คำตอบสั้นๆ
งานทั่วไปอย่างบัญชี อีเมล หรือเงินเดือน ซื้อ SaaS คุ้มกว่า งานที่เป็นจุดต่างของธุรกิจถึงคุ้มจ้างทำเอง AI ทำให้เครื่องมือเล็กๆ ทำเองได้ถูกลง แต่ค่าดูแลไม่ได้ถูกลง มองยาว 5 ปี ต้นทุนขึ้นกับจำนวนคน ทีมที่ไม่ค่อยเพิ่มคนจ่าย SaaS ถูกกว่า ทีมที่โตเร็วค่าต่อหัวแซงค่าทำเองได้ ธุรกิจไทยส่วนใหญ่จึงใช้คู่กัน
ประเด็นสำคัญ
- ตัวอย่าง 5 ปี: ทีม 10 คนจ่าย SaaS ราว 1.3 ล้านบาท ทำเองราว 2.7 ล้าน ทีมที่โตเป็น 40 คนจ่าย SaaS ราว 4.1 ล้าน
- ค่าดูแลระบบที่ทำเองนิยมตั้งไว้ราว 15 ถึง 20% ของค่าทำต่อปี ยังไม่รวมค่าเซิร์ฟเวอร์
- METR พบว่านักพัฒนามากประสบการณ์ที่ใช้ AI ช้าลง 19% ในปี 2025 ทั้งที่เชื่อว่าเร็วขึ้น 20%
- Klarna ไม่ได้เอา AI มาแทน SaaS งาน HR ย้ายไป Deel ซึ่งก็เป็น SaaS อีกตัว
- PDPA ยอมให้ส่งข้อมูลส่วนบุคคลไปต่างประเทศได้ตามเงื่อนไขเท่านั้น เช็กที่เก็บข้อมูลก่อนเซ็น
ควรซื้อ SaaS หรือจ้างทำระบบเอง
งานที่ทำเหมือนธุรกิจอื่นทั่วไป อย่างบัญชี อีเมล เงินเดือน หรือแชตในทีม ซื้อ SaaS คุ้มกว่า งานที่เป็นจุดต่างของธุรกิจ หรืองานที่โปรแกรมในตลาดทุกตัวบังคับให้ต้องทำอ้อมๆ ถึงคุ้มที่จะจ้างทำเอง หลักข้อนี้ไม่ได้เปลี่ยน
ที่เปลี่ยนคือตำแหน่งของเส้นแบ่ง เครื่องมือภายในเล็กๆ แดชบอร์ด หรืองานอัตโนมัติที่เมื่อก่อนต้องตั้งเป็นโปรเจกต์ ตอนนี้ทำเสร็จได้ในไม่กี่วัน หลายอย่างจึงคุ้มจะทำเองมากขึ้น แต่ต้นทุนการดูแลระบบไปอีกหลายปี AI ยังเปลี่ยนไม่ได้ ยังต้องมีคนอัปเดตความปลอดภัย และรับสายตอนระบบล่มเหมือนเดิม
ต้นทุนขึ้นกับจำนวนคนเป็นหลัก ทีมเล็กที่คนไม่ค่อยเพิ่ม ค่าสมาชิก SaaS ตลอด 5 ปีมักถูกกว่า ทีมที่โตเร็ว ค่าบริการต่อหัวก็แซงค่าทำระบบเองได้ ธุรกิจไทยส่วนใหญ่จึงลงเอยที่ใช้คู่กัน ให้ SaaS เป็นแกน แล้วทำส่วนเสริมของตัวเองไว้รอบๆ
ปี 2025 ถึง 2026 AI เปลี่ยนอะไรไปบ้าง
ทำระบบเองถูกลงจริง โดยเฉพาะเครื่องมือเล็กๆ 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 หุ้นซอฟต์แวร์ก็ร่วงหนักจนสื่อการเงินเรียกว่า SaaSpocalypse สิ่งที่กลัวชัดเจน ถ้า AI agent ทำงานที่เคยต้องมีคนนั่งทำในโปรแกรม SaaS คนที่ต้องมีบัญชีผู้ใช้ก็จะน้อยลง ทั้งที่รายได้หลักของ SaaS ส่วนใหญ่มาจากค่าบริการต่อหัว
