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快手AI研发提效遇规模化卡点,升级AI生产力体系重塑组织与流程

快手

30%
2025年12月AI代码生成率达40%以上的研发人员占比
32%
2025年12月AI代码生成率低于10%的研发人员占比
30多个
开展AI提效新范式落地实践的先锋团队数量

项目背景

快手此前完成了AI研发范式升级的第一轮探索,AI代码生成率持续提升,部分团队需求吞吐与交付效率已有明显增长。2026年快手开始向万人规模的研发组织复制原有AI提效模式,但过程中发现AI深度参与的需求占比并未和人均需求交付数同步增长,整体提效不及预期。 本案例依据「InfoQ 中文」公开发布的信息整理,原文:https://www.infoq.cn/article/Gj6j8QtZhgeuqedeUEft?utm_source=rss&utm_medium=article

面临的痛点

1. 研发人员AI开发能力两极分化,不同人员AI代码生成率差距较大;2. 需求对齐、跨角色协作、任务交接等待等传统协作模式抵消AI局部提效收益,参与需求的开发人数越多,AI整体提效幅度越小;3. 烟囱式组织架构下,业产研分离,标杆团队的AI提效经验难以大规模复制。

优秘的方案

快手将AI提效核心命题从“如何让研发人员做得更快”调整为“如何用AI重新设计交付流程、角色分工和组织结构”,将原有研发效能体系升级为AI生产力体系,以AI能力为核心供给覆盖组织内所有人员,系统性提升个人效能、团队协作效率和业务交付质量,目前已在多支先锋团队开展新范式落地验证。

AI代码生成深度人机协作

实施路径

1
通过微观调研与宏观数据分析定位AI规模化提效的核心卡点
2
参考银行业技术落地的组织变革历程梳理AI研发范式升级的阶段规律
3
调整AI提效核心命题,从提升单一角色效率转向重塑全链路组织与流程
4
搭建以AI能力为核心供给的AI生产力体系,覆盖组织内所有角色
5
在AI先锋团队开展新提效范式的落地实践

落地成效

30%
2025年12月AI代码生成率达40%以上的研发人员占比
32%
2025年12月AI代码生成率低于10%的研发人员占比
30多个
开展AI提效新范式落地实践的先锋团队数量

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