ทิศทางสร้างแอปด้วย AI ในปี 2025 ใช้ AI ช่วยสร้างแอปทุกขั้นตอนตั้งแต่ต้นชนปลาย

ทิศทางสร้างแอปด้วย AI ในปี 2025 ใช้ AI ช่วยสร้างแอปทุกขั้นตอนตั้งแต่ต้นชนปลาย

คำนำ

ในระยะสองปีที่ผ่านมา การใช้ AI เพื่อช่วยเขียนโค้ด เป็นเรื่องธรรมดาที่ใคร ๆ ก็ทำกัน แต่การพัฒนาซอฟต์แวร์ไม่ได้มีแค่การเขียนโค้ด มันประกอบด้วยขั้นตอนต่าง ๆ 6 ขั้นตอน ได้แก่ Discovery (ค้นหาความต้องการ) Design (ออกแบบ) Development (พัฒนา) Testing & QA  (ตรวจสอบและควบคุณคุณภาพ) Release (ปล่อยออกให้ใช้งาน) Maintenance (บำรุงรักษา)

ในปี 2025 นักพัฒนาฯ ที่จะอยู่รอด จำเป็นต้องคล่องการนำ AI มาใช้ช่วยงานพัฒนาฯ ไม่เพียงในขั้นตอนใดขั้นตอนหนึ่ง แต่ต้องทำอย่างครบถ้วนทุกขั้นตอน ตั้งแต่ต้นน้ำไปจนถึงปลายน้ำ บทความนี้ 9Expert team ขอเสนอวิธีและเครื่องมือต่าง ๆ เพื่อนำ AI มาใช้ในทุกขั้นตอนของการพัฒนาแอป ตั้งแต่เริ่มเก็บ requirement ไปจนถึงขั้นตอนบำรุงรักษา เพื่อเพิ่มความรวดเร็วและประสิทธิภาพในการสร้างแอปอย่างทันสมัยในปี 2025

ทำไมต้องเข้าใจขั้นตอนพัฒนาซอฟต์แวร์

เพราะการเข้าใจวงจรชีวิตแอป จะช่วยให้กระบวนการพัฒนาเป็นไปอย่างมีระบบ มีประสิทธิภาพ ลดความเสี่ยง ไม่ว่าจะเป็นโครงการเล็ก ๆ หรือโครงการขนาดใหญ่ การทำตามขั้นตอนจะช่วยให้ทีมทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่นและส่งมอบผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพตรงตามความต้องการของลูกค้า การเข้าใจขั้นตอนพัฒนาซอฟต์แวร์มีผลดีต่าง ๆ ดังนี้

• ลดความเสี่ยงและข้อผิดพลาด

  • การวางแผนที่ดีตั้งแต่เริ่มต้นช่วยให้ทีมสามารถระบุและจัดการกับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้ เช่น ปัญหาเชิงเทคนิค งบประมาณ หรือระยะเวลา เมื่อวางแผนและทดสอบอย่างเป็นระบบ โอกาสเกิดข้อผิดพลาดในภายหลังจะลดลงมาก

• เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน

  • ช่วยให้แต่ละขั้นตอนมีวัตถุประสงค์ที่ชัดเจน ตั้งแต่การรวบรวมความต้องการ การออกแบบ การเขียนโค้ด การทดสอบ ไปจนถึงการบำรุงรักษา ทำให้ทีมรู้ว่าต้องทำอะไรและเมื่อไหร่ ช่วยให้การทำงานไม่สะเปะสะปะ ใช้ทรัพยากร (เช่น เวลา) ได้อย่างคุ้มค่า

• ตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้า

  • เริ่มต้นจากทำความเข้าใจความต้องการของลูกค้าอย่างละเอียด ในขั้นตอนวิเคราะห์ความต้องการ จะช่วยให้มั่นใจได้ว่าแอปที่จะสร้างตรงกับสิ่งที่ลูกค้าต้องการจริง ๆ ซึ่งช่วยลดการแก้ไขงานในภายหลัง เพิ่มความพึงพอใจให้กับลูกค้า

