🚦"State of Product 2026” | แกลเลอรีที่โพสต์โดย วันละเรื่องสองเรื่อง

🚦"State of Product 2026”

เมื่อทีม Product “หมดไฟ” ทั้งที่มี AI อยู่ในมือ?

ช่วง 2–3 ปีที่ผ่านมา ถ้าคุณคุยกับ Product Manager (PM) ที่ไหนก็มักได้ยินประโยคคล้ายกันว่า

“ประชุมทั้งวัน เขียนทั้ง OKR ทั้ง Roadmap… แต่ลึกๆ ยังไม่แน่ใจเลยว่าของที่ทำจะ work ไหม”

คำถามคือ… ปัญหาอยู่ที่ “คนทำ product” ไม่เก่งพอ

หรือ “ระบบรอบตัว” กำลังทำให้คนเก่งๆ กลายเป็นเครื่องจักรปั๊มฟีเจอร์โดยไม่รู้ตัว?

รายงาน State of Product 2026 (https://www.atlassian.com/software/jira/product-discovery/resources/state-of-product-2026) ของ Atlassian ซึ่งสำรวจคนทำงานสาย Product จำนวนมากทั่วโลก ช่วยตอบคำถามนี้ได้อย่างแหลมคมมากกว่าที่คิด วันนี้จะมาขอสรุปเล่าให้ฟังดังนี้

====

🔥 "วิกฤตความเชื่อมั่น” = 84% กังวลว่าของที่ทำ “จะไม่รอดในตลาด”

ตัวเลขที่น่าตกใจที่สุดคือ

84% ของทีม Product กังวลว่าผลิตภัณฑ์ที่กำลังทำอยู่ จะไม่ประสบความสำเร็จในตลาด

นี่ไม่ใช่แค่ “ความเหนื่อย” แต่คือ Crisis of Confidence แบบเต็มรูป

ในขณะเดียวกัน

* ทีม Product ส่วนใหญ่รู้สึกว่าตัวเองมี “อำนาจ” (Empowerment) ในการกำหนดกลยุทธ์ และมีบทบาทในเวทีสำคัญร่วมกับทีมอื่น

* แต่เกือบครึ่งหนึ่งยอมรับว่า "ไม่มีเวลาเพียงพอสำหรับงานเชิงกลยุทธ์และการทำ Roadmap"

* อีกเกือบครึ่ง บอกตรงๆ ว่า ไม่มีเวลา “นั่งดู Data ให้ลึก” อย่างที่ควรจะเป็น

พูดง่ายๆ คือ “บนกระดาษเหมือนมีอำนาจ แต่ในปฏิทินกลับไม่มีเวลาให้ใช้มันจริงๆ”

องค์กรบอกให้ทีม Product “ช่วยขับเคลื่อนกำไร” แต่กลับปล่อยให้พวกเขาทำงานแบบ ไฟไหม้ทุก sprint/iteration โดยไม่มีเวลาหยุดคิดว่ากำลังแก้ปัญหาถูกเรื่องหรือเปล่า?

====

📊 โลกที่บีบให้วิ่งตาม “กำไร” แต่ใช้ตัวชี้วัดผิดด้าน?

ในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา คนทำ Product เห็นภาพเหมือนกันเกือบทุกที่ คือ

* การเน้น ตัวชี้วัดด้านกำไร (profitability metrics) มากขึ้น

* แรงกดดันให้ ส่งมอบงานให้เร็วขึ้น

* บรรยากาศการทำงานที่ แข่งขันกันดุเดือดขึ้น อย่างชัดเจน

แต่สิ่งที่สะท้อนความไม่พอใจได้ชัดที่สุดคือ

มีเพียงสัดส่วนเล็กน้อยเท่านั้นที่รู้สึกว่า “ตัวชี้วัดของบริษัทสะท้อนคุณค่าของงานที่ตัวเองทำจริงๆ”

คนทำ Product อยากถูกวัดจากสิ่งที่ใกล้ชิดกับ “ความจริงของลูกค้า” มากกว่าตัวเลขรายได้อย่างเดียว เช่น

