- Matt Garman ซีอีโอของ AWS คัดค้านกระแสที่บริษัทต่าง ๆ พยายามใช้ AI แทนที่นักพัฒนารุ่นจูเนียร์ โดยย้ำว่าคนกลุ่มนี้คือ แรงงานที่เชี่ยวชาญการใช้เครื่องมือ AI มากที่สุด
- เหตุผลข้อแรกคือ นักพัฒนารุ่นใหม่ คุ้นเคยกับเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI และปรับตัวได้รวดเร็ว โดยในความเป็นจริง นักพัฒนาจูเนียร์จำนวนมากใช้งาน AI ทุกวัน
- เหตุผลข้อที่สองคือ การลดพนักงานระดับจูเนียร์ แทบไม่ช่วยประหยัดต้นทุนมากนัก และการเลิกจ้างเพียงเพื่อลดค่าแรงนั้น ไม่มีประสิทธิภาพในเชิงการเงิน
- เหตุผลข้อที่สามคือ หากตัดนักพัฒนาจูเนียร์ออกไป จะทำให้ สายพัฒนาคนเก่งขององค์กรพังทลาย และในระยะยาวจะยิ่งสร้างนวัตกรรมและพัฒนาผู้นำได้ยากขึ้น
- Garman ระบุว่า AI อาจลดจำนวนงานได้ในระยะสั้น แต่ในระยะยาวจะสร้างงานได้มากกว่าเดิม พร้อมย้ำว่าบริษัทควรเดินหน้าบ่มเพาะบุคลากรหน้าใหม่ต่อไป
สามเหตุผลที่ AI ไม่สามารถแทนที่นักพัฒนารุ่นจูเนียร์ได้
- Matt Garman กล่าวในพอดแคสต์ The Big Interview ของ WIRED ว่า การแทนที่นักพัฒนารุ่นจูเนียร์ด้วย AI เป็น “หนึ่งในความคิดที่โง่เขลาที่สุด”
- เขาวิพากษ์วิจารณ์การที่ AI ถูกใช้เพียงเป็นเครื่องมือเพื่อลดต้นทุนของบริษัท โดยยืนยันว่า AI ควรเข้ามาเสริม ไม่ใช่แทนที่แรงงาน
- นอกจากนี้เขายังกล่าวว่าในอนาคต agentic AI จะเข้ามาเปลี่ยนวิธีการทำงานในที่ทำงาน
1) นักพัฒนารุ่นจูเนียร์เชี่ยวชาญเครื่องมือ AI มากกว่า
- นักพัฒนาจูเนียร์จำนวนมาก มีประสบการณ์ใช้งานเครื่องมือ AI สูง และใช้งานอย่างจริงจังเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
- Garman กล่าวว่า “แรงงานที่จูเนียร์ที่สุดกลับเป็นกลุ่มที่ใช้เครื่องมือ AI ได้เก่งที่สุด”
- จาก ผลสำรวจนักพัฒนาของ Stack Overflow ปี 2025 พบว่านักพัฒนาช่วงต้นสายอาชีพ 55.5% ใช้เครื่องมือ AI ทุกวัน
- คนรุ่นใหม่เรียนรู้เครื่องมือ AI ตั้งแต่ในช่วงเรียนหรือฝึกงาน พร้อมทดลองฟีเจอร์ใหม่ ๆ และปรับตัวได้อย่างรวดเร็ว
- ยังมีการอ้างอิงงานวิจัยที่ระบุว่า พนักงาน Gen Z มากกว่าครึ่งกำลังช่วยให้เพื่อนร่วมงานระดับอาวุโสพัฒนาความสามารถด้าน AI
