上下文是关键：HubSpot如何规模化推进AI应用

本文是关于赋能产品、UX和工程团队使用AI的系列文章的第一篇。我们将重点介绍在编写代码的背景下，我们如何推进和规模化AI的使用。

AI从根本上改变了我们在HubSpot构建软件的方式。过去两年，我们从谨慎实验发展到在工程组织中几乎普遍采用AI编码工具。这一转变并非一蹴而就，需要战略投资、组织承诺和学习意愿。

从代码补全开始

我们在2023年夏季开始试用GitHub Copilot。概念验证（POC）成功验证了该工具的潜力，几个因素促成了我们的成功：

• 高管支持：来自创始人的支持显著加速了试点进程
• 大规模试点：包含整个团队，让他们共同采用和学习
• 投入启用资源：设置培训课程并创建交流渠道
• 全面测量：应用现有的工程速度测量方法来验证效果

初步结果令人鼓舞：不同资历的工程师都给出了积极的定性反馈，并显示出可测量但适度的生产力提升。

发挥中央团队的力量

2024年10月，我们创建了开发者体验AI团队，最初专注于：

• 推动编码工具采用：尽快让整个组织参与
• 提高AI工具影响力：让生成的代码反映我们的技术栈偏好
• 倡导社区建设：收集和传播有效实践
• 适应快速采购：采用月度合同快速启动
• 建立评估能力：通过实证数据对抗先入为主的观念

规模化推进

随着工程师采用工具并收集更多数据，我们确信这些工具会对工程团队产生积极影响。数据 consistently 显示：AI采用并未产生我们最初担心的问题。

2024年5月，我们取消了限制，主动为每个人提供许可证，采用率一夜之间飙升至50%以上。

触及后期采用者

当采用率超过60%后，增长速度再次放缓。我们改变了方法：

• 同行验证：录制和分享成功使用案例
• 量化证明：分享高层数据展示安全使用情况
• 提供更好的工具：试点多个编码助手
• 定制体验：设置本地MCP服务器，优化开发环境配置
• 将AI能力设为基线期望：在达到90%采用率后，将其加入职位描述和招聘期望

采用只是开始，为后续一切打开了大门：利用编码代理、创建Sidekick（我们的AI助手）、开发快速原型UI的方法，以及构建支持400多种工具的基础设施。