• ช่วยให้การสื่อสารดีขึ้น

  • การมีขั้นตอนที่ชัดเจนเหมือนมีแผนที่ที่ทุกคนใช้ร่วมกัน ทำให้การสื่อสารระหว่างผู้มีส่วนเกี่ยวข้อง (เข่น นักพัฒนา ผู้จัดการโครงการ นักออกแบบ และลูกค้า) เป็นไปอย่างมีทิศทาง ทุกคนเข้าใจเป้าหมายและสถานะของโครงการได้ถูกต้อง

หาความต้องการ (Discovery)

สิ่งแรกที่ต้องทำคือการค้นหาความต้องการของลูกค้า มันเป็นขั้นตอนสำคัญที่สุดของวงจรชีวิตซอฟต์แวร์ เพราะเป็นช่วงที่เรากำหนดว่า “จะสร้างอะไร” และ “สร้างเพื่อใคร” หากขั้นตอนนี้ผิด จะเหมือนติดกระดุมเม็ดแรกผิดรังดุม มีผลให้ติดเม็ดต่อ ๆ ไปผิดทั้งหมด การนำเครื่องมือ AI มาใช้ในขั้นตอนนี้จะช่วยเพิ่มพลังการวิเคราะห์ความเข้าใจ และการตัดสินใจได้อย่างมหาศาล
 

• การใช้ AI ในขั้นตอนหาความต้องการมีประโยชน์อย่างไร

• วิเคราะห์ความต้องการของผู้ใช้

• วิเคราะห์ตลาดและคู่แข่ง

• จัดลำดับความสำคัญของฟีเจอร์

• สร้างแบบจำลองผู้ใช้และขั้นตอนปฏิสัมพันธ์

• การสรุปและจัดทำเอกสาร Requirement

• เครื่องมือ AI ที่นิยมใช้ในขั้นตอน Discovery

• การใช้ AI ในขั้นตอนออกแบบมีประโยชน์อย่างไร

• การออกแบบ UI/UX

• สถาปัตยกรรมและแบบจำลอง

• เครื่องมือ AI ที่นิยมใช้ในขั้นตอนออกแบบ

• พัฒนา (Development)

การพัฒนาและเขียนโค้ดเป็นขั้นตอนที่ทีมพัฒนาฯ จะเริ่มเขียนโค้ดตามเอกสารการออกแบบ นักพัฒนาฯ จะใช้ภาษาโปรแกรมที่เหมาะสมและเครื่องมือที่จำเป็น เพื่อสร้างส่วนประกอบต่าง ๆ ของแอปให้ใช้งานได้จริง ขั้นตอนนี้เป็นขั้นตอนที่ใช้เวลามากที่สุดในวงจรชีวิตของการพัฒนาซอฟต์แวร์

เราสามารถใช้ AI เพื่อลดเวลาในขั้นตอนนี้ได้ และคนโค้ดส่วนใหญ่กำลังทำอยู่ ยกตัวอย่างเช่น ให้ AI สร้างโค้ดบางส่วนหรือแม้แต่ทั้งฟังก์ชัน ได้จากคำพูดอธิบายในภาษาธรรมดา ลดเวลาในการเขียนโค้ดซ้ำซากหรือโค้ดพื้นฐาน AI จะช่วยแนะนำโค้ดที่เหมาะสมตามบริบทที่เรากำลังเขียนอยู่ ทำให้ไม่ต้องจำโค้ดหรือ Syntax ช่วยลดข้อผิดพลาดที่เกิดจากการป้อนพิมพ์

