🌍 จาก Skill Gap สู่ Wisdom Gap: เมื่อ “แค่มีความรู้" ไม่พออีกต่อไปในยุค AI
จาก “เด็กสร้างแอปได้คนเดียว” สู่ “ประเทศที่ถูกทิ้งไว้ข้างหลัง”
เมื่อเร็วๆ นี้ ผมได้พูดคุยกับนักศึกษาคนหนึ่งที่กำลังทำโปรเจกต์ส่งอาจารย์—เขากำลังสร้างแอปด้าน Gamification ที่ดูเหมือนมีทีม Product, Dev, UX/UI และ Infra ครบชุด…แต่ความจริงคือ “เขาทำเองคนเดียวทั้งหมด 🤯”
เขาใช้
* ChatGPT / Gemini เพื่อระดมไอเดีย ตรวจสอบความต้องการ และค้นคว้าข้อมูล
* ChatPRD และ Cursor ช่วยจัดโครงสร้างงาน เขียนโค้ดเบื้องต้น พร้อมอธิบายตรรกะ #VibeCoding
* Midjourney / Lovable เพื่อออกแบบ UI และสร้าง Persona
* Suno.ai แต่งเสียงเพลงประกอบแอป
* ใช้ AI ทำ testing, bug tracking, และ deploy บน Railway ในเวลาไม่ถึง 7 วัน
นี่ไม่ใช่เรื่องของ “เด็กอัจฉริยะ” อีกต่อไป แต่มันคือ “คนธรรมดา” ที่กล้าลอง + รู้เครื่องมือ + มีกรอบคิดใหม่ และนี่คือ “สัญญาณเตือนแรงระดับโครงสร้าง” ที่บอกว่า
* ระบบการศึกษาแบบ “ป้อนเนื้อหา” เริ่มตกยุค
* การวัดคุณค่าคนด้วย “ปริญญา + ประสบการณ์” กำลังถูกทำลายลง
* ความเหลื่อมล้ำใหม่ กำลังเปลี่ยนจาก “ใครเรียนสูงกว่า” → เป็น “ใครปรับตัวได้เร็วกว่า”
* และ AI กำลังเปลี่ยนโลกในระดับบุคคล องค์กร และประเทศ อย่างถอนรากถอนโคน
====
🔍 Horizon Shift: ไม่ใช่แค่ Skill ที่เปลี่ยน แต่ “แนวคิดต่อคุณค่าของมนุษย์” กำลัง Reset ใหม่
🌄 Horizon 1 – Skill Automate
* โค้ดที่เคยใช้เวลาเขียน 3 สัปดาห์ → ใช้ AI ช่วยลดเหลือ 3 ชั่วโมง เช่นนักพัฒนาใช้ GPT-4o ร่วมกับ Copilot เพื่อเขียนฟังก์ชันได้ครบพร้อม test case ภายในครึ่งวัน โดยไม่ต้องเข้า sprint meeting เลย
* UX/UI ที่เคยต้องวาดเอง → วันนี้ Prompt เดียวสร้าง Prototype ได้ทันที เช่น Figma + AI Plugin หรือ Galileo AI ที่สามารถเปลี่ยนข้อความธรรมดาให้เป็น mockup แบบ interactive
* อาชีพระดับ Entry ถูกทดแทนด้วย Tools เช่น Wix, Canva, Notion AI【1】ที่สามารถทำให้การสร้างเว็บ สไลด์ เอกสาร และวิดีโอ ใช้เวลาแค่ไม่กี่นาที และไม่ต้องมีคนช่วยเลย
องค์กรที่ยังใช้สูตร “ให้มือใหม่ค่อยๆ ฝึกจนเก่ง” จะเจอความจริงใหม่ว่า มือใหม่ใช้ AI = ทำได้เหมือนมือโปรทันที เช่น องค์กรที่ยังฝึก content creator จากพื้นฐานการเขียน อาจไม่ทันคนที่ใช้ Notion AI + Grammarly + Pika Labs ทำครบทั้ง text + visual + video ภายในวันเดียว
🧠 Horizon 2 – Wisdom Curate
* เมื่อ “ทำได้” กลายเป็น baseline คำถามสำคัญคือ “คุณตัดสินใจอะไร?” เช่น AI สามารถ generate business plan ได้ทันที แต่แผนนั้นสอดคล้องกับสภาพตลาดจริงหรือไม่ เป็นเรื่องที่ต้องใช้ judgment ของมนุษย์
* การตั้งโจทย์, กลั่นไอเดีย, วิพากษ์ผลลัพธ์, คือ Metaskill ใหม่ที่จำเป็น เช่น Startup ที่ประสบความสำเร็จไม่ใช่เพราะเริ่มจาก solution แต่เริ่มจากการตั้งคำถามผู้ใช้ซ้ำ ๆ จนเจอ pain point ที่แท้จริง
