混沌時代的 AI 開發：傳統產業的數位化轉型契機

在沒有 AI 的時代，有些技術活，是再出色的工程師，都得花上與平庸工程師差不多時間（或是快一點點）開發的部分。這些工作往往涉及大量的重複性勞動、格式轉換、或是需要遵循特定流程但邏輯簡單的任務。

但現在不同了。只要邏輯清晰、經驗豐富，將 AI 工具做為聽話的中階工程師打下手，許多傳統產業的奇怪流程，都可以以極小成本開發。這不僅改變了開發效率，更開啟了傳統產業數位化的新可能性。

傳統時代的技術開發困境

在 AI 工具普及之前，技術開發存在一個明顯的「效率天花板」：

  • 重複性工作無法加速：無論是寫 CRUD API、格式化數據、或是處理文件轉換，即使是最優秀的工程師，也需要花費與一般工程師相近的時間來完成這些「機械性」的工作。
  • 學習曲線限制：每個新專案都需要理解特定的框架、工具鏈、或是業務邏輯，這個學習過程無法被「經驗」完全跳過。
  • 細節處理耗時：處理邊界情況、錯誤處理、格式驗證等細節工作，即使邏輯簡單，也需要逐項完成。

這些工作雖然技術難度不高，但因為需要大量的時間投入，往往成為專案開發的瓶頸。對於傳統產業來說，這些「簡單但耗時」的技術需求，更是數位化轉型的主要障礙。

AI 時代的開發效率革命

AI 工具的出現，徹底改變了這個局面。當你具備清晰的邏輯思維和豐富的開發經驗時，AI 可以成為一個「聽話的中階工程師」，協助完成大量重複性工作：

1. 代碼生成與重構

AI 可以快速生成符合規範的代碼，從簡單的 CRUD 操作到複雜的業務邏輯實現。只要你能清楚描述需求，AI 就能在幾秒內產出可用的代碼框架，大幅縮短開發時間。

2. 格式轉換與數據處理

傳統產業中常見的數據格式轉換、報表生成、文件處理等需求，現在都可以透過 AI 快速完成。不需要深入了解每個格式的細節，只需要描述輸入和輸出格式，AI 就能生成對應的轉換邏輯。

3. 文檔與配置生成

API 文檔、配置文件、資料庫遷移腳本等「必要但繁瑣」的工作，現在都可以交給 AI 處理。這讓開發者能夠專注於核心業務邏輯，而不是被這些輔助性工作拖累。

4. 測試與驗證代碼

單元測試、整合測試、甚至端到端測試的代碼，AI 都能協助生成。雖然測試邏輯需要人工審查，但代碼框架的生成速度已經大幅提升。

傳統產業的數位化機會

對於傳統產業來說，AI 工具的普及帶來了前所未有的數位化轉型機會：

降低技術門檻

過去，傳統產業要進行數位化，往往需要聘請專業的技術團隊，或是外包給軟體公司。現在，只要公司內部有邏輯清晰、對業務理解深入的員工，配合 AI 工具，就能以極低成本開發出符合需求的系統。

快速迭代與試錯

傳統產業的業務流程往往有其特殊性，標準化的軟體解決方案可能無法完全滿足需求。有了 AI 工具，企業可以快速開發客製化的解決方案，並根據實際使用情況快速調整，而不需要等待外部開發團隊的排程。

處理「奇怪」的業務流程

每個傳統產業都有其獨特的業務流程，這些流程可能看起來「奇怪」或不符合標準做法，但卻是該產業運作的核心。AI 工具讓這些特殊流程的數位化變得可行，不需要為了適應標準軟體而改變業務邏輯。

