คู่มือผู้ซื้อ

ซอฟต์แวร์สำเร็จรูป (SaaS) กับจ้างทำระบบเอง ในยุค AI ต้นทุน ข้อดีข้อเสีย และสิ่งที่ต้องแลก

เครื่องมือเขียนโค้ดด้วย AI ทำให้สร้างซอฟต์แวร์ได้ถูกลง ต้นปี 2026 นักลงทุนทั้งตลาดก็เลยถามกันว่า SaaS จะไปต่อไหวไหม คู่มือนี้แยกหลักฐานออกจากพาดหัวข่าว คิดค่าใช้จ่ายทั้งสองทางให้ดูตลอด 5 ปี แล้วเทียบทุกเรื่องที่ต้องแลก ให้คุณตัดสินใจได้ว่าจะซื้อ ทำเอง หรือใช้คู่กัน

คำตอบสั้นๆ

งานที่ทำเหมือนธุรกิจอื่นทั่วไป อย่างบัญชี อีเมล หรือเงินเดือน ซื้อ SaaS คุ้มกว่า ส่วนงานที่เป็นจุดต่างของธุรกิจ ถึงค่อยคุ้มที่จะจ้างทำระบบเอง AI ทำให้เครื่องมือเล็กๆ ทำเองได้ถูกลง แต่ต้นทุนการดูแลระบบไปอีกหลายปียังเปลี่ยนไม่ได้ และถ้ามองยาว 5 ปี ต้นทุนขึ้นกับจำนวนคนเป็นหลัก ทีมเล็กที่คนไม่ค่อยเพิ่มมักจ่ายค่าสมาชิก SaaS ถูกกว่า แต่ถ้าทีมโตเร็ว ค่าบริการต่อหัวก็แซงค่าทำระบบเองได้ ธุรกิจไทยส่วนใหญ่จึงลงเอยที่การใช้ทั้งสองอย่างคู่กัน

ควรซื้อ SaaS หรือจ้างทำระบบเอง

งานที่ทำเหมือนธุรกิจอื่นทั่วไป อย่างบัญชี อีเมล เงินเดือน หรือแชตในทีม ซื้อ SaaS คุ้มกว่า ส่วนงานที่เป็นจุดต่างของธุรกิจ หรืองานที่โปรแกรมในตลาดทุกตัวบังคับให้ต้องทำอ้อม ๆ ถึงค่อยคุ้มที่จะจ้างทำเอง หลักข้อนี้ไม่ได้เปลี่ยน

ที่เปลี่ยนคือตำแหน่งของเส้นแบ่ง เครื่องมือภายในเล็ก ๆ แดชบอร์ด หรืองานอัตโนมัติที่เมื่อก่อนต้องตั้งเป็นโปรเจกต์ ตอนนี้ทำเสร็จได้ในไม่กี่วัน หลายอย่างจึงคุ้มจะทำเองมากขึ้น แต่ต้นทุนการดูแลระบบไปอีกหลายปี AI ยังเปลี่ยนไม่ได้ ยังต้องมีคนอัปเดตความปลอดภัย และรับสายตอนระบบล่มเหมือนเดิม

ต้นทุนขึ้นกับจำนวนคนเป็นหลัก ถ้าทีมเล็กและคนไม่ค่อยเพิ่ม ค่าสมาชิก SaaS ตลอด 5 ปีมักถูกกว่า แต่ถ้าทีมโตเร็ว ค่าบริการต่อหัวก็แซงค่าทำระบบเองได้ ธุรกิจไทยส่วนใหญ่จึงลงเอยที่การใช้คู่กัน ให้ SaaS เป็นแกนหลัก แล้วทำส่วนเสริมที่เป็นของตัวเองไว้รอบ ๆ

ปี 2025 ถึง 2026 อะไรเปลี่ยนไปบ้าง

อย่างแรก ทำระบบเองถูกลงจริง โดยเฉพาะเครื่องมือเล็ก ๆ รายงานซื้อหรือสร้างปี 2026 ของ Retool สำรวจคนทำระบบ 817 คน พบว่า 35% เคยเลิกใช้ SaaS อย่างน้อยหนึ่งตัวแล้วหันมาใช้ของที่ทำเอง และ 78% คาดว่าปีนี้จะทำเองมากขึ้น หมวดที่โดนแทนบ่อยที่สุดคืองานอัตโนมัติ เครื่องมือหลังบ้าน และแดชบอร์ดรายงาน แต่ผู้ตอบส่วนใหญ่เป็นลูกค้า Retool ที่ชอบทำเองอยู่แล้ว ตัวเลขนี้จึงบอกได้แค่ทิศทาง ไม่ได้บอกส่วนแบ่งตลาด