AI สามารถวิเคราะห์โค้ดเพื่อหาจุดบกพร่องหรือช่องโหว่ด้านความปลอดภัยได้เร็วกว่าการตรวจสอบด้วยมือ และยังแนะนำวิธีแก้ไขให้ได้ด้วย เครื่องมือ AI บางตัวสามารถแปลงภาพดีไซน์ UI/UX ที่นักออกแบบสร้างขึ้น (เช่น ไฟล์จาก Figma) ให้กลายเป็นโค้ดได้เลย ช่วยให้การร่วมงานระหว่างนักออกแบบและนักเขียนโค้ดเป็นไปโดยราบรื่นและรวดเร็ว

การใช้ AI ในขั้นตอนพัฒนามีประโยชน์อย่างไร

มีประโยชน์หลายอย่าง เพราะ AI ช่วยให้กระบวนการทำงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น ลดข้อผิดพลาด และช่วยให้นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่งานซับซ้อนและสร้างสรรค์มากขึ้นได้ เช่น AI สามารถช่วยสร้างโค้ดส่วนต่างๆ ได้โดยอัตโนมัติ เช่น การช่วยใส่โค้ดส่วนหัวที่ซ้ำซาก การเติมโค้ด และการแปลงภาษาธรรมชาติให้เป็นโค้ด ช่วยลดเวลาในการเขียนโค้ดซ้ำๆ

AI สามารถวิเคราะห์โค้ดเพื่อหาข้อผิดพลาด ช่องโหว่ด้านความปลอดภัย และปัญหาเรื่องประสิทธิภาพได้เร็วกว่าการตรวจสอบด้วยมือ นอกจากนี้ AI บางตัวยังสามารถแนะนำวิธีแก้ไขข้อผิดพลาดหรือแม้กระทั่งแก้ไขโค้ดให้ถูกต้องได้โดยอัตโนมัติ ช่วยให้แอปมีคุณภาพสูงขึ้นและมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากโครงการเดิมที่ผ่านมา เพื่อคาดการณ์ระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับแต่ละงาน จัดสรรทรัพยากรและระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น ช่วยให้ผู้จัดการโครงการสามารถวางแผนได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น และสามารถแก้ไขปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้ทันท่วงที

AI สามารถวิเคราะห์โค้ดและสร้างเอกสารประกอบต่างๆ เช่น คู่มือการใช้งาน เอกสาร API หรือ release notes ได้โดยอัตโนมัติ ช่วยให้นักพัฒนามีเวลาเพิ่มขึ้นสำหรับมุ่งเน้นงานที่สำคัญกว่า AI สามารถวิเคราะห์โค้ดและแนะนำวิธีปรับปรุงประสิทธิภาพ เช่น การปรับปรุงอัลกอริทึมหรือการจัดการหน่วยความจำ สิ่งนี้ช่วยให้แอปทำงานเร็วขึ้น ใช้ทรัพยากรลดลง

• เครื่องมือ AI ที่นิยมใช้ในขั้นตอน Development

เครื่องมือ AI สำหรับช่วยงานขั้นตอนพัฒนาและเขียนโค้ดมีเป็นจำนวนมาก แบ่งออกเป็นกลุ่ม ๆ ได้ดังนี้

• ตัวช่วยเขียนโค้ด

เครื่องมือเหล่านี้จะช่วยเติมเต็มโค้ดให้โดยอัตโนมัติ และสามารถสร้างฟังก์ชันหรือบล็อกโค้ดทั้งหมดได้จากคำอธิบายภาษาธรรมชาติ ยกตัวอย่างเช่น GitHub Copilot เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับความนิยมมากที่สุด มันถูกพัฒนาร่วมกับ OpenAI เรียนรู้จากคลังโค้ดจำนวนมหาศาลบน GitHub เพื่อแนะนำโค้ดแบบเรียลไทม์ และสามารถสร้างฟังก์ชันหรือทั้งซอร์สไฟล์ได้ Gemini Code Assist เป็นผู้ช่วยเขียนโค้ดของ Google ที่ผสานพลังของแบบจำลอง Gemini เข้ากับ IDE ยอดนิยม ช่วยแนะนำโค้ด สร้างโค้ดทั้งฟังก์ชัน และตอบคำถามเกี่ยวกับโค้ด Tabnine เป็น AI เติมเต็มโค้ดโดยเรียนรู้จากโค้ดในโครงการเรา ทำให้ได้คำแนะนำที่แม่นยำสูง Replit A ผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ทำงานบนเบราว์เซอร์ ช่วยเติมเต็มโค้ด ค้นหา bug และแนะนำวิธีการแก้ไขได้อย่างรวดเร็ว