* ผลของการทำงานร่วมกันข้ามทีม

* ภาพลักษณ์แบรนด์และตำแหน่งทางการตลาด

* การแก้ปัญหาเชิงสร้างสรรค์

* ความพึงพอใจของลูกค้าในระยะยาว

ถ้าองค์กรยังวัดผลงานทุกอย่างด้วย “รายได้เดือนนี้หรือไตรมาสนี้” อย่างเดียว ก็ไม่แปลกที่ทีม Product จะรู้สึกเหมือนตัวเองเป็นแค่ “เครื่องมือปั๊มกำไร” ไม่ใช่ “ทีมออกแบบอนาคตของธุรกิจ”

====

🤝 "จุดแข็งที่ถูกใช้ไม่สุด” คือ คนทำ Product ชอบทำงานร่วมกัน แต่ “โครงสร้าง” ในหลายบริษัทกลับยังไม่เอื้อ

สิ่งที่น่าสนใจคือ แม้จะเหนื่อยและถูกกดดัน...คนทำ Product ยังคงรักงานในหลายมิติ

หลายทีมบอกตรงกันว่าส่วนที่ “คุ้มค่าที่สุด” ของงานคือ

* การได้ร่วมมือกับทีมข้ามสายงาน เพื่อเปลี่ยนไอเดียให้กลายเป็นสิ่งที่จับต้องได้

* การได้แก้ปัญหาซับซ้อน

* การได้ใกล้ชิดกับลูกค้าและเข้าใจ Insight ใหม่ๆ

แต่ “ข้อเท็จจริงที่กัดกินคุณภาพงาน” มีอยู่หลายข้อ เช่น

* ทีมจำนวนมาก ไม่ได้ดึงวิศวกรเข้ามามีส่วนร่วมตั้งแต่ช่วงคิดปัญหาและวาง Roadmap วิศวกรถูกเรียกเข้ามาตอน validate concept หรือหลังออกแบบเสร็จไปแล้ว

* อุปสรรคอันดับต้นๆ ของการทำงานร่วมกันคือ

* แรงจูงใจที่ขัดแย้งกันและการเมืองภายใน

* การขาดการสนับสนุนจากผู้บริหาร

* บทบาทและความรับผิดชอบที่ไม่ชัด เป็นต้น

สรุปคือ ทีมชอบทำงานแบบ Collaborative มากๆ แต่ระบบยังขวางอยู่เต็มไปหมด

====

🤖 AI = เพื่อนร่วมงานที่ช่วยให้ “ทำของเดิมได้เร็วขึ้น” แต่ยังไม่ช่วยคิดเรื่องสำคัญ

ในมุมของ AI ตัวเลขจากรายงานให้ภาพที่ชัดเจนว่า “เรามาไกล แต่ยังไม่ถึงไหน”

* เครื่องมือที่ถูกใช้มากที่สุดคือ AI อย่าง ChatGPT ตามด้วย Copilot หรือโมเดลอื่นๆ

* ทีมจำนวนไม่น้อยบอกว่า ประหยัดเวลาได้ 10–60 นาทีต่อวัน จากการใช้ AI

* ทีมที่ใช้ AI หนักๆ สามารถประหยัดเวลาได้มากกว่า 2 ชั่วโมงต่อวัน

แต่เวลาเหล่านี้ส่วนใหญ่ถูกใช้เพื่อ

งาน routine เช่น เขียน/สรุปเอกสาร, เตรียม Product docs, ทำงานเอกสารต่างๆ ซึ่งส่วนใหญ่เป็นการ “อัตโนมัติงานที่ใช้ทักษะต่ำ”

ในขณะที่งานที่ทุกคนอยากให้ AI ช่วยจริงๆ เช่น

* การจัดลำดับความสำคัญ (Prioritization)

* การวางแผนและบริหารไทม์ไลน์

กลับเป็น Use case ที่ ใช้จริงน้อยที่สุด และหลายทีมยัง ไม่ได้ใช้ AI มาช่วยจัดการเรื่องนี้เลย

ยังไม่พอ ปัจจัยที่ทำให้ทีมไม่กล้าใช้ AI เต็มที่คือ

* มองไม่เห็นว่ามันจะเข้าเวิร์กโฟลว์จริงได้อย่างไร

* ไม่มั่นใจความถูกต้องของผลลัพธ์

* กังวลเรื่องความปลอดภัยของข้อมูล โดยเฉพาะองค์กรใหญ่

คำถามจึงไม่ใช่แค่ว่า

“เรามี หรือใช้ AI ไหม?”

