🏭 อวสาน “โรงงานซอฟต์แวร์”
”เมื่อ AI กำลังฆ่ากระบวนการเก่า และเปลี่ยนเกมสู่ทีมเล็กที่สร้างคุณค่าได้จริง”
====
🔥 Pain Point ที่คนทำงานเจอทุกวัน
* คุณเคยนั่งประชุม Daily Standup ที่กินเวลาเกือบหนึ่งชั่วโมง ทั้งที่ควรใช้ไม่เกิน 15 นาทีหรือไม่?
* คุณเคยเห็นทีมที่ทำตาม checklist ของ process ใดๆ ก็ตามครบถ้วน ทั้งการประชุมวางแผน การทำรีวิว หรือ retrospective แต่ลูกค้ากลับยังไม่เห็นคุณค่าอะไรใหม่เลยหรือเปล่า?
* นี่คือความจริงที่เจ็บปวดในหลายองค์กรยุคดิจิทัล “เรากำลังทุ่มเวลาไปกับ ‘พิธีกรรม’ มากกว่าการสร้าง ‘คุณค่า’”
และที่แย่กว่านั้นคือ สิ่งที่เคยถูกยกย่องว่าเป็น “best practice” มักกลายเป็น “โรงละคร” สวยงามแต่ไร้ความหมาย
====
🎭 “เมื่อ process ไม่ได้หมายถึง progress”
ไม่ว่าจะเป็น Waterfall, Scrum, Kanban หรือแม้แต่ Agile แบบ textbook หรือรูปแบบอื่นๆ สิ่งเหล่านี้ล้วนเคยถูกมองว่าเป็น “ทางลัด” สู่ความสำเร็จ แต่วันนี้ หลายองค์กรกำลังเผชิญความจริงว่า “กระบวนการไม่ได้ทำให้คล่องตัวขึ้นเสมอไป”
* McKinsey รายงานว่า กว่า 70% ของโครงการ Digital Transformation ไม่บรรลุผล โดยหนึ่งในสาเหตุหลักคือการติดอยู่กับ process และ ritual ที่มากเกินไปจนกลายเป็นงานเอกสารมากกว่างานจริง (Source : https://www.mckinsey.com/capabilities/transformation/our-insights/perspectives-on-transformation)
* Spotify ซึ่งเคยเป็น role model ของการทำงานแบบ squad ยังต้องปรับลดพิธีกรรมลงเมื่อ scale องค์กร เพราะพบว่าการ copy พิธีกรรมแบบเดิมไม่ได้ช่วยสร้างคุณค่าให้ลูกค้าเสมอไป (Source : https://engineering.atspotify.com)
* บริษัทไทยจำนวนมาก ก็เริ่มเจอปัญหาเดียวกัน เช่น ทีมใช้เวลาประชุมยาวนาน แต่สิ่งที่ได้กลับมาไม่ใช่ผลลัพธ์เชิงธุรกิจที่จับต้องได้ ลูกค้ายังไม่ได้รับบริการหรือสินค้าเร็วขึ้น
ลองนึกภาพเหมือนโรงละครที่ฉากสวย เพลงดัง แต่ไม่มีเนื้อเรื่อง ผู้ชมอาจตื่นตาตื่นใจชั่วขณะ แต่กลับบ้านไปโดยไม่ได้อะไรใหม่ให้จดจำ ตัวอย่างเหล่านี้สะท้อนให้เห็นว่าสิ่งที่เราคิดว่าเป็น “วิธีทำงานที่ทันสมัย” อาจกลายเป็น พันธนาการ ที่ทำให้ทีมเคลื่อนไหวช้าลงกว่าเดิม และยิ่งทำให้คนในทีมเหนื่อยล้าโดยไม่จำเป็น
====
🤖 AI = ตะปูตัวสุดท้ายที่ตอกฝาโลงกระบวนการเก่า
การมาถึงของ AI ไม่ได้แค่ทำให้กระบวนการเดิมดู “ช้า” แต่ทำให้มันดู “ล้าสมัย” โดยสิ้นเชิง เพราะสิ่งที่เคยถูกออกแบบมาเพื่อรองรับการทำงานของทีมใหญ่ กลับกลายเป็นข้อจำกัดเมื่อทีมเล็กๆ สามารถทำงานได้เร็วกว่าและมีประสิทธิภาพกว่ามาก
* GitHub Copilot พบว่า AI ช่วยลดเวลาการเขียนโค้ดได้กว่า 55% (GitHub Survey 2023) หมายความว่าทีมขนาดเล็กเพียง 3–4 คนที่ใช้ AI สามารถทำงานได้เทียบเท่าทีม 10 คนในอดีต (Source : https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness)
* Boston Consulting Group (BCG) รายงานว่าทีมที่ใช้ Generative AI ในการ brainstorm idea และเขียน requirement สามารถเพิ่ม productivity ได้ถึง 30–40% (Source : https://www.bcg.com/publications/2025/how-four-companies-use-ai-for-cost-transformation)
