ใครย้ายชีสของฉันไป?
คู่มือเอาตัวรอดของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในยุค AI
หนังสือ Who Moved My Cheese? อาจดูเรียบง่ายจนเหมือนนิทาน
แต่บทเรียนของมัน ตรงกับความเป็นจริงของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในยุค AI อย่างน่ากลัว
AI ไม่ได้แค่ทำให้เครื่องมือดีขึ้น
แต่มันได้ ย้ายชีสไปแล้ว
ชีสไม่เคยเป็นแค่โค้ด
ในอดีต นักพัฒนาจำนวนมากเชื่อว่าคุณค่าของตนเองมาจาก:
- เขียนโค้ดได้เร็ว
- จำ framework ได้เยอะ
- เชี่ยวชาญ syntax
- ผลิตโค้ดได้ปริมาณมาก
นั่นคือ “ชีส” ในยุคนั้น
แต่เมื่อ AI เข้ามา ทุกอย่างเปลี่ยนไป
- Boilerplate กลายเป็นของฟรี
- CRUD สร้างได้ในไม่กี่นาที
- Test, document, refactor ถูกทำอัตโนมัติ
- งานระดับ junior หายไปอย่างรวดเร็ว
ชีสไม่ได้หายไป
แต่มันย้ายที่
เขาวงกตของงานซอฟต์แวร์ยุคใหม่
เขาวงกตในวันนี้ประกอบด้วย:
- AI coding assistant
- Agentic workflow
- ระบบที่ generate infrastructure อัตโนมัติ
- Low-code / No-code
- ลูกค้าที่ถามว่า “ทำไมยังแพง ทั้งที่มี AI?”
- ความคาดหวังที่เร็วขึ้น แต่ budget เท่าเดิมหรือถูกลง
การอยู่นิ่ง ไม่ได้แปลว่าปลอดภัย
แต่มันคือการถอยหลัง
ตัวละครนักพัฒนาในยุค AI
🧱 Hem – นักพัฒนาที่ต่อต้าน AI
- มองว่าโค้ดจาก AI คุณภาพไม่ดี
- ไม่ใช้ AI ในงานจริง
- ปกป้อง workflow แบบเดิม
- บ่นว่าอุตสาหกรรมแย่ลง
ผลลัพธ์:
ยังติดอยู่ในเขาวงกต และไม่มีชีส
😰 Haw – นักพัฒนาที่ค่อย ๆ ปรับตัว
- รู้สึกกลัว AI
- เริ่มใช้แบบระวังตัว
- เรียนรู้การ review และแก้ AI output
- ความมั่นใจเพิ่มขึ้นตามประสบการณ์
ผลลัพธ์:
เริ่มเจอชีสใหม่
👃 Sniff – นักพัฒนาที่มองเห็นสัญญาณก่อน
- ติดตามเทรนด์ AI อย่างใกล้ชิด
- เข้าใจข้อจำกัดและศักยภาพของ AI
- ขยับจาก syntax ไปสู่ system และ architecture
ผลลัพธ์:
ขยับก่อนวิกฤตจะมาถึง
🏃 Scurry – นักพัฒนาที่ลงมือเร็ว
- ใช้ AI ทุกวัน
- เอา AI มาทำงานซ้ำ ๆ
- ส่งงานได้เร็วกว่าเดิมมาก
- ทดลองสิ่งใหม่ตลอดเวลา
ผลลัพธ์:
ทำงานได้มากขึ้นในเวลาเท่าเดิม (หรือสั้นลง)
วันที่ชีสถูกย้าย (AI Moment)
สำหรับนักพัฒนา วันที่ชีสถูกย้ายคือเมื่อ:
- Copilot เขียนโค้ดแทนครึ่งหนึ่ง
- AI สร้างแอปได้ทั้งระบบ
- ลูกค้าคาดหวังเวลาที่สั้นลงมาก
- ความพยายาม ไม่ใช่สิ่งที่น่าประทับใจอีกต่อไป
ตั้งแต่นั้นมา
การเขียนโค้ดเก่งอย่างเดียวไม่พอ
ชีสใหม่ของนักพัฒนาในยุค AI