ฝั่งผู้ขายเห็นทางมาก่อนแล้ว Salesforce เปิดตัว AI agent ชื่อ Agentforce ตั้งแต่ปี 2024 และคิดเงินต่อบทสนทนาแทนต่อผู้ใช้ ตอนนี้โปรแกรมหลายตัวก็เก็บค่าฟีเจอร์ AI ตามปริมาณการใช้เพิ่มจากค่าสมาชิก บิล SaaS จึงคาดการณ์ยากกว่าแต่ก่อน
- เคยเลิกใช้ SaaS อย่างน้อยหนึ่งตัว แล้วหันมาใช้ของที่ทำเอง
- 35%
- คาดว่าจะทำเองมากขึ้นในปี 2026
- 78%
- ผู้ตอบแบบสำรวจ ส่วนใหญ่เป็นลูกค้า Retool
- 817 คน
พาดหัวข่าวเรื่อง AI แทน SaaS พลาดตรงไหน
ข่าวดังที่สุดเรื่องบริษัทเลิกใช้ SaaS แล้วหันไปพึ่ง AI พอดูรายละเอียดกลับเป็นอีกเรื่อง ธันวาคม 2024 Klarna ประกาศว่าจะเลิกใช้ Salesforce และ Workday ในแผนปรับองค์กรด้วย AI แต่สื่อที่ตามข่าวต่อพบว่างาน HR ย้ายไปใช้ Deel ซึ่งก็เป็น SaaS อีกตัว ส่วนงาน CRM กระจายไปอยู่ใน SaaS ตัวอื่นกับระบบที่ทำเองบางส่วน Klarna แค่รวบซอฟต์แวร์ให้น้อยลง ไม่ได้เอา AI มาแทน
ความเร็วที่ได้จากการให้ AI ช่วยเขียนโค้ดก็น้อยกว่าที่โฆษณา และยังไม่แน่นอน METR ทดลองแบบสุ่มกับนักพัฒนาโอเพนซอร์สมากประสบการณ์ช่วงต้นปี 2025 พบว่าพอใช้เครื่องมือ AI งานกลับเสร็จช้าลง 19% ทั้งที่นักพัฒนาเชื่อว่าเร็วขึ้น 20% รอบใหม่ปี 2026 ใช้เครื่องมือรุ่นใหม่ ผลต่างเหลือแค่ช้าลง 4% และคลาดเคลื่อนได้มาก METR เองยอมรับว่าตอนนี้นักพัฒนาน่าจะเร็วขึ้นแล้ว แต่ข้อมูลที่มียังวัดไม่ได้ว่าเท่าไหร่
พูดกันตรงๆ AI ช่วยให้เขียนโค้ดเร็วขึ้นได้ในหลายงาน แต่การเขียนโค้ดไม่เคยเป็นต้นทุนก้อนใหญ่ของระบบธุรกิจ งานคิดให้ชัดว่าระบบต้องทำอะไร ย้ายข้อมูล ทดสอบ และดูแลระบบไปอีกหลายปี ยังกินเวลาเท่าเดิม
ที่เชื่อกัน
- Klarna เลิกใช้ Salesforce และ Workday เพราะ AI
- นักพัฒนาเชื่อว่า AI ทำให้เร็วขึ้น 20%
- เขียนโค้ดถูกลง ระบบธุรกิจก็ถูกลงตาม
หลักฐาน
- งาน HR ย้ายไป Deel ซึ่งก็เป็น SaaS อีกตัว
- METR วัดได้ว่าช้าลง 19% ในปี 2025 และ 4% ในรอบปี 2026
- งานกำหนดความต้องการ ย้ายข้อมูล ทดสอบ และดูแล ยังกินเวลาเท่าเดิม
SaaS ได้อะไร และต้องจ่ายอะไรบ้างจริง ๆ
SaaS ให้ของที่ใช้ได้ทันที ผู้ขายดูแลเซิร์ฟเวอร์ แพตช์ความปลอดภัย การสำรองข้อมูล และไม่ให้ระบบล่มให้ทั้งหมด ฟีเจอร์ใหม่มาเองโดยไม่ต้องจ่ายค่าทำ และโปรแกรมผ่านการใช้งานจริงจากลูกค้าหลายพันรายมาแล้ว สำหรับงานมาตรฐาน ข้อดีชุดนี้หาอะไรมาสู้ยาก
