助企业在数字化转型中更有效地利用 AI。

敬请期待：《DORA 2025：基于 AI 研发效能模型的团队画像诊断与实践》