近年來，隨著 AI 技術的爆炸性成長，尤其是 ChatGPT、GitHub Copilot 等 AI 開發工具的普及，軟體開發領域掀起一波巨浪。身為軟體工程師的你，是否也曾問過自己一個問題——「我的工作會被 AI 取代嗎？」，這個疑問句也在這陣子一直被拿出來討論。
答案其實沒那麼絕對，但趨勢很明確：「某些工作會被取代，某些能力則會更吃香。」
🤖AI 能寫程式，但它不懂「系統背後的邏輯」
現在的 AI 工具確實能夠自動生成程式碼、進行除錯，甚至產出單元測試，但它們最擅長的仍是執行具體任務，而非理解業務背景、整合系統需求、與用戶溝通解決方案。這也說明了一件事：PG（程式開發）工作價值在下降，而 SA（系統分析師）的價值正在上升。🔍軟體工程師正在被「價值重新定義」
AI 讓我們看見，重複性高的寫程式工作愈來愈容易被取代。但擁有業務邏輯思考能力、溝通協調技巧、架構設計經驗的工程師，反而更受到市場青睞。這其實就是從「純技術者」邁向「系統設計者」的轉型。
會寫程式不再是唯一關鍵，會設計、會對話、會理解需求，這是一直以來在軟體工程師領域的關鍵能力。
🧠系統分析師在 AI 時代的重要性
在這波 AI 變革中，SA 系統分析師的角色反而更加吃香。因為 SA 是銜接使用者需求與技術實作的橋樑，他們能轉譯商業邏輯為工程語言，進行整體流程設計與風險評估。這些都是目前 AI 無法勝任的「高層次抽象思考」。
舉例來說，一個 AI 工具可以幫你把電商後台寫出來，但它不會幫你釐清：
- 為何要加這個流程？
- 用戶會怎麼操作？
- 業務面風險是什麼？
- 如何與其他系統串接？
這些問題，才是 SA 每天在解的題目。
📈下一步：從 PG 到 SA 的升級地圖
如果你目前是以寫程式為主的工程師，這幾件事將幫助你提升未來競爭力：
- 學習業務邏輯與流程設計：多參與需求訪談、學習 BPMN 或 UML 等流程設計工具。
- 強化跨部門溝通能力：訓練自己用「非工程語言」說明技術概念，能讓你在團隊中更具影響力。
- 熟悉產品思維與用戶需求：與 PM 一起討論「為什麼要做這個功能」，不是「怎麼做」而已。
- 掌握 AI 工具的整合應用：善用 ChatGPT、Gemini、Copilot 等工具，提升產能，將重心放在高價值的設計與決策上。
記住：你不是要和 AI 比速度，而是比思考深度與系統整合力。
🧭結語：真正被淘汰的，不是工程師，是停滯不前的思維
AI 不會完全取代軟體工程師，但它會加快「價值再分配」的速度。未來的開發世界，不再需要一大群只會寫程式的人，而是需要能看懂需求、設計流程、跨部門溝通、引導 AI 完成任務的工程設計者。
身為一名工程師，我們要做的不是擔心 AI，而是擁抱它、活用它，讓自己從「寫程式的人」升級為「設計系統、解決問題的人」。
