AI สามารถผลิตโค้ดได้รวดเร็วกว่าที่เคยเป็นมา แต่บริษัทส่วนใหญ่ยังคงดำเนินโครงการผ่านกระบวนการแบบเดิมๆ (legacy processes) ที่ต้องส่งต่องานไปมาระหว่างแผนกต่างๆ ผลลัพธ์ที่ได้คือคอขวดแบบคลาสสิก: โค้ดวิ่งไปข้างหน้าอย่างรวดเร็ว ในขณะที่องค์กรกลับคลานตามหลังอย่างช้าๆ
แนวทางใหม่ที่เรียกว่า Temp Squads จะเข้ามาแก้ไขความไม่สอดคล้องกันนี้ด้วยการจัดระเบียบคนใหม่ ไม่ใช่การเปลี่ยนเครื่องมือ แนวคิดนี้เรียบง่ายมาก คือการรวมทีมที่มีทักษะหลากหลายและมีระยะเวลาทำงานสั้นๆ เพื่อมุ่งสู่เป้าหมายทางธุรกิจเพียงหนึ่งเดียว ให้ AI ช่วยให้สมาชิกแต่ละคนเริ่มต้นงานได้เร็วขึ้น จากนั้นจึงยุบทีมเมื่อบรรลุเป้าหมายนั้น
ทำไมแค่ AI อย่างเดียวถึงไม่เพียงพอ
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large-language models) สามารถสร้างฟังก์ชัน แนะนำการปรับปรุงโค้ด (refactors) หรือแม้แต่เขียนโมดูลทั้งชุดได้ แต่ประโยชน์เหล่านั้นจะหายไปทันทีเมื่อ pull request ต้องหยุดชะงักเพราะต้องรอการส่งต่องานระหว่างแผนกต่างๆ ที่ต่างคนต่างทำงานในไซโล (silo) ของตัวเอง การส่งต่องานเหล่านี้กัดกินเวลาที่ AI ช่วยประหยัดไว้ และการประชุมที่เพิ่มขึ้นก็ยิ่งทำให้เกิดความล่าช้ามากขึ้นไปอีก
สิ่งที่องค์กรต้องการคือวิธีการรักษาเนื้องานให้อยู่ ภายใน กลุ่มที่มุ่งเน้นเพียงกลุ่มเดียวตั้งแต่ต้นจนจบ และนี่คือจุดที่แนวคิด Temp Squad เข้ามามีบทบาท
โครงสร้างของ Temp Squad
Temp Squad คือทีมชั่วคราวที่ทำงานข้ามสายงาน (cross-functional) ซึ่งถูกสร้างขึ้นเพื่อบรรลุผลลัพธ์ทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจงเพียงอย่างเดียว สมาชิกยังคงตำแหน่งเดิมของตนไว้ เช่น backend engineer, UX designer หรือ product owner แต่จะเข้าร่วมกับ squad ตลอดระยะเวลาของโครงการ เมื่อบรรลุวัตถุประสงค์แล้ว squad จะยุบตัวลง และทีมประจำจะเข้ามาดูแลรับผิดชอบโค้ดนั้นในระยะยาว
ขั้นตอนการนำไปใช้งาน
- กำหนดเป้าหมาย – ฝ่ายธุรกิจระบุ "ทำไม" และ "อะไร" ของฟีเจอร์หรือผลลัพธ์ที่ต้องการ ในขั้นตอนนี้ยังไม่จำเป็นต้องมีรายการงานที่ละเอียด
- สร้างหมุดหมาย (Milestone) – บันทึกเป้าหมายลงในบัตร (card) ใบเดียว ซึ่งระบุทั้งความเสี่ยง ตัวชี้วัดความสำเร็จ และผลลัพธ์ที่คาดหวัง บัตรใบนี้จะกลายเป็นเอกสารอ้างอิงเพียงหนึ่งเดียวระหว่างฝ่ายธุรกิจและฝ่ายเทคโนโลยี
- จัดตั้ง Temp Squad – ระบุทักษะที่จำเป็นต้องใช้ให้ชัดเจน เช่น backend, frontend, UX, data และอื่นๆ แล้วดึงตัวบุคคลเหล่านั้นมารวมกัน พวกเขายังคงปฏิบัติหน้าที่ปกติในส่วนงานอื่น แต่จะจัดสรรกำลังการทำงาน (capacity) มาให้แก่ squad
- ใช้โมเดลแบบ Open-Source – แบ่งหมุดหมายออกเป็นประเด็นงาน (issues) ย่อยๆ ที่เป็นอิสระต่อกัน และจัดเก็บไว้ใน repository ส่วนกลาง ใครก็ตามใน squad สามารถเลือกหยิบงานไปทำได้เมื่อมีกำลังการทำงาน (bandwidth) ซึ่งจะช่วยหลีกเลี่ยงลำดับขั้นการเป็นเจ้าของงานที่ตายตัว
- ใช้ความฉลาดของ AI – ผู้ช่วย AI จะสแกนแต่ละ issue และเสนอแผนการดำเนินงาน ข้อเสนอนี้จะช่วยให้นักพัฒนาเริ่มต้นงานได้รวดเร็วขึ้น แต่ต้องมีมนุษย์ตรวจสอบและอนุมัติก่อนที่จะมีการเขียนโค้ดจริง
- ยุบ squad – เมื่อบรรลุตัวชี้วัดของหมุดหมายแล้ว ให้ยุบ squad ลง โดยทีมประจำจะรับช่วงต่อ codebase ใหม่เพื่อการดูแลรักษาและการพัฒนาต่อยอดในอนาคต
ปัจจัยที่ทำให้มันได้ผล
- ขจัดขั้นตอนการส่งต่องาน – งานทั้งหมดจะอยู่ภายใน squad ดังนั้น ticket จะไม่ถูกส่งผ่านไปมาระหว่างแผนกต่างๆ
- ขยายการมีส่วนร่วมของทักษะต่างๆ – นักออกแบบ ผู้จัดการ และบุคลากรที่ไม่ใช่นักพัฒนา สามารถมีส่วนร่วมกับ codebase ได้โดยตรง โดยมีโครงสร้างโค้ด (scaffolding) ที่สร้างโดย AI เป็นตัวช่วย
- ลดภาระการประชุม – ช่องทางการสื่อสารเพียงช่องทางเดียวจะเข้ามาแทนที่การรายงานสถานะที่ต้องส่งต่อกันเป็นทอดๆ ระหว่างกลุ่มต่างๆ
- รักษาการดูแลในระยะยาว – ทีมผลิตภัณฑ์เดิมยังคงเป็นเจ้าของโค้ดหลังจากที่ squad ยุบตัวลง เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดฟีเจอร์ที่ "ถูกทอดทิ้ง" (orphaned features)
ข้อเสียที่อาจเกิดขึ้น
(ส่วนนี้เว้นไว้สำหรับการใส่ข้อมูลในอนาคต)
วิธีทดลองใช้งาน
เริ่มจากจุดเล็กๆ ลองทำโครงการนำร่อง (pilot) เพียงหนึ่งโครงการ แล้ววัดผลลัพธ์ที่ได้
บทสรุป: AI ช่วยให้การสร้างโค้ดเร็วขึ้น แต่หากไม่มีจังหวะการทำงานขององค์กรที่สอดคล้องกัน ประโยชน์ที่ได้ก็จะสูญเปล่า Temp Squads ช่วยปรับจังหวะของคนและเครื่องจักรให้สอดคล้องกับเป้าหมายเดียวที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน ทำให้ความเร็วของ AI เปลี่ยนเป็นการส่งมอบงานที่เกิดขึ้นจริงได้