知名客戶關係管理（CRM）平台企業 Salesforce，今年初曾經對外表示，公司短時間內將不會再招聘任何軟體工程師，因為在導入 AI 工具後，團隊內部的軟體開發效率已經提高 30%，消息引起業界震撼。
近日，Salesforce AI 資深主管 Jayesh Govindarajan 更進一步指出，在團隊過去 30 天內所寫的 APEX 語言程式碼中，大約已經有 20% 來自公司自主開發的 AI 代理工具 Agentforce。
Jayesh Govindarajan 說，根據內部追蹤數據，AI 撰寫程式碼的速度不僅比過去更快，實際被部署到生產環境的程式碼數量，這段時間以來也出現顯著增加。
目前 Agentforce 每月已擁有 35,000 名活躍使用者，合計產生約 1,000 萬行可被利用的程式碼，AI 每個月甚至能夠為開發人員省下近 30,000 小時的工作時間。
開發者從技術角色升格「AI 指揮官」
Jayesh Govindarajan 在接受外媒採訪時坦言，目前絕大多數的軟體開發工作，至少在程式碼的初稿方面，Salesforce 已經大量交給 AI 撰寫，但是開發者如何處理由 AI 生成的程式碼初稿，即涉及了軟體開發流程的根本性轉變。
大多數熟悉軟體開發任務的工程師，其實心中都非常清楚，所謂「寫程式」實際上為「創造力」與「乏味工作」兩者的相互結合。不過在 AI 技術大行其道之後，人工智慧將能夠處理後者，並且加重軟體工程師於「創造力」方面的貢獻。
Jayesh Govindarajan 指出，對於大部分軟體開發者來說，未來在 AI 的幫助之下，他們需要開始從「純技術性」的角色，轉變為更具策略性的引導者，甚至於是「AI 指揮官」。
邏輯思維上，Jayesh Govindarajan 認為軟體工程師不能只保持「我有軟體要寫，所以我要開始寫」的心態，更該擁有「我應該要寫出什麼樣的程式？客戶究竟想要什麼？」的新型思考。
人類工程師將獲得一直以來缺乏的東西：時間
因為技術發生革新，導致專業人士於工作任務方面出現轉變，從古至今皆有跡可循。舉例來說，當電子計算機取代人類手動計算時，數學家並沒有因此消失，他們開始轉向解決更複雜的問題；而當數位相機取代傳統底片攝影時，整個攝影行業也並未發生萎縮，反而出現進一步的擴張。
Salesforce 相信，未來程式開發流程也將遵循同樣的發展軌跡，即隨著人工智慧降低軟體開發的成本，人類工程師將獲得他們一直以來所缺乏的東西：時間。
Jayesh Govindarajan 說，工程師為客戶開發一套能夠初步運作的軟體原型，過去通常需要幾個星期的心力；然而，在 AI 的幫助之下，現在整個流程被縮短到只需要幾個小時。
應用 AI 協助開發任務的工程師，將不再需要撰寫說明書或任何文件，向客戶展示客製化軟體現在、未來可能會實現的功能，只要需要直接將程式交給他們，然後再根據客戶的回饋進行迭代即可，這就是軟體開發流程出現根本性轉變的其中一項例子。
進入「氛圍編碼」模式，讓 AI 設定節奏
當 AI 工具開始深入軟體開發，人類工程師亦嘗試轉向所謂的「氛圍編碼」（Vibe coding），即人類給予 AI 更高層次的命令，而非精確的提示詞和要求，並於生成程式碼之後，再精煉 AI 所產生的結果。
Jayesh Govindarajan 表示，在「氛圍編碼」的模式下，軟體開發者只需要給 AI 大致方向，然後讓 AI 運用它的創造力產生程式碼初稿。
開發者通常可以預料，AI 並不會完全按照人類想法運作，但這也會反過來給予開發者，更多修正、改進軟體的空間，並且透過不斷溝通、協調和來回，跟 AI 工具一起改善程式問題、新增功能與提升品質。
Jayesh Govindarajan 將上述流程比喻為音樂作品的創造及合作，就像是讓人工智慧設定節奏，而人類開發者則微調旋律。
工程師與 AI 之間更加緊密的循環
除了提高效率和減少開發時間外，如何控管品質仍是 AI 生成程式碼的大問題。
