商傳媒｜方承業／綜合外電報導
在泰國，人工智慧（AI）已不再只是輔助工具，而是成為軟體開發團隊的預設工作模式。根據《Chiang Rai Times》報導，這種轉變正在重塑軟體開發生命週期（SDLC），影響著軟體的規劃、建構、測試、發布和維運方式。
傳統的軟體開發生命週期包含規劃、建構、測試、發布和維運等階段。泰國開發團隊近年來已透過雲端工具和DevOps流程來加速開發，而AI的導入更進一步改變了整個流程。部分工作環節實現自動化，部分環節的順序被調整，同時也導入更嚴格的審查機制。
目前泰國團隊主要在五個方面使用AI：
- 規劃： 將混亂的輸入轉化為清晰的需求。
- 建構： 在安全範圍內生成和重構程式碼。
- 測試： 編寫測試、建立情境並找出漏洞。
- 發布： 檢查部署並降低風險。
- 維運： 總結日誌、分類事件並引導修復。
AI的目標並非取代開發者，而是將他們從繁瑣的程式碼編寫工作中解放出來，轉向決策、審查和責任歸屬。優秀的團隊將AI視為初級隊友，提供快速且有用的協助，但也可能出錯。
2026年的一大變化是「AI Agents」的興起，這類工具可以跨多個步驟完成大量工作。例如，AI Agent可以處理一個工單，提出程式碼，生成測試並開啟Pull Request。許多泰國企業正在積極討論如何擴展這種「Agentic」方法，因為其價值在於完成實際任務，而不僅僅是生成程式碼片段。
AI在軟體開發生命週期的各個階段所扮演的角色如下：
| SDLC階段 | AI的主要輔助 | 仍需人工介入 |
| — | — | — |
| 規劃 | 總結輸入、起草使用者故事、發現漏洞 | 權衡、範圍界定、利害關係人簽核 |
| 建構 | 生成程式碼框架、重構和解釋程式碼 | 架構、安全選擇、責任歸屬 |
| 測試 | 提出測試案例、生成單元測試 | 覆蓋率目標、修復不穩定的測試、風險評估 |
| 發布 | 部署前檢查、發布建議 | 發布批准、回滾策略 |
| 維運 | 日誌總結、事件聚類 | 根本原因、客戶影響、最終修復 |
AI加速了幾乎所有環節的「初稿」產出，使開發者能將更多時間用於「最終答案」。
政策、人才與市場需求驅動泰國AI發展
泰國政府的政策推動、人才培育計畫以及市場需求共同推動了AI的快速發展。企業希望加快交付速度，同時確保系統更安全、客戶服務更好、安全性更強。
泰國擁有一項到2027年的國家AI戰略。True Digital Park在曼谷持續發展，目標成為AI協作中心。泰國數位谷（Thailand Digital Valley）位於春武里府，由數位經濟推廣署（DEPA）及其合作夥伴支持，計畫與5G和測試實驗室相關。這些措施皆旨在創造一個讓企業可以測試和擴展現代數位系統的環境。
監管沙盒（regulatory sandbox）提供了一個受控空間，讓企業可以在約定規則下測試新技術。這對於軟體開發生命週期中的AI至關重要，因為AI會快速觸及敏感領域。監管沙盒鼓勵企業定義同意、資料邊界、稽核追蹤和責任歸屬，將AI導入從影子IT轉變為受管理流程。
許多公司現在將AI培訓視為工作的一部分，而非可選福利。此外，泰國也透過簽證和獎勵措施，吸引高技能人才，協助團隊引進先前已擴展AI系統的專家。
AI在泰國軟體開發中的應用場景
泰國軟體市場的新舊系統並存，影響了AI的使用方式。目前AI主要應用於以下三個方面：
- 傳統系統現代化： 使用更安全的遷移步驟。
- 加速品質保證（QA）： 透過AI生成的測試和更好的事件分類。
- 中小企業加速： AI處理重複性的工程工作。
透過AI輔助，團隊可以更快地理解舊系統，建立內部規範，並更早開始編寫測試。
AI導入帶來的風險
AI雖然能提高產出，但也可能加速錯誤的擴散。主要風險包括：
- 資料隱私： 敏感輸入可能洩露到工具或日誌中。
- 智慧財產權和授權： 生成的程式碼可能產生不明確的重用問題。
- 安全漏洞： AI可能建議不安全的模式。
- 幻覺： AI可能產生自信但錯誤的邏輯或依賴關係。
- 過度依賴： 團隊停止理解他們發布的程式碼。
因此，團隊應在危機發生前制定規則，例如建立批准工具列表、明確資料規則、定義程式碼庫邊界、要求人工審查，並執行安全掃描。
總結來說，泰國不僅僅是採用AI工具，更在改變團隊規劃、建構、測試、發布和執行軟體的方式。許多組織現在使用AI來建立需求、程式碼和測試的初稿。同時，開發人員將更多時間用於審查、安全和實際產品決策。下一步是選擇一個工作流程進行試點，例如AI輔助的使用者故事、AI生成的單元測試或基於AI的日誌摘要，然後設定護欄、培訓團隊並衡量週期時間、缺陷率和事件響應速度等結果。
台灣的軟體開發產業亦可參考泰國經驗，在AI導入的過程中，除了追求開發效率的提升，更應重視資料安全、程式碼品質以及人才培育，以確保AI技術能為產業帶來長遠的效益。
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