* คนที่ “ตอบได้ทุกอย่าง” จะถูกแทนด้วย AI แต่คนที่ “ตั้งคำถามเฉียบคม” จะอยู่รอด เช่น McKinsey รายงานว่าองค์กรที่เติบโตเร็ว ล้วนใช้ Human-in-the-loop เพื่อตั้งคำถามที่สร้างการเรียนรู้ใหม่ต่อ AI
🪞 Horizon 3 – Mission Reframe
* ประเทศที่ยังมองโลกแบบเก่า (GDP-driven / Job Security) จะพลาดการออกแบบอนาคต เช่น ญี่ปุ่นเคยให้ความสำคัญกับ lifetime employment แต่ตอนนี้เริ่ม shift ไปสู่การพัฒนา individual entrepreneurial mindset แทน
* การศึกษาแบบ “จำเพื่อสอบ” คือกับดักที่ทำให้ทั้งประเทศถูกทิ้งไว้ข้างหลัง เช่น เด็กไทยเรียน coding แต่ไม่เคยเจอปัญหาในโลกจริง ต่างจากประเทศอย่างเอสโตเนีย ที่ฝึกการใช้ AI กับสังคมจริงตั้งแต่ประถม
* ประเทศอย่างสิงคโปร์เริ่มใช้ AI กำหนดทักษะที่จำเป็นในปี 2030【3】และเชื่อมโยงกับแผนพัฒนาทรัพยากรมนุษย์ทุกกระทรวง เช่น กระทรวงแรงงาน กระทรวงศึกษาธิการ และกระทรวงพาณิชย์ ทำงานร่วมกันบน database เดียวกัน
====
🧩 “ทักษะมนุษย์" ที่ไม่มี AI ตัวไหนแทนได้?
W – Wisdom Judgment
* เช่น การอ่านระหว่างบรรทัด เห็น pattern จาก chaos หรือการคัดกรองข่าวลวงในยุค Deepfake หรือการอ่านเจตนาจากคำพูดที่คลุมเครือของลูกค้า
* กล้าตัดสินใจ แม้ในภาวะที่ข้อมูลไม่สมบูรณ์ เช่น นักบริหารที่ต้องตัดสินใจลงทุนในช่วงวิกฤตเศรษฐกิจ โดยอาศัย Sense มากกว่าข้อมูลที่ยังไม่สมบูรณ์
I – Interrogative Thinking
* ถามให้เจาะลึก ไม่ใช่แค่รับคำตอบ เช่น Product Manager ที่ไม่พอใจกับคำว่า “User ไม่ชอบ” แต่ถามต่อว่า “ไม่ชอบตรงไหน?” “เพราะอะไร?” จนเจอ root cause
* เข้าใจ framing ของปัญหา ไม่ใช่แค่ fact เช่นในศาล ความจริง (Fact) อาจเหมือนกัน แต่การตีความ (Framing) ทำให้คำตัดสินต่างกันสุดขั้ว
S – Synthesis over Speed
* ผสานข้อมูลจากหลายแหล่งให้กลายเป็น Insight เช่น การวิเคราะห์ปัญหา Supply Chain โดยเชื่อมโยงข้อมูลจากการผลิต โลจิสติกส์ และพฤติกรรมผู้บริโภคเข้าด้วยกัน
* ไม่ใช่แค่หาข้อสรุปเร็ว แต่สรุปให้ลึกและเชื่อมโยง เช่น นักวิเคราะห์ที่ไม่สรุปจาก data point เดียว แต่ใช้ข้อมูล cross-sector และแปลงเป็นแผนยุทธศาสตร์ที่ actionable
E – Empathic Navigation
* เข้าใจคนข้างหน้า แม้จะไม่เหมือนเรา เช่น การทำงานกับลูกค้าต่างชาติที่มีพื้นฐานความคิดต่าง ต้องแปลเจตนา ไม่ใช่แค่คำพูด
* สื่อสาร สร้างความไว้ใจ และเชื่อมโยงผู้คนในโลกที่ซับซ้อน เช่น ผู้นำองค์กรที่ต้องถ่ายทอดกลยุทธ์ยากๆ ให้ทีมเข้าใจและรู้สึกเป็นส่วนหนึ่ง ไม่ใช่แค่ “ประกาศเป้าหมาย”
====
🏭 กรณีศึกษา - บริษัทที่ใช้ AI แต่ไม่เปลี่ยนระบบ “กำลังล้มก่อนใคร”
* Kodak 2.0 Moment กำลังจะเกิดขึ้นอีกครั้ง—แต่ครั้งนี้ไม่ใช่เรื่องกล้องถ่ายรูปดิจิทัล หากแต่เป็น “องค์กรที่ไม่ยอมเปลี่ยน mindset ต่อ AI”
