这两年，AI 在写代码上的进步有目共睹。它能快速生成页面、接口和测试脚本，也能在很多重复任务中显著提升效率。
但当我们把目标从“写出代码”升级到“交付一个真正可用、可持续、可负责的软件产品”，答案就变得很清晰：我们仍然需要专业开发团队。
1. 需求理解不是“把提示词翻译成代码”
AI 可以根据描述快速生成网站，但它往往只完成了“表面需求”。
例如“做一个公司官网”，真正的问题并不只是页面是否能打开，而是：
- 是否支持 SEO，能否被目标客户检索到。
- 视觉风格是否符合品牌定位与行业气质。
- 内容结构是否服务业务目标，比如获客、转化、招聘或品牌背书。
这些都需要人与人长期沟通、反复对齐和迭代打磨，不是几句提示词就能一次到位。
2. 可用性和审美，决定了“能不能被信任”
AI 很擅长拼装功能，也能做出看起来“很炫”的动效。
但在细节层面，常见问题依然明显：对齐不一致、色彩关系失衡、视觉层级混乱、组件节奏不统一。
对企业产品来说，这些不是“小毛病”。
界面的秩序感和美观度，会直接影响用户对产品专业性的判断。
3. 交互设计依赖场景判断，不是控件堆叠
AI 往往会把“有这个功能”理解成“放一个按钮”。
但好的交互设计关注的是用户意图、操作路径和认知负担。
以文章列表为例，同样是“刷新 / 新建 / 配置”三种能力，合理设计并不是把它们并排堆在一起，而是：
- 把“新建”放在页面主操作区，强调核心任务。
- 把“配置”放进更合适的系统入口，如个人中心或设置页。
- 尽量减少显式“刷新”按钮，通过自动更新、页面状态同步等机制降低操作负担。
这类取舍本质上是产品设计能力，而不只是代码生成能力。
4. 软件上线后，需要明确的责任主体
代码生成可以自动化，但责任无法自动化。
当系统出现数据错误、服务故障或用户损失时，企业需要的是可追溯、可沟通、可担责的团队机制。
开发团队不仅写代码，也承担质量门禁、上线策略、回滚预案和故障处置，这些都不能外包给“模型输出”本身。
5. 真实业务里有大量“写不进文档”的隐性规则
很多关键约束并不在 PRD 中，比如历史系统兼容、部门协作边界、客户承诺、行业惯例。
这些信息通常分散在会议、邮件、口头约定和长期协作经验里。
人类工程师能在上下文中识别这些隐性约束，并把它们变成可执行方案；AI 在这方面仍然高度依赖人工补全。
6. 产品是长期工程，不是一次性生成物
企业软件很少是“一次开发，永久完成”。
它需要持续迭代、重构、扩展和交接。
人类团队会主动考虑：
- 模块边界是否清晰。
- 后续版本是否易扩展。
- 团队新人是否容易接手。
- 维护成本是否可控。
这决定了系统能否在半年后、两年后依然稳定演进。
7. 安全、合规与法律约束需要专业判断
权限模型、隐私保护、审计追踪、版权风险、行业监管要求，都需要严谨设计和持续核验。
AI 可以辅助实现，但不能替代企业在安全与合规上的最终判断和责任承担。
8. AI 的最佳价值，是放大团队，而不是替代团队
真正高效的组织，并不是“用 AI 替代开发者”，而是“让开发者借助 AI 更快、更稳地交付高质量产品”。
AI 负责提速，人负责方向；AI 负责生成，人负责判断；AI 负责辅助，人负责结果。
结语
AI 很强，这一点无需怀疑。
但软件开发从来不只是“把代码写出来”，而是把业务目标、用户体验、工程质量和组织责任一起落地。
因此，在可见的未来，优秀开发者不会被替代，只会变得更重要。