AI เข้ามามีบทบาทตรงไหนบ้างตลอด software development lifecycle?

Question

Accepted Answer

AI สามารถช่วยได้แทบทุกเฟสของ SDLC แต่บทบาทและความเสี่ยงของมันเปลี่ยนไปในแต่ละเฟส หลักการง่ายๆ คือ **AI เร่งการสร้างและการสำรวจ ส่วนมนุษย์เป็นเจ้าของการตัดสินใจและความรับผิดชอบ**

## ตลอดทุกเฟส

| เฟส | จุดที่ AI ช่วย | มนุษย์ยังต้องอยู่ในวงจรเพื่อ |
| --- | --- | --- |
| **Design** | ระดมไอเดียทางเลือก, วิจารณ์ RFC, ดึง trade-off ขึ้นมา | การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมจริงและผลที่ตามมา |
| **Coding** | การสร้างโค้ด, autocomplete, boilerplate, refactors | ความถูกต้อง, ความเข้ากับ codebase, ความเป็นเจ้าของ |
| **Testing** | สร้าง test case, แนะนำ edge case และ input | ว่า test ตรวจสอบพฤติกรรมที่ *ถูกต้อง* หรือไม่ |
| **Review** | สแกนรอบแรกหาบั๊ก, สไตล์, เคสที่ขาด | การอนุมัติสุดท้าย, วิจารณญาณเรื่องเจตนาและการออกแบบ |
| **Docs** | API docs, changelogs, ร่าง README | ความถูกต้องและสิ่งที่คุ้มค่าจะบันทึก |
| **Ops** | สรุป logs, ดึงความผิดปกติขึ้นมา, ร่าง runbooks | การวินิจฉัยและการกระทำใดๆ บน production |

## วิธีอ่านตาราง

- **เฟสต้น (design)** AI เป็นกระดานสะท้อนความคิด มันขยายพื้นที่ทางเลือกและเจาะหาช่องโหว่ แต่มนุษย์เป็นเจ้าของการตัดสินใจเพราะผลที่ตามมานั้นอยู่ยาว
- **เฟสกลาง (coding, testing)** AI ทำงานหนักมากที่สุด — แต่โค้ดและ test ที่สร้างขึ้นต้องผ่านการตรวจสอบเข้มงวดเท่ากับงานอื่นๆ ทุกชิ้น
- **เฟสปลาย (review, ops)** AI เป็น **ด่านแรก** ไม่ใช่คำพิพากษาสุดท้าย การ review รอบแรกยังต้องมีมนุษย์เป็นผู้อนุมัติ การวิเคราะห์ log ให้ข้อมูลแต่ไม่เคยสั่งทำการบน production โดยอัตโนมัติ

## จุดที่มนุษย์ต้องอยู่ในวงจร

ทุกที่ที่ต้นทุนของความผิดพลาดสูงหรือย้อนกลับยาก เช่น **สถาปัตยกรรม, ความปลอดภัย, ข้อมูล และการดำเนินงานบน production** AI เสนอ ส่วนวิศวกรที่มีชื่อระบุเป็นผู้ตัดสินใจและรับผิดชอบ

## ทำไมจึงสำคัญ

การมอง AI เป็นผู้ช่วยตลอดทั้ง lifecycle — แทนที่จะเป็นแค่ลูกเล่น code-completion — คือสิ่งที่ปลดล็อก leverage ที่แท้จริง แต่คุณค่ามาจากการรู้ว่าเฟส *ไหน* ยอมรับการทำงานอัตโนมัติได้ และเฟสไหนเรียกร้องวิจารณญาณของมนุษย์ เพื่อให้ทีมได้ความเร็วโดยไม่แอบยกการตัดสินใจที่สำคัญออกไปให้ผู้อื่น

Design	ระดมไอเดียทางเลือก, วิจารณ์ RFC, ดึง trade-off ขึ้นมา	การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมจริงและผลที่ตามมา
Coding	การสร้างโค้ด, autocomplete, boilerplate, refactors	ความถูกต้อง, ความเข้ากับ codebase, ความเป็นเจ้าของ
Testing	สร้าง test case, แนะนำ edge case และ input	ว่า test ตรวจสอบพฤติกรรมที่ ถูกต้อง หรือไม่
Review	สแกนรอบแรกหาบั๊ก, สไตล์, เคสที่ขาด	การอนุมัติสุดท้าย, วิจารณญาณเรื่องเจตนาและการออกแบบ
Docs	API docs, changelogs, ร่าง README	ความถูกต้องและสิ่งที่คุ้มค่าจะบันทึก
Ops	สรุป logs, ดึงความผิดปกติขึ้นมา, ร่าง runbooks	การวินิจฉัยและการกระทำใดๆ บน production