AI เขียนโค้ดเก่งกว่าผมแล้ว แล้วงานของผมคืออะไรต่อ?
เมื่อก่อนเวลาทำงาน คอขวดของผมอยู่ที่ “เขียนโค้ดไม่ทัน”
ผมรับงานหลายโปรเจกต์พร้อมกันที่ SeedWebs — เว็บลูกค้า, ระบบหลังบ้าน, งาน Cloudflare บ้าง WordPress บ้าง Next.js บ้าง — และสิ่งที่จำกัดว่ารับได้กี่งานมาตลอดคือ “มือผมพิมพ์ได้เร็วแค่ไหน”
ปีนี้คอขวดนั้นหายไป
ไม่ใช่เพราะผมพิมพ์เร็วขึ้น แต่เพราะ AI มันพิมพ์เก่งกว่าผมแล้ว เร็วกว่า ไม่บ่น ไม่ขอลาพักร้อน งานที่เคยใช้ทั้งบ่ายตอนนี้เสร็จก่อนกาแฟจะเย็น
แล้วผมก็ไปเจอประโยคนึงในงาน Compile 26 ของ Cursor ที่อธิบายความรู้สึกนี้ได้พอดี — มีคนพูดถึงหนังสือเล่มนึงชื่อ The Goal (ผมยังไม่ได้อ่านนะ จดไว้ก่อน) ใจความคือ พอคุณแก้คอขวดจุดนึงได้ มันไม่ได้จบ คอขวดมันแค่ “ย้ายบ้าน” ไปโผล่ที่อื่นเสมอ
คำถามคือ แล้วตอนนี้มันย้ายไปไหน?
หลายคนเดาว่า hardware — การ์ดจอไม่พอ เครื่องไม่แรง (ยิ่ง Apple ขึ้นราคาเครื่องนี่ คอขวดอาจอยู่ที่กระเป๋าเงินมากกว่า)
แต่หลังจากนั่งดู Compile 26 จบทั้งงาน ผมว่าคำตอบมันไม่ใช่เครื่อง มันคือ คน — คือตัวเราเอง
งาน Compile 26 พูดเรื่องเดียวกันจาก 5 มุม
Compile 26 คืองานของ Cursor ที่มี speaker มาพูดหลายคน ตั้งแต่ CEO ตัวเอง ไปจนถึงหัวหน้า engineering ของ Shopify และคนทำ database ระดับโลก
สิ่งที่ผมชอบคือ แต่ละคนมาจากคนละสาย พูดคนละเรื่อง แต่สุดท้ายมันชี้ไปที่เดียวกันหมด
ผมขอเล่าทีละมุม แล้วค่อยสรุปว่ามันแปลว่าอะไรกับพวกเราที่ทำงานจริง
1. คอขวดใหม่คือ “review” ไม่ใช่ “write” — Farhan Thawar (Shopify)
🎥 What Is Your Job Now — Farhan Thawar
Farhan คุม engineer 3,000 คนที่ Shopify เขาบอกตรง ๆ ว่าพอ AI เขียนโค้ดได้ คอขวดมันเลื่อนไปอยู่ที่ การตรวจโค้ด
แล้วเขาก็พูดประโยคที่ผมว่าโดนมาก:
“4 ตัวอักษรที่น่ากลัวที่สุดในภาษามนุษย์คือ LGTM”
(LGTM = Looks Good To Me — คำที่เราพิมพ์เวลา approve PR คนอื่น)
ประเด็นเขาคือ มนุษย์เราไม่เคย review โค้ดได้ดีจริงสักที เรากด approve ไปงั้น ๆ แล้วบั๊กก็ยังหลุดขึ้น production อยู่ดี เพราะฉะนั้นการมาอ้างว่า “ปล่อยให้ AI review โค้ดไม่ได้หรอก” มันตลก เพราะคนก็ทำได้ห่วยอยู่แล้ว
อีกเรื่องที่เขาพูดแล้วผมคิดตามนานคือ “learning is the collateral, not the code” — ของมีค่าที่ได้จากการทำงานคือ “สิ่งที่เราเรียนรู้” ไม่ใช่ “โค้ด”
