別人忙著擴編,我們用 AI 少請一個工程師:一個小團隊的職能重組
導入 AI 一年,我們一個工程師、一個設計師負責五條產品線,溝通成本少了三分之二,最後停止招募新工程師。談 AI 之後產品開發的職能重組。
一個工程師、一個設計師,五條產品線。這一年我們沒再多請人,因為 AI 改的不是工作速度,是「誰能做什麼」。
這一年最有感的,不是 AI 把 code 寫得多快,而是公司裡「誰做什麼」這條線整個被重畫了。我們是個小團隊,一個工程師、一個設計師撐五條產品線,照理說人手永遠不夠;但這一年不但沒有擴編,本來要再請的一個工程師,最後也沒請,為什麼?
一個人,開始做起以前三個角色的事
最先被重畫的,是職能的邊界。
- 設計師不會寫程式,但只要介面不符規範,他自己用 Claude Code 改,改完發 PR 給工程師看。
- PM 接到客製化的案子,自己用 Claude Code 把功能做出來,不必再排進工程師的 backlog。
- 營運想看銷售數字,自己進資料庫撈,不必發需求單等人跑報表。
過去這些事都要跨人、跨部門,現在一個人就從頭做到尾。他們本來就有判斷力,設計師看得出哪裡不對,PM 知道客戶要什麼,營運清楚該看哪個數字,缺的只是把判斷變成成品的執行力。AI 補上的,正是這雙手。
最大的省,省在來回
一個人能獨立把事做完,最先省下的就是溝通成本。以前一個 UI 不符規範,設計師退回去、工程師改、再檢查、再退,一個小地方往往來回三次;現在設計師自己改、發一個 PR,工程師 review 過就 merge,這一來一回,我粗估少了三分之二。
| 環節 | 以前 | 現在 |
|---|---|---|
| 誰修 UI | 退回工程師改 | 設計師自己改 |
| 來回次數 | 至少 3 次 | 1 次就過 |
| 工程師角色 | 動手修 | review code |
道理不難懂。過去一件事卡在「判斷的人」和「動手的人」之間的交接,時間都耗在交接上;現在判斷跟動手是同一個人,那道交接直接不見了。團隊真正的內耗,常常都耗在「等別人做」上。
至於品質,把關沒有少。工程師還是要 review 才能 merge,而且設計師改的都是純 UI、風險低,不太會出問題。動手的人變多了,放行的人沒變。
最後,我們把一個工程師的缺省了下來
這些變化最後落在最現實的地方,人力。我們本來打算再請至少一個工程師,因為手上排著新後台、舊系統重構這些大專案,照以前的速度至少要半年;用 AI 開發之後,同樣的專案兩個月就能完成,一個工程師的產出等於做到了原本要兩個人的量,於是那個缺,我們就沒再補。
省一筆人事費是表面,真正的轉變在更深一層。過去要讓團隊多做一件事,第一個念頭是再請一個人;現在第一個念頭,是讓現有的人多長一隻 AI 的手。
所以這場職能重組,重畫的不是「誰被取代」,是「誰能負責多大範圍」。對小團隊的 founder 來說,這一兩年真正該練的,是怎麼讓手上每個人都用 AI 把自己的邊界往外多推一段。會用的人,一個能當兩個用;不會用的人,還停在原本那一格。