2) การลดพนักงานจูเนียร์ช่วยลดต้นทุนได้น้อยมาก
- พนักงานระดับจูเนียร์ มีระดับเงินเดือนต่ำกว่า ดังนั้นแม้จะลดจำนวนลงก็ไม่ได้ช่วยลดต้นทุนรวมของบริษัทได้มากนัก
- Garman ชี้ว่า “ถ้าคิดเรื่องการทำต้นทุนให้เหมาะสม การลดเฉพาะพนักงานจูเนียร์ไม่ใช่ทางเลือกที่สมเหตุสมผล”
- มีผลสำรวจที่ระบุว่าบริษัทที่เลิกจ้างพนักงานเพื่อลดต้นทุนแรงงาน 30% กลับมีต้นทุนเพิ่มขึ้นแทน
- สาเหตุเกิดจากต้นทุนแฝง เช่น การจ้างกลับใหม่และประสิทธิภาพการทำงานที่ลดลง
3) การไม่มีจูเนียร์จะนำไปสู่การพังทลายของสายพัฒนาบุคลากร
- Garman เตือนว่า “ถ้าไม่คอยเมนทอร์และพัฒนาคนจูเนียร์ สุดท้ายองค์กรก็จะพังลงด้วยตัวเอง”
- หากหยุดรับคนใหม่เข้าองค์กร ก็จะสูญเสียทั้ง ไอเดียนวัตกรรมและกำลังคนสำหรับการเลื่อนตำแหน่งภายใน
- เขาเปรียบบริษัทกับทีมกีฬา โดยอธิบายว่า ทีมที่ไม่มีผู้เล่นหน้าใหม่จะสูญเสียความสามารถในการแข่งขันในระยะยาว
- ตาม รายงานของ Deloitte แรงงานสายเทคโนโลยีในสหรัฐฯ กำลังเติบโตเร็วกว่าตลาดแรงงานโดยรวมราว 2 เท่า และ การรับนักพัฒนาจูเนียร์อย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งจำเป็น
การอยู่ร่วมกันของ AI และแรงงานในมุมมองระยะยาว
- Garman กล่าวว่า AWS ดูแลลูกค้าหลากหลายตั้งแต่ Netflix ไปจนถึงหน่วยข่าวกรองของสหรัฐฯ และได้เห็นการใช้งาน AI ในภาคสนามโดยตรง
- เขาเน้นว่ากลยุทธ์การพัฒนาบุคลากรในระยะยาว สำคัญกว่าการลดต้นทุนระยะสั้น
- AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน แต่ก็ยังต้องการ บุคลากรที่สามารถปรับตัวเข้ากับเทคโนโลยีใหม่ได้อย่างรวดเร็ว
- นักพัฒนาไม่ได้มีหน้าที่แค่เขียนโค้ด แต่ต้องช่วย ยกระดับผลิตภาพด้วย AI และขยายโอกาสทางตลาด
- เขากล่าวว่า “ท้ายที่สุด AI จะสร้างงานได้มากกว่างานที่มันเข้ามาแทนที่” พร้อมยืนยันอีกครั้งถึง ความสำคัญของการศึกษา computer science และการพัฒนาบุคลากรรุ่นใหม่
- มีการอ้างคำพูดของ Geoffrey Hinton ที่ระบุว่า “ปริญญา computer science ยังคงจำเป็น” ในบริบทเดียวกัน
5 ความคิดเห็น
https://cnbc.com/2025/11/…
อืม ...
