新聞速讀｜生成式 AI 讓「自建或採購」失效，企業改用「先做原型再買」重排採購決策

當原型能在數小時內做出來，企業不必再靠簡報想像需求，而是用可運作雛形去驗證流程，逼出真正該買的工具與規格

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InfoAI 編輯部

把「需求定義」從會議室拉回到第一線，讓採購與開發的順序開始反轉。

真正的關鍵不在 AI 讓你更快寫出功能，而在它讓企業能先用原型把需求講清楚，進而把採購主導權從供應商簡報手上拿回來。

01｜理解事件

Runway 的共同創辦人暨執行長，發佈一篇文章主張，傳統「自建或採購（build vs buy）」之所以失效，是因為生成式 AI 讓做出可用原型的成本與難度快速下降，許多過去要排進工程團隊週期的需求，現在可能變成「用自然語言就能在數小時內做出雛形」。

作者用情境說明公司原本準備聽供應商提案，財務同仁卻直接說：「我在 Cursor 花了 2 小時就做出功能相近的版本」；即使還不完美，但足以跑起來，立刻動搖「一定要買」的直覺。另一個例子是客服與客戶體驗（CX）團隊看到 Slack 回報後，直接用 AI 協助修程式碼、送出 pull request，工程團隊審核後合併，作者描述 從回報到修正上線只花約 15 分鐘。

值得注意的是，作者不是在鼓吹「全部都自己做」。他承認企業工具仍有規模、支援、資安與維運等價值；但他認為決策順序正在翻轉：與其先辯論要自建還是採購，不如先用 AI 做一個輕量原型來釐清需求，再決定該買什麼，並把這個新方法濃縮為 「Build to learn what to buy」。

02｜解讀新聞

這篇文章其實在談「採購方法論升級」。當原型成本被壓低，企業可以用可運作雛形把需求具體化，採購不再只能靠會議、訪談與簡報去想像，而是拿「自己已驗證的流程」去對照供應商，讓比較標準從功能清單走向實際工作流。

其次，決策權可能往第一線移動。文中刻意用財務與 CX 這些非工程角色做例子，暗示瓶頸不再只卡在工程人力；最接近問題的人可以先把流程做出來，工程團隊更像把關者與放大器，負責品質、可維護性與上線治理。

最後，速度也可能帶來「原型誤用」的風險。外部有評論提醒，若企業把 15 分鐘能修好的原型節奏，錯當成正式系統的長期維運模式，測試、可觀測性、資安與技術債會快速累積，反而讓「先做再買」變成新的失敗路徑。

03｜延伸思考

這給了我們另一個思考方式：AI 的價值常常不是「替你把事情做完」，而是替你把不確定性變小。先做出能跑的雛形，你會更快看見哪些功能真的會被用、哪些只是簡報上好看，也更容易拆穿「其實根本不需要那套系統」的錯覺。

對企業來說，判斷工具價值的方式也會更務實：與其問「它功能多不多」，不如問「我能不能在短時間內做出一個同類流程，並用它逼出真正的邊界條件」。當你做得到，你跟供應商談的就不是需求清單，而是你已驗證過的工作流與限制，採購決策會更精準。

對讀者來說，這代表：未來的競爭，會更像「誰更快建立可驗證的內部理解」，而不只是「誰更快買到新工具」。

04｜重點提煉

  • Runway 共同創辦人暨執行長主張，生成式 AI 讓原型成本大幅下降，傳統「自建或採購」二分法開始失效。

  • 文中舉例：財務同仁稱用 Cursor 2 小時做出雛形；CX 團隊的修正案例被描述為 約 15 分鐘就上線。

  • 新決策順序轉為先做輕量原型釐清需求，再決定是否採購，並用「供應商是否明顯優於你已驗證的版本」做比較。

  • 外部也提醒：若把原型節奏錯當成正式系統做法，可能加速累積測試、資安與維運面的技術債。

05｜後續觀察

  • 值得觀察企業是否把「採購前必做原型驗證」制度化，形成財務、採購、資訊與業務之間新的流程與授權界線。

  • 也值得看供應商競爭重心是否上移：從堆功能轉向強調資安、合規、可治理性、可維運與導入支援，因為「可被快速原型替代」的功能會越來越不值錢。

06｜推薦閱讀

參考資料：

  • Build vs buy is dead — AI just killed it

  • Build vs. Buy Isn’t Dead—It Just Got a Third Way to Fail | DevelopmentCorporate

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