01. AI 到底改變了什麼，又沒有改變什麼？
狂熱與焦慮並存的時代
如果你最近刷社交媒體，可能會產生一種錯覺：軟件工程的歷史正在終結。
視頻裡，一位博主僅僅用了一個週末，就用 AI 「手搓」出了一個看起來像模像樣的 SaaS 應用；文章中，某家創業公司宣稱因為引入了 AI 編程助手，效率提升了 500%。
這種敘事對於技術管理者來說，既是興奮劑，也是劇毒的焦慮源。 董事會開始發問：「既然 AI 效率這麼高，我們的研發預算是不是可以砍半？」 CTO 開始困惑：「為什麼我的團隊用了 Copilot，交付速度卻沒有像視頻裡那是提升 10 倍？」
這是一個充滿噪音的時刻。作為一名站在工程與管理交界處的從業者，我們需要按在暫停鍵上，冷靜地問一個最基礎的問題：AI 到底改變了什麼？又有哪些東西，是它根本沒有改變，甚至無法改變的？
老實說，我自己也曾經一度被這種速度敘事迷惑，直到幾個項目在後期付出了更高的代價。
幻覺一：線性加速的陷阱
管理者最容易踩的第一個坑，我稱之為**「線性加速幻覺」**。
這個幻覺的邏輯是這樣的：AI 能讓寫代碼的速度快 5 倍，那麼項目的交付速度就應該快 5 倍。如果以前開發一個功能需要 5 天，現在是不是 1 天就能搞定？
我見過不止一位管理者，在看完某個「週末做應用」的視頻後，轉身就問團隊：「這個功能，下週能不能上線？」
答案是：在絕大多數真實工程場景下，這是不成立的。
因為軟件工程從來就不是簡單的「寫代碼」。在一個典型的研發週期中，真正的 Coding 時間往往只佔 20% - 30%。剩下的時間去哪了？
- 需求澄清與博弈：花在理解「用戶到底想要什麼」上的時間。
- 系統設計與權衡：決定「怎麼做才不會在三個月後崩盤」的時間。
- 調試與排錯：那些「在這個環境好好的，上線就掛了」的時刻。
- 溝通與對齊：前端等後端接口，產品等設計稿，測試等部署環境。
AI 確實極大地壓縮了那 20% 的 Coding 時間。它能讓你在幾秒鐘內生成一個 boilerplate，或者寫完一個正則匹配函數。但 AI 並沒有改變物理世界的「摩擦力」。
它不能替你去和猶豫不決的產品經理吵架，不能替你預判業務三個月後的轉型，更不能替你承擔系統上線後數據不一致的責任。
AI 改變的是局部環節的執行效率，但它沒有改變系統的整體複雜度。
區分：Demo ≠ System ≠ Product
社交媒體上那些「一個週末做出的應用」，絕大多數停留在 Demo (演示) 階段。
- Demo 是脆弱的：它只要在演示的那兩分鐘裡不出錯就行。它不考慮高並發，不考慮髒數據清洗，不考慮安全性，更不考慮日後的代碼維護。
- System (系統) 是堅固的：它需要處理邊界情況（Edge Cases），需要有魯棒性，需要可觀測性。
- Product (可運營的產品) 是複雜的：它不僅包含系統，還包含用戶體系、合規要求、數據隱私、多語言支持、甚至計費系統的容錯。
AI 最擅長的是從 0 到 1 生成一個 Demo。在這個階段，它的加速效果是驚人的，甚至可以說是顛覆性的。 但在從 Demo 走向 System，再走向 Product 的過程中，AI 的邊際效用是遞減的。
當代碼量從 500 行變成 50,000 行，上下文（Context）超出了 AI 的窗口限制，系統模塊之間的耦合變得錯綜複雜時，AI 就不再是那個全知全能的神了。這時候，依然需要人類工程師去進行架構治理、去理解那些隱性的業務邏輯約束。
不變的基石：物理約束與熵增
無論 AI 多麼強大，軟件工程中的一些核心定律並沒有被打破：
- 沒有銀彈 (No Silver Bullet)：複雜性守恆定律依然存在。業務的複雜性不會憑空消失，它要么被封裝在代碼裡，要么被轉移到 Prompt 裡。
- 熵增定律：軟件系統隨著時間推移，傾向於變得混亂和難以維護。AI 甚至可能加速這一過程——因為它能以極快的速度生成大量「看起來能跑但沒人完全讀得懂」的代碼。這意味著，如果缺乏架構治理與責任邊界，技術債務的累積速度，也可能被 AI 成倍放大。
- 人與組織的限制：溝通成本依然隨著團隊規模的平方增長（）。AI 並沒有解決人與人之間的誤解，甚至因為溝通媒介的變化，可能引入新的噪音。
結語：在迷霧中校準航向
所以，AI 到底是什麼？
它不是神，不是那個能把爛泥潭瞬間變成摩天大樓的魔法師。 它是執行力的放大器，是知識檢索的加速器。 簡單來說，AI 加速的是「敲代碼」，而不是「把事情做對」。
對於管理者來說，認清這一點至關重要。如果我們抱著「線性加速」的預期去制定計劃，必然會遭遇現實的痛擊。
AI 時代，不再獎勵那些單純「寫代碼最快」的人，也不再獎勵「記憶了最多 API」的人。 它獎勵的是那些最清楚該做什麼、不該做什麼，並且能駕馭 AI 這個狂野引擎，在現實的複雜地形中穩步前行的人。
在接下來的系列文章中，我們將深入探討在這個新常態下，組織形態、人才標準以及管理哲學正在發生的劇變。