* เช่นเดียวกับ Kodak ที่แม้จะมีสิทธิบัตรกล้องดิจิทัลอยู่ในมือ แต่ไม่กล้า disrupt โมเดลรายได้ของตัวเอง องค์กรในวันนี้จำนวนมากกำลังใช้ AI แค่เป็นเครื่องมือประดับ—โดยไม่ยอมเปลี่ยนวิธีคิด หรือวัฒนธรรมองค์กรให้รองรับโลกใหม่
* บริษัทที่ยังมอง AI ว่าเป็นแค่เครื่องมือ “ลดต้นทุนแรงงาน” หรือ “แทนคน” โดยไม่ได้ถามว่า “เราจะใช้ AI เพื่อเพิ่มคุณค่าใหม่อย่างไร?” กำลังเข้าสู่ทางตัน
* ตัวอย่างเช่น ธนาคารบางแห่งในเอเชียที่ใช้ Chatbot เพื่อลดพนักงาน Call Center แต่ไม่เคยพัฒนา AI ให้ตอบโจทย์ลูกค้ามากขึ้น กลับกลายเป็นว่าประสบการณ์ลูกค้าตกต่ำ และเสียฐานลูกค้าให้กับ fintech หน้าใหม่
* บริษัทอย่าง Google / OpenAI เริ่ม disrupt ระบบคัดเลือกพนักงานของตนเอง โดยเน้น “วิธีคิดและ judgment” มากกว่าดีกรีหรือ GPA เช่น
* ผู้สมัครตำแหน่ง Engineer ที่ OpenAI ต้องเจอการประเมินผ่านโจทย์ระบบที่วัด “การจัดการกับความไม่แน่นอน” และ “การเชื่อมโยงความรู้ข้ามศาสตร์” ซึ่งตรงข้ามกับการสอบแบบ Multiple Choice
* Google เองก็ประกาศในปี 2024 ว่าให้ความสำคัญกับ “Self-Driven Problem Solving” มากกว่าชื่อมหาวิทยาลัย เพราะเชื่อว่าโลกของ AI ต้องการคนที่สามารถ “ตั้งคำถามใหม่” มากกว่าคนที่ “ตอบคำถามเก่าได้ดี”【2】
* ในระดับประเทศ สิงคโปร์ ได้เดินหน้า SkillsFuture โดยวาง AI เป็นหัวใจของการจัดการทักษะแห่งชาติ
* รัฐบาลได้ร่วมกับบริษัทเทคโนโลยีและภาคการศึกษา จัดทำ National Skills Passport—คล้ายสมุดพกทักษะดิจิทัล ที่อัปเดตตามแนวโน้มอุตสาหกรรม
* ทุกกระทรวงมีการเชื่อมโยงข้อมูลกับ SkillsFuture ผ่าน Data Lake กลาง ทำให้สามารถวางแผนนโยบายแรงงานและการศึกษาร่วมกันได้อย่างแม่นยำตาม Demand-Supply ของตลาดในปี 2030【3】
บทเรียนจากกรณีเหล่านี้คือ องค์กรหรือประเทศที่ "ใช้ AI แต่ไม่ยอมเปลี่ยนระบบความคิด" กำลังเตรียมตัวเจอกับภาวะ Kodak Moment แบบใหม่—ล่มสลายโดยที่ไม่รู้ตัว
====
🚨 "ความเสี่ยง” ถ้าคุณไม่ปรับ...อะไรจะเกิดขึ้น?
ระดับบุคคล?
1. ยึดติดกับตำแหน่งงาน = ตกงานก่อน
* เพราะ AI ไม่แคร์ Title หรือยศศักดิ์อีกต่อไป มันไม่สนว่าคุณเป็น “ผู้จัดการ” หรือ “รองผู้อำนวยการ” เพราะสิ่งที่วัดกันจริงคือ Output และ Speed ของการเรียนรู้ซ้ำแล้วซ้ำอีก คนที่ไม่สามารถ “เปลี่ยนบทบาท” ได้เร็ว จะค่อยๆ หลุดออกจากวงจรคุณค่าในองค์กร
2. ไม่กล้าผิด = ไม่กล้าเรียน = ไม่เคยโต
* ความผิดพลาดคือห้องเรียนของโลกยุคใหม่ แต่คนจำนวนมากยังมองความผิดเป็นเรื่องน่าอาย ขณะที่ AI และ Tools ต่างๆ พร้อมให้คุณลองผิดได้ 100 ครั้งโดยไม่มีใครเห็น คนที่ยังกลัวจะไม่กล้าใช้ AI อย่างเต็มที่ และจะกลายเป็น "Digital Illiterate" โดยไม่รู้ตัว
3. เก่งวิชาแต่ไม่เก่งคิด = ไม่มีทางเลื่อนขั้นในโลกใหม่
* โลกวันนี้ไม่ต้องการคนที่ท่องจำได้หมด แต่ต้องการคนที่รู้ว่าจะใช้ “ความรู้” ไปแก้ปัญหาแบบไหน คนที่เก่งสอบ อาจไปต่อไม่ได้ในองค์กรที่เน้น Synthesis + Problem Solving มากกว่า Memory Skill
ระดับบริษัท?