นักลงทุนก็มองว่าเป็นภัยจริง พอ Anthropic เปิดตัว Claude Cowork ต้นเดือนกุมภาพันธ์ 2026 หุ้นซอฟต์แวร์ก็ร่วงหนักจนสื่อการเงินเรียกกันว่า SaaSpocalypse ที่นักลงทุนกลัวก็ชัดเจน ถ้า AI agent ทำงานที่เคยต้องมีคนนั่งทำในโปรแกรม SaaS คนที่ต้องมีบัญชีผู้ใช้ก็จะน้อยลง ทั้งที่รายได้หลักของ SaaS ส่วนใหญ่มาจากค่าบริการต่อหัวนี่แหละ

ฝั่งผู้ขายเองก็เห็นทางมาก่อนแล้ว Salesforce เปิดตัว AI agent ชื่อ Agentforce ตั้งแต่ปี 2024 และคิดเงินต่อบทสนทนาแทนต่อผู้ใช้ ตอนนี้โปรแกรมหลายตัวก็เก็บค่าฟีเจอร์ AI ตามปริมาณการใช้เพิ่มจากค่าสมาชิกด้วย บิล SaaS จึงคาดการณ์ยากกว่าแต่ก่อน

พาดหัวข่าวพลาดตรงไหน

ข่าวบริษัทเลิกใช้ SaaS แล้วหันไปพึ่ง AI ที่ดังที่สุด พอดูรายละเอียดกลับเป็นอีกเรื่อง ธันวาคม 2024 Klarna ประกาศว่าจะเลิกใช้ Salesforce และ Workday ในแผนปรับองค์กรด้วย AI แต่สื่อที่ตามข่าวต่อพบว่างาน HR ย้ายไปใช้ Deel ซึ่งก็เป็น SaaS อีกตัว ส่วนงาน CRM กระจายไปอยู่ใน SaaS ตัวอื่นกับระบบที่ทำเองบางส่วน สิ่งที่ Klarna ทำจริงคือรวบซอฟต์แวร์ให้น้อยลง ไม่ได้เอา AI มาแทนแต่อย่างใด

ความเร็วที่ได้จากการให้ AI ช่วยเขียนโค้ดก็น้อยกว่าที่โฆษณากัน และยังไม่แน่นอนด้วย METR ทดลองแบบสุ่มกับนักพัฒนาโอเพนซอร์สมากประสบการณ์ช่วงต้นปี 2025 ผลคือพอใช้เครื่องมือ AI งานกลับเสร็จช้าลง 19% ทั้งที่นักพัฒนาเชื่อว่า AI ช่วยให้เร็วขึ้น 20%

รอบใหม่ปี 2026 ใช้เครื่องมือรุ่นใหม่ ผลต่างก็เหลือน้อยลงมาก ช้าลงแค่ 4% และตัวเลขนี้คลาดเคลื่อนได้มาก METR เองยอมรับว่าตอนนี้นักพัฒนาน่าจะเร็วขึ้นแล้ว แต่ข้อมูลที่มียังวัดไม่ได้ว่าเร็วขึ้นเท่าไหร่

พูดกันตรง ๆ AI ช่วยให้เขียนโค้ดเร็วขึ้นได้ในหลายงาน แต่การเขียนโค้ดไม่เคยเป็นต้นทุนก้อนใหญ่ของระบบธุรกิจอยู่แล้ว งานคิดให้ชัดว่าระบบต้องทำอะไร ย้ายข้อมูล ทดสอบ และดูแลระบบไปอีกหลายปี ยังกินเวลาเท่าเดิม

SaaS ได้อะไร และต้องจ่ายอะไรบ้างจริง ๆ

ข้อดีมีจริง เริ่มใช้ได้วันนี้ ผู้ขายดูแลเซิร์ฟเวอร์ แพตช์ความปลอดภัย การสำรองข้อมูล และไม่ให้ระบบล่มให้ทั้งหมด ฟีเจอร์ใหม่ก็มาเองโดยไม่ต้องจ่ายค่าทำ แถมโปรแกรมผ่านการใช้งานจริงจากลูกค้าหลายพันรายมาแล้ว สำหรับงานมาตรฐาน ข้อดีชุดนี้ยากจะหาอะไรมาสู้

