AI时代软件工程师的生存指南 《Who Moved My Cheese?》看起来像一本简单的寓言故事， 但其中的思想，对正在经历 AI 变革的软件工程师来说极其现实。 AI 并不只是让工具更高效， 它实际上 改变了价值所在的位置——也就是“奶酪”被移动了。

AI時代のソフトウェアエンジニアのための生存ガイド 『Who Moved My Cheese?』は、一見するととてもシンプルな物語です。 しかしそのメッセージは、AI時代を生きるソフトウェアエンジニアにとって非常に現実的です。 AIは単にツールを進化させただけではありません。 チーズ（価値の源泉）を動かしました。

คู่มือเอาตัวรอดของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในยุค AI หนังสือ Who Moved My Cheese? อาจดูเรียบง่ายจนเหมือนนิทาน แต่บทเรียนของมัน ตรงกับความเป็นจริงของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในยุค AI อย่างน่ากลัว AI ไม่ได้แค่ทำให้เครื่องมือดีขึ้น แต่มันได้ ย้ายชีสไปแล้ว

A Survival Guide for Software Developers in the AI Era The book Who Moved My Cheese? looks simple—almost childish. But its lesson is brutally relevant for software developers living through the AI era. AI didn’t just improve our tools. It moved the cheese.

为什么在中国不应与大型电商平台正面竞争 在中国，当企业考虑建设电商系统时，最常见的问题往往是： “淘宝、天猫、京东已经这么成熟了，我们为什么还要自己做系统？” 答案并不是要与这些平台竞争，而是要解决它们本身不擅长解决的问题。 大型平台依赖规模、流量、补贴和高度标准化的交易模式，适合快速消费品和大众零售。但中国大量真实商业活动，尤其是B2B、工业、政企合作领域，并不符合这种模式。 定制化电商系统的价值，正是来源于这种结构性差异。

なぜ日本でShopeeやAmazonと競争するべきではないのか 日本でEコマースシステムを検討する際、多くの企業が最初に抱く疑問は次のようなものです。 「Amazonや大手ECがすでにある中で、自社でシステムを作る意味はあるのか？」 結論から言えば、競争すること自体が目的ではありません。 Amazonや大手ECプラットフォームは、低摩擦・大量取引・標準化された購買体験に最適化されています。一方、日本の多くの企業活動は、契約・承認・文書・責任所在を重視する構造で成り立っています。 この構造的な違いこそが、日本向けに最適化されたEコマースシステムが価値を持つ理由です。

ทำไมการแข่งกับ Shopee หรือ Lazada จึงไม่ใช่เป้าหมายที่ถูกต้องในประเทศไทย เมื่อองค์กรในประเทศไทยคิดจะสร้างระบบ e-commerce คำถามแรกที่มักเกิดขึ้นคือ “Shopee กับ Lazada ครองตลาดอยู่แล้ว เราจะไปแข่งได้อย่างไร?” คำตอบที่ตรงไปตรงมาคือ ไม่ควรแข่งตั้งแต่ต้น Shopee, Lazada และ TikTok Shop แข็งแกร่งจากงบการตลาด มาตรการอุดหนุน ระบบโลจิสติกส์ และทราฟฟิกผู้ใช้งานจำนวนมาก ซึ่งเหมาะกับการค้าปลีกและการแข่งขันด้านราคา แต่ความจริงคือ ธุรกิจไทยจำนวนมากไม่ได้ดำเนินงานในรูปแบบนั้น ธุรกิจจริงในประเทศไทยขับเคลื่อนด้วยความสัมพันธ์ ความยืดหยุ่น เงื่อนไขการชำระเงิน และกระบวนการที่ยังออฟไลน์อยู่จำนวนมาก ช่องว่างนี้เองคือโอกาสของระบบ e-commerce แบบเฉพาะทาง

