企业如何衡量AI研发的实际价值
AI Coding 研发体系｜第五篇这一篇进入评估层：当前四篇已经把 AI Coding 放进流程和组织能力以后，企业还需要回答一个更硬的问题：它到底有没有创造真实研发价值。本篇聚焦六层架构中的评估层。它向上承接流程和组织能力，向下连接治理边界。AI Coding 推进到一定阶段后，团队很容易进入一个尴尬状态：大家都觉得用了 AI，代码也确实生成得更多了，但很难说清楚它究竟给研发体系带来了多少价值。有人看采纳率，有人看生成代码行数，有人看工程师每天用了多少次工具。问题是，这些指标只能说明工具被使用了，不能
人工智能赋能数据治理：企业数字化转型实战指南
传统数据治理长期以来面临"执行困难、成效不彰"的困境，项目成功率始终在40%上下波动。在大模型技术迅猛发展的当下，AI能否成为突破数据治理瓶颈的核心驱动力？在近期（5月14日）的一场线上直播中，《AI驱动的数据治理》作者之一资深数据治理专家申镇，结合自身14年的政企实战经验，系统剖析了AI驱动数据治理的完整架构、核心领域及企业级落地路径。本文整理了本次分享的核心精华（元宝基于腾讯会议纪要整理而得），助力企业理清思路，找到数据治理的提效路径。文末领取PPT许多企业在部署AI时存在一个关键误区：过度关注大模型