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哪些對話,不能被 AI 省掉?

2026-07-25
分類 : CISO精選, 專欄
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當工程師寫得更快、同儕協作可能減少,企業需要重新思考效率的代價

文/游政卿


◤作者游政卿現為合勤投資控股(ZyXEL Group)資安長,EC-Council C|CISO;台灣資安主管聯盟副會長。負責合勤集團資安治理、產品安全、供應鏈安全與永續相關策略,直接向董事長室匯報。

做產品安全這些年,我有一個很直接的感受。

許多後來需要投入大量時間修補的問題,在設計初期往往已經有人隱約察覺。只是知道客戶使用情境的人、看過類似缺陷的人,以及了解資安風險的人,沒有在適當的時間說上話。

如果當時有人多問一句,後面也許可以少掉很多修補與溝通成本。

因此,我在看 AI 進入研發流程時,除了開發速度與程式產出,也會留意另一個變化:工程師是不是開始更少找人?

內容目錄 隱藏
當工程師寫得更快、同儕協作可能減少,企業需要重新思考效率的代價
AI 愈方便,找人的理由愈少
有些對話不能被省掉
省下的時間怎麼用,是管理決定
AI 愈會做事,人更需要理解彼此

AI 愈方便,找人的理由愈少

過去工程師遇到不確定的問題,可能會轉身問一下旁邊的同事,或走到專案經理及軟體品質管理同仁的座位旁聊一聊。

這些對話有時會帶出規格文件沒有寫到的背景,也可能讓另一個人順手提醒:「這個做法在客戶環境中可能會有問題。」

現在,AI 可以立即說明程式、產生測試案例、尋找可能原因,也能提供修改建議。工程師少了等待時間,也少了一個找人討論的理由。

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MIT Sloan 於 2026 年 3 月介紹一項針對 18.7 萬名 GitHub 開發者的研究。研究發現,開發者取得 GitHub Copilot 後,投入核心程式工作的比例增加 12.4%,專案管理活動減少 24.9%;在 GitHub 平台上可觀察到的同儕協作活動,則大幅減少近 80%。研究者提醒,使用 AI 後,可能出現逐漸遠離團隊協作的現象。

我不認為協作變少就一定是壞事。重複確認、來回追問題,本來就該減少。需要留意的是,連那些能提早看出需求落差、資安風險與客戶限制的討論,會不會也一起少了。

這項研究看的是開源軟體社群,不是企業內部團隊,當然不能直接套用。不過,對管理者來說,這已經是一個值得留意的訊號。工程師做得更快、更獨立時,團隊交換經驗與脈絡的機會也可能跟著減少。

有些對話不能被省掉

減少無效會議與不必要的確認,當然是好事。真正需要保留的,是那些會改變需求理解、品質標準、資安判斷與客戶使用情境的對話。

產品經理可能知道某項需求為什麼出現,業務了解客戶實際如何部署產品,軟體品質管理同仁則看過相同問題在不同版本中反覆發生。資安團隊也可能知道,某項看似方便的設計會改變產品原有的攻擊面。

這些資訊分散在不同人的經驗裡,很難全部寫進規格、提示詞或知識庫。

如果工程師只與 AI 對話,答案可能很快,相關的人卻沒有機會在事情還小的時候加入。等到問題進入測試、產品上市,甚至客戶開始追問,企業付出的成本就不再只是修改幾行程式。

Secure by Design 不是多一張檢查表就能落實。研發、產品、品質、業務與資安要能提早說上話,流程和工具才有意義。

有些對話看似沒有效率,卻是組織用來提早發現問題的方式。

省下的時間怎麼用,是管理決定

AI 節省下來的時間,不會自動轉換成企業價值。

管理者看到開發速度提高,第一個反應往往是增加工作量、縮短時程。短期產出會變好,工程師的工作卻可能變得更滿、更獨立。原本存在的需求落差與部門隔閡,仍然留在原地。

我更希望看到的是,研發人員利用 AI 提早完成部分工作後,願意離開座位,走到專案經理或軟體品質管理同仁旁邊,有時也直接找業務聊一聊。

這些「串門子」看起來不像正式產出,卻能讓工程師理解需求怎麼來、客戶真正擔心什麼,以及目前的設計可能造成哪些問題。人與人之間也會慢慢建立關係。下一次事情發生時,大家知道應該找誰,也比較願意提早說出來。

在產品安全上,我會和技術長先約定幾個需要共同確認的時點。只要架構改了、攻擊面變了,或客戶有特殊部署方式,就把懂產品、品質、業務與資安的人找進來談一次。

我不主張把這些交流變成新的績效指標,也不認為每一次談話都要留下紀錄。主管只要讓同仁知道,這些互動本來就是工作的一部分,也值得投入時間。

如果主管只看工單數量與開發速度,員工自然會留在座位上,把 AI 省下來的時間全部交回排程。

AI 愈會做事,人更需要理解彼此

隨著 AI Agent 開始自行搜尋資料、產生程式、執行測試及修改內容,工程師需要向同事求助的情況可能繼續減少。

模型權限、資料範圍與人工覆核當然要管。管理者也要想清楚,哪些工作可以交給 AI,哪些對話必須留下來。

這個問題也不只出現在研發部門。AI 減少資料整理、報表製作與例行回覆後,每個部門都會面對同樣的選擇。省下來的時間,是繼續塞進更多工作,還是用來理解客戶、累積專業判斷、協調跨部門問題,主管必須做出選擇。

有些變化很難放進 AI 儀表板,例如同仁是否更願意主動找人、問題能不能提早被提出,以及部門之間是否開始累積信任。但這些事情,往往決定組織能不能在風險還小的時候處理問題。

AI 提高個人生產力的同時,企業也要避免把人與人之間有價值的對話一起省掉。

對我來說,AI 真正的價值,不只是讓工程師做得更快,而是讓他有時間起身去找同事,把該談的問題提早談清楚。


【參考來源】MIT Sloan,〈Generative AI changes how employees spend their time〉,2026 年 3 月 10 日


(本文授權非營利轉載,請註明出處:CIO Taiwan)

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