เขาเล่าเคสที่ Shopify ทีม 50 คนทำฟีเจอร์นึง 18 เดือน จะ launch อยู่แล้ว CEO ถามคำเดียวว่า “ถ้าเริ่มใหม่จะทำยังไง?” ทีมตอบได้ว่าจะทำให้ง่ายกว่านี้ → CEO สั่งลบทิ้ง ทำใหม่ → เสร็จใน 3 เดือน ได้ของที่ดีกว่าเดิม
เพราะ 18 เดือนนั้นไม่ได้เสียเปล่า มันคือการ “เรียนรู้ปัญหา” โค้ดเป็นแค่ตะกอน
ในยุคที่โค้ดถูกลงเรื่อย ๆ การกล้าลบของเก่าทิ้งจะกลายเป็นทักษะ ไม่ใช่ความเสียดาย
(ตรงนี้ผมขอเถียงนิดนึง: “ลบ 18 เดือนทิ้ง” มันพูดง่ายเวลาคุณคือบริษัทที่มีเงินจ้างทีม 50 คน สำหรับสตูดิโอเล็กที่คิดเงินลูกค้าเป็นโปรเจกต์ เราต้องชั่งน้ำหนักเอง แต่หลักการ “เก็บการเรียนรู้ ทิ้งโค้ดได้” ผมเห็นด้วยเต็มที่)
2. อย่าเป็นแค่ “คนกดอนุมัติ” — Ryo Lu (Design, Cursor)
🎥 Closer to the Material — Ryo Lu
ถ้า Farhan พูดเชิงองค์กร Ryo พูดเชิงความคิด และอันนี้เป็น talk ที่ผมชอบสุด
เขาบอกว่าสิ่งสำคัญที่สุดที่ AI เปลี่ยนคือ “the loop” — วงจรที่เราลองของ → เห็นผล → รู้สึกว่าอะไรผิด → แก้ → เก่งขึ้น
เวอร์ชันแรกของทุกอย่างมันแทบไม่เคยถูก spacing ถูกตามหลักแต่ผิดตา, คำพูดถูกแต่ “ไม่จริง” เรารู้ได้ก็ต่อเมื่อมันมีอยู่จริงแล้วเท่านั้น และการแก้เล็ก ๆ ตรงนั้นแหละคือที่ที่ “ฝีมือ” ของเราก่อตัว
ปัญหาคือ พอ loop มันเร็วขึ้น มันก็ “ถูกซ่อน” ได้ด้วย — เรากลายเป็นคนที่ขอ AI แล้วรอ → ได้ของมา → กด accept หรือ reject โดยไม่รู้ด้วยซ้ำว่ามันทำงานยังไง
ประโยคที่เขาพูดแล้วผมต้องหยุดคิด:
“นี่ไม่ใช่การสร้าง นี่คือการดึงสล็อตแมชชีน”
และ:
“ถ้า AI ทำให้การลงมือถูกลง แต่ทำให้วิจารณญาณอ่อนลง เราจะไม่ได้ยุคทอง เราจะได้ของห่วยที่ปุ่มกดได้ (slop with working buttons)”
ความเสี่ยงจริงในมุมเขาไม่ใช่ “เครื่องจักรสร้างสรรค์เกินไป” แต่คือ “มนุษย์ passive เกินไป” กลายเป็นคนที่อนุมัติแค่พื้นผิว โดยไม่เคยอยู่ในการตัดสินใจ
วิธีคิดของเขาคือเครื่องมือ AI ควรเป็น “กระจก” ที่เรามองทะลุงานของมันได้ ไม่ใช่ “กล่องดำ” ที่คายคำตอบมาให้ — เราต้องเห็นว่ามันคิดอะไร แก้ของมันได้ หยุดมันได้ ไม่ใช่แค่รับมาทั้งดุ้น
อันนี้ตรงกับสิ่งที่ผมเชื่อมาตลอดเวลาทำงานกับ AI: ใช้มันเป็น “ติวเตอร์” ไม่ใช่ “เครื่องส่งการบ้าน”
3. “code ล้น แต่ตลาดไม่ล้น” — Claire Vo
อันนี้เป็นมุมที่เจ็บที่สุดสำหรับคนทำงานสาย builder
Claire ถามคนทั้งห้อง (ห้าม Cursor ตอบ) ว่า “ใครเขียนโค้ดเยอะกว่าที่เคยบ้าง?” — ยกมือกันหมด
แล้วถามต่อ “ใครรายได้โตตามจำนวนของที่ ship?” — เงียบ
