11. 附錄：AI 時代，如何組建自己的 IT 團隊（寫給初創與小微企業）
寫在前面：這不是一份「擴編指南」
在 AI 時代，「組建 IT 團隊」這件事本身，已經發生了根本變化。
這不再是一個關於「招多少人、分哪些崗位、用什麼技術棧」的問題，而是一個更本質的問題：「你希望誰來為你的系統負責？」
如果你正在：
- 準備建立第一個技術團隊
- 或者現有團隊不足 5 人
- 或者正在猶豫「到底要不要再招人」
那麼這份附錄的目標只有一個：幫你避免在 AI 時代，走一條「看起來專業、實際上極其昂貴」的老路。
一、先說一個反直覺的結論
AI 時代，絕大多數公司不需要一個「完整配置」的 IT 團隊。
你真正需要的，往往只是：
- 極少數能做判斷的人
- 加上 AI 作為默認執行者
如果你在團隊剛起步階段就急於搭建「前端、後端、運維、數據庫、測試」這樣的全套班底，那麼你大概率不是在建設能力，而是在提前製造協調成本。
二、第一性問題：你到底要解決什麼問題？
在考慮「招人」之前，建議你先回答三個問題：
- 這個系統，是內部效率工具，還是對外產品？
- 失敗的代價是什麼？
- 功能不完善可以忍嗎？
- 數據錯一次會不會致命？
- 這個系統，誰來長期維護？
如果你現在無法清楚回答第三個問題，那說明你還沒準備好招一個「執行者」。
三、AI 時代的第一個技術角色：不是工程師，而是「負責人」
對於 0 → 1 的團隊來說，第一個技術角色極其關鍵。
❌ 不建議的選擇
- 只寫代碼的外包：往往缺乏對業務長期的承諾。
- 只會某一棧的執行者：難以應對全鏈路的技術挑戰。
- 「先便宜用著看」的技術人：低判斷力帶來的隱形技術債務，往往比薪資差額昂貴得多。
✅ 更合理的選擇
一個可以對「系統整體」負責的人。
這個人未必是寫代碼最快、或最懂某個框架的，但他必須具備三點：
- 能獨立完成一個完整系統的閉環：從需求理解、技術選型，到上線與維護。
- 具備 AI 駕駛能力：知道什麼時候該用 AI 加速，什麼時候絕不能信 AI。
- 願意為結果承擔責任。
你可以把這個角色稱為：Product Engineer、System Engineer，或者更直白一點：技術負責人。
四、一個現實可行的最小團隊結構
結構一：1 人 + AI（極早期）
- 適合：初創公司、內部工具、MVP 驗證階段。
- 配置：1 名全責工程師 + AI 作為默認協作者。
- 關鍵點：
- 所有代碼都必須「人能讀懂」。
- AI 生成的內容必須被嚴格審查。
- 不追求完美，只追求可維護。
結構二：2–3 人的小團隊（最推薦）
- 適合：已驗證需求、開始有用戶、需要一定穩定性。
- 配置：1 名技術負責人 + 1–2 名放權型工程師 + AI 作為默認執行加速器。
- 關鍵點：
- 沒有明確的前後端邊界。
- 每個人都有自己的「責任模塊」。
- 沒有「交接」，只有「我負責」。
五、關於「要不要招初級工程師」
這是一個你必須極其謹慎的問題。
在 AI 時代：初級工程師不是「廉價勞動力」，而是「高風險資產」。
如果你沒有能力：
- 提供完整上下文
- 進行高質量 Review
- 為他們兜底判斷錯誤
那麼請不要急於招聘初級工程師。
比起「招一個新人」，你更可能需要的是：更清晰的需求、更穩定的系統邊界、更成熟的決策機制。
六、不要急著「專業化」，先確保「可負責」
很多公司過早進入一個誤區：「等規模上來了，再把職責拆細。」
但在 AI 時代，更合理的順序是反過來的：
- 先確保每一塊系統都有人負責。
- 再在必要時，引入專長支持。
運維、安全、性能、數據等角色，可以是專長，但不應該一開始就是孤立的崗位。
七、管理者在小團隊中的真實職責
如果你是創始人或業務負責人，請記住：
AI 時代，小團隊最容易失敗的原因，不是技術不行，而是預期失控。
你最重要的三件事是：
- 區分 Demo、System 和 Product：時刻保持清醒。
- 不要把「AI 能做到」當成「現在就該做到」：理解工程的物理約束。
- 為技術負責人擋掉不合理的時間壓力：保護團隊的判斷力。
八、最後，一個冷靜但真誠的建議
如果你讀到這裡，只想記住一句話：
AI 時代，組建 IT 團隊不是為了「更快交付」， 而是為了「在更快的執行中不犯致命錯誤」。
速度可以交給 AI，判斷、選擇與承擔，仍然必須由人完成。