เอฟเฟกต์รถบดถนนของ AI และการกลายเป็นโรงงานเล็กของซอฟต์แวร์คือบทนำสู่อินเทอร์เน็ตของเอเจนต์

ช่วงนี้ SpaceX และ Meta เปิดตัว AI เอเจนต์ต่อเนื่องกัน OpenAI และ Anthropic ลดราคาโมเดล การชำระเงินบนบล็อกเชนกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของอินเทอร์เน็ตของเอเจนต์ AI เอเจนต์กำลังปรับโฉมเศรษฐกิจซอฟต์แวร์และรูปแบบ Web3.0

ผู้เขียน: ความคิดบล็อกเชนของเมิ่งเหยียน

เดือนกว่าที่ผ่านมามีเรื่องน่าสนใจเกิดขึ้นหลายอย่าง

วันที่ 11 สิงหาคม SpaceX เปิดตัวแอปพลิเคชัน AI เอเจนต์ Grok Bot นี่คือ "เพื่อนร่วมงาน AI" ที่ทำงานตลอด 24 ชั่วโมงบนคอมพิวเตอร์คลาวด์ของตัวเอง

วันที่ 8 กันยายน Meta เปิดตัวแอปพลิเคชันเอเจนต์ส่วนตัว Muse มันเปิดเบราว์เซอร์ กรอกฟอร์ม ต่อรองราคาแทนผู้ใช้ได้ หลังเปิดตัวสิบวันก็ขึ้นอันดับหนึ่งบน App Store ของสหรัฐฯ และจุดชนวนการเทขายหุ้นบริษัทตัวกลางเครือข่ายแบบดั้งเดิม เช่น หุ้นท่องเที่ยวออนไลน์สามตัว Expedia, Airbnb, Booking ร่วงติดต่อกันหลายวัน

ในวันที่ 22 กันยายนเดียวกัน Anthropic ผู้สร้าง Claude เปิดตัวโมเดลใหม่ Opus 5.5 ก่อนหน้านั้นไม่นาน OpenAI ผู้สร้าง ChatGPT เปิดตัว GPT-6 สองเวอร์ชันใหม่ ราคาลดลงเหลือครึ่งหนึ่งของรุ่นก่อนหน้า

กลางเดือนกันยายน Salesforce หนึ่งในบริษัทซอฟต์แวร์ SaaS ที่ใหญ่ที่สุดในโลกจัดประชุมประจำปี Patrick Stokes ประธานฝ่ายธุรกิจแอปพลิเคชันกล่าวว่า AI จะแยกส่วนอินเทอร์เฟซซอฟต์แวร์ออก แล้วเข้ามาแทนที่

เรื่องเหล่านี้มาจากบริษัทและอุตสาหกรรมที่แตกต่างกัน เกิดขึ้นกระจุกตัวในสองเดือน ดูเหมือนฟันซ้ายทีขวาที แต่เบื้องล่างคือเรื่องเดียวกัน: AI เอเจนต์ที่ทำงานแทนคนได้ เริ่มทำงานแทนคนในการติดต่อกับซอฟต์แวร์และอินเทอร์เน็ต โฉมหน้าของอินเทอร์เน็ตรุ่นใหม่กำลังปรากฏชัด

หนึ่ง เอฟเฟกต์รถบดถนน

ผู้รับผิดชอบศูนย์บ่มเพาะ AI คนหนึ่งบอกผมว่า ในปีที่ผ่านมา ความตื่นรู้ครั้งใหญ่ที่สุดของผู้ประกอบการ AI คือการค้นพบว่า AI ต่างจากอินเทอร์เน็ตและบล็อกเชน เป็นสนามแข่งขันที่รวมศูนย์อย่างสุดขั้วและรวดเร็วสุดขีด สตาร์ทอัปมีช่วงชีวิตรอดสั้นมาก ต้องเร็ว ต้องขาย ต้องรีบหาผู้ซื้อก่อนถูกยักษ์ใหญ่บดทับ แล้วถอนเงินออกไป ส่วนความฝันที่จะโตเอง อย่าแม้แต่จะคิด