แต่ค่าสมาชิกเป็นแค่ส่วนที่มองเห็น ต้องเผื่องบส่วนเหล่านี้ไว้ด้วย

  • รับคนเพิ่มหนึ่งคนก็ต้องจ่ายเพิ่มอีกหนึ่งบัญชี บิลจึงโตตามจำนวนคน ไม่ได้โตตามประโยชน์ที่ได้
  • ราคาที่ขึ้นทุกปี และค่าฟีเจอร์ AI ที่คิดตามปริมาณการใช้
  • แพ็กเกจที่แพงขึ้น เพราะฟีเจอร์ที่ต้องใช้แค่ตัวเดียว เช่น API หรือบันทึกการใช้งาน อยู่ในแพ็กเกจบนเท่านั้น
  • ค่าตั้งค่า ย้ายข้อมูล และอบรม ซึ่งหลายครั้งต้องจ้างบริษัทที่รับติดตั้งอีกต่อ
  • ค่าเชื่อมกับระบบอื่นที่ใช้อยู่ ซึ่งค่าสมาชิกแทบไม่เคยรวมไว้
  • เวลาพนักงานที่ต้องหาทางอ้อมในส่วนที่โปรแกรมทำไม่ได้
  • ค่าเงินที่ขึ้นลง ถ้าราคาเป็นดอลลาร์
  • ต้นทุนตอนย้ายออก ทั้งดึงข้อมูลออกและสอนคนใหม่ ถ้าผู้ขายขึ้นราคาหรือเลิกให้บริการ

จ้างทำระบบเองได้อะไร และต้องจ่ายอะไรบ้างจริง ๆ

ข้อดีก็มีจริงไม่แพ้กัน ระบบตรงกับขั้นตอนงานทุกจุด ค่าใช้จ่ายไม่เพิ่มทุกครั้งที่รับคน คุณเป็นเจ้าของโค้ด เลือกเองได้ว่าข้อมูลจะเก็บไว้ที่ไหน และเชื่อมกับอะไรก็ได้ ถ้าขั้นตอนงานนั้นคือจุดต่างของธุรกิจ ความตรงข้อนี้แหละคือเหตุผลทั้งหมดที่ทำเอง

ใบเสนอราคาค่าทำระบบก็เป็นแค่ส่วนที่มองเห็นเหมือนกัน ตลอดอายุการใช้งาน ต้องเผื่องบส่วนเหล่านี้ไว้ด้วย

  • งานเก็บความต้องการและออกแบบระบบก่อนเริ่มเขียนโค้ด
  • ค่าเซิร์ฟเวอร์ ค่ามอนิเตอร์ และค่าสำรองข้อมูลทุกเดือน
  • ค่าดูแลและอัปเดตความปลอดภัย ที่นิยมตั้งไว้ราว 15 ถึง 20% ของค่าทำระบบต่อปี
  • ฟีเจอร์ใหม่ทุกตัว ที่ต้องจ่ายเงินทำเอง ไม่ได้มากับอัปเดตของผู้ขาย
  • การปรับตามกฎภาษีไทยที่เปลี่ยน และตามบริการที่ระบบเชื่อมอยู่
  • เอกสารและการส่งมอบงาน เพื่อให้ระบบยังไปต่อได้แม้เปลี่ยนทีมพัฒนา
  • เวลาของคนในบริษัทที่เป็นเจ้าของระบบและต้องคอยตัดสินใจเรื่องต่าง ๆ

ใช้ 5 ปี SaaS หรือระบบที่ทำเองจ่ายน้อยกว่า

ขึ้นกับจำนวนคน ในตัวอย่างนี้ ทีม 10 คนใช้ SaaS จ่ายน้อยกว่า แต่ทีมที่โตจาก 20 เป็น 40 คน ระบบที่ทำเองจ่ายน้อยกว่าตั้งแต่ปีที่ 3 ตัวเลขชุดนี้เป็นตัวอย่างจากสมมติฐานที่ระบุไว้ ไม่ใช่ใบเสนอราคาของผู้ขายรายไหน ให้แทนด้วยตัวเลขของคุณเอง ฝั่ง SaaS สมมติ 50 ดอลลาร์ต่อผู้ใช้ต่อเดือน ขึ้นราคาปีละ 5% อัตรา 35 บาทต่อดอลลาร์ ค่าตั้งค่าและย้ายข้อมูล 100,000 บาท ทีมที่โตมีผู้ใช้ 20 คนในปีแรก 30 คนในปีที่สอง และ 40 คนตั้งแต่ปีที่สาม ฝั่งทำเองสมมติเป็นระบบขนาดกลางราคา 1.2 ล้านบาท ค่าดูแลปีละ 20% ของค่าทำ และค่าเซิร์ฟเวอร์เดือนละ 5,000 บาท

