之前，信息技术、互联网、软件行业发展得如火如荼，创造了大量的就业岗位，大量的年轻人获得了较高的收入，也创造了大量的财富。数字化的风吹遍了各行各业，吹进了大江南北，每一个企业都在谈数字化，每一个企业家都很焦虑：如果不数字化，是不是就要被淘汰？
没几年，AI来了，掀起了滔天巨浪。AI代替文员，代替设计师，代替软件工程师，甚至有人说，AI可以代替所有的岗位。企业开始重新考虑哪些工作需要人来做，许多从业者也开始担心，自己的岗位还能存在多久。
而随着AI不断发展，人们对它的期待，已经从文字处理、代码编写，延伸到了数学研究、生物医药、新材料、物理学等领域。以前我们认为只有专业人员才能做的事情，如今也开始讨论能不能交给AI。
而我作为一名软件工程师，同时又是一个创业者，不禁思考：我是不是要被AI拍在沙滩上了？我的出路还在吗？我们软件行业要何去何从？
我想，要理清这个问题，我们要回到最开始，去了解：人们为什么需要软件？人的需求究竟是什么？
人为什么需要软件？
我们讨论的这些需求，归根结底都来源于人。离开了人，软件、技术、产品，也就失去了服务的对象。
所以，人的需求是什么？借用马斯洛需求层次理论，以及后来对它的扩展，我们可以从以下几个方面来看：
- 生理需求：维持人类生存的最基本条件，比如衣、食、住、空气、睡眠。
- 安全需求：人身安全、健康保障、工作与收入的稳定，以及财产安全。
- 社交需求：友情、亲情、爱情，以及人际交往带来的归属感。
- 尊重需求：成就感、名誉，以及受到他人的认可与尊重。
- 自我实现需求：发挥个人潜能，实现个人理想和抱负。
- 此外，还有认知求知、审美、自我超越等方面的需求。
这些需求，也可以从匮乏与增长两个方向去理解。一方面，我们希望弥补缺少的东西，让自己能够生存，生活得安全、稳定；另一方面，我们也希望不断成长，理解更多的事情，实现更多的价值。
那在这些需求的背后，软件满足了哪些？对这些需求起到了什么作用？我们一条一条来拆解。
对于生理需求，衣食住行这些都离不开设计、生产制作、销售、运输，以及管理和供应链的协调。而软件在这里起到的作用，本质上是优化信息流转，把流程固定下来，提高效率，把那些原来只存在于每一个员工脑子里的知识留存下来，让产品在这些流程环节中流动得更快，成本更低。
计算机与软件的发展，也让那些原来不能做，或者很难做到的事情，可以通过大量的计算、设计和验证来实现。比如模拟仿真软件、有限元分析软件等，就被用于汽车、电子、建筑等行业的设计与生产环节。
因为生产效率提高了，各种产品的成本降低了，物质逐渐丰富起来，人的生理需求也就能够得到更好的满足。
对于安全需求，软件可以帮助人们记录和检查生产过程，发现异常，管理资产，也可以帮助整理健康信息、辅助专业人员工作。它让一些原来很难看清、很难及时发现的问题，变得更容易被发现和处理。
而互联网的发展，让信息流动得更快速，也满足了人的社交需求。人们可以在互联网上找到朋友，寻找爱情，与亲朋好友保持较为紧密的联系。
有一部分人，通过把自己的认知与思考发到网上，表现为博客、文章、视频、观点与见解，既满足了其他人的认知求知需求，也让自己获得了成就感、名誉，以及他人的认可与尊重。
还有一些人，通过软件创作、学习、设计，去实现过去没有条件实现的想法。这又满足了人的成长与自我实现需求。
而移动互联网的发展，更是把这些能力带到了每个人身边。一部小小的手机，就可以完成过去许多需要电脑才能完成的事情。计算、信息分享、购物、社交，都可以随时随地进行。人们也越来越多地把时间花在手机上，花在社交媒体和短视频平台上。
回头来看，软件的形式一直在变，但它做的事情，始终与人的需求有关。
AI会让这些需求消失吗？
因此，AI的发展会让这些需求消失吗？
不会。
人还是要吃饭、穿衣、居住，还是希望安全、健康，还是需要朋友、家人，需要被理解、被认可，也还是希望成长，做成一些事情。
