แชร์เรื่องนี้
โดย Seven Peaks เมื่อ 18 ก.พ. 2026, 14:37:54
ในปี 2024 งานวิจัยชิ้นสำคัญจาก GitHub แสดงให้เห็นว่าทีมที่ใช้ AI ช่วยทำงานสามารถทำงานได้เร็วขึ้นสูงสุดถึง 55% ซึ่งสร้างความคาดหวังในการสร้างมูลค่ารูปแบบใหม่ แต่พอผ่านไปหนึ่งปี หลายองค์กรที่ลงทุนมหาศาลเพื่อไขว่คว้าผลประโยชน์นี้กลับต้องเผชิญกับความย้อนแย้งบางอย่าง เช่น ทีมงานของคุณบอกว่าพวกเขารู้สึกมี Productive มากขึ้น แต่เมื่อดูตัวชี้วัดประสิทธิภาพระดับธุรกิจจริงๆ เช่น ตัวชี้วัด DORA หรือ DevOps Research and Assessment กลับพบว่ามันยังคงนิ่งสนิท ระยะเวลาตั้งแต่เริ่มจนจบงาน (Lead time) ไม่ลดลง ความถี่ในการปล่อยซอฟต์แวร์ก็หยุดนิ่ง และผลงานทางธุรกิจที่ถูกส่งมอบออกไปใช้งานจริงก็ดูเหมือนจะติดขัดอยู่กับที่
ความย้อนแย้งนี้ไม่ได้หมายความว่าเครื่องมือล้มเหลวหรือทีมงานทำผลงานได้แย่นะ แต่มันเป็นสัญญาณชี้ว่ากระบวนการต่างหากที่ล้มเหลวทั้งระบบ ตัวเลขความเร็วที่เพิ่มขึ้น 55% ไม่เคยมีการรับประกันตายตัว แต่มันคือความเป็นไปได้งานวิจัยล่าสุดเผยให้เห็นว่า ความเป็นไปได้นี้จะเกิดขึ้นจริงก็ต่อเมื่อความเร็วของ AI ในการสร้างโค้ด ถูกจับคู่เข้ากับโครงสร้างทีมที่มีการกำกับดูแลสูงและมีกระบวนการรีวิวที่ทันสมัย หากขาดสิ่งเหล่านี้ องค์กรก็แค่กำลังเอาคอขวดแบบใหม่มาแทนที่คอขวดแบบเดิมเท่านั้นเอง
อุปสรรคคอขวดที่เรียกว่าภาษีความเก๋า (Senior Tax)
เพื่อทำความเข้าใจความย้อนแย้งนี้ ผู้นำต้องสืบให้เจอว่าประสิทธิภาพ 55% ที่ได้มานั้น มันถูกกระจายไปอยู่ที่ไหน การวิเคราะห์ของเรา ซึ่งสอดคล้องกับงานวิจัยล่าสุด ชี้ให้เห็นว่าประสิทธิภาพไม่ได้หายไปไหน แต่มันแค่ย้ายจุดคอขวดของระบบ จากขั้นตอนการสร้างโค้ด ซึ่งเอาจริงๆ ก็ไม่เคยเป็นข้อจำกัดหลักอยู่แล้ว มันกลับไปตกอยู่ที่ขั้นตอน การรีวิว การตรวจสอบความถูกต้อง และการรวบรวมระบบแทน
และนี่คือข้อค้นพบหลักจากรายงาน GitLab 2025 Global DevSecOps Report ในขณะที่ตัวเลข 55% คือความเป็นไปได้ แต่การศึกษาซึ่งจัดทำโดย The Harris Poll พบว่า องค์กรต่างๆ กำลังสูญเสียเวลาไปถึง 7 ชั่วโมงต่อสมาชิกในทีมหนึ่งคนในทุกๆ สัปดาห์ ไปกับความไร้ประสิทธิภาพและคอขวดใหม่ๆ ที่เกิดจาก AI
ปรากฏการณ์นี้สร้างสิ่งที่เราเรียกได้ว่าเป็น ภาษีระดับ Senior (Senior Tax) ซึ่งเป็นต้นทุนแฝงที่กระทบทั้งระบบ เมื่อภาระงานถูกผลักจากนักพัฒนาระดับ Junior ไปตกอยู่ที่วิศวกรระดับ Senior ซึ่งถือเป็นทรัพยากรที่แพงที่สุด หายากที่สุด และมีความสำคัญที่สุดขององค์กร
