ไปอ่านรายงาน Economic Research ของ OpenAI ที่ชื่อ How agents are…
ประเด็นใหญ่ที่เขาเสนอคือ AI agent มันเปลี่ยนหน่วยของงานความรู้ จากเดิมที่เราถามแชทบอตทีละคำถามสั้นๆ กลายเป็นการมอบหมายงานยาวๆ ที่ agent ทำเองได้เป็นชั่วโมง เรียกใช้เครื่องมือ วนแก้ไขจนได้คำตอบ OpenAI บอกว่าเขาเห็นการเปลี่ยนนี้กับตัวเองในบริษัท
ตัวเลขที่ทำผมอึ้งคือ ในบริษัท OpenAI เอง Codex กลายเป็นเครื่องมือ AI หลักของทุกแผนก ไม่ใช่แค่วิศวกร แต่รวมถึง Legal Finance Recruiting ด้วย ตอนนี้ Codex คิดเป็นเกือบ 99.8 เปอร์เซ็นต์ของ output token ที่สร้างในบริษัทต่อสัปดาห์ วิศวกรเฉลี่ยใช้ Codex สร้าง token ถึง 99 เปอร์เซ็นต์ ส่วนทนายกับ recruiter ก็เกิน 85 เปอร์เซ็นต์
อีกเทรนด์ที่สำคัญคืองานมันยาวขึ้นเรื่อยๆ พอพฤษภาคม 2026 ผู้ใช้รายบุคคล 80 เปอร์เซ็นต์เคยสั่งงานที่ถ้าให้คนทำต้องใช้เวลาเกิน 30 นาที 70 เปอร์เซ็นต์เกินหนึ่งชั่วโมง และ 25 เปอร์เซ็นต์เคยสั่งงานที่เทียบเท่าคนทำเกินแปดชั่วโมง คนใช้หนักสุดระดับ top 1 เปอร์เซ็นต์สั่ง agent ทำงานรวมกันเกิน 60 ชั่วโมงต่อวัน เพราะรันหลาย agent ขนานกัน
ที่ผมว่าสำคัญสุดสำหรับคนทั่วไปคือ คนที่ไม่ใช่ developer กลับโตเร็วกว่า developer ฝั่งผู้ใช้รายบุคคล non-developer โตขึ้น 137 เท่า ฝั่งองค์กรโต 189 เท่า แปลว่าเครื่องมือที่เริ่มจากเขียนโค้ด ตอนนี้คนการเงิน การตลาด ปฏิบัติการ เอาไปทำงานของตัวเองกันหมด และกว่าหนึ่งในสี่ของงานที่สาย business ทำผ่าน Codex เป็นงานเขียนโค้ดหรืองานเทคนิค ที่เมื่อก่อนต้องรอทีม IT
ในมุมผม รายงานนี้ตอกย้ำสิ่งที่ผมพูดมาตลอด เส้นแบ่งระหว่างสายเทคกับสายไม่เทคกำลังจางลง agent ทำให้คนข้ามขอบเขตงานของตัวเองได้ถูกลงมาก ใครที่ยังใช้ AI แค่ถามตอบสั้นๆ อยู่ ลองขยับไปลองมอบหมายงานยาวๆ ดูครับ นั่นแหละคือทิศที่งานกำลังไป อ่านตัวเต็มได้ที่ openai.com
อยากใช้ AI กับงานจริงเป็นระบบ?
เรียน Claude Method — วิธีคิดและลงมือใช้ Claude/AI กับงานจริง ตั้งแต่วันแรก
📍 โพสต้นฉบับบน Facebook: AI กับ Peesamac