實際案例：Excel 數據轉換的困境與突破

舉個最典型的例子：傳統產業不得不濫用的「Excel」。什麼資料都往 Excel 整理，導致公版進銷存系統無法直接導入，面臨客製又得付出大量成本。

的確，每當拿到看似整齊、實則一堆例外的 Excel，也是一個頭兩個大。釐清這份 Excel 到底有多少例外，是一份冗長的過程。因為當你辛苦寫完一套轉換邏輯時，看著眼前的 Excel 可以完美轉換，你可能會被另一個「不同月份」的表中的例外，再次打入深淵。更麻煩的是，客戶根本也講不清楚，他不知道到底要跟你講什麼，畢竟是傳產。

傳統方式的困境

在沒有 AI 工具的時代，處理這種 Excel 數據轉換的專案，開發者面臨的挑戰包括：

  • 例外情況層出不窮：每個月份的表格可能有不同的格式、欄位順序、或是特殊標記，需要逐一處理。
  • 溝通成本高昂：客戶往往無法清楚說明所有例外情況，開發者需要反覆測試、發現問題、再詢問客戶，形成耗時的循環。
  • 驗證困難：即使寫完轉換邏輯，也需要大量時間驗證每個例外情況是否都被正確處理。
  • 時間估算不準：從訂單、收、支等數張表要做出一個客戶用真實「老舊」資料可以使用的系統，你只敢以月為單位估計。

AI 時代的突破

但如今，情況完全不同了：

  • 釐清邏輯後，實作者是 AI：你只需要釐清邏輯和例外情況，具體的轉換代碼由 AI 生成，大幅縮短實作時間。
  • 極小成本驗證：你可以用極小成本驗證 AI 的產出是否符合預期。甚至可以使用像 Cursor 這樣的 IDE，在產製過程中，在關鍵節點自動建立 LOG，方便你釐清 AI 到底有多歪。
  • 快速迭代：改排版，3 分鐘；那邊需要多加說明文字，1 分鐘。這些都是高階工程師再厲害都得付出許多時間完成的工作，現在可以快速完成。
  • 時間估算大幅縮短：從訂單、收、支等數張表要做出一個客戶用真實「老舊」資料可以使用的系統，現在可以以天為單位估計，而不是以月為單位。

效率提升的具體數據對比

以下是實際開發中，傳統方式與 AI 輔助開發的時間對比（基於實際專案經驗的估算）：

工作項目 過去耗時 AI 時代耗時 效率提升
多格式 Excel 清洗 2–4 週 1–3 天 10–20 倍
新格式例外調整 1–2 天 5–10 分鐘 50–100 倍
排版與格式調整 2–4 小時 3–5 分鐘 30–50 倍
說明文字與註解 30–60 分鐘 1–2 分鐘 30–50 倍
完整系統開發（訂單/收支） 1–3 個月 3–7 天 10–30 倍

這些數據清楚地展示了 AI 工具帶來的效率革命。過去需要數週甚至數月的工作，現在可以在數天內完成，而且品質不減。

AI 實作 Excel 清洗的流程

以下是使用 AI 工具處理 Excel 數據清洗的標準流程：

  1. 拿到客戶 Excel：接收客戶提供的原始 Excel 檔案
  2. 用 AI 先讓它列出例外：讓 AI 分析 Excel 結構，自動識別並列出所有格式例外、欄位差異、特殊標記等
  3. Senior Engineer 確認邏輯：資深工程師審查 AI 識別的例外情況，確認業務邏輯和轉換規則
  4. AI 產生清洗腳本：根據確認的邏輯，AI 生成完整的數據清洗腳本
  5. 用 3 個月份資料驗證：使用多個月份的實際數據進行驗證，確保腳本能處理各種例外情況
  6. 調整 edge cases：針對驗證過程中發現的邊界情況，快速調整腳本
  7. 上線：驗證通過後，正式上線使用

