โดย Insightist™ | เผยแพร่: 30 กันยายน 2569 | อ้างอิง: The Secret Sauce
สรุปสาระสำคัญ
- K+ ของกสิกรไทยมีผู้ใช้งานต่อเดือนอยู่ที่ 24.5 ล้านคน และเป็นเหตุผลหลักที่ KBTG ต้องระวังการใช้ AI กับข้อมูลลูกค้าเป็นพิเศษ
- AI Coding Assistant ทำให้เขียนโค้ดเร็วขึ้น 200 ถึง 300% แต่เมื่อวัดทั้งวงจรพัฒนาโปรแกรม (SDLC) กลับลดเวลาได้จริงแค่ 10 ถึง 15%
- งานวิจัยที่พี่ต้อมอ้างถึงระบุว่ามีองค์กรเพียง 5% เท่านั้นที่ลงทุน AI แล้วได้ผลตอบแทนคุ้มค่าจริง
- หัวใจของการทำ Agentic AI ให้ปลอดภัยคือ Observability การรู้ตลอดเวลาว่า AI Agent กำลังทำอะไรอยู่และควรหยุดตรงไหน
Insightist™ สรุปบทสนทนาจากรายการ The Secret Sauce EP.998 ที่เคน นครินทร์ ชวนวรนุช เดชะไกศยะ Executive Chairman แห่ง KBTG มาคุยกันแบบไม่มีศัพท์เทคนิคเยอะเกินไป จุดที่น่าสนใจที่สุดไม่ใช่เรื่อง AI เก่งแค่ไหน แต่คือทำไมองค์กรระดับธนาคารถึงยังบอกว่าการลงทุน AI ให้คุ้มค่าเป็นเรื่องยากกว่าที่คิด
AI เขียนโค้ดเร็วขึ้นจริงไหม แล้วทำไมโปรเจกต์ไม่เร็วตาม
เร็วขึ้นจริง แต่เร็วขึ้นแค่ในขั้นตอนเขียนโค้ดเท่านั้น การพัฒนาโปรแกรมมีหลายขั้นตอนก่อนถึงมือโปรแกรมเมอร์ ตั้งแต่เก็บ Requirement จากฝั่งธุรกิจ ไปให้ Business Analyst แปลงเป็นภาษาไอที จากนั้น System Analyst ออกแบบ Technical Spec และวิเคราะห์ผลกระทบก่อนจะถึงขั้นเขียนโค้ดจริง เพราะฉะนั้นต่อให้ขั้นเขียนโค้ดเร็วขึ้นสามเท่า ทั้งโปรเจกต์ที่ใช้เวลาราว 6 เดือน ก็ยังลดเวลาลงได้แค่ 10 ถึง 15% เท่านั้น
ตรงไหนที่ควรปล่อยให้ AI ทำ และตรงไหนที่คนต้องคุมเอง
งานที่ปล่อยให้ AI ทำได้เต็มที่ คือ งานที่ Input และ Output ชัดเจนตรงไปตรงมา
- งานซ้ำแบบ RPA เช่นอ่านและสรุปเอกสาร: AI จัดการได้เร็วและแม่นยำ
Coding Assistant สำหรับงานเขียนโค้ดที่มีสเปคชัดเจนอยู่แล้ว
รีวิวโค้ดตามมาตรฐาน หรือให้ AI อีกตัวคอยตรวจ AI ด้วยกันเอง (AI over AI) - ส่วนงานที่ต้องมี Human in the Loop ประกบตลอด คืองานที่มีความซับซ้อนสูงอย่างการวิเคราะห์ผลกระทบ (Impact Analysis) และงานที่แตะข้อมูลลูกค้าโดยตรง เพราะถ้าต้นทางเข้าใจโจทย์ผิด ต่อให้ AI เก่งแค่ไหนผลลัพธ์ก็ยังผิดอยู่ดี
Observability คืออะไร และทำไมถึงเป็นหัวใจของ Agentic AI
Observability คือความสามารถในการรู้ตลอดเวลาว่า AI Agent กำลังทำอะไรอยู่ เข้าถึงข้อมูลประเภทไหน และควรหยุดที่จุดไหน พี่ต้อมยกตัวอย่างว่าการปล่อย AI Agent ไปทำงานโดยไม่รู้เลยว่ามันทำอะไรอยู่ข้างหลังคือความเสี่ยงตัวใหญ่ที่สุด โดยเฉพาะกับธนาคารที่ถือข้อมูลลูกค้าจำนวนมาก จุดนี้ทำให้แนวคิดเรื่อง Identity ในระบบต้องเปลี่ยนไปด้วย เพราะต้องแยกให้ออกว่าใครกำลังทำงานอยู่ในระบบ เป็นคนจริงหรือเป็น AI Agent