นี่คือความรู้สึกของต้นหญ้าเบื้องหน้ารถบดถนน

"เอฟเฟกต์รถบดถนน" เป็นที่มาของความวิตกของผู้ประกอบการ AI จำนวนมาก ทุกครั้งที่โมเดลล้ำสมัยก้าวหน้าไปหนึ่งก้าว ก็จะบดขยี้บริษัทสตาร์ทอัปจำนวนหนึ่งโดยไม่รู้ตัว บริษัทจดทะเบียนอย่างน้อยยังร้องไห้คร่ำครวญผ่านราคาหุ้นที่ร่วงได้ แต่ทีมเล็ก ๆ หลายร้อยหลายพันทีมที่หายวับไปในพริบตากลับไม่มีใครรู้

ดูเรื่องเงินก่อน PitchBook สถาบันข้อมูลการลงทุนของสหรัฐฯ ระบุว่า ครึ่งแรกของปี 2026 การลงทุน AI ทั่วโลกทำสถิติสูงสุด มากกว่าครึ่งไหลไปที่ OpenAI และ Anthropic สองเจ้า เปรียบเหมือนงานเลี้ยงหลายพันโต๊ะ อาหารครึ่งหนึ่งยกไปที่โต๊ะหลัก ซึ่งมีคนนั่งแค่สองคน

ดูบริษัทที่เป็นรูปธรรม Google มีผลิตภัณฑ์จดบันทึก AI ชื่อ NotebookLM ผู้ใช้ใส่ไฟล์และหน้าเว็บลงไป มันแปลงเนื้อหาเป็นคำอธิบายเสียงแบบพอดแคสต์ โด่งดังบนอินเทอร์เน็ตในปี 2024 Raiza Martin ผู้รับผิดชอบลาออกจาก Google พร้อมเพื่อนร่วมงานสองคน ไปทำแอปพอดแคสต์ AI ชื่อ Huxe สร้างสรุปเสียงรายวันจากอีเมลและปฏิทินของผู้ใช้ Jeff Dean หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ของ Google ลงทุนให้

วันที่ 21 พฤษภาคมปีนี้ Spotify แพลตฟอร์มสตรีมเพลงที่ใหญ่ที่สุดในโลกออกอัปเดตที่มีฟีเจอร์คล้ายกัน วันที่ 22 พฤษภาคม Huxe ประกาศปิดตัว

บริษัทจดทะเบียนก็เหมือนกัน เดือนกุมภาพันธ์ Anthropic เปิดตัวปลั๊กอินกลุ่มอุตสาหกรรมกฎหมาย การเงิน ให้ Claude Thomson Reuters หาเลี้ยงชีพด้วยการขายข้อมูลกฎหมาย ภาษี และบัญชี หุ้นร่วงกว่า 15% ในวันนั้น

หลัง Claude เปิดตัวโมเดล Opus 5.5 ผู้ใช้จำนวนมากโพสต์วิดีโอสวย ๆ ที่ทำจากพรอมป์ง่าย ๆ บนทวิตเตอร์ ดีใจกันยกใหญ่ ขณะที่ทีมที่ทุ่มเททั้งคืนทั้งวันในวงการผลิตวิดีโอ AI มาก่อน ได้แต่ทรุดตัวร้องไห้เงียบ ๆ หน้าจอ

ฟ้าดินไร้เมตตา ปฏิบัติต่อสรรพสิ่งเยี่ยงเครื่องเซ่น ยักษ์ใหญ่อย่าง OpenAI, Anthropic ไม่ได้ตั้งใจจะหาเรื่องคุณ พวกเขาไม่มีความเป็นศัตรูกับคุณเลย ไม่มีเจตนาจะแข่งขันกับคุณเลยด้วยซ้ำ แม้แต่ไม่รู้ว่าคุณมีตัวตนอยู่ เพียงแค่เดินหน้าไปตามทาง แล้วคุณก็มลายหายไป

มุกเก่า ๆ เขาว่าไงนะ? ทำลายคุณ โดยไม่เกี่ยวกับคุณ

สอง การกลายเป็นโรงงานเล็กของเศรษฐกิจซอฟต์แวร์

เดือนกุมภาพันธ์ปีนี้ Claude Opus 4.6 เปิดตัว ด้วยการสนับสนุนของโมเดลนี้ Claude Code เก่งขึ้นทันทีจนคนที่เขียนโค้ดไม่เป็นเลย จู่ ๆ ก็รู้สึกว่าความฝันด้านเทคนิคของตัวเองยังพอช่วยกู้กลับมาได้

