คำตอบเผยแพร่แล้ว14 แหล่งที่มา
AI Agent เริ่มทำงานจริงในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ แต่ความพร้อมยังตามไม่ทัน
ในสิงคโปร์ นักพัฒนา 83% คาดว่า AI Agent จะรับงานพัฒนาส่วนใหญ่ได้ภายใน 3 ปี แต่มีเพียง 37% ที่มองว่าโค้ดเบสพร้อมสำหรับการทำงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบ อุปสรรคสำคัญต่อการขยายการใช้งานในตลาดที่สำรวจ ได้แก่ ต้นทุน ความซับซ้อนในการเชื่อมระบบ และการขาดแนวทางกำกับดูแล รายงานยังชี้ถึงทักษะที่กำลังสำคัญขึ้น และความกังวลเรื่องความ...
เผยแพร่โดยแก้ไขด้วย GPT-6 Lunaรูปภาพสร้างด้วย GPT Image 2
คำตอบการวิจัย
ประเด็นสำคัญ
- ในสิงคโปร์ นักพัฒนา 83% คาดว่า AI Agent จะรับงานพัฒนาส่วนใหญ่ได้ภายใน 3 ปี แต่มีเพียง 37% ที่มองว่าโค้ดเบสพร้อมสำหรับการทำงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบ
- อุปสรรคสำคัญต่อการขยายการใช้งานในตลาดที่สำรวจ ได้แก่ ต้นทุน ความซับซ้อนในการเชื่อมระบบ และการขาดแนวทางกำกับดูแล
- รายงานยังชี้ถึงทักษะที่กำลังสำคัญขึ้น และความกังวลเรื่องความมั่นคงในอาชีพที่พบในนักพัฒนารุ่นเยาว์มากกว่าผู้บริหารระดับสูง
AI พรอมต์
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does Agoda’s survey of over 800 actively employed software developers and engineering leaders across India, Indonesia, Malaysia, the Ph. Article summary: Agoda’s AI Developer Report 2026 reveals that AI-agent adoption is advancing faster than organisations’ readiness for fully autonomous development: agents are entering real workflows, but human oversight, cost controls, . Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clic
รายงาน AI Developer Report 2026 ของ Agoda สะท้อนช่องว่างระหว่างการเริ่มใช้ AI Agent กับความพร้อมที่จะปล่อยให้ระบบทำงานพัฒนาซอฟต์แวร์ได้เองอย่างเต็มที่ ผลสำรวจนักพัฒนาและผู้นำด้านวิศวกรรมกว่า 800 คนในอินเดีย อินโดนีเซีย มาเลเซีย ฟิลิปปินส์ สิงคโปร์ ไทย และเวียดนาม พบว่า AI Agent เริ่มเข้ามาอยู่ในกระบวนการทำงานจริงแล้ว แต่การอนุมัติโดยมนุษย์ การควบคุมค่าใช้จ่าย และการกำกับดูแลยังมีบทบาทสำคัญ5
17
สิงคโปร์แสดงภาพความต่างนี้ได้ชัดเจน: นักพัฒนามองเห็นความเป็นไปได้ที่ AI Agent จะทำงานได้มากขึ้นในอีก 3 ปี แต่มีจำนวนน้อยกว่ามากที่ระบุว่าโค้ดเบสของตนพร้อมให้ Agent ทำงานได้อย่างอิสระ7
เริ่มใช้งานจริงมากขึ้น แต่ยังไม่ใช่การทำงานโดยไร้คนกำกับ
ในตลาดที่สำรวจ นักพัฒนา 53% ระบุว่าองค์กรมี AI Agent อยู่ในระบบใช้งานจริง หรือใช้ในวงกว้างภายในองค์กร อย่างไรก็ตาม การนำไปใช้ไม่ได้หมายความว่า Agent ทำงานโดยไม่มีคนตรวจสอบ โดยผู้ตอบแบบสำรวจ 79% ระบุว่ายังต้องมีมนุษย์อนุมัติก่อนนำงานขึ้นใช้งานจริง17
ในสิงคโปร์ ผู้ตอบ 58% ระบุว่ามีการใช้ Agent ในบางขั้นตอนของระบบจริง ขณะที่ 45% บอกว่ามีการใช้งานอย่างกว้างขวางในทีม ซึ่งเป็นสัดส่วนการใช้งานในวงกว้างสูงที่สุดในกลุ่มตลาดที่สำรวจ เทียบกับค่าเฉลี่ยระดับภูมิภาคที่ 31%7 ตัวเลขทั้งสองแบบสะท้อนระดับการใช้งานที่ต่างกัน และไม่ได้แปลว่า AI Agent รับช่วงงานพัฒนาซอฟต์แวร์ทั้งหมดแทนคนแล้ว
ความคาดหวังในสิงคโปร์สูงกว่าความพร้อมของโค้ดเบส
นักพัฒนาในสิงคโปร์ 83% คาดว่า AI Agent จะทำงานพัฒนาซอฟต์แวร์ได้เป็นส่วนใหญ่ภายใน 3 ปี แต่มีเพียง 37% ที่มองว่าโค้ดเบสของตนพร้อมเป็นส่วนใหญ่หรือพร้อมเต็มที่สำหรับ Agent ที่ทำงานอัตโนมัติได้อย่างสมบูรณ์7 ช่องว่าง 46 จุดเปอร์เซ็นต์นี้เปรียบเทียบระหว่างความคาดหวังต่ออนาคตกับการประเมินความพร้อมในปัจจุบัน ไม่ใช่หลักฐานว่าการทำงานแบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบเกิดขึ้นได้แล้ว
โจทย์จึงไม่ได้มีแค่การนำเครื่องมือ Agent มาใช้ แต่รวมถึงการเตรียมสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์และกระบวนการทำงานให้รองรับด้วย ทั้งโครงสร้างโค้ด วิธีตรวจสอบความถูกต้อง และขั้นตอนอนุมัติก่อนนำการเปลี่ยนแปลงขึ้นใช้งานจริง7
17
ขยายการใช้งานได้ยาก หากมองแค่ค่าเรียกโมเดล
รายงานระบุอุปสรรคต่อการขยายการใช้ Agent ในตลาดที่สำรวจ ได้แก่ ต้นทุน 28% ความซับซ้อนในการเชื่อมต่อระบบ 24% และการขาดแนวทางกำกับดูแล 19%16
17 ต้นทุนไม่ได้มีแค่ค่าเรียกใช้โมเดลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงงานออกแบบ เชื่อมระบบ ตรวจทาน และยืนยันความถูกต้องของ Agent ก่อนนำไปใช้จริง อิดาน ซัลซ์เบิร์ก (Idan Zalzberg) ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของ Agoda เน้นย้ำถึงภาระงานเหล่านี้ในการสร้างระบบที่เชื่อถือได้
17
ดังนั้น การลดค่าใช้จ่ายของโมเดลเพียงอย่างเดียวอาจไม่ช่วยขจัดอุปสรรคทั้งหมด องค์กรยังต้องคำนึงถึงงานด้านวิศวกรรมและการกำกับดูแลที่ทำให้ Agent ใช้งานร่วมกับกระบวนการเดิมได้อย่างเหมาะสม16
17
ควบคุมการใช้งาน พร้อมเตรียมทักษะใหม่
เมื่อการใช้ AI แพร่หลายขึ้น องค์กรก็ใช้มาตรการจำกัดการใช้งานควบคู่ไปด้วย ในสิงคโปร์ ผู้ตอบแบบสำรวจ 90% ระบุว่ามีข้อจำกัด เช่น โควตาโทเคน เพดานการใช้งาน หรือวงเงินงบประมาณ เทียบกับ 81% ในระดับภูมิภาค16
17 มาตรการเหล่านี้สะท้อนความจำเป็นในการควบคุมค่าใช้จ่ายระหว่างที่องค์กรขยายการใช้ AI
รายงานยังชี้ว่าทักษะด้านสถาปัตยกรรมและการออกแบบระบบ ความเข้าใจด้าน AI และการจัดการประสานงาน AI Agent มีความสำคัญมากขึ้น ส่วนความกังวลเรื่องความมั่นคงในอาชีพแตกต่างกันตามระดับประสบการณ์: นักพัฒนารุ่นเยาว์ 49% แสดงความกังวล เทียบกับประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีและรองประธานฝ่ายวิศวกรรมที่ 17%16
17 ตัวเลขนี้ชี้ว่าการพัฒนาทักษะและการดูแลความกังวลของบุคลากรอาจต้องคำนึงถึงบทบาทและประสบการณ์ที่ต่างกัน
โจทย์ของผู้นำคือขยายการใช้ให้ปลอดภัย
สำหรับผู้ตอบแบบสำรวจในสิงคโปร์ การจัดการความเสี่ยงจาก AI เป็นความท้าทายระยะใกล้ที่สำคัญที่สุดของผู้นำฝ่ายวิศวกรรม โดยมีผู้ระบุประเด็นนี้ 42%7
17 เมื่อพิจารณาร่วมกัน ผลสำรวจชี้ว่าการขยายการใช้ Agent ไม่ได้หมายถึงการเพิ่มจำนวนเครื่องมือเท่านั้น แต่องค์กรยังต้องพัฒนาการกำกับดูแล ความพร้อมของโค้ดเบส วิธีตรวจสอบและอนุมัติงาน รวมถึงทักษะที่จำเป็นต่อการทำงานร่วมกับ Agent
ผลเหล่านี้สะท้อนแนวปฏิบัติและความคาดหวังที่ผู้ตอบแบบสำรวจรายงาน โดยเฉพาะตัวเลขที่คาดว่า Agent จะทำงานพัฒนาซอฟต์แวร์ได้เป็นส่วนใหญ่ภายใน 3 ปี เป็นการคาดการณ์ของผู้ตอบ ไม่ใช่ข้อยืนยันว่าจะเกิดการทำงานอัตโนมัติในระดับนั้นจริง5
7
Studio Global AI
ทำการวิจัยต่อ
หน้านี้รวมคำตอบที่ได้รับการสนับสนุนจากแหล่งที่มาซึ่งคุณสามารถดำเนินการต่อภายใน Studio Global
คนยังถาม
คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "AI Agent เริ่มทำงานจริงในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ แต่ความพร้อมยังตามไม่ทัน" คืออะไร
ในสิงคโปร์ นักพัฒนา 83% คาดว่า AI Agent จะรับงานพัฒนาส่วนใหญ่ได้ภายใน 3 ปี แต่มีเพียง 37% ที่มองว่าโค้ดเบสพร้อมสำหรับการทำงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบ
ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?
ในสิงคโปร์ นักพัฒนา 83% คาดว่า AI Agent จะรับงานพัฒนาส่วนใหญ่ได้ภายใน 3 ปี แต่มีเพียง 37% ที่มองว่าโค้ดเบสพร้อมสำหรับการทำงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบ อุปสรรคสำคัญต่อการขยายการใช้งานในตลาดที่สำรวจ ได้แก่ ต้นทุน ความซับซ้อนในการเชื่อมระบบ และการขาดแนวทางกำกับดูแล
ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?
รายงานยังชี้ถึงทักษะที่กำลังสำคัญขึ้น และความกังวลเรื่องความมั่นคงในอาชีพที่พบในนักพัฒนารุ่นเยาว์มากกว่าผู้บริหารระดับสูง