สิ่งเหล่านี้สะท้อนว่า อนาคตไม่ได้เป็นของทีมที่ “ทำตามขั้นตอน” ได้ครบถ้วนที่สุด แต่เป็นของทีมเล็กที่ ฉลาด คล่องตัว และใช้ AI เป็นเครื่องเร่งความเร็ว เหมือนการให้ทีมมี “เทอร์โบ” ที่ทำให้วิ่งแซงทีมใหญ่ที่ยังติดอยู่กับพิธีกรรมเดิมๆ ได้อย่างง่ายดาย
====
🧭 แนวคิดใหม่สำหรับทีมยุค AI
ไม่ว่าจะเรียกว่าแนวคิด วิธีทำงาน หรือรูปแบบใด สิ่งที่ทีมยุคใหม่ต้องการจริงๆ คือ “ทีมเล็กลง แต่เคลื่อนที่เร็วขึ้น”
1. ทีมแบบหน่วยรบพิเศษ (Special Ops Team)
* เล็กแต่แกร่ง: 2–5 คน ที่มีทักษะหลากหลาย (T-shaped) เช่น นักพัฒนาที่เขียนโค้ดได้ ออกแบบ UX ได้ และเข้าใจธุรกิจไปพร้อมกัน ทำให้ทีมไม่ต้องรอพึ่งพาคนอื่นมากนัก
* มี High Agency: กล้าตัดสินใจ รับผิดชอบงานตั้งแต่ต้นจนจบ เช่น นักพัฒนาไม่เพียงเขียนโค้ด แต่ยัง deploy และ monitor ผลลัพธ์เองได้
* ใช้ AI Copilot แทนงานที่ใช้แรงคนซ้ำๆ เช่น การเขียน test case, วิเคราะห์ requirement หรือเขียน document ลดเวลาได้มหาศาล
2. ลงทุนในเครื่องมือ มากกว่าพิธีกรรม
* เลิกเผาเงินไปกับ coach หรือ training ที่เน้นพิธีกรรมซ้ำๆ เช่น สอนวิธีประชุม standup หรือ retrospective โดยไม่แตะผลลัพธ์
* ใช้งบกับ AI tools, automation, no-code platform ที่ช่วยให้ทีมทำงานเสร็จเร็วขึ้นจริง ตัวอย่างเช่น ใช้ Zapier ต่อระบบอัตโนมัติ หรือใช้ Figma + AI สร้าง prototype ในชั่วข้ามคืน
3. วัดผลที่ Learning Velocity
* ไม่ใช่นับแค่กี่ task เสร็จ แต่คือ เราพิสูจน์สมมติฐานอะไรได้บ้างในหนึ่งสัปดาห์ เช่น ทดลองว่า feature ใหม่ทำให้ conversion rate ดีขึ้นจริงหรือไม่
* A/B testing หรือ experimentation platform คือเครื่องมือหลัก ทีมที่เรียนรู้เร็วที่สุดจะปรับตัวได้ไวที่สุด
4. บทบาทผู้นำที่เปลี่ยนไป
* จาก “ผู้คุมขั้นตอน” → “ผู้กำหนดเป้าหมาย”
* หน้าที่ของผู้นำคือวาง North Star Metric, ตั้งโจทย์ที่สร้างแรงบันดาลใจ และเปิดทางให้ทีมค้นหาเส้นทางที่เร็วและเหมาะสมที่สุดด้วยตัวเอง
====
✨ ตัวอย่างจากองค์กรระดับโลก
* Atlassian Marketplace: มีเครื่องมือเสริมอย่าง AI Test Case Generator ที่ช่วยสร้าง test case อัตโนมัติจาก user stories ใน Jira ซึ่งช่วยลดภาระ manual testing และทำให้ทีม dev และ QA โฟกัสที่งานสำคัญได้มากขึ้น (Source : https://marketplace.atlassian.com/apps/1235008/ai-test-case-generator)
* Deviniti: บริษัทที่พัฒนา add-on สำหรับ Jira รายงานว่า AI tools สามารถช่วย QA team เขียน test case และ scenario ได้เร็วขึ้นและแม่นยำมากขึ้น ช่วยลดรอบการทำงานจากหลายวันเหลือเพียงไม่กี่ชั่วโมง (Source : https://deviniti.com/blog/devops/6-ai-tools-for-software-testing-in-jira-a-guide-for-qa-teams)
* Shopify: ใช้ AI และ data analytics เพื่อช่วยผู้ค้าบนแพลตฟอร์มปรับปรุง conversion rate โดย Shopify แนะนำว่าการใช้ AI ทำ CRO (Conversion Rate Optimization) สามารถช่วยเพิ่มยอดขายได้จริง (Source : https://www.shopify.com/blog/ai-conversion-rate-optimization)
เมื่อมองรวมกัน ตัวอย่างเหล่านี้ชี้ชัดว่า AI ไม่ได้แค่เร่งให้ขั้นตอนเดิมเร็วขึ้น แต่มันกำลังเขียนวิธีการทำงานใหม่ทั้งหมด และลดพิธีกรรมที่ไม่จำเป็นออกไป
====
⚖️ สิ่งที่องค์กรต้องเผชิญ?
