附录：AI 时代，如何组建自己的 IT 团队（写给初创与小微企业）
写在前面：这不是一份“扩编指南”
在 AI 时代，“组建 IT 团队”这件事本身，已经发生了根本变化。
这不再是一个关于“招多少人、分哪些岗位、用什么技术栈”的问题，而是一个更本质的问题：“你希望谁来为你的系统负责？”
如果你正在：
- 准备建立第一个技术团队
- 或者现有团队不足 5 人
- 或者正在犹豫“到底要不要再招人”
那么这份附录的目标只有一个：帮你避免在 AI 时代，走一条“看起来专业、实际上极其昂贵”的老路。
一、先说一个反直觉的结论
AI 时代，绝大多数公司不需要一个“完整配置”的 IT 团队。
你真正需要的，往往只是：
- 极少数能做判断的人
- 加上 AI 作为默认执行者
如果你在团队刚起步阶段就急于搭建“前端、后端、运维、数据库、测试”这样的全套班底，那么你大概率不是在建设能力，而是在提前制造协调成本。
二、第一性问题：你到底要解决什么问题？
在考虑“招人”之前，建议你先回答三个问题：
- 这个系统，是内部效率工具，还是对外产品？
- 失败的代价是什么？
- 功能不完善可以忍吗？
- 数据错一次会不会致命？
- 这个系统，谁来长期维护？
如果你现在无法清楚回答第三个问题，那说明你还没准备好招一个“执行者”。
三、AI 时代的第一个技术角色：不是工程师，而是“负责人”
对于 0 → 1 的团队来说，第一个技术角色极其关键。
❌ 不建议的选择
- 只写代码的外包：往往缺乏对业务长期的承诺。
- 只会某一栈的执行者：难以应对全链路的技术挑战。
- “先便宜用着看”的技术人：低判断力带来的隐形技术债务，往往比薪资差额昂贵得多。
✅ 更合理的选择
一个可以对“系统整体”负责的人。
这个人未必是写代码最快、或最懂某个框架的，但他必须具备三点：
- 能独立完成一个完整系统的闭环：从需求理解、技术选型，到上线与维护。
- 具备 AI 驾驶能力：知道什么时候该用 AI 加速，什么时候绝不能信 AI。
- 愿意为结果承担责任。
你可以把这个角色称为：Product Engineer、System Engineer，或者更直白一点：技术负责人。
四、一个现实可行的最小团队结构
结构一：1 人 + AI（极早期）
- 适合：初创公司、内部工具、MVP 验证阶段。
- 配置：1 名全责工程师 + AI 作为默认协作者。
- 关键点：
- 所有代码都必须“人能读懂”。
- AI 生成的内容必须被严格审查。
- 不追求完美，只追求可维护。
结构二：2–3 人的小团队（最推荐）
- 适合：已验证需求、开始有用户、需要一定稳定性。
- 配置：1 名技术负责人 + 1–2 名放权型工程师 + AI 作为默认执行加速器。
- 关键点：
- 没有明确的前后端边界。
- 每个人都有自己的“责任模块”。
- 没有“交接”，只有“我负责”。
五、关于“要不要招初级工程师”
这是一个你必须极其谨慎的问题。
在 AI 时代：初级工程师不是“廉价劳动力”，而是“高风险资产”。
如果你没有能力：
- 提供完整上下文
- 进行高质量 Review
- 为他们兜底判断错误
那么请不要急于招聘初级工程师。
比起“招一个新人”，你更可能需要的是：更清晰的需求、更稳定的系统边界、更成熟的决策机制。
六、不要急着“专业化”，先确保“可负责”
很多公司过早进入一个误区：“等规模上来了，再把职责拆细。”
但在 AI 时代，更合理的顺序是反过来的：
- 先确保每一块系统都有人负责。
- 再在必要时，引入专长支持。
运维、安全、性能、数据等角色，可以是专长，但不应该一开始就是孤立的岗位。
七、管理者在小团队中的真实职责
如果你是创始人或业务负责人，请记住：
AI 时代，小团队最容易失败的原因，不是技术不行，而是预期失控。
你最重要的三件事是：
- 区分 Demo、System 和 Product：时刻保持清醒。
- 不要把“AI 能做到”当成“现在就该做到”：理解工程的物理约束。
- 为技术负责人挡掉不合理的时间压力：保护团队的判断力。
八、最后，一个冷静但真诚的建议
如果你读到这里，只想记住一句话：
AI 时代，组建 IT 团队不是为了“更快交付”， 而是为了“在更快的执行中不犯致命错误”。
速度可以交给 AI，判断、选择与承担，仍然必须由人完成。