เมื่อ AI ช่วยเขียนโค้ดได้มากขึ้น งานพัฒนาซอฟต์แวร์ควรเร็วขึ้นเพียงใด เป็นคำถามที่ Agoda ต้องหาคำตอบ หลังพบว่าผลิตภาพของทีมเพิ่มขึ้น 22% ในหนึ่งปี แม้นักพัฒนาจะใช้ AI กันอย่างแพร่หลายและการเขียนโค้ดด้วยมือลดบทบาทลงมากแล้วก็ตาม ผลลัพธ์นี้ถือว่าสูงเมื่อเทียบกับที่ผ่านมา แต่ก็ทำให้บริษัทเห็นชัดว่า เวลาของวิศวกรยังหมดไปกับการรอตรวจงาน การประสานรายละเอียด และการดูแลระบบ การเพิ่มความเร็วเฉพาะขั้นตอนเขียนโค้ดจึงยังไม่เพียงพอที่จะทำให้งานทั้งหมดเดินหน้าได้เร็วตาม
Idan Zalzberg ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยี หรือ CTO ของ Agoda แบ่งปันบทเรียนดังกล่าวระหว่างการสัมภาษณ์กับ The Story Thailand และการนำเสนอบนเวที “จากผู้ช่วย AI สู่ AI Agent: การเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญของวิศวกรรมซอฟต์แวร์” เมื่อเร็ว ๆ นี้ ซึ่ง Agoda เปิดสำนักงานแห่งใหม่ที่ One Bangkok จัดงานพบปะชุมชนเทคโนโลยีจากภายนอกเป็นครั้งแรก ประสบการณ์ที่เขานำมาแลกเปลี่ยนครอบคลุมตั้งแต่การใช้ AI ช่วยงานรายบุคคล ไปจนถึงการปรับกระบวนการให้ Agent หลายตัวทำงานร่วมกัน พร้อมมุมมองว่าองค์กรและคนทำงานต้องเปลี่ยนบทบาทอย่างไร
จากช่วยเขียนโค้ด สู่รับผิดชอบงานที่ซับซ้อนขึ้น
Agoda มีทีมเทคโนโลยีประมาณ 2,000 คน ส่วนใหญ่อยู่ในกรุงเทพฯ รองรับธุรกิจที่มีโรงแรมและที่พักประมาณ 6 ล้านแห่ง โดยมีการตรวจสอบราคาประมาณหนึ่งล้านล้านครั้งต่อวัน และรวบรวมข้อมูลปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้ประมาณ 2,000 ล้านครั้ง บริษัทยังดำเนินการทดลองราว 1,000 รายการพร้อมกันในแต่ละช่วงเวลา เพื่อเรียนรู้ว่าการเปลี่ยนแปลงใดให้ผลดีต่อผู้ใช้ และดูแลศูนย์ข้อมูลของตนเอง ซึ่ง Idan อธิบายว่าช่วยให้บริหารประสิทธิภาพและต้นทุนต่อหน่วยได้เหมาะกับขนาดงาน
ด้วยแนวทางที่ให้ความสำคัญกับการพัฒนาเทคโนโลยีเอง Agoda จึงเริ่มทดลองใช้ AI ไม่นานหลังได้เห็นความสามารถของ ChatGPT พร้อมสร้างระบบกลางเพื่อกำกับการใช้งานและเปิดให้พนักงานทดลอง เครื่องมือของนักพัฒนาค่อย ๆ เปลี่ยนจากการถามคำถามแล้วคัดลอกคำตอบ ไปสู่การช่วยเติมโค้ด การสนทนาภายในโปรแกรมพัฒนา และ Agent ที่รับงานไปดำเนินการได้มากขึ้น Idan ระบุว่า เมื่อเครื่องมือช่วยให้ทำงานได้ดีขึ้น วิศวกรก็เลือกใช้ด้วยตนเอง จนการใช้งานแพร่หลายทั่วทั้งทีม