ผลออกมาขึ้นกับจำนวนคน ถ้ามีผู้ใช้ 10 คน SaaS ถูกกว่าทำเองเกินครึ่ง แต่ถ้าทีมโตจาก 20 เป็น 40 คน ค่าสมาชิกจะแพงกว่าระบบที่ทำเองราว 1.4 ล้านบาท ทั้งสองกรณี ตัวเลขฝั่งทำเองยังไม่รวมฟีเจอร์ใหม่ และตัวเลขฝั่ง SaaS ก็ยังไม่รวมค่าเสริมกับเวลาที่เสียไปกับการทำอ้อม ให้ดูว่าสถานการณ์ของคุณต้องแบกส่วนไหนจริง

ค่าใช้จ่ายสะสม 5 ปี หน่วยล้านบาท (ตัวเลขตัวอย่าง)
  • SaaS ผู้ใช้ 10 คน
  • SaaS ผู้ใช้ 20 คน โตเป็น 40 คน
  • จ้างทำระบบเอง
ค่าใช้จ่ายสะสม 5 ปี หน่วยล้านบาท SaaS ผู้ใช้ 10 คนขึ้นไปถึงราว 1.3 SaaS ของทีมที่โตจาก 20 เป็น 40 คนขึ้นไปถึงราว 4.1 ส่วนระบบที่ทำเองเริ่มที่ 1.5 และไปจบที่ราว 2.7 เส้น SaaS ของทีมที่โตตัดกับเส้นทำเองในปีที่ 3012345ปีที่ 1ปีที่ 2ปีที่ 3ปีที่ 4ปีที่ 5เส้นตัดกันในปีที่ 3SaaS ผู้ใช้ 10 คน · ปีที่ 1: 0.31 ล้านบาทSaaS ผู้ใช้ 10 คน · ปีที่ 2: 0.53 ล้านบาทSaaS ผู้ใช้ 10 คน · ปีที่ 3: 0.76 ล้านบาทSaaS ผู้ใช้ 10 คน · ปีที่ 4: 1.01 ล้านบาทSaaS ผู้ใช้ 10 คน · ปีที่ 5: 1.26 ล้านบาทSaaS 10 คน1.3SaaS ผู้ใช้ 20 คน โตเป็น 40 คน · ปีที่ 1: 0.52 ล้านบาทSaaS ผู้ใช้ 20 คน โตเป็น 40 คน · ปีที่ 2: 1.18 ล้านบาทSaaS ผู้ใช้ 20 คน โตเป็น 40 คน · ปีที่ 3: 2.11 ล้านบาทSaaS ผู้ใช้ 20 คน โตเป็น 40 คน · ปีที่ 4: 3.08 ล้านบาทSaaS ผู้ใช้ 20 คน โตเป็น 40 คน · ปีที่ 5: 4.10 ล้านบาทSaaS 20→40 คน4.1จ้างทำระบบเอง · ปีที่ 1: 1.50 ล้านบาทจ้างทำระบบเอง · ปีที่ 2: 1.80 ล้านบาทจ้างทำระบบเอง · ปีที่ 3: 2.10 ล้านบาทจ้างทำระบบเอง · ปีที่ 4: 2.40 ล้านบาทจ้างทำระบบเอง · ปีที่ 5: 2.70 ล้านบาททำเอง2.7012345ปีที่ 1ปีที่ 2ปีที่ 3ปีที่ 4ปีที่ 5SaaS ผู้ใช้ 10 คน · ปีที่ 1: 0.31 ล้านบาทSaaS ผู้ใช้ 10 คน · ปีที่ 2: 0.53 ล้านบาทSaaS ผู้ใช้ 10 คน · ปีที่ 3: 0.76 ล้านบาทSaaS ผู้ใช้ 10 คน · ปีที่ 4: 1.01 ล้านบาทSaaS ผู้ใช้ 10 คน · ปีที่ 5: 1.26 ล้านบาทSaaS ผู้ใช้ 20 คน โตเป็น 40 คน · ปีที่ 1: 0.52 ล้านบาทSaaS ผู้ใช้ 20 คน โตเป็น 40 คน · ปีที่ 2: 1.18 ล้านบาทSaaS ผู้ใช้ 20 คน โตเป็น 40 คน · ปีที่ 3: 2.11 ล้านบาทSaaS ผู้ใช้ 20 คน โตเป็น 40 คน · ปีที่ 4: 3.08 ล้านบาทSaaS ผู้ใช้ 20 คน โตเป็น 40 คน · ปีที่ 5: 4.10 ล้านบาทจ้างทำระบบเอง · ปีที่ 1: 1.50 ล้านบาทจ้างทำระบบเอง · ปีที่ 2: 1.80 ล้านบาทจ้างทำระบบเอง · ปีที่ 3: 2.10 ล้านบาทจ้างทำระบบเอง · ปีที่ 4: 2.40 ล้านบาทจ้างทำระบบเอง · ปีที่ 5: 2.70 ล้านบาท
ค่าใช้จ่าย 5 ปีตามสมมติฐานข้างบน (ตัวเลขตัวอย่าง)
SaaS ผู้ใช้ 10 คนSaaS ผู้ใช้ 20 คน โตเป็น 40 คนจ้างทำระบบเอง
ปีแรกราว 310,000 บาทราว 520,000 บาทราว 1,500,000 บาท
ปีต่อ ๆ ไปราว 220,000 ถึง 260,000 บาทราว 660,000 ถึง 1,020,000 บาทราว 300,000 บาท
รวม 5 ปีราว 1.3 ล้านบาทราว 4.1 ล้านบาทราว 2.7 ล้านบาท
ตัวที่ทำให้แพงค่าต่อหัวกับราคาที่ขึ้นทุกปีจำนวนคนที่เพิ่มขึ้นค่าทำระบบกับค่าดูแล

