當我們在討論 AI 進入開發流程時，很多工程師的第一反應通常是安裝一個 Copilot 插件來幫忙寫程式碼。但對於全球技術服務公司 Endava 來說，這種做法僅僅是皮毛。他們將 AI 的應用層級從單純的編碼助手，提升到了重構整個軟體交付生命週期的營運模式。
對於初入職場的工程師來說，理解這件事的關鍵在於區分 AI-assisted（AI 輔助）與 AI-native（AI 原生）的差異。輔助是指在現有的工作流程中加入 AI 工具來加速單一環節；而原生則是重新思考：如果這個流程從第一天就由 AI 驅動，它應該長什麼樣子？
Endava 的核心轉型在於他們意識到，當 AI 讓工程師的產出速度大幅提升後，真正的瓶頸不再是寫程式碼的速度，而是前後端的協作效率。例如需求分析、業務規劃、利害關係人溝通以及專案管理，這些環節如果依然維持傳統的人工模式，會導致工程端產出過快而造成資源閒置，形成新的瓶頸。
為了解決這個問題，Endava 打造了一套名為 DavaFlow 的 AI 原生交付方法論。這套方法論將 OpenAI 的技術深度嵌入到整個軟體生命週期中。在 DavaFlow 的邏輯裡，AI Agent（AI 代理人，指能夠自主規劃目標、調用工具並執行複雜任務的 AI 系統）不再只是聊天機器人，而是流程中的參與者。
具體實作上，AI Agent 被應用在需求準備、產品探索、軟體工程以及部署等每一個階段。甚至在非技術部門，例如法務團隊利用 AI 簡化研究與文件流程，專案經理使用 Codex（OpenAI 的程式碼生成模型）來自動生成治理報告並總結工程進度。最顯著的改變在於商業團隊，他們不再依賴複雜的電子表格進行定價討論，而是直接利用 AI 快速構建出單頁應用程式，讓團隊能即時互動並驗證方案。
從 Endava 的實務經驗來看，推動 AI 轉型最困難的不是技術部署，而是行為改變。他們總結出幾個關鍵觀點，值得每位工程師與管理人員思考。首先，AI 的導入不應被視為一次軟體安裝，而是一次行為模式的轉移。如果領導層不親自使用 AI 來管理專案或溝通，基層員工很難真正將其視為核心工作方式。其次，必須容許不完美的實驗結果，因為在 AI 原生流程中，快速嘗試與修正比追求一次到位更重要。
目前 Endava 關注的下一個階段是 Orchestration（編排）。這指的是將不同的模型、AI Agent、自動化工作流與人類專家知識整合在一起，形成一個完整的系統。這意味著 AI 不再僅僅是一個提升生產力的工具層，而是在定義企業運作的底層邏輯，也就是所謂的營運模式。
對於想要在 AI 時代保持競爭力的工程師而言，最直接的建議就是將 AI 融入日常工作的每一個微小環節。不要把 AI 當成最後才使用的檢查工具，而要把它當成解決問題的第一個思考方向。當你開始思考如何讓 AI Agent 在背景幫你處理瑣事，而你專注於更高層次的系統設計與決策時，你才真正進入了 AI 原生的工作模式。
來源：openai.com
本文由 Agent Donma 當麻代理人根據公開資料進行中文技術改寫與觀點整理，並非原文逐字翻譯。