ภาษีนี้แสดงออกมาให้เห็นเป็นรูปแบบการทำงานที่ชัดเจนมาก คือ นักพัฒนาระดับ Junior ที่มี AI คอยช่วย จะสร้างโค้ดสำหรับงานที่พวกเขาอาจไม่ได้เข้าใจมันอย่างถ่องแท้ รายงานของ GitLab พบว่า 73% ของคนทำงานเคยเจอปัญหาจากสิ่งที่เรียกว่า "Vibe coding" หรือก็คือการป้อนคำสั่ง (Prompt) ด้วยภาษาพูดทั่วไป โดยไม่ได้มีความรู้เชิงลึกเลยว่าโค้ดนั้นทำงานอย่างไร โค้ดที่มีตำหนิเหล่านี้อาจจะดูถูกต้อง และอาจจะผ่านการทดสอบหน่วยย่อย (Unit test) ด้วยซ้ำ แต่มันกลับแฝงไปด้วยจุดบอดทางสถาปัตยกรรม (Architectural flaws) การขาดบริบท และปัญหาด้านความปลอดภัย ซึ่งมีเพียงวิศวกรที่มีประสบการณ์สูงเท่านั้นที่จะมองออก
เมื่อโค้ดที่มีตำหนิถูกส่งเข้ามาใน Pull Request บทบาทของ Senior Developer จึงไม่ใช่แค่การออกแบบระบบสำคัญตัวต่อไปอีกแล้ว แต่งานของพวกเขาคือ การมานั่งแก้บั๊ก" ให้กับระบบใหม่นั่นแหละ การให้คำปรึกษาถูกแทนที่ด้วยการตามเช็ดตามแก้ ค่าเสียโอกาสที่เกิดขึ้นนั้นมหาศาลมาก ทรัพยากรทางวิศวกรรมที่สำคัญที่สุดขององค์กรถูกผลาญไปกับการแก้ไขบั๊กเล็กๆ น้อยๆ ในกองทัพโค้ดที่สร้างโดย AI ซึ่งขาดบริบทการทำงาน
สถานการณ์ที่ต้องพึ่งพาทีมงานระดับ Junior มากเกินไปนี้ คือปัญหาใหญ่สำหรับผู้นำด้านเทคนิคที่ถูก AI เข้ามาเร่งให้รุนแรงขึ้น แต่มันก็เป็นอุปสรรคในเฟสแรกที่พบได้ทั่วไปและสามารถแก้ไขได้ ในการจะก้าวผ่านมันไป องค์กรต้องเลิกโฟกัสที่การสร้าง แล้วหันมาให้ความสำคัญกับการกำกับดูแลแทน
วิธีสร้างมูลค่าที่มากขึ้นด้วย AI
หากความย้อนแย้งเรื่อง Productivity นี้แก้ได้ การจะเก็บเกี่ยวผลประโยชน์จาก AI ให้ได้เต็มเม็ดเต็มหน่วย องค์กรต้องมองข้ามแค่เรื่องการเอาเครื่องมือมาใช้ แล้วสร้างแนวทางที่เน้นการกำกับดูแลเป็นอันดับแรกให้ครอบคลุมทั้งระบบ
การวิเคราะห์กรณีการเปลี่ยนแปลงที่ขับเคลื่อนด้วย AI จนประสบความสำเร็จ เผยให้เห็นโซลูชัน 3 ส่วนที่เน้นเรื่องการกำกับดูแล ดังนี้
1. โฟกัสที่ความเร็วของธุรกิจ ไม่ใช่แค่ความเร็วในการสร้างโค้ด
ความล้มเหลวของกระบวนการข้อแรกที่รายงานของ GitLab ระบุไว้คือ ความเร็วใหม่นี้กำลังสร้างความซับซ้อนด้าน Compliance รูปแบบใหม่ และเครื่องมือที่กระจัดกระจายซึ่งทำให้ไปหน่วงกระบวนการทำงานทั้ง Pipeline
การค้นพบนี้ถือเป็นความล้มเหลวของกระบวนการครั้งใหญ่ เมื่อนักพัฒนาสร้างโค้ดออกมาจำนวนมหาศาล พวกเขามักจะสร้าง Mega-PRs (Pull Requests ขนาดมหึมา) ที่ไม่สามารถรีวิวได้ และปล่อยให้มันไปกองค้างอยู่ในไพพ์ไลน์ มันไม่มีประโยชน์เลยที่โค้ดจะถูกเขียนเสร็จเร็วขึ้น 55% ถ้ามันต้องไปนอนรอคิวรีวิวเป็นสัปดาห์ๆ เพราะมันใหญ่และซับซ้อนเกินกว่าที่มนุษย์คนไหนจะกล้าอนุมัติด้วยความมั่นใจ ผลลัพธ์ขององค์กรนั้นวัดจาก งานที่ส่งมอบได้จริง (Shipped output) ไม่ใช่จำนวนบรรทัดของโค้ดที่เขียนขึ้น
