【回顾】AI赋能研发管理：思辨与实践的双重探索 | 禅道·中国行成都站
原创人工智能的爆发式发展，正深刻重塑研发管理的全流程。
为探索AI在研发管理中的落地路径，8月16日，由禅道项目管理软件、麦哲思科技联合主办的禅道中国行，在成都举办了“AI + 研发管理：沉浸式实战工作坊”的活动，通过前沿分享、实战案例解析与互动工作坊，共同探讨了AI如何破解研发管理中的痛点、提升效率与质量。
接下来，让我们看成都站禅道中国行的精彩内容。
（↓↓点击查看现场活动视频↓↓）
如何借助AI技术重构研发管理模式？
活动上半场，四位行业专家分别从产品创新、需求管理、测试优化、智能编程四个维度进行深入分享，为与会者系统呈现了AI在研发流程中的创新应用与落地经验。
1.价值创新：AI时代的产品体验革命
作为开场分享，艾体验AIUX创始人、前百度资深体验专家李婧（Amy）老师以“AI 时代，产品体验趋势洞察及创新机会”为题，揭开了AI对产品设计的颠覆性影响。
在当下时代，AI不仅是工具，更是产品体验的底层操作系统，正在重构用户交互的逻辑、价值传递的路径。在这一过程中，用AI能够打造让用户尖叫的体验，用轻量化模式快速构建竞争力。
AI时代的产品竞争力，正是从理解AI开始。
2.打破伪需求：AI需求管理革新
StrategyLogic AI创始人陈加兴老师以“AI 破解伪需求”为主题，分享了其在大型企业的实践案例。
她指出，需求的模糊性、反复退回等问题长期困扰软件企业，严重影响研发效率。需求管理就像鬼打墙，很多团队在“理解需求、执行、返工”的循环中浪费大量精力。
陈老师强调，AI在需求管理中的价值不仅是工具化，更在于赋能结构化思维。过去依赖经验的需求分析，现在可以通过AI转化为可复用的结构化标准，让需求从“模糊描述”变成“可执行的目标”。
3. 测试效率跃升：TMMi与AI的协同实践
如何基于TMMi模型进行AI测试用例生成优化？麦哲思咨询顾问、TMMi主任评估师杨洪艳老师从测试管理角度，对这一话题进行了深入探讨。
传统测试用例编写依赖人工经验，存在覆盖率低、效率低、对人员能力依赖强等问题。此外，TMMi也强调“从缺陷修复向缺陷预防”的转变 —— 而AI技术，正成为实现这一目标的关键助力。
杨老师团队通过将需求文档、用例库、缺陷记录等企业历史测试数据与AI模型结合，实现了测试用例的快速生成。AI能基于需求自动生成正向、反向用例，覆盖边界场景，且生成效率比人工高得多。
4. 从手动编码到智能协同：AI编程升级
禅道资深项目经理、DevOps技术专家翟晓剑老师则聚焦“AI驱动的代码质量”，剖析了AI在编码环节的应用现状。
从数据中看，AI辅助编程在企业中的落地普及度达77%，但这一过程带来的更多的是“复制粘贴激增，重构减少”“新代码稳定性下降，返工率上升”等诸多影响代码质量的问题。
基于上述问题，翟老师指出，在AI落地的过程中，更要同步搭建企业质量评审体系，通过构建强协同、高质量、可追溯的代码质量评审标准，打造高效的代码评审机制，提高企业自身在AI时代下的核心竞争力。
二、实战工作坊：从理论到落地的“AI研发方案”
当AI从抽象的“概念热词”逐步转变为切实的“生产力工具”，我们该如何在这一趋势中找准方向、充分利用？
下半场的沉浸式AI实战工作坊聚焦于AI落地应用，参会者共分为AI妙招、第贰组、求知骇客、AIAI、地产大哼五个小组。分组后，各组积极交流，围绕真实研发管理和业务场景中的痛点展开激烈的头脑风暴，基于某一关键痛点做出可落地、可执行的AI解决方案，解决实际工作中的难题。
最终经过激烈的现场投票，第一组（AI妙招小组）与第四组（AIAI小组）以场景落地性强、技术路径清晰的优势并列斩获一等奖，获千元现金大奖！
在这次的共创工作坊中，大家达成的价值共识为：AI不是颠覆者，而是赋能者。因此在AI落地的过程中，更应该抓住“流程标准化+个性化适配”的平衡，既要有普适性效率提升，又要保留业务灵活性，让AI真正助力提升业务效率。
未来，随着技术的持续迭代与实践的深入，AI 必将成为研发管理的标配能力，推动行业向更高效、更高质量的方向发展。
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