จุดเปลี่ยนสำคัญมาจากความสามารถ 2 ด้านที่พัฒนาควบคู่กัน ด้านแรกคือโมเดลรับข้อมูลประกอบการทำงานได้มากขึ้นและติดตามรายละเอียดได้ต่อเนื่องกว่าเดิม จากที่เคยทำงานเล็ก ๆ ได้ดี แต่เริ่มหลงทางเมื่อต้องเข้าใจโครงการซอฟต์แวร์ทั้งโครงการ อีกด้านคือระบบที่ช่วยให้ Agent แบ่งปัญหาออกเป็นงานย่อย วางแผน และลงมือทำตามลำดับ นักพัฒนาจึงมอบหมายงานได้ใหญ่ขึ้น จากการขอให้เขียนฟังก์ชันหนึ่ง ไปสู่การให้ตรวจสอบปัญหา ทำความเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้น และหาทางแก้ไข
เมื่อเขียนเร็วขึ้น งานตรวจและงานสนับสนุนกลายเป็นข้อจำกัด
ตัวเลขผลิตภาพที่เพิ่มขึ้น 22% ซึ่ง Agoda วัดจากจำนวนการเปลี่ยนแปลงต่อพนักงานต่อวัน ทำให้ทีมกลับมาพิจารณาว่าวิศวกรใช้เวลาไปกับอะไรบ้าง Idan แบ่งกระบวนการหลักออกเป็นการวางแผนและกำหนดความต้องการ การพัฒนา การตรวจโค้ด และการดูแลระบบหลังนำขึ้นใช้งาน ในช่วงที่ทุกคนตื่นเต้นกับเครื่องมือเขียนโค้ด องค์กรกำลังเร่งเพียงส่วนเดียวของกระบวนการ เมื่อส่วนนั้นเร็วขึ้น งานจึงไปติดอยู่ที่ขั้นตอนอื่น ซึ่งต้องได้รับการปรับปรุงต่อเนื่องกัน
Agoda เริ่มจากการตรวจโค้ด เพราะเป็นงานที่ใช้เวลามากและทำให้นักพัฒนาต้องรอผู้อื่น บริษัทพัฒนา CodeBuddy ขึ้นตั้งแต่ปี 2024 เพื่อให้ AI เสนอแนะก่อนที่คนจะเข้ามาตรวจอีกครั้ง แต่ช่วงแรกกลับเป็นเครื่องมือที่นักพัฒนาไม่ชอบ เพราะให้ความเห็นที่ไม่ช่วยแก้ปัญหา ทีมต้องปรับให้ลดคำแนะนำที่ไม่จำเป็น และเน้นเรื่องสำคัญที่เกี่ยวข้องกับงานและแก้ไขได้จริง จนขยายการใช้งานครอบคลุมคลังโค้ดประมาณ 1,200 แห่ง
เมื่อมั่นใจมากขึ้น บริษัทจึงให้ CodeBuddy อนุมัติการเปลี่ยนแปลงบางประเภทได้ โดยเลือกงานขนาดไม่ใหญ่และมีความเสี่ยงที่ยอมรับได้ หากตรวจผิดพลาด ผลกระทบต้องอยู่ในขอบเขตที่บริษัทรับได้ ขณะนำเสนอ มีการเปลี่ยนแปลงประมาณ 14% ผ่านกระบวนการนี้ ช่วยให้นักพัฒนาไม่ต้องรอคนตรวจทุกกรณี ส่วนการเพิ่มขอบเขตการอนุมัติจะค่อยเป็นค่อยไปตามความมั่นใจในเครื่องมือ
สำหรับงานสนับสนุนภายใน Agoda ใช้ AI ช่วยรับเรื่องและตอบคำถามเบื้องต้นในช่องทางต่าง ๆ ทำให้เวลาปิดงานเฉลี่ยลดจาก 2.3 ชั่วโมงเหลือ 40 นาทีภายในเวลาประมาณหนึ่งปี โดยเป็นค่าเฉลี่ยรวมของงานทั้งหมด จากนั้นเพิ่ม ButlerAI ซึ่งเข้าถึงโค้ดและบันทึกการทำงานของระบบได้ เพื่อช่วยวิเคราะห์ปัญหาที่ยากขึ้น แม้รับงานในสัดส่วนที่น้อยกว่า แต่เป็นงานที่ซับซ้อนและช่วยลดภาระของวิศวกรได้เพิ่มเติม