Why Competing with Shopee or Amazon Is the Wrong Goal When organizations consider building an e-commerce system, the first concern is almost always competition with large platforms such as Shopee, Lazada, Amazon, or TikTok Shop. These platforms dominate through capital, traffic, logistics subsidies, and aggressive marketing. Trying to compete with them directly is not a […]

近年来，AI 在中国被广泛应用于政务系统、国企、大型企业、制造业与互联网平台。 很多项目以“降本增效”“减少人工”“智能决策”为目标启动，但在真正进入生产环境后，系统稳定性下降、风险上升、维护成本失控的情况并不少见。 问题往往不在于 AI 模型是否先进，而在于 把 AI 当作传统确定性系统来使用，忽视了系统边界、责任划分与规模化运行的现实。 本文结合中国企业与政务系统的实际需求，总结 AI 最常见的系统级反模式，并说明如何避免这些问题。

近年、日本でも官公庁（GovTech）、自治体、金融機関、製造業を中心にAI導入が急速に進んでいます。 「人手不足の解消」「業務効率化」「判断の自動化」といった期待のもとでAIプロジェクトが立ち上がりますが、実運用フェーズでシステムが破綻するケースも少なくありません。 その原因は、AIモデルの性能不足ではなく、AIを従来のシステム設計思想と混同して使ってしまうことにあります。 本記事では、日本の組織文化・監査要件・リスク感度を踏まえ、AI導入で特に起きやすいアンチパターンと、その回避策を整理します。

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถูกพูดถึงอย่างมากในประเทศไทย ทั้งในภาครัฐ (GovTech) รัฐวิสาหกิจ และองค์กรขนาดใหญ่ หลายโครงการเริ่มต้นด้วยความคาดหวังว่า AI จะช่วยลดคน ลดต้นทุน และเพิ่มความเร็ว แต่ในทางปฏิบัติ เราพบว่า หลายระบบกลับพังหรือสร้างปัญหาใหม่ หลังจากนำ AI เข้าไปใช้ สาเหตุหลักไม่ใช่เพราะโมเดล AI แย่ แต่เป็นเพราะ ใช้ AI ด้วยกรอบความคิดแบบผิด และขาดประสบการณ์ด้าน system design บทความนี้รวบรวม anti-patterns ที่พบบ่อยในประเทศไทย พร้อมคำอธิบายว่าทำไมมันถึงล้มเหลว และนักพัฒนาซอฟต์แวร์ควรออกแบบอย่างไรให้ระบบยังคงเชื่อถือได้

Artificial Intelligence promises speed, automation, and insight. Yet in real-world software projects—especially enterprise, GovTech, ERP, and industrial systems—AI often breaks systems instead of improving them. This usually does not happen because AI models are "bad", but because they are applied with the wrong mental model. This article documents common anti‑patterns we see when AI is […]

在许多项目中，问题并不在于“没有软件”。 真正的问题是：系统之间无法协同工作，业务无法顺畅运转。 在一个系统中正确的数据，到了另一个系统却出现偏差。 数据重复、延迟，甚至丢失。 最终，业务人员只能回到 Excel、微信和人工操作。 这正是我们的核心优势所在。

多くのプロジェクトにおいて、問題は「ソフトウェアが存在しないこと」ではありません。 本当の問題は、複数のシステムが連携せず、業務として機能していないことです。 あるシステムでは正しいデータが、別のシステムでは異なっている。 データが重複し、遅延し、時には失われる。 結果として、現場では Excel やメール、手作業に戻ってしまいます。 ここに、私たちの本質的な強みがあります。

ในหลายโครงการ ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ "ไม่มีซอฟต์แวร์" แต่คือ ซอฟต์แวร์และระบบต่าง ๆ ทำงานไม่เชื่อมกัน ข้อมูลคำสั่งซื้อถูกต้องในระบบหนึ่ง แต่ผิดในอีกระบบหนึ่ง ข้อมูลซ้ำซ้อน ล่าช้า หรือหายไป สุดท้ายคนทำงานต้องกลับไปพึ่ง Excel, LINE และงานทำมือ นี่คือจุดที่ "จุดแข็งที่แท้จริง" ของเราอยู่

In many projects, the problem is not that software doesn’t exist. The problem is that nothing works together. Orders are correct in one system but wrong in another. Data is duplicated, delayed, or lost. People fall back to Excel, LINE, and manual work. This is where our real strength lies.