ถ้าในอีก 5 ปีอาชีพนักพัฒนาจะหายไป ก็แปลว่าตอนนี้ไม่จำเป็นต้องมีเด็กจบใหม่แล้ว ถ้าไม่ใช่แบบนั้น ก็ยังจำเป็นอยู่
ช่วงนี้ผมกำลังคิดเรื่องความสมดุล? หรือซินเนอร์ยี? ระหว่างโอกาสในการเรียนรู้/เติบโตของนักพัฒนาระดับจูเนียร์กับการใช้ AI อยู่ แต่ก็รู้สึกว่าคำขวัญที่ทุกคนพูดกันง่าย ๆ ว่าให้ใช้ AI เป็นเครื่องมือการเรียนรู้นั้นยังไม่ค่อยเพียงพอ เลยอยากรู้ความเห็นของคนที่กำลังกังวลคล้าย ๆ กันเหมือนกันครับ
ความคิดเห็นจาก Hacker News
สิ่งที่ผู้คนมองข้ามในข้อเสนอที่ว่า “ให้ AI มาแทนที่จูเนียร์” คือ จูเนียร์ไม่ใช่แค่ โค้ดเดอร์ราคาถูก
พวกเขายังเป็นคนกลุ่มเดียวในองค์กรที่สามารถถาม ‘คำถามโง่ ๆ’ ได้โดยไม่เสียหน้า และบ่อยครั้งคำถามเหล่านั้นก็เป็น สัญญาณว่าการ abstraction พังอยู่
AI ช่วยลดส่วนที่น่าเบื่อและชวนเสียหน้าในช่วงเป็นจูเนียร์ — การไล่หาคำตอบใน Stack Overflow, การเขียน boilerplate, การเสียเวลาไปหลายชั่วโมงเพราะลืม
import— ได้ทำให้มีเวลาไปโฟกัสกับ “ระบบของเราจริง ๆ แล้วประกอบเข้าหากันอย่างไร” มากขึ้น
แต่ถ้าใช้สิ่งนี้เป็นเหตุผลว่า “งั้นตอนนี้ไม่ต้องมีจูเนียร์แล้ว” สุดท้ายองค์กรก็จะกลายเป็น ที่ที่บันไดการเติบโตขาดหายไป
ฉันพูดถึงประเด็นนี้ใน จดหมายข่าว ของฉันอยู่บ่อย ๆ เช่นกัน
ในบริษัทฝั่งตะวันตกที่ฉันเคยทำงานมา กลับมองว่า การที่ซีเนียร์ถาม ‘คำถามพื้นฐาน’ คือสัญญาณของภาวะผู้นำ
ซีเนียร์ที่ดีจะยอมรับเมื่อไม่รู้และตั้งคำถาม
จูเนียร์ควรถามให้บ่อยกว่า ส่วนซีเนียร์คือคนที่ถาม คำถามที่เป็นแก่นสำคัญกว่า
ที่จริงฉันคิดว่าซีเนียร์ต่างหากที่ควรอยู่ในตำแหน่งที่จับปัญหาของ abstraction ได้ดีที่สุด
ฉันแนะนำกับวิศวกรระดับกลางขึ้นไปเสมอให้สร้าง วัฒนธรรมของการตั้งข้อสงสัยอย่างต่อเนื่อง
จูเนียร์ทำแบบนั้นได้เป็นธรรมชาติเพราะยังมีหลายอย่างที่ไม่รู้
ตอนนี้เหตุผลทางเศรษฐกิจที่ทำให้การจ้างจูเนียร์ดูน่าสนใจน้อยลง มีส่วนใหญ่เพราะคนระดับซีเนียร์มีมากขึ้น
คำพูดว่า “ใช้ AI มาแทนจูเนียร์” ฟังเหมือนข้ออ้างที่อุตสาหกรรมใช้รักษาหน้ามากกว่า
ในบทความของ Kent Beck “The Bet On Juniors Just Got Better” เขาบอกว่า AI ทำให้ ความเร็วในการเรียนรู้ ของจูเนียร์เพิ่มขึ้นมาก
AI ช่วยลดขอบเขตของสิ่งที่ต้องลองผิดลองถูก ดังนั้นงานที่เมื่อก่อนใช้เวลาหลายวัน ตอนนี้อาจเสร็จได้ในไม่กี่ชั่วโมง
