ระบบอัตโนมัติแบบยืดหยุ่นเทียบกับการเสริมศักยภาพเชิงเอเจนต์ในการเขียนโค้ด

ระบบอัตโนมัติเชิงตัวแทน (หรือที่รู้จักกันทั่วไปว่า 'การเขียนโค้ดแบบมีปฏิสัมพันธ์') กำลังได้รับความนิยมอย่างมาก ไม่ใช่แค่ในกลุ่มนักพัฒนาเท่านั้น พจนานุกรมคอลลินส์ยกให้คำนี้เป็นคำแห่งปี และแม้กระทั่ง ซีอีโอของไมโครซอฟต์ระบุว่าอาจลดลงถึง 30% โค้ดของบริษัทส่วนหนึ่งสร้างขึ้นโดย AI แนวทางการเขียนโค้ดแบบนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้อย่างไม่ต้องสงสัย แต่เช่นเดียวกับเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงโลกทุกอย่าง การทำความเข้าใจว่าจะนำไปใช้ที่ไหนและอย่างไรให้ได้ผลดีที่สุดนั้นเป็นกุญแจสำคัญในการเพิ่มประโยชน์สูงสุด

นักพัฒนาซอฟต์แวร์มักเผชิญกับความท้าทายต่างๆ เช่น ขอบเขตงานที่ขยายใหญ่ขึ้น การขัดจังหวะการเขียนโค้ด และการใช้ทรัพยากรที่มีจำกัด ดังนั้นการแสวงหาประสิทธิภาพผ่าน AI จึงเป็นเรื่องที่เข้าใจได้ แต่ในขณะเดียวกัน นักพัฒนาซอฟต์แวร์ก็จำเป็นต้องพิจารณาถึงแนวคิด "มนุษย์มีส่วนร่วมในกระบวนการ" ที่การทำงานอัตโนมัติแบบยืดหยุ่นนำเสนอ แทนที่จะใช้ระบบอัตโนมัติในทุกกระบวนการ ระบบจะเน้นไปที่งานที่น่าเบื่อหน่าย และเสริมสร้างบทบาทของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในฐานะผู้ตัดสินใจในแต่ละจุดของกระบวนการ แนวทางนี้จะช่วยส่งเสริมการพัฒนาทักษะไปพร้อมๆ กับการรับประกันความสอดคล้องของโครงสร้างสถาปัตยกรรมในโครงการต่างๆ 

การเพิ่มขึ้นของระบบอัตโนมัติแบบตัวแทน

แม้ว่าการเขียนโค้ดแบบ Vibe coding จะพบเห็นได้ทั่วไป แต่ก็ยังเป็นแนวทางที่ค่อนข้างใหม่ โดยเพิ่งมีการบัญญัติศัพท์นี้ขึ้นเมื่อต้นปี 2025 เป็นกระบวนการใช้ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (generative AI) เพื่อสร้างโค้ดซอฟต์แวร์โดยอาศัยเพียงคำถามจากการสนทนา โดยทั่วไปแล้วแทบไม่มีการแทรกแซงจากมนุษย์เลย

เทคโนโลยีนี้ได้รับการยกย่องอย่างกว้างขวางว่าช่วยลดอุปสรรคในการเข้าถึงสำหรับผู้ที่ไม่ใช่วิศวกรในการทดสอบไอเดียและสร้างแนวคิดที่ใช้งานได้จริง ตัวอย่างเช่น ปัจจุบัน CEO และผู้บริหารระดับสูงสามารถแสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงที่ต้องการผ่านต้นแบบที่เขียนด้วย Vibe Code โดยไม่ต้องเสียเวลาพูดคุยกับนักพัฒนาซอฟต์แวร์เพื่ออธิบายแนวคิดที่เป็นนามธรรมอีกต่อไป

