本文來自微信公眾號(hào)：ToBeSaaS，作者：戴珂

研發(fā)部門引入AI編碼已有一段時(shí)間，但實(shí)際效果與最初“編碼更快就一切更好”的預(yù)期相差甚遠(yuǎn)。

一方面，研發(fā)成本不僅沒降，反而明顯上升；另一方面，產(chǎn)品部門跟不上研發(fā)團(tuán)隊(duì)的提速節(jié)奏，被動(dòng)跟隨，原本的產(chǎn)品管理幾乎失效；更嚴(yán)重的是，銷售團(tuán)隊(duì)反饋，雖然推出了不少新功能，卻沒帶動(dòng)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)，反而因產(chǎn)品功能繁雜，增加了向客戶解釋的難度和工作量。

看來，有必要理清“工程生產(chǎn)率”與“價(jià)值創(chuàng)造”之間的關(guān)系。

01

“工程效率”與“業(yè)務(wù)成果”

當(dāng)前軟件與SaaS行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)，已從“規(guī)模競(jìng)賽”轉(zhuǎn)向“利潤(rùn)求生”。

許多國內(nèi)軟件企業(yè)尚未達(dá)到“40法則”，海外全行業(yè)卻已普遍以“60法則”為基準(zhǔn)。在當(dāng)前行業(yè)環(huán)境下，公司必須以盈利為首要目標(biāo)，才有可能度過寒冬。

在此過程中，工程部門自然成為壓力的核心。研發(fā)負(fù)責(zé)人每天都要面對(duì)同一個(gè)問題：如何提升研發(fā)效率？怎樣用數(shù)據(jù)證明？

就在這樣的背景下，AI編碼工具的出現(xiàn)，似乎擊中了軟件工程領(lǐng)域的痛點(diǎn)。各類AI編程工具能快速生成代碼、緩解代碼審查瓶頸，讓工程師從重復(fù)繁瑣的工作中解脫，編碼速度顯著提升。

實(shí)際上，在AI影響的眾多領(lǐng)域中，軟件工程位居前列。

于是，“AI編碼=效率提升=公司發(fā)展更好”的邏輯，被許多軟件公司奉為準(zhǔn)則。似乎只要解決了編碼速度問題，軟件公司的所有發(fā)展難題就能迎刃而解。

但很少有人意識(shí)到，這種認(rèn)知不僅是誤解，更是可能拖垮公司的致命偏差——將“手段”當(dāng)作“目的”，把“編碼速度”等同于“核心競(jìng)爭(zhēng)力”。

事實(shí)上，軟件行業(yè)從不缺乏“追求更快”的嘗試。從早年的敏捷開發(fā)，到各類效率模型，它們都曾被視為“提速神器”，但最終都未能從根本上解決公司增長(zhǎng)的核心問題。

如今的AI編碼，很可能又是一場(chǎng)“速度狂歡”?？駳g之后，是贏得了速度，還是輸?shù)袅速Y金、客戶和市場(chǎng)機(jī)會(huì)？

這種“工程效率”與“業(yè)務(wù)成果”的關(guān)系，正是所有軟件公司必須冷靜審視的問題。

02

“速度”重要，還是“做對(duì)的事”重要？

很多軟件公司都陷入了一個(gè)致命的怪圈：瘋狂追求AI編碼的速度，盲目增加功能數(shù)量，卻偏偏忽略了最根本的問題——客戶真正需要的是什么？

其實(shí)，你寫了多少行代碼、功能迭代有多快，和客戶沒有任何關(guān)系。能否解決他們的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)、為其創(chuàng)造持續(xù)價(jià)值，才是工程研發(fā)的最終目的。

而AI編碼最大的局限，恰恰在于它只能提升“開發(fā)軟件的速度”，卻無法判斷“該開發(fā)什么功能”。這就像把普通汽車的150馬力發(fā)動(dòng)機(jī)，直接換成2000馬力的賽車發(fā)動(dòng)機(jī)——汽車確實(shí)會(huì)變得極速，但最終結(jié)果要么是贏得比賽，要么是失控沖下懸崖，沒有第三種可能。