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
ระบบที่ทำเองตรงกับขั้นตอนงานทุกจุด ค่าใช้จ่ายไม่เพิ่มทุกครั้งที่รับคน เลือกเองได้ว่าข้อมูลเก็บไว้ที่ไหน และเชื่อมกับอะไรก็ได้ ถ้าขั้นตอนงานนั้นคือจุดต่างของธุรกิจ ความตรงข้อนี้คือเหตุผลทั้งหมดที่ทำเอง
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
ถ้ามีผู้ใช้ 10 คน SaaS ถูกกว่าทำเองเกินครึ่ง แต่ถ้าทีมโตจาก 20 เป็น 40 คน ค่าสมาชิกจะแพงกว่าระบบที่ทำเองราว 1.4 ล้านบาท ทั้งสองกรณี ตัวเลขฝั่งทำเองยังไม่รวมฟีเจอร์ใหม่ และตัวเลขฝั่ง SaaS ยังไม่รวมค่าเสริมกับเวลาที่เสียไปกับการทำอ้อม ให้ดูว่าสถานการณ์ของคุณต้องแบกส่วนไหนจริง
- SaaS ผู้ใช้ 10 คน
- SaaS ผู้ใช้ 20 คน โตเป็น 40 คน
- จ้างทำระบบเอง
| SaaS ผู้ใช้ 10 คน | SaaS ผู้ใช้ 20 คน โตเป็น 40 คน | จ้างทำระบบเอง | |
|---|---|---|---|
| ปีแรก | ราว 310,000 บาท | ราว 520,000 บาท | ราว 1,500,000 บาท |
| ปีต่อ ๆ ไป | ราว 220,000 ถึง 260,000 บาท | ราว 660,000 ถึง 1,020,000 บาท | ราว 300,000 บาท |
| รวม 5 ปี | ราว 1.3 ล้านบาท | ราว 4.1 ล้านบาท | ราว 2.7 ล้านบาท |
| ตัวที่ทำให้แพง | ค่าต่อหัวกับราคาที่ขึ้นทุกปี | จำนวนคนที่เพิ่มขึ้น | ค่าทำระบบกับค่าดูแล |
ธุรกิจไทยต้องคิดเรื่องอะไรเพิ่มเมื่อเลือก SaaS
ธุรกิจไทยต้องคิดเพิ่มสามเรื่อง คือค่าเงิน ที่เก็บข้อมูล และภาษีไทย SaaS ต่างประเทศมักคิดเป็นดอลลาร์ต่อผู้ใช้ ค่าใช้จ่ายเป็นเงินบาทจึงขึ้นลงตามค่าเงิน และเพิ่มทุกครั้งที่รับคน ถ้าทีมโตเร็ว บรรทัดนี้แหละที่มักทำให้หันมาทำระบบเอง 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
ตัวอย่างกติกาไทยที่โปรแกรมต้องรองรับ ระบบบริหารหอพักและห้องเช่า
SaaS กับจ้างทำระบบเอง เทียบทุกเรื่องที่ต้องแลก
ไม่มีทางไหนชนะทุกแถว อ่านแถวที่สำคัญกับธุรกิจคุณก่อน ธุรกิจส่วนใหญ่ลงเอยที่คอลัมน์สุดท้าย และ AI ทำให้ทางนี้ดีขึ้นอีก เพราะส่วนเสริมเล็กๆ ที่เชื่อม SaaS หลายตัวเข้าด้วยกันและทำงานระหว่างโปรแกรมให้อัตโนมัติ คือส่วนที่ทำได้ถูกลงมากที่สุด
| SaaS สำเร็จรูป | จ้างทำระบบเอง | SaaS เป็นแกน ทำส่วนเสริมเอง | |
|---|---|---|---|
| เริ่มใช้ได้เมื่อไหร่ | วันนี้ | หลายสัปดาห์ถึงหลายเดือน | SaaS ใช้ได้ในไม่กี่วัน ส่วนเสริมใช้เวลาหลายสัปดาห์ |
