🧨 ถ้า AI ทำได้ดีกว่าคุณ…บริษัทจะยังเลือกคุณอยู่ไหม?
เมื่ออดีตผู้บริหาร Google X เตือนว่า CEO ก็ไม่รอด — แล้วเราจะอยู่รอดด้วยอะไร?
====
🎬 คำถามที่ CEO หรือผู้นำทุกคนเริ่มกลัวจะได้ยิน?
ลองนึกภาพ…คุณคือผู้บริหารระดับสูงในองค์กรเทคโนโลยีระดับโลก เช้าวันจันทร์ คุณได้รับรายงานว่า
"AI Agent รุ่นใหม่ แก้ปัญหาเชิงกลยุทธ์ได้แม่นยำกว่าทีม VP ทั้งทีม ภายในเวลาเพียง 6 นาที"
คุณจะเซ็นอนุมัติให้ใช้งานมันต่อไหม?
หรือคุณจะยื้อไว้ — เพราะเชื่อในความจงรักภักดีของคน หรือเพียงเพราะยังไม่พร้อมรับความจริงว่า...คนเริ่มแพ้แล้ว?
Mo Gawdat อดีต Chief Business Officer แห่ง Google X ไม่ลังเลจะตอบว่า
"AI จะไม่แค่แย่งงาน แต่มันจะเขียนกติกาใหม่ให้โลกที่คนอาจไม่มีที่ยืน"
และเขาย้ำอย่างชัดเจน…"ความคิดที่ว่า AI จะสร้างงานใหม่เพื่อทดแทนมนุษย์นั้น เป็นเรื่องโกหกทั้งเพ (100% crap)"
นี่คือเสียงจากผู้ที่เคยอยู่แถวหน้าของการพัฒนาเทคโนโลยี ไม่ใช่จากคนที่กลัว AI — แต่คือคนที่เคย "ปั้นมันขึ้นมา"
===
📉 เก่งแค่ไหนก็ไม่พอ…ในโลกที่ AI เก่งกว่า เร็วกว่า และเรียนรู้ได้ไม่มีวันหยุด?
Gawdat เล่าถึงบริษัท Startup ที่เขาร่วมก่อตั้งเอง ใช้ AI เป็นแกนกลางแทนที่งานของโปรแกรมเมอร์จำนวนกว่า 300 คนในอดีต ด้วยคนเพียง 3 คนและ AI อีกไม่กี่ระบบ ภายในเวลาไม่กี่เดือน ทีมขนาดเล็กนี้สามารถปล่อยฟีเจอร์ MVP ได้เร็วกว่าองค์กรเดิมที่เคยมีทรัพยากรเกือบ 100 เท่า
สิ่งที่เขาสื่อไม่ใช่แค่ว่า "AI ทำได้" แต่คือ "AI ทำได้ดีกว่า ถูกกว่า เร็วกว่า และไม่มีอารมณ์เหนื่อย เบื่อ ท้อ เหมือนมนุษย์" และมันไม่เรียกร้อง Work-Life Balance หรือสิทธิประโยชน์ใดๆ ทั้งสิ้น
เขาย้ำว่า แม้แต่งานที่เคยเชื่อว่ามีเกราะป้องกันตามธรรมชาติ เช่น
* 🎙️ การตัดต่อ Podcast ด้วยความเข้าใจอารมณ์ผู้ฟัง ที่เคยเชื่อว่าต้องใช้คนฟังละเอียดและตีความอารมณ์ แต่วันนี้ AI อย่าง Adobe Podcast AI หรือ Descript สามารถลบเสียงรบกวน ปรับโทนเสียง และแนะนำจุดตัดต่อได้อัตโนมัติ
* ⚖️ การร่างสัญญาด้วยความเข้าใจข้อกฎหมายและเจตนา ที่เคยต้องใช้ทนายความ junior กลับถูกแซงด้วย AI เช่น Harvey ที่ถูกใช้ในหลายสำนักงานกฎหมายในสหรัฐ
* 🧭 การวางแผนกลยุทธ์ด้วยการมองบริบทเชิงลึก ที่เคยคิดว่า AI เข้าไม่ถึง วันนี้ AI อย่าง Claude, ChatGPT หรือ Perplexity AI สามารถให้มุมมอง SWOT, ประเมินตลาด หรือวาง Competitive Landscape ได้ในไม่กี่วินาที
…ทั้งหมดนี้ล้วนเริ่มถูกแทนที่อย่างเงียบๆ โดยเฉพาะในภาค Content ที่ผู้ชมเริ่มชินกับเนื้อหาที่สร้างโดย AI — ลองสังเกตดู Podcast, YouTube Shorts หรือบทความข่าวจำนวนมากที่ไม่มี "เสียงมนุษย์จริงๆ" อยู่เบื้องหลังอีกแล้ว
📍 ตัวอย่างที่เกิดขึ้นแล้วในต่างประเทศ เช่น
* IBM ชะลอการจ้างพนักงานสายสนับสนุนกว่า 8,000 ตำแหน่ง เพราะ AI สามารถจัดการงานเอกสาร, onboarding และ issue tracking ได้โดยไม่ต้องใช้คน