這個流程的關鍵在於：AI 負責重複性的代碼生成和初步分析，而資深工程師負責邏輯確認和品質把關。這樣的協作模式既保證了效率，也確保了品質。

這個案例清楚地展示了 AI 工具如何改變傳統產業數位化的成本結構。過去需要大量時間和資源的數據轉換工作，現在可以在保持高品質的前提下，以極小成本完成。

認知差距與混沌時代

然而，我們正處於一個「混沌的時代」。雖然大家都知道 AI 可以幫忙很多事情，但具體可以幫忙到多細的程度，大家的認知並不一致：

技術人員的認知差異

  • 積極擁抱者：已經將 AI 工具深度整合到工作流程中，大幅提升開發效率。
  • 謹慎觀望者：還在質疑 AI 到底是幫忙還是幫倒忙，擔心代碼品質和安全性。
  • 尚未嘗試者：對 AI 工具的能力和限制缺乏了解，不知道如何有效運用。

非技術人員的認知空白

對於沒有技術人員的公司來說，情況更加嚴峻：

  • 完全不知道時代已經改變：還停留在「數位化需要大量技術資源」的舊思維中。
  • 不知道 AI 可以做到什麼程度：對 AI 能力的認知可能過於樂觀或過於保守。
  • 缺乏嘗試的勇氣：擔心投資 AI 工具或培訓的成本，卻不知道潛在的回報。

市場的混亂狀態

這種認知差距導致了市場的混亂：

  • 過度行銷：有些廠商過度誇大 AI 的能力，讓企業對 AI 產生不切實際的期待。
  • 技術門檻誤解：有些企業認為 AI 工具仍然需要高深的技術背景才能使用。
  • 投資決策困難：在資訊不對稱的情況下，企業難以做出正確的數位化投資決策。

如何有效運用 AI 工具

要在這個混沌時代中有效運用 AI 工具，需要掌握幾個關鍵原則：

1. 邏輯清晰是前提

AI 工具不是魔法，它需要清晰的指令才能產出有用的結果。如果你自己都無法清楚描述需求，AI 也很難幫上忙。因此，邏輯思維能力仍然是使用 AI 工具的基礎。

2. 經驗豐富才能判斷

AI 生成的代碼或內容，需要有人來判斷其正確性和適用性。這需要豐富的開發經驗和領域知識。因此，AI 工具是經驗豐富者的放大器，而不是初學者的替代品。

3. 小步迭代，快速驗證

不要一次讓 AI 生成過於複雜的系統。應該採用小步迭代的方式，每次生成一小部分功能，快速驗證其正確性，然後再繼續下一步。這樣可以避免累積錯誤，並保持對專案的控制。

4. 建立驗證機制

對於 AI 生成的代碼，應該建立自動化的驗證機制：

  • 自動化測試：確保功能符合預期
  • 代碼審查：檢查邏輯正確性和安全性
  • 實際運行測試：在真實環境中驗證系統行為

5. 持續學習與調整

AI 工具和技術都在快速發展，需要持續學習新的使用方法和最佳實踐。同時，也要根據實際使用經驗，調整工作流程和工具選擇。

AI 能力的風險邊界

雖然 AI 工具帶來了巨大的效率提升，但我們也必須清楚地認識到 AI 的局限性，才能更安全、更有效地運用它：

1. AI 容易產生幻覺（Hallucination）

AI 可能會生成看似合理但實際上錯誤的代碼或邏輯。它可能會「編造」不存在的 API、錯誤的函數名稱，或是邏輯上看似正確但實際上不符合需求的解決方案。因此，所有 AI 生成的代碼都必須經過人工審查和測試，不能直接信任。

2. 處理邊界情況仍需資深工程師

雖然 AI 可以處理大部分常見情況，但當遇到複雜的邊界情況、特殊的業務邏輯、或是需要深度領域知識的問題時，仍然需要資深工程師的判斷和處理。AI 工具是放大器，但不能完全替代資深工程師的專業判斷。

