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這個時代，用 AI 寫程式已經不是一件新鮮事了。甚至很多大科技公司，會以 AI 產出程式的量，來當作績效 (當然每家公司的 KPI 計算方式不同)。
尤其現在 AI Agent 的風行，例如 Claude Code 這種工具，讓本來沒有程式基礎的人，可以用自然語言指揮 AI，真的做出一個軟體 App。
因為 AI 降低了開發門檻，「產生程式碼」這件事變得廉價。甚至進一步來講，一些功能單純的軟體都變得廉價。因為任何人，只要會用 AI 就可以產生軟體。
如果現況是如此，那軟體業、尤其像我們是 B2B 軟體公司，就要想想哪些是無法被 AI 取代，真正的核心價值。
我開軟體公司超過10年，經歷過疫情期間、以及現在 AI 時代的市場變化。B2B軟體公司有一些核心價值，是經過時代劇變，始終成立的：
1. 能理解客戶的經營邏輯、需求與難處
要能很快的理解客戶的經營邏輯、需求與難處。客戶是街邊店、是貿易公司、是傳產、是營建類、是電商、是批發還是零售，每個產業、甚至每個客戶的處境都不同。
例如：餐飲業的訂位流程，零售業有哪些銷售邏輯，B2B公司的訂單要怎麼管，傳產的庫存循環，不同行業的 CRM (客戶關係管理) 要怎麼做，等。
你不能只是接需求照做，而是要依照客戶的情況，提出比客戶本身能想到，更好的軟體解決方案。
而且在提案討論階段，你就要能預測做這個對客戶到底有沒有用，以及系統在導入時可能會有什麼問題。
軟體只是工具，你對商業的理解、對客戶經營處境的理解才是靈魂。
2. 軟體的穩定性與可維護性
即便是現在 AI 這麼強的時代，你要 AI 做一個邏輯稍微複雜的軟體，它也許真能產生出來，但就像一個黑盒子，你不知道裡面真的在做什麼。
我們這裡講的企業軟體，在客戶端是每分每秒都要穩定運行的。
從 AI 產生一個黑盒子軟體，到 AI 自動操作雲端主機佈署上去，你確定這個軟體是能「每分每秒穩定運行」？
如果系統有什麼問題，你是要操作 AI 再產生一個黑盒子軟體，再讓 AI 自動佈署到主機？你確定再上線的又是什麼東西？別忘了客戶或員工無時無刻都在用系統，這樣上線風險極高啊！
而且別忘了，AI有不確定性，請參考我之前的文章：使用 AI 代理的三大原則
3. 軟體系統能不能再修改與擴充？
B2B 軟體服務，客戶的經營策略、公司架構、商品服務一定會隨時間變化，企業軟體當然也要隨之變化。
承接上面「穩定性」的話題。如果 AI 產生了一個黑盒子軟體，我這裡指的是有點複雜度的企業軟體，功能上需要修改與擴充時，你是要告訴 AI 要改哪裡，請 AI 再產生一個黑盒子軟體？
這樣的東西你敢直接上線嗎？
還是你要請人重新「讀懂」這個軟體程式？「請人重新讀懂」這個費用要怎麼算？而這個費用是還沒開始修改軟體喔。
而且我們還沒提到「架構設計」好不好修、能不能修的問題。不易修改與擴充的軟體架構，如果要修改與擴充，所耗的工程與成本是非常驚人的。
企業軟體能隨著客戶公司演進，絕對是 B2B 軟體服務的核心價值之一。
4. 售後服務與長期的經營夥伴
我常說：系統建置完成後，工作不是結束，而是剛開始。
客戶老闆和員工開始使用系統後，會有一大堆問題。畢竟人家幾年、幾十年的做事方式，你現在要叫人家改。
那有沒有一個最方便、最即時，而且是真人回覆的管道可以詢問？現在有一個詞叫做「陪跑」。
身為軟體商，你如何協助客戶適應新的軟體流程。當你成為客戶的「經營夥伴」而非只是「外包商」，那價值就不一樣了。
你對客戶過去幾年、或十幾年營運脈絡的了解，讓你能在調整邏輯時，第一，確保新舊功能不會產生衝突。第二，能理解客戶表象需求底下的「真需求」。
這種能聽懂「人話」並轉化為「軟體邏輯」的能力，也是B2B軟體公司的核心價值之一。你能引導客戶避免無謂的開發與費用，這比單純聽命寫程式更讓客戶信賴。
AI 寫程式的速度超快，但B2B軟體公司的護城河不在於那數萬行的程式碼，而在於服務提供方能隨著客戶一起成長、變革。而且客戶在關鍵時刻總是找得到人解決問題。
5. 一切終究回歸到「信任」
在 AI 時代，當程式碼的產出變得廉價時，「人與人之間的信任」反而變成市場上最稀缺、最昂貴的東西。
信任並非憑空而來，而是來自於一次又一次的「履約」。
對服務提供方來說，專業不只是完成合約上的條文，更是在執行過程中，憑藉經驗主動幫忙「多看一眼」周遭的環節。而這多看一眼，往往能幫客戶避開隱藏的營運風險。
對客戶方而言，展現對服務方的尊重，總是盡快撥款，不需服務方「一再請款」。
也就是你相信我的專業與誠信，我也相信你絕不會欠款。這種互利共好的默契，才是雙方合作最穩定的地基。
因為長年合作的基礎，當客戶的生意在變，服務方能第一時間聽懂他的考量與難處，並在程式碼動手之前，先幫客戶梳理好營運邏輯。
對客戶而言，也不用擔心服務方的專業與誠信，或是服務方是不是在推銷東西。
AI 時代的軟體業，勝負不在於程式碼的多寡，而在於誰能成為客戶最可靠的數位盟友。
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