2025年，技术领导者面临的核心问题不再是是否应该采纳AI,而是如何实现其价值。DORA的研究包括超过100小时的定性数据以及来自全球近5,000名技术专业人士的调研回复。¹研究揭示了一个关键真相：AI在软件开发中的主要角色是放大器。它放大了高效能组织的优势，也放大了困境组织的功能障
碍。AI投资的最大回报并非来自工具本身，而是来自对底层组织系统的战略性关注：内部平台的质量、工作流程的清晰度，以及团队的协调一致性。如果没有这个基础，AI只会创造局部的生产力提升，而这些提升往往会在下游的混乱中消失殆尽。AI采纳已变得几乎普及。大多数调研受访者(90%)在工作中使用AI,并相信(超过80%)AI提高了他们的生产力。然而，有相当一部分人(30%)目前报告对AI生成的代码几乎没有或完全没有信任，这表明人们需要关键的验证技能。
更多内容请参见《人工智能的采纳与使用》章节。
今年的研究识别出七种不同的团队类型，从“和谐的高成就者”到陷入”遗留系统瓶颈”的团队，为有针对性地改进提供了新的框架。成功采纳AI需要的不仅仅是工具。我们新的DORA人工智能能力模型识别出七个基础实践——包括明确且已共识的AI立场、健康的数据生态系统和以用户为中心的关注点——这些实践被证明能够放大AI对组织效能的积极影响。
在《DORA人工智能能力模型》章节阅读更多内容。
价值流管理(Value StreamManagement,VSM)是一种可视化、分析并优化从创意到交付客户全过程工作流的实践方法，它能为人工智能(AI)发挥倍增效应，确保局部生产力的提升可转化为团队与产品绩效的可量化改进。
在《价值流管理》章节阅读更多内容。
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