ได้ยิน feedback แบบเดิมในหลายรูปแบบไม่หยุด “velocity ดีมาก” “ชอบ throughput นะ” “ใช้ AI ได้เก่ง”
มองจากข้างนอกมันดูเหมือนงานเดินเยอะขึ้นจริงๆ code review มากขึ้น แตะ ticket มากขึ้น อัปเดตบ่อยขึ้น เมลเยอะขึ้น งานเยอะขึ้น ดีไซน์เยอะขึ้น AI ทำให้รักษาจังหวะแบบนี้ไว้ได้ง่ายโดยไม่ต้องเจอแรงเสียดทานปกติของการเขียน การคิด หรือแม้แต่การลังเล แต่ลึกลงไปในตัวงาน มีปัญหากลืนไม่เข้าคายไม่ออกที่นับวันยิ่งโตขึ้นเรื่อยๆ
มันมีงาน engineering จริงๆอยู่ ไล่จับ race condition ที่โผล่เฉพาะตอนระบบโหลดหนัก หรือพอรู้ตัวว่าบั๊ก “ง่ายๆ” จริงๆแล้วคือ assumption ในดีไซน์ที่ผิดมาตั้งแต่แรก หรือการตัดสินใจไม่ refactor ระบบทั้งที่มันรกๆ เพราะมันยังทำงานได้และความเสี่ยงไม่คุ้มที่จะแตะ ส่วนนี้แหละที่ AI ไม่ได้ทำให้เร็วขึ้น จะทำงานที่ AI ทำได้แล้วปล่อยให้ metrics ต่ำกว่าวิศวกรคนอื่นมากๆ หรือจะลุยนั่ง prompt ทั้งวัน ปั๊ม code กับดีไซน์ออกมาตลอดเวลา จะหาทางทำให้มันแก้ได้แบบไม่ต้องเขียน code เลย หรือจะใช้ AI สร้าง feature ระบบ ดีไซน์ออกมาเป็นกองพะเนิน ใช่ ผมเองก็ไม่รู้จะทำยังไงเหมือนกัน
แล้วก็มีทุกอย่างที่อยู่รอบๆงานนั้นอีก AI ทำให้การปั๊ม refactor “cleanup” ก้อนใหญ่ที่เปลี่ยนชื่อไฟล์ จัดโมดูลใหม่ให้ code ดูดีขึ้นใน PR เป็นเรื่องง่ายกระจอก หรือเปิด test suite กว้างๆที่ให้ความรู้สึกว่ามี coverage โดยไม่ได้ยิงไปที่ failure mode ที่สำคัญจริง หรือซอยการเปลี่ยนแปลงก้อนเดียวที่ควรอยู่ด้วยกันออกเป็น PR ย่อยสิบอันให้กราฟ activity ดูสุขภาพดีขึ้น แม้แต่ documentation ก็โดนลากเข้ามาในเกมนี้ ขัดเกลามาอย่างดี ยาวเหยียด อ่านลื่น... แต่ไม่มีใครอ่านอีกแล้ว เพราะ noise มันเยอะเกินไป เรา prompt AI ให้ generate ดีไซน์ แล้ว reviewer ของเราก็ prompt AI ให้สรุปและรีวิวให้ ฝ่ายบริหารก็ดูจะชอบกันมาก
พฤติกรรมของ engineering ปรับตามไปหา KPI ที่มันนับ commit ย่อยๆมากขึ้น เศษ PR มากขึ้น โน้ตทำนอง “AI ช่วยผม generate อันนี้” มากขึ้นเพื่อส่งสัญญาณว่าเล่นตาม workflow ที่เขาคาดหวัง แม้ตัวงานจริงจะยังเป็นส่วนที่ช้า debug คิดวิเคราะห์ ปฏิเสธการเปลี่ยนที่ไม่จำเป็น มันก็ยิ่งต้องเอาไปห่อด้วย artifact ที่ดูเหมือนมี momentum เราทุกคนก็อยากรักษางานตัวเองไว้
ส่วนที่กระอักกระอ่วนคือ AI ไม่ได้แค่เพิ่ม productivity แต่มันลดต้นทุนของการผลิตหลักฐานที่ดูน่าเชื่อว่ามี productivity ลงด้วย แล้วพอมันทำได้ง่าย มันก็เริ่มแย่งที่กับคำถามที่ตอบยากกว่า ว่าไอ้ที่ทำมาทั้งหมดนั้นมันมีความหมายอะไรจริงๆบ้างไหม