AI时代vibecoding盛行,IT部门的应对之道与深层思考

CIO发展中心·2026年04月03日 09:01
AI对IT部门的影响,似乎与对其他职能部门的影响截然不同,这种差异究竟是错觉,还是行业特性所致?

AI时代,vibecoding的兴起正在重塑企业内部的技术分工格局——业务部门自行利用AI工具开发系统,并找IT部门部署的情况已陆续出现,这一现象引发了群内CIO们的广泛探讨:面对业务侧的“自主开发”热潮,IT部门该建立何种机制应对?与此同时,一个更值得深思的疑问浮出水面:AI对IT部门的影响,似乎与对其他职能部门的影响截然不同,这种差异究竟是错觉,还是行业特性所致?

大家普遍发现一个有趣的对比:当患者拿着DeepSeek查询的治疗方案找医生时,不会有人认为医生会下岗;当职能部门同事用大模型解决法务问题时,法务岗位也不会面临被替代的焦虑;可唯独IT领域,业务部门借助vibecoding做出一套简单系统后,就会产生“IT部门可以下岗”的认知。这种反差背后,既有业务侧对IT工作的认知偏差,也有AI技术在不同职能领域应用场景的本质区别——IT工作中“可可视化、可快速落地”的表层开发,容易被vibecoding快速替代,而医生、法务等岗位的核心价值,在于专业经验、风险判断和复杂场景的综合决策,这些恰恰是当前AI难以企及的。

Part 01

针对业务自行开发找IT部署,CIO如何应对

针对业务部门自行开发系统、寻求IT部署的问题,群内CIO们提出了应对措施:

措施一:采取“隔离管控+登记追溯”的方式。将业务部门开发的系统部署到单独的服务器和数据库,对每次修改进行详细登记,通过实践让业务侧自行感知局限。这类非专业开发的系统,往往使用一两个月后就会因稳定性、可维护性不足而被弃用,从而让业务侧认识到专业IT支持的必要性。

措施二:主动“拥抱融合”,聚焦核心价值。与其纠结于“业务越界”的边界之争,不如大力推广vibecoding,为业务部门提供相关培训,让业务侧在自主实践中发现自身的能力极限;而IT部门则抽身出来,聚焦于业务侧无法解决的核心问题。比如底层架构支撑、系统串联整合、安全管控等,以“打不过就加入”的心态,将精力放在更能体现企业价值的领域,实现IT与业务的协同互补。

在探讨应对措施的过程中,“Harness方法论”成为大家关注的重点,其核心价值在于解决AI开发过程中的“目标偏离”问题,为IT部门应对vibecoding提供了重要思路。行业中原生Harness是一款CI/CD软件交付平台,并非AI相关方法论体系 “开发管控工具”是群聊中借用的术语,且将其定义为一套AI开发全流程管控方法论。它将关注点从单次上下文提示的准确性,转移到整个项目全自动化开发的目标一致性上,核心是通过提前设计约束条件、验收标准和运行环境,防止AI Agent在长时间工作中偏离既定目标。

Harness的本义是马具,用来驾驭马匹。在AI领域,它就像给AI这个"聪明大脑"套上的缰绳和马鞍,让它在自由发挥的同时,不偏离方向、不出安全问题、能可靠地完成复杂任务。具体而言,Harness可以通过给AI立规矩,让AI能安全、自主地完成复杂工作。例如我们可以:

一环境设计,为AI提供充足的运行环境支持,避免AI因环境缺失而花费大量精力自行处理基础问题,导致任务跑偏。环境设计涵盖多方面内容,例如AI执行框架设计、约束条件设定、权限边界划分、状态流转恢复机制搭建等;

二目标纠偏,通过预设验收条件、集成日志、指标跟踪等工具,在AI开发过程中及时发现并纠正偏离目标的行为;

三多Agent监督,通过多个Agent的相互审核,防止AI为了快速完成单个任务而忽略整体目标。需要注意的是,Harness的效果在自动化长时间编程场景中更为显著,若只是简单的一问一答式开发,其价值则难以充分体现。

