Use Case Matrix ของงาน QA
Why this matters
เมื่อได้รายชื่อปัญหาแล้ว ต้องมีวิธีประเมินอย่างเป็นระบบว่าอะไรควรให้ AI ช่วยแค่ไหน — เครื่องมือคือตารางเดียว: Use Case Matrix
Use Case Matrix
| งาน | AI ช่วยได้ | ความเสี่ยง | Human Approval |
|---|---|---|---|
| สรุป complaint | สูง | ต่ำ | แนะนำ |
| Extract Part/Lot | สูง | กลาง | ควรมี |
| ร่าง email | สูง | กลาง | ต้องมี |
| Search historical cases | สูง | กลาง | ต้องตรวจ source |
| Suggest investigation | กลาง | สูง | ต้องมี |
| Determine root cause | ไม่ควรให้ AI ตัดสินเอง | สูงมาก | จำเป็น |
| Final customer response | ช่วยร่างได้ | สูง | จำเป็น |
| Visual defect inspection | เป็นไปได้ | สูง | ขึ้นกับ validation |
วิธีอ่านตาราง
- AI ช่วยได้ — ความสามารถของ AI กับงานประเภทนี้ตามที่เรียนมาใน Stage 2 (งานสรุป/extract/ร่าง/ค้น = สูง, งานตัดสินใจ = ต่ำหรือไม่ควร)
- ความเสี่ยง — ถ้า AI ผิดแล้วเกิดอะไร: ผิดใน draft ภายใน = ต่ำ, ผิดในสิ่งที่ถึงลูกค้าหรือการตัดสินใจด้านคุณภาพ = สูง
- Human Approval — ระดับการตรวจของคนที่ต้องออกแบบเข้าไปในระบบ ไม่ใช่ทางเลือก แต่เป็นส่วนหนึ่งของ solution
สังเกต pattern สำคัญ: งานที่ AI ช่วยได้สูงและเสี่ยงต่ำ (สรุป complaint) คือจุดเริ่มที่ดีที่สุด ส่วนงานอย่าง Determine root cause ต่อให้เทคโนโลยีทำได้ ก็ไม่ควรให้ AI ตัดสินเอง เพราะความรับผิดชอบด้านคุณภาพเป็นของคน
Common Mistakes
- เลือก use case จากความเท่ ไม่ใช่จากต้นทุนของปัญหา
- ประเมินความเสี่ยงจาก “โอกาสที่ AI จะผิด” อย่างเดียว โดยลืม “ความเสียหายเมื่อผิด”
- ออกแบบระบบก่อน แล้วค่อยคิดเรื่อง Human Approval ทีหลัง — ต้องอยู่ในตารางตั้งแต่วันแรก