แต่คือ

“เราใช้ AI ทำให้ คิดได้ชัดขึ้น หรือแค่ทำให้ ผลิตของเดิมได้เร็วขึ้น?”

====

🧠 "Product Ops” = กล้ามเนื้อที่องค์กรส่วนใหญ่ยังไม่ฟิต

ส่วนที่น่าสนใจที่สุดของรายงาน อยู่ในบทสรุปเรื่อง Product Operations (Prod Ops)

เมื่อเทียบกันระหว่างองค์กรที่

* มีทีม Prod Ops ชัดเจน กับ

* องค์กรที่ให้คนในทีม Product ช่วยกันทำแบบกระจาย

พบว่าองค์กรที่ลงทุนใน Prod Ops มีคุณลักษณะร่วมที่ต่างจากกลุ่มอื่นอย่างชัดเจน เช่น

* ทีม Product รู้สึกว่าตัวเองมีอำนาจในการนำกลยุทธ์มากกว่า

* รู้สึกว่า สอดคล้องกับเป้าหมายของบริษัทอย่างเต็มที่ มากกว่า

* มีแนวโน้ม ดึงวิศวกรเข้ามาร่วมตั้งแต่ช่วงคิดไอเดียมากกว่า

พูดง่ายๆ คือ เมื่อองค์กร “ลงทุนกับระบบสนับสนุน” ทีม Product ก็ “กล้าคิด กล้าลอง และกล้าตัดสินใจ” มากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

Prod Ops ที่ดีไม่ใช่แค่ตั้งทีมใหม่ แต่คือการยกระดับ 4 เรื่องหลัก

1. ปรับปรุงกระบวนการด้วยการคุยกันอย่างเปิดตรง และยึด outcome เป็นหลัก

2. สร้างมาตรฐานเรื่องเป้าหมาย, วิธีจัดลำดับความสำคัญ และการประเมิน effort

3. วางระบบให้ข้อมูลจากลูกค้าไหลเข้าทีม Product ได้อย่างเป็นระบบ

4. ทำให้ “งานของทีม Product” โปร่งใสต่อผู้บริหารและทีมอื่น โดยไม่ต้องเขียนรายงานจนหมดวัน

====

🧭 แล้วองค์กรควรขยับอย่างไร? โดยเฉพาะองค์กรที่อยากให้ทีม Product กลับมา “มีไฟ”

จากข้อมูลทั้งหมด บทเรียนเชิงปฏิบัติมีอย่างน้อย 4 ข้อ

1. ดึงทีม Product เข้าสู่โต๊ะกลยุทธ์ “ตั้งแต่วันแรก” ไม่ใช่เรียกมาแค่ตอนทำแผน

การให้ทีม Product รับผิดชอบกำไร แต่ไม่ให้มีเสียงในเรื่อง Vision, KPI และกลยุทธ์ เป็นสูตรผสมระหว่าง “ความเครียด” กับ “ความล้มเหลว”

องค์กรควรทำให้

* Product, Business, Tech ร่วมกันนิยามทิศทางบนกระดาษแผ่นเดียว

* ทุกคนเห็นภาพเดียวกันว่า “เรากำลังสร้างอะไร เพื่อใคร และจะรู้ได้อย่างไรว่าทำสำเร็จ”

2. เลิกวัดความสำเร็จด้วย “จำนวนฟีเจอร์” แล้วหันมาโฟกัส “ผลลัพธ์”

แทนที่จะถามว่า

“Quarter นี้ปล่อยกี่ฟีเจอร์?”

ควรถามว่า

“เราทำให้ลูกค้าแก้ปัญหาอะไรได้ดีขึ้นบ้าง?”

“พฤติกรรมของลูกค้าเปลี่ยนไปอย่างไรหลังปล่อยของ?”