当然，具体的需求会随着环境发生变化，但这些底层的需求，不会因为AI出现就消失。
只要人在，这些需求就在。会改变的，是这些需求被满足的方式。
一开始，人们寻找信息资料，得去图书馆翻查；后来，可以到Google等搜索引擎上搜索；而到了AI时代，人们又多了一种方式，可以直接通过与AI对话来寻找答案。对于一些问题，这样会更简单、更方便，但重要的信息依然需要核实。
在这个过程中，人想要了解一个问题、找到一份资料的需求没有变，变的是获取信息的方式。
企业也是一样。
企业购买库存管理软件，不是因为它需要一个库存页面，而是因为它不想缺货，也不想积压太多货。
企业购买客户管理软件，不是因为它喜欢录入客户资料，而是因为它希望少遗漏客户，做好跟进，促成更多生意。
用户真正需要的，并不是软件本身，而是软件能够帮助他完成什么。
如果AI可以用另一种方式，更好地完成这些事情，那么原来的软件形式就可能发生变化，甚至被替代。但背后的需求，仍然存在。
原来不值得做的事情，可能值得再做一次
AI在文字与信息处理、代码编写等方面展现出的能力，让我们看到了另一种可能：一些工作，不一定还需要人从头到尾亲自完成。
而随着AI能力提高，如果使用成本和整体交付成本能够继续降低，那么一些原来不能做、做不好，或者因为太贵而没有人愿意做的事情，就可能值得重新考虑。
比如，一家小工厂，希望把老师傅的经验整理下来，让新员工遇到问题时能够随时查阅。
过去，要专门找人访谈、记录、分类、整理，还要持续更新。工厂可能觉得太麻烦、太贵，最后还是依赖老师傅现场教。
如果AI能够辅助整理这些资料，让员工用日常语言就能查询，再由有经验的人进行确认，那么这个以前一直想做、却没有做成的事情，就可能有机会做起来。
再比如，一家小公司，希望认真回复每一个客户的咨询，但请专人不划算，老板自己又忙不过来。以前只能接受回复慢、跟进不及时，现在就可以重新考虑，哪些环节能够交给AI，哪些环节仍然需要人来处理。
这些需求过去不存在吗？存在。
只是过去解决这些需求的成本太高，用户付不起，服务方也赚不到钱，所以没有形成生意。
AI可能改变的，就是这笔账：原来不值得做的事情，现在可能值得做；原来做不到的事情，现在可能可以做。
由此推理，我认为以后有可能出现更多小而专的中小企业，甚至是只有几个人的小团队。每一个团队服务一定量的用户群体，解决一类具体问题，不需要做得很大，也可以形成自己的生意。
当然，这不是说AI一来，钱就一定流动得更快，经济就一定会更好。技术带来的可能性，还需要变成真正有人愿意付费、能够持续交付的服务。
但至少，很多以前算不过来的事情，现在值得重新算一遍了。
软件从业者可以从哪里寻找机会？
而我作为软件行业的从业者，一名创业者，一个工程师，要如何在这个AI发展的大趋势中占据一个生态位？
我想，还是要从人的需求出发，结合自己的优势，认真去推理，去想象：如果AI继续发展，会有什么事情变得可行？人们会需要什么？会出现哪些新的服务？这些服务又需要哪些基础平台？
对于生理需求，未来可能每个家庭都有一个专属AI助手。家里缺少什么，它可以根据主人的习惯整理清单、比较价格，在获得授权后下单，也可以帮助安排、提醒一些日常事务。
而对于满足生理需求的生产过程，AI也可能帮助企业分析需求、预测销量，更及时地调整备货、生产和运输。但预测是否准确，执行是否可靠，仍然需要真实业务来检验。
对于安全与健康，我们可以期待AI辅助科研人员寻找新的药物和治疗思路。而在更贴近日常生活的地方，AI也可能帮助人们整理健康记录，理解需要向医生询问的问题，配合设备记录身体指标，在需要时提醒用户寻求专业帮助。
这里的机会，不是简单地让AI扮演一个“什么都懂的医生”，更不能把它的回答直接当成诊断，而是看它能不能把信息整理、日常记录、就医准备这些事情做好。
对于社交，AI角色扮演、陪伴式交流，可能会满足一部分人的表达和陪伴需求。但陪伴不等于心理治疗，也不意味着人与人之间的关系可以被完全替代。