* Spotify ใช้ AI ตัดต่อ Podcast แบบอัตโนมัติผ่านระบบ Soundtrap ลดทีมโปรดักชันลงกว่า 65% พร้อมขยายจำนวน episode ที่ผลิตได้ต่อเดือนขึ้นเกือบ 4 เท่า
* PwC ประกาศจับมือกับ OpenAI เพื่อสร้าง AI Legal Assistant ภายในองค์กร คาดว่า AI จะร่างสัญญาระดับพื้นฐานได้ดีพอ ๆ กับทนาย junior ภายในปี 2026 และลดเวลาเตรียมเอกสารทางกฎหมายได้ถึง 60%
====
⚖️ AI-Fork Framework: ทางแพร่งของมนุษย์ทำงานในยุคปัญญาประดิษฐ์
หากคุณทำงานในวันนี้ นี่คือคำถามที่คุณควรตอบให้ได้ — เพราะมันจะเป็นตัวกำหนดว่าในยุค AI นี้ คุณจะถูกกลืนหายไป หรือจะถูกเสริมให้แข็งแกร่งขึ้น
งานของคุณ...อยู่ในเส้นทางที่ AI จะ "กลืน" หรือ "เสริม"?
1. Automatable Path — เส้นทางที่ AI จะกลืนกิน
งานในกลุ่มนี้คือประเภทที่สามารถเขียนเป็นชุดคำสั่ง วัดผลได้ชัดเจน และไม่มีความจำเป็นต้องใช้วิจารณญาณหรือบริบทเชิงลึก ซึ่ง AI สามารถเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมากและทำซ้ำได้แม่นยำขึ้นเรื่อยๆ โดยไม่เหนื่อย ไม่เบื่อ และไม่ต้องพัก
* ลักษณะเด่น = “กฎเกณฑ์ชัดเจน, ความคาดเดาได้สูง, มีรูปแบบซ้ำๆ”
* ตัวอย่างเช่น
* Call Center ที่เน้นตอบคำถามซ้ำ ๆ → ถูกแทนที่ด้วย Voice AI หรือ Chatbot
* Data Entry ที่ต้องกรอกข้อมูลเข้า Database → OCR + RPA แทนได้ทันที
* Report Analyst ที่สรุปข้อมูลรายวันหรือรายเดือน → AI Dashboard สามารถสร้าง Insight อัตโนมัติได้
* Content Generator ที่ผลิตบทความ SEO หรือ Product Copy ซ้ำๆ → GPT-based engine ทำได้ในวินาที เป็นต้น
คำเตือนคือ งานในกลุ่มนี้แม้จะไม่หายทันที แต่จะถูก "ลดทอนคุณค่า" ลงเรื่อยๆ จนกลายเป็นต้นทุนที่องค์กรเลือกจะลดเป็นลำดับแรกเมื่อมี AI ที่ถูกกว่าและเร็วกว่า
2. Augmentable Path — เส้นทางที่ AI กลายเป็นผู้ช่วยเร่งพลัง
งานในกลุ่มนี้ไม่ได้ถูก AI แทนที่โดยตรง แต่อาศัย AI เป็นตัวช่วยเพิ่มพลัง เหมือนเป็น "ผู้ช่วยคิด-ช่วยวิเคราะห์" ที่ทำให้มนุษย์ตัดสินใจได้ดีขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และสร้างสรรค์มากขึ้น
* ลักษณะเด่น = “ต้องเข้าใจบริบท, เชื่อมโยงหลายมิติ, ใช้ความคิดสร้างสรรค์และอารมณ์ร่วม”
* ตัวอย่างเช่น
* Prompt Engineer ที่รู้จักการใช้ภาษาถาม AI อย่างมีประสิทธิภาพ และเข้าใจจุดอ่อนจุดแข็งของโมเดล
* Strategic Product Owner ที่ใช้ AI วิเคราะห์ Pain Point ของลูกค้า แต่ยังต้องตัดสินใจเองว่าอะไรสำคัญที่สุดใน roadmap
* Brand Story Architect ที่ใช้ AI ช่วยค้นข้อมูลหรือ Generate idea แต่ยังต้องเล่าเรื่องให้เชื่อมโยงกับอารมณ์มนุษย์
* AI Risk Assessor ที่ใช้ทั้งความรู้ด้านกฎหมาย เทคโนโลยี และจริยธรรมประกอบกันเพื่อออกแบบการใช้ AI อย่างรับผิดชอบ เป็นต้น