ธุรกิจไทยต่างจากที่อื่นตรงไหน

SaaS ต่างประเทศมักคิดราคาเป็นดอลลาร์ต่อผู้ใช้ ค่าใช้จ่ายเป็นเงินบาทจึงขึ้นลงตามค่าเงิน และเพิ่มทุกครั้งที่รับคนเข้ามา ถ้าทีมโตเร็ว ตัวเลขบรรทัดนี้แหละที่มักทำให้ตัดสินใจหันมาทำระบบเอง หรือเปลี่ยนไปใช้โปรแกรมที่คิดราคาต่อบริษัทแทนต่อหัว

เรื่องข้อมูลเก็บอยู่ที่ไหนก็สำคัญ เพราะ PDPA ยอมให้ส่งข้อมูลส่วนบุคคลไปเก็บต่างประเทศได้เฉพาะตามเงื่อนไขที่กฎหมายกำหนด ก่อนเซ็นสัญญาจึงควรเช็กว่า SaaS ตัวนั้นเก็บข้อมูลลูกค้าไว้ที่ไหน โดยเฉพาะข้อมูลสุขภาพ การเงิน และข้อมูลพนักงาน

จุดที่โปรแกรมสากลเข้ากับธุรกิจไทยได้แย่ที่สุดคือภาษีกับวิธีทำงานแบบไทย ทั้ง VAT รูปแบบใบกำกับภาษี หนังสือรับรองหัก ณ ที่จ่าย e-Tax Invoice ไปจนถึงลูกค้าที่อยากทักผ่าน LINE มากกว่าส่งอีเมล SaaS ไทยหลายตัวจัดการเรื่องภาษีได้ดีแล้ว แต่ถ้าไม่มีตัวไหนรองรับแบบที่ธุรกิจคุณใช้ได้ครบ ช่องว่างตรงนั้นแหละที่มักคุ้มจะทำเอง

เทียบทุกเรื่องที่ต้องแลก

อ่านแถวที่สำคัญกับธุรกิจคุณก่อน เพราะไม่มีทางไหนชนะทุกแถว ธุรกิจส่วนใหญ่ลงเอยที่คอลัมน์สุดท้าย และ AI ก็ทำให้ทางนี้ดีขึ้นอีก เพราะส่วนเสริมเล็ก ๆ ที่เชื่อม SaaS หลายตัวเข้าด้วยกันและทำงานระหว่างโปรแกรมให้อัตโนมัติ คือส่วนที่ทำได้ถูกลงมากที่สุด

