「AI 原生」軟體的興起，代表著軟體開發典範的轉移。過去，軟體開發仰賴工程師將規格轉化為程式碼，而現在，AI 能夠快速產出程式碼，甚至能自主學習與優化。這使得傳統軟體開發模式中，工程師的角色從單純的程式碼編寫者轉變為問題解決者、架構師和 AI 整合者。傳統軟體思維強調功能性，而 AI 原生軟體則強調智慧與自適應能力，這對既有的軟體商業模式帶來了巨大的挑戰。
在 AI 時代下，工程師的核心競爭力不再是精通特定程式語言或框架，而是如何精準定義問題、設計系統架構，以及整合 AI 模型以創造商業價值。工程師需要具備更廣闊的視野，能夠拆解商業邏輯，理解客戶需求，並運用 AI 來解決複雜的商業問題。此外，prompt engineering（提示工程）也成為一項關鍵技能，工程師需要學會如何撰寫清晰明確的提示詞，引導 AI 產生符合需求的程式碼。
SaaS（Software as a Service）商業模式正面臨轉型的壓力。過去，SaaS 公司主要提供標準化的軟體功能，而現在，客戶需要的是能夠根據自身需求進行客製化和智慧化的解決方案。AI 原生軟體能夠根據客戶的數據和行為進行學習和調整，提供更精準和個性化的服務。因此，SaaS 公司需要將 AI 技術融入其產品中，從提供「軟體即服務」轉變為提供「服務即軟體」，才能在競爭激烈的市場中保持領先地位。缺乏 AI 支撐的軟體，將如同無法上網的手機，逐漸被市場淘汰。
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