• เครื่องมือ Refactoring และปรับปรุงคุณภาพโค้ด

เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับโครงสร้างโค้ดให้สะอาดขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ยกตัวอย่างเช่น Qodo (เดิมชื่อ Codium) วิเคราะห์โค้ดหาช่องโหว่ความปลอดภัยและเสนอการปรับปรุงโค้ดโดยละเอียด รวมถึงการสร้าง Unit Test, CodeScene ACE สามารถแก้ไข Technical Debt (ผลลัพธ์จากการตัดสินใจเลือกวิธีแก้ปัญหาแบบรีบด่วน แทนที่จะเลือกวิธีที่ถูกต้องและมีคุณภาพ) ในโค้ดให้โดยอัตโนมัติ CodePal เครื่องมือออนไลน์ที่ช่วยทำ Refactor โค้ด แปลงโค้ดจากภาษาหนึ่งไปอีกภาษาหนึ่ง หรือแม้กระทั่งช่วยอธิบายการทำงานของโค้ดให้เข้าใจได้ง่ายขึ้น

• เครื่องมือสำหรับการทดสอบและการ Debug

เครื่องมือ AI ที่ช่วยลดภาระในการทดสอบและค้นหาข้อผิดพลาดมีมาก ยกตัวอย่างเช่น Testify สร้าง Test Case จาก คำให้การของผู้ใช้ เพื่อให้ครอบคลุมการทดสอบได้มากขึ้นและเร็วขึ้น TraceRoot AI ค้นหาและแก้ไข bug ตอน Production ได้โดยอัตโนมัติ Sentry ใช้ Machine Learning ตรวจจับข้อผิดพลาดในแอปแบบเรียลไทม์ และแจ้งเตือนพร้อมข้อมูลที่ช่วยให้แก้ไขปัญหาได้ง่ายขึ้น

• เครื่องมือสำหรับ CLI และ Shell

เครื่องมือที่ช่วยให้การทำงานใน Command Line ง่ายขึ้นมีมาก ยกตัวอย่างเช่น Warp เป็น terminal ยุคใหม่ที่ใช้ AI เพื่อช่วยแนะนำคำสั่ง อธิบายคำสั่ง และช่วยการทำงานร่วมกับทีมได้อย่างมีประสิทธิภาพ GitFluence เครื่องมือออนไลน์ที่สามารถสร้างคำสั่ง Git ที่ซับซ้อนโดยเราแค่พูดคำอธิบายเป็นภาษาธรรมชาติ

• การใช้ AI ในขั้นตอนทดสอบและคุมคุณภาพมีประโยชน์อย่างไร

มีประโยชน์อย่างมากเพราะช่วยให้กระบวนการมีประสิทธิภาพมากขึ้น แม่นยำมากขึ้น และรวดเร็วยิ่งขึ้น ยกตัวอย่างเช่น AI สามารถวิเคราะห์โค้ดและพฤติกรรมของแอปเพื่อสร้าง test cases ที่เหมาะได้โดยอัตโนมัติ AI สามารถวิเคราะห์โค้ดเพื่อ ตรวจจับข้อบกพร่องที่ซ่อนอยู่ AI สามารถระบุสาเหตุที่แท้จริงของข้อผิดพลาดได้อย่างรวดเร็ว ทำให้ทีมพัฒนาแก้ไขปัญหาได้ตรงจุดมากขึ้น AI สามารถจำลองพฤติกรรมของผู้ใช้ เพื่อทดสอบ UI และ UX ได้อย่างชาญฉลาด มันสามารถทดสอบการทำงานของปุ่ม การนำทาง และการตอบสนองของหน้าจอ ในหลายสถานการณ์และหลากอุปกรณ์ ได้อย่างอัตโนมัติ ช่วยให้มั่นใจได้ว่าแอปใช้งานง่ายและทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบนทุกฮาร์ดแวร์และแพลตฟอร์ม

