成果
约 10 倍
开发提速（从数周缩短至数天）。
成果
约 2,000
配备 AI 工具的员工。
成果
约 1,000
使用 Codex 的研发人员。
AutoScout24 Group（在新窗口中打开） 是覆盖欧洲和加拿大的最大在线汽车交易平台，每月为超过 3,000 万用户提供逾 200 万条车辆信息。公司旗下运营多个品牌，包括欧洲的 AutoScout24 和加拿大的 AutoTrader.ca，为由 45,000 家经销商合作伙伴组成的网络提供支持，并在全球拥有约 2,000 名员工。
随着用户对产品的期待不断提高、系统日益复杂，AutoScout24 Group 面临的压力也与日俱增：既要加快创新，又不能牺牲可靠性。这与公司的目标紧密相连：持续改善买家搜索、评估和购买车辆的体验，并帮助经销商更有效地推广和销售库存车辆。面对大规模迁移、遗留系统和不断增长的研发需求，小幅改进已不足以应对挑战。大语言模型的出现恰逢其时，为从根本上重新思考软件的开发、测试和扩展方式提供了契机，OpenAI 也顺理成章地成为推动这场转型的合作伙伴。
“AI 正在改变我们的开发方式，但更重要的是，它正在改变我们能为用户和经销商合作伙伴提供的产品与服务。更快的迭代意味着买家能获得更好的体验，经销商也能更有效地触达客户并促成交易。”
AutoScout24 Group 采用双层 AI 应用策略，在普及 AI 能力的同时，深入发挥其技术价值。公司在全组织推广 ChatGPT，让约 2,000 名员工能够使用 AI 工具，为各职能团队打下扎实的 AI 素养基础。
与此同时，公司将 Codex 融入工程、数据和产品工作流，为约 1,000 名研发人员配备了直接融入日常流程的编程智能体。经过为期三个月的跨团队评估，公司最终选择了 Codex。它在易用性、工作流兼容性方面表现出色，并在生产力和代码质量方面带来了可量化的提升。
为推动大规模应用，AutoScout24 Group 建立了跨职能的 AI 推广骨干网络。这些骨干在公司管理层与各团队之间建立了反馈闭环，帮助将 AI 能力转化为切实可行的应用。这种方式鼓励员工自发采用 AI，并确保 AI 融入现有工作流，而不是被当作独立工具使用。
Codex 很快在多项高价值应用中展现了作用，包括自动化 pull request 审查、大规模重构、技术文档编写和故障复盘分析。除研发团队外，AI 工具还让非技术岗位的员工能够独立制作原型、验证构想，加快了整个组织的创新步伐。这最终帮助平台更快地推出各项改进，让买家和经销商合作伙伴共同受益。
“Codex 已成为我们研发工作流中的关键助力，在生产力、质量和速度方面带来了可量化的提升。”
部分项目的开发周期从 2–3 周缩短至 2–3 天
提高研发吞吐量，加快迭代和试验
通过自动化审查提高代码质量和一致性
减少 pull request 审查和文档编写中的人工工作量
让非研发岗位员工也能制作原型，拓展创新能力
将 AI 的广泛普及与工作流的深度集成相结合，充分发挥价值
优先通过实际应用场景推动采用，而非依靠自上而下的指令
培养跨职能推广骨干，让知识在组织中自然传播
使用可量化的研发指标严格评估 AI 工具
着力增强现有团队的能力，而非取而代之
AutoScout24 Group 正持续扩大 AI 在内部工作流和面向客户的产品中的应用。未来，公司将重点推动 AI 与核心系统的深度集成，进一步提升整个平台的自动化和智能化水平。
随着 AI 能力的不断扩展，公司希望进一步改善用户体验，增强各职能团队的能力，并在产品开发和交付中实现新的效率提升。