คนทำซอฟต์แวร์มากขึ้นเรื่อย ๆ มีแพลตฟอร์ม AI ชื่อ Lovable ให้คนที่เขียนโปรแกรมไม่เป็นสร้างเว็บไซต์และแอปด้วยการแชต ทางแพลตฟอร์มบอกเองว่า มีโปรเจกต์ใหม่เพิ่มขึ้น 1 ล้านโปรเจกต์ต่อสัปดาห์ ผู้ใช้ส่วนใหญ่เป็นมือใหม่ที่ไม่เคยเขียนโค้ดเลย

อีกด้านหนึ่ง คนขายซอฟต์แวร์ลำบากขึ้น กองทุนดัชนีหลักที่ติดตามหุ้นซอฟต์แวร์สหรัฐฯ ร่วงกว่า 24% ในไตรมาสแรกของปีนี้ เป็นไตรมาสที่แย่ที่สุดนับตั้งแต่วิกฤตการเงินปี 2008 ราคาหุ้นคือความคาดหมาย ซึ่งมีปัจจัยดอกเบี้ยสูงด้วย ไม่ได้แปลว่าอุปสงค์หดตัวแล้ว เดือนกันยายน เป้าหมายที่ถูกทุบเปลี่ยนเป็นตัวกลางอินเทอร์เน็ต ตลาดกำลังตั้งราคาใหม่ให้กับซอฟต์แวร์ที่ขายให้คนใช้

ผมเรียกสิ่งนี้ว่า "การกลายเป็นโรงงานเล็ก" ของเศรษฐกิจซอฟต์แวร์ การปฏิวัติอุตสาหกรรมย้ายการปั่นฝ้ายทอผ้าจากครัวเรือนเข้าโรงงาน AI กำลังย้ายการเขียนซอฟต์แวร์จากโรงงานกลับบ้าน ทุกคน ทุกบริษัทเล็ก เปิดโรงงานซอฟต์แวร์ของตัวเองได้

เมื่อก่อนเปิดร้านเล็กสักร้าน ต้องมีระบบสต๊อกสินค้า ต้องหาบริษัทเอาต์ซอร์สคุยความต้องการ เซ็นสัญญา รอระยะเวลาทำงาน ตอนนี้พูดกับคอมพิวเตอร์ไม่กี่ประโยค ถ้าเร็วหน่อยบ่ายเดียวก็สร้างต้นแบบได้ เครื่องมือภายในอย่างการจัดการลูกค้า การจัดตารางพนักงานก็เหมือนกัน

โรงงานเล็กเหล่านี้จะเติบโตเป็นบริษัทใหญ่รายต่อไปได้ไหม? ยากมาก ปัญหาของโรงงานเล็กคือความโดดเดี่ยว ยิ่งมีโรงงานเล็กมากเท่าไรก็ยิ่งชัดเจนเท่านั้น ประเทศเล็กประชากรน้อย ได้ยินเสียงไก่ขันหมาเห่าของกัน แต่คนแก่จนตายก็ไม่ไปมาหาสู่กัน เล่าจื๊อถือว่านี่คืออุดมคติ แต่ในซอฟต์แวร์คือทางตัน: ฉันใช้ผลิตภัณฑ์ของคุณไม่ได้ คุณก็อย่าหวังจะแตะข้อมูลของฉัน สิ่งที่ทำในโรงงานเล็กใช้ได้แค่กับตัวเอง

คนทำซอฟต์แวร์ไม่เคยมีมากเท่านี้ คนขายซอฟต์แวร์ไม่เคยลำบากเท่านี้

สาม อินเทอร์เน็ตของเอเจนต์

ฝั่ง AI รวมศูนย์อย่างสุดขั้ว ฝั่งซอฟต์แวร์กลับเดินสู่การกระจายตัว น้ำแข็งกับไฟคนละขั้ว แต่แท้จริงคือสองด้านของเหรียญเดียวกัน ก็เพราะความสามารถของ AI คุณแข็งแกร่งขึ้นเรื่อย ๆ จนบีบพื้นที่ของซอฟต์แวร์

