“เคยสงสัยไหม? ทำไมหลายโปรเจกต์ AI ในไทย ถึงไม่เคย Scale หรือใช้จริงแบบยั่งยืนได้”
คุณเคยสงสัยไหมว่าทำไมโปรเจกต์ AI หลายอัน (โดยเฉพาะสาย GenAI) ถึงไม่เคยกลายเป็น Product จริงที่มีผู้ใช้แบบยั่งยืน?
ไม่ใช่เพราะเทคโนโลยีไม่ดี หรือทีมไม่เก่ง
แต่เพราะ “ขาดการวัดผลและปรับปรุงที่เป็นระบบ”
GenAI Project ส่วนใหญ่ ‘ขาดอะไร’ จริงๆ?**
ในโลกความจริงของการสร้าง GenAI Product
ถ้าคุณลองไปคุยกับทีมงานหรือเพื่อนสาย AI ในวงการ จะพบว่า…
เวลาถามถึง “GenAI Project ที่ทำอยู่”
ทุกคนมักจะตอบเรื่องเทคนิคได้ดี เช่น
- ใช้ Framework อะไร (เช่น LangChain, LlamaIndex, หรือ custom Python)
- การวางระบบ Agent ทำยังไง
- Vector Database เลือกอะไร (Pinecone, FAISS, Chroma ฯลฯ)
- มี Tools หรือเชื่อมต่อ MCP, A2A ไหม
- Prompt Engineering แบบไหน
แต่เมื่อถามถึง “แล้ว…วัดผลโปรเจกต์ยังไง?”
คำตอบกลับเงียบ หรืออ้ำอึ้ง!
เมื่อเร็วๆนี้ ตอนสัมภาษณ์ ตำแหน่ง AI Engineer
บอยด์ เคยสัมภาษณ์น้องๆที่สมัครงานตำแหน่ง AI Engineer
เริ่มต้นให้เล่าประสบการณ์ GenAI Project ที่เคยทำ
ทุกคนตอบได้ดีมาก — มีการเชื่อมต่อระบบ, สร้าง Agent, ต่อกับ Vector Database, เขียน Prompt
แต่…
เมื่อถามแค่ว่า “น้องวัดผลอย่างไร?”
กลับแทบไม่มีใครพูดถึงการวัดผลเลย
GenAI Project จำนวนมาก
ถูกสร้างขึ้นมาแบบ “เสร็จแล้วจบ”
ไม่มีใครรู้ด้วยซ้ำว่า “มันดีแค่ไหน?”
ไม่มีการวัดผลระหว่างทาง
บางโปรเจกต์เสร็จแล้ว…ถูกเก็บใส่ลิ้นชัก หรือทิ้งลงถังขยะ
(แม้จะทำ RAGs Project — Retrieval-Augmented Generation —
ก็ไม่มีใครบอกได้ว่า “ความแม่นยำ” ยังดีอยู่ไหม)
สิ่งที่ขาดมากที่สุดคือ “ระบบ Evaluation หรือวัดผล”
และนี่คือเหตุผลที่โปรเจกต์ AI จำนวนมาก ‘ไปไม่ถึงฝั่ง’ จริงๆ!
บทความนี้จะเผย 10 ศิลปะการปรับปรุง AI Product ให้เร็วแบบ 100x—
เทคนิคที่ทำให้โปรเจกต์คุณ ‘ทะยาน’ แซงทุกเทรนด
ครั้งหนึ่ง นักฟิสิกส์ คณิตศาสตร์ชาวอังกฤษ คุณ William Thomson Kelvin (1824-1927)
เคยกล่าวไว้ว่า
“What is not defined cannot be measured. What is not measured, cannot be improved. What is not improved, is always degraded.”
สิ่งที่เราไม่ได้กำหนดไว้ ไม่สามารถวัดผลได้
อะไรที่วัดไม่ได้ ปรับปรุงไม่ได้
สิ่งที่ปรับปรุงไม่ได้ สุดท้ายจะเสื่อมถอยลงเรื่อยๆ
“GenAI Product ควรเริ่มจากตรงไหน?”