การขยับจาก Output → Outcome ทำให้ทีม Product กล้าปฏิเสธงานที่ “ไม่สร้างคุณค่า” แม้จะถูกสั่งจากข้างบน และกล้าลองสิ่งใหม่ที่มีโอกาสสร้างผลกระทบมากกว่า

3. เปลี่ยนวิธีทำงานกับ Engineer จาก “รับ Requirement” เป็น “คิดด้วยกัน”

โมเดลที่เริ่มใช้กันมากขึ้นทั่วโลกคือ Product Triad = PM + Designer + Engineer ทำงานเป็น “กลุ่มเดียวกัน” ตั้งแต่

* ทำความเข้าใจปัญหา

* สำรวจแนวทางแก้

* ลงมือสร้างและทดลอง

* วัดผลและเรียนรู้ร่วมกัน

เมื่อ Engineer เข้าใจปัญหาและบริบทของลูกค้าตั้งแต่ต้น พวกเขาจะไม่ใช่แค่คนเขียนโค้ด แต่กลายเป็น “ผู้ออกแบบทางเลือก” ที่ช่วยให้ทีมหาทางออกที่ทั้งเวิร์กและทำได้จริง

4. ใช้ AI แบบ “คิดทัน” ไม่ใช่ “คิดแทน”

AI ควรถูกใช้เพื่อ

* ลดเวลางานเอกสารและงานรูทีน

* เปิดพื้นที่ให้ทีมมีเวลามากขึ้นกับ

* การคุยลูกค้า

* การวิเคราะห์ข้อมูล

* การจัดลำดับความสำคัญ

คำถามที่ผู้นำควรถามทีม Product ไม่ใช่

“ตอนนี้ใช้ AI กี่ตัว?”

แต่คือ

“AI ช่วยให้เรามีเวลาคิดเรื่องสำคัญมากขึ้นจริงไหม?”

"ถ้าไม่ก็ควรออกแบบกระบวนการทำงานใหม่ก่อนจะเพิ่มเครื่องมือใหม่"

====

✨ ดังนั้น อย่าปล่อยให้ “กำไร” ฆ่า “จิตวิญญาณของการทำโปรดักต์”

รายงาน State of Product 2026 ไม่ได้บอกแค่ว่าโลกของ Product Management กำลังเคลื่อนไปทางไหน แต่กำลังเตือนเราว่า

ถ้าองค์กรบีบให้ทีม Product ไล่ตัวเลขกำไร โดยไม่ให้ “เวลา ระบบ และพื้นที่ในการคิด” สุดท้ายแล้วกำไรเองนี่แหละ ที่จะกลายเป็นคนฆ่าศักยภาพของผลิตภัณฑ์ตัวเอง

เพราะ ผลิตภัณฑ์ที่ยิ่งใหญ่ ไม่ได้เกิดจากทีมที่ “ทำตามสั่งได้เร็วที่สุด”

แต่เกิดจากทีมที่มีเวลาและอำนาจพอจะถามตัวเองซ้ำๆ ว่า

“เรากำลังแก้ปัญหาที่ถูกเรื่องให้คนที่ใช่จริงๆ หรือเปล่า?”

ถ้าวันนี้ทีม Product ของคุณกำลังรู้สึกหมดไฟ กังวลลึกๆ ว่าของที่ทำจะไม่รอด

บางทีคำตอบอาจไม่ใช่การจ้างคนเก่งเพิ่ม หรือซื้อ AI ตัวใหม่

แต่อาจเริ่มจากคำถามง่ายๆ ข้อเดียวว่า

“เราสร้างระบบให้ทีม Product ใช้ความเก่งของเขาได้เต็มที่แล้วหรือยัง?”

====

Reference :

1. Atlassian State of Product survey: ดำเนินการโดย Wakefield Research จากผู้ตอบแบบสอบถาม 700 คนในสหรัฐอเมริกา เยอรมนี และฝรั่งเศส ซึ่งทำงานในตำแหน่งระดับผู้จัดการขึ้นไป ในบริษัทที่มีพนักงานระหว่าง 500 ถึง 10,000 คน ผู้ตอบประกอบด้วย Product Manager, Engineer, Designer และ Program Manager

2. Atlassian AI survey: การสำรวจ Product Manager 521 คนทั่วโลก โดยเน้นคำถามเกี่ยวกับการใช้เครื่องมือ AI, ผลกระทบต่อผลิตภาพ, ความท้าทายในการนำมาใช้ และโอกาสในอนาคต

====

#วันละเรื่องสองเรื่อง