另一方面，AI也可以帮助人们更好地建立真实联系。比如帮助练习表达，帮助跨越语言障碍，帮助找到有共同兴趣的人。
对于尊重和自我实现，AI可能让更多人有能力把自己的想法做出来。一个不会写代码的人，可以尝试制作自己的小工具；一个没有专业设计能力的人，可以更容易地表达自己的创意；一个想学习新知识的人，也可以获得更多解释、练习和反馈。
这些方向都很大，不是一个人、一个团队就能做完的。
而真正适合我们的机会，往往就在其中一个很具体的环节里。
你熟悉制造业，就去看制造业里那些长期靠人协调、反复出错的事情。
你熟悉教育，就去看学习过程中那些一直没有被照顾好的差异。
你擅长系统集成，就去考虑，如何让AI与企业现有的软件、数据、权限和流程连接起来。
你擅长基础技术，就去看，当这些AI服务真正运行起来时，需要怎样的监控、评估、成本管理和安全保障。
不一定每个人都要去做一个通用AI产品。我们可以从自己熟悉的人群、行业和问题出发，找到一个足够具体的位置。
最关键的是，从交付软件变成交付结果
但在这些变化里，我认为最关键的一点，是我们需要改变过去的交付思路。
以前，我们习惯交付软件。
客户需要什么功能，我们把功能做出来；需要什么流程，我们把流程配置好；系统上线，培训完成，项目验收，我们的工作也就基本结束了。
至于客户有没有真正用起来，问题有没有真正解决，有时候还需要客户自己花很多精力去完成。
而在AI时代，我们需要进一步思考：能不能不只是交付一个工具，而是直接帮助用户完成结果？
比如，过去我们交付一套报表系统，让用户自己选择条件、导出数据、分析原因。
现在，我们能不能帮助用户把数据整理好，找出异常，把需要关注的问题和判断依据一起交给他？
过去，我们交付一套客户管理系统，让销售人员自己录入、查找、提醒、跟进。
现在，我们能不能帮助他整理沟通记录，找出遗漏的跟进，准备下一次沟通所需的材料，再把需要本人决定的事情交给他？
过去，我们交付一个生成报价单的功能。
现在，我们能不能根据客户需求，整理资料，查询历史报价，标记不确定的地方，最后交付一份可以由负责人审核的报价草案？
这里发生的变化，不只是界面从按钮变成了对话框。
而是我们从“给用户一个可以完成工作的软件”，变成了“帮助用户把这件工作完成”。
当然，交付结果不意味着可以承诺一切。
我们不能因为做了销售助手，就保证客户的销售额一定增长；不能因为做了健康助手，就保证用户不会生病。
而是要找到一个边界清楚的结果：哪些事情由系统完成，做到什么程度算合格，哪些地方必须由人确认，出现问题以后如何处理。
越是向结果靠近，就越需要考虑准确性、稳定性、权限、安全和责任。这也意味着，工程师的工作并没有因为模型能够写代码就结束，而是要进一步把这些能力组织起来，让它们在真实环境中可靠地运行。
回到我们自己的出路
所以，再回到最开始的问题：我是不是要被AI拍在沙滩上了？软件行业的出路还在吗？
我想，如果我们把自己定义为某一种固定工具的使用者，只能按照过去的方式写代码、做页面、交付系统，那么确实会面临越来越大的压力。
但如果我们把自己定义为解决问题的人，那么AI也可以成为我们新的能力。
我们可以重新去看，那些过去没有解决好的需求，那些因为成本太高被放弃的需求，那些用户一直在忍受、却没有合适方案的需求。
然后结合自己的经验、技术、行业理解和客户资源，推理出哪些事情值得再做一次，哪些结果现在可以交付。
人的底层需求仍然在那里，但机会不会自动落到我们手里。我们需要去接近用户，理解问题，把技术变成实际可用的服务。
软件会变，AI会变，但人对更好生活的需求不会因此消失。变化的，是我们满足这些需求的方式。
而我们软件从业者要做的，就是在这个变化中，找到自己能够发挥优势的位置。
从以前的交付软件，走向交付结果。
不只是告诉用户：“这个软件可以帮你做什么。”
而是进一步做到：“这件事情，我可以帮你完成。”
