AI编码对软件公司真的有益吗？

本文来自微信公众号：ToBeSaaS，作者：戴珂

研发部门引入AI编码已有一段时间，但实际效果与最初“编码更快就一切更好”的预期相差甚远。

一方面，研发成本不仅没降，反而明显上升；另一方面，产品部门跟不上研发团队的提速节奏，被动跟随，原本的产品管理几乎失效；更严重的是，销售团队反馈，虽然推出了不少新功能，却没带动业绩增长，反而因产品功能繁杂，增加了向客户解释的难度和工作量。

看来，有必要理清“工程生产率”与“价值创造”之间的关系。

01

“工程效率”与“业务成果”

当前软件与SaaS行业的竞争，已从“规模竞赛”转向“利润求生”。

许多国内软件企业尚未达到“40法则”，海外全行业却已普遍以“60法则”为基准。在当前行业环境下，公司必须以盈利为首要目标，才有可能度过寒冬。

在此过程中，工程部门自然成为压力的核心。研发负责人每天都要面对同一个问题：如何提升研发效率？怎样用数据证明？

就在这样的背景下，AI编码工具的出现，似乎击中了软件工程领域的痛点。各类AI编程工具能快速生成代码、缓解代码审查瓶颈，让工程师从重复繁琐的工作中解脱，编码速度显著提升。

实际上，在AI影响的众多领域中，软件工程位居前列。

于是，“AI编码=效率提升=公司发展更好”的逻辑，被许多软件公司奉为准则。似乎只要解决了编码速度问题，软件公司的所有发展难题就能迎刃而解。

但很少有人意识到，这种认知不仅是误解，更是可能拖垮公司的致命偏差——将“手段”当作“目的”，把“编码速度”等同于“核心竞争力”。

事实上，软件行业从不缺乏“追求更快”的尝试。从早年的敏捷开发，到各类效率模型，它们都曾被视为“提速神器”，但最终都未能从根本上解决公司增长的核心问题。

如今的AI编码，很可能又是一场“速度狂欢”。狂欢之后，是赢得了速度，还是输掉了资金、客户和市场机会？

这种“工程效率”与“业务成果”的关系，正是所有软件公司必须冷静审视的问题。

02

“速度”重要，还是“做对的事”重要？

很多软件公司都陷入了一个致命的怪圈：疯狂追求AI编码的速度，盲目增加功能数量，却偏偏忽略了最根本的问题——客户真正需要的是什么？

其实，你写了多少行代码、功能迭代有多快，和客户没有任何关系。能否解决他们的业务痛点、为其创造持续价值，才是工程研发的最终目的。

而AI编码最大的局限，恰恰在于它只能提升“开发软件的速度”，却无法判断“该开发什么功能”。这就像把普通汽车的150马力发动机，直接换成2000马力的赛车发动机——汽车确实会变得极速，但最终结果要么是赢得比赛，要么是失控冲下悬崖，没有第三种可能。

AI编码的实际情况比这个比喻更残酷：它不会帮你判断软件的价值方向，只会在类似自动驾驶的迷茫中，加速项目失败。它能让程序员高效地写出代码，也能让他们高效地做无用功——比如开发客户用不上的功能、增加代码行数、写出有漏洞的代码，最终让公司在看似高效的内耗中，快速走向平庸。

对软件公司来说，这个道理更是生死攸关：AI编码带来的速度提升，如果脱离了客户价值，“速度”就毫无意义。

这绝非空洞的理论，而是有明确的验证方法，仅通过“功能采用率”一项测试，就能让真相显现。比如，你用AI编码快速开发了一堆功能，但如果客户对这些功能的使用率不足30%，就足以说明：大量研发成本被白白浪费，而这些日积月累的“AI技术债务”，早已沉重到足以压垮一家中小型软件公司。

引用德鲁克的话：“没有什么比高效地做一件本不该做的事更无用的了。”

03

被“速度奇迹”掩盖的“价值真相”

关于AI编码，有一个核心问题必须搞清楚：软件公司的工程效率本质，已不再是“写代码有多快”，而是“以多快的速度提升客户价值”。这样理解“速度”的含义，AI编码本身才有真正的价值。

AI编码本身无疑是强大的“力量倍增器”，但它发挥价值有一个前提——公司必须明确“更快”和“更多”的真正含义，而不是陷入对“速度”的执念。

说白了，这里的“更快”，不是更快地敲出代码、完成开发，而是更快地为客户增加价值；这里的“更多”，也不是开发更多功能，而是让每一个开发的功能都有更高的使用率，能真正服务于客户的业务需求。

实际上，很多工程、研发中心都陷入了一个致命的目标误区：将“按计划完成产品开发”作为部门的KPI，而AI编码可以帮助他们“成功”达成目标，却忘了工程研发的终极意义。

事实上，再惊人的编码速度都算不上奇迹，能真正为产品、为客户创造价值，才是AI编码最该追求的价值真相。

说实话，对SaaS公司而言，快速编码的实际意义远比想象中要小。

因为SaaS的开发逻辑，除了首次构建框架、完成软件主体时需要考虑编码速度外，后续绝大多数时间都是小步迭代、优化完善——这种场景下，AI编码基本派不上用场。

更关键的是，如果软件主体部分是靠AI编码完成的，后续的变更、迭代和维护，会因为工程师不熟悉AI生成的整体结构，变得异常困难。

由此导致前期靠AI提升的一点速度，最终会被后期的混乱、低效完全抵消。总体算下来，反而未必能节省时间，甚至可能增加额外成本。

写在最后

AI编码到底有没有用，不能凭程序员的主观感觉来判断，公司更不能被“编码提速”的表象所迷惑。

最可行的做法，是参照公司内部指标与外部用户指标，对其价值进行量化评估——用数据说话，按规定使用。

其中，内部指标可重点参考ARR、NRR等，这些指标直接反映公司的核心竞争力与客户留存能力；外部指标则可聚焦产品使用率、客户工单数量等反馈性指标，通过客户的实际使用行为与反馈，判断AI编码开发的功能是否贴合需求、是否满足功能迭代的速度要求。