นี่แหละปัญหา เธอเอาสถิติมาโชว์ว่า App Store มีของส่งเข้าไปเยอะขึ้นเรื่อย ๆ แต่ยอดดาวน์โหลดและการใช้งานจริง ไม่ขึ้นตาม
“code is abundant, the market is not” — โค้ดล้น แต่ตลาดไม่ล้น
และที่แรงกว่านั้น: ไม่ใช่แค่ “ของที่คนอยากได้” ไม่เพิ่ม แต่ “ของที่คนยอมจ่ายเงิน” ยิ่งไม่เพิ่ม
งานของคนทำ product ในมุมเธอเลยไม่ใช่ “สร้างให้ทัน” อีกต่อไป (เพราะ AI ทำให้แล้ว) แต่คือ 3 อย่าง:
- Commercial value — คนจะ จ่ายเงิน แก้ปัญหานี้ไหม ไม่ใช่แค่ “มีคนใช้ไหม”
- Behavior change — ดึงคนให้ เปลี่ยนพฤติกรรม มาใช้ของเราได้จริงไหม
- Vision — คิดของใหม่ที่ยังไม่มีในโลก (อันนี้เธอบอกว่า AI ช่วยไม่ได้ มันปรับไอเดียเดิมเก่ง แต่คิดของที่ไม่เคยมีไม่ได้)
แล้วเธอก็ทิ้งประโยคที่ผมว่าจริงสุด ๆ ในยุคนี้:
“Rizz is the only moat” — ในวันที่ใครก็โค้ดได้ ใครก็ ship ได้ สิ่งเดียวที่เป็นกำแพงกันคู่แข่งได้คือ “ความสามารถดึงคนให้เชื่อในสิ่งที่เราจะสร้าง” — ทั้งลูกค้า ทั้งทีม ทั้งตลาด
4. ปล่อย AI แตะของจริงยังไงไม่ให้พัง — Sam Lambert (PlanetScale)
🎥 Agents and Infrastructure — Sam Lambert
อันนี้เทคนิคหน่อย แต่สำคัญสำหรับคนทำงานจริง
Sam ทำ database ระดับโลก (Cursor เองก็เป็นลูกค้า) เขาโชว์ demo สดให้ AI agent เข้าไปแก้ database จริง — เพิ่ม index, แก้ schema, กระทั่ง shard database
ประเด็นเขาคือ พอเราเริ่มปล่อย agent ไปทำงานกับ “ระบบที่มีชีวิต” จริง ๆ (database, prod) งานของเราเปลี่ยนเป็น การวาง guardrail — ทำให้มันแก้ได้แต่พังไม่ได้ และถ้าพัง ต้อง undo ได้
ใน demo เขาให้ agent ตัวร้ายลองลบ column ทิ้ง ระบบบล็อกเพราะจะทำ query ที่กำลังรันพัง พออีกตัวดันผ่านไปได้จริงจน prod ล่ม เขาก็กดปุ่ม rewind ย้อน schema กลับโดยไม่เสียข้อมูล — เร็วเท่ากันไม่ว่าจะตารางใหญ่แค่ไหน
ประโยคเขาที่ผมจำได้:
“เราสร้างระบบให้ปลอดภัยเพื่อ agent ที่ flaky ที่สุดก่อน นั่นคือ — มนุษย์”
แล้วค่อยขยายมารับ AI agent ทีหลัง เพราะถ้าปลอดภัยพอสำหรับคนที่ทำพังเก่งอยู่แล้ว มันก็ปลอดภัยพอสำหรับ agent
อันนี้ผมเอามาใช้กับงานตัวเองตรง ๆ — เวลาให้ AI แตะของ production ของลูกค้า ผมต้องมี “ตาข่าย” รองรับก่อนเสมอ ไม่ใช่ปล่อยมันยิงตรงเข้า prod
5. ทำไมต้องสนใจทิศของ Cursor — Michael Truell (CEO)
🎥 Opening Keynote — Michael Truell
ส่วน keynote ของ CEO เป็นการขายวิสัยทัศน์ + ประกาศของใหม่ (มี Cursor บนมือถือ, จะทำ Git platform มาท้า GitHub, และกำลังเทรนโมเดลใหม่ของตัวเอง)