คนในสายนี้จะมี AI เป็น "ทีมงานในหัว" ที่ช่วยเร่งความเร็วการคิด แต่ยังต้องการมนุษย์ในการตีความ ตัดสินใจ และเชื่อมโยงความซับซ้อน
🧠 กรอบคิดนี้ไม่ใช่เพื่อทำให้คุณกลัว — แต่เพื่อชวนให้คุณวางแผนใหม่ให้ทันกับความเปลี่ยนแปลง เพราะทางแยกนี้...คุณเลือกได้ว่าจะอยู่ฝั่งไหน
====
🌍 กรณีศึกษา: เมื่อองค์กรระดับโลกเผชิญคลื่น AI แล้วเลือกเส้นทางที่ต่างกัน?
องค์กรระดับโลกต่างตอบสนองต่อกระแส AI อย่างแตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับวิสัยทัศน์ ความพร้อมของโครงสร้างภายใน และทัศนคติต่อคน ซึ่งทำให้เรามองเห็นแนวโน้มเชิงกลยุทธ์ที่น่าสนใจว่า “การใช้ AI ไม่ได้แปลว่าองค์กรต้องลดคนเสมอไป” หากแต่องค์กรที่เข้าใจธรรมชาติของการเปลี่ยนผ่าน จะเตรียม “ระบบรองรับ” ให้คนและ AI ทำงานร่วมกันอย่างมีคุณค่า
* IBM: ในปี 2023 Arvind Krishna CEO ของ IBM ประกาศว่าจะชะลอการจ้างงานในสายงาน Back Office ประมาณ 30% ภายใน 5 ปี โดยเฉพาะตำแหน่งที่เกี่ยวกับ HR, Documentation, Compliance — เนื่องจากบริษัทวิเคราะห์ว่า AI และ Automation สามารถทำงานเหล่านี้ได้แม่นยำและปลอดภัยกว่ามนุษย์ในบางมิติ เช่น การตรวจสอบเอกสารซ้ำซ้อนและการกรอกฟอร์มข้อมูล (Ref : https://www.reuters.com/technology/ibm-pause-hiring-plans-replace-7800-jobs-with-ai-bloomberg-news-2023-05-01)
* Deloitte: ไม่เพียงไม่ลดคน แต่ยังเลือกลงทุนกว่า 1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในโครงการ "Deloitte AI Academy" เพื่อ Reskill และ Upskill พนักงานกว่า 75,000 คนทั่วโลกให้สามารถทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในสาย Audit, Tax, Legal และ Consulting จุดยืนของ Deloitte คือ “AI ไม่ได้แทนคน แต่เพิ่มศักยภาพให้คนคิดแบบใหม่ ทำงานแบบใหม่ และเข้าใจปัญหาเชิงลึกมากขึ้น” (Ref : https://www.theconsultingreport.com/deloitte-launches-ai-academy-to-advance-ai-skilled-workforces)
* Amazon: มีพนักงานมากกว่า 1.5 ล้านคนทั่วโลก และวางเป้าหมายที่จะ Reskill อย่างน้อย 300,000 คน ภายในปี 2025 ผ่านโครงการ Upskilling 2025 ซึ่งใช้ระบบ AI วิเคราะห์ว่าพนักงานคนใดควรพัฒนาไปสู่อาชีพใหม่ เช่น จาก Warehouse Associate ไปเป็น Data Technician หรือจาก Customer Service ไปสู่ Cloud Support Associate โดยใช้ระบบแนะนำเส้นทางอาชีพ (Career Pathways AI) ประกอบการเรียนรู้ (Ref : https://allwork.space/2025/08/why-would-amazon-employees-help-build-ai-that-might-replace-them)
องค์กรที่เข้าใจ "เส้นทางของ AI" จึงไม่ใช่แค่ใช้เทคโนโลยีเพื่อลดต้นทุน แต่คือการมองไกลว่า "คน" จะปรับบทบาทไปอย่างไรในระบบนิเวศใหม่ และที่สำคัญที่สุด…พวกเขาไม่รอให้คนตกรถ
====
🧘 ถ้าคุณค่ามนุษย์ไม่วัดจากงานอีกต่อไป…เราจะนิยามตัวเองอย่างไร?