AI สามารถช่วยจำลองภาระงาน (load balance) และวิเคราะห์ประสิทธิภาพของระบบภายใต้สภาวะที่มีผู้ใช้งานจำนวนมาก มันสามารถคาดการณ์ได้ว่าระบบจะรับมือกับการใช้งานที่เพิ่มขึ้นในอนาคตได้อย่างไร และแนะนำการปรับปรุงที่จำเป็นเพื่อป้องกันปัญหาคอขวดที่อาจเกิดขึ้น AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากโค้ด รายงานข้อบกพร่องและประวัติการแก้ไข เพื่อประเมินความน่าเชื่อถือของแอปและคาดการณ์ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้  ซึ่งช่วยให้ทีมสามารถจัดลำดับความสำคัญของงานทดสอบและแก้ไขได้ดีขึ้น

• สร้าง Test Case อัตโนมัติ

ใช้ AI วิเคราะห์ requirement หรือโค้ดเพื่อสร้าง Test case ที่ครอบคลุม Edge Cases (กรณีชายขอบ สถานการณ์หรืออินพุตที่อยู่นอกเหนือจากค่าปกติที่ระบบคาดหวัง หรืออยู่ในย่างสุดโต่งที่ระบบจะรับมือได้ ซึ่งมักจะเป็นจุดที่ระบบมีโอกาสผิดพลาดหรือทำงานไม่ถูกต้องได้ง่าย)  ลดเวลาในการเขียน Test case ด้วยการใช้ NLP และ Machine Learning ตัวอย่างเช่น ใช้ AI วิเคราะห์ user story แล้วสร้าง Unit test หรือ Integration test อัตโนมัติ

• ตรวจจับ bug ด้วย AI

AI วิเคราะห์พฤติกรรมของระบบและ log เพื่อหาความผิดปกติ แจ้งเตือน bug ที่ตรวจพบด้วยวิธีปกติได้ยาก ตัวอย่างเช่น  AI ตรวจพบว่าเวลาตอบสนองของ API เพิ่มขึ้นผิดปกติในบางสภาวะ

• ทดสอบอัตโนมัติ

ใช้ AI ควบคุมการทดสอบ UI โดยเรียนรู้จากการคลิกและการใช้งานจริง ลดการพึ่งพา script ที่เขียนด้วยมือ เช่น Selenium เป็นเครื่องมือโอเพ่นซอร์สที่ใช้ทดสอบเว็บแอปโดยอัตโนมัติ สามารถควบคุมเบราว์เซอร์ให้ทำงานได้เหมือนมีคนกำลังใช้งานอยู่จริง ๆ  คลิกปุ่ม กรอกฟอร์ม หรือเปลี่ยนหน้าเว็บ เพื่อตรวจสอบว่าแอปทำงานถูกต้องหรือไม่ในสถานการณ์ต่าง ๆ  จึ่งช่วยลดเวลาทดสอบเว็บแอปได้มาก