องค์กรที่ลงทุน AI แล้วคุ้ม กับองค์กรที่ไม่คุ้ม ต่างกันตรงไหน
“เครื่องมือมันอยู่ที่คนใช้ค่ะ คือการที่คุณเอาเครื่องมือมาใช้ให้เกิดประโยชน์และเก่งกว่าคนอื่น” — วรนุช เดชะไกศยะ, Executive Chairman KBTG
คำตอบนี้มาจากคำถามที่ผู้บริหารด้วยกันเองถามไว้ ว่าถ้าคู่แข่งใช้เครื่องมือและโมเดล AI ตัวเดียวกันหมด อะไรคือความต่างที่แท้จริง สำหรับ KBTG คำแนะนำคือให้เริ่มจาก Pain Point จริงขององค์กร ไม่ใช่ไล่คิด ROI จนไม่ได้เริ่มลงมือทำสักที และวัดผลด้วยมิติอื่นนอกเหนือจาก Cost Saving เช่น Customer Satisfaction ความเร็วในการทำงาน หรือ People Development
ธุรกิจไทยจะเอาแนวคิดนี้ไปใช้ได้ยังไง
สำหรับองค์กรไทยที่ยังลังเลว่าจะเริ่มลงทุน AI ตอนไหน คำแนะนำจาก KBTG คือไม่ต้องรอให้เครื่องมือสมบูรณ์แบบก่อนแล้วค่อยเริ่ม เพราะซอฟต์แวร์ที่ใช้อยู่ทุกวันนี้ก็มี AI ฝังอยู่ใน License แล้ว การเริ่มจากจุดที่ Pain Point ชัดที่สุดขององค์กรตัวเอง แล้ววัดผลจากเวลาที่ประหยัดได้ว่าคนเอาไปสร้างงานที่มีคุณค่ามากขึ้นจริงหรือเปล่า จะช่วยให้เห็นผลตอบแทนที่จับต้องได้เร็วกว่าการนั่งคำนวณ ROI แบบตัวเลขล้วนๆ
คำถามที่พบบ่อย (FAQs)
Q: AI จะมาแทนที่คนเขียนโปรแกรมจริงไหม
A: ยังไม่ใช่ในเร็วๆ นี้ KBTG มองว่าบทบาทของโปรแกรมเมอร์กำลังเปลี่ยนจากแค่เขียนโค้ด ไปเป็นคนที่ต้องเข้าใจภาพรวมทั้งระบบและนำ AI Tools มาใช้ให้เป็น
Q: ทำไมเขียนโค้ดเร็วขึ้นแล้วโปรเจกต์ถึงยังไม่เร็วตาม
A: เพราะการเขียนโค้ดเป็นแค่หนึ่งในหลายขั้นตอนของ SDLC ยังมีขั้นเก็บ Requirement ออกแบบระบบ ทดสอบ และปล่อยใช้งานจริงที่ยังต้องใช้เวลาและคนตรวจสอบอยู่
Q: องค์กรขนาดเล็กที่ไม่มีทีมไอทีใหญ่แบบ KBTG จะเริ่มยังไงดี
A: เริ่มจาก Pain Point ที่ชัดเจนที่สุดในงานประจำวันก่อน แล้วดูว่าถ้าใช้ AI มาช่วยแก้ Pain Point นั้น ผลลัพธ์จะออกมาเป็นความเร็ว ความพึงพอใจลูกค้า หรือเวลาที่คนได้ไปทำงานที่มีคุณค่ามากขึ้น
Q: Observability ต้องลงทุนระบบใหญ่ไหมถึงจะทำได้
A: ไม่จำเป็นต้องเริ่มจากระบบใหญ่ หัวใจคือการตั้งกฎให้ชัดว่า AI Agent เข้าถึงข้อมูลอะไรได้บ้าง และมีจุดไหนที่ต้องให้คนเข้ามาตรวจสอบก่อนปล่อยผ่าน
ถ้าคุณสนใจข่าวสารนี้ ให้ Add Line OA เพิ่ม: https://lin.ee/ulsmCKk หรือ @nhx2358e