對此，Salesforce 在去年 11 月推出了 Agentforce Testing Center，為軟體工程師及 AI 所生成的程式碼，帶來全新的驗證方式與品控機制。
Jayesh Govindarajan 說，由 AI 撰寫的程式碼仍然帶有一定的隨機性，即便精確度已經很高，但仍然會出現運作失敗的情況；意料之外的問題也許會出在第 3 步、第 4 步，甚至是最後一步，如果沒有適當的測試工具進行驗證，工程師將永遠不會知道程式碼其實有問題。
此外，AI 輸出的隨機性也意味著開發人員多了一項任務，就是成為邊界測試和安全護欄設定方面的專家，他們不僅要知道如何編寫程式碼，還要懂得評估程式碼的運作情況、穩定性和安全。
除了用來生成程式碼初稿，目前 AI 所涉入的開發流程，事實上也涵蓋了整個軟體開發的生命週期。Jayesh Govindarajan 認為，AI 可以讓所有跟程式開發有關的工作得到加速，包含擴充新功能、初步測試、回歸測試，甚至針對特殊情況進行獨立測試等，未來都可以交給 AI 處理。
這種全面自動化的構想與實作，即是 Jayesh Govindarajan 認為，AI 跟人類之間「更加緊密的循環」；而當開發人員測試、精進軟體的速度越快，他們的野心也會變得越大，進一步發揮更多創意和想像力。
人類提供「判斷」，機器提供「效率」
只不過，在 AI 變得越來越強大的情況下，對於人類工程師本身，甚至是基礎電腦科學理論的學習方面，是否就已經變得不再重要？Jayesh Govindarajan 表示，這個答案其實是否定的，人類依然還是要繼續學習電腦科學，並涵蓋與之相關的理論知識。
Jayesh Govindarajan 指出，對於軟體開發者來說，擁有演算法思維仍然重要，工程師還是得懂得將大問題拆解成多個小問題，並明白軟體、AI 可以解決哪一部分的問題，再依據需求建立新的模型和解決方案；在 AI 時代下，擁有並熟悉此類技能的價值，甚至會呈現不減反增。
唯一出現改變之處，在於上述技能的表現方式，並非是由工程師逐字敲擊鍵盤打出程式碼，而是引導 AI 工具生成最佳結果；換句話說，未來的程式開發工作，將是由人類提供「判斷」，機器則提供「速度」和「效率」。
Jayesh Govindarajan 強調，軟體開發者仍然需要良好的直覺，才能給予 AI 正確的指示，並進一步評估程式碼的生成結果，這也有賴人類工程師培養出鑑賞程式碼的品味，同時從中辨識出哪些部份有效、哪些部分無效。
最後，軟體開發者也將在 AI 的衝擊下，跟公司、團隊的整體業務策略，有著更為直接的連結；這種轉變將使軟體工程師更像是一名決策者，並且較少參與執行細節，但以團隊角色的眼光來看，軟體工程師的重要性本質上將獲得升格，而非外界所認為的淘汰。
用 AI 超越自我，工程師將比以往更重要
面對 AI 為軟體開發流程帶來的根本性轉變，Salesforce 設計出多種專屬工具，例如 Agentforce for Developers 處理程式碼生成、Agent Builder 方便開發者進行客製化、Agentforce Testing Center 執行驗證等，為開發人員組成一套新平台，運用 AI 加速軟體和程式開發。
雖然有些專家或企業認為，軟體開發者在未來將因為 AI 遭到徹底淘汰，但 Salesforce 顯然抱持另一種態度，點明軟體工程師非但不會因為遭到 AI 取代程式碼撰寫任務而消失，他們更會反過來發現，自己將比以往任何時候都更加重要。
人工智慧和相關技術的出現，徹底改變了人類與軟體開發流程之間的互動模式，對於那些願意加強自身心智、鍛鍊技能的開發者來說，由 AI 所領導的未來，勢必會讓自己的價值和任務，出現另一種層次的超越。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《VentureBeat》、《The Register》，首圖來源：Pexels
（責任編輯：鄒家彥）
