隨著 ChatGPT、Claude 等生成式 AI 工具迅速普及，「人人都能寫程式」的口號響徹各大企業職場。不少主管與團隊成員更是興致勃勃地認為：「既然每天在第一線跑業務的同仁最清楚痛點，那何不讓業務人員直接用 AI 幫忙刻一套內部系統？絕對比跟工程師雞同鴨講更貼合需求！」然而，滿懷期待上線的成果，最後卻往往是一場慘不忍睹的災難。
日本資深軟體工程師「きしだ」（@kis）日前在他的部落格討論了這個現象。
第一線人員「以自身經歷」設計系統為何會成災難
在生成式 AI 當道的現在，只要動動手指輸入提示詞（Prompt），哪怕連一行程式碼都沒學過的人，也能瞬間生成外觀有模有樣的登入畫面或按鈕表單。這讓不少身處業務前線的員工自信心爆棚，紛紛興起「何必苦等資訊部門排時程？我自己用 AI 做一個系統來解決手頭痛點」的念頭。
但殘酷的是，這些由非工程師主導、用 AI 拼湊出的自製系統，下場多半是「做出來後根本完全不能用」、「上線三天就宣告陣亡」。
這也讓許多人產生巨大疑惑：「成天親自處理業務的人，理應最懂工作流程，為什麼換作他們親手做系統，反而爛得無以復加？」
對此，きしだ給出了一個毫不留情的精準剖析：「很多人以為自己很懂業務，但事實上，絕大多數人『只是知道業務中的操作步驟』，離真正懂業務還差得遠！」
作者指出，第一線同仁在日常作業中往往只專注於自己負責的那一小塊拼圖，只要超出自己的守備範圍，上下游到底如何銜接、其他部門怎麼處理，他們幾乎一無所知；同時，為什麼這個步驟必須這樣走、背後有哪些法律風險或防呆考量，業務端往往也只知其然，不知其所以然；此外，如果任意更動其中一個流程，會對後續資料產生何種骨牌效應，只靠日復一日埋頭跑流程的肉身操作，根本不可能察覺背後的架構關聯。
把原本就很智障的流程數位化沒有意義
這篇分析曝光後，立刻在社群上引發大批工程師、專案經理（PM）與苦主網友的極大共鳴。許多人紛紛留言大吐苦水，控訴自己公司那些「被主管強推用 AI 寫出來的玩具系統」有多麼折磨人。
「這篇真的要印出來貼在所有非技術主管的桌面上！他們不是在做數位轉型，是把『原本就爛到爆的低效流程』原汁原味刻進程式碼！」
「只把眼前肉眼看得到的工作塞進 UI，看似能跑，結果只要流程中出現一丁點例外或突發狀況，整台系統直接當場暴斃！」
「會按 Excel 巨集就以為自己能搞 ERP，拿了 AI 提詞機就當自己是系統架構師，做出來的東西連他自己下個月離職都沒人能維護，純粹是製造電子垃圾！」
きしだ強調，把眼前肉眼可見的作業介面化、電子化，看似達成了自動化，但只要不理解「整個工作流」與「底層資料結構」，這套系統就注定脆弱不堪。
更關鍵的盲點在於：「系統化的本質，是要重新設計出『應該有的理想樣貌』！」如果只是把當初在沒有系統輔助下、為了妥協而產生的土炮應急手續照抄成程式碼，根本無法帶來實質的效率提升，反而只是把低效率與不確定性變成了數位遺毒。
「因此，即便有了 AI 工具，非工程師想要打造出真正能用的系統，還是必須老老實實學習『需求定義』與『系統設計』。」きしだ在文末最終提出建議。唯有先搞懂架構，AI 才能成為你最強的槓桿。
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