外包的终结：为什么旧模式在人工智能时代不再奏效，以及替代方案是什么

近二十年来，软件开发外包被视为一种快速、经济高效地获取全球人才并扩大规模的方式。到2024年，IT外包市场将…… 突破 512亿美元，其中包括多家公司 保存 劳动力成本最多可降低 70%，并且通过在印度、东欧和拉丁美洲的外包团队获得灵活性。

几年前，当我加入这家全球领先的网络安全平台（专注于交互式恶意软件分析和威胁情报，我现在担任首席技术官）时，我们还是一支规模很小、发展迅速的团队。和当时许多年轻公司一样，我们依赖外部供应商来实现快速扩张。然而，问题开始显现。由外部团队负责的项目常常面临缺乏上下文信息、标准不一致以及学习周期过长等问题。纸面上看似高效的方案，在实践中却成本高昂——廉价的模块快速交付，随后却需要数月的调试和集成返工。在网络安全等监管严格的行业，即使是微小的错误也需要数月的补救时间。

据报道，到2025年，情况将如何变化。 突出 传统的全职外包合同（通常是长期且僵化的）正在逐渐消失，取而代之的是更灵活的协议，许多常规开发任务现在都委托给人工智能系统，以提供更快、更一致的结果。

人工智能作为新的工程模型

以前由初级开发人员或外包团队完成的任务——调试、测试、文档编写、样板代码——现在由人工智能更快、更稳定地完成。

智能体编码工作流程（无需人工持续干预即可规划、编写和测试代码的自主人工智能代理）和人工智能助手（能够实时建议、生成和优化代码的辅助编码工具）持续运行，并从代码库和内部运行手册中学习。它们无需等待交接，不会丢失上下文信息，也不按小时计费。例如，在我目前担任首席技术官期间，我领导开发了一套用于缺陷和事件的人工智能解决方案，该方案使我们能够节省工程师的时间，并在问题出现之前就获得初步洞察。

人工智能辅助编码已从一项小众实验发展成为主流工程工具集，重新定义了团队设计和交付产品的方式。Anthropic 的 Claude Code、Cursor 和 Lovable 等工具展现了这一转变的规模。Anthropic 的 Claude Code 现在 工艺 每周约有 195 亿行代码由超过 100,000 万名开发人员编写，而 Cursor 是一款人工智能驱动的代码编辑器。 超越 两年内实现100亿美元的年度经常性收入。与此同时，瑞典初创公司Lovable通过自然语言“氛围编码”实现无需代码即可创建应用程序。 达到 短短八个月内估值就达到了 1.8 亿美元，这表明市场对这类解决方案的需求十分强劲。

这些工具展示了人工智能在减少对外包的依赖方面所发挥的作用，它将工作委托给人工智能，从而提高速度和效率。

我们的团队开发的类似解决方案，例如我们的 AI 聊天机器人，也体现了这一点，它可以帮助解释以前需要更专业的外部专家才能进行的复杂分析。

真正的优势不仅在于速度，还在于上下文记忆。 人机交互系统它将人类智能融入人工智能或机器学习工作流程，从而将智能保留在组织内部。工程师会根据实际产品目标验证人工智能的输出，以确保安全性、可靠性和连续性。

人工智能的另一个关键优势在于它能保留上下文信息；知识保留在团队内部，不会在交接或外包过程中丢失。衡量人工智能相对于外包影响的一个简单指标是TTM——在人员配置不变的情况下，产品上市时间的变化。集成人工参与的团队通常在同等工作量下，交付速度提升20%至50%，同时保持质量基准。在我们公司，这种方法也增强了我们的韧性：生产事故的平均恢复时间（MTTR）缩短了28%。

换句话说，人工智能不仅降低了外包的必要性，也降低了外包的合理性。

精简型人工智能增强团队：更佳选择

如果外包正在失去市场，那么什么会取而代之呢？不是回归规模庞大的内部部门，而是小型化、人工智能增强型自主团队的兴起——这些团队由 3 到 6 人组成，将人类专业知识与人工智能辅助相结合。

在我的指导下，团队多年来一直朝着这个模式努力。每个团队的规模都经过精心控制：一名产品经理、一名设计师和两到五名工程师。每个团队都负责明确的成果——例如产品上市时间、可靠性或安全性——并管理各自的人工智能计算和工具资源预算。2025年，这项工作荣获了网络威胁情报领域的金球奖。

人工智能现在承担了许多重复性的基础工作：生成测试框架、编写文档和检测缺陷。工程师们可以专注于创造真正价值的部分，例如架构、性能和创新。这种架构降低了协调成本，同时提高了交付速度和产品凝聚力。

从文化层面来看，这种转变同样意义重大。管理层级减少后，沟通变得更加直接，团队对结果负全责。所有权取代了监督。正如我常说的，当人们既了解产品又了解工具时，他们就能更快地交付成果，并且减少意外情况的发生。

更智能的协作方式

外包并未消亡，但其作用范围已有所缩小。外部供应商仍然能够为短期产能提升或特定审计（例如合规性验证或安全代码审查）创造价值。区别在于控制权：成功的公司会将核心架构和领域知识保留在内部，只将范围明确、风险较低的任务外包出去。

通过2030多达 30% 的软件开发工时可以实现自动化。那些能够蓬勃发展的团队，将会学会将人工智能视为一种助力而非辅助工具，将其深度融入工程工作流程，同时保持所有权和责任感。

我对任何产品负责人的建议是：构建一个精简的、人工智能驱动的核心团队，只外包真正非核心的业务，并对所有环节进行衡量。软件的未来不在于降低劳动力成本，而在于人类与智能系统之间更智能的协作。