เขาเน้นว่าเวลาที่เหลือไม่ได้ถูกนำไปใช้สร้างฟีเจอร์ใหม่ แต่ ถูกนำกลับไปลงทุนกับการเรียนรู้
ถ้า AI ย่นกระบวนการนั้น อาจส่งผลเสียในระยะยาวก็ได้
ถ้าเทียบกับ Substack note ในหัวข้อเดียวกัน จะเห็นความต่างชัด
แต่สำหรับจูเนียร์ นั่นคือสิ่งที่ยาก และพวกเขาก็ยังไม่ถึงขั้นที่จะรับผิดชอบภาพใหญ่ได้
มันเหมือนนักเรียนที่ใช้เครื่องคิดเลขหาค่า square root ได้ทันที แบบนั้นถือว่า ได้เรียนรู้แนวคิดจริง ๆ หรือแค่เริ่มพึ่งเครื่องมือมากขึ้นกันแน่
คุณภาพโค้ดยังน่าผิดหวังอยู่บ้าง แต่ ความเร็วในการแก้ปัญหาให้ลูกค้า ดีขึ้นอย่างชัดเจน
ฉันมองว่าคำพูดของ CEO ของ AWS น่าสนใจ
เขาชี้ว่าจูเนียร์นี่แหละที่มักจะ คุ้นกับเครื่องมือ AI มากที่สุด ดังนั้นการลดจำนวนพวกเขาจึงไม่สมเหตุสมผล
แถมจูเนียร์ยังมีต้นทุนต่ำกว่า และที่สำคัญคือเป็น pipeline บุคลากรสำหรับอนาคตขององค์กร
จูเนียร์ที่ฉันเคยเมนเทอร์ใช้ AI เพื่อเร่งการเรียนรู้ ตั้งคำถามได้ดี และแบ่งปันความรู้กับทีม
ส่วนซีเนียร์มักชินกับ workflow เดิม ๆ จึงปรับตัวกับเครื่องมือใหม่ได้ช้ากว่า
AI ไม่สามารถสร้างวัฒนธรรมหรือเข้าใจบริบทของผลิตภัณฑ์ได้ ดังนั้นสุดท้ายการเติบโตของคนก็ยังจำเป็นอยู่ดี
ยกตัวอย่างเช่น คนที่มาบอกเรื่องเครดิตฟรีของ Google IDE ให้รู้ก็เป็นวิศวกรอายุน้อย
หมายถึงเขาเขียน prompt ได้ดีกว่าหรือ?
แต่สำหรับบริษัทขนาดเล็กและกลาง การชี้แนะจากวิศวกรที่มีประสบการณ์ ยังเป็นสิ่งจำเป็น
ฉันเป็นซีเนียร์และใช้ AI ช่วยแพตช์แอปในภาษาที่ตัวเองไม่รู้ได้
แต่ระหว่างทางนั้นฉัน ไม่ได้เรียนรู้อะไรเลย
เลยคิดว่าสุดท้าย AI อาจนำไปสู่ การพังทลายของทักษะทางเทคนิค (crash)
ควรใช้มันแบบขอคำอธิบายแทนที่จะขอแค่คำตอบ
ในบรรดาจูเนียร์ คนที่ มีแรงขับจากภายใน ก็อาจใช้ AI เพื่อทำความเข้าใจได้ลึกขึ้น
เพียงแต่ก็ยังต้องทำควบคู่กับพื้นฐานอย่าง การอ่านเอกสาร (RTFM) อยู่ดี
กระแส hype ของ AI ที่ทำให้นักศึกษาหันหนีวิทยาการคอมพิวเตอร์ให้ความรู้สึกเหมือน ผลสะท้อนกลับ
สุดท้ายเราอาจกลับไปเจอภาวะขาดแคลนนักพัฒนาอีกครั้ง
ตอนนี้บางอาชีพอย่าง แพทย์รังสีวิทยา กลับยิ่งค่าตัวสูงขึ้นด้วยซ้ำ
ถ้าบริษัทมัวเมากับ AI แล้วลดการจ้างงาน พวกเขาก็ต้องเลือกเส้นทางอื่นอย่างเป็นจริงเป็นจัง
ทุกวันนี้ยังมีคนพูดติดตลกว่าไปเรียน งานช่างไม้ ยังจะดีกว่า
