AI กำลังกลายเป็นเครื่องมือสามัญ (แต่ยังไม่สุดศักยภาพ)
รายงาน AI Developer Report 2025 เผยภาพใหญ่ของวงการนักพัฒนาในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้และอินเดีย ว่าตอนนี้ AI ไม่ได้เป็นของไกลตัวอีกต่อไป แต่กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตการทำงานไปแล้ว
95% ของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในภูมิภาคใช้ AI เป็นประจำทุกสัปดาห์
56% เปิดใช้ผู้ช่วย AI แทบตลอดเวลา
80% ใช้ AI เพื่อเพิ่มความเร็วในการทำงาน
ผลลัพธ์เริ่มเห็นเป็นรูปธรรมแล้ว โดย 37% ระบุว่าสามารถประหยัดเวลาได้ 4-6 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ จากการใช้ AI เข้ามาช่วยในงาน
อย่างไรก็ตาม บทบาทของ AI ในตอนนี้ยังถูกใช้เป็น เครื่องมือเสริมประสิทธิภาพ มากกว่าจะเป็นตัวเล่นหลักในการสร้างสรรค์ผลงานตั้งแต่ต้นจนจบ
AI ใช้เยอะก็จริง แต่ยังมีช่องว่างให้พัฒนาอีกมาก
แม้ AI จะถูกใช้อย่างแพร่หลาย แต่รูปแบบการใช้งานยังเน้นไปที่การช่วยงานเชิงเทคนิคเฉพาะด้าน
94% ของนักพัฒนานำ AI มาใช้ช่วยเขียนโค้ด
22% ใช้ AI เพื่อช่วยแก้ปัญหาที่ไม่คุ้นเคย
เพียงประมาณ 43% เท่านั้นที่เชื่อว่า AI ทำงานได้ดีระดับเทียบเท่าวิศวกรระดับกลาง
เมื่อมองไปที่งานด้านเอกสาร การจัดการทดสอบ หรือการปรับใช้ระบบจริง การใช้ AI ยังมีสัดส่วนค่อนข้างต่ำ สะท้อนให้เห็นว่า นักพัฒนายังไม่ไว้วางใจให้ AI เข้าไปจัดการในขั้นตอนที่มีความเสี่ยงหรือสำคัญมาก
สิ่งนี้ชี้ให้เห็นช่องว่างชัดเจนระหว่าง การใช้งานจริง กับ ความน่าเชื่อถือของ AI ที่ยังต้องอาศัยการพัฒนาให้ระบบมีความเสถียร และให้ผลลัพธ์แม่นยำมากขึ้น
ความน่าเชื่อถือคือด่านใหญ่ที่ AI ต้องผ่านให้ได้
หนึ่งในปัญหาหลักที่ฉุดการใช้งาน AI ไม่ให้ไปได้ไกลกว่านี้คือเรื่อง ความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์
79% ของนักพัฒนามองว่า ผลลัพธ์ที่ไม่น่าเชื่อถือคืออุปสรรคสำคัญต่อการใช้งาน AI อย่างแพร่หลาย
67% ตรวจสอบโค้ดของ AI ทุกบรรทัด ก่อนนำไปใช้จริง
มากกว่า 70% เลือกที่จะปรับแต่ง แก้ไข หรือปรุงผลงานของ AI ทุกครั้งเพื่อให้มั่นใจว่าถูกต้อง
ในระดับองค์กร มาตรการและนโยบายเกี่ยวกับการใช้ AI ยังไม่ครอบคลุมเท่าที่ควร
มีเพียงประมาณ 1 ใน 4 ของนักพัฒนาที่ทำงานภายใต้กรอบหรือแนวทางเกี่ยวกับ AI ที่ชัดเจน
องค์กรส่วนใหญ่ยังต้องพึ่งการ ตรวจสอบและประเมินผลโดยมนุษย์ เพื่อเช็กความน่าเชื่อถือของงานที่ AI สร้างขึ้น ซึ่งไม่ได้กลายเป็นตัวถ่วงนวัตกรรม ตรงกันข้ามกลับช่วยให้ทีมงานสามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ผลสำรวจบ่งบอกว่า 72% ของนักพัฒนามองเห็นผลลัพธ์ชัดเจนทั้งด้านประสิทธิภาพการทำงานและคุณภาพของโค้ด เมื่อมีการใช้ AI ควบคู่กับการกำกับดูแลโดยมนุษย์
สรุปง่าย ๆ คือ AI เก่งขึ้น แต่ยังต้องมี “คนคุมเกม” อยู่เสมอ
ช่องว่างการเรียนรู้ AI: โอกาส หรือระเบิดเวลาทางทักษะ?
