隨著 AI 技術的進步，許多人誤以為 AI 可以取代數位科技團隊。然而，AI 生成程式碼只是開發過程中最簡單的一部分。真正決定系統成敗的關鍵在於：業務邏輯的深度、整合能力、風險控管，以及後續的運營與優化。
撰文者：Sammi
(文章來源：職書房)
最近很多人問我：「AI 現在這麼強，是不是不需要數位科技團隊了？」
我只能說：這個想法太理想，也太危險。
AI 確實可以寫出程式碼，但那只是整個開發過程中最簡單的部分。
真正決定一個系統成敗的，是業務邏輯的深度、整合能力、風險控管，以及後續的運營與優化。
作為一個管理者，真正該關注的，是這些事：
1. 系統是否能解決實際問題？
AI 不會了解你的營運流程，也不會主動提出你忽略的關鍵需求。
一個好的專案團隊會花時間深入了解你公司的痛點，並設計能真正解決問題的解法。
2. 整合的穩定性與可控性
企業級系統，模組眾多、流程複雜。AI 雖然能生出某些功能模塊，但要整合成一套可穩定運行的系統，是完全不同的層級。
這部分需要專業的架構設計與經驗，否則後續維護將是一場災難。
3. 風險與責任的控管
財務數據錯誤、權限設定不當、資料遺失……這些風險一旦發生，代價絕對不止於「重寫程式碼」這麼簡單。
找對團隊，不只是買代碼，是買風險管理的能力。
4. 總體成本（TCO）
AI 生成的程式看起來便宜，但隱藏成本極高：
- 員工是否具備判讀 AI 代碼的能力？
- 除錯與測試的時間成本？
- 培訓與文件誰來處理？
- 日後出問題，誰來背鍋？
這些都是你作為管理者該預先思考的。
結語：決策對了，才省錢。不是省錢就是對。
AI 是好工具，但「用對」比「會用」重要。
小功能、小專案，用 AI 沒問題。
但企業級、核心系統，請一定要有專業團隊顧問進場設計與把關，這才是你對公司負責的表現。
不要自己摸索、不要只看表面成本，找對人做事，事半功倍，也更安心。
從四個層面探討了企業在導入 AI 時，管理者必須關注的重點：解決實際問題的能力、系統整合的穩定性、風險控管與責任劃分，以及總體成本（TCO）。了解這些環節，才能真正將 AI 的效益發揮到極致。
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