แต่การก้าวข้ามขั้นตอนการคิดริเริ่มนี้ไปได้ จำเป็นต้องเข้าใจถึงความสามารถปัจจุบันของ AI ก่อน AI ทำงานภายใต้ข้อจำกัดบางประการเมื่อจัดการกับบริบทขนาดใหญ่ ซึ่งส่งผลต่อระดับรายละเอียดในการสร้างโค้ดสำหรับโครงการระดับมืออาชีพขนาดใหญ่ แม้ว่านักพัฒนาจะสามารถสั่งการเพิ่มเติมให้ AI เปลี่ยนแปลงได้หากพบข้อผิดพลาด แต่โค้ดที่สร้างโดย AI บางครั้งก็ซ้ำซ้อนกับฟังก์ชันการทำงาน ซึ่งอาจก่อให้เกิดปัญหาด้านการบำรุงรักษา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำงานกับระบบฝังตัว (embedded systems) ซึ่งมักถูกจำกัดด้วยข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์ และต้องการโค้ดที่กระชับที่สุดเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การนำ AI มาใช้ในการเขียนโค้ดอย่างแพร่หลายยังก่อให้เกิดคำถามสำคัญเกี่ยวกับการพัฒนาทักษะอีกด้วย นักพัฒนา 42% ใช้ AI บริษัทต่างๆ ระบุว่าอย่างน้อยครึ่งหนึ่งของโค้ดเบสของพวกเขานั้นสร้างขึ้นโดย AI เมื่อระบบอัตโนมัติแบบตัวแทน (AI) แพร่หลายมากขึ้น การพิจารณาว่านักพัฒนาซอฟต์แวร์รุ่นใหม่สร้างทักษะพื้นฐานอย่างไรจึงเป็นเรื่องสำคัญ การได้ลงมือปฏิบัติจริงกับงานเขียนโค้ดประจำวันถือเป็นก้าวสำคัญสำหรับพวกเขา เพราะจะช่วยลับคมทักษะและสร้างประสบการณ์การเขียนโค้ดได้อย่างรวดเร็ว การหาจุดสมดุลที่เหมาะสม โดยให้ AI จัดการงานที่เหมาะสมไปพร้อมๆ กับการรักษาโอกาสในการเรียนรู้ด้วยตนเอง จะเป็นสิ่งสำคัญในการบ่มเพาะนักพัฒนาซอฟต์แวร์รุ่นต่อไป

ความรู้สึกของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ก็สะท้อนให้เห็นถึงช่วงเวลาแห่งการปรับตัวนี้เช่นกัน ในปี 2024 นักพัฒนา 70% มีทัศนคติเชิงบวกต่อ AI แต่ในปีนี้ลดลงเหลือ 60% โดย 46% แสดงความกังวลเกี่ยวกับความถูกต้องของโค้ด AIอย่างไรก็ตาม นักพัฒนาส่วนใหญ่ (70% ) ไม่มองว่ามันเป็นภัยคุกคามต่อตำแหน่งของตน และ 59% ของนักพัฒนาอาวุโส จากการสำรวจอีกครั้งหนึ่งระบุว่า เครื่องมือ AI ช่วยให้พวกเขาส่งมอบโค้ดได้เร็วขึ้น ตัวเลขเหล่านี้ชี้ให้เห็นว่านักพัฒนาซอฟต์แวร์กำลังหาวิธีบูรณาการ AI อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าที่จะปฏิเสธมันโดยสิ้นเชิง เทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการนำไปใช้ก็เปลี่ยนแปลงไปด้วยเช่นกัน

ดังนั้น แทนที่จะใช้วิธี "ทั้งหมดหรือไม่มีเลย" เราควรพิจารณาแนวคิดที่แตกต่างออกไป ซึ่งใช้แนวทางที่รอบคอบมากขึ้นในการใช้ AI โดยให้ผู้พัฒนาเป็นผู้ควบคุมหลัก

ระบบอัตโนมัติแบบยืดหยุ่นคืออะไร?

ในขณะที่ระบบอัตโนมัติแบบตัวแทน (agentic automation) ผสานรวม AI เข้ากับกระบวนการพัฒนาทั้งหมด ระบบอัตโนมัติแบบยืดหยุ่น (flexible automation) จะมองในมุมมองเชิงกลยุทธ์ โดยให้คำแนะนำเกี่ยวกับการผสานรวม AI เข้ากับกระบวนการเขียนโค้ดอย่างมีเป้าหมาย โดยเสนอให้แทนที่งานด้านการดูแลระบบทีละงาน ด้วยวิธีนี้ นักพัฒนาจะยังคงควบคุมและดูแลผลิตภัณฑ์ได้โดยไม่เกิดการหยุดชะงักมากเกินไป ระบบจะเลือกเป้าหมายเฉพาะงานด้านการดูแลระบบที่ซ้ำซากจำเจ เช่น การจัดทำเอกสารโค้ด การสร้างการทดสอบหน่วย และการเขียนโค้ดที่ซ้ำซากอื่นๆ

