ทำไม Low-Code ถึงกำลังตกเทรนด์ (และอะไรมาแทนที่)
ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา แพลตฟอร์ม Low-code และ No-code ถูกมองว่าเป็นอนาคตของการพัฒนาซอฟต์แวร์
แนวคิดฟังดูน่าสนใจมาก:
- สร้างระบบได้เร็ว
- ลดต้นทุนการพัฒนา
- คนที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์ก็สร้างแอปได้
แต่เมื่อเข้าสู่ปี 2025 กระแสของ Low-code เริ่มชะลอตัวอย่างชัดเจน
Low-code ไม่ได้ “ตาย” แต่ ไม่ใช่จุดที่นวัตกรรมกำลังเกิดขึ้นอีกต่อไป
บทความนี้จะอธิบายว่า ทำไม Low-code ถึงเริ่มหมดความสำคัญ และอะไรคือแนวทางที่มาแทนที่
1. AI ทำให้การเขียนโค้ดกลับมาเร็วอีกครั้ง
เหตุผลหลักที่ Low-code ประสบความสำเร็จในอดีต เพราะการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมช้าและใช้ต้นทุนสูง
การเขียน API, CRUD, หน้าจอระบบ และการเชื่อมต่อระบบต่าง ๆ ใช้เวลามาก
แต่สมมติฐานนี้ไม่จริงอีกต่อไป
ด้วย AI สำหรับช่วยเขียนโค้ด นักพัฒนาสามารถ:
- สร้าง Backend API ได้ในไม่กี่นาที
- Generate โครงสร้างฐานข้อมูลอัตโนมัติ
- เขียน Frontend ได้เร็วขึ้นมาก
- Refactor และทดสอบโค้ดได้ต่อเนื่อง
ผลลัพธ์คือ ข้อได้เปรียบด้านความเร็วของ Low-code หายไป
แทนที่ AI จะมาแทนโปรแกรมเมอร์ มันกลับ เพิ่มพลังให้โปรแกรมเมอร์ โดยยังคงควบคุมสถาปัตยกรรมและคุณภาพระบบได้เต็มที่
2. Low-Code ไปไม่รอดเมื่อระบบซับซ้อนขึ้นจริง
Low-code เหมาะกับ:
- ระบบภายในองค์กร
- Workflow ง่าย ๆ
- แอปที่เน้น CRUD
แต่ระบบจริงในปัจจุบันต้องการ:
- Event-driven architecture
- Business logic ที่ซับซ้อน
- งาน background และ orchestration
- AI และ data pipeline
- การเชื่อมต่อระบบจำนวนมาก
เมื่อถึงระดับนี้ Low-code มักกลายเป็น:
- Debug ยาก
- ขยายต่อยาก
- ทำความเข้าใจระบบได้ยาก
หลายทีมจบลงด้วยประโยคเดียวกัน:
“ต้องเขียนใหม่ด้วยโค้ดจริง”
ต้นทุนในการ rewrite ทำให้ความเชื่อมั่นใน Low-code สำหรับระบบระยะยาวลดลงอย่างมาก
3. Vendor Lock-in กลายเป็นความเสี่ยงเชิงกลยุทธ์
Low-code ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็น ecosystem ของผู้ขาย
เมื่อระบบถูกสร้างไปแล้ว:
- Logic ผูกกับแพลตฟอร์ม
- ย้ายออกยาก
- ค่าใช้จ่ายเพิ่มตามการเติบโต
- ต้องใช้ทักษะเฉพาะของแพลตฟอร์มนั้น
สำหรับระบบหลักของธุรกิจ นี่คือความเสี่ยง
ในทางกลับกัน Open-source stack ให้:
- การเป็นเจ้าของระบบจริง
- ต้นทุนที่คาดการณ์ได้
- โครงสร้างที่ย้ายได้
- ควบคุมอนาคตของระบบได้เอง
ผู้บริหารด้านเทคโนโลยีจึงเริ่มเลือก การควบคุม มากกว่าความสะดวกชั่วคราว
4. Framework สมัยใหม่แก้ปัญหาเดียวกันได้ดีกว่า
Low-code สัญญาว่าจะลด boilerplate
แต่ Framework สมัยใหม่ทำสิ่งนี้ได้อยู่แล้ว โดยไม่เสียความยืดหยุ่น
ระบบสมัยใหม่มี:
- CRUD อัตโนมัติ
- API ที่มี type-safety
- UI ที่ประกอบเร็ว
- Workflow engine
- Deployment แบบ container
ความแตกต่างสำคัญคือ:
Low-code ซ่อนความซับซ้อน
Framework สมัยใหม่ จัดการความซับซ้อนอย่างชัดเจน
ซึ่งสำคัญมากเมื่อระบบเติบโต
5. Low-Code ไม่เหมาะกับระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI
AI ไม่ใช่ของเสริมอีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็นโครงสร้างหลักของระบบ
ระบบ AI ต้องการ:
- การควบคุม lifecycle ของโมเดล