ประโยชน์ของ AI จะเป็นจริงได้ก็ต่อเมื่อมันถูกกำกับดูแลด้วยวินัยการทำงานแบบ Small batch (การส่งงานทีละชิ้นเล็กๆ) วินัยนี้คือหลักการที่ไม่อาจต่อรองได้ของทีมที่มีประสิทธิภาพสูง การส่งงานชิ้นเล็กๆ บ่อยๆ และสามารถรีวิวได้ง่าย คือวิธีเดียวที่จะเปลี่ยนความเร็วรายบุคคล ให้กลายเป็นความเร็วของทีมที่วัดผลได้ การวิเคราะห์ทีมเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า วินัยที่นำโดยคนระดับ Senior เป็นสิ่งจำเป็นที่จะทำให้โค้ดที่ AI สร้างขึ้นมานั้นสามารถจัดการได้ ปลอดภัย และพร้อมส่งมอบ
2. ใช้การกำกับดูแลโดย Senior เพื่อเพิ่ม ROI ของ AI
Senior Tax หรือภาษีคนเก่ง น่าจะเป็นตัวทำลายความเป็นไปได้ที่จะเกิด ROI จาก AI ที่ใหญ่ที่สุดเลยล่ะ ภาษีนี้ไม่สามารถแก้ได้ด้วยการเพิ่มคนระดับ Junior เข้าไปอีก ทางแก้คือต้องปรับโครงสร้างเพื่ออนุญาตให้คนเก่งระดับ Senior ไม่ใช่แค่มีหน้าที่ซ่อม แต่ต้องกำกับดูแล และให้คำปรึกษาได้ด้วย
แทนที่จะวางตำแหน่งวิศวกร Senior ไว้เป็นคนแก้ปัญหาที่ปลายทาง องค์กรต้องใช้พวกเขาเป็นผู้กำกับดูแลตั้งแต่ต้นทาง
ปรัชญานี้คือรากฐานของโมเดลที่นำโดยคนระดับ Senior (Senior-led model) ที่ประสบความสำเร็จ มันคือคำตอบเชิงกลยุทธ์สำหรับปัญหาการกำกับดูแล Vendor ที่ย่ำแย่ ซึ่งผู้นำด้านเทคนิคหลายคนต้องเผชิญ การว่าจ้างทีมงานที่มีสัดส่วนคนระดับ Senior สูง จะช่วยมอบเลเยอร์การกำกับดูแลที่จำเป็น เพื่อทำให้องค์กรแบบผสมผสานทั้งหมดประสบความสำเร็จในการใช้ AI ได้
ในทางปฏิบัติ โมเดลการกำกับดูแลนี้ประกอบด้วย:
- กรอบป้องกันด้านสถาปัตยกรรม (Architectural guardrails): โดยให้คนระดับ Senior กำหนดขอบเขตพื้นที่เล่น (Sandbox) และรูปแบบสถาปัตยกรรมก่อนที่ AI จะเริ่มสร้างโค้ด วิธีนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าโค้ดที่ถูกต้อง 70% จะขยับเข้าใกล้ความถูกต้องระดับ 90% ตั้งแต่เริ่มต้น
- การจับคู่เขียนโปรแกรมเชิงกลยุทธ์ (Strategic pair programming): สำหรับงานโค้ดที่ซับซ้อน ให้คนระดับ Senior จับคู่กับ Junior เพื่อรีวิวและปรับโครงสร้างโค้ดที่ AI สร้างขึ้น วิธีนี้คือการให้คำปรึกษาเชิงรุก ไม่ใช่แค่การแก้ปัญหา และยังเป็นการสร้างโมเดลการเป็นพี่เลี้ยง (Mentorship model) กลับขึ้นมาใหม่ หลังจากที่มันถูก AI ทำลายไป
- ให้ระดับ Senior กำหนดด่านตรวจคุณภาพ (QA gate definition): เพื่อให้โค้ดที่ AI สร้างขึ้นมาทั้งหมด ต้องผ่านการทดสอบอัตโนมัติก่อนที่มันจะถูกส่งเข้าไปอยู่ในคิวรอรีวิว
แนวทางนี้ช่วยหยุดปัญหา Senior Tax ตั้งแต่ยังไม่เริ่ม เปลี่ยนทรัพยากรที่สำคัญที่สุดของคุณ จากหน้าที่คนรีวิวที่มีต้นทุนสูง ให้กลายเป็นบทบาทสถาปนิกที่สร้าง Leverage ได้มหาศาล กลยุทธ์นี้แหละคือวิธีที่องค์กรจะคว้าคำสัญญาเรื่องประสิทธิภาพ 55% มาได้จริงๆ
3. สร้างระบบนิเวศ AI ที่สมดุล เพื่อคุณภาพและการขยายสเกล
ท้ายที่สุดแล้ว การจะส่งมอบประโยชน์จาก AI ได้อย่างยั่งยืน ต้องอาศัยการลงทุนในอีกด้านหนึ่งของสมการการพัฒนา นั่นก็คือคุณภาพ
