01. AI 到底改变了什么，又没有改变什么？
狂热与焦虑并存的时代
如果你最近刷社交媒体，可能会产生一种错觉：软件工程的历史正在终结。
视频里，一位博主仅仅用了一个周末，就用 AI “手搓”出了一个看起来像模像样的 SaaS 应用；文章中，某家创业公司宣称因为引入了 AI 编程助手，效率提升了 500%。
这种叙事对于技术管理者来说，既是兴奋剂，也是剧毒的焦虑源。 董事会开始发问：“既然 AI 效率这么高，我们的研发预算是不是可以砍半？” CTO 开始困惑：“为什么我的团队用了 Copilot，交付速度却没有像视频里那样提升 10 倍？”
这是一个充满噪音的时刻。作为一名站在工程与管理交界处的从业者，我们需要按在暂停键上，冷静地问一个最基础的问题：AI 到底改变了什么？又有哪些东西，是它根本没有改变，甚至无法改变的？
老实说，我自己也曾经一度被这种速度叙事迷惑，直到几个项目在后期付出了更高的代价。
幻觉一：线性加速的陷阱
管理者最容易踩的第一个坑，我称之为**“线性加速幻觉”**。
这个幻觉的逻辑是这样的：AI 能让写代码的速度快 5 倍，那么项目的交付速度就应该快 5 倍。如果以前开发一个功能需要 5 天，现在是不是 1 天就能搞定？
我见过不止一位管理者，在看完某个“周末做应用”的视频后，转身就问团队：“这个功能，下周能不能上线？”
答案是：在绝大多数真实工程场景下，这是不成立的。
因为软件工程从来就不是简单的“写代码”。在一个典型的研发周期中，真正的 Coding 时间往往只占 20% - 30%。剩下的时间去哪了？
- 需求澄清与博弈：花在理解“用户到底想要什么”上的时间。
- 系统设计与权衡：决定“怎么做才不会在三个月后崩盘”的时间。
- 调试与排错：那些“在这个环境好好的，上线就挂了”的时刻。
- 沟通与对齐：前端等后端接口，产品等设计稿，测试等部署环境。
AI 确实极大地压缩了那 20% 的 Coding 时间。它能让你在几秒钟内生成一个 boilerplate，或者写完一个正则匹配函数。但 AI 并没有改变物理世界的“摩擦力”。
它不能替你去和犹豫不决的产品经理吵架，不能替你预判业务三个月后的转型，更不能替你承担系统上线后数据不一致的责任。
AI 改变的是局部环节的执行效率，但它没有改变系统的整体复杂度。
区分：Demo ≠ System ≠ Product
社交媒体上那些“一个周末做出的应用”，绝大多数停留在 Demo (演示) 阶段。
- Demo 是脆弱的：它只要在演示的那两分钟里不出错就行。它不考虑高并发，不考虑脏数据清洗，不考虑安全性，更不考虑日后的代码维护。
- System (系统) 是坚固的：它需要处理边界情况（Edge Cases），需要有鲁棒性，需要可观测性。
- Product (可运营的产品) 是复杂的：它不仅包含系统，还包含用户体系、合规要求、数据隐私、多语言支持、甚至计费系统的容错。
AI 最擅长的是从 0 到 1 生成一个 Demo。在这个阶段，它的加速效果是惊人的，甚至可以说是颠覆性的。 但在从 Demo 走向 System，再走向 Product 的过程中，AI 的边际效用是递减的。
当代码量从 500 行变成 50,000 行，上下文（Context）超出了 AI 的窗口限制，系统模块之间的耦合变得错综复杂时，AI 就不再是那个全知全能的神了。这时候，依然需要人类工程师去进行架构治理、去理解那些隐性的业务逻辑约束。
不变的基石：物理约束与熵增
无论 AI 多么强大，软件工程中的一些核心定律并没有被打破：
- 没有银弹 (No Silver Bullet)：复杂性守恒定律依然存在。业务的复杂性不会凭空消失，它要么被封装在代码里，要么被转移到 Prompt 里。
- 熵增定律：软件系统随着时间推移，倾向于变得混乱和难以维护。AI 甚至可能加速这一过程——因为它能以极快的速度生成大量“看起来能跑但没人完全读得懂”的代码。这意味着，如果缺乏架构治理与责任边界，技术债务的累积速度，也可能被 AI 成倍放大。
- 人与组织的限制：沟通成本依然随着团队规模的平方增长（）。AI 并没有解决人与人之间的误解，甚至因为沟通媒介的变化，可能引入新的噪音。
结语：在迷雾中校准航向
所以，AI 到底是什么？
它不是神，不是那个能把烂泥潭瞬间变成摩天大楼的魔法师。 它是执行力的放大器，是知识检索的加速器。 简单来说，AI 加速的是“敲代码”，而不是“把事情做对”。
对于管理者来说，认清这一点至关重要。如果我们抱着“线性加速”的预期去制定计划，必然会遭遇现实的痛击。
AI 时代，不再奖励那些单纯“写代码最快”的人，也不再奖励“记忆了最多 API”的人。 它奖励的是那些最清楚该做什么、不该做什么，并且能驾驭 AI 这个狂野引擎，在现实的复杂地形中稳步前行的人。
在接下来的系列文章中，我们将深入探讨在这个新常态下，组织形态、人才标准以及管理哲学正在发生的剧变。