ทาง GitLab ได้ปล่อยผลการสำรวจเรื่อง The 2026 AI Accountability Report
โดยมีคนทำแบบสำรวจกว่า 1,528 คนจากหลากหลายบริษัท (DevSecOps)
ว่าแต่ละบริษัทมีการนำ AI มาใช้ใน software engineering อย่างไรบ้าง ?
ผลการสำรวจที่น่าสนใจ ประกอบไปด้วย
- ใช้งานในการ coding สูงมากกว่า 78% ซึ่งเพิ่มความเร็วและคุณภาพ code ดีขึ้น
- มีการใช้งานมากกว่า 1 เครื่องมือ (AI Agent)
- แต่กลับไปมีปัญหาใหม่ (new bottleneck) คือ การ review และ testing
- อีกทั้งยังเจอปัญหาเรื่องของการควบคุม การ trace การทำงาน รวมทั้งเรื่องของความรับผิดชอบที่ไม่ทันต่อความเร็วที่เกิดขึ้น ซึ่งยังไม่สามารถหาวิธีรับมือหรือจัดการที่เป็นรูปแบบได้ !!
- ทำให้ภาพรวมของการส่งมอบระบบงานไม่ได้เร็วขึ้นอย่างที่คิดหรือคาดหวัง
- มีเพียง 28% เท่านั้นที่มีการ share tool, data และ workflow ข้ามทีมหรือ process กัน !! ยังคงทำงานแบบ Silo อยู่มาก
และที่สำคัญคือ ยังไม่สามารถตอบคำถามเหล่านี้ได้อย่างชัดเจน
- code ที่ generate มานั้น มาจากไหน ?
- code ที่ generate มานั้น มันทำอะไรบ้าง ?
- ใครรเป็นผู้รับผิดชอบ code เหล่านั้น เมื่อขึ้น production ไปแล้ว ?
โดยที่แต่ละบริษัทยังคงลงทุนด้าน AI มากขึ้นเรื่อย ๆ
สำหรับการพัฒนาระบบงาน
แต่ปัญหาใหญ่กลับกลายเป็นเรื่องของ middle management
ที่เป็นปัญหาหลัก ๆ เป็นข้อจำกัด และส่งผลต่อประสิทธิภาพการส่งมอบ software อีกด้วย
หรือบางที่มีการใช้งาน user story และ estimate ด้วย story point
พบว่าจำนวน story point ที่ทำนั้นไม่ได้สูงขึ้นเลย
นั่นจึงบอกได้ว่า การ coding เป็นเพียงส่วนหนึ่งที่เล็กน้อยของานเท่านั้น
ยังมีเรื่องอื่น ๆ ที่ต้องแก้ไข และ ปรับปรุงกันอีกมาก
และมีคำพูดที่น่าสนใจมาก ๆ ในรายงานคือ
การที่เราเขียน code เร็วขึ้นด้วย AI นั้น
กลับทำให้เราเห็นปัญหาที่แท้จริงของการพัฒนาและส่งมอบมากขึ้นและรวดเร็วขึ้น !!
และในอนาคตของการใช้งาน AI นั้น
จะเริ่มเปลี่ยนจากการ generate code มาเป็นการควบคุมดูแลมากขึ้น
ซึ่งตอนนี้นโยบายของบริษัทต่าง ๆ ยังตามไม่ทันสิ่งที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วนี้เช่นกัน
ลองอ่านรายละเอียดเพิ่มเติมจากรายงานได้เลย
