AI 時代，軟體工程師怎麼辦？一個工程師的真實觀察

最近跟工程師朋友聊天，十個裡面有八個都會聊到同一個話題：

「欸，你覺得 AI 會取代我們嗎？」

有人焦慮、有人觀望、有人已經開始轉型。而我？說實話，我覺得蠻興奮的 😄

不是因為我不擔心，而是因為我已經實際體驗到了 AI 帶來的改變。自從開始用 Claude Code 之後，我的開發效率至少提升了 10 倍。尤其是全新的專案，從零開始建構一個系統，過去可能要花好幾天的事情，現在可能幾個小時就有一個能動的版本。

但這不代表「工程師不需要了」。恰恰相反，我覺得這是一個分水嶺 — 對工程師來說，這既是危機，也是轉機。 能善用 AI 的工程師會飛起來，而只會聽令寫 code 的工程師，確實正在被淘汰。

今天想從一個每天都在用 AI 工作的工程師視角，跟大家聊聊：

• 正在發生的危機：初階工程師的需求正在消失
• 為什麼「只會寫程式」不夠了
• 真正的轉機在哪裡
• 我自己的轉變與體會

危機：數字會說話

先來看幾個讓人有點緊張的數據。

根據 SignalFire 的研究，全球前 15 大科技公司的初階工程師招聘，從 2023 到 2024 年下降了 25%。美國的情況更明顯 — 根據美國勞工統計局的數據，程式設計師的就業率在 2023 到 2025 年間暴跌了 27.5%。

最讓人驚訝的是這個數字：自從 ChatGPT 問世以來，22-25 歲軟體工程師的就業率下降了將近 20%。

Revelio Labs 的報告也指出，美國入門級職位的招聘從 2023 年初到現在，已經減少了約 35%。不只美國，印度的 IT 服務公司也減少了 20-25% 的初階職位，歐盟的初階技術職缺在 2024 年同樣下滑了 35%。

這不是預測，這是正在發生的事情。

為什麼初階工程師首當其衝？

想想看，初階工程師日常做的事情是什麼？

把需求翻譯成程式碼、修 bug、寫 CRUD、套版型、處理重複性的開發工作。這些事情，AI 現在做得又快又好。一個資深工程師加上 AI 的輔助，產能可能抵得上一個小團隊。

這也是為什麼有人說，我們正在經歷一個轉變：工程師從「寫程式的人」變成「審核與指揮 AI 寫程式的人」。

但這裡有一個關鍵的區別 —

被取代的不是「工程師」這個職業，而是「只會聽令行事的工程師」。

如果你的工作只是接收規格、翻譯成程式碼、然後交付，那 AI 確實可以做到你的 80%，甚至更多。但如果你做的是理解客戶的問題、設計解決方案、做架構決策、權衡取捨 — 這些事情 AI 目前還遠遠做不到。

轉機：為什麼我反而覺得興奮

講完危機，來聊聊好消息。這個 AI 時代，對工程師來說，是危機也是轉機。 而且我覺得轉機比危機大得多。

為什麼？讓我用自己的例子來說。

我是一個軟體工程師，過去幾年一直在做網站、做系統。自從開始用 AI 來協助開發之後，我最大的感受就是 — 哇靠，怎麼這麼快 😂

舉個最近的例子好了。前陣子接到幾個大型電商網站的案子，合約都是百萬等級的規模。這種大型專案，放在以前，光是開發就至少要 50 個工作天以上。但現在呢？大概 10 天左右就能交付。

你沒看錯，10 天。

因為我過去累積了系統架構的經驗，我知道一個電商網站該怎麼設計、資料流該怎麼走、哪些地方要注意效能、哪些地方要考慮安全性。有了這些判斷力，再加上 AI 來幫我執行，整個開發速度根本是開了加速器。

另一個例子是最近在幫一間會計事務所做 AI Agent 系統。這個 Agent 可以處理客戶的帳務問題回覆，就像一個「數位會計實習生」— 幫忙整理資料、做分析、跑報表。這種深度的系統整合加上 AI Agent 的開發，在過去想要一個人全部扛下來是非常吃力的，尤其當你同時有好幾個專案在跑的時候。但現在，靠著 AI 的協助，一個人就能搞定。