| เงินก้อนแรก | น้อย แค่ค่าตั้งค่าและย้ายข้อมูล | มาก คือค่าทำระบบ | น้อยถึงปานกลาง |
| ค่าใช้จ่ายต่อเนื่อง | ค่าต่อหัวทุกเดือน | ค่าเซิร์ฟเวอร์และค่าดูแล | ค่าสมาชิก บวกค่าดูแลส่วนเสริม |
| ค่าใช้จ่ายโตตามอะไร | จำนวนคนที่เพิ่ม | จำนวนฟีเจอร์ที่เพิ่ม | จำนวนคนเป็นหลัก แต่น้อยกว่า SaaS ล้วน ถ้าลดบัญชีที่ไม่จำเป็นได้ |
| คาดการณ์งบได้แค่ไหน | ราคาที่ขึ้นและค่า AI ตามการใช้อาจทำให้ตกใจ | คาดการณ์ได้หลังทำเสร็จ แต่งานแก้เพิ่มก็สะสมได้ | ต้องดูงบสองก้อน |
| ตรงกับวิธีทำงาน | ได้เท่าที่ผู้ขายยอม | ตรงทั้งหมด | ใช้มาตรฐานในส่วนที่ใช้ได้ ปรับเองในส่วนที่สำคัญ |
| ฟีเจอร์ใหม่ | มากับอัปเดตของผู้ขาย จะต้องการหรือไม่ก็ตาม | มีเฉพาะที่จ่ายเงินทำ | แกนหลักได้อัปเดตจากผู้ขาย ส่วนที่สำคัญทำเอง |
| ความเป็นเจ้าของ | เช่าใช้ ผู้ขายเป็นคนกำหนดทิศทาง | กำหนดทิศทางเอง สิทธิ์ในโค้ดระบุไว้ในสัญญา | เป็นเจ้าของส่วนที่เป็นจุดต่างของธุรกิจ |
| ที่เก็บข้อมูลและ PDPA | อยู่ที่ที่ผู้ขายเลือก | เลือกเองได้ รวมถึงเก็บในไทย | เลือกแกนที่เก็บข้อมูลในที่ที่ต้องการ |
| ภาษีไทยและ LINE | ขึ้นกับแต่ละโปรแกรม | ทำให้ตรงได้ | เลือกแกนที่รองรับไทย แล้วทำส่วนที่ขาดเอง |
| ความปลอดภัยและระบบล่ม | ผู้ขายรับผิดชอบ เฉลี่ยกันกับลูกค้าหลายราย | คุณ หรือทีมที่คุณจ้าง | ผู้ขายดูแลแกน คุณดูแลส่วนเสริม |
| การเชื่อมกับระบบอื่น | ได้เท่าที่ API ของผู้ขายเปิดให้ | ได้ทุกอย่างที่ทำ | ทำตัวเชื่อมผ่าน API ของผู้ขาย |
| ฟีเจอร์ AI | AI ของผู้ขาย ใช้ได้เฉพาะข้อมูลในโปรแกรมนั้น | AI ของตัวเอง ใช้ข้อมูลได้ทุกระบบ | AI ของผู้ขาย บวก agent ของตัวเองที่ทำงานข้ามโปรแกรม |
| ย้ายออกทีหลัง | ขึ้นกับว่าดึงข้อมูลออกได้ครบแค่ไหน | ง่าย ถ้าเป็นเจ้าของโค้ดและมีเอกสาร | เปลี่ยนแกนได้ ส่วนเสริมยังอยู่ |
| ความเสี่ยงหลัก | ขึ้นราคา ย้ายออกยาก ข้อมูลอยู่ต่างประเทศ | ไม่เหลือใครดูแลระบบได้ | ตัวเชื่อมพังเมื่อผู้ขายเปลี่ยน API |
ถ้าเลือกทำเองหรือใช้คู่กัน SyncEdge ช่วยตรงไหน
เราช่วยได้ตั้งแต่ตกลงขอบเขตงาน ทำระบบ ต่อระบบเข้ากับ SaaS ที่คุณใช้อยู่ ไปจนถึงดูแลหลังเปิดใช้ ส่วนจะซื้อหรือทำเอง ให้ตัดสินจากหลักในหัวข้อถัดไป เราทำทั้งสองฝั่ง คือรับทำซอฟต์แวร์ตามความต้องการ และมี SaaS ของตัวเองชื่อ SyncEdge Clinic สำหรับคลินิก จึงไม่มีเหตุผลต้องเชียร์ทางไหน