群内还有观点进一步指出,Harness的本质是“用管控人类的逻辑管控AI”——就像驯服野马,需要通过“马鞍、马鞭”般的约束机制,让AI始终在既定框架内工作,发挥其高效优势的同时规避风险。但Harness只是提供了方法论,具体落地仍需企业结合自身项目特点灵活调整,不存在“大而全”的通用方案;同时,AI工程化的成熟离不开大量试错,就像神枪手需要子弹喂出来,企业需要通过多方向的尝试,总结出适合自身的AI开发管控经验,他人的经验只能作为参考,无法直接复制。

Part 02

别神话AI编程,也别小看IT的核心价值

深入思考AI对IT部门的影响,大家达成共识:AI不会完全替代IT部门,未来IT的核心竞争力将聚焦于“工程化能力”和“业务深度融合能力”。业务侧用vibecoding开发的系统,本质上只能解决“单点、单场景”的简单需求——比如从A系统提取数据、做简单分析或展示页面,这类需求IT部门往往因响应速度不足而被业务侧替代;但一旦涉及批量分发、安全管控、账号权限、复杂业务逻辑关联等场景,业务侧的自主开发就会陷入困境。

这背后的核心差异是:vibecoding产出的系统“多快好省”,但大多经不起复杂业务的长期验证,最终可能成为“难以维护的破烂”;而IT部门开发的系统,虽然投入成本更高、周期更长,却能承担复杂业务需求,具备可集成、可迭代、可智能化的优势,这正是IT部门的核心价值所在。此外,当前AI的编程能力仍有明显局限——做POC(概念验证)没问题,但要作为正式业务系统长期维护,连资深程序员都会感到担忧;AI缺乏对业务场景的深层理解,在处理复杂关联场景(如人力入离调转的多场景联动)时,往往只能关注代码层面的接口适配,而忽略业务逻辑的关联性,极易引发项目风险。

Part 03

IT的未来方向:重做系统,转向工程化能力与数据整合

从未来发展来看,AI与人类程序员仍将是“互补关系”——人类的核心优势在于对业务的深层理解和复杂场景的决策能力,而AI的优势在于高效的代码生成;除非AI能形成适合自身的编程模式(如通过减少复用、隔离业务场景等方式降低逻辑依赖复杂度),摆脱对人类现有代码数据的依赖,否则难以真正超越人类。

针对IT部门的未来定位,群内观点提出了明确方向:甲方IT部门需要实现两个核心转型,一方面将产品经理、项目经理进化为FDE(Full Stack Developer/Engineer)角色,提升综合能力;另一方面,从基础设施和开发工程层面感知变化,逐步构建适合自身的Harness类管控体系,强化工程化能力。同时,企业未来的核心方向将聚焦于两点:一是按岗位角色分级分类的数据集市,二是分级分类的API市场(包括通用的MCP)。

这一方向背后的通用原理值得深思:其一,人脑处理单线程工作的效率远高于多线程,未来每个岗位的员工应只面对一个集成化界面,而非切换多个应用;其二,在信息处理的“输入、加工、输出、传输”四个环节中,只有“加工环节的决策工作”需要人类介入,其余环节都可被AI替代。按照这一逻辑,未来3-5年,各类单一功能的软件厂商或将被淘汰,核心竞争力将转向数据整合、API集成和AI自动化能力。

Part 04

思考与小结

尽管大家对IT部门的未来有清晰的认知,但现实中仍面临一个棘手问题:老板们容易产生认知偏差,看到业务部门能自行开发系统,就会质疑“IT部门的价值何在”。这也提醒IT部门,在应对vibecoding挑战的同时,更要主动传递自身的核心价值——IT部门的作用从来不是“做系统”,而是“系统化、工程化、安全可控地支撑业务发展”,这是业务侧自主开发无法替代的核心竞争力。

综上,AI时代vibecoding的盛行,不是IT部门的“危机”,而是“转型契机”。IT部门无需畏惧业务侧的自主开发,更无需纠结于边界之争,而是要主动拥抱变化:通过推广vibecoding让业务侧认知自身局限,通过Harness等方法论实现AI开发的工程化管控,通过强化工程化能力和业务融合能力,重新定义自身在企业中的核心价值。毕竟,AI是高效的工具,而IT部门的核心竞争力,是让工具真正服务于企业业务,实现长期、稳定、可持续的价值创造。

本文来自微信公众号“CIO发展中心”(ID:cio-ileader),作者:CIO发展中心,36氪经授权发布。

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