Ask HN: ท่ามกลางกระแสความร้อนแรงของ AI วิศวกรซอฟต์แวร์คิดกันอย่างไร?

AI กำลังรับผิดชอบงานราว 30~50% แล้ว บรรยากาศในบริษัทเป็นอย่างไรบ้าง?
กำลังเพิ่มการจ้างวิศวกรซอฟต์แวร์อยู่ หรือหยุดไปแล้ว?
ผู้บริหารกำลังกดดันให้ทำงานได้มากขึ้นหรือไม่?

สรุปคำตอบหลัก

1. ระดับการใช้งาน AI และผลิตภาพที่เกิดขึ้นจริง

• นักพัฒนาจำนวนมากมองว่า คำกล่าวที่ว่า AI แทนงานได้ 30~50% นั้นเกินจริง และผลลัพธ์จริงอยู่ที่ระดับ 1~10% มากกว่า
• AI มีประโยชน์กับ การเขียนโค้ด boilerplate, สคริปต์ง่าย ๆ, การสรุป/แปลงเอกสาร, การใช้แทนการค้นหา และงานที่ทำซ้ำ ๆ แต่ยังมีข้อจำกัดมากในการเขียนโค้ดที่ซับซ้อนหรือการบำรุงรักษา
• นักพัฒนาระดับต้นถึงกลางบางส่วนรู้สึกว่าผลิตภาพดีขึ้นจาก การช่วยเสนอไวยากรณ์และโครงสร้าง แต่ นักพัฒนาที่มีประสบการณ์กลับมีผลิตภาพลดลง 19% (ตามผลการวิจัย)
• ปัญหาด้านคุณภาพของโค้ดจาก AI ทำให้ ต้องใช้เวลาตรวจสอบและแก้ไขมากขึ้น จนหลายกรณีกำไรสุทธิด้านเวลาและประสิทธิภาพลดลง

2. การเปลี่ยนแปลงด้านองค์กรและการจ้างงานจาก AI

• ขนาดการจ้างงานไม่ได้เปลี่ยนมากนัก แต่บางบริษัทลดการจ้างหรือเพิ่มการทำงานแบบออฟชอร์มากขึ้น (โดยเฉพาะจากความคาดหวังว่าจะใช้แรงงานต้นทุนต่ำร่วมกับ AI ได้)
• ความสนใจย้ายจากการใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพงานภายใน ไปสู่การ ผสาน AI เข้าเป็นฟีเจอร์ของผลิตภัณฑ์
• ผู้บริหารบางส่วนเชื่อมั่นใน AI มากเกินไปจน ประเมินความยากของงานต่ำกว่าความเป็นจริง และตั้งเดดไลน์ที่ไม่สมจริง ส่งผลให้ขวัญกำลังใจของนักพัฒนาลดลง

3. กรณีใช้งาน AI ที่สำเร็จและล้มเหลว

• กรณีที่ได้ผล:
  • การทำ PoC ระยะแรก, การบูตสแตรปโปรเจกต์ใหม่, การเขียนเทสต์โค้ดและ UI แบบง่าย
  • การสำรวจล็อกและเอกสารจำนวนมาก, การชี้ตำแหน่งข้อมูลที่ต้องการจากเอกสาร API
  • การค้นหาจุดที่ควรรีแฟกเตอร์ในโค้ด legacy, การวิเคราะห์ผลลัพธ์จาก GDB และงานเฉพาะทางบางแบบ
• กรณีที่ล้มเหลว:
  • การผสานเข้ากับโค้ดเบสเดิมที่ซับซ้อน, การรองรับภาษาเฉพาะโดเมนหรือเฉพาะเวอร์ชัน (เช่น ABAP)
  • การค้นหา/สรุปข้อมูลในสภาพแวดล้อมที่เอกสารและตั๋วงานเก่าหรือขัดแย้งกัน
  • งานส่ง PR ให้ OSS ที่ต้องการมาตรฐานคุณภาพสูง