ถ้าบริษัทคุณมีทีมพัฒนาที่ว่างและเคยทำระบบแบบนี้มาแล้ว ทำเองในบริษัทก็เป็นทางที่ดี ตารางนี้เทียบให้เห็นว่าทำเองกับทำร่วมกับเราต่างกันตรงไหน
| ทีมในบริษัททำเอง | ทำกับ SyncEdge | |
|---|---|---|
| ขอบเขตงาน | ทีมกำหนดเอง ปรับระหว่างทางได้ง่าย แต่งานก็งอกระหว่างทางได้ง่ายเหมือนกัน | เริ่มจากช่วงตกลงขอบเขตงานร่วมกัน และเขียนไว้เป็นลายลักษณ์อักษรก่อนเริ่มพัฒนา |
| งานนอกขอบเขต | ทีมรับงานที่เพิ่มเอง ต้นทุนคือเงินเดือนและเวลาที่ใช้จริง รู้ตัวเลขชัดตอนงานเสร็จ | งานที่เพิ่มนอกขอบเขตเสนอราคาแยก และให้คุณอนุมัติเป็นลายลักษณ์อักษรก่อนเริ่ม |
| ใครทำ | ทีมพัฒนาของคุณ ต้องมีคนว่างและเคยทำงานแบบนี้ | ทีมของเรา อัปเดตความคืบหน้าให้ต่อเนื่อง และมีระบบจริงให้ลองใช้ระหว่างทาง |
| ต่อกับ SaaS ที่ใช้อยู่ | ทีมต้องศึกษา API ของแต่ละโปรแกรมเอง | เราต่อระบบของคุณเข้ากับ SaaS โปรแกรมบัญชี หรือ ERP ที่ใช้อยู่ ผ่าน API ของโปรแกรมเหล่านั้น |
| โค้ดและข้อมูลเป็นของใคร | เป็นของบริษัทคุณตั้งแต่แรก | สิทธิ์ในโค้ดและเอกสารระบุไว้ในสัญญาตั้งแต่ก่อนเริ่มงาน ข้อมูลเก็บบนคลาวด์ในไทย |
| ดูแลหลังเปิดใช้ | ทีมเดิมดูแลต่อ ถ้าคนที่ทำลาออก ความรู้อาจออกไปด้วย | ส่งมอบพร้อมเอกสารที่ทีมของคุณใช้ดูแลต่อเองได้ 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
AppSheet คืออะไร ราคาเท่าไหร่ และเมื่อไหร่ควรย้ายไปทำระบบจริง
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 กดดันราคาแบบต่อผู้ใช้ และทำให้เครื่องมือภายในเล็กๆ ทำเองได้ถูกลง หุ้นซอฟต์แวร์จึงร่วงช่วงต้นปี 2026 แต่งานมาตรฐานอย่างบัญชี อีเมล และเงินเดือน บริษัทยังซื้อ SaaS อยู่ เพราะดูแลระบบเองแพงกว่า แม้แต่ข่าวที่ Klarna เลิกใช้ Salesforce และ Workday ส่วนใหญ่ก็คือย้ายไป SaaS ตัวอื่น
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 ขึ้นกับจำนวนคนเป็นหลัก ในตัวอย่างของคู่มือนี้ SaaS ผู้ใช้ 10 คนรวม 5 ปีราว 1.3 ล้านบาท ระบบที่ทำเองราว 2.7 ล้านบาท แต่ถ้าทีมโตเป็น 40 คน ค่าสมาชิกขึ้นไปราว 4.1 ล้านบาท ให้คิดทั้งสองทางด้วยตัวเลขของคุณเอง
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