3. 資安與隱私仍需把關

使用 AI 工具時，必須注意：

  • 敏感資料處理：不要將包含客戶資料、財務資訊等敏感數據直接輸入到公開的 AI 服務中
  • 代碼安全審查：AI 生成的代碼可能包含安全漏洞，必須經過專業的安全審查
  • 合規性考量：確保使用 AI 工具的方式符合相關法規和公司政策

4. 過度依賴的風險

過度依賴 AI 工具可能導致：

  • 技能退化：開發者可能失去手寫代碼和深度思考的能力
  • 理解不足：對系統的理解可能停留在表面，無法處理複雜問題
  • 創新受限：過度依賴 AI 的標準解決方案，可能限制創新思維

因此，AI 工具應該作為輔助工具，而不是完全替代開發者的思考和學習。

5. 成本與效益的平衡

雖然 AI 工具大幅提升了效率，但也要注意：

  • AI 服務成本：使用 AI 服務（如 API 調用）可能產生持續的成本
  • 驗證成本：雖然驗證成本降低了，但仍需要投入時間進行審查和測試
  • 學習成本：團隊需要學習如何有效使用 AI 工具，這也需要時間投入

關鍵在於找到成本與效益的最佳平衡點，讓 AI 工具在合適的場景發揮最大價值。

給傳統產業的建議

對於傳統產業來說，要抓住這個數位化轉型的機會，建議採取以下策略：

  1. 培養內部技術能力：不需要成為頂尖工程師，但需要有人能夠理解業務邏輯，並使用 AI 工具將其轉化為系統。
  2. 從小專案開始：不要一開始就嘗試大型數位化專案，先從小的、具體的業務流程開始，累積經驗和信心。
  3. 建立合作機制：內部人員負責業務邏輯和需求定義，AI 工具負責代碼生成，必要時尋求外部技術顧問協助。
  4. 保持開放態度：不要因為「我們不是科技公司」就放棄嘗試，AI 工具已經讓技術門檻大幅降低。

結論

我們正處於一個技術變革的關鍵時刻。AI 工具不僅改變了開發效率，更開啟了傳統產業數位化的新可能性。然而，這個時代也是混沌的，認知差距和資訊不對稱讓許多企業錯過了轉型的機會。

關鍵在於：邏輯清晰、經驗豐富的人，配合 AI 工具，可以以極低成本完成過去需要大量技術資源的工作。 對於傳統產業來說，這是一個前所未有的數位化轉型契機。

但同時也要記住，AI 工具是放大器，不是替代品。它需要清晰的邏輯和豐富的經驗才能發揮最大價值。在這個混沌的時代，保持學習、持續嘗試、建立驗證機制，才能在 AI 時代中找到屬於自己的位置。

後記：這篇文章的創作過程

這篇文章本身就是 AI 輔助開發的一個實際案例。整篇文章是透過與 AI 助手（Cursor）的對話式協作完成的：從最初的草稿、逐步完善內容、添加實際案例、補充效率對比數據，到最後加入風險邊界分析，整個過程都是在對話中迭代完成的。

左側是 AI 助手在 IDE 中提供建議和修改，右側是即時預覽的部落格文章。這種「一邊聊天一邊產出」的方式，正是本文所描述的 AI 輔助開發模式的體現：邏輯清晰的人類提供方向和判斷，AI 負責具體的內容生成和格式處理，最終以極小成本完成高品質的內容產出。

AI 輔助文章創作過程：左側顯示 Cursor IDE 中的 AI 助手正在提供建議和修改，右側顯示即時預覽的部落格文章，展示了對話式協作創作過程

這不僅證明了 AI 工具在內容創作領域的實用性，也展示了「邏輯清晰、經驗豐富的人，配合 AI 工具，可以以極低成本完成過去需要大量時間的工作」這一核心論點。

這篇文章探討了 AI 如何改變開發效率，以及傳統產業在這個時代面臨的機遇與挑戰。希望對正在思考數位化轉型的企業和個人有所幫助。