1. พิธีกรรมเก่า = ภาระใหม่
* ตัวอย่างเช่น การประชุมที่เคยมีค่า เช่น daily standup หรือ retrospective เริ่มกลายเป็นต้นทุนที่ทำให้ทีมเคลื่อนช้าลง เหมือนรถติดเพราะด่านเก็บเงินมากเกินไป ทั้งที่ทางด่วนมีไว้เพื่อให้ถึงเป้าหมายเร็วขึ้น
2. บทบาทเก่าที่ไม่สอดคล้องกับยุคใหม่
* ตัวอย่างเช่น ไม่ใช่แค่ Scrum Master แต่รวมถึงตำแหน่งที่ถูกสร้างมาเพื่อ "คุมพิธีกรรม" จะค่อยๆ ลดความสำคัญลง สิ่งที่องค์กรต้องการคือคนที่ทำหน้าที่ออกแบบการไหลของงาน (AI Workflow Designer) ที่เข้าใจทั้งเทคโนโลยีและผลลัพธ์ทางธุรกิจ เช่น คนที่รู้ว่าควรใช้ AI ตรงไหนเพื่อลดขั้นตอน และรู้ว่าค่าใช้จ่ายเวลาไหนไม่คุ้มกับคุณค่าที่ได้กลับมา
3. ทักษะที่จะเป็นหัวใจใหม่ของทีม
* ความสามารถด้าน AI Prompting, การออกแบบระบบอัตโนมัติ (Automation Design), การบริหารการทดลอง (Experiment Management)
* Soft skill เช่น การคิดเชิงวิพากษ์ (Critical Thinking) และการตั้งคำถามเชิงกลยุทธ์ เช่น "สิ่งนี้สร้างคุณค่าให้ลูกค้าจริงหรือแค่ทำเพราะเคยทำมา?"
* ตัวอย่างเช่น ทีมที่ดีอาจไม่ถามว่า "Sprint นี้ปิดงานกี่ ticket" แต่ถามว่า "ลูกค้าได้รับคุณค่าอะไรใหม่ภายในสัปดาห์นี้"
====
🚀 สุดท้าย…เป้าหมายไม่เคยใช่กระบวนการ
เราเผลอหมกมุ่นกับ “ชื่อกระบวนการ” จนลืมไปว่าเป้าหมายของมันคืออะไร?
เป้าหมายไม่ใช่การทำพิธีกรรมให้ครบ checklist แต่คือ การส่งมอบคุณค่า (Value Delivery) ให้ลูกค้าได้เร็วที่สุด
AI กำลังบังคับให้เรา “ปอกเปลือก” สิ่งที่ไม่จำเป็นออกไป และกลับสู่แก่นคำถามเดียวที่สำคัญ
👉 เราจะส่งมอบคุณค่าที่ยิ่งใหญ่ที่สุดให้ลูกค้าได้อย่างไร ในเวลาที่สั้นที่สุด?
องค์กรที่ตอบคำถามนี้ได้—ไม่ว่าจะใช้ชื่อกระบวนการว่าอะไร—จะเป็นผู้ครองอนาคต
#วันละเรื่องสองเรื่อง
#BusinessAgility
#FutureOfWork
#AI
#Leadership
#DigitalTransformation
#ValueDelivery
#วัฒนธรรมองค์กร
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