• วิเคราะห์ผลการทดสอบ

ใช้ AI ช่วยจัดลำดับความสำคัญของ bug ตามผลกระทบ วิเคราะห์ test coverage (การวัดว่า test cases ที่เราเขียน ครอบคลุมดีแค่ไหน แสดงผลเป็นเปอร์เซ็นต์ เช่น 80%, 90%, หรือ 100% ของโค้ดได้ถูกทดสอบ) แนะนำจุดที่ควรเพิ่มการทดสอบ ยกตัวอย่างเช่น AI แนะนำว่า module A มี test coverage ต่ำและมีความเสี่ยงสูง ควรปรับปรุง test cases ของโมดูลนี้

• ทดสอบความปลอดภัยด้วย AI

ใช้ AI วิเคราะห์ช่องโหว่จากโค้ดหรือพฤติกรรมของระบบ ตรวจจับการโจมตีแบบ SQL injection, XSS หรือการเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต ยกตัวอย่างเช่น AI วิเคราะห์ log แล้วแจ้งเตือนว่าเกิดการพยายามล็อกอินแบบ brute-force

• เรียนรู้และปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

AI เรียนรู้จากผลการทดสอบในอดีตเพื่อปรับปรุงกลยุทธ์การทดสอบครั้งต่อไป ใช้อัลกอริทึมแบบ Reinforcement learning เพื่อปรับปรุง test flow ลด false positives

• ตัวอย่างเครื่องมือ AI ที่นิยมใช้ในขั้นตอนทดสอบและประกันคุณภาพ

Testim โดย Tricentis สร้างและรันการทดสอบ UI อัตโนมัติ สามารถเรียนรู้จากพฤติกรรมของผู้ใช้ และปรับเปลี่ยนสคริปต์การทดสอบได้เองเมื่อเปลี่ยนแปลง UI ทำให้ลดภาระในการบำรุงรักษาสคริปต์ mabl เป็นแพลตฟอร์มทดสอบอัตโนมัติที่ช่วยให้ทีม QA สร้างและเรียกใช้การทดสอบ UI, API และการทดสอบประสิทธิภาพได้อย่างรวดเร็ว Apidog ช่วยการออกแบบ ดีบัก และทดสอบ API ช่วยให้ทีมพัฒนาและ QA สร้างการทดสอบ API ที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดาย TestRigor เป็นเครื่องมือทดสอบแบบ No-Code Testing ผู้ทดสอบสามารถสร้างสคริปต์การทดสอบด้วยภาษาธรรมชาติ โดยไม่ต้องเขียนโค้ด TestSprite ช่วยให้กระบวนการทดสอบซอฟต์แวร์ทั้งส่วนหน้าบ้านและหลังบ้านเป็นไปโดยอัตโนมัติอย่างเต็มรูปแบบ ตั้งแต่การสร้างแผนการทดสอบไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อบกพร่อง Diffblue Cover สร้าง Unit Tests อัตโนมัติสำหรับโค้ดภาษา Java ช่วยประหยัดเวลาและลดข้อผิดพลาดในการเขียน Unit Tests เอง

• ปล่อยออกใช้ (Release)

  ขั้นตอน Release ของการพัฒนาซอฟต์แวร์มีความสำคัญมาก เพราะ เป็นช่วงที่แอปถูกนำเข้าสู่ระบบจริงหรือสู่มือผู้ใช้ (deployment) เป็นขั้นตอนที่มีความเสี่ยงสูงสุดในวงจร DevOps การนำเครื่องมือ AI มาใช้ในขั้นตอนนี้สามารถช่วยลดความผิดพลาด เพิ่มความมั่นใจ และปรับปรุงประสบการณ์การ deploy ได้อย่างชาญฉลาด

• การใช้ AI ในขั้นตอน deploy มีประโยชน์อย่างไร

การนำ AI มาใช้ในขั้นตอนนี้ไม่ใช่การอวดเทคโนโลยีล้ำ ๆ แต่มันคือการเพิ่มความแม่นยำ ความเร็ว และความมั่นใจให้กับกระบวนการที่เดิมเคยเสี่ยงและซับซ้อน AI สามารถตรวจสอบความสอดคล้องของโค้ด dependency และ environment ได้แบบอัตโนมัติ ลดความเสี่ยงจากการ deploy ผิดเวอร์ชันหรือผิด config, AI สามารถวิเคราะห์ log และ pattern เพื่อคาดการณ์ว่า deploy ใดเสี่ยงล้มเหลว และแนะนำวิธีแก้ไขก่อนการ deploy

