角色平均化，而非角色消除

資料來源#

• OpenAI Codex lead on the new shape of product work
• State of AI 2026: The Builder's Economy

摘要#

Andrew Ambrosino（OpenAI Codex）對角色崩解的看法，是對 wiki 中大致樂觀的 Engineer PM Convergence 集群提出的反向警示。他確認了這種融合——Codex 組織「已經看見大量角色崩解」，設計師「說工程師的語言」、PM「撰寫程式碼」，而且**「你的角色就是你投入時間所做之事的平均」**（本週大多在做 PM 工作 ⇒「你目前就是 PM」）。但他劃出一條明確界線：消除角色的「概念」，會危險地消除這樣一個想法：各個專業領域都是擁有可知最佳實務的專長。「我聽過很多公司說，我們要取消產品角色——順帶一提，這是個糟糕的主意……產品這整套專業，有真正的最佳實務、有真正經過嘗試與失敗的做法，只因為人們會說『喔，我寫過一些程式碼』就被拋棄了。」流動性是真實的；但把一切壓平為一團糊狀物，則是錯誤。

證據註記。 practitioner-opinion——一位領導者對其組織（OpenAI Codex）的描述；他也明確指出，這個組織可能比公司或經濟體的其他部分更容易出現角色崩解，因為它最初是為工程師打造的技術產品。

什麼正在消退，什麼仍然存在#

Ambrosino 所區分的是工具守門（正在消失，而且是好事）與專業判斷（仍然存在，而且不可或缺）：

• 正在消退——「這不是你的領域」的界線，以及以掌握工具作為身分認同。「我花了很長時間覺得自己不該成為軟體工程師，因為我不在乎組合語言，也不想背誦 TypeScript 語法。」擅長一個角色，曾與掌握其工具混為一談；如今這道門檻正在倒塌。現在「更容易切換角色、更容易學習最佳實務，也更容易不把自己的效能綁定在精確的工具上」。
• 仍然存在——每個專業領域真正的技能組成。「工程是一種技能……其他角色也不只是隨便晃蕩的人。」他用一句話點破：「你可以使用 Excel，但你不能在財務團隊工作。」產品、設計與工程各自承載著累積而來的最佳實務，而僅僅能撐過一段 vibe code，並不會自動帶來這些實務。

兩者的調和方式是：角色在工具層次變得模糊，也會跨一個人的一週工作取平均；但各個專業領域仍是不同的專業知識體系，不能跳過。這正是 returns-to-expertise 的發現，以組織設計的方式重新表述——即使執行成本下降，專業仍然具有決定性。

區域防守：協調平均化的組織#

當「每個人都在打造所有東西」並出現 90 個未協調的建置成果（Implementation Abundance Inverts Product Work）時，協調不能靠自上而下完成。Ambrosino 的產品組織採用**「區域防守」：產品人員分散開來填補缺口**，而不是聚在一起。「如果兩個產品人員靠得太近，通常不是個好訊號。」你要做的是「力導向活動」——找出誰最擅長什麼，「在我們之間創造空間，讓整家公司都得到完整覆蓋」，然後填補缺口。品味引導者會「從構想到產品應該成為什麼來引導事情」，因為在每個人把想法往各處拋的混亂中，「自上而下、歷時一年的規劃方式行不通」。

現在，個人貢獻者與經理都是兩者#

角色平均化也消解了 IC／經理二分法：「不是管理正在消失，也不是每個人都是 IC——每個人某種程度上兩者都是。」IC「不是逐字逐字地輸入程式碼——你是在管理代理、管理聚合起來的工作。」團隊經理「在不同粒度上做同樣的事。」兩者都是在掌舵；差別在於範圍。這正是經理不會消失的原因：「不是每個人都能在廣度與深度上處理所有事情。」（Anthropic 這一側的 Managers as ICs，則從另一個方向抵達同一個兩者皆是的結論——經理仍然是 IC；Ambrosino 則說 IC 變成了代理經理。）

技術幕僚成員這條脈絡#

通用的**「member of technical staff」**職稱（Ambrosino 追溯至 Xerox 與以研究為重的公司，如今正逐漸普及），就是角色平均化的命名慣例：你的職能不再由某個桶子固定。但他反對將此解讀為「職能會消失」——這是流動性與更容易切換角色，而不是專業領域的終結。