1. ใช้ AI แค่ automate เอกสาร แต่ยังประชุมแบบเดิม → เสี่ยงเร็วแต่พังเร็ว
* เช่นการให้ AI เขียนรายงานประชุมแทนคน แต่ทุกคนยังพูดวนเรื่องเดิม ไม่มีการเปลี่ยนวิธีคิดหรือกลไกการตัดสินใจ ทำให้องค์กรเหมือนเร็วขึ้นแต่ไม่ได้ขยับไปไหนจริงๆ
2. ใช้ AI แค่ในฝ่าย IT แต่ไม่ retrain HR, Finance, Marketing → เป็นการใช้แบบปิดตาข้างหนึ่ง
* ยกตัวอย่างเช่น บริษัทที่ให้ทีม IT ใช้ AI ช่วย deploy ได้ไวขึ้น แต่ฝ่าย HR ยังใช้ Excel มือกรอก หรือทีมการเงินยังสร้าง forecast แบบเดิม ทำให้องค์กรเดินช้าเพราะใช้ AI อย่างไม่ครบวงจร
ระดับประเทศ?
1. ยังสอบเข้ามหาวิทยาลัยด้วยข้อสอบปี 1990 → ผลิตคนไม่ตรงโลกจริง
* เช่น ข้อสอบที่ยังเน้นท่องจำสูตร ไม่ได้ฝึกการแก้ปัญหา หรือการใช้เครื่องมือ AI ในการเรียนรู้ เด็กจึงจบมาพร้อมทักษะที่ไม่สามารถตอบโจทย์เศรษฐกิจใหม่ได้
2. วัดความเก่งด้วยจำนวนเนื้อหาที่ท่องได้ แทนที่จะวัดคุณภาพของคำถามที่เด็กถามได้
* เด็กที่ถามว่า “ทำไม?” และ “ถ้าทำแบบนี้จะเกิดอะไรขึ้น?” ควรได้รับการยอมรับมากกว่าคนที่ตอบถูกทุกข้อแบบไม่รู้ที่มาที่ไป แต่น่าเสียดายที่ระบบยังไม่วัดความคิดเชิงวิพากษ์เท่าที่ควร
3. ระบบราชการที่ไม่ใช้ AI อย่าง strategic → สูญเสียเวลา งบประมาณ และโอกาสระดับประเทศ
* เช่น โครงการจัดซื้อที่ใช้เอกสารแบบ manual ทำให้ตรวจสอบย้อนกลับลำบาก หรือหน่วยงานวางแผนนโยบายจากข้อมูลเก่าหลายปี แทนที่จะใช้ AI วิเคราะห์แนวโน้ม real-time แบบที่บางประเทศในยุโรปเริ่มทำ
====
🧭 ดังนั้น โลก ณ ตอนนี้จะไม่ถามว่า “คุณทำได้ไหม” แต่ถามว่า “คุณจะทำไปเพื่ออะไร?”
“คนที่รู้วิธีใช้ AI จะอยู่รอด…แต่คนที่เข้าใจมนุษย์จะเป็นผู้นำ”
AI จะรู้เกือบทุกคำตอบ...แต่ยังไม่เข้าใจว่าควรถามคำถามอะไรในชีวิตจริง
เราต้องไม่หยุดเรียนรู้ในสิ่งที่ AI ยังไม่เข้าใจ — คือ ความเป็นมนุษย์, การตัดสินใจ, และการเข้าอกเข้าใจ
อ้างอิง:
[1] Canva, Wix, Notion AI – Transforming beginner workflows (TechCrunch, 2024)
[2] OpenAI Hiring Playbook – Human Systems Thinking over GPA (OpenAI Careers Blog, 2023)
[3] SkillsFuture Singapore – AI-driven National Skills Framework (Gov.sg, 2024)
#วันละเรื่องสองเรื่อง
#WISEModel
#SkillGap
#WisdomGap
#AIWork
#FutureOfWork
#SoftSkills
#AIJudgment
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