SaaS จ้างทำเอง และแบบใช้คู่กัน เทียบกันในปี 2026
SaaS สำเร็จรูปจ้างทำระบบเองSaaS เป็นแกน ทำส่วนเสริมเอง
เริ่มใช้ได้เมื่อไหร่วันนี้หลายสัปดาห์ถึงหลายเดือนSaaS ใช้ได้ในไม่กี่วัน ส่วนเสริมใช้เวลาหลายสัปดาห์
เงินก้อนแรกน้อย แค่ค่าตั้งค่าและย้ายข้อมูลมาก คือค่าทำระบบน้อยถึงปานกลาง
ค่าใช้จ่ายต่อเนื่องค่าต่อหัวทุกเดือนค่าเซิร์ฟเวอร์และค่าดูแลค่าสมาชิก บวกค่าดูแลส่วนเสริม
ค่าใช้จ่ายโตตามอะไรจำนวนคนที่เพิ่มจำนวนฟีเจอร์ที่เพิ่มจำนวนคนเป็นหลัก แต่น้อยกว่า SaaS ล้วน ถ้าลดบัญชีที่ไม่จำเป็นได้
คาดการณ์งบได้แค่ไหนราคาที่ขึ้นและค่า AI ตามการใช้อาจทำให้ตกใจคาดการณ์ได้หลังทำเสร็จ แต่งานแก้เพิ่มก็สะสมได้ต้องดูงบสองก้อน
ตรงกับวิธีทำงานได้เท่าที่ผู้ขายยอมตรงทั้งหมดใช้มาตรฐานในส่วนที่ใช้ได้ ปรับเองในส่วนที่สำคัญ
ฟีเจอร์ใหม่มากับอัปเดตของผู้ขาย จะต้องการหรือไม่ก็ตามมีเฉพาะที่จ่ายเงินทำแกนหลักได้อัปเดตจากผู้ขาย ส่วนที่สำคัญทำเอง
ความเป็นเจ้าของเช่าใช้ ผู้ขายเป็นคนกำหนดทิศทางเป็นเจ้าของโค้ดและกำหนดทิศทางเองเป็นเจ้าของส่วนที่เป็นจุดต่างของธุรกิจ
ที่เก็บข้อมูลและ PDPAอยู่ที่ที่ผู้ขายเลือกเลือกเองได้ รวมถึงเก็บในไทยเลือกแกนที่เก็บข้อมูลในที่ที่ต้องการ
ภาษีไทยและ LINEขึ้นกับแต่ละโปรแกรมทำให้ตรงได้เลือกแกนที่รองรับไทย แล้วทำส่วนที่ขาดเอง
ความปลอดภัยและระบบล่มผู้ขายรับผิดชอบ เฉลี่ยกันกับลูกค้าหลายรายคุณ หรือทีมที่คุณจ้างผู้ขายดูแลแกน คุณดูแลส่วนเสริม
การเชื่อมกับระบบอื่นได้เท่าที่ API ของผู้ขายเปิดให้ได้ทุกอย่างที่ทำทำตัวเชื่อมผ่าน API ของผู้ขาย
ฟีเจอร์ AIAI ของผู้ขาย ใช้ได้เฉพาะข้อมูลในโปรแกรมนั้นAI ของตัวเอง ใช้ข้อมูลได้ทุกระบบAI ของผู้ขาย บวก agent ของตัวเองที่ทำงานข้ามโปรแกรม
ย้ายออกทีหลังขึ้นกับว่าดึงข้อมูลออกได้ครบแค่ไหนง่าย ถ้าเป็นเจ้าของโค้ดและมีเอกสารเปลี่ยนแกนได้ ส่วนเสริมยังอยู่
ความเสี่ยงหลักขึ้นราคา ย้ายออกยาก ข้อมูลอยู่ต่างประเทศไม่เหลือใครดูแลระบบได้ตัวเชื่อมพังเมื่อผู้ขายเปลี่ยน API

ถ้าเลือกทำเองหรือใช้คู่กัน SyncEdge ช่วยตรงไหน

เราช่วยได้ตั้งแต่ตกลงขอบเขตงาน ทำระบบ ต่อระบบเข้ากับ SaaS ที่คุณใช้อยู่ ไปจนถึงดูแลหลังเปิดใช้ ส่วนจะซื้อหรือทำเอง ให้ตัดสินจากหลักในหัวข้อถัดไป เราทำทั้งสองฝั่ง คือรับทำซอฟต์แวร์ตามความต้องการ และมี SaaS ของตัวเองชื่อ SyncEdge Clinic สำหรับคลินิก เลยไม่มีเหตุผลต้องเชียร์ทางไหน

ถ้าบริษัทคุณมีทีมพัฒนาที่ว่างและเคยทำระบบแบบนี้มาแล้ว ทำเองในบริษัทก็เป็นทางที่ดี ตารางนี้เทียบให้เห็นว่าทำเองกับทำร่วมกับเราต่างกันตรงไหน

