Agentic AI กับ Software Development Lifecycle: 3 การเปลี่ยนแปลงจาก Session Codex ที่ตลาดหลักทรัพย์ฯ

Agentic Coding Tool อย่าง Codex^◦ กำลังเปลี่ยนโฉมหน้า Software Development Process ไปอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมานิยามAgentic Coding Tool AI ที่รับงานไปแล้ววางแผน เขียน รัน และแก้โค้ดเองได้หลายขั้นตอน ไม่ใช่แค่ช่วยเติมโค้ดทีละบรรทัด

ทุกวันนี้ เราใช้เวลาเขียนโค้ดน้อยลงมากเมื่อเทียบกับปีที่แล้ว แม้แต่คนที่ไม่ใช่ Developer ก็สามารถเข้ามามีส่วนร่วมในการสร้าง Prototype ได้มากขึ้น

ประเทศไทยเองก็ปรับตัวได้อย่างรวดเร็ว จากข้อมูลของ OpenAI Weekly Active Usage ของ Codex ในไทยเติบโตขึ้นกว่า 350 เท่าตั้งแต่ต้นปี 2026^◦ ทำให้ไทยติดอยู่ใน Top 20 ของตลาดที่มีการใช้งาน Codex สูงที่สุดในโลกตัวเลข350 เท่าการเติบโตของ Weekly Active Usage ของ Codex ในไทย ตั้งแต่มกราคม 2026 จากข้อมูลของ OpenAI

Session ในครั้งนี้

Fellow Intelligence ร่วมกับ OpenAI จึงได้จัด Session พิเศษให้กับทีมงานตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET) ในหัวข้อ Software Development Lifecycle in the Age of Agentic AI with Codex

ผู้เข้าร่วม Workshop ครั้งนี้คือทีมตลาดหลักทรัพย์ฯ ที่ใช้งาน ChatGPT Enterprise^◦ อยู่แล้วในชีวิตประจำวัน สะท้อนให้เห็นว่า SET ไม่ได้มองการนำ AI มาใช้เป็นแค่โปรเจกต์ แต่เป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ที่ไม่หยุดนิ่ง และการเติบโตไปพร้อมกับเทคโนโลยี¹นิยามChatGPT Enterprise License ของ ChatGPT ในระดับองค์กร ที่มาพร้อม Admin Control และการดูแล Data Security ตามมาตรฐานที่องค์กรต้องการ ที่ SET นี่คือสภาพแวดล้อมที่ Codex ทำงานอยู่1ขับเคลื่อนด้วยหนึ่งในสิ่งที่ SET ให้ความสำคัญ คือทีมงานที่พร้อมเปลี่ยนแปลง (Purposeful People who Transform)

ด้วยบริบทนี้เอง ทำให้การพูดคุยในวันนั้นไม่ได้จำกัดอยู่แค่เรื่อง AI Coding แต่ขยายไปถึงการนำ AI ไปใช้อย่างปลอดภัย มีความรับผิดชอบ และขยายผลได้ทั้งองค์กร บนพื้นฐานของ Security, Privacy และ AI Governance ที่แข็งแรง^◦บทความที่เกี่ยวข้องเมื่อการใช้ AI ล้ำหน้าการควบคุม

คำถามสำคัญที่เราใช้เป็นจุดเริ่มต้นของ Session คือ

Agentic AI กำลังเปลี่ยน Software Development Lifecycle อย่างไร?

และนี่คือ 3 การเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นจริงแล้วในวันนี้

1. คอขวดย้ายจากการ "เขียนโค้ด" ไปสู่การ "Review และ Test"

ต้นทุนในการเขียนโค้ดลดลงจริง แต่เมื่อโค้ดส่วนใหญ่ถูกเขียนขึ้นโดย Agent ทั้งงานและจุดที่สร้าง Impact ได้มากที่สุดจึงย้ายไปอยู่ที่การ Review และ Test เพื่อให้แน่ใจว่าโค้ดที่ AI เขียนขึ้นมาทำงานได้ตาม Spec จริง และพิสูจน์ได้

ทีมที่ลงทุนกับส่วนนี้ตั้งแต่เนิ่น ๆ คือทีมที่จะรักษาความเร็วที่ได้มาไว้ได้

2. การวางแผนและการเขียน Spec ใน PRD สำคัญกว่าที่เคย

เรากำลังก้าวเข้าสู่ยุคของ Spec-driven Development อย่างเต็มรูปแบบ^◦นิยามSpec-driven Development การเขียน Requirement, Constraint และ Acceptance Criteria ให้ชัดก่อน แล้วให้ Agent สร้างงานตามนั้น

ยิ่ง Requirement, Constraint และ Acceptance Criteria ใน PRD^◦ ชัดเจนมากเท่าไร ผลลัพธ์ที่ AI สร้างออกมาก็ยิ่งดีมากเท่านั้น ทำให้การเขียน PRD กลายเป็นหนึ่งในงานที่มี Impact สูงขึ้นกว่าเดิมนิยามPRD Product Requirements Document เอกสารที่ระบุว่าจะสร้างอะไร เพื่อใคร และจะรู้ได้อย่างไรว่าใช้งานได้จริง

3. Prototype ที่ใช้งานได้ กับระบบที่ Production-Ready คือคนละอย่างกัน

แน่นอนว่า Codex ทำให้คนสามารถเข้ามามีส่วนร่วมได้ตั้งแต่ช่วง Proof of Concept (PoC) แม้จะไม่ได้เป็น Coder รวมถึง Junior Developer รุ่นใหม่ก็มักจะมี AI Coding Assistant อย่าง Codex เป็นเครื่องมือติดตัวตั้งแต่วันแรกของการทำงาน นี่คือการขยายขอบเขตของความสามารถในการสร้าง Software อย่างแท้จริง

ขณะเดียวกันก็แปลว่า Software ชิ้นหนึ่งอาจจะดูเหมือนเสร็จแล้ว ทั้งที่ยังไม่พร้อมขึ้น Production และเส้นแบ่งระหว่างสองอย่างนี้อาจจะแยกยากขึ้นเรื่อย ๆ^◦บทความที่เกี่ยวข้องจากโครงการนำร่องสู่การใช้งานจริง

บทบาทของ Senior Technical Architect ที่ออกแบบระบบให้มีทั้ง Security, Scalability และ Maintainability รวมถึง Testing Process ที่เข้มแข็ง จึงยิ่งสำคัญมากขึ้นไปอีกในยุคนี้

แล้วสำหรับทุกท่าน AI ได้เปลี่ยนวิธีการพัฒนา Software ในทีมหรือองค์กรของคุณไปอย่างไรบ้างครับ?

สุดท้ายนี้ ขอขอบคุณ OpenAI และทีมตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET) สำหรับการแลกเปลี่ยนความรู้และการจัด Session ครั้งนี้ แล้วพบกันใหม่ครับ