- การจัดการเวอร์ชันข้อมูล
- งาน background
- Event และ streaming
- การวัด performance
Low-code มักมอง AI เป็นแค่:
- API ภายนอก
- Block แบบลากวาง
ซึ่งพังเร็วมากในระบบจริง
ระบบ AI ต้องการ การควบคุมเชิงวิศวกรรมอย่างชัดเจน ไม่ใช่ logic ที่ถูกซ่อน
6. วินัยทางวิศวกรรมกลับมาอีกครั้ง
หลังจากยุคที่เชื่อว่า “ใคร ๆ ก็สร้างซอฟต์แวร์ได้” องค์กรได้เรียนรู้บทเรียนสำคัญ:
- การดูแลรักษาสำคัญกว่าการ demo
- การ debug สำคัญกว่าความเร็ว
- สถาปัตยกรรมสำคัญกว่าการลากวาง
องค์กรจึงเริ่มให้คุณค่ากับ:
- ทีมเล็กแต่แข็งแรง
- ขอบเขตระบบที่ชัดเจน
- โค้ดที่เข้าใจได้แม้ผ่านไปหลายปี
Low-code ทำได้ยากในสภาพแวดล้อมที่ต้องการ ความยั่งยืนระยะยาว
7. แล้ว Low-Code ยังเหมาะกับอะไรบ้าง
Low-code ยังมีประโยชน์ หากใช้ให้ถูกที่
เหมาะกับ:
- ระบบหลังบ้านภายใน
- Approval workflow
- Prototype / MVP
- Dashboard ที่ไม่ critical
ไม่เหมาะกับ:
- ระบบหลักของธุรกิจ
- แพลตฟอร์ม AI
- SaaS ที่ต้อง scale สูง
- ระบบระยะยาว
- ระบบที่เชื่อมต่อซับซ้อน
Low-code ควรเป็น “เครื่องมือ” ไม่ใช่ “กลยุทธ์หลัก”
การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่สุด
Low-code พยายามลดบทบาทของโปรแกรมเมอร์
แต่ AI กลับ เพิ่มพลังให้โปรแกรมเมอร์
สิ่งนี้อธิบายได้ทั้งหมดว่าทำไม Low-code ถึงเริ่มตกเทรนด์
อนาคตจะเป็นของ:
- การพัฒนาด้วย AI
- สถาปัตยกรรมแบบเปิด
- การออกแบบระบบอย่างชัดเจน
- ทีมที่เข้าใจระบบของตนเองจริง ๆ
บทสรุป
คำถามสำคัญของการเลือกเทคโนโลยีวันนี้ไม่ใช่:
“สร้างได้เร็วแค่ไหน?”
แต่คือ:
“เราจะเป็นเจ้าของ ขยาย และดูแลระบบนี้ได้อีกกี่ปี?”
และคำถามนี้ มักพาเราออกจาก Low-code
และกลับมาสู่ วิศวกรรมซอฟต์แวร์อย่างแท้จริง
Get in Touch with us
Chat with Us on LINE
iiitum1984
Related Posts
- การประเมินทิศทางราคาช่วงสั้นด้วย Heuristics และ News Sentiment (Python)
- Rust vs Python: เลือกภาษาให้เหมาะกับระบบในยุค AI และระบบขนาดใหญ่
- ซอฟต์แวร์ช่วยเกษตรกรจันทบุรีฟื้นอำนาจการกำหนดราคาผลไม้อย่างไร
- AI ช่วยค้นหาโอกาสทางการเงินได้อย่างไร
- วิธีใช้งานโมเดล ONNX ใน React Native และ Mobile App Framework อื่น ๆ
- อัลกอริทึมตรวจจับโรคใบพืชทำงานอย่างไร: จากกล้องสู่การตัดสินใจ
- Smart Farming Lite: เกษตรดิจิทัลที่ใช้งานได้จริงโดยไม่ต้องพึ่งพาเซนเซอร์
- ทำไม MES แบบสั่งพัฒนาจึงตอบโจทย์โรงงานไทยมากกว่า MES สำเร็จรูป
- เมื่อ AI เข้ามาแทนที่การค้นหา: นักเขียนและผู้เชี่ยวชาญจะอยู่รอดอย่างไร
- วิธีคาดการณ์ราคาโลหะสำหรับธุรกิจรีไซเคิล
- Smart Farming ทุเรียนแบบต้นทุนต่ำ (ประเทศไทย)
- ใครย้ายชีสของฉันไป?
- การออกแบบระบบ E-Commerce แบบเฉพาะสำหรับประเทศไทย
- Anti-Patterns ที่การใช้ AI ทำให้ระบบพัง
- ทำไมเราไม่ได้แค่พัฒนาซอฟต์แวร์ — แต่ทำให้ระบบทำงานได้จริง
- ชุด Prompt สำหรับผู้ดูแล Wazuh ที่มีประโยชน์
- เหตุใดการเปลี่ยนระบบ Legacy ทั้งหมดจึงล้มเหลวในภาครัฐ (และอะไรคือทางออกที่ได้ผลจริง)
- Vertical AI Use Cases ที่องค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นของไทย “จำเป็นต้องใช้จริง”
- การออกแบบการให้บริการดิจิทัลสำหรับหน่วยงานภาครัฐหลายกรม (บริบทประเทศไทย)
- 7 เหตุผลหลักที่ระบบบริการดิจิทัลภาครัฐล้มเหลวหลังเปิดใช้งานจริง