ทำเองในบริษัท เทียบกับทำร่วมกับ SyncEdge
ทีมในบริษัททำเองทำกับ SyncEdge
ขอบเขตงานทีมกำหนดเอง ปรับระหว่างทางได้ง่าย แต่งานก็งอกระหว่างทางได้ง่ายเหมือนกันเริ่มจากช่วงตกลงขอบเขตงาน ได้ขอบเขต ระยะเวลา และค่าใช้จ่ายครบก่อนเริ่มพัฒนา
ความแน่นอนของราคาต้นทุนคือเงินเดือนทีมและเวลาที่ใช้จริง รู้ตัวเลขชัดตอนงานเสร็จราคาเดียวที่ตกลงกันก่อนเริ่มพัฒนา ไม่คิดรายชั่วโมง งานที่เพิ่มนอกขอบเขตเสนอราคาแยก และให้คุณอนุมัติเป็นลายลักษณ์อักษรก่อนเริ่ม
ใครทำทีมพัฒนาของคุณ ต้องมีคนว่างและเคยทำงานแบบนี้ทีมของเรา คุณได้เห็นซอฟต์แวร์ที่ใช้งานได้จริงทุกสัปดาห์ แทนรายงานความคืบหน้า
ต่อกับ SaaS ที่ใช้อยู่ทีมต้องศึกษา API ของแต่ละโปรแกรมเองเราต่อระบบของคุณเข้ากับ SaaS โปรแกรมบัญชี หรือ ERP ที่ใช้อยู่ ผ่าน API ของโปรแกรมเหล่านั้น
โค้ดและข้อมูลเป็นของใครเป็นของบริษัทคุณตั้งแต่แรกโค้ด เอกสาร และทรัพย์สินทางปัญญาเป็นของคุณเมื่อชำระงวดสุดท้าย ข้อมูลเก็บบนคลาวด์ในไทย
ดูแลหลังเปิดใช้ทีมเดิมดูแลต่อ ถ้าคนที่ทำลาออก ความรู้อาจออกไปด้วยส่งมอบพร้อมเอกสารที่ทีมของคุณใช้ดูแลต่อเองได้ หรือจ้างเราดูแลรายเดือน ครอบคลุมแก้บั๊กสำคัญและแพตช์ความปลอดภัย

เมื่อไหร่ควรซื้อ เมื่อไหร่ควรทำเอง

ถ้างานเป็นแบบมาตรฐาน ผู้ขายมั่นคง ค่าบริการต่อหัวยังรับไหวที่จำนวนคนที่คาดว่าจะมีในอีก 3 ปี และดึงข้อมูลออกได้ครบถ้าวันหนึ่งจะเลิกใช้ ก็ซื้อเถอะ

ถ้าขั้นตอนงานนั้นคือจุดแข็งของธุรกิจ ถ้าไม่มีโปรแกรมไหนใช้ได้โดยไม่ต้องทำอ้อมจนเสียเวลา ถ้าค่าบริการต่อหัวโตเร็วกว่าประโยชน์ที่ได้ หรือถ้าข้อมูลต้องอยู่บนระบบที่คุมเองได้ ตรงนี้ถึงควรทำเอง และให้เริ่มจากเล็ก ๆ ทีละขั้นตอนงาน ทีละแดชบอร์ด ทีละตัวเชื่อม เห็นว่าคุ้มแล้วค่อยขยาย

ส่วนกรณีที่มี SaaS ดี ๆ ครอบคลุมงานส่วนใหญ่อยู่แล้ว ใช้คู่กันคุ้มที่สุด ต่อโปรแกรมนั้นเข้ากับระบบอื่นที่ใช้อยู่ ทำขั้นตอนที่คนยังนั่งคีย์ซ้ำให้อัตโนมัติ แล้วเพิ่ม AI agent ที่ทำงานกับข้อมูลของคุณผ่าน API ของโปรแกรมเหล่านั้น แบบนี้มักได้ประโยชน์เกือบทั้งหมดของการทำระบบเอง โดยแบกต้นทุนการดูแลแค่เสี้ยวเดียว

ก่อนตัดสินใจซื้อหรือทำเอง ตอบข้อเหล่านี้ให้ได้

  • ขั้นตอนงานนี้คือจุดต่างของธุรกิจ หรือทำเหมือนที่อื่นทั่วไป
  • อีก 3 ปีถ้าคนเพิ่มตามที่คาด ค่าสมาชิกจะเป็นเงินบาทเท่าไหร่
  • ตัวเลขฝั่ง SaaS รวมค่าตั้งค่า ค่าเชื่อมระบบ ค่าเสริม และราคาที่ขึ้นทุกปีแล้วหรือยัง
  • ตัวเลขฝั่งทำเอง รวมค่าดูแล ค่าเซิร์ฟเวอร์ และฟีเจอร์ที่จะเพิ่มในอนาคตแล้วหรือยัง
  • ถ้าเลิกใช้ ดึงข้อมูลออกได้ครบในรูปแบบที่เอาไปใช้ต่อได้ไหม
  • ข้อมูลเก็บไว้ที่ไหน และข้อมูลประเภทนี้ส่งออกนอกประเทศได้ตาม PDPA หรือเปล่า
  • ถ้าทำเอง หลังเปิดใช้ใครดูแล และถ้าคนนั้นไม่อยู่ มีคนอื่นรับช่วงต่อได้ไหม
  • ทำส่วนเสริมเล็ก ๆ รอบโปรแกรมที่มีอยู่แทน จะแก้ปัญหาได้หรือเปล่า

คำถามที่พบบ่อย

AI ทำให้ SaaS หมดยุคแล้วหรือเปล่า?