แม้ AI จะใช้กันอย่างกว้างขวาง แต่ประสบการณ์การใช้งานและโอกาสในการเรียนรู้กลับไม่เท่ากันในแต่ละประเทศ
จากรายงานพบว่า
71% ของนักพัฒนาศึกษาวิธีใช้ AI ด้วยตัวเอง ผ่านคอร์สออนไลน์ โปรเจ็กต์เสริม และคอมมูนิตี้ต่าง ๆ
มีเพียง 28% เท่านั้นที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับ AI จากที่ทำงาน
ช่องว่างนี้ยิ่งชัดเจนเมื่อเทียบระหว่างประเทศ เช่น นักพัฒนาที่สิงคโปร์มีโอกาสได้รับการฝึกอบรมด้าน AI มากกว่านักพัฒนาที่เวียดนามเกือบสองเท่า
แม้จะมีข้อจำกัดเรื่องโอกาส แต่นักพัฒนาก็ยังเดินหน้าพัฒนาตัวเองอย่างจริงจัง
87% ปรับแผนการเรียนรู้ หรือเส้นทางอาชีพของตัวเองเพื่อใช้ประโยชน์จาก AI
62% เชื่อว่า AI จะช่วยขยายโอกาสในอาชีพในระยะยาว
นี่คือสัญญาณชัดเจนว่าแรงงานด้านเทคโนโลยีในภูมิภาคนี้ไม่ได้นั่งรอองค์กรมาป้อนความรู้ แต่พร้อมลงมือเรียนรู้เอง ทดลองเอง และใช้ AI เป็นคันโยกสำคัญในการยกระดับศักยภาพของตัวเอง
จากเครื่องมือเร่งงาน สู่ตัวขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลง
AI ไม่ได้หยุดอยู่แค่การช่วยเขียนหรือแก้โค้ดอีกต่อไป แต่เริ่มเข้าไปเปลี่ยนวิธีคิด และวิธีทำงานของทีมพัฒนาซอฟต์แวร์ทั้งทีม
จากการใช้งานจริงในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้และอินเดีย AI ช่วยให้ทีมสามารถ
ทำงานได้เร็วขึ้นในทุกเฟสของการพัฒนา
เรียนรู้จากตัวอย่างจริงและฟีดแบ็กได้อย่างต่อเนื่อง
คิดวิธีแก้ปัญหาในรูปแบบใหม่ ๆ ที่ไม่เคยลองมาก่อน
แต่ขณะเดียวกัน การเข้าถึง AI และการใช้ให้เกิดประโยชน์อย่างเป็นระบบ ก็ยังมีความเหลื่อมล้ำอยู่ไม่น้อย โดยเฉพาะด้านการฝึกอบรม ทรัพยากร และการสนับสนุนจากองค์กร
จุดที่น่าสนใจคือ นักพัฒนาส่วนใหญ่ไม่ได้ใช้ AI เพื่อแทนที่ทักษะหรือการตัดสินใจที่สำคัญ แต่ใช้มันเป็นเลเยอร์เสริม เพื่อทำให้งานเร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และแม่นยำขึ้น
ความท้าทายที่แท้จริงของภูมิภาคนี้คือ การสร้างแนวปฏิบัติที่เป็นระบบ และการทดลองใช้งาน AI อย่างมีความรับผิดชอบ เพื่อให้การใช้ AI ไม่ได้มาแบบกระแสชั่วคราว แต่กลายเป็นการยกระดับประสิทธิภาพอย่างยั่งยืน
ทำไม Dev ไทยถึง “รอบคอบที่สุด” ในการใช้ AI
หนึ่งในไฮไลต์ของรายงานนี้คือ พฤติกรรมการใช้ AI ของนักพัฒนาชาวไทย ซึ่งแตกต่างจากประเทศอื่นอย่างชัดเจน
