面對團隊成員大量使用 AI 輔助寫程式，管理者若僅以「程式碼產出量」作為績效指標，將會陷入嚴重的管理盲點。根據《經理人》整理的觀點，將 AI 工具的使用直接綁定員工考核，容易導致員工為了數據好看而過度依賴 AI，卻忽略了程式碼品質與系統架構的穩定性，這反而會讓管理失去對開發核心能力的掌握。[2]
轉向評估「開發價值」而非「程式碼行數」
麥肯錫的研究指出，評估軟體工程師生產力時，不應只看程式碼行數，而應關注三個關鍵指標：
- 系統交付速度：觀察團隊從需求到功能上線的整體週期，而非單一開發者的打字速度。
- 程式碼品質與維護性：AI 產出的程式碼是否容易被團隊理解與維護，而非僅僅是能運作即可。
- 解決問題的能力：評估開發者在面對 AI 產出錯誤時，是否具備除錯與邏輯修正的能力，這才是工程師真正的核心價值。[1]
建立監督機制，避免 AI 產出「隱形錯誤」
當員工過度依賴 AI，往往會失去對程式碼細節的敏感度。管理者應建立明確的監督機制，確保團隊成員具備 AI 的「審查者」能力：
- 強化 Code Review 流程：要求開發者不僅要提交程式碼，更要解釋其邏輯架構，並由資深成員針對 AI 產出的潛在漏洞進行嚴格審查。
- 建立錯誤回饋迴圈：要求員工在發現 AI 錯誤時進行紀錄，並將此作為績效的一部分，鼓勵員工從「寫程式者」轉型為「AI 監督者」。[3]
避免將工具當成目標，回歸業務產出
最後，管理者必須釐清，AI 只是提升效率的手段，而非績效本身。若團隊成員只把 AI 當輔助，卻沒有思考如何透過 AI 創造更高的業務價值，這種投資往往是無效的。管理者應定期與成員對談，確認他們使用 AI 是否確實解決了客戶痛點或縮短了業務流程，而非僅僅是為了追求「看起來很忙」的自動化過程。[4]