ชีสใหม่ ไม่ใช่:
- เขียนทุกอย่างด้วยมือ
- ยึดติด framework เดียว
- วัดคุณค่าจากจำนวนบรรทัดโค้ด
ชีสใหม่ คือ:
- การนิยามปัญหาให้ถูกต้อง
- การออกแบบระบบ
- การเชื่อมต่อหลายระบบเข้าด้วยกัน
- การ review และควบคุม AI
- ความเสถียร ความปลอดภัย และ scalability
- ความเข้าใจธุรกิจและ domain
- การรับผิดชอบ “ผลลัพธ์” ไม่ใช่แค่ task
AI ไม่ได้ลดคุณค่านักพัฒนา
แต่มัน ดันคุณค่าขึ้นไปในระดับที่สูงกว่า
นักพัฒนาที่อยู่รอดทำอะไรต่างออกไป
พวกเขา:
- ใช้ AI ทุกวัน
- มอง AI เป็น junior engineer
- โฟกัสว่า “ควรสร้างอะไร” มากกว่า “พิมพ์ยังไง”
- ใช้เวลาคิด มากกว่าพิมพ์
- วัดความสำเร็จจาก impact ไม่ใช่ effort
พวกเขาไม่ปกป้องชีสเก่า
แต่เดินไปหา ชีสใหม่
คำถามสำคัญที่ควรถามตัวเอง
ถ้าคุณไม่กลัว AI คุณจะทำอะไรต่างไปจากเดิม?
คำตอบมักจะเป็น:
- สร้างของได้เร็วขึ้น
- กล้าลองสิ่งใหม่
- เรียนรู้ domain ใหม่
- โฟกัส leverage
- คิดค่าบริการจากผลลัพธ์ ไม่ใช่ชั่วโมงทำงาน
นั่นแหละ คือที่อยู่ของชีส
บทสรุป
AI จะไม่แทนที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์
แต่มันจะแทนที่นักพัฒนาที่ไม่ยอมขยับ
ชีสยังอยู่ในเขาวงกต
แค่ไม่อยู่ที่เดิมอีกต่อไป
Get in Touch with us
Chat with Us on LINE
iiitum1984
Related Posts
- 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
- สถาปัตยกรรมอ้างอิงสำหรับระบบดิจิทัลระดับจังหวัด / เทศบาล
- สถาปัตยกรรม GovTech เชิงปฏิบัติ: ERP, GIS, ระบบบริการประชาชน และแพลตฟอร์มข้อมูล
- เหตุใดระบบรับมือเหตุฉุกเฉินจึงต้องออกแบบแบบ Offline First (บทเรียนจาก ATAK)
- เหตุใดโครงการซอฟต์แวร์ภาครัฐจึงล้มเหลว — และจะป้องกันได้อย่างไรก่อนเริ่มเขียนโค้ด
- หลัง AI Hype ซาลง: อะไรจะเกิดขึ้นต่อไป (และทำไมธุรกิจไทยต้องสนใจ)
- ทำไม AI ในธุรกิจรีไซเคิลจึงล้มเหลว หากไม่มี System Integration
- ISA-95 vs RAMI 4.0: โรงงานไทยควรใช้แบบไหน (และทำไมควรใช้ทั้งสอง)
- ทำไม Low-Code ถึงกำลังตกเทรนด์ (และอะไรมาแทนที่)
- ผลิตภัณฑ์ที่ล้มเหลวมากที่สุดในปี 2025 — และเหตุผลที่แท้จริงเบื้องหลังความล้มเหลว
- Agentic AI Explained: Manus vs OpenAI vs Google — ทางเลือกที่องค์กรไทยควรรู้
- AI กับการทำ Vertical Integration ของระบบโรงพยาบาล
- AI Accelerators ในระบบ Industrial AI ทำไม Software Framework จึงสำคัญกว่าแค่ชิปประมวลผล