AI編碼的實(shí)際情況比這個(gè)比喻更殘酷：它不會(huì)幫你判斷軟件的價(jià)值方向，只會(huì)在類似自動(dòng)駕駛的迷茫中，加速項(xiàng)目失敗。它能讓程序員高效地寫出代碼，也能讓他們高效地做無用功——比如開發(fā)客戶用不上的功能、增加代碼行數(shù)、寫出有漏洞的代碼，最終讓公司在看似高效的內(nèi)耗中，快速走向平庸。

對(duì)軟件公司來說，這個(gè)道理更是生死攸關(guān)：AI編碼帶來的速度提升，如果脫離了客戶價(jià)值，“速度”就毫無意義。

這絕非空洞的理論，而是有明確的驗(yàn)證方法，僅通過“功能采用率”一項(xiàng)測(cè)試，就能讓真相顯現(xiàn)。比如，你用AI編碼快速開發(fā)了一堆功能，但如果客戶對(duì)這些功能的使用率不足30%，就足以說明：大量研發(fā)成本被白白浪費(fèi)，而這些日積月累的“AI技術(shù)債務(wù)”，早已沉重到足以壓垮一家中小型軟件公司。

引用德魯克的話：“沒有什么比高效地做一件本不該做的事更無用的了。”

03

被“速度奇跡”掩蓋的“價(jià)值真相”

關(guān)于AI編碼，有一個(gè)核心問題必須搞清楚：軟件公司的工程效率本質(zhì)，已不再是“寫代碼有多快”，而是“以多快的速度提升客戶價(jià)值”。這樣理解“速度”的含義，AI編碼本身才有真正的價(jià)值。

AI編碼本身無疑是強(qiáng)大的“力量倍增器”，但它發(fā)揮價(jià)值有一個(gè)前提——公司必須明確“更快”和“更多”的真正含義，而不是陷入對(duì)“速度”的執(zhí)念。

說白了，這里的“更快”，不是更快地敲出代碼、完成開發(fā)，而是更快地為客戶增加價(jià)值；這里的“更多”，也不是開發(fā)更多功能，而是讓每一個(gè)開發(fā)的功能都有更高的使用率，能真正服務(wù)于客戶的業(yè)務(wù)需求。

實(shí)際上，很多工程、研發(fā)中心都陷入了一個(gè)致命的目標(biāo)誤區(qū)：將“按計(jì)劃完成產(chǎn)品開發(fā)”作為部門的KPI，而AI編碼可以幫助他們“成功”達(dá)成目標(biāo)，卻忘了工程研發(fā)的終極意義。

事實(shí)上，再驚人的編碼速度都算不上奇跡，能真正為產(chǎn)品、為客戶創(chuàng)造價(jià)值，才是AI編碼最該追求的價(jià)值真相。

說實(shí)話，對(duì)SaaS公司而言，快速編碼的實(shí)際意義遠(yuǎn)比想象中要小。

因?yàn)镾aaS的開發(fā)邏輯，除了首次構(gòu)建框架、完成軟件主體時(shí)需要考慮編碼速度外，后續(xù)絕大多數(shù)時(shí)間都是小步迭代、優(yōu)化完善——這種場(chǎng)景下，AI編碼基本派不上用場(chǎng)。

更關(guān)鍵的是，如果軟件主體部分是靠AI編碼完成的，后續(xù)的變更、迭代和維護(hù)，會(huì)因?yàn)楣こ處煵皇煜I生成的整體結(jié)構(gòu)，變得異常困難。

由此導(dǎo)致前期靠AI提升的一點(diǎn)速度，最終會(huì)被后期的混亂、低效完全抵消?？傮w算下來，反而未必能節(jié)省時(shí)間，甚至可能增加額外成本。

寫在最后

AI編碼到底有沒有用，不能憑程序員的主觀感覺來判斷，公司更不能被“編碼提速”的表象所迷惑。

最可行的做法，是參照公司內(nèi)部指標(biāo)與外部用戶指標(biāo)，對(duì)其價(jià)值進(jìn)行量化評(píng)估——用數(shù)據(jù)說話，按規(guī)定使用。

其中，內(nèi)部指標(biāo)可重點(diǎn)參考ARR、NRR等，這些指標(biāo)直接反映公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力與客戶留存能力；外部指標(biāo)則可聚焦產(chǎn)品使用率、客戶工單數(shù)量等反饋性指標(biāo)，通過客戶的實(shí)際使用行為與反饋，判斷AI編碼開發(fā)的功能是否貼合需求、是否滿足功能迭代的速度要求。