中国企业如何利用 AI 提升 Wazuh 安全运维效率 中国环境下 Wazuh 运维面临的现实挑战 Wazuh 作为一款开源 SIEM/XDR 平台，在成本控制、自主可控、灵活扩展方面具有明显优势，因此在中国企业中被广泛采用。 但在实际落地过程中，安全团队通常会遇到以下问题： 检测规则复杂，依赖个人经验，难以标准化 告警数量大，误报多，分析效率低 安全事件难以与业务风险直接关联 需要同时满足等保、内部审计与管理层汇报需求 随着 Agent 和日志规模增长，系统性能与架构压力增大 AI 不能替代安全专家。 但在正确使用的前提下，AI 可以 放大专家经验、加速分析与决策过程。 这正是 Wazuh 管理员 Prompt Pack 的核心价值所在。

日本のセキュリティチームは、どのようにAIを活用してWazuh運用を高度化しているのか 日本企業におけるWazuh運用が難しい理由 Wazuhは、オープンソースでありながらSIEM/XDRとして高い柔軟性と拡張性を持つプラットフォームです。コストを抑えつつ自社でコントロールしたい日本企業にとって、有力な選択肢となっています。 一方で、その柔軟性は運用負荷の増大にも直結します。日本のSOCや情報システム部門では、次のような課題が頻繁に発生します。 検知ルールを業務実態に合わせて正確に設計する難しさ 誤検知（False Positive）を抑えつつ検知力を維持するバランス 技術的な検知結果を経営層・監査部門に説明する必要性 ISO 27001、NIST、社内統制への対応 エージェント数・ログ量増加に伴う性能と運用の問題 AIはセキュリティ専門家の代替ではありません。 しかし、正しく使えば、熟練エンジニアの思考プロセスを再現・加速させることができます。 そのための実践的な手段が Wazuh Admin Prompt Packs です。

ทีมความปลอดภัยในไทยใช้ AI เพื่อดูแล Wazuh อย่างมีประสิทธิภาพได้อย่างไร ทำไมการดูแล Wazuh ในบริบทประเทศไทยจึงไม่ง่าย Wazuh เป็นระบบ SIEM/XDR แบบโอเพ่นซอร์สที่ทรงพลังและยืดหยุ่น เหมาะกับองค์กรไทยที่ต้องการควบคุมต้นทุน แต่ความยืดหยุ่นนี้มาพร้อมภาระด้านการปฏิบัติงาน ผู้ดูแล Wazuh ในไทยมักพบปัญหา เช่น การเขียนกฎตรวจจับ (rules) ให้แม่นยำและเหมาะกับสภาพแวดล้อมจริง การลด false positive โดยไม่ทำให้ blind spot เพิ่มขึ้น การอธิบายความเสี่ยงเชิงเทคนิคให้ผู้บริหารเข้าใจได้ การดูแลระบบให้สอดคล้องกับข้อกำหนด PDPA / ISO 27001 การขยายระบบเมื่อจำนวน agent และ log เพิ่มขึ้น AI ไม่สามารถแทนที่ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย ได้ แต่หากใช้อย่างถูกต้อง จะช่วย เร่งกระบวนการคิดของผู้เชี่ยวชาญ และลดความผิดพลาดซ้ำ ๆ นี่คือจุดที่ Wazuh Admin Prompt Packs มีประโยชน์

How Security Teams Use AI to Manage, Tune, and Scale Wazuh Faster Why Wazuh Administration Is Harder Than It Looks Wazuh is powerful, open-source, and flexible—but that flexibility comes with operational cost. Many Wazuh administrators struggle with: Writing correct detection rules Tuning alerts without losing visibility Mapping alerts to real business risk Explaining findings to […]