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原文链接：https://openai.com/index/autoscout24
原文作者：OpenAI
AutoScout24 Group 是欧洲最大、同时也覆盖加拿大的在线汽车交易市场，每月连接超过 3000 万用户，拥有超过 200 万条车辆信息。该公司在全球拥有约 2000 名员工，服务于 45000 家经销商合作伙伴。随着产品需求的增长和系统复杂性的提升，AutoScout24 面临着在不牺牲可靠性的前提下实现更快速创新的巨大压力。
重建工程体系：追求速度、规模与复杂度的平衡
为了应对大规模迁移、遗留系统维护以及日益增长的工程需求，传统的渐进式改进已不足以维持竞争力。大语言模型的出现为 AutoScout24 提供了一个重新思考软件开发、测试和扩展方式的机会，使其能够实现数字化转型。
“AI 正在改变我们的构建方式，但更重要的是，它改变了我们能为用户和经销商提供的内容。更快的迭代意味着购车者能获得更好的体验，经销商也能更有效地触达并转化客户。” ——Frederik Kraus，AutoScout24 Group 首席技术官
内部部署策略
AutoScout24 实施了双层 AI 采纳策略，旨在兼顾广泛的赋能与深度的技术影响：
- 全员推广： 在全公司范围内推行 ChatGPT，让约 2000 名员工能够接触 AI 工具，建立起全员 AI 素养基准。
- 深度嵌入： 将 Codex 嵌入工程、数据和产品工作流中，为约 1000 名开发人员配备了直接集成于日常流程的编程代理。
为了确保大规模落地，公司建立了一个跨职能的“AI 冠军（AI Champions）”网络。该组织在领导层与一线团队之间构建了反馈循环，帮助将 AI 能力转化为实际的应用场景，确保 AI 被有机地嵌入现有工作流中，而不是作为独立工具存在。
核心成果
Codex 在多个高影响力的场景中迅速证明了其价值，包括自动化代码审查（PR review）、大规模重构、技术文档撰写及故障事后分析。不仅如此，非技术岗位的员工也利用 AI 工具独立验证概念和构建原型，极大地加速了组织整体的创新节奏。
- 开发周期从 2-3 周大幅缩短至 2-3 天。
- 提高了工程吞吐量，实现了更快速的迭代与实验。
- 通过自动化审查显著提升了代码质量与一致性。
- 减少了代码审查和文档编写中的重复性体力劳动。
领导者经验分享
- 融合策略： 将广泛的 AI 访问权限与深度工作流集成相结合，以实现最大化影响。
- 注重实效： 优先考虑真实世界的应用场景，而非自上而下的强制推行。
- 有机扩容： 建立跨职能的 AI 推广小组，以有机方式实现知识普及。
- 度量价值： 使用可衡量的工程指标严谨地评估 AI 工具效果。
- 增强而非替代： 重点在于增强现有团队的能力，而非取代人员。
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