平均化調查（ICONIQ，2026 年第二季）#

Ambrosino 所說的「平均化，而非消除」，是單一領導者對其組織的描述；ICONIQ 的 State of AI 2026 調查（約 305 家打造 AI 的軟體公司，empirical）則為兩者之間的區別提供了群體層級的數字。當被問及 AI 驅動的生產力如何改變人力規劃（單選，N=302）時：45% 計畫「採用不同的角色組合（例如更少的營運人才、更多熟悉 AI 的人才），但總人數不會淨減少」——這是最多人選擇的選項，幾乎是本頁標題的教科書式重述。另有33% 計畫打造一支真正更小的團隊，因此消除在邊際上確實存在，並非完全沒有。按職能來看，組成傾向也很明顯：R&D／產品／銷售成長，而客戶支援與 G&A 縮減；G&A 營運人員則回報直接移除財務營運與訂單管理角色——這正是 Ambrosino 警告的危險消除邊緣：它刪去了一個專業領域的最佳實務，而這裡被刪除的是營運專長，而非產品／工程專長。從群體規模來看，這正是他的區分：角色平均化並重新混合的程度遠高於消失；而當角色確實消失時，消失的是營運層，而不是那些擁有可知最佳實務的專業領域。（這是意向調查，為受訪者自行回報的前瞻性計畫；完整的重組切分與簡報中的單位經濟，請見 AI-Native Organization。）

相關連結#

• Andrew Ambrosino — 阐述平均化論點，以及保留專業領域的警示
• Engineer PM Convergence — Anthropic 這一側的融合描述；本頁是它的 OpenAI 版本伴篇，也是明確的反向警示（「不要消除專業領域」）
• Managers as ICs — 鏡像般的兩者皆是：Anthropic 讓經理寫程式碼；Ambrosino 則把 IC 變成代理經理；經理在兩種身分中都持續存在
• Planning / Execution Division of Labor — 角色平均化圍繞團隊重新組織的實證分工（「人類決定做什麼，代理決定怎麼做」）
• Implementation Abundance Inverts Product Work — 使區域防守式覆蓋成為必要的豐饒狀態（「每個人都在打造所有東西」）
• Compute Allocator — 平均化後的 IC 成為代理工作分配者／引導者，而不是逐字逐字的作者
• Parallel Agent Orchestration — 「IC 管理代理」具體化：平均化角色如今運行的代理艦隊
• Returns to Expertise in Agentic Coding — 「專業領域不會消失」的實證骨幹：領域專業仍然決定成功與否
• Research Taste as the Human Bottleneck — 橡皮圖章式核准的風險同樣適用於區域防守：只有當判斷是真實的，而非預設核准時，品味引導者「從構想開始引導」才會奏效
• AI-Native Organization — 群體層級的佐證：ICONIQ 的 45%「採用不同角色組合（而非淨減少）」計畫，正是本頁「平均化而非消除」在約 305 家 AI 建置者中的量測結果；消除邊緣落在營運／G&A，而非 Ambrosino 希望保留的產品／工程專業領域

開放問題#

• 流動性與專業領域之間的平衡點在哪裡——在公司失去 Ambrosino 警告的累積最佳實務之前，可以進行多少角色平均化？
• 區域防守假設有足夠多具備高品味的人覆蓋整家公司；若組織沒有 OpenAI 的人才密度，它是否會退化，重新回到自上而下的規劃？
• 「你的角色就是你投入時間所做之事的平均」能否經得起績效評估與職涯階梯，還是會像 Cat Wu 指出的 那樣分裂它們（「我們正在犧牲產品一致性」）？

資料來源#

• OpenAI Codex lead on the new shape of product work — Ambrosino：「你的角色就是你投入時間所做之事的平均」；「除去產品角色是個糟糕的主意」；「區域防守」的比喻
• State of AI 2026: The Builder's Economy — ICONIQ Growth，State of AI 2026: The Builder's Economy（2026-07-08，empirical）：§「Talent & Organization」按類型區分的人力規劃（45% 不同角色組合／33% 更小團隊，N=302）與職能層級的人力——群體規模的平均化與消除分界