一週寫完，卻沒人敢改：AI 時代委託客製化開發，先問清楚「軟體可維護性」
AI 讓寫程式變快了，這點已經沒有人懷疑。但軟體不是寫完就結束的東西：上線之後要改功能、接新系統、修問題，而且通常一改就是好幾年。決定這些事做起來是順還是痛的，是一個很少出現在報價單上的詞：軟體可維護性。荷蘭軟體品質顧問公司 Software Improvement Group（SIG）在 2026 年的年度研究中，分析了超過三萬套企業系統、四千億行以上的程式碼，結論相當直接：AI 不會自動讓軟體變好，也不會自動讓它變差，它放大的是團隊原本就有的工程紀律。這篇文章整理這份研究的重點，以及企業主在委託客製化開發前該問的四個問題。
研究怎麼說：AI 放大的是紀律
依科技媒體 IT Brief 在 2026 年 6 月對這份報告的報導，幾個數字值得留意：
- 86% 的程式碼低於 SIG 建議的可維護性評等；一半低於建議的架構評等。
- 架構較好的系統，解決問題的時間可以縮短 30%。
- AI 寫程式帶來的生產力提升，在程式碼規模達到約 10 萬行時明顯下滑，原因是語言模型難以掌握複雜的整體架構。
- 在 SIG 的測試中，AI 生成的程式碼，資安風險違規大約是人寫程式碼的兩倍。
報告裡還有一個案例：一個由自主 AI 代理開發的系統，一週就完成了，卻花掉 1,000 萬到 1,500 萬歐元的 AI 使用費，產出的程式碼被形容為幾乎無法維護。
要注意的是，這些數字來自 SIG 自己的評測資料庫，以大型企業系統為主，不代表所有軟體。而且在這個資料庫裡，AI 生成的程式碼目前只占正式上線程式碼的 1.9%。問題不在於 AI 寫了多少，而在於 SIG 執行長 Luc Brandts 說的那句話：沒有量測就無法管理，也無法在一個自己不了解的基礎上維持速度。
軟體可維護性是什麼，老闆為什麼要在意
軟體可維護性講的是一件很實際的事：之後要改的時候，要花多少時間、冒多少風險。
可維護性差的系統，對企業主來說會以這幾種樣子出現：
- 一個看似簡單的修改，報價與時程卻出乎意料地高。
- 改了 A 功能，B 功能壞掉。
- 原本的工程師離開後，沒有人敢動，或是新團隊建議「整個重寫」。
- 想接上新的工具或 AI 功能，卻發現系統沒有留下可以接的地方。
SIG 在自家節目中也提到，技術債正從「程式碼層級」轉移到「架構層級」，而 AI 產出程式碼的速度，已經快過團隊能審查的速度。白話地說：單一段程式寫得好不好，AI 可以處理得不錯；但整個系統怎麼切分、各部分怎麼溝通，這些決定一旦做錯，後面每一次修改都要付利息。
委託客製化開發前該問的四個問題
1. 架構是誰決定的，有沒有寫下來？
請對方用一張圖說明系統分成哪幾塊、各自負責什麼。你不需要看懂每個細節，但要確認這些決定是有人想過、有文件記錄的，而不是 AI 生成什麼就用什麼。
2. 系統變大之後怎麼辦？
研究顯示 AI 的效益在程式碼變多後會下滑。問問對方：功能愈加愈多時，如何避免系統糾結成一團？合理的答案會提到模組切分、明確的介面，以及定期整理程式碼的時間。
3. 換一個團隊，能接手嗎？
這是最實際的測試。確認交付內容包含原始碼的所有權、安裝與部署的說明、主要設計決定的紀錄。如果一套系統只有原作者（或原本那個 AI 對話）看得懂，它的風險就全在你身上。
4. 品質怎麼量？
「我們很重視品質」不是答案。可以問：有沒有程式碼審查？AI 產出的程式碼由誰看過？有沒有用工具檢查複雜度與重複程式碼？能不能在交付時提供一份簡單的品質報告？關於測試的部分，我們在另一篇談委託開發前該問的測試問題時有更完整的整理。
AI 負責寫，人負責架構與取捨
可維護性高的系統，AI 與人的分工通常很清楚。
- AI 負責：依照既定的架構與規範撰寫程式、產生測試、整理文件、找出重複與過於複雜的段落。
- 人負責：決定系統怎麼切分、判斷哪些地方將來最可能改變而要預留彈性、審查 AI 的產出、對客戶說明取捨，以及在「快一點」與「好維護」之間做決定。
這些判斷需要對你的生意有理解：哪個流程明年會變、哪個功能其實用不到。這是 AI 目前最難替代的部分，也是選擇開發夥伴時最該看的能力。
結語：便宜的不是寫出來，是改得動
AI 讓「把軟體做出來」的成本下降，但軟體真正的成本一直在後面的維護與修改。委託客製化開發時多問幾句關於軟體可維護性的問題，不會讓專案變慢，卻能讓你在三年後還改得動自己的系統。這也是 TitApeX 做客製化開發的原則：「AI 負責完美，人負責動人」，速度交給 AI，架構與判斷由人負責。
如果你正在評估一套客製化系統，或手上有一套不敢改的舊系統，歡迎看看我們的服務項目，或直接與我們聊聊。
留言