Gawdat เสนอแนวคิดที่ลึกกว่าการรอดจาก AI — คือ "การนิยามความหมายของมนุษย์ใหม่" โดยเฉพาะในวันที่เราไม่ต้องใช้แรงทำงานแลกเงินอีกต่อไป
เขาบอกว่าเราอาจต้องเปลี่ยนความเชื่อพื้นฐานเหล่านี้
* "ฉันมีค่าเพราะฉันทำงาน" → เป็น → "ฉันมีค่าเพราะฉันมีตัวตนและมีส่วนร่วม"
* "คนตกงาน = คนล้มเหลว" → เป็น → "คนไม่มีงาน = คนที่มีโอกาสเรียนรู้ใหม่"
แต่ภาพฝันนี้จะเกิดขึ้นไม่ได้เลย ถ้าไม่มี
1. รัฐบาลที่กล้าวางโครงสร้าง Universal Basic Income (UBI) หรือระบบค้ำจุนที่เหมาะกับยุคใหม่
2. โครงสร้าง Reskilling Infrastructure ที่กระจายทั่วประเทศ เข้าถึงง่าย และตอบโจทย์ตลาดงานจริง
3. ผู้นำที่ใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ ไม่ใช่เพื่อกดต้นทุนแต่เพื่อสร้างคน
====
📌 ทางรอดของแต่ละบทบาทในยุค AI?
“สำหรับผู้นำ / ผู้บริหาร”
* สร้างองค์กรที่ถามเสมอว่า “AI ทำให้คนเก่งขึ้น หรือทำให้คนรู้สึกถูกแทนที่?” คำถามนี้ไม่ได้เป็นแค่คำถามเชิงเทคนิคหรือเชิงกลยุทธ์ แต่เป็นคำถามเชิงวัฒนธรรม ที่จะสะท้อนว่าองค์กรของคุณกำลัง “ปลดปล่อยศักยภาพมนุษย์” หรือ “ปล่อยให้คนกลัวเทคโนโลยี” มากขึ้น
* พัฒนา OKR ใหม่ ที่ไม่ใช่แค่ผลลัพธ์เชิงปริมาณ เช่น Revenue หรือ Cost Saving แต่ควรรวมถึง "Learning per Quarter" หรือจำนวนครั้งที่ทีมทดลองใช้ AI กับงานจริง (AI Adoption Rate) เพื่อกระตุ้นให้ทุกทีมมีความกล้าลอง และเรียนรู้จากความล้มเหลว ไม่ใช่แค่รอให้บริษัทลงทุนหรือมีระบบพร้อมเท่านั้น
ตัวอย่างองค์กรระดับโลกที่ใช้แนวทางนี้ได้ดีคือ IBM, ซึ่งในปี 2023 ได้ตั้งเป้าหมายให้พนักงานต้องผ่านการอบรมด้าน AI อย่างน้อย 40 ชั่วโมงต่อปี โดยฝังเข้าไปใน KPI ของผู้จัดการแต่ละทีม (ที่มา: IBM Newsroom, July 2023)
“สำหรับคนทำงานทุกคน”
* อย่าหยุดที่รู้จัก AI…จงรู้วิธีใช้ AI ให้ได้เปรียบ ไม่ว่าจะอยู่ในสายอาชีพใด การเข้าใจวิธีตั้ง Prompt, วิเคราะห์ผลลัพธ์, และเชื่อมโยง AI กับ Pain Point งานจริง เป็นสิ่งที่แยกคนที่แค่ “อัปเดตเทคโนโลยี” กับคนที่ “สร้างมูลค่า” จากเทคโนโลยีออกจากกันอย่างชัดเจน
* ทักษะที่ควรมีในปีหน้า: Prompt Engineering (รู้วิธีถามให้ได้คำตอบที่ใช่), AI Collaboration Mindset (คิดว่า AI คือเพื่อนร่วมงาน ไม่ใช่คู่แข่ง), Data Storytelling (เล่าเรื่องด้วยข้อมูลเพื่อโน้มน้าวใจ), Strategic Judgment (ใช้ AI ช่วยตัดสินใจ แต่รู้ว่าเมื่อไหร่ควรใช้สามัญสำนึกมนุษย์นำหน้า)