เมื่อเดือนก่อน บอยด์ มีโอกาสคุยกับสตาร์ทอัพสาย GenAI ที่สิงคโปร์
บอยด์ถามคำถามง่ายมากๆ
“ถ้าจะเริ่มทำ GenAI Product ต้องเริ่มจากอะไร?”
คำตอบที่ได้ชัดเจนมาก:
“เริ่มจากระบบ Evaluation ก่อน”
สิ่งนี้กลายเป็น “มาตรฐานใหม่” สำหรับหลายโปรเจกต์
ถ้าเราวัดผลไม่ได้—
- เราจะพัฒนาไปทำไม?
- แล้วจะรู้ได้ยังไงว่าพร้อมใช้จริง?
- จะปรับปรุงให้ดีขึ้นได้อย่างไร?
เพื่อนๆลองถามตัวเองดูนะว่าจริงไหม หรือตอนนี้ Project ของเราไปถึงจุดไหนกันแล้ว
หรือยังอยู่แค่ PoC และ ตลอดไป !
คุณ Hamel Husain (อดีต Machine Learning Engineer ที่ Airbnb, GitHub และที่ปรึกษาให้หลายบริษัท)—
ซึ่งบอยด์ติดตามอ่าน Blog อยู่บ่อย ๆ—
ก็ย้ำในทำนองเดียวกันว่า
“ถ้าคุณจะเริ่มทำ GenAI Product สิ่งแรกที่ควรทำให้ทีมและผู้บริหารเห็น คือ ‘ระบบ Evaluation’ ที่แข็งแรง”
แล้ว ระบบ Evaluation คืออะไร?
(What is an Evaluation System?)
จริงๆ แล้วระบบนี้มีชื่อเรียกหลายแบบ เช่น
- Observability Tool
- Traceability Tool
- Evaluation Platform
แต่ “หัวใจ” คือ…
ระบบต้องมี 3 ความสามารถหลัก:
- Observability – ค้นหา Error ได้รวดเร็ว (เช่น Agent ตายเพราะ API ล่ม)
- Traceability – เก็บ Log/Trace การทำงานของ AI ตั้งแต่ต้นจนจบ (ใครถาม-ใครตอบ-เกิด Error ที่ไหน)
- Evaluation – วัดผล Performance ของ AI (Accuracy, Helpfulness, Hallucination ฯลฯ)
ตัวอย่าง:
- คุณสามารถเห็นได้เลยว่า User ถามอะไร, AI ตอบว่าอะไร, จุดไหนผิดปกติ, Agent ไหนค้างใน loop
- บางระบบอย่าง LangSmith หรือ Phoenix กำลังกลายเป็นเครื่องมือมาตรฐานในสายงานนี้
Error Analysis และ Feedback Loop
สิ่งสำคัญที่สุดของระบบ Evaluation
คือ ช่วยทีม “วิเคราะห์ข้อผิดพลาด” (Error Analysis) และ Feedback ให้ปรับปรุงได้เร็ว
- หลังจาก Log/Trace แล้ว จะรู้ได้ไงว่า AI ตอบผิด?
- จะแก้ตรงไหนบ้าง? และจุดไหน อย่างไร ?
- จะเอาผู้เชี่ยวชาญสายงานมารีวิว/ช่วยประเมินจุดบอดตรงไหน?
ประโยชน์ของ Evaluation System:
- นักพัฒนา AI ใช้ดูข้อมูลเชิงลึก
- ผู้เชี่ยวชาญสายงาน (Domain Expert) เข้ามาช่วยวิเคราะห์คุณภาพคำตอบ
- ทุกฝ่ายเห็นปัญหาจริง ไม่ใช่แค่ “ความรู้สึก”
นี่คือจุดเริ่มต้นของ “ศิลปะการปรับปรุง AI Products แบบ 100x”
เพราะหากไม่มีการวัดผล—เราจะไม่มีทางปรับปรุงอะไรให้ดีขึ้นได้เลย!