4. สภาพจิตใจและขวัญกำลังใจของนักพัฒนา

• บางคนพอใจกับ การนำ AI มาใช้เพื่อลดงานซ้ำ ๆ ทำให้มีสมาธิกับการออกแบบและสถาปัตยกรรมมากขึ้น
• ในทางกลับกัน
  • "ทำไมฉันยังต้องเรียนรู้และมีส่วนร่วมต่อไป" → ความ กังขา ว่าสุดท้ายแล้ว AI จะเข้ามาแทนที่ในระยะยาว
  • ความสับสนในการทำงานจากสรุปการประชุมและ action item ที่ AI สร้างผิดพลาด
  • ความกังวลเรื่อง การลดต้นทุนและลดจำนวนพนักงาน โดยอ้างการนำ AI มาใช้
• ผู้สร้างเว็บและคอนเทนต์อิสระรู้สึกถึงผลกระทบเชิงลบจาก ทราฟฟิกลดลงและรายได้หดตัว

5. บทสรุปโดยรวม

• ปัจจุบัน AI ยังมีคุณค่าในฐานะ "เครื่องมือช่วย" แต่ ยังไปไม่ถึงขั้นแทนที่งานหลักได้
• การเพิ่มผลิตภาพขึ้นอยู่มากกับ โดเมน, ลักษณะของโค้ดเบส, และความชำนาญของนักพัฒนา
• ในระยะยาว ความสามารถด้าน การออกแบบสถาปัตยกรรมและการควบคุมคุณภาพ อาจสำคัญกว่าการเขียนโค้ดเสียอีก
• มีทั้งความคาดหวังที่สูงเกินไปและการประเมินต่ำเกินไปอยู่พร้อมกัน โดยความเห็นส่วนใหญ่คือ "มีประโยชน์ แต่ไม่ใช่ยาวิเศษ"

[ehdgns104]

ถ้าเป็นผู้นำองค์กรที่มีความเข้าใจและวิสัยทัศน์อย่างลึกซึ้งก็โอเค แต่ถ้าเป็นผู้นำที่หลงใหลแนวคิดว่า AI ทำได้สารพัดเพราะมัวแต่เล่นตัวเลขในเรื่องต้นทุน??? เหมือนได้ยินเสียงคนถูกใช้งานจนแทบพังเลย ฮือ

[jjw951215]

พอเอา AI มาใช้ก็บอกว่าประสิทธิภาพเพิ่มเป็นสองเท่า เลยให้งานเพิ่มเป็นสองเท่าด้วยนะ.. เงินเดือนก็เท่าเดิม แถมไม่ช่วยออกค่าใช้จ่าย AI ให้อีก..

[aciddust]

อ๊ะ..

[GN⁺]

