AI能写代码，但搞不定这些

现在软件行业都挺焦虑，说AI能把程序员顶替了。但我告诉你，这事儿根本没那么简单。AI确实能写代码，但它干不了软件里最关键、最麻烦的活儿。

AI懂代码，不懂系统如何设计

AI能很快地根据指令生成代码，效率确实高。你给它一个简单的需求，它就能吐出大量代码。很多人以为这样就能省下程序员了。

但软件的核心，是把复杂的需求理清楚，然后设计出一整套能解决问题、能持续创造价值的方案。

这包括理解用户真正想要什么，业务流程怎么走，系统各个部分怎么配合，甚至未来可能出现什么变化，都得提前考虑清楚，设计出清晰的蓝图。

AI根本理解不了这些深层的东西。它无法从你模糊的几句话里，推导出那些复杂、精确，还要考虑到各种特殊情况的系统模型。

它只会照着你给的字面意思敲代码，但它给出的东西，往往只是看起来像那么回事，实际上根本解决不了真问题，甚至会给未来留下巨大的隐患。

软件写出来只是第一步。它要上线跑起来，每天帮你干活、创造价值。这之后，才是真正的考验：漫长且烧钱的测试、维护和升级。这部分的成本，往往比最初开发还要高得多。

软件上线前必须经过反复、严格的测试，不然出了问题，业务可能直接停摆，公司损失巨大。AI能跑一些自动化测试，但它发现不了那些藏得深、影响大的逻辑漏洞和业务缺陷。

它不理解实际业务场景和用户行为，就不知道哪里才是真正的风险点，发现不了那种意料之外的问题。比如，它很难发现不同系统交互时产生的复杂问题。

软件跑久了，就会变得越来越复杂，不断出现新问题，需要持续地修修补补、更新升级。这就像管理一个不断扩建的老房子，里面盘根错节。

AI没法像那些对系统整体架构、历史背景和业务细节都了如指掌的资深工程师一样，快速找出问题根源，高效地解决。

而且，这种长期维护中，经常要修改别人写的代码、甚至第三方开源库的错误，这些需要深入理解和沟通的工作，AI目前也做不了。

如果大部分代码都是AI写的，出了问题，没人能看懂，也没人能真正负责，那这个系统就会彻底变成一个没人敢碰的烂摊子。

所以，AI顶多就是个帮你提高效率的工具。它能帮你写点代码、做些重复性工作。

但它代替不了人去理解最复杂的业务需求、设计整体解决方案，更代替不了人去处理和承担软件长期运行中那些真正复杂的问题，以及应对突发状况。

未来，软件行业会因为AI写出更多程序，但那些能驾驭AI、专注于解决更复杂、更有价值问题的工程师，才是真正稀缺、更有价值的人才。