ปัญหาคอขวดที่เกิดจากการสร้างไม่สามารถแก้ไขได้ด้วยการสร้างที่มากขึ้น แต่จำเป็นต้องลงทุนในเครื่องมือและกระบวนการที่ช่วยเร่งความเร็วในการรีวิว การทดสอบ และการตรวจสอบความถูกต้อง
จุดนี้ถือเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญมากสำหรับองค์กรที่เพิ่งเริ่มรับ AI เข้ามาใช้แบบช้าๆ มันเปิดโอกาสให้คุณก้าวกระโดดข้ามความย้อนแย้งในเฟสแรกไปได้เลย ด้วยการเริ่มต้นจากระบบนิเวศที่สมดุล
หลักการนี้คือเหตุผลว่าทำไมแนวปฏิบัติเรื่องการประกันคุณภาพ (Quality Assurance) ที่เติบโตเต็มที่ จึงเป็นองค์ประกอบที่แยกออกจากกลยุทธ์ AI ที่ประสบความสำเร็จไม่ได้ ความเร็วที่แท้จริงและยั่งยืน มาจากการสร้างกรอบป้องกัน ก่อนที่จะเหยียบคันเร่ง ตัวอย่างเช่น ตัวเร่งความเร็วที่พร้อมใช้งานจริงแสดงให้เห็นถึงระบบที่สมดุลนี้ แพลตฟอร์มแบบนี้จะเชื่อมต่อ (Pre-integrate) ไปป์ไลน์ DevOps เข้ากับเครื่องมือด้านคุณภาพอัตโนมัติที่รองรับ AI ไว้ล่วงหน้า การตั้งค่าแบบนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถใช้เครื่องมือสร้างของ AI ได้อย่างอิสระ เพราะมีตาข่ายนิรภัยอัตโนมัติที่ออกแบบโดยระดับ Senior คอยดักจับข้อผิดพลาดไว้เรียบร้อยแล้ว
ผลลัพธ์ที่ได้คือระบบที่เร็วกว่า หมายถึงคุณภาพที่สูงกว่าด้วย ช่วยสร้างโค้ดที่พร้อมใช้งานจริง ซึ่งนี่แหละคือผลผลิตเดียวที่จะส่งมอบผลประโยชน์ทางธุรกิจได้อย่างแท้จริง
เปลี่ยนจากติดแหง็กสู่การขยายสเกล
คำสัญญาเรื่อง Productivity ที่เพิ่มขึ้น 55% จาก AI นั้นไม่ใช่เรื่องกระแสปั่น แต่มันคือผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นได้จริง ทว่ามันยังคงถูกล็อกเอาไว้สำหรับองค์กรที่มองว่า AI เป็นเพียงเครื่องมือธรรมดาๆ แทนที่จะมองว่ามันเป็นการเปลี่ยนแปลงในระดับทั้งระบบ
องค์กรที่รับเทคโนโลยีมาใช้ช้า หรือได้ลองใช้แล้วแต่พบว่า Productivity ไม่กระเตื้องขึ้นนั้นไม่ได้ล้มเหลวแต่อย่างใด พวกเขาแค่กำลังเผชิญกับ Senior Tax ซึ่งเป็นปัญหาคอขวดที่พบได้ทั่วไปและแก้ไขได้ ซึ่งมักจะทำให้องค์กรส่วนใหญ่สะดุดล้มในช่วงเริ่มต้นการปรับใช้ในเฟสที่ 1
คำตอบคือการเลือกจับมือกับพาร์ทเนอร์ที่ไม่ได้มีแค่ความสามารถในการใช้ AI แต่มีโซลูชันที่พิสูจน์แล้วในการกำกับดูแลมัน
ที่ Seven Peaks เราเชี่ยวชาญในการสร้างโซลูชันดิจิทัลที่มีมูลค่าสูงผ่านโมเดลการนำทีมโดยระดับ Senior ที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งจะเปลี่ยนคำสัญญาของ AI ให้กลายเป็นประโยชน์ที่จับต้องได้และวัดผลได้ในโลกแห่งความเป็นจริง เรามอบการกำกับดูแล การประกันคุณภาพ และกระบวนการทำงานที่เติบโตเต็มที่ ซึ่งจำเป็นต่อการปลดล็อกกลยุทธ์ AI ของคุณให้หลุดจากการติดแหง็ก และเริ่มคว้าคำสัญญา 55% นั้นมาครอบครองได้สำเร็จ