รายงาน Technology Radar ของ Thoughtworks เจาะลึก Generative AI ในฐานะตัวเร่งกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์และ Productivity

Thoughtworks (NASDAQ: TWKS) บริษัทให้คำปรึกษาด้านเทคโนโลยีระดับโลกที่นำกลยุทธ์ ดีไซน์ และวิศวกรรมศาสตร์มาขับเคลื่อนนวัตกรรม เผยแพร่รายงาน Technology Radar ล่าสุด ฉบับที่ 29 รายงานที่เผยแพร่ปีละ 2 ครั้งนี้ เป็นการรวบรวมข้อมูลที่ได้จากการสังเกต การสนทนา และประสบการณ์ของ Thoughtworks ในการแก้ไขปัญหาทางธุรกิจที่ซับซ้อนที่สุดของลูกค้า ถึงแม้ว่า Generative Artificial Intelligence (GenAI) จะถูกมองว่าเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ที่ช่วยให้นักพัฒนาทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ (productivity) มากยิ่งขึ้น แต่สาระหลักของรายงานฉบับนี้จะดูว่า productivity ของนักพัฒนาซอฟต์แวร์นั้นคืออะไรกันแน่ และจะสามารถวัดได้อย่างไร

Thoughtworks พบว่า GenAI ไม่ได้จะมาแทนที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ แต่จะช่วยสนับสนุนกระบวนการส่งมอบซอฟต์แวร์ได้ในหลากหลายขั้นตอน เมื่อเครื่องมือต่างๆ เริ่มดีขึ้น ซึ่งเริ่มสังเกตได้จากเครื่องมือที่เกี่ยวข้องจำนวนหนึ่งในรายงาน Radar ฉบับนี้ได้เลื่อนขั้นจาก “การประเมิน” ไปสู่ “การทดลอง” แล้ว ทำให้เกิดโอกาสมากมายที่องค์กรจะได้สำรวจเครื่องมือต่างๆ อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับเทคโนโลยีก่อนหน้านี้ ไม่ว่าจะเป็นคลาวด์ continuous delivery และ IoT สิ่งที่ควรให้ความสำคัญก็คือ การใช้ Generative AI อย่างมีความรับผิดชอบ รวมถึงวิธีการที่จะนำไปใช้งานร่วมกับกระบวนการอื่นๆ ทั่วทั้งองค์กร

Rachel Laycock ผู้อำนวยการด้านเทคโนโลยีของ Thoughtworks กล่าวว่า “Generative AI กำลังจะผลิกโฉมงานที่ต้องใช้องค์ความรู้ทุกประเภท รวมไปถึงการสร้างและส่งมอบโซลูชั่นด้านซอฟต์แวร์ ทำให้งานเหล่านี้ทำได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ดีขึ้น และมีต้นทุนที่ถูกลง ผ่านการใช้เครื่องมือและเทคนิคต่างๆ ซึ่งถูกขับเคลื่อนด้วย AI เทคโนโลยีที่จะเข้ามาเปลี่ยนแปลงวงการนี้ ได้เปิดโอกาสให้ลูกค้าของเราปฏิวัติระบบการดำเนินงานภายในองค์กร ให้มีประสิทธิภาพทั้งหมดมากขึ้น และยังสามารถขยายนวัตกรรมในวงกว้าง รวมทั้งส่งมอบงานที่สร้างผลลัพธ์ที่ดีและความเปลี่ยนแปลงให้ลูกค้าได้”

เนื้อหาสำคัญในรายงาน Technology Radar ฉบับที่ 29 มีดังนี้

  • การพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มี AI เป็นตัวช่วย: เครื่องมือต่างๆ เช่น Github Copilot, Codeium และ Tabnine ย่อมส่งผลต่อวิธีคิดและวิธีการที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ใช้ในการเขียนโค้ด อย่างไรก็ตาม อีกสิ่งสำคัญที่เราพิจารณาคือ เราจะใช้งาน AI ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่นอกเหนือจากการเขียนโค้ด เช่น การเขียนเรื่องราวของผู้ใช้ ได้อย่างไรบ้าง
  • การวัด Productivity ว่ามีประสิทธิภาพเท่าใด? การวัด productivity ในด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์ไม่ใช่เรื่องใหม่ (Martin Fowler ซึ่งเป็น Chief Scientist ของ Thoughtworks ได้เขียนเกี่ยวกับเรื่องนี้ไว้เมื่อ 20 ปีก่อน) เครื่องมือจำนวนหนึ่ง เช่น DX DevEX 360 ได้ตั้งเป้าปรับปรุงประสบการณ์ของนักพัฒนาซอฟต์แวร์และสนับสนุน productivity ของนักพัฒนา
  • มี LLMs เป็นจำนวนมาก: แม้พื้นที่จะถูกกำหนดด้วยผู้เล่นสำคัญไม่กี่บริษัท เช่น ChatGPT ของ OpenAI, Bard ของ Google และ LLaMA ของ Meta แต่สิ่งที่น่าสนใจเป็นพิเศษก็คือเทรนด์ของ LLMs ที่มีผู้ใช้งานโฮสต์ด้วยตัวเองและเอเจนท์อิสระที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ซึ่งทำให้สามารถปรับแต่งและควบคุมสิ่งที่ GenAI ทำได้มากยิ่งขึ้น
  • การทำงานทางไกลกลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้น : ชัดเจนแล้วว่าการทำงานทางไกลจะยังเกิดขึ้นต่อไป เราได้เห็นเครื่องมือและเทคนิคมากมาย เช่น การทำ event storming ทางไกล ซึ่งแสดงถึงพัฒนาการและการเติบโตของการทำงานในรูปแบบนี้มากยิ่งขึ้น นอกจากนี้ เรายังเริ่มเห็นทีมงานต่างก็มีความคุ้นเคยกับการทำงานทางไกลหรือแบบไฮบริดด้วย

ผู้สนใจสามารถดูข้อมูล Tech Radar แบบ interactive หรือดาวน์โหลดรายงานได้ที่ www.thoughtworks.com/radar  รวมทั้ง macro trends in the tech industry และติดตามข้อมูลข่าวสารของ Thoughtworks ได้ทาง website   Twitter,  LinkedIn และ YouTube

ที่มา: อัลลิสัน แอนด์ พาร์ทเนอร์ส