AI · 13 October 2026
AI เพิ่มประสิทธิภาพวิศวกรซอฟต์แวร์ได้ถึง 32.6% จากงานวิจัย NBER
งานวิจัยของ NBER ประเมินว่า AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของวิศวกรซอฟต์แวร์ได้ถึง 32.6% โดยใช้วิธีวิเคราะห์ราคาหุ้นบริษัทเทคโนโลยีแทนการสำรวจนักพัฒนาโดยตรง
สิ่งที่เกิดขึ้น
งานวิจัยฉบับใหม่ของ National Bureau of Economic Research (NBER) ประเมินว่าเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ (AI) ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของวิศวกรซอฟต์แวร์ได้ถึง 32.6% โดยสิ่งที่น่าสนใจคือทีมวิจัยไม่ได้ใช้วิธีสำรวจความคิดเห็นนักพัฒนาโดยตรง แต่เลือกวิเคราะห์ความเคลื่อนไหวของราคาหุ้นบริษัทเทคโนโลยีเพื่ออนุมานผลกระทบเชิงผลิตภาพที่เกิดจากการนำ AI มาใช้ในงานพัฒนาซอฟต์แวร์
รายงานจาก Computerworld และ InfoWorld ระบุตรงกันว่า วิธีการทางอ้อมนี้ถือเป็นแนวทางใหม่ในการวัดผลกระทบของ AI ต่อผลิตภาพแรงงานในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี ซึ่งต่างจากงานวิจัยก่อนหน้าที่มักอาศัยแบบสอบถามหรือการประเมินตนเองของนักพัฒนาเป็นหลัก
เหตุใดเรื่องนี้จึงสำคัญ
ตัวเลขนี้เพิ่มน้ำหนักให้กับข้อถกเถียงเรื่องผลตอบแทนทางเศรษฐกิจของการลงทุนใน AI โดยเฉพาะในสายงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ซึ่งเป็นหนึ่งในกลุ่มแรก ๆ ที่นำเครื่องมือ AI อย่างผู้ช่วยเขียนโค้ด (AI coding assistants) มาใช้อย่างแพร่หลาย สำหรับผู้บริหารสายเทคโนโลยีและทรานส์ฟอร์เมชันดิจิทัล ตัวเลขนี้อาจถูกนำไปใช้ประกอบการตัดสินใจลงทุนเพิ่มเติมในเครื่องมือ AI สำหรับทีมพัฒนา หรือใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงในการวางแผนกำลังคนและงบประมาณด้านเทคโนโลยี
ในอีกมุมหนึ่ง วิธีวัดผลที่อาศัยราคาหุ้นแทนการสำรวจพนักงานโดยตรง สะท้อนความท้าทายเชิงระเบียบวิธีที่องค์กรต่าง ๆ เผชิญอยู่ นั่นคือการหาหลักฐานที่น่าเชื่อถือและวัดได้จริงว่า AI ส่งผลต่อผลิตภาพของพนักงานอย่างไร ซึ่งเป็นประเด็นที่ยังไม่มีมาตรฐานกลางที่ยอมรับร่วมกันในอุตสาหกรรม
ตัวเลขสำคัญ
- 32.6% คือระดับการเพิ่มขึ้นของประสิทธิภาพการทำงานของวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ประเมินโดยงานวิจัยของ NBER ซึ่งอนุมานจากความเคลื่อนไหวของราคาหุ้นบริษัทเทคโนโลยี แทนการสำรวจนักพัฒนาโดยตรง
มุมมองจาก Renascence
ตัวเลข 32.6% ฟังดูน่าประทับใจ แต่คำถามที่สำคัญกว่าคือ "วัดอะไรกันแน่" เพราะการใช้ราคาหุ้นเป็นตัวแทนของผลิตภาพจริงในระดับบุคคลหรือทีมงาน มีข้อจำกัดที่องค์กรควรตระหนักก่อนนำไปอ้างอิงเพื่อวางนโยบายภายใน
สิ่งที่หลายองค์กรมักมองข้ามคือ ตัวเลขผลิตภาพระดับมหภาคแบบนี้บอกเพียงทิศทางโดยรวม ไม่ได้บอกว่า AI ช่วยพนักงานแต่ละคนอย่างไร หรือสร้างภาระงานแฝง เช่น การตรวจสอบโค้ดที่ AI สร้างขึ้น มากน้อยเพียงใด หลักการเชิงพฤติกรรมที่สำคัญคือ "สิ่งที่วัดได้ง่ายไม่เสมอไปว่าสำคัญที่สุด" องค์กรที่ให้ความสำคัญกับประสบการณ์พนักงานควรเสริมตัวเลขเชิงการเงินด้วยการวัดผลเชิงคุณภาพ เช่น ความพึงพอใจของนักพัฒนา เวลาที่ใช้แก้ปัญหา หรืออัตราความผิดพลาดที่เกิดขึ้นหลังนำ AI มาใช้ เพื่อให้เห็นภาพผลกระทบที่แท้จริงและออกแบบการนำ AI มาใช้ได้อย่างยั่งยืนกว่าการไล่ตามตัวเลขเดียว
Sources
This briefing was written by our Newsdesk, synthesising reporting from the outlets below. Follow the links for the original coverage.
FAQ
Questions we get on this topic
More in AI
Stay ahead of CX
Get the signal, not the noise.
The stories shaping customer experience — plus the Journal and Experience Loom — in your inbox.