AI工程ROI：跨境研发效率暴增！告别盲投痛点

当前，全球科技发展日新月异，人工智能技术正深刻改变着各行各业的运作模式，尤其在软件开发领域，AI工具的集成应用已成为提升效率、优化流程的关键趋势。面对日益复杂的工程环境和对研发效率的更高要求，如何有效衡量AI工具的投入产出，成为众多企业关注的焦点。正是在这样的背景下，专注于AI工程分析的平台应运而生，为企业提供了清晰的数据洞察。

在2025年，来自以色列的初创公司Milestone近日成功完成了1000万美元的种子轮融资。此轮融资由位于美国旧金山的风险投资公司Heavybit和以色列基金Hanaco Ventures共同领投。这笔资金将主要用于扩展Milestone的平台，旨在将AI工具的使用情况与关键的工程指标关联起来，帮助企业更深入地理解AI在其研发流程中的真实效益。

Milestone的平台致力于帮助企业追踪代码生成工具在其开发工作流中的应用及其具体影响。据该公司首席执行官兼联合创始人利亚德·艾利丹（Liad Elidan）介绍，为了实现这一目标，他们的解决方案需要客户授权访问其代码库。这一要求在初期曾引发一些投资者的疑虑，但鉴于其所能提供的深度分析能力，最终获得了市场的认可。目前，Milestone的客户名单中已包括如Kayak、Monday和Sapiens等知名企业，显示了其产品在行业内的初步采纳和信任。

Milestone由艾利丹和首席技术官史蒂芬·巴雷特教授（Professor Stephen Barrett）共同创立。两位创始人的工作模式颇具特色：虽然Milestone的大部分团队成员都在以色列，但巴雷特教授则常驻爱尔兰，在都柏林三一学院（Trinity College Dublin）教授计算机科学。有趣的是，艾利丹曾是巴雷特教授的学生。多年来，两人一直保持联系，并在近年来编码助手工具日益普及的背景下，决定共同创办一家专注于工程效率提升的初创公司。这种跨地域的协作模式，也反映了全球化人才配置和远程办公趋势下，科技企业组织架构的灵活性。

艾利丹指出，Milestone的平台通过整合四大类数据来源，来回答客户关于AI效率的核心问题：它们分别是代码库、项目管理平台、团队结构以及各种代码生成工具本身。通过将这些异构数据源进行集成，Milestone构建了一个独特的“生成式AI数据湖”。这个数据湖不仅汇集了大量与AI辅助开发相关的数据，更重要的是，它能够从中提炼出对组织具有实际指导意义的信息，帮助管理者清晰地了解哪些团队正在使用AI工具，以及这些工具产生了怎样的效果。

这些经过整合和分析的数据，使得管理人员能够获得前所未有的洞察力。例如，他们可以精确测量功能交付的速度，深入分析最近出现的软件缺陷是否与AI生成的代码有关，从而更好地理解AI工具对代码质量的潜在影响。更进一步，这些数据还能支持管理层做出更为明智的决策，比如决定在开发流程的哪些环节引入或扩大AI工具的应用范围，以实现效率的最大化。艾利丹强调，Milestone平台提供的这些数据，让公司能够直接观察到AI工具的投资回报率（ROI），他将其称为公司旨在为客户提供精细化解答的“圣杯问题”。

关于AI工具的实际效果，艾利丹分享了一个有趣的观察。他提到，迄今为止，所有使用Milestone服务的客户中，没有一家得出了AI工具“毫无用处”的结论。“我们没有一个客户在使用Milestone后说，‘好吧，生成式AI对我没帮助，我要撤销所有许可证。’事实上，结果恰恰相反。他们都希望尝试更多的生成式AI工具。”这一反馈无疑是对Milestone平台价值的有力佐证，也从侧面反映了AI辅助开发在实际应用中带来的积极效益。

当然，AI编码工具领域发展速度之快，也为Milestone带来了持续的挑战。艾利丹对此深有体会：“过去是自动补全，后来是聊天机器人，再后来是基于代理（Agentic-based）的聊天，并且这种演变还在继续。”这意味着Milestone需要不断迭代和升级其平台，以适应不断涌现的新技术和新模式，确保其分析能力能够覆盖最前沿的AI开发工具。

从中国跨境行业的视角来看，Milestone的经验提供了诸多值得我们思考和借鉴的参考模式。随着中国企业深度参与全球化竞争，提高研发效率、优化项目管理、降低开发成本，成为赢得市场优势的关键。AI辅助开发工具，如智能代码补全、代码生成、自动化测试等，正逐步成为提升软件开发效率的重要手段。

对于国内的跨境电商、游戏出海、SaaS服务以及各类科技驱动型跨境企业而言，如何有效评估并最大化AI工具的价值，是一个现实且紧迫的问题。许多企业可能已经引入了各类AI开发工具，但对其真实效果、对团队生产力及代码质量的影响，往往缺乏量化且客观的评估。这可能导致资源投入的不确定性，或者未能充分发挥AI工具的潜力。

Milestone通过其平台提供的数据洞察，恰好能够解决这些痛点。想象一下，一个中国的跨境电商团队，正在为全球不同市场的用户开发新的功能。如果他们能够通过类似的分析工具，清晰地看到AI辅助编码如何加速了功能迭代，如何减少了特定类型的bug，或者在多语言代码生成方面带来了多大的效率提升，那么他们就能更自信地进行技术选型和资源配置。

此外，中国企业在“走出去”的过程中，常常面临跨文化、跨地域的团队协作挑战。AI工具的引入，可以在一定程度上标准化开发流程，弥补地域差异带来的沟通隔阂。而对这些工具效果的量化分析，则能进一步提升分布式团队的整体效能。例如，通过数据分析，可以发现不同团队在AI工具使用习惯上的差异，并据此进行有针对性的培训和流程优化，确保AI技术能够更好地服务于全球化产品开发。

从更宏观的层面看，Milestone的成功融资和其产品理念，也印证了在2025年，全球范围内对于“智能工程”的追求。这不仅仅是工具层面的革新，更是管理理念和数据驱动决策模式的转变。它鼓励企业不再盲目跟风，而是基于数据事实，理性地评估和采纳新技术。这种务实理性的发展路径，与我国倡导的创新驱动发展战略不谋而合，通过科技创新赋能产业升级，最终实现经济的繁荣发展。

展望未来，AI在软件工程领域的融合将持续深化。随着“代理式AI”和更智能的自动化编程模式的兴起，软件开发过程中的许多环节将进一步由AI接管。这意味着对AI工具效能的监控和管理将变得更加复杂和关键。像Milestone这样的平台，其作用将不仅仅是提供“仪表盘”，更可能发展成为“智能驾驶舱”，实时引导开发者和管理者做出最佳决策。

对于国内相关从业人员，尤其是那些深耕跨境领域的技术负责人、产品经理以及运营管理者而言，密切关注此类国际前沿动态，学习借鉴海外先进的AI工程管理经验，显得尤为重要。这不仅能够帮助我们更好地理解全球技术发展趋势，还能启发我们构建更高效、更具竞争力的研发体系，为中国产品和服务的全球化拓展提供坚实的技术支撑。通过不断学习和实践，我们有望在AI驱动的全球竞争中，抢占先机，实现可持续发展。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-roi-boosts-cross-border-dev-no-blind-invest.html