ความเห็นจาก Hacker News

• AI มีสัดส่วนในงานของฉันอยู่ที่ 0%
  • การพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนยังมีงานที่มนุษย์ต้องทำอีกมาก เช่น ความรู้โดเมน การประสานทรัพยากร การบริหารความเสี่ยง การทำงานร่วมกับทีม และการวิเคราะห์ฟีดแบ็กลูกค้า
  • บางครั้ง AI ก็ช่วยเพิ่มผลิตภาพได้ แต่คาดเดายาก และไม่สามารถให้ สัญญาณความน่าเชื่อถือ ต่อผลลัพธ์ได้
  • ซอฟต์แวร์สมัยใหม่เป็นผลิตภัณฑ์ที่ค่อยๆ พัฒนาไปอย่างเป็นธรรมชาติ ดังนั้น AI จึงไม่สามารถมาแทนทีมได้
  • โปรเจ็กต์โอเพนซอร์สที่โตเต็มที่แล้วอย่าง Node.js, React, Kubernetes ฯลฯ มีมาตรฐานการมีส่วนร่วมสูง ทำให้ AI ส่ง PR เข้าไปได้ยาก
  • บอกว่าไม่ใช้ AI เลยเหรอ? การเขียนเอกสาร โค้ด boilerplate การจดบันทึกประชุม การค้นหา การทำพรีเซนเทชัน และการระดมความคิดก็เป็นงานเหมือนกัน
    ถ้าไม่ใช้เลย อาจจะเป็นอัจฉริยะ ไม่ก็ตามไม่ทัน หรือไม่ก็ไม่ซื่อสัตย์
• บริษัทเรายังคงรับวิศวกรเพิ่มอยู่ และทุกคนใช้ Cursor แบบเสียเงิน พร้อมกับบางส่วนใช้ Claude Code
  • Claude สามารถเปิด PR อัตโนมัติบน GitHub ได้ด้วย
  • เนื่องจากใช้ Java+Spring จึงได้ประโยชน์จาก LLM มาก แต่ด้วยโครงสร้างที่ซับซ้อนก็ยังแทนคนไม่ได้
• AI เป็น เครื่องมือที่ช่วยเพิ่มผลิตภาพและขีดความสามารถ เหมือนตอนที่ React ออกมาใหม่ๆ
  • งานแบบรับ ticket แล้วทำจนเปิด PR ได้อัตโนมัติ พอเป็นไปได้ประมาณ 5~10%
  • ตอนนี้แทบไม่มีเหตุผลต้องใช้ Stack Overflow แล้ว
  • มันเหมาะกับการสำรวจและสรุป repo ใหม่ๆ แต่กรณีที่มันเขียนโค้ดซึ่งดูแลต่อเนื่องได้เกิน 1 ปีนั้นมีน้อย
  • ปัญหาเรื่องไม่ทำตามคำสั่งอย่างถูกต้องถือว่าร้ายแรงมาก
  • ประสบการณ์ที่เคยได้คำตอบโดยตรงจากผู้สร้างเฟรมเวิร์กหรือ core contributor บน Stack Overflow อาจหายไป
  • AI ไม่สามารถให้การถกเถียงหรือแนวทางที่หลากหลายได้
• เมื่อก่อนเคยมีช่วงที่ CIO คนเก่าผลักดันว่า AI จะเปลี่ยนทุกอย่างอย่างหนัก แต่กลับห้ามใช้งานจริง
  • ตอนนี้ใช้ Copilot ได้แล้ว แต่เสียงประเมินภายในทีมไม่ค่อยดี
  • สิ่งที่ AI ช่วยได้มีประมาณการเขียน JSON query ที่ซับซ้อน โดยผลประหยัดอยู่ราว 1~2%
  • ปัญหาไม่ใช่การเขียนโค้ด แต่เป็นการตัดสินใจและ ระบบราชการองค์กร
  • ฝ่ายบริหารเรียกร้องผลงานมากขึ้นโดยไม่เพิ่มคนมาตั้งแต่ก่อนยุค AI แล้ว
  • สัดส่วนการเขียนโค้ดจริงของนักพัฒนาระดับซีเนียร์มีไม่ถึง 25% ที่เหลือคือเอกสาร ขั้นตอนอนุมัติ รีวิว และประชุม
    ต่อให้ AI เพิ่มความเร็วในการเขียนโค้ดได้ 50% ก็ลดภาระงานรวมได้เพียง 10~15% เท่านั้น
• codebase ของเรามีความเฉพาะทางและซับซ้อน ทำให้ AI มาแทนการตัดสินใจของคนได้ยาก
  • ระดับการเพิ่มผลิตภาพยังไม่ชัดเจน
  • มองว่าจนกว่า AI จะไปถึงระดับนักพัฒนาซีเนียร์ งานซอฟต์แวร์ก็คงยังไม่ลดลง