ผมจะไม่ลงรายละเอียดประกาศมาก เพราะมันคือฝั่งการตลาด แต่มีจุดเดียวที่ผมว่าน่าคิด:
เขาบอกว่าจุดยืนของ Cursor คืออยากให้ นักพัฒนาตัวเล็ก ๆ คนทำงานคนเดียว เข้าถึงโมเดลที่เก่งที่สุดได้ ไม่ใช่ให้มันถูกผูกขาดไว้แค่บริษัทใหญ่ที่มีทุนหนา
ในฐานะคนทำสตูดิโอเล็ก ผมว่านี่คือข่าวดี ไม่ว่าสุดท้าย Cursor จะชนะหรือไม่ก็ตาม — การที่บริษัทพวกนี้แข่งกันทำให้ของดีถูกลง คือคนอย่างเราได้ประโยชน์
แล้วมันแปลว่าอะไรกับพวกเรา
สิ่งที่ทำให้ผมขนลุกคือ ทั้ง 5 คนมาจากคนละสาย — CEO, designer, คนทำ infra, คนทำ product, หัวหน้า eng — แต่พูดเรื่องเดียวกันหมดโดยไม่ได้นัดกัน:
คุณค่าของ developer กำลังย้ายจาก “การเขียนโค้ด” ไปอยู่ที่อย่างอื่น
อย่างอื่นที่ว่าคือ:
- Taste และ judgment — เลือกเป็นว่าจาก 10,000 วิธีที่ “ถูกหมด” อันไหนคือทางที่ดีที่สุด
- อ่าน/ตรวจงานให้ขาด — เพราะคอขวดใหม่คือ review ไม่ใช่ write
- เข้าใจว่าอะไรควรมีอยู่ และใครจะจ่ายเงิน — สร้างได้ ไม่เท่ากับมีคนใช้ ไม่เท่ากับมีคนจ่าย
- วาง guardrail ให้ AI ทำงานกับของจริงได้อย่างปลอดภัย
- ความรับผิดชอบ — AI รับผิดชอบแทนเราไม่ได้ ชื่อเราอยู่บน PR เสมอ
และที่สำคัญสุดสำหรับคนที่กำลังเรียน หรือกำลังคิดว่าจะพัฒนาตัวเองยังไงต่อ:
อย่าข้ามพื้นฐานไป “vibe coding” อย่างเดียว เพราะถ้าวันที่ AI มันพัง คุณต้องดูออกว่ามันพังตรงไหน แต่ก็อย่าหวงพื้นฐานจนไม่ยอมใช้เครื่องมือ — ความเก่งยุคนี้คือ “เจอปัญหาแล้วคว้า AI มาช่วยได้เร็ว” จนเป็นนิสัย
ข้อควรระวังก่อนจบ
ผมต้องบอกตรง ๆ ว่าทั้งหมดนี้คือมุมจากบริษัทที่ bullish กับ AI โดยเนื้อแท้ — Cursor, Shopify, PlanetScale พวกนี้ขายของที่เกี่ยวกับ AI ทั้งนั้น เขามี incentive ที่จะพูดให้ดูล้ำ
ตัวเลขหลายอันเขาเล่าเอง เช็กไม่ได้ และ claim ใหญ่ ๆ อย่าง “AI เขียนเก่งกว่ามนุษย์ 90% ของโค้ด” หรือ “เราจะเทรนโมเดลแซง frontier” ก็ยังต้องรอดูของจริง
เพราะฉะนั้นอ่านแบบ “นี่คือทิศที่กลุ่มคนกลุ่มนี้เห็น” ไม่ใช่ “นี่คืออนาคตที่พิสูจน์แล้ว”
แต่ส่วนที่ผมว่าจริงไม่ว่าใครจะพูด คือ:
คอขวดของผมตอนนี้ไม่ได้อยู่ที่ “เขียนโค้ดไม่ทัน” อีกแล้ว
มันย้ายมาอยู่ที่ — ตัวผมเอง ตรงที่ต้องตัดสินใจว่าจะสร้างอะไร ตรวจว่าของที่ออกมามันดีจริงไหม และที่เจ็บสุด คือสร้างของได้เยอะขึ้น 10 เท่า แต่คนใช้ไม่ได้เพิ่มตาม
ของมันล้น แต่คนที่อยากได้มันไม่ล้น
แล้วคอขวดของคุณตอนนี้อยู่ตรงไหน?