Anthropic เลิกวัดฝีมือวิศวกรจาก ‘ข้อสอบเขียนโค้ด’ ผู้บริหารชี้คนที่ทำต้นแบบ+แก้โจทย์ธุรกิจได้ เป็นที่ต้องการกว่า

Felix Rieseberg ผู้จัดการฝ่ายวิศวกรรม (Engineering Manager) ของ Anthropic ตัดสินใจเลิกใช้การสัมภาษณ์แบบให้ผู้สมัครนั่งแก้โจทย์เขียนโค้ด (Coding Interview) ในการคัดคนเข้าทีมของตัวเองแล้ว เพราะมองว่าเมื่อ AI เขียนโค้ดได้เก่งกว่าคน ข้อสอบแบบเดิมจึงบอกไม่ได้อีกต่อไปว่าใครจะทำงานได้ดี

"การสัมภาษณ์เขียนโค้ดตายแล้ว อย่างน้อยก็สำหรับทีมของผมที่ Anthropic" Felix โพสต์บน X ก่อนเสริมว่า "ผมเห็นมามากพอจะรู้ว่ามันไม่ได้บอกอะไรเราอีกแล้ว" 

จากนั้นจึงขยายความในบล็อกส่วนตัวว่า การให้ผู้สมัครแก้โจทย์ React สั้น ๆ ไม่ต่างจากการถามความรู้ภาษาแอสเซมบลี (Assembly) ซึ่งเป็นภาษาระดับล่างที่ใกล้เคียงภาษาเครื่อง เพราะ "ตอนนี้ Claude ทำได้ดีกว่าทั้งสองอย่างแล้ว"

'Hunger Beats Tenure' เมื่อความกระหายชนะอายุงาน

Felix ยอมรับว่าในอดีต โจทย์เขียนโค้ดเคยเป็นตัวชี้วัดที่ 'อ่อนแต่ก็ยังมีประโยชน์' สำหรับทำนายว่าใครจะประสบความสำเร็จในทีม แต่สิ่งที่เห็นในช่วงหลังกลับสวนทาง เพราะคนที่สร้างผลงานได้มากที่สุดไม่จำเป็นต้องเป็นคนที่ทำข้อสอบแบบนี้ได้ดีที่สุด

"ผมเห็นวิศวกรที่ค่อนข้างใหม่แซงหน้าคนที่น่าจะเขียนโค้ดเก่งกว่าและอยู่มานานกว่าไปไกล" 

Felix เขียน พร้อมสรุปไว้ในประโยคเดียวว่า 'Hunger beats tenure' หรือความกระหายอยากสร้างผลงานชนะอายุงาน ซึ่งกลายเป็นชื่อบล็อกชิ้นนี้ด้วย

เหตุผลเบื้องหลังคือความได้เปรียบของคนที่สะสมความรู้เรื่องเฟรมเวิร์ก (Framework) มาหลายปีเริ่มลดลง เมื่อ AI เข้ามาเขียนโค้ดส่วนใหญ่ใน Anthropic แล้ว สิ่งที่แยกคนเก่งออกจากคนทั่วไปจึงย้ายจากความแม่นเรื่องไวยากรณ์โค้ด ไปอยู่ที่ว่าใครรู้ว่าควรสร้างอะไร และกล้าลงมือสร้างมันเร็วแค่ไหน

ไม่ใช่แค่ Anthropic ที่รื้อวิธีคัดคน

ทิศทางนี้ไม่ได้เกิดขึ้นที่ Anthropic แห่งเดียว เพราะบริษัทเทคยักษ์ใหญ่หลายรายก็กำลังปรับเกมการจ้างงานไปในทางเดียวกัน Google ขยายโครงการนำร่องที่ให้ผู้สมัครตำแหน่งวิศวกรซอฟต์แวร์ใช้ Gemini ระหว่างสัมภาษณ์ได้ เพื่อวัดว่าใช้ AI ได้คล่องแค่ไหน และเขียนคำสั่ง (Prompt) ได้ดีเพียงใด

ขณะที่ Amazon ส่งสัญญาณถึงวิศวกรในบริษัทว่า ให้ความสำคัญกับผลลัพธ์ที่ลูกค้าและธุรกิจได้รับ มากกว่าการวัดว่าใช้ AI มากน้อยแค่ไหน โดย Amazon เรียกช่วงเวลานี้ว่ายุค 'Renaissance Developer' ที่วิจารณญาณของมนุษย์ทำงานร่วมกับความฉลาดของเครื่องจักร เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ได้เร็วขึ้น

วิศวกรมือใหม่จะแจ้งเกิดอย่างไร เมื่อ AI กินงานระดับเริ่มต้น

คำถามที่ตามมาคือ แล้วคนเพิ่งเริ่มอาชีพจะยืนตรงไหน?

