ทันเอไอ

งานวิจัยชี้ AI coding agents สร้างโค้ดเพิ่มขึ้น แต่ซอฟต์แวร์เสร็จจริงไม่ขยับ ติดคอขวดตรวจสอบ

ผลศึกษาจากบริษัทซอฟต์แวร์กว่า 700 แห่งชี้ เครื่องมือ AI ช่วยเพิ่มปริมาณโค้ด แต่ขั้นตอนการตรวจสอบโดยมนุษย์กลับกลายเป็นคอขวดใหม่

งานวิจัยล่าสุดจากนักวิจัยมหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด ได้แก่ ฟิโอนา เฉิน (Fiona Chen) และ เจมส์ สแตรตตัน (James Stratton) ร่วมกับแพลตฟอร์ม Jellyfish ได้ทำการวิเคราะห์ข้อมูลเหตุการณ์การทำงานกว่า 300 ล้านรายการ จากบริษัทซอฟต์แวร์มากกว่า 700 แห่ง ระหว่างปี 2021 ถึงเดือนมีนาคม 2026 เพื่อประเมินผลกระทบของการใช้ระบบปัญญาประดิษฐ์ในการเขียนโค้ด (AI coding agents)

ผลการศึกษาพบว่าการใช้งานเครื่องมือดังกล่าวช่วยเพิ่มปริมาณงานด้านการเขียนโค้ดอย่างเห็นได้ชัด โดยทำให้บรรทัดของโค้ด (Lines of Code) เพิ่มขึ้นประมาณ 30%, จำนวนการบันทึกโค้ดเข้าคลังแสง (Commit) เพิ่มขึ้น 20% และการส่งคำขอแก้ไขโค้ด (Pull Request) เพิ่มขึ้น 23%

อย่างไรก็ตาม แม้ปริมาณตัวอักษรและชุดคำสั่งจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แต่กลับไม่ได้ส่งผลให้เกิดการส่งมอบซอฟต์แวร์ที่เสร็จสมบูรณ์ ซึ่งวัดจากการปิดงานในระบบติดตามงานอย่าง Jira เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ สาเหตุหลักมาจากกระบวนการตรวจสอบโค้ดโดยมนุษย์ (Human Code Review) ที่กลายเป็นคอขวด โดยพบว่าเวลาในการตรวจสอบนานขึ้นถึง 49% และต้องใช้จำนวนคนในการตรวจสอบเพิ่มขึ้น 14% เพื่อจัดการกับปริมาณงานและแก้ไขโค้ดที่ถูกส่งเข้ามาจำนวนมาก