AI กับตลาดงาน Data Science: อนาคตอาชีพ Data Analyst
AI กำลังเปลี่ยนอนาคตอาชีพ Data Analyst และ Data Scientist อย่างไร? เจาะลึกทักษะ Data Analysis ที่ AI แทนไม่ได้ และวิธีทำให้อาชีพมั่นคง กับ AI กับตลาดงาน Data Science: อนาคตอาชีพ Data Analyst
ช่วงนี้ในโลกออนไลน์หลายคนพูดว่า “Data Science ตายแล้ว”
แต่จริง ๆ แล้วนี่ไม่ใช่ครั้งแรกที่เราได้ยินแบบนี้ ทุก ๆ ไม่กี่ปี มักจะมีเครื่องมือใหม่ ๆ โผล่มา ทำให้ตำแหน่งงานเปลี่ยนชื่อ และคนก็พร้อมจะประกาศว่า Data Science จบแล้ว
แต่ครั้งนี้ต่างออกไป เพราะกระแสไม่ได้มาจากแค่กลุ่มเล็ก ๆ อีกต่อไป เราเห็นผลกระทบจริง ทั้งการปลดพนักงาน ลดจำนวนตำแหน่งระดับเริ่มต้น และกระแส AI ที่อยู่รอบตัวทุกที่
คำถามที่หลายคนสงสัยก็คือ:
• การเป็น Data Scientist ยังคุ้มอยู่ไหม?
• ถ้ามีประสบการณ์แล้ว จะทำยังไงให้ยังแข่งขันได้?
• จะเสี่ยงตกงานเพราะ AI หรือเปล่า?
บทความนี้จะอธิบายเรื่องที่เกิดขึ้น พร้อมคำแนะนำเชิงปฏิบัติที่คุณสามารถนำไปใช้เพื่อ ทำให้อาชีพมั่นคงในอนาคต
สิ่งที่เราจะพูดถึง
• ผลกระทบที่เกิดขึ้นจริงของ AI ต่อบทบาท Data Scientist ทั้งระดับ Junior และ Senior
• สิ่งที่บริษัทกำลังมองหาและต้องการจ้างงานตอนนี้
• ทักษะที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้
• คำแนะนำสำหรับผู้เริ่มต้น, Junior และ Senior
งานวิจัยจาก Harvard: ผลกระทบของ AI
การศึกษาของ Harvard ที่ติดตามกว่า 285,000 บริษัทในสหรัฐฯ พบว่า:
• เมื่อองค์กรนำ Generative AI มาใช้ ตำแหน่งระดับ Junior หยุดเติบโต
• ขณะที่ตำแหน่งระดับ Senior ยังคงขยายตัวอย่างต่อเนื่อง
แปลว่า AI ไม่ได้ทำให้งานหายไปทั้งหมด แต่ทำให้ โอกาสเข้ามาในสายงานแคบลง โดยเฉพาะสำหรับคนใหม่ ๆ
งาน Routine ที่เคยเป็นเหตุผลในการจ้าง Junior (เช่น Cleaning Data, เขียน Code ง่าย ๆ) ตอนนี้ AI ทำได้เร็วและถูกกว่า แต่สำหรับคนที่ทำงานอยู่แล้ว กลับมีโอกาสเลื่อนตำแหน่งมากขึ้น
Generative AI: ทักษะพื้นฐานใหม่ที่ทุกคนต้องมี
ข้อมูลจาก Lightcast (2024 - 2025) พบว่า:
• Data Scientist และ Machine Learning Engineer คือ 2 ตำแหน่งที่มีการพูดถึง Generative AI มากที่สุดในประกาศรับสมัครงาน
• ความต้องการ “ทักษะ AI” โตเร็วกว่าความต้องการ “ตำแหน่งงานด้าน AI” เสียอีก
พูดง่าย ๆ คือ บริษัทไม่ได้บอกว่าไม่ต้องการคนด้าน Data แต่ต้องการคนที่ ใช้ AI เป็น
ทักษะที่ AI แทนไม่ได้
แม้คุณจะใช้ Generative AI เก่งแค่ไหน แต่ก็ไม่พอ สิ่งที่จะทำให้คุณมีคุณค่าในตลาดจริง ๆ คือทักษะที่ AI ทำแทนไม่ได้ เช่น:
• Business Impact: เชื่อมโยงงาน Data กับรายได้ การรักษาลูกค้า หรือการเพิ่มประสิทธิภาพ
• Domain Knowledge: ความเข้าใจธุรกิจหรืออุตสาหกรรมที่คุณทำงานอยู่
• Stakeholder Management: การสร้างความไว้ใจและ Alignment กับผู้เกี่ยวข้อง
• Communication & Data Storytelling: ถ่ายทอดข้อมูลให้นำไปสู่การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
แล้วคุณควรทำอะไรต่อ?
สำหรับผู้ที่อยากเริ่มต้น (Aspiring Data Scientist)
• ทำ Project ที่แสดงผลกระทบต่อธุรกิจ ไม่ใช่แค่โชว์เทคนิค
• ใช้ AI เพื่อเร่งงานและทำให้มีประสิทธิภาพขึ้น
• นำเสนอผลงานโดยตอบให้ได้ว่า “สิ่งนี้สำคัญต่อธุรกิจอย่างไร”
สำหรับ Junior
• อย่าเพิ่งเปลี่ยนงาน: จงสร้างคุณค่าจากตำแหน่งปัจจุบัน
• ใช้ AI เพื่อเพิ่ม Productivity และทำให้งานของคุณมองเห็นได้ชัดเจน
• พัฒนาทักษะ Soft Skills เช่น การสื่อสาร การสร้างอิทธิพล และการเล่าเรื่องด้วยข้อมูล
สำหรับ Mid-career และ Senior
• ใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้ทั้งตัวเองและทีม
• เป็นผู้นำการนำ AI มาใช้ในองค์กร
• แสดงบทบาทผู้นำโดยชี้ให้เห็นว่า AI สามารถสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจได้จริง
บทสรุป: Data Science ไม่ได้ตาย แต่มันกำลัง “เปลี่ยน”
AI ไม่ได้แทนที่ Data Scientist แต่ กำหนดนิยามใหม่ว่าใครมีคุณค่าในตลาดงาน
อนาคตของสายงานนี้คือการผสมผสาน ทักษะเทคนิค + ความเข้าใจธุรกิจ + การใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ
และนั่นคือสิ่งที่จะทำให้คุณ “มีอาชีพที่มั่นคง” ของตัวเองได้ในยุค AI
ถ้าคุณคือ คนไอที, Data Analyst หรือผู้ที่อยากเปลี่ยนสายมาสู่ Data Science บทความนี้คือสัญญาณเตือนให้คุณเริ่มพัฒนาทักษะ AI ควบคู่กับการสร้างคุณค่าเชิงธุรกิจตั้งแต่วันนี้
ISM เชี่ยวชาญในธุรกิจ IT Recruitment & IT Outsourcing โดยเฉพาะ ได้เปิดทำการมาแล้วกว่า 30 ปี มีพนักงานทุกสายและทุกระดับทางด้าน IT ที่ได้ร่วมงานกับลูกค้าองค์กรใหญ่ที่มีชื่อเสียงและบริษัทข้ามชาติมากมาย
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