ตอนนี้ยังเป็นแค่จุดเริ่มต้น ผู้คนยังใช้ AI พัฒนาซอฟต์แวร์ แล้วค่อยใช้ซอฟต์แวร์ เดินไปอีกไม่กี่ก้าว แม้แต่ซอฟต์แวร์ก็ไม่ต้องใช้แล้ว ผู้ใช้โต้ตอบกับ AI เอเจนต์โดยตรง แก้ปัญหาทุกอย่าง

Muse คือต้นแบบที่ชัดเจนที่สุดในตอนนี้

Meta จัดสรรคอมพิวเตอร์เสมือนหนึ่งเครื่องให้ผู้ใช้แต่ละคนบนคลาวด์ Muse ทำงานบนคอมพิวเตอร์เครื่องนี้ ผู้ใช้ปิดแอป มันก็ทำงานต่อ เสร็จหรือต้องขออนุมัติค่อยแจ้งผู้ใช้ ถ้าอีกฝ่ายมีอินเทอร์เฟซ มันเรียกใช้ผ่านคอนเนกเตอร์โดยตรง ถ้าไม่มี มันเปิดเบราว์เซอร์ แล้วทำงานทีละหน้าเหมือนคน

กรอกฟอร์ม เปรียบเทียบราคา ต่อรองราคา เรื่องที่เดิมผู้ใช้ต้องทำเอง มอบให้มัน

ตอนนี้มันยังทำได้ไม่ดี PYMNTS สื่อการชำระเงินของสหรัฐฯ ให้มันทำสามอย่าง: เติมกระดาษชำระใน Amazon สั่งพิซซ่า Domino's จองโต๊ะร้านอาหาร สามอย่างไม่สำเร็จสักอย่าง ผู้ทดสอบบอกว่า เรื่องที่คนทำเสร็จใน 30 วินาที มันกลับเพิ่มการจัดการอีกชั้น

แต่เราต้องมองที่ทิศทาง ต่างจากการใช้แอปในอดีตอย่างไร? เมื่อก่อนจองตั๋วเครื่องบินหนึ่งใบ ต้องเปิดเว็บท่องเที่ยวหลายเว็บเอง เปรียบเทียบราคาทีละเว็บ กรอกชื่อและเลขบัตรประชาชนทีละช่อง ต่อไปบอก Muse แค่ประโยคเดียวว่า เดือนหน้าไปโตเกียว หาเที่ยวบินตรงที่ถูกที่สุด ที่เหลือให้มันจัดการ

ผู้ใช้พูดกับเอเจนต์ตัวเดียวเป็นครั้งแรก ให้มันติดต่อกับอินเทอร์เน็ตทั้งหมดแทน แอปและเว็บไซต์ถอยไปอยู่เบื้องหลัง

นี่ไม่ใช่แค่การเปลี่ยนแปลงวิธีโต้ตอบของผู้คนกับอินเทอร์เน็ต แต่นี่คือการอัปเกรดอินเทอร์เน็ตอีกครั้งหนึ่ง

มองในประวัติศาสตร์อินเทอร์เน็ต: Web 1.0 เชื่อมต่อเอกสาร คืออินเทอร์เน็ตของเอกสาร คนเป็นผู้อ่าน Web 2.0 เชื่อมต่อแอปพลิเคชันและบริการ คืออินเทอร์เน็ตของแอปพลิเคชัน คนเป็นผู้ใช้ แล้ว Web 3.0 เชื่อมต่ออะไร?