องค์กรอย่าง Deloitte ได้ออกแบบ Internal Learning Platform ที่มีทั้ง AI Simulations และ Virtual Scenarios เพื่อให้พนักงานฝึกทักษะ AI ผ่านบริบทที่ใกล้เคียงกับสถานการณ์จริง เช่น การใช้ Generative AI สรุปเอกสารกฎหมาย หรือเขียนสคริปต์ประชุมกับลูกค้า (ที่มา: Deloitte Insights, 2024)
“สำหรับรัฐ / ผู้กำหนดนโยบาย”
* ลงทุน Reskilling จริงจัง ไม่ใช่แค่จัดคอร์สออนไลน์ แต่ต้องมีระบบ “เส้นทางอาชีพ” (Career Pathway) ที่ชัดเจนว่าเมื่อจบแล้วสามารถย้ายไปทำงานในอุตสาหกรรมใด ตำแหน่งใดได้ทันที เช่น การจับมือกับภาคเอกชนเพื่อสร้าง “โควตารับเข้าทำงาน” หลังเรียนจบคล้ายกับระบบ Apprenticeship ในยุโรป
* ทดลองนโยบาย UBI (Universal Basic Income) ในพื้นที่เสี่ยงสูง เช่น โรงงานที่มีแนวโน้มถูกปิดตัวจากการ Automation หรือภาคเกษตรที่ได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศ โดยใช้กลไก Pilot Program ก่อนขยายผล เช่นที่เมือง Stockton, California เคยทำและได้ผลเชิงบวกในแง่คุณภาพชีวิตและความมั่นคงทางการเงิน (ที่มา: Mayors for Guaranteed Income, 2022)
ในยุคที่ AI เปลี่ยนโลกเร็วกว่ากฎหมาย และเร็วกว่าหลักสูตรมหาวิทยาลัย การปรับตัวต้องไม่ใช่แค่ “เร็วกว่าเทคโนโลยี” แต่ต้อง “เข้าใจมนุษย์” ไปพร้อมกันด้วย
====
🪞 อนาคตไม่ได้เกิดจากการทำนาย แต่มาจากการลงมือเลือก
AI ไม่ได้มาเพื่อแย่งงาน…แต่มาเพื่อทดสอบว่า "เรามีค่ามากกว่าเครื่องจักรแค่ไหน?"
มันไม่ได้ทำลายมนุษย์ แต่มันจะเปิดโปงว่า อะไรที่เคยเป็น "มนุษย์" แท้จริง และอะไรที่แค่ระบบซ้ำซ้อนที่เคยแฝงอยู่ในโลกของงาน
“โลกใหม่ไม่ได้รอให้คุณพร้อม — แต่มันกำลังเริ่มต้นแล้ว”
คำถามสุดท้ายจึงไม่ใช่ว่า AI จะทำอะไรกับคุณ แต่คือ คุณจะทำอะไรกับตัวเองก่อนที่ AI จะเลือกแทน
====
Reference : Ex-Google exec: The idea that AI will create new jobs is ’100% crap’—even CEOs are at risk of displacement, https://www.cnbc.com/2025/08/05/ex-google-exec-the-idea-that-ai-will-create-new-jobs-is-100percent-crap.html
#วันละเรื่องสองเรื่อง
#AIandWork
#FutureIsChoiceNotFate
#AILeadership
#StrategicForkFramework
#UBI
#UpskillOrObsolete
- 1
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
