เจาะประเด็น
AI / Enterprise
Asana ใช้ AI เคลียร์งาน 5 ปีจบใน 2 สัปดาห์ ด้วยงบแค่ 4 แสนบาท
เรื่องจริงที่วงการซอฟต์แวร์ต้องสั่นสะเทือน งานที่วิศวกรต้องใช้เวลาเป็นปีๆ ตอนนี้ AI ทำเสร็จในเวลาแค่หลักวัน
ทีมข่าว เอไอไทย.com
⏱ อ่าน 3 นาที
คำถามที่ทุกคนต้องถามตัวเองต่อจากนี้คือ ถ้า AI ทำแบบนี้ได้กับ Asana แล้วบริษัทเราจะรอดไหม?
บริษัทซอฟต์แวร์ชื่อดังอย่าง Asana เพิ่งประกาศเรื่องที่ฟังแล้วขนลุก พวกเขาใช้ OpenAI Codex เคลียร์งานด้านวิศวกรรมที่คาดว่าต้องใช้เวลาถึง 5 ปี ให้เสร็จภายใน 2 สัปดาห์ ด้วยงบประมาณเพียง 12,000 ดอลลาร์ หรือประมาณ 4 แสนบาทเท่านั้น
ฟังเผินๆ อาจดูเหมือนข่าวประชาสัมพันธ์ของ OpenAI ที่อยากโชว์ของ แต่ถ้าลองแกะรายละเอียดดูจริงๆ มันคือสัญญาณที่ชัดเจนว่าเกมการเขียนโค้ดได้เปลี่ยนไปตลอดกาลแล้ว ไม่ใช่แค่เรื่องของการ "เขียนโค้ดให้เร็วขึ้น" แต่คือการ "เคลียร์หนี้เทคนิค" (technical debt) ที่ทุกบริษัทสะสมมานานหลายปี
เรื่องนี้ไม่ได้เกี่ยวกับ Asana หรือ OpenAI เท่านั้น แต่คือบทพิสูจน์ว่า AI ไม่ได้เก่งแค่ช่วยเขียนโค้ดใหม่ๆ แต่ยังเก่งพอที่จะจัดการกับโค้ดเก่าที่รกๆ รุงรัง ซึ่งปกติแล้วเป็นงานที่วิศวกรทุกคนเกลียดที่สุด และเป็นงานที่บริษัทมักจะผลัดวันประกันพรุ่งไปเรื่อยๆ
ปัญหาที่ Asana เจอคือพวกเขามีระบบทดสอบโค้ด (testing system) เก่าที่ล้าสมัย ใช้งานยาก และเป็นอุปสรรคต่อการพัฒนาซอฟต์แวร์ในทุกๆ วัน งานนี้คือการย้ายระบบทั้งหมดไปสู่แพลตฟอร์มใหม่ที่ทันสมัยกว่า ซึ่งในโลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์จริงๆ งานแบบนี้คือ "เหมืองถ่านหิน" ที่ไม่มีวิศวกรคนไหนอยากลงไปขุด
ทีมวิศวกรของ Asana ประเมินว่างานนี้ต้องใช้เวลารวมกันถึง 5 ปี เพราะมันมีโค้ดเก่าๆ ที่ต้องไล่แก้ทีละบรรทัด มีฟังก์ชันที่ต้องทดสอบใหม่หมด มีดาต้าที่ต้องย้ายข้ามระบบ งานแบบนี้ไม่ใช่งานที่ต้องใช้ "มันสมอง" แต่เป็นงานที่ต้องใช้ "แรงงาน" เยอะๆ ลองนึกภาพการย้ายบ้านที่มีของสะสมมา 20 ปี คุณไม่ได้แค่ย้ายของ แต่ต้องตัดสินใจว่าจะเก็บอะไร ทิ้งอะไร แก้ไขอะไร
สิ่งที่ Asana ทำคือการให้ Codex ลงไปจัดการกับงานที่น่าเบื่อเหล่านี้ โดยมีวิศวกรคอยตรวจสอบและควบคุมคุณภาพอีกชั้นหนึ่ง ผลลัพธ์ที่ออกมาคือความเร็วที่แทบจะน่าตกใจ เพราะ Codex สามารถไล่จัดการกับงานย่อยๆ ที่เป็นระบบๆ ได้พร้อมกันหลายอย่าง ซึ่งมนุษย์ไม่สามารถทำได้ในเวลาเท่ากัน
ประเด็นสำคัญที่ต้องพูดถึงคือเรื่องของต้นทุน 12,000 ดอลลาร์สำหรับงานที่ต้องจ้างวิศวกร 5 ปี มันคือความต่างระหว่าง "การซื้อของ" กับ "การเช่าคน" ซึ่งตัวเลขนี้ยังไม่รวมเงินเดือนวิศวกรที่ต้องจ่ายรายปีอีกด้วย ถ้าคิดคร่าวๆ งานชิ้นนี้ถ้าจ้างมนุษย์ทำอาจมีค่าใช้จ่ายหลักล้านดอลลาร์ แต่ตอนนี้จบได้ด้วยเงินไม่ถึงหมื่นดอลลาร์
แต่อย่าเพิ่งตื่นเต้นไปทั้งหมด เพราะนี่ไม่ได้หมายความว่าวิศวกรจะตกงาน ตรงกันข้าม มันคือการปลดปล่อยวิศวกรออกจากงานน่าเบื่อ เพื่อไปโฟกัสกับงานที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์และการออกแบบระบบที่ซับซ้อนกว่า วิศวกรที่ฉลาดจะใช้ AI เป็นเครื่องมือทุ่นแรง แต่วิศวกรที่ไม่ปรับตัวจะกลายเป็นคนที่ถูกแทนที่ด้วย AI เอง
บทเรียนที่วงการต้องจดจำ
AI ไม่ได้มาแทนที่วิศวกร แต่มาแทนที่ "งานที่วิศวกรไม่อยากทำ" ซึ่งเป็นงานที่บริษัททุกแห่งมีอยู่เต็มไปหมด
มุมมองของผม
บริษัทไหนที่ยังคิดว่า AI เป็นแค่ของเล่นหรือเทรนด์ผ่านแล้ว กำลังจะกลายเป็นไดโนเสาร์ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า
เรื่องนี้ยังสะท้อนให้เห็นว่า "หนี้เทคนิค" ที่ทุกบริษัทแบกไว้ไม่ใช่เรื่องน่ากลัวอีกต่อไป เพราะ AI กลายเป็นเครื่องมือที่ทำให้หนี้ก้อนนี้ชำระคืนได้ในเวลาอันสั้น คำถามต่อไปคือบริษัทไหนจะกล้าลงทุนกับ AI เพื่อ "เคลียร์หนี้" แบบนี้บ้าง และบริษัทไหนจะยังเลือกที่จะแบกหนี้ต่อไปจนวันหนึ่งระบบพัง
ถ้ายังมีใครเถียงว่า AI ไม่ได้เปลี่ยนเกมการพัฒนาซอฟต์แวร์จริงจัง ขอให้ดูเคสนี้ไว้เป็นหลักฐานชิ้นสำคัญ งาน 5 ปีจบใน 2 สัปดาห์ด้วยเงิน 4 แสนบาท นี่ไม่ใช่เรื่องอนาคตอีกต่อไป แต่มันคือปัจจุบันที่กำลังเกิดขึ้นตรงหน้าเราแล้ว
ที่มา: OpenAI News — อ่านต้นฉบับ
ความคิดเห็น 4
กำลังโหลดความคิดเห็น...