ทั้งที่ช่วงนี้เคยเป็นจังหวะการจ้างงานที่คุ้มค่าที่สุดอยู่แล้ว
คำพูดของ CEO Amazon ฟังดูสุดท้ายแล้วเหมือนกำลังบอกว่า “ให้เอาคนเข้าใหม่ที่เก่ง AI มาแทนซีเนียร์”
พอคิดถึง อัตราการลาออกที่สูง ของ Amazon แล้วก็ไม่ได้น่าแปลกใจนัก
เพื่อนซีเนียร์หลายคนในกลุ่ม FAANG ช่วงนี้รู้สึกกังวลกับ ความเร็วของพัฒนาการ LLM
ฉันย้ายไปสายที่ปรึกษาเลยได้รับผลกระทบตรง ๆ น้อยกว่า แต่ในงานของฉันเองก็พึ่ง LLM เยอะเหมือนกัน
ดูเหมือนอุตสาหกรรมกำลังมุ่งไปทาง การเพิ่มประสิทธิภาพ มากกว่าการทำอัตโนมัติเต็มรูปแบบ
ความรู้สึกถูกคุกคามของซีเนียร์เกิดจากการที่เครื่องมือภายในเริ่มทำ workflow แบบอัตโนมัติมากขึ้น
ยังไม่มีใครรู้ว่าอีก 5 ปีจะเป็นอย่างไร แต่แน่ ๆ คือ ทักษะที่คนจบใหม่ต้องมี จะเปลี่ยนไป
มันคือเรื่องอย่าง การประสานงานข้ามองค์กร, การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์, การกันความเสี่ยง ซึ่ง LLM แทนที่ได้ยาก
ยังไม่แน่ว่า LLM จะจัดการปัญหาแบบนี้ในโลกจริงได้ด้วยตัวเองหรือไม่
คนที่จะอยู่รอดคือคนที่เข้าใจ ตั้งแต่หลักการคำนวณไปจนถึง network frame และโครงสร้างของ transformer
จากประสบการณ์ของฉัน จูเนียร์ปรับตัวได้เร็วก็จริง แต่ ทักษะวิศวกรรมที่แท้จริง อย่างการวิเคราะห์ การดีบัก และการรีวิวโค้ด กลับไม่ค่อยเติบโต
ถ้าไม่ลงทุนกับเรื่องนี้อย่างจริงจัง พวกเขาอาจติดอยู่ในระดับจูเนียร์ไปตลอด
ฉันเองก็เคยรู้สึกถึงความไม่พอใจแบบเดียวกันจากเพื่อนร่วมงาน
เด็กฝึกงานพึ่ง AI ในด้านการสร้างมากเกินไป จนไม่ได้พัฒนา รสนิยมเชิงคุณภาพ (taste)
เพราะงั้นพอคุยกันจริง ๆ จะเห็นว่าพวกเขาไม่ได้เข้าใจเครื่องมือหรือแนวคิดที่ตัวเองใช้ลึกนัก
เหตุผลใหญ่ที่สุดที่การจ้างจูเนียร์ลดลงคือ การทำงานทางไกลที่แพร่หลาย
โอกาสของ การเมนเทอร์แบบเป็นธรรมชาติ ที่เคยเกิดขึ้นในออฟฟิศหายไปแล้ว
การเขียนโค้ดด้วย AI เป็นเพียงส่วนต่อเนื่องของกระแสนี้เท่านั้น เป็นแรงกระแทกครั้งที่สองของรูปแบบที่ดำเนินมาแล้วเกิน 5 ปี
จริง ๆ แล้ว เนื้อหาแบบนี้ใครก็ตามที่เป็นซีเนียร์สาย IT และผ่านงานมาบ้างก็รู้กันหมดอยู่แล้ว
บริษัทต่าง ๆ เองก็คงมีคนฉลาดและมีเหตุมีผลกันทั้งนั้น แต่เหตุผลที่ทั้งที่รู้แล้วยังทำไม่ได้ก็เพราะมันมีเหตุปัจจัยอยู่ (ก็เรื่องเงินนั่นแหละ) และสิ่งที่ทำให้รู้สึกไม่สบายใจก็คือคนที่พูดเรื่องนี้คือ CEO ของ Amazon...