คำว่า Web 3.0 มีคำอธิบายหลายแบบมากว่ายี่สิบปี Berners-Lee ผู้ประดิษฐ์เวิลด์ไวด์เว็บ อธิบาย "เว็บเชิงความหมาย" อย่างเป็นระบบในปี 2001 เพื่อติดป้ายที่เครื่องอ่านเข้าใจให้หน้าเว็บ วงการบล็อกเชนเสนอ "อินเทอร์เน็ตแห่งมูลค่า" เพื่อให้เงินและสินทรัพย์ไหลบนเครือข่ายเหมือนข้อมูล ทั้งสองคำอธิบายบอกลักษณะ แต่ไม่ได้บอกรูปแบบ

ตอนนี้ชัดเจนแล้ว รูปแบบของ Web 3.0 คืออินเทอร์เน็ตของเอเจนต์ เอเจนต์อ่าน ใช้ ต่อรองแทนคน เอเจนต์ตัวเดียวติดต่อกับแอปหลายร้อยตัว API หลายพันตัวแทนคน ประสบการณ์ของคนไม่สำคัญอีกต่อไป เอเจนต์รู้สึกดีจึงจะดีจริง แล้วมันดีฉันก็ดี ตลอดยี่สิบปีที่ผ่านมา ผู้จัดการผลิตภัณฑ์และนักออกแบบทำผลิตภัณฑ์โดยยึดประสบการณ์ของคน แข่งกันที่อินเทอร์เฟซและการใช้งาน ต่อไปนี้ ผลิตภัณฑ์ต้องเขียนให้เอเจนต์อ่าน แข่งกันที่อินเทอร์เฟซชัดเจน ข้อมูลสะอาด เงื่อนไขอ่านเข้าใจได้

Salesforce เปิดตัวชุดเครื่องมือไร้อินเทอร์เฟซ เปิดทั้งแพลตฟอร์มให้เอเจนต์ผ่าน MCP และ API แถมยังติดตั้งฟีเจอร์ของตัวเองลงใน Claude โดยตรง บริษัทที่ขายซอฟต์แวร์ด้วยอินเทอร์เฟซ กลับรื้ออินเทอร์เฟซของตัวเองทิ้ง

CEO ของ Expedia แพลตฟอร์มท่องเที่ยวออนไลน์ สรุปกลยุทธ์ใหม่ของบริษัทว่า ต้อง "ปรากฏตัวในทุกที่ที่มีเอเจนต์" เมื่อก่อนแพลตฟอร์มท่องเที่ยวต้องดึงคนมาที่เว็บของตัวเอง ตอนนี้ต้องไปหาเอเจนต์

นี่เป็นข่าวร้ายสำหรับใคร? วอลล์สตรีทกำลังตั้งราคาใหม่ให้กับ "ความเฉื่อยของผู้บริโภค" ธุรกิจจำนวนมากพึ่งพาลูกค้าที่ขี้เกียจเปรียบเทียบราคา ขี้เกียจเปลี่ยนแอป ขี้เกียจโทรต่อรองราคา เอเจนต์ไม่รังเกียจความยุ่งยาก มันทำเรื่องพวกนี้ทั้งหมด ตลาดจึงเทขายธุรกิจแบบนี้

แม้แต่ Meta เองก็ต้องปรับตัว บริษัทนี้เริ่มต้นด้วยการขายความสนใจของผู้ใช้ รายได้หลักมาจากโฆษณา เอเจนต์ไม่ดูโฆษณา ไม่เลื่อนฟีดข่าว Zuckerberg หาแหล่งรายได้ให้ Muse ด้วยการเก็บค่าธรรมเนียมเล็กน้อยจากธุรกรรม

สามสิบปีก่อน เว็บไซต์เริ่มทำ SEO ให้เครื่องมือค้นหา ต่อมากลายเป็นธุรกิจ ครั้งนี้สิ่งที่ต้องปรับตัวเปลี่ยนจากเครื่องจัดอันดับเป็นเอเจนต์ที่ตัดสินใจแทนเจ้าของ ผลิตภัณฑ์ที่เอเจนต์อ่านไม่เข้าใจ เท่ากับไม่มีอยู่จริง ผลิตภัณฑ์ที่เอเจนต์อ่านเข้าใจและใช้คล่อง จึงจะได้ธุรกิจ ความสามารถที่ทำในโรงงานเล็กก็เหมือนกัน เอเจนต์อ่านไม่เข้าใจ ก็ขายไม่ออก

Ben Thompson นักวิเคราะห์เทคโนโลยีสหรัฐฯ กล่าวว่า เอเจนต์จะกลายเป็น "ผู้เฝ้าประตูขั้นสุดท้าย" ใครควบคุมเอเจนต์ ใครก็ควบคุมความต้องการของผู้ใช้

