今年是 GAI 年會的第二屆,也是第一次真正以「開發者」為主體的聚焦。這是一場不得不面對的轉折 —— 經過數年,大致底定的共同意識是
AI coding 已不只是新工具,它已經改變了開發者的整體生態。
從 LLM 語言模型介入以來,開發者與 AI 的互動逐漸取代了以往的技術單打獨鬥,從 keyword 查詢,進化到情境模擬、任務拆解。我們不再只是寫程式,而是在與一個潛在的「技術同事」協作。
高效下的疑慮
從上面來說,雖然表面是極佳,然而,對管理者來說,一切只剩下最關鍵的一句話:
這樣做,有加快成效嗎?
這幾年最難被量化、也最讓人焦慮的,就是「成效感的失真」。
雖然從體感上來說,我們「好像」可以更快做出東西、少請幾個人,但從經營角度來看,實際的交付時間與品質卻未必同步拉升。
事實上,不論是 GitHub Copilot、ChatGPT、Windsurf 等工具,的確進入了開發流程;但它們也伴隨著許多「看不見的重構成本」與「模型理解落差」,「需求感的無法開口」,尤其對尚未建立標準化流程的組織而言,更可能讓節奏走得更亂、更碎。
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我們到底需要怎樣的新世代人才?
這是一個被大量低估的議題:
AI 時代對人才輪廓的徹底重構。
過去的開發現場重視專精與深度 —— 你可以沉默寡言,只要技術夠硬;你可以偏執孤僻,只要能解題。
但 AI 帶來的變化,是讓封閉式思考不再適用。你會發現:
- 不會表達,無法喚醒 AI 的潛力
- 缺乏視角,無法跨域建構需求
- 沒有場景意識,就無法讓 AI 產出有價值的解法
AI 讓寫程式變得更簡單,卻也讓理解問題、轉譯需求、拆解路徑變得更關鍵。 這不是「技術能力」的衰退,而是「溝通與整合力」成為新的槓桿。
真正的轉變,不在技術,而在用戶的期待
AJAX 出現後,沒有人再願意接受靜態頁面;同樣地,AI Agent 的普及,讓使用者開始期待:
- 服務能即時理解他
- 回應可以根據他本人調整
- 一句話就能產出一個方向,而不是等待跨部門回報
這種「千人千面、即時互動」的產品期待,正在成為數位產品的新基準線。 這代表著一件事:產品不再只是做出功能,而是創造能夠持續對話的體驗環境。
Cympack:人與 AI 的協作式新產品導入(NPI)流程
我們打造 Cympack 的初衷,就是基於這樣的觀察:品牌端永遠只會給你一句話,但要做出產品,背後需要一整條鏈。
這句話可能是:「我們想開發一款有故事性的包裝」,也可能是:「能不能幫我們測試一種永續材質?」
這背後牽涉的不只是設計,而是:
- 材料選型、包裝結構、印刷適性
- 加工方式、物流條件、展示視覺
- 生產端的排程與設備兼容性
而 AI 的角色,不是「取代專業人員」,而是成為加速構思、縮短反覆驗證時間的工具。 我們採取的方式是讓 AI 提供初步架構與參考資料,由專業顧問與製造端人員做出可交付的版本。這就是新型 NPI(New Product Introduction)流程的核心 —— 人與 AI 的共構,而非代換。
回到底層問題:AI 改變的,到底是什麼?
我的主觀結論是:
AI 改變的,不是技術本身,
而是人們對「什麼叫好產品」的定義。
過去的「好產品」是功能健全;現在的「好產品」是會回應、會對話、能適應。 這也是為什麼,我們在產品開發過程中會這麼重視 AI 的角色配置與人機互動界面的建構。
不是因為流行導入 AI,而是:用戶已經不接受沒有 AI 的服務體驗了。
結語:不是「你會不會 AI」,而是「你能不能與 AI 合作」
未來,能在組織中創造價值的,不是那些獨行俠,而是懂得如何問問題、怎麼和 AI 交接 baton 的人。
GAI 年會不只是展示工具進展,更是一個提醒: 產品不會因為有 AI 而自動變快,但會因為不懂用 AI 而落後。
而這場 paradigm shift,我們已經置身其中。
最後工商時間
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📅 年會資訊:
5/23(五)|開發者年會
5/24(六)|主論壇
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