สร้างที่ยืนใหม่ให้คนไทยที่เสี่ยงถูก AI แย่งงาน

เดือนพฤษภาคม 2569 Meta เริ่มลดพนักงานราว 8,000 ตำแหน่ง หรือร้อยละ 10 ของพนักงานทั่วโลก เพื่อโยกทรัพยากรไปลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI

เหตุการณ์นี้ย้ำว่าผลกระทบของ AI ต่อการทำงานไม่ใช่เรื่องอนาคตอีกต่อไป แต่เริ่มกระทบต่อความมั่นคงของรายได้ โดย AI มักทดแทนแรงงานในตำแหน่งเริ่มต้นก่อน เพราะเป็นตำแหน่งที่ได้รับมอบหมายงานที่มีโจทย์ชัด มีแบบแผน และตรวจผลได้ง่าย

สอดรับกับรายงานของ Anthropic ผู้พัฒนา Claude ที่เผยแพร่เมื่อเดือนตุลาคม 2569 พบว่าตั้งแต่ต้นปี 2568 สัดส่วนพนักงานระดับเริ่มต้นลดจากร้อยละ 21 เหลือร้อยละ 14 ของพนักงานสายเทคนิคทั้งหมด และในการจ้างพนักงานสายเทคนิคใหม่ ตำแหน่งระดับเริ่มต้นมีสัดส่วนลดจากร้อยละ 27 เหลือเพียงร้อยละ 9

สิ่งที่เกิดขึ้นจึงไม่เป็นเพียงการเลิกจ้างคนที่ทำงานอยู่เท่านั้น แต่เป็นประตูเข้าสู่อาชีพที่แคบลง

ไม่ถูก AI แทน ก็ตกงานได้

การทดแทนแรงงานของ AI ในระดับอุตสาหกรรมมีผลกระทบที่ซับซ้อน แม้แต่ในวงการโฆษณาที่ทุกช็อตสามารถสร้างด้วย AI โดยไม่จำเป็นต้องมีนักแสดงและกองถ่าย เมื่อไม่ต้องตั้งกองถ่าย หลายอาชีพ เช่น ช่างแต่งหน้า ช่างไฟ และช่างภาพ จะมีงานน้อยลงไปพร้อมกัน

สะท้อนว่าแม้ AI ไม่ได้ทำงานแทนกลุ่มอาชีพเหล่านี้โดยตรง แต่งานได้หายไปพร้อมกับกองถ่าย การประเมินผลกระทบจึงต้องดูว่ารูปแบบการผลิตใหม่ตัดคนออกจากห่วงโซ่มากแค่ไหน ไม่ใช่เพียงดูทีละอาชีพ

ตลาดแรงงานไทยเริ่มเปลี่ยนแล้ว

TDRI เทียบประกาศรับสมัครงานออนไลน์จากแพลตฟอร์มหางานรายใหญ่แห่งหนึ่ง ระหว่างไตรมาส 2 ปี 2567 กับไตรมาส 2 ปี 2569 พบว่าจำนวนประกาศรับสมัครงานเพิ่มขึ้นเพียงร้อยละ 6 แต่ประกาศที่กล่าวถึงทักษะ AI เพิ่มขึ้น 4.14 เท่า จาก 609 เป็น 2,520 ประกาศ

ความต้องการนี้ไม่ได้กระจุกอยู่ในสายไอทีเท่านั้น โดยกลุ่มที่มีอาชีพต้องการทักษะ AI เพิ่มขึ้นมากที่สุดคือ งานสำนักงานและธุรการ ธุรกิจและการเงิน และการบริหารจัดการ

อีกด้านหนึ่ง เมื่อนำดัชนีขององค์การแรงงานระหว่างประเทศ (ILO) ซึ่งประเมินว่า AI ทำงานย่อยของแต่ละอาชีพได้มากเพียงใด มาเชื่อมกับข้อมูลการสำรวจภาวะการทำงานของประชากรปี 2568

พบว่า แรงงานไทยราว 2.2 ล้านคน หรือร้อยละ 5.6 ของคนทำงานทั้งประเทศ ทำอาชีพที่ AI สามารถทำงานแทนได้สูงถึงสูงมาก เช่น เสมียนสำนักงาน พนักงานคีย์ข้อมูล นักบัญชี และนักการตลาด

แต่ทว่า ตัวเลขนี้ไม่ได้แปลว่าทุกคนจะตกงาน สิ่งที่มักเกิดก่อนคือลักษณะงาน เปลี่ยนและการรับคนใหม่ลดลง แต่ก็ยังไม่นับผลทางอ้อมแบบกองถ่ายโฆษณา

เศรษฐกิจโต แต่ค่าจ้างไม่โตตาม

TDRI ยังนำแบบจำลองของ Anthropic มาวิเคราะห์กับข้อมูลของไทย ในฉากทัศน์ที่ไทยใช