人工智能编码助手可以帮助开发人员编写代码，还可以分析、解释、调试、重构和转换代码，从而使开发人员专注于高价值的工作，提升开发人员的生产力和体验。

随着大模型技术的不断成熟，人工智能编码助手市场随之快速发展，企业必须了解并充分利用人工智能编码助手的优势，同时降低应用风险。

为了试点和评估人工智能编码助手，企业应该：

第一步，建立与业务指标相关的价值假设同时降低风险。

人工智能编码助手业务价值的常见衡量指标是开发人员每天或每周节省的时间。此外还有用户故事交付周期的改善、开发人员满意度的提高以及交付软件的质量。

人工智能编码助手在为开发人员提高生产力的同时，也使企业更容易受到威胁。因此，企业需要制定相应的风险应对计划，包括监控和纠正生成代码中的安全漏洞；训练数据集中的副本；变量、方法和 API幻觉。

第二步，建立一个跨职能工作组，包括工程、架构、安全和法律等方面的专家。

在供应商选择过程的早期阶段，该工作组应就需要参与进来评估风险，如安全漏洞、受版权保护的代码和文档等。该工作组还需要监控生成的结果，以防出现偏差、歧视以及其他道德方面的挑战。

第三步，缩小POC供应商名单。

排除掉那些不符合试点团队风险评估标准的供应商。

第四步，在使用人工智能编码助手之前，建立基准指标。

使用常见的开发人员研发效能管理框架，例如DORA指标和SPACE框架，其中包括满意度和幸福度、绩效、活动、沟通与协作、效率和流程。

第五步，使用定量指标和定性调查数据评估人工智能编码助手对开发人员的影响。

综合使用基于活动的产出指标和基于价值的影响指标，避免依赖于任何单一指标评估人工智能编码助手对开发人员的影响。对开发人员的调查问卷是评估影响指标的常用方法。

第六步，根据POC结果和用户反馈选择表现最好的人工智能编码助手。

在接下来的几周内，将试点范围扩展到更加多样化的用户群体，验证风险应对措施的影响和有效性。定期对试点结果进行复盘和迭代，解决关键痛点，拓展新的用例并扩大成功案例。建立开发人员之间互相学习的机制，一个简单的内部聊天可以发展成一个实践社区，传播最佳实践。

以上为《人工智能编码助手市场指南》报告内容节选，完整报告可查看：企业应如何选择人工智能编码助手？