  • ถ้าไปถึงระดับนั้นได้ งานอาจเปลี่ยนเป็นการจัดการ AI แทน
• ตอนนี้ฉันกำลังเลื่อนการหางานออกไป และรอให้กระแสคลั่ง AI ซาลงก่อน
  • บริษัทสองแห่งล่าสุดที่ฉันอยู่ ผู้บริหารทุ่มสุดตัวกับ AI แล้วทำทิศทางผลิตภัณฑ์พัง ก่อนจะปลดทุกคนออกหมด
  • ตอนนี้กำลังมองหาผู้นำที่ใช้ AI เป็นเพียงหนึ่งในหลายเครื่องมือ และใช้ในจุดที่เหมาะสม
  • ตอนนี้ ขวัญกำลังใจ ตกถึงขีดสุด
• ช่วงหลังฉันใช้ Claude ช่วยทำความเข้าใจงานวิจัยที่มีคณิตศาสตร์เยอะ
  • มันดีในแง่โครงสร้างอัลกอริทึมและความเข้าใจเชิงสัญชาตญาณ แต่การเขียนโค้ดแย่มาก และรายละเอียดทางคณิตศาสตร์ก็มักผิดบ่อย
  • ถ้าใช้อย่างเหมาะสมก็ช่วยให้เรียนรู้ได้เร็วขึ้น แต่ยังไม่ถึงขั้นคุกคามงานของฉัน
  • ฉันเองก็ใช้มันเวลาสำรวจเครื่องมือหรือไลบรารีใหม่ๆ เพื่อให้ช่วยชี้ตำแหน่งเอกสาร API
    มันช่วยลดเวลาค้นหาและเวลาเขียน boilerplate ได้มากกว่าเวลาการเขียนโค้ด
    แต่กับเครื่องมือที่คุ้นเคยอยู่แล้วแทบไม่ได้ใช้เลย
  • เห็นกรณีหนึ่งใน Reddit ที่มีนักศึกษาคนหนึ่งใช้ AI ทำวิทยานิพนธ์จบไปได้ 40~60% แต่ปิดงานไม่ลง
    แปลว่าตอนนี้มันยังแทนทั้งหมดไม่ได้จริง
  • การให้ AI สรุปงานวิจัยแล้วให้คนตรวจทาน อาจเป็นวิธีเรียนรู้ที่ดีได้
• ฉันมีประสบการณ์ 20 ปีแล้ว และเมื่อ 2~3 ปีก่อนเกือบลาออกเพราะเบื่อ แต่ AI ทำให้กลับมาสนุกกับงานอีกครั้ง
  • AI รับผิดชอบ 95% ของโค้ดฉัน และ 75% ของการตัดสินใจ
  • ฉันรับผิดชอบการตัดสินใจหลายเลเยอร์คนเดียว และปล่อยฟีเจอร์ได้ในรอบที่สั้นลง
  • จนถึงตอนนี้ยังไม่เคยเกิด incident ใหญ่จากโค้ดที่ AI สร้าง
  • กลับกัน ตอนนี้ฉันทำงานน้อยลงกว่าเดิมและได้เงินมากขึ้นนิดหน่อย
  • ฉันก็คล้ายกัน คือจัดการหลายบริบทได้ดีและถนัดด้านออกแบบสถาปัตยกรรม จึงมั่นใจในการใช้ AI
    เลยอยากรู้ว่าคุณได้งานปัจจุบันมาอย่างไร
  • อยากรู้ว่าคุณใช้ LLM, IDE และ best practice อะไรบ้าง
    ฉันไม่ค่อยรู้สึกว่า Continue.dev มีคุณค่ามากนัก และส่วนใหญ่ใช้ ChatGPT บนเว็บ
• ในทางปฏิบัติแทบไม่มีอะไรเปลี่ยนในงาน และการจ้างงานก็ยังคล้ายเดิม
  • แต่ในเชิงจิตใจ แรงจูงใจกลับลดลงมาก
  • ความคิดอย่าง "เดี๋ยว AI ก็คงสร้าง UI ที่ดีกว่าได้ แล้วฉันจะเรียนทำแอปมือถือไปทำไม?" กัดกินแรงจูงใจ
  • ช่วงนี้เลยหันไปทำงานอดิเรกที่ไม่ใช่สายเทค หรือกำลังคิดเรื่องเปลี่ยนอาชีพ
• กังวลว่าคนรุ่นถัดไปอาจเรียนรู้ได้ไม่เป็นระบบตามปกติ จนทำให้ขีดความสามารถด้านวิศวกรรมลดลง
  • แนวทางจากฝั่งผู้นำคือเชื่อว่า AI จะทำให้ผลิตภาพเพิ่มขึ้น
  • แค่การเอา AI มาสรุปรายงานประชุมและ action item แทนก็ทำให้เหนื่อยแล้ว
  • สรุปประชุมจาก AI มักไม่แม่นยำ จนมีการมอบหมายงานที่ฉันไม่ได้ทำ หรือบิดเบือนข้อสรุป
    ถ้าเป็นคนเขียนคงถึงขั้นโดนไล่ออก เลยอยากให้เลิกใช้ของแบบนี้