อีกเรื่องหนึ่งที่จะเกิดขึ้นแน่นอนคือการชำระเงินบนบล็อกเชนและเศรษฐกิจโทเคน การแลกเปลี่ยนมูลค่าระหว่างเอเจนต์ มีจำนวนเงินน้อย จำนวนครั้งมาก คู่สัญญาไม่รู้จักกัน จะจ่ายหรือไม่ จ่ายเท่าไร โปรแกรมตัดสินใจทันที ไม่มีคนตรวจสอบ การรูดบัตรเก็บ 2.9% บวก 30 เซนต์ต่อครั้ง จ่าย 1 เซนต์ต้องเสียค่าธรรมเนียม 30 เท่า เครือข่ายบัตรทำธุรกรรมแบบนี้ไม่ได้

งานวิจัยของ Visa เองก็ยอมรับว่าบัตรทำส่วนนี้ไม่ได้ และจัดไมโครเพย์เมนต์ระหว่างเครื่องให้เป็นหน้าที่ของสเตเบิลคอยน์ สเตเบิลคอยน์คือสกุลเงินดิจิทัลที่มักผูกกับดอลลาร์สหรัฐแบบหนึ่งต่อหนึ่งและหมุนเวียนบนบล็อกเชน มูลค่ารวมเกินสามแสนล้านดอลลาร์แล้ว

การตัดสินของผมคือ การชำระเงินดิจิทัลและเศรษฐกิจโทเคนบนบล็อกเชน ซึ่งก็คือการจัดการชุดหนึ่งที่ใช้ใบรับรองบนเชนในการตั้งราคา ชำระบัญชี และจัดสรรรายได้ เป็นองค์ประกอบพื้นฐานที่ขาดไม่ได้ของอินเทอร์เน็ตของเอเจนต์

ผมจำได้เสมอว่าในการประชุมของสถาบันวิจัยสินทรัพย์ดิจิทัลปี 2018 อาจารย์จูเจียหมิงกล่าวว่า ในระยะยาว บล็อกเชนไม่ได้สร้างมาให้คนใช้ แต่สร้างมาให้ AI ใช้ ตอนนั้นผมรู้สึกว่าคำพูดนี้ถูกต้องมาก แต่คิดไม่ออกว่า AI จะใช้อย่างไร ตอนนี้ชัดเจนแล้ว

สี่ งานที่ "เป็นมิตรกับ AI เอเจนต์"

ผลกระทบของ AI ต่อตำแหน่งงาน เป็นหัวข้อร้อนบนเตามาตลอด ในยุค AI คนแบบไหนถึงจะอยู่รอดและพัฒนาได้อย่างยั่งยืนในระยะยาว? หรือพูดตรง ๆ กว่านั้น งานอะไรที่จะรอดพ้นจากการถูกบดทับโดยรถบดถนน?

ต้องเป็นงานที่ร่วมมือกับ AI เอเจนต์ได้ดี

นักวิทยาศาสตร์ AI ชั้นนำในบริษัทโมเดลใหญ่แน่นอนว่าใช่ แต่คนแบบนี้มีจำนวนน้อยมาก เกณฑ์สูงมาก สำหรับคนส่วนใหญ่ไม่มี accessibility

วิศวกรติดตั้งส่วนหน้า (FDE) ที่ฮือฮาอยู่ช่วงหนึ่ง ดูเหมือนจะดับลงอย่างรวดเร็วเช่นกัน ทุกคนค้นพบอย่างรวดเร็วว่านี่เป็นแค่ชื่อเรียกเก๋ ๆ ของการเอาต์ซอร์สประจำหน้างาน และที่สำคัญที่สุด มักเป็นงานครั้งเดียวจบ โซลูชัน AI องค์กรต่าง ๆ ที่จินตนาการไว้ พุ่งเข้าไปทำแล้วพบว่าคุณภาพข้อมูลแย่มาก AI ที่ติดตั้งในองค์กรเหมือนคนโง่ในหมู่บ้าน ได้แต่เริ่มจัดระเบียบข้อมูลจากฐานรากใหม่ แต่นี่ไม่ใช่งานที่วิศวกรรมข้อมูลควรทำหรือ? สุดท้าย FDE กลายเป็นวิศวกรข้อมูลที่ถูกหลอก งานพัง ๆ แบบนี้ใครอยากทำใครทำ