AI สามารถเรียนรู้จากการทำ deploy ครั้งที่ผ่านมา เพื่อปรับขั้นตอน CI/CD ให้เหมาะสมกับแต่ละโครงการ เช่น เลือกเวลาที่เหมาะสมที่สุดในการ deploy, AI ติดตามสภาวะของระบบแบบเรียลไทม์ จึงสามารถแจ้งเตือนทันทีเมื่อพบความผิดปกติหรือประสิทธิภาพตกหลังการ deploy เพิ่มความเร็วในการ deploy ด้วย automation ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่นการสร้าง script, config, หรือ container image แบบอัตโนมัติ ที่ช่วยให้การ deploy เร็วขึ้นหลายเท่า

• วิเคราะห์ความเสี่ยงก่อน deploy

AI วิเคราะห์ผลการทดสอบ log และการเปลี่ยนแปลงของโค้ด เพื่อประเมินความเสี่ยงของการ release โดยใช้ Machine Learning เพื่อทำนายว่า release นี้มีโอกาสล้มเหลวหรือไม่ ยกตัวอย่างเช่น AI แจ้งเตือนว่า release นี้มีการเปลี่ยนแปลงใน module ที่เคยมี bug บ่อยครั้ง

• ใช้ AI เฝ้าดูระหว่างทำ Canary Deployment

Canary Deployment คือหลักการว่าแทนที่จะ deploy ทุกอย่างไปในครั้งเดียว ให้ปล่อยเพียงบางส่วน แล้วจึงทยอยปล่อยเพิ่มทีละน้อยจนกว่าจะครบทั้งหมด ระหว่างปล่อยก็ใช้ AI วิเคราะห์ผลแบบเรียลไทม์ เช่นดูอัตราความผิดพลาด ความหน่วง หรือพฤติกรรมของผู้ใช้ AI จะตัดสินใจอัตโนมัติว่าจะ “ไปต่อ” หรือ “ย้อนกลับ” โดยไม่ต้องรอการตรวจสอบจากมนุษย์ ยกตัวอย่างเช่น AI ตรวจพบว่าความหน่วงเพิ่มขึ้น 30% หลังปล่อยโมดูล A เวอร์ชันใหม่ มันจึงสั่งให้ย้อนกลับ ไปใช้เวอร์ชันเก่าทันที

• ใช้ AI จัดการการย้อนกลับโดยอัตโนมัติ

AI ติดตาม metrics สำคัญต่าง ๆ  (เช่น crash rate, conversion rate หรือ API error) หากพบความผิดปกติ AI สามารถสั่งย้อนกลับหรือ deploy เวอร์ชันก่อนหน้าโดยอัตโนมัติ ยกตัวอย่างเช่น หลัง deploy แล้วพบว่าอัตราล้มเหลวของการล็อกอินพุ่งสูง AI จึงสั่งย้อนกลับ แล้วจึงแจ้งทีมพัฒนาฯ

• ปรับปรุงการสื่อสารกับทีมและผู้ใช้

ให้ AI ช่วยสร้างข้อความแจ้งเตือนหรือแสดง release note ต่อผู้ใช้งานโดยอัตโนมัติ แปลข้อความแจ้งเตือนเป็นหลายภาษา หรือปรับให้เหมาะกับกลุ่มเป้าหมาย ยกตัวอย่างเช่น AI สร้าง release note ภาษาธรรมดาสำหรับผู้ใช้ และภาษาเชิงเทคนิคสำหรับทีม DevOps