Table of Contents
- Metric ที่สำคัญเท่านั้น
- Metric เป็น Binary เพื่อเร่ง Improvement
- จัดกลุ่ม Error ให้แก้ได้ไว
- ให้ผู้เชี่ยวชาญช่วยเขียน Prompt
- สื่อสารด้วยภาษาที่เข้าใจง่าย
- สร้าง Data ทดสอบเอง (ไม่ต้องรอ User จริง)
- กำหนด Criteria การให้คะแนนที่โปร่งใส
- วาง Roadmap แบบ Experiment-Based
- สร้าง Culture แชร์ข้อผิดพลาด
- ลงทุนกับ Evaluation Infra
1. ใช้ Metric ที่จำเป็นเท่านั้น (Define Only What Matters)
อย่าพยายามวัดทุกอย่าง—เลือกแค่ Metric ที่ ‘สะท้อนคุณค่าจริง’ ของ GenAI Product
ตัวอย่าง Metric สำคัญ:
- Helpfulness (ช่วยเหลือผู้ใช้ได้ดี)
- Accuracy (ตอบถูกต้อง)
- Hallucination (คำตอบมั่ว)
- Faithfulness (ตรงกับ Source)
- Personalization (ปรับตามผู้ใช้)
- Truthfulness, Conciseness, Tone
ตัวอย่างจริง:
ถ้าทำ AI Chatbot สำหรับ Call Center
อย่าไปวัดทุกด้าน ให้เลือกเพียง 2-3 ด้านหลัก เช่น “ความถูกต้อง” และ “ตรงกับ Source ไหม”
2. Metric เป็นแบบ Binary (0/1) = ปรับปรุงได้เร็ว
เลิกใช้สเกล 1-10 ที่วุ่นวาย
ใช้ Binary Score (ผ่าน/ไม่ผ่าน, ใช่/ไม่ใช่, 0/1)
ข้อดี:
- วิเคราะห์ปัญหาได้ทันที
- ตัดสินใจง่าย
- Feedback Loop สั้น
ตัวอย่าง:
สมมติทดสอบ 100 Conversation แล้ววัด “Accuracy”
ถ้าได้ 70/100 = 70% ผ่าน, 30% ต้องปรับปรุงทันที
3. จัดกลุ่ม Error (Error Categorization)
เมื่อมีข้อมูล Error หรือ Fail Case
ให้ “จัดกลุ่ม” ทันที เช่น:
- Tool Fail (ต่อ API แล้วล่ม)
- Hallucinated (AI ตอบมั่ว)
- Incomplete Answer (ตอบไม่ครบ)
- User Misunderstanding (User ใช้ผิด)
ตัวอย่าง:
สมมติพบว่า AI ตอบผิด 30 ข้อ
- 10 ข้อเกิดจาก API พัง (Tool Fail)
- 15 ข้อเกิดจาก Hallucination
- 5 ข้อเกิดจากระบบไม่เข้าใจคำถาม
4. ให้ผู้เชี่ยวชาญช่วยออกแบบ Prompt
Prompt Engineering ไม่ใช่แค่หน้าที่ Engineer
ให้ Subject Matter Expert (SME) ในแต่ละสาย ช่วยออกแบบ/รีวิว Prompt
- ความรู้เฉพาะทางจะลด Hallucination ได้มาก
- ได้ภาษาที่ User เข้าใจจริง
ตัวอย่าง:
ถ้าทำ AI สอนภาษา ให้ครูจริงเขียน/รีวิว Prompt ตัวอย่าง
เช่น “สรุปบทสนทนาอังกฤษระดับ A1-A2”
5. สื่อสารด้วยภาษาที่ทุกคนเข้าใจ
ไม่ใช่ทุก User รู้จักคำอย่าง “Hallucination” หรือ “Faithfulness”
ปรับประโยคยากให้ง่าย เช่น:
- “ตอนนี้ Chatbot ยัง Hallucinate” → “ตอนนี้ระบบยังมีบางคำตอบที่ข้อมูลไม่ตรงกับความจริง ต้องทดสอบเพิ่ม”
ตัวอย่าง:
FAQ หน้าเว็บ:
Q: “ทำไม AI ตอบมั่วบ้าง?”