ที่สำคัญคือ แนวคิดนี้ตระหนักถึงศักยภาพปัจจุบันของ AI ในการเขียนโค้ด แม้ว่าจะยังไม่สามารถสร้างซอฟต์แวร์แบบเต็มรูปแบบได้ แต่ก็สามารถสร้างประโยชน์ได้ทันทีในบางด้าน ดังนั้น แทนที่นักพัฒนาจะรู้สึกหงุดหงิดเมื่อนำ AI ไปใช้กับงานที่ไม่ถูกต้อง การใช้งานจึงมุ่งเน้นไปที่ด้านที่ AI มีความเชี่ยวชาญ เมื่อเวลาผ่านไป นักพัฒนาสามารถทำความคุ้นเคยและนำไปใช้ในอัตราที่ช้าลง ทำให้คุณค่าของ AI ในการแก้ปัญหาด้านการบริหารจัดการชัดเจนขึ้น จากนั้น นักพัฒนาสามารถกลับไปสู่เหตุผลหลักที่ซับซ้อนกว่าที่ทำให้พวกเขาเข้ามาในอุตสาหกรรมนี้ตั้งแต่แรก เช่น การเขียนซอฟต์แวร์ที่ดีและซับซ้อน และการแก้ปัญหาที่ท้าทาย ทั้งหมดนี้ในขณะที่มั่นใจได้ว่า AI จะทำงานร่วมกับพวกเขา

ที่สำคัญคือ มันยังเปิดโอกาสให้โปรแกรมเมอร์รุ่นใหม่ได้เรียนรู้งานประจำเหล่านั้นจากประสบการณ์จริง ทำให้พวกเขาสามารถสร้างความรู้พื้นฐานด้วยการเรียนรู้เชิงลึกที่มาจากการลองผิดลองถูกแบบดั้งเดิม แทนที่จะมองว่า AI เป็นสิ่งที่จำกัดโอกาสในการเรียนรู้ AI กลับถูกฝังไว้เป็นเครื่องมือที่นักพัฒนาสามารถควบคุมได้อย่างเต็มที่

ประโยชน์ที่ได้รับนั้นไม่ได้จำกัดอยู่แค่เพียงนักพัฒนาแต่ละคน แต่ยังรวมถึงทีมพัฒนาทั้งหมดด้วย การใช้ระบบอัตโนมัติกับส่วนที่ซ้ำซากจำเจของการเขียนโค้ด ช่วยให้ทีมสามารถรักษาความสม่ำเสมอในการจัดทำเอกสารและการทดสอบ ในขณะเดียวกันก็ช่วยให้นักพัฒนาอาวุโสมีเวลาในการให้คำแนะนำแก่สมาชิกทีมรุ่นน้องและมุ่งเน้นไปที่การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรม ซึ่งจะสร้างวัฒนธรรมการพัฒนาที่ดีขึ้น โดยที่ AI จะช่วยเสริมความเชี่ยวชาญของมนุษย์ แทนที่จะพยายามเข้ามาแทนที่

การรักษาสมดุลระหว่างระบบอัตโนมัติและการเขียนโค้ด

ควรย้ำอีกครั้งว่า AI คือการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่สุดในวงการเขียนโค้ดในรอบหลายทศวรรษ และไม่ต้องสงสัยเลยว่ามันมีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการเขียนโค้ดของเราให้ดีขึ้น แต่เราจำเป็นต้องหาจุดสมดุลที่เหมาะสม กระบวนการนี้ต้องดำเนินการอย่างมีกลยุทธ์ ในขณะที่ทั้งอุตสาหกรรมและนักพัฒนาต่างคุ้นเคยกับวิธีการทำงานแบบใหม่นี้ เพื่อให้แน่ใจว่าเราสร้างบนรากฐานที่แข็งแกร่งไปพร้อมกับการเปิดรับนวัตกรรม กุญแจสำคัญคือการหาจุดที่ลงตัวที่สุด ที่ซึ่งระบบอัตโนมัติช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยไม่ลดทอนความเข้าใจอย่างลึกซึ้งซึ่งเป็นสิ่งสำคัญที่ทำให้เกิดนักพัฒนาที่ยอดเยี่ยม

กล่าวโดยสรุปแล้ว นี่ไม่ได้หมายความว่าเราต้องมองว่าระบบอัตโนมัติแบบยืดหยุ่นและการเขียนโค้ดแบบ Vibe เป็นปรัชญาที่แข่งขันกัน แต่เป็นเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับสองขั้นตอนที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงในวงจรชีวิตของซอฟต์แวร์ ในอนาคต การเขียนโค้ดแบบ Vibe จะมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการระดมความคิดในขั้นต้น รวมถึงการสื่อสารที่ไม่ใช่เชิงเทคนิคระหว่างนักพัฒนาและองค์กรในวงกว้าง และเมื่อเราก้าวเข้าสู่กระบวนการผลิต ระบบอัตโนมัติแบบยืดหยุ่นจะต้องเข้ามามีบทบาทสำคัญ เพื่อให้มั่นใจว่า AI ยังคงเป็นประโยชน์มากกว่าเป็นอุปสรรค ดังนั้นจึงไม่ใช่แค่การเลือกอย่างใดอย่างหนึ่ง – เพื่อความสำเร็จ เราจำเป็นต้องใช้ทั้งสองอย่าง