ส่วนต้นทางของการพัฒนา บริษัทกำลังทำเครื่องมือช่วยตรวจความครบถ้วนของข้อกำหนดก่อนส่งงานให้ลงมือ โดยยังอยู่ระหว่างการพัฒนา เป้าหมายคือให้พบคำถามที่ยังไม่มีคำตอบตั้งแต่ต้น เช่น คำขอให้เปลี่ยนสีปุ่มที่ไม่ได้ระบุว่าจะต้องแสดงผลอย่างไรเมื่อใช้หน้าจอแบบพื้นหลังมืด หากพบข้อสงสัยระหว่างพัฒนา วิศวกรต้องย้อนกลับไปถามทีมผลิตภัณฑ์และรอคำตอบ การตรวจรายละเอียดล่วงหน้าจึงช่วยลดการทำงานกลับไปกลับมา หลังปรับปรุงกระบวนการหลายส่วน Idan ระบุว่าทีมเห็นผลิตภาพเพิ่มขึ้น 11% ในหนึ่งไตรมาส แต่ยังต้องหาว่ามีข้อจำกัดใดแก้ไขต่อได้อีก
ย้าย Agent ออกจากแล็ปท็อป ให้ทำงานต่อเนื่องและส่งงานถึงกัน
ข้อจำกัดถัดมาเกิดจาก Agent ยังทำงานอยู่บนแล็ปท็อปของวิศวกร แต่ละงานต้องแบ่งทรัพยากรของเครื่องกัน และเมื่อเจ้าของปิดเครื่อง งานก็หยุดตาม Agoda จึงพัฒนา CodeMaster ย้ายงานเขียนโค้ดไปทำบนโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง เปิดให้สั่งผ่าน Slack เว็บ หรือโทรศัพท์มือถือได้ วิศวกรจึงส่งงานที่ใช้เวลานานให้ระบบทำต่อ โดยไม่ต้องเปิดเครื่องรอหรือเสียทรัพยากรของอุปกรณ์ส่วนตัวไปกับงานเดียว
Idan ระบุว่า เมื่อเปรียบเทียบนักพัฒนากลุ่มเดียวกันก่อนและหลังใช้ CodeMaster พบว่าผลิตภาพเพิ่มขึ้น 25% ในหนึ่งไตรมาส การทำงานนอกแล็ปท็อปยังเปิดโอกาสให้ Agent ติดต่อกันได้ เช่น CodeMaster เขียนโค้ดแล้วส่งให้ CodeBuddy ตรวจ ก่อนตอบกลับหรือปรับแก้ตามข้อเสนอแนะ ส่วน ButlerAI เมื่อพบปัญหาที่ต้องแก้โค้ดก็ส่งต่อให้ CodeMaster ดำเนินการได้ โดยยังมีจุดที่ต้องรอคนพิจารณา แต่คนสามารถเข้ามาตัดสินใจหลังจาก Agent เตรียมงานไปได้มากแล้ว
ขั้นต่อไปที่ Agoda กำลังพัฒนาคือระบบประสานงานระหว่าง Agent เพราะแม้เครื่องมือจะทำงานต่อเนื่องและติดต่อกันได้ วิศวกรยังต้องคอยเลือกงาน แจกงาน และติดตามความคืบหน้า Idan ต้องการให้คนขยับไปกำหนดเป้าหมายที่ใหญ่ขึ้น เช่น สิ่งที่ต้องการสร้างในแต่ละสัปดาห์ แล้วให้ระบบจัดการรายละเอียดมากขึ้น รวมถึงตรวจสอบปัญหา เตรียมการแก้ไข และนำผลงานกลับมาให้พิจารณา ภาระของวิศวกรจึงจะลดลงได้มากกว่าการมีเครื่องมือหลายตัว แต่ยังต้องคอยสั่งและเชื่อมงานทุกขั้นด้วยตนเอง
AI เปลี่ยนบทบาทคนและวิธีพัฒนาผลิตภัณฑ์