有人可能會說：「那不就代表不需要工程師了嗎？」

某方面來說，沒錯！只會聽令行事、照規格寫 code 的工程師，確實已經不太需要了。 這就是現在進行式。

但反過來想 — 如果你是那個知道「該做什麼」「為什麼要做」「怎麼做才對」的人，那 AI 就是你的超級武器。以前你是一個人扛著鋤頭挖地，現在你開著挖土機。挖土機很強，但它不會自己決定要挖哪裡、挖多深。那個做決定的人，就是你的價值所在。

成本下降 = 市場變大 = 機會變多

還有一個很多人沒注意到的事：當開發成本大幅下降，很多過去「不划算」的案子突然變得可行了。

以前一個客製化的系統，動不動就要幾十萬甚至上百萬，很多中小企業根本負擔不起。但現在，一個懂得善用 AI 的工程師，可以用過去十分之一的時間和成本來交付。

這代表什麼？市場變大了，機會變多了。

不管是做網站、做系統、還是像我在做的 AI Agent 開發，如果你能提供解決方案、懂客戶的痛點、能用技術幫他們省時省力，那現在就是最好的時機。

工程師不能再只是工程師

其實不只是軟體工程師，各行各業都一樣。未來，實際執行的部分一定會越來越多地交給 AI。人類的價值必須往上拉一個維度。

對工程師來說，這意味著幾件事：

1. 系統設計和問題拆解能力比寫 code 更重要

AI 可以幫你寫程式，但它不會幫你決定該用什麼架構、該怎麼拆解一個複雜的商業問題。這些「高層次的思考」反而變得更有價值。

你不需要記住每個 API 的語法，但你需要知道什麼時候該用 message queue、什麼時候該用 event-driven architecture、什麼時候一個簡單的 cron job 就夠了。

2. 跨領域整合能力

未來最有價值的不是「最會寫 Python 的人」，而是「懂技術又懂商業又懂使用者的人」。

像是一個工程師如果同時懂得產品思維，他可以直接從客戶需求出發，設計出更好的解決方案，而不是等 PM 消化完再翻譯給他。加上 AI 的輔助，這樣的人可以一個人做到過去一個小團隊的事情。

3. 商業思維與溝通能力

當 AI 把「寫 code」這件事的門檻大幅降低，工程師的競爭優勢就不再是「我會寫程式」，而是「我能解決你的問題」。

能不能理解客戶的痛點？能不能設計出有商業價值的方案？能不能用非技術人員也聽得懂的方式溝通？這些「軟實力」反而成了最硬的硬實力。

所以我們該怎麼辦？

如果你現在是一個軟體工程師，或者正在考慮進入這個行業，以下是我的幾個建議：

擁抱 AI，而不是對抗它。 現在就開始把 AI 融入你的工作流程。不管是用 Claude Code、GitHub Copilot、還是其他工具，重點是讓自己習慣「跟 AI 協作」這件事。越早適應，越早受益。

往上走，而不是往深鑽。 不要只追求「寫出更厲害的程式碼」，而是培養自己的系統設計能力、架構思維、問題分析能力。這些是 AI 短期內無法取代的。

學習商業和產品。 試著理解你的工作在整個商業鏈條中的位置。你的程式碼最終要解決什麼問題？創造什麼價值？當你能從這個角度思考，你就不再是一個「寫程式的人」，而是一個「用技術解決問題的人」。

多嘗試不同的領域。 AI 降低了各種領域的進入門檻。你可以嘗試做自己的 side project、幫中小企業做系統、甚至用 AI 來探索你從沒碰過的技術棧。像我之前分享的 Claude Cowork，就是一個很好的起點。

結語

回到最開頭的問題：AI 時代，軟體工程師怎麼辦？

我的答案是：這個時代，對工程師來說，是危機也是轉機。

危機是真的 — 只會寫程式、只會聽令行事的工程師，需求確實在減少，數據擺在那裡。但轉機也是真的 — 願意提升維度、擁抱 AI、結合商業思維的工程師，手上的武器比以往任何時候都強大。

這跟以前每一次技術革新都一樣。Excel 出來的時候，手算帳的會計不見了，但會用 Excel 的人接手了；搜尋引擎出來的時候，死背資料的人沒優勢了，但會找資料、整合資訊的人更強了。AI 也是一樣的道理。

與其擔心被取代，不如現在就開始學著跟 AI 一起工作。畢竟，最好的時機就是現在。

希望以上的分享對大家有一丁點兒的幫助，掰掰～👋