ตอนนี้ที่กำลังมาแรงคือวิศวกร AI ที่ทำผลิตภัณฑ์จากโมเดล AI และนักพัฒนาที่ใช้ AI ช่วยพัฒนาซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม แต่ถ้าการตัดสินสองข้อที่ว่า AI เอเจนต์บีบซอฟต์แวร์ และอินเทอร์เน็ตเดินสู่เอเจนต์ เป็นจริง ตำแหน่งงานสองแบบนี้ก็จะปรับตัวเช่นกัน เมื่อก่อนทำผลิตภัณฑ์ให้คน ต่อไปทำเพื่อเอเจนต์มากขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อก่อนทำ SEO ให้เครื่องมือค้นหา อนาคตทำ optimization ให้เอเจนต์

ยังมีงานอีกแบบที่แพร่หลายกว่า คือการจัดการองค์กร AI เอเจนต์

เมื่อเอเจนต์เก่งถึงระดับหนึ่ง แม้แต่ซอฟต์แวร์ก็ไม่ต้องพัฒนาแล้ว ขอแค่คุณจัดการมันได้ ตั้งข้อเรียกร้องกับมันได้ และตัดสินใจในจุดสำคัญได้ ก็ทำงานส่วนใหญ่ได้สำเร็จ แต่นี่ยังไม่พอ อนาคตคุณต้องออกแบบและจัดระเบียบเอเจนต์หลายตัว หลายสิบตัว หลายร้อยตัว หรือแม้แต่หลายพันตัว จัดให้เป็นกองทัพที่มีประสิทธิภาพและแข็งแกร่ง ออกแบบกระบวนการที่มีประสิทธิภาพ รับประกันความปลอดภัย ควบคุมค่าใช้จ่ายและงบ Token ประเมินผลงานและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง แล้วไปแข่งขันและต่อสู้กับกองทัพเอเจนต์ขนาดเท่ากันของคู่แข่ง

เช่น เอเจนต์จัดซื้อของบริษัทหนึ่ง ต้องต่อรองราคากับเอเจนต์ขายของซัพพลายเออร์หนึ่งพันรายพร้อมกัน เอเจนต์ฝั่งตรงข้ามก็ฉลาดพอ ๆ กัน แพ้ชนะขึ้นอยู่กับว่าฝั่งนี้แบ่งงาน มอบอำนาจ และติดตามความรับผิดชอบอย่างไร การจัดการต้องกลายเป็นวิศวกรรม สิทธิ์ ขอบเขต แรงจูงใจ การตรวจสอบ ต้องฝึกได้ วัดผลได้ นี่คือศาสตร์การจัดการใหม่ และเป็นวิศวกรรมระบบแบบใหม่

กฎของ Conway กล่าวว่า องค์กรที่ออกแบบระบบ สุดท้ายจะสร้างระบบที่จำลองโครงสร้างการสื่อสารของตัวเอง ในยุคเอเจนต์ สมาชิกขององค์กรคือเอเจนต์ ระบบและองค์กรหลอมรวมเป็นหนึ่งเดียว องค์กรเป็นอย่างไร ระบบเอเจนต์ก็เป็นอย่างนั้น การออกแบบระบบเอเจนต์คือการออกแบบองค์กร

เรื่องนี้ไม่ใช่จินตนาการของคนไม่กี่คน Microsoft กล่าวในรายงานแนวโน้มสถานที่ทำงานประจำปีว่า ทุกคนจะกลายเป็นเจ้านายของเอเจนต์; Jensen Huang CEO ของ Nvidia กล่าวว่า แผนก IT จะกลายเป็นแผนก HR ของ AI เอเจนต์

ดังนั้น งานที่มีค่าที่สุดในอินเทอร์เน็ตของเอเจนต์ คือ หนึ่ง วิศวกร AI ที่ทำผลิตภัณฑ์และบริการให้เอเจนต์ได้ สอง ผู้บัญชาการกองทัพที่สั่งเอเจนต์พันตัวให้ชนะเอเจนต์พันตัวของอีกฝ่ายได้