ไม่ได้หมดยุค AI ทำให้ราคาแบบต่อผู้ใช้โดนกดดัน และทำให้เครื่องมือภายในเล็ก ๆ ทำเองได้ถูกลง หุ้นซอฟต์แวร์ถึงร่วงช่วงต้นปี 2026 แต่งานมาตรฐานอย่างบัญชี อีเมล และเงินเดือน บริษัทต่าง ๆ ก็ยังซื้อ SaaS อยู่ เพราะดูแลระบบเองแพงกว่าจ่ายค่าสมาชิก แม้แต่ข่าวดังที่ Klarna เลิกใช้ Salesforce และ Workday ส่วนใหญ่ก็คือย้ายไปใช้ SaaS ตัวอื่นเท่านั้น

ตอนนี้ให้ AI ทำระบบธุรกิจให้ในราคาถูกได้ไหม?

ส่วนเขียนโค้ดเร็วขึ้นได้ โดยเฉพาะเครื่องมือเล็ก ๆ แดชบอร์ด และงานอัตโนมัติ แต่งานคิดว่าระบบต้องทำอะไร ย้ายข้อมูล ทดสอบ และดูแลไปอีกหลายปี ยังอยู่ครบ และนี่คือต้นทุนก้อนใหญ่ของระบบธุรกิจ ให้มอง AI เป็นทางที่ทำระบบได้ถูกลง ไม่ใช่ทางที่ได้ระบบมาฟรี

จ้างทำระบบเองแพงกว่าใช้ SaaS ไหม?

ช่วงแรกแพงกว่าแทบทุกครั้ง เพราะต้องจ่ายค่าทำก่อนได้ใช้ แต่ถ้ามองยาว 5 ปี คำตอบขึ้นกับจำนวนคนเป็นหลัก ในตัวอย่างของคู่มือนี้ SaaS ผู้ใช้ 10 คนรวม 5 ปีราว 1.3 ล้านบาท เทียบกับระบบที่ทำเอง 2.7 ล้านบาท แต่ถ้าทีมโตเป็น 40 คน ค่าสมาชิกจะขึ้นไปราว 4.1 ล้านบาท ให้คิดทั้งสองทางด้วยตัวเลขของคุณเองในช่วงเวลาเดียวกัน

ระบบที่จ้างทำเอง ค่าดูแลต่อปีเท่าไหร่?

ตัวเลขที่นิยมใช้วางแผนคือราว 15 ถึง 20% ของค่าทำระบบต่อปี ครอบคลุมอัปเดตความปลอดภัย แก้บั๊ก ปรับเล็กน้อย และตามให้ทันบริการที่ระบบเชื่อมอยู่ ค่าเซิร์ฟเวอร์คิดแยก ส่วนฟีเจอร์ใหม่ก็ตีราคาแยกอีกที ควรตกลงขอบเขตงานดูแลเป็นลายลักษณ์อักษรก่อนเริ่มทำระบบ

เริ่มจาก SaaS ก่อน แล้วค่อยทำระบบเองทีหลังได้ไหม?

ได้ และหลายครั้งก็ควรเริ่มแบบนั้น จ่ายค่าสมาชิกไปก่อนจะช่วยให้เห็นว่าต้องการอะไรจริง ก่อนจะลงเงินทำระบบ เงื่อนไขมีข้อเดียวคือต้องออกได้ ให้เช็กก่อนว่าดึงข้อมูลออกได้ครบในรูปแบบที่ใช้ต่อได้ วันที่ย้ายจะได้เป็นแค่การย้ายระบบ ไม่ใช่การกู้ข้อมูล

ความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดของการทำระบบเองคืออะไร?

คือวันหนึ่งไม่เหลือใครดูแลมันได้ กรณีคลาสสิกคือเครื่องมือที่มีพนักงานเข้าใจอยู่คนเดียว ถ้าเป็นโค้ดที่ AI สร้าง อาจกลายเป็นเครื่องมือที่ไม่มีพนักงานคนไหนเข้าใจเลย ก่อนจะพึ่งระบบไหน ให้แน่ใจว่าโค้ดอ่านได้ มีเทสต์ มีเอกสาร และคุณเป็นเจ้าของโค้ดเต็มตัว