DORA 2025：AI 能力模型与软件研发效能成熟度路线图

在前一篇文章中，我们通过分析 DORA 2025 报告的七类团队画像，帮助企业识别不同团队在 AI 研发效能提升中的位置。本文将深入探讨 DORA 2025 提出的 AI 能力模型，并结合企业的实际情况，构建一个 软件研发效能成熟度路线图，为中高层管理者和 PMO 提供一套分阶段实施的可行方案，确保 AI 投资能够稳定、持续地提升研发效能。

从“能力模型”到“成熟度路线图”：理解 AI 研发效能的系统性

DORA 2025 报告强调，AI 是放大器，而非万能钥匙。这意味着 AI 不会自动修复组织中的问题，而只是放大已有的优势或短板。这一观点对于很多企业来说，尤其是中国本土企业，具有特别的现实意义。在我与众多企业合作的过程中，我发现很多公司过于依赖工具的引入，而忽视了自身能力基础的建设，导致 AI 在实践中的效果远低于预期。

DORA 2025 提出的 AI 能力模型 直接回应了这一挑战。它帮助团队从技术基础、流程治理、数据管理等多维度进行自我评估，确保 AI 的引入能够获得实实在在的效益。

本节小结： 如果你希望通过 AI 获得长期、稳定、可持续的研发提升，就必须先评估自身是否具备“承载 AI 的能力基础”。AI 能力模型，正是量化这个基础的标准。

DORA 2025：AI 能力模型的七项关键能力

1. AI 能力模型的框架

DORA 2025 提出的七项关键能力涵盖了 AI 成功实施的各个维度，从技术能力到流程管理，再到团队文化和组织结构。这些能力是实现 AI 研发效能的基础，缺一不可。

明确且已共识的 AI 立场：

团队和组织对 AI 的使用政策、目标、权限和控制有清晰的共识。只有当组织全员理解并支持 AI 立场时，才能有效避免冲突和内耗。

健康的数据生态系统：

数据是 AI 的基础，数据治理的规范化、数据质量的提升至关重要。拥有干净、结构化、规范化的数据系统，是确保 AI 提高研发效能的前提。

AI 可访问的内部数据：

AI 工具应能安全访问内部数据系统，包括代码库、文档、知识库等，才能在实际工作中产生真正的效能提升。

稳健的版本控制与变更管理实践

AI 带来的变更往往更加频繁和大规模，因此在引入 AI 后，确保版本控制和变更管理的稳定性至关重要。

小批量 / 小颗粒度工作模式：

AI 有助于减少传统开发中的大规模变更，通过小步快跑、频繁提交、快速反馈等方式，降低交付不稳定性。

以用户/价值为中心的优先级与决策机制：

团队要始终以用户和产品的实际价值为导向，优先处理最能为用户创造价值的工作。

高质量内部平台与基础设施：

包括 CI/CD 流水线、自动化测试、合规性检查、监控等基础设施，这些系统必须支持快速部署、回滚以及 AI 工具的无缝集成。

我曾多次遇到这样的情况：企业投入了大量的资金购买 AI 工具，并在各个团队中进行推广，然而效果却远不如预期。核心原因在于：工具本身并不决定研发效能，反而是组织的整体能力决定了工具能否发挥真正的价值。

AI 能力模型的七项能力，正是帮助团队和组织诊断并逐步完善这一能力基础。通过逐步构建这些能力，组织可以确保在 AI 的辅助下，团队效能与研发效能能够持续提升。

AI 研发效能成熟度模型：分阶段实施的可行路径

1. AI 研发效能的成熟度分阶段

DORA 2025 提出了四个阶段的 AI 研发效能成熟度模型，帮助企业通过阶段性实施，逐步提升 AI 能力和研发效能。每个阶段都有明确的目标与关键行动，确保企业能够稳步推进 AI 的应用，并在实践中积累经验。

2. 为什么需要分阶段实施？

企业在引入 AI 的过程中，往往会急于追求技术突破和快速见效。然而，技术本身并不会自动解决组织中的复杂问题。分阶段实施成熟度模型可以帮助企业避免盲目加速，同时确保在每个阶段有充分的准备和基础支撑，避免技术落地后的风险。

3. 管理层注意事项：

从基础开始：从 Level 0 到 Level 1，团队首先需要搭建起稳定的研发基础设施，解决流程瓶颈。

逐步引入 AI 工具：在 Level 1 和 Level 2 阶段，逐步引入 AI 工具，并将其与已有的开发流程深度融合，保证稳定性。

强调协同与文化建设：到达 Level 3 阶段时，企业的核心是推动组织文化的变革，确保 AI 工具和团队协作能够无缝结合，实现系统化的研发效能提升。

4. 如何落地实施？

Level 0 → Level 1：打好基础：重点建设团队基础设施（版本控制、自动化测试、CI/CD 流水线），并为 AI 引入打好基础数据管理和安全权限架构。

Level 1 → Level 2：工具引入与集成：根据团队画像分析，选择合适的 AI 工具，逐步引入 AI 助手（如代码生成、测试工具、需求分析等），提升研发和交付质量。

Level 2 → Level 3：全面优化与智能化：整合 AI 进产品设计、需求分析和决策过程中，借助 AI 推动更智能化的产品优化和创新。

如何进行组织和团队的 AI 能力评估？

为了评估团队的 AI 能力，可以从以下几个维度进行自我诊断：

AI 立场：团队是否已经达成对 AI 使用的统一认识，是否有明确的使用政策和审批机制？

数据治理与访问：数据是否结构化，能否方便地接入 AI 工具进行分析？

平台与基础设施：团队是否具备支持 AI 工具顺利运行的平台和基础设施？

协作与文化：团队的文化是否支持 AI 的顺利引入，是否具备自我学习和持续优化的能力？

评估结果将帮助管理者确定当前阶段所在，并制定符合团队实际情况的实施路径。通过分阶段实施，管理者能够清晰地定义每个阶段的目标与行动步骤，确保 AI 工具的引入能够与组织的成熟度相匹配。

在 DORA 2025 的框架下，我们可以看到 AI 研发效能的提升是一个复杂而渐进的过程。通过明确的 AI 能力模型 和 分阶段的成熟度路线图，团队能够有效地避免盲目跟风，确保 AI 投资能在团队的具体需求下发挥最大价值。

对于管理者而言，AI 研发效能不仅仅是工具问题，更是组织能力建设和文化变革的系统工程。在 AI 技术日新月异的今天，只有坚持从能力提升和流程优化入手，才能确保 AI 对研发效能的持续增值。

在下一篇文章中，我们将进一步探讨 AI 驱动的价值流管理与端到端研发效能提升实践，并展示如何将 AI 与价值流管理（VSM）结合，打造具有可持续竞争力的研发体系。

敬请期待：《DORA 2025：AI 驱动的价值流管理与端到端研发效能提升实践》