มีเพียง 5% ของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ชาวไทยที่ “มั่นใจอย่างยิ่ง” ว่า AI ทำงานได้เทียบเท่าวิศวกรระดับกลาง
ตัวเลขนี้ถือว่า ต่ำที่สุด เมื่อเทียบกับนักพัฒนาจากทั้ง 7 ประเทศที่อยู่ในการสำรวจ
41.3% ของนักพัฒนาไทยแสดงความ “ไม่มั่นใจ” ต่อการใช้ AI
ตัวเลขเหล่านี้สะท้อนให้เห็นว่า นักพัฒนาคนไทยส่วนใหญ่ ไม่ได้ใช้ AI ตามกระแส แต่ใช้ด้วยความระมัดระวังและมีวิจารณญาณ
ที่น่าสนใจคือ แม้จะระวังมาก แต่เรื่องประสิทธิภาพกลับไม่แพ้ใคร
เกือบครึ่ง (46.3%) ของนักพัฒนาชาวไทยมองว่า AI ช่วยประหยัดเวลาได้ 4-6 ชั่วโมงต่อสัปดาห์
ตัวเลขนี้มากกว่านักพัฒนาจากประเทศอื่น ๆ ในการสำรวจ
พูดให้ชัดคือ Dev ไทย “ไม่เชื่อหมด แต่ใช้เป็น” เลือกใช้ AI ในจุดที่ได้ประโยชน์จริง ตรวจสอบอย่างรอบคอบ แล้วรีด productivity ออกมาให้ได้สูงสุด
เมื่อภูมิภาคมุ่งหน้าสู่ “Silicon Valley of Asia”
เบื้องหลังรายงานนี้สะท้อนวิสัยทัศน์ขององค์กรเทคโนโลยีในภูมิภาค ที่ไม่ได้มอง AI แค่ในมุมของเครื่องมือ แต่เห็นมันเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญในการยกระดับวงการพัฒนาซอฟต์แวร์และเศรษฐกิจดิจิทัลโดยรวม
แนวโน้มสำคัญที่กำลังเกิดขึ้นคือ
การยกระดับทักษะบุคลากรด้านเทคโนโลยีในท้องถิ่น
การส่งเสริมนวัตกรรมและการทดลองใช้ AI อย่างรับผิดชอบ
การลงทุนในชุมชนเทคฯ และ ecosystem ของนักพัฒนา
ทั้งหมดนี้มุ่งไปสู่เป้าหมายร่วมกัน คือการขับเคลื่อนภูมิภาคให้เข้าใกล้ภาพของ “Silicon Valley of Asia”
หัวใจสำคัญไม่ใช่แค่การมีเทคโนโลยีล้ำหน้า แต่คือการผสาน AI เข้ากับวัฒนธรรมความรับผิดชอบ การตรวจสอบถ่วงดุล และการทำงานร่วมกันอย่างชาญฉลาด
บทสรุปสำหรับคนทำงานสาย Dev และ Tech
ถ้าคุณอยู่ในสายเทคโนโลยี สิ่งที่รายงานนี้กำลังบอกคุณคือ
AI ไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป แต่คือ “พื้นฐานใหม่” ของการทำงาน
คนที่ได้เปรียบไม่ใช่คนที่ใช้ AI มากที่สุด แต่คือคนที่ ใช้เป็น คุมอยู่ และตรวจสอบได้
การเรียนรู้ AI ด้วยตัวเองกำลังกลายเป็น norm ของวงการ
ความระมัดระวังแบบที่นักพัฒนาไทยทำอยู่ อาจเป็นสูตรลับที่ทำให้ได้ทั้ง ความเร็ว และ ความแม่นยำ ไปพร้อมกัน
ในยุคที่ AI กลายเป็นคู่หูประจำงานเขียนโค้ดและพัฒนาระบบ คำถามจึงไม่ใช่ว่า “จะใช้ AI ดีไหม” แต่คือ “จะใช้ AI อย่างไรให้เพิ่มประสิทธิภาพ โดยไม่ลดทอนมาตรฐานงานของเรา”
และตรงนี้เอง คือจุดที่คนใช้ AI อย่างมีสติ จะกลายเป็นผู้นำเกมในโลกการทำงานยุคใหม่