• การวิเคราะห์ผลหลัง release

ใช้ AI ช่วยการประเมินพฤติกรรมผู้ใช้หลัง release เช่น อัตราการใช้งานฟีเจอร์ใหม่ การยึดถือฟีเจอร์เก่า หรือการตอบสนองที่สร้างความเข้าใจระดับลึก เพื่อนำไปใช้ในการปรับปรุงในเวอร์ชันถัดไป ยกตัวอย่างเช่น AI พบว่า ผู้ใช้ไม่คลิกปุ่มใหม่ที่เพิ่มเข้ามา มันจึงแนะนำให้เปลี่ยนตำแหน่งหรือข้อความบนปุ่ม

• เครื่องมือ AI ที่ได้รับความนิยมในขั้นตอน Release

เครื่องมือ AI ในขั้นตอน Release มีมาก ยกตัวอย่างเช่น Harness ควบคุมการ deploy และปรับย้อนกลับได้อัตโนมัติ LaunchDarkly วิเคราะห์ผลกระทบของการเปิดฟีเจอร์ใหม่ Kayenta (Spinnaker) ช่วยงานด้าน canary deployment,  Datadog วิเคราะห์ log และ metrics เพื่อแจ้งเตือนความผิดปกติ Azure Monitor วิเคราะห์ telemetry และช่วยตัดสินใจการ release บน Azure

บำรุงรักษา (Maintenance)

ขั้นตอน Maintenance หรือการบำรุงรักษาซอฟต์แวร์หลังการปล่อยใช้งาน เป็นขั้นตอนที่สำคัญไม่แพ้ขั้นตอนอื่น ๆ เพราะเกี่ยวข้องกับความเสถียร ความปลอดภัย และประสบการณ์ของผู้ใช้ การนำเครื่องมือ AI มาใช้ในขั้นตอนนี้ช่วยให้การดูแลระบบมีความแม่นยำ รวดเร็ว และคาดการณ์ได้ล่วงหน้า

• การใช้ AI ในขั้นตอนบำรุงรักษามีประโยชน์อย่างไร

• การตรวจจับปัญหาโดยอัตโนมัติ

• การบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์

• จัดการกรณีและวิเคราะห์รากเหง้า

• ปรับปรุงประสิทธิภาพระบบ

• การจัดการความปลอดภัย

• เครื่องมือ AI ที่นิยมใช้ในขั้นตอน Maintenance

สรุปเนื้อหา

บทความนี้ 9Expert team ได้แนะนำวิธีใช้ AI ช่วยสร้างแอปในทุกขั้นตอน เช่น ขั้นตอนหาความต้องการ การวิเคราะห์ความต้องการของผู้ใช้ การวิเคราะห์ตลาดและคู่แข่ง การจัดลำดับความสำคัญของฟีเจอร์ การสร้างแบบจำลองผู้ใช้และขั้นตอนปฏิสัมพันธ์ การออกแบบ UI/UX การออกแบบสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์และการสร้างแบบจำลอง ขั้นตอนทดสอบซอฟต์แวร์และการประกันคุณภาพ การสร้าง Test Case อัตโนมัติ การตรวจจับ bug การทดสอบแบบอัตโนมัติ การวิเคราะห์ความเสี่ยงก่อน deploy การเฝ้าดูระหว่างทำ Canary Deployment จัดการการย้อนกลับโดยอัตโนมัติ การบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ จัดการกรณีและวิเคราะห์รากเหง้า ฯลฯ
 
9Expert team ตระหนักดีว่าการเรียนรู้ทักษะทั้งหมดนี้เป็นเรื่องที่ยุ่งยากและใช้เวลามาก เราจึงจัดให้มี 9Expert Career Path Program ที่จะช่วยให้ท่านเก่งเรื่องทั้งหมดนี้ได้ง่าย รวดเร็ว และประหยัด ช่วยอัพสกิลจำเป็นของนักพัฒนาฯ ในปี 2025 อย่างครบวงจร