ความกังวลนี้มีที่มา เพราะงานอย่างการแก้บั๊ก (Debugging) หรือการสร้างฟีเจอร์ง่าย ๆ ซึ่งเคยเป็นสนามฝึกของวิศวกรมือใหม่ ตอนนี้ AI รับไปทำได้แล้ว ตำแหน่งระดับเริ่มต้นจึงอาจหายากขึ้น

Felix จึงเขียนคำแนะนำในบล็อกให้วิศวกรมือใหม่ หรือกว้างกว่านั้นคือคนที่ยังไม่มีตำแหน่งหรืออำนาจในองค์กร โดยข้อแรกคือ อย่าเอาแต่เคลียร์งานค้างในคิว (Backlog) แต่ให้มองหาว่าบริษัทกำลังพยายามแก้โจทย์ธุรกิจข้อไหนอยู่ เพราะวิศวกรถูกจ้างมาเพื่อสร้างมูลค่าทางธุรกิจ ไม่ใช่แค่เขียนโปรแกรม

เมื่อเห็นโจทย์แล้ว ขั้นต่อไปคือคิดไอเดียที่กล้าพอจะผลักเป้าหมายของบริษัทไปข้างหน้าได้จริง แล้วลงมือสร้างต้นแบบที่ใช้งานได้ (Prototype) ให้เสร็จภายในสุดสัปดาห์เดียว วิธีนี้ช่วยข้ามขั้นตอนเดิม ๆ อย่างการเขียนเอกสารเสนอโครงการแล้ววิ่งหาคนสนับสนุน โดย Felix ย้ำว่าต้นแบบควรสื่อสาร 'ไอเดียที่ทรงพลังเพียงหนึ่งเดียว' ไม่ใช่ยัดไอเดียดี ๆ หลายข้อลงในผลิตภัณฑ์ที่ทะเยอทะยานเกินตัว เพราะหน้าที่ของต้นแบบคือทำให้ผู้บริหารเห็นโอกาส และเห็นว่าคนสร้างคือคนที่ควรได้รับมอบหมายให้ทำต่อ

อีกจุดแข็งที่มือใหม่ควรใช้ให้เต็มที่คือ 'สายตาของคนนอก' เพราะคนที่เพิ่งเข้ามามักมองเห็นประสบการณ์ผู้ใช้ (UX) ที่ติดขัด ซึ่งคนในคุ้นชินจนไม่ทันสังเกต และยังกล้าตั้งคำถามกับความเชื่อเก่า ๆ ว่าอะไรทำได้หรือทำไม่ได้

ตัวอย่างที่ Felix ยกมาเกิดขึ้นในบ้านของ Anthropic เอง Anthony Morris และ Alice Zhao สองวิศวกรที่ค่อนข้างใหม่ในบริษัท ใช้เวลาสุดสัปดาห์เดียวสร้างต้นแบบหน้าจอแบบกราฟิก หรือ Graphical User Interface (GUI) ให้ Claude Code ซึ่งเดิมใช้งานผ่านหน้าจอพิมพ์คำสั่ง จากนั้นอีกราว 8 วัน เวอร์ชันแรกก็เปิดให้คนทั่วไปใช้งานได้จริง

สิ่งที่ Felix มองหาในเรซูเม่ เมื่อข้อสอบเขียนโค้ดหายไป

ถึงจะเลิกใช้ข้อสอบแบบเดิมแล้ว Felix ก็ยอมรับตรง ๆ ว่ายังหาวิธีประเมินผู้สมัครที่ใช้ AI สร้างงานได้เก่งไม่เจอ และเปิดรับข้อเสนอจากผู้อ่านที่มีวิธีที่ดีกว่า

ระหว่างนี้ สิ่งที่ Felix ใช้แทนคือการไล่ดูเรซูเม่และแฟ้มผลงาน (Portfolio) เพื่อหาต้นแบบชิ้นเล็ก ๆ ที่สะท้อน 'รสนิยม ความเข้าใจผู้ใช้ และการคิดอย่างมีหลักการ' ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่นักวิจัย AI และผู้นำวงการเทคให้น้ำหนักมากขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อการเขียนโค้ดไม่ใช่สิ่งที่หายากอีกต่อไป คำถามในห้องสัมภาษณ์จึงขยับจาก 

'คุณเขียนโค้ดได้ไหม' ไปเป็น 'คุณรู้ไหมว่าควรสร้างอะไร'

ปัจจุบันทีมของ Felix ที่ Anthropic ยกเลิกการสัมภาษณ์เขียนโค้ดแบบเดิมแล้ว ส่วนวิธีวัดผลแบบใหม่ยังอยู่ระหว่างหาคำตอบ

ที่มา: Business Insider, Felix Rieseberg