你这个问题里的“换人”可能有歧义，我先确认一下：你指的是更换操作人员/团队，还是更换工具/系统？不过从“实时系统优化工具”这个语境看，我猜你想问的是：引入这类工具后，效果是不是马上就能看出来？
如果是这个意思,我的回答是：不一定立竿见影，取决于“优化什么”和“原来差在哪”。
分几种情况：
如果是“可观测性/监控类”工具（如实时性能分析、瓶颈定位）
- 立竿见影的部分：问题定位速度会明显变快，原来靠猜、靠日志翻半天，现在能直接看到热点函数、延迟分布、CPU/IO 争用点。“看见问题”这件事是立刻见效的。
- 不立竿见影的部分：看见问题 ≠ 解决问题，真正的性能提升要靠改代码、调架构、换策略，这需要时间。
如果是“自动调优/实时调度优化”类工具
- 效果通常是渐进式的，不是开关一开就翻倍，它需要采集数据、建立基线、试参数，短则几小时长则几周才能稳定收敛。
- 在负载模式稳定的系统上,见效快；在负载波动大、业务逻辑复杂的系统上，见效慢且可能反复。
如果是“换掉原来那套烂工具”
- 如果原来工具本身是瓶颈（比如采样开销大、数据不准、报警延迟高），那换掉确实可能立竿见影，因为瓶颈就在工具本身。
- 但如果瓶颈在业务代码或架构,换工具只是换了把更亮的放大镜，系统该慢还是慢。
一句话总结： 实时系统优化工具能让“发现问题”立竿见影，但“解决问题”很少立竿见影，真正立竿见影的“换人效果”，通常发生在原来团队缺乏观测手段、靠拍脑袋优化的场景——工具一上，大家第一次看清真相，优化方向立刻明确，这种“认知层面的立竿见影”是真实存在的，但落到性能数字上仍需工程时间。
如果你说的是换操作人员/团队（“换人”），那在实时系统这种强经验依赖的领域，换人往往短期是负效果（交接、熟悉、踩坑），中长期才可能体现差异，更谈不上立竿见影。
你具体指的是哪种工具、什么场景？我可以给更针对性的判断。
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