A: “เนื่องจากระบบยังอยู่ในช่วงทดลอง อาจมีบางคำตอบที่ไม่ถูกต้อง ทีมงานจะปรับปรุงต่อเนื่อง”
6. สร้าง Data Test เองได้เลย ไม่ต้องรอ
(Synthetic Data Generation)
อย่ารอ User จริงจน Product ไม่เดิน
- ใช้ LLM/GenAI ช่วยสร้าง Dataset หลากหลายทันที
- ทดสอบ Workflow ก่อนมี User จริง
- ได้ Feedback เร็ว ปรับปรุงได้ทันใจ
ตัวอย่าง:
สร้างชุดคำถาม 100 ข้อโดยใช้ GPT-4 ให้ตอบในสถานการณ์จริง
“สมมติว่าเป็นลูกค้าธนาคาร โทรมาถามยอดเงิน 5 แบบ”
7. เกณฑ์การให้คะแนน (Evaluation Criteria) ต้องโปร่งใส
- เกณฑ์ต้องสัมพันธ์กับ Feature ที่จะ Deliver
- ให้ User หรือ Stakeholder มีส่วนร่วมในนิยามเกณฑ์
- Review เกณฑ์ทุกครั้งที่มี Major Change หรือ Product ขยาย Scope
ตัวอย่าง:
Sprint Review ประชุมร่วมกันระหว่าง Dev, QA, และ User เพื่อตรวจสอบว่า “Accuracy > 90%” คือพอใจ
8. Roadmap ต้องวางแบบ Experiment-Based
GenAI Product ต่างจาก Traditional Software
- วาง Roadmap เป็น Experiment ไม่ใช่ Features-Based
- ยอมรับ Iteration บ่อย
- เรียนรู้จากความล้มเหลวของแต่ละรอบ
ตัวอย่าง:
Product Roadmap ที่ระบุ “รอบนี้ทดสอบ Feature X, วัดผลภายใน 2 สัปดาห์ ปรับต่อทันที”
9. สร้าง Culture แชร์สิ่งที่ล้มเหลว
อ้างอิงแนวทาง “15-5” จาก Amazon
- เขียนสิ่งที่ Fail/Success 15 นาที
- แชร์ในทีม สละเวลาอ่าน 5 นาที
- เปิดโอกาสให้ทุกคนกล้าลองผิดลองถูก
ตัวอย่าง:
ทีม GenAI ในบริษัทไทย มี Group Chat สรุป “ข้อผิดพลาดประจำสัปดาห์” ทุกวันศุกร์
10. ลงทุนกับ Evaluation Infra ที่แข็งแรง
GenAI Product = ต้องทำ Experiment ตลอดเวลา
ถ้าไม่มีระบบ Evaluation Infra
- คุณจะหลงทางเพราะอาศัยแค่ Gut Feeling
- ปรับปรุง Product ช้า
ถ้ามี:
- วัดผลได้ตลอด
- วน Feedback → Improvement ได้ตลอด
- นำทีมไปข้างหน้าเร็วขึ้น 10x
ตัวอย่าง:
ติดตั้งระบบ Phoenix (Observability/Tracing/Evaluation Tool) เพื่อตรวจสอบทุก Conversation และ Error ใน Product
“Phoenix is an open-source observability tool designed for experimentation, evaluation, and troubleshooting of AI and LLM applications.” – Arize Phoenix
สรุป: Art of Rapid AI Product Improvement
AI Product ที่ประสบความสำเร็จ
= วัดผลได้ + ปรับปรุงไว + ทีมเรียนรู้จากข้อผิดพลาดร่วมกัน
ลองนำ 10 ข้อนี้ไปใช้ แล้วแชร์ประสบการณ์ของคุณ!
ข้อไหนสร้าง Impact ที่สุด? มาเล่ามาแชร์ให้เพื่อนๆกันได้นะ
“สิ่งที่วัดไม่ได้ ก็ปรับปรุงไม่ได้”
— BigDataRPG Quest Log 02: Art of Rapid AI Product Improvement
BigData RPG 