ประสบการณ์เหล่านี้เชื่อมกับมุมมองของ Idan ว่า AI จะเพิ่มความสามารถให้แต่ละคนสร้างผลงานได้มากกว่าเดิมอย่างมาก ก่อนมี AI แม้นักพัฒนาจะเก่งเพียงใดก็ยังมีข้อจำกัดด้านเวลาและกำลังในการลงมือทำ แต่เมื่อมีเครื่องมือรับงานไปดำเนินการได้มากขึ้น สิ่งที่สำคัญยิ่งขึ้นคือการเลือกทิศทาง ตั้งเป้าหมาย และตัดสินใจ เขามองว่าแต่ละคนจะต้องรับบทบาทคล้ายผู้จัดการหรือผู้บริหารด้านเทคโนโลยีมากขึ้น และองค์กรต้องปรับวิธีทำงานให้รองรับความสามารถที่เพิ่มขึ้นของพนักงานแต่ละคน
การเปลี่ยนแปลงนี้อาจกระทบถึงวิธีเลือกพัฒนาผลิตภัณฑ์ด้วย เดิมองค์กรต้องพิจารณาอย่างรอบคอบก่อนเริ่ม เพราะการสร้างสิ่งหนึ่งขึ้นมาใช้ทั้งเวลาและแรงงานจำนวนมาก การคัดกรองงานจึงช่วยป้องกันการเสียทรัพยากร แต่เมื่อ AI ลดภาระการพัฒนาลง Idan คาดว่าองค์กรอาจทดลองสร้างมากขึ้น แล้วใช้ผลที่เกิดขึ้นดูว่าลูกค้าต้องการอะไรและสิ่งใดเหมาะจะพัฒนาต่อ จากที่ต้องตัดสินใจให้ชัดก่อนลงมือ อาจขยับไปสู่การสร้างเพื่อทดสอบและเรียนรู้ได้เร็วขึ้น
อย่างไรก็ตาม เขายังเห็นข้อจำกัดของ AI ในเรื่องวิจารณญาณและการกำหนดทิศทาง หากผู้ใช้ยืนยันว่าวิธีหนึ่งดีที่สุด AI มักเห็นด้วย และเมื่อผู้ใช้เปลี่ยนไปบอกว่าวิธีนั้นแย่ที่สุด ก็อาจเห็นด้วยอีก จึงยังต้องอาศัยคนที่เข้าใจผลิตภัณฑ์และรู้ว่าต้องการพาไปทางไหน ความสามารถในการลงมือทำที่เพิ่มขึ้นทำให้การตัดสินใจของคนยิ่งมีน้ำหนัก เพราะคนต้องเลือกว่าจะใช้เครื่องมือเหล่านี้สร้างอะไรและเพื่อเป้าหมายใด
งานแบบไหนต้องให้คนอนุมัติก่อน AI ลงมือ
โจทย์สำคัญของ CTO จึงเป็นการหาสมดุลระหว่างการเปิดให้ทีมใช้เทคโนโลยีได้เต็มที่กับการรักษาความปลอดภัย Idan ระบุว่า Agent ที่เข้าถึงข้อมูลและเครื่องมือมากขึ้นย่อมทำงานได้มากขึ้น แต่ก็เพิ่มความเสี่ยงหากถูกผู้ไม่หวังดีชักนำ องค์กรต้องพัฒนาให้ทันเทคโนโลยี พร้อมรักษาคุณภาพของซอฟต์แวร์และตรวจสอบว่าสิ่งที่ระบบกำลังทำตรงกับความตั้งใจ ขณะที่การไม่เดินหน้าใช้เทคโนโลยีก็ทำให้เสี่ยงตามไม่ทันเช่นกัน
สำหรับ Agoda งานที่กระทบลูกค้าและการเงินต้องมีการยืนยันชัดเจน Idan ยกตัวอย่างว่า AI จะไม่ยกเลิกการจองแทนลูกค้าโดยไม่มีการยืนยัน และการกระทำที่มีผลทางการเงินต้องได้รับความเห็นชอบจากผู้เกี่ยวข้อง โดยไม่อาศัยเพียงคำบอกเล่าของ Agent ว่าลูกค้าอนุญาตแล้ว เช่นเดียวกับงานภายใน AI อาจอ่านบันทึกการทำงานเพื่อวิเคราะห์ปัญหาได้ แต่หากเสนอให้เริ่มบริการใหม่หรือทำสิ่งที่อาจกระทบแพลตฟอร์ม คนต้องเข้ามาพิจารณาก่อนดำเนินการ
เมื่อมองไปข้างหน้า Idan ยอมรับว่าคาดการณ์ความเปลี่ยนแปลงได้ยาก แม้แต่ช่วง 5 เดือนก็ยังไม่ง่ายที่จะบอกว่าจะเกิดอะไรขึ้น แต่เชื่อว่าความปลอดภัยจะเป็นความท้าทายต่อเนื่อง เพราะทั้งฝ่ายป้องกันและผู้โจมตีต่างใช้ AI เพิ่มความสามารถของตนเอง Agoda ใช้ AI ช่วยปกป้องระบบอยู่แล้ว และเขายังมองในทางบวกว่าองค์กรที่ติดตามความเปลี่ยนแปลงและเลือกเทคโนโลยีที่เหมาะสมจะมีเครื่องมือป้องกันที่ดีขึ้นด้วย
CTO Agoda แนะองค์กรไทยเริ่มใช้ AI อย่างไร
คำแนะนำของ Idan ต่อบริษัทไทยและภาครัฐคือควรเดินหน้าใช้ AI หากมีคนภายในที่ช่วยผลักดันและแนะนำผู้อื่นได้ จะช่วยให้เริ่มต้นง่ายขึ้น เพราะเป็นคนที่เพื่อนร่วมงานรู้จักและไว้วางใจอยู่แล้ว ส่วนองค์กรที่ยังไม่มีผู้รับบทบาทนี้สามารถขอความช่วยเหลือจากผู้ให้บริการเทคโนโลยีรายใหญ่ ซึ่งจากประสบการณ์ของเขาพร้อมสนับสนุนและต้องการขยายการใช้งานในภูมิภาคเอเชีย การมีผู้ช่วยแนะนำจะทำให้ผู้เริ่มต้นกล้าลองและเข้าใจว่าควรใช้เครื่องมือกับงานของตนอย่างไร
สำหรับคนที่ไม่มีพื้นฐานด้านเทคโนโลยี Idan เห็นว่า AI ช่วยให้เริ่มลงมือได้ง่ายขึ้น โดยไม่ต้องเรียนวิทยาการคอมพิวเตอร์มาหลายปีก่อนจึงจะทดลองสร้างอะไรได้ แม้ประสบการณ์ของวิศวกรยังมีคุณค่า แต่ฝ่ายอื่นสามารถเริ่มจากการทำต้นแบบเพื่อให้เห็นภาพว่าต้องการอะไร Agoda ใช้แนวทางนี้ผ่านกิจกรรมที่ให้ฝ่ายบุคคลและฝ่ายกฎหมายลองสร้าง Agent ด้วยตนเอง โดยมีทีมเทคโนโลยีคอยช่วย Idan พบว่าหลายทีมทำได้มากกว่าที่คาดไว้ หน้าที่ของทีมเทคโนโลยีจึงครอบคลุมถึงการช่วยให้คนในองค์กรมั่นใจและใช้เครื่องมือได้ด้วยตนเอง
ความสำคัญของการมีคนช่วยแนะนำยังเป็นเหตุผลที่ Idan ต้องการให้ชุมชนเทคโนโลยีมาพบปะกัน โดย Agoda จัดงานครั้งนี้เป็นกิจกรรมพบปะชุมชนเทคโนโลยีจากภายนอกครั้งแรก ณ สำนักงานแห่งใหม่ที่ One Bangkok เขามองว่าการเรียนรู้ AI แยกกันในแต่ละองค์กรอาจทำให้คนทำงานรู้สึกกดดันและไม่แน่ใจว่าตนกำลังทำถูกทางหรือไม่ การพูดคุยและแบ่งปันประสบการณ์จึงช่วยให้เห็นว่าผู้อื่นกำลังเผชิญอะไร เรียนรู้อะไร และแก้ปัญหาอย่างไร สิ่งที่เขาคาดหวังจากงานครั้งนี้คือความเชื่อมโยงระหว่างผู้คน ซึ่งช่วยสร้างความมั่นใจให้เดินหน้ารับมือกับความเปลี่ยนแปลงได้ดีขึ้น
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
‘เอกนิติ’ วางทิศทางเศรษฐกิจไทยปี 2570 เร่งลงทุนพลังงานสะอาดพัฒนาคน
Alibaba Cloud ดัน Agentic AI เปลี่ยนทุก Token เป็นมูลค่าธุรกิจ เชื่อมระบบอัตโนมัติสู่การทำงานจริง
