แนวคิด “AI as a Quality Partner” มุ่งเน้นการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้เป็น ผู้ช่วยด้านคุณภาพ ในการปฏิบัติงาน โดยทำงานร่วมกับมนุษย์เพื่อยกระดับประสิทธิภาพ ความถูกต้อง และความสม่ำเสมอของงาน แทนการใช้ AI เพื่อทดแทนบทบาทบุคลากร แนวคิดนี้ช่วยสนับสนุนการตัดสินใจบนฐานข้อมูลจริง ลดภาระงานซ้ำซ้อน และเพิ่มคุณภาพของผลลัพธ์อย่างเป็นระบบ การประยุกต์ใช้ AI ในลักษณะดังกล่าวช่วยให้การดำเนินงานมีมาตรฐานเดียวกัน ลดความคลาดเคลื่อนจากปัจจัยมนุษย์ และเปิดโอกาสให้บุคลากรสามารถมุ่งเน้นงานที่ต้องใช้การคิดวิเคราะห์ การออกแบบ และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์มากขึ้น นอกจากนี้ ยังส่งเสริมการเรียนรู้และพัฒนาทักษะของบุคลากรให้สามารถใช้เทคโนโลยีอย่างมีวิจารณญาณ พร้อมรองรับการเปลี่ยนแปลงในยุคดิจิทัล โดยสรุป แนวคิด AI as a Quality Partner เป็นกลไกสำคัญในการพัฒนาคุณภาพการทำงานและการบริหารจัดการองค์กร ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน สร้างความโปร่งใสในการตัดสินใจ และเสริมความพร้อมขององค์กรต่อการเปลี่ยนแปลงอย่างยั่งยืน

AI กับการเป็น “Quality Partner” ในบริบทโลกดิจิทัล

ในงาน National Coding Day 2026 มีหัวข้อสำคัญที่ได้รับความสนใจอย่างมากคือ “AI as a Quality Partner” ซึ่งชี้ให้เห็นว่า AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือที่ช่วยอำนวยความสะดวก แต่สามารถเป็น คู่มือด้านคุณภาพ ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในงานและกระบวนการต่าง ๆ ได้อย่างมีระบบและมีคุณภาพสูง โดยไม่เข้ามาแทนที่บทบาทของมนุษย์ แต่ทำงานร่วมกับมนุษย์เพื่อให้เกิด Human-AI Collaboration ที่มีประสิทธิผลสูงสุด แนวคิดหลักของบทความและการบรรยายในงานคือการยอมรับว่า AI จะเข้ามามีบทบาทในทุกสาขา โดยเฉพาะงานที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนา ซอฟต์แวร์ คุณภาพ และการประกันคุณภาพ ทำให้องค์กรและบุคลากรต้องปรับตัว เพื่อนำ AI มาเป็น “คุณภาพคู่คิด (Quality Partner)” แทนที่จะมองมันเป็น “ตัวทดแทน”

สาระสำคัญของแนวคิด “AI as a Quality Partner”

1. AI ช่วยเพิ่มคุณภาพ (Quality) ไม่ใช่เข้ามาแทนที่คน

AI สามารถช่วยในการตรวจสอบคุณภาพของงาน วิเคราะห์ความผิดพลาด ปรับปรุง Process และเสนอแนะการตัดสินใจในงานที่ต้องใช้ความแม่นยำสูง เช่น ตรวจสอบโค้ด ทดสอบระบบ วิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมาก หรือเรียนรู้ Pattern ของปัญหาที่เกิดซ้ำ ๆ เพื่อป้องกันการเกิดซ้ำในอนาคต แต่ไม่ได้เข้ามาแทนที่บทบาทมนุษย์ในการกำหนดมาตรฐานคุณภาพ หรือคิดเชิงนโยบาย การออกแบบเชิงระบบ หรือการตัดสินใจที่ต้องมี Judgment สูง

หลักการทำงานร่วมกัน:

AI ช่วย วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อยกระดับมาตรฐานคุณภาพ

มนุษย์ยังคงทำหน้าที่ กำหนดมาตรฐานคุณภาพและสิ่งที่ AI ควรขึ้นอยู่กับบริบทของงานและเป้าหมายองค์กร

2. กระบวนการ Quality ต้องมี Human-in-the-Loop อย่างชัดเจน

AI จะมีประโยชน์สูงสุดเมื่อมี มนุษย์คอยตรวจสอบ หรือควบคุมขั้นตอนการทำงานของ AI อยู่เสมอ การทำ Quality Control แบบอัตโนมัติด้วย AI อาจสร้างผลลัพธ์ที่ “ผิดพลาดแต่ดูสมเหตุสมผล” จึงต้องมีการตั้ง กลไกการตรวจสอบของมนุษย์ เช่น:

• Human-in-the-Loop (HITL) ในทุกกระบวนการสำคัญ
• ตั้งเกณฑ์ Threshold และ KPI เพื่อประเมินผลลัพธ์ของ AI
• มีการตรวจประเมินคุณภาพที่มาจากมนุษย์ร่วมกับ AI เพื่อให้เกิดความสอดคล้องระหว่างเป้าหมายงานกับ Output ของ AI

จุดสำคัญ คือ AI ทำหน้าที่ช่วยวิเคราะห์และเสนอทางเลือก โดยมนุษย์ทำหน้าที่ ตัดสินใจและกำหนดแนวปฏิบัติที่เหมาะสมกับบริบท

3. AI ช่วยยกระดับผลิตภาพ (Productivity) ของทีม

เมื่อ AI ถูกนำมาใช้เป็น “คู่คิดด้านคุณภาพ” แทนที่การทำงานแบบซ้ำซ้อนหรือการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเอง ทำให้ทีมมีเวลามากขึ้นสำหรับงานที่ต้องคิดเชิงลึก เช่น

• วิเคราะห์ Requirement ระดับสูง
• ปรับปรุงกระบวนการทำงาน
• ออกแบบ Solution ใหม่ ๆ
• พัฒนาทักษะมนุษย์เอง

การใช้ AI เพื่อช่วยตรวจสอบโค้ด วิเคราะห์ Test Coverage หรือสร้าง Proposal เริ่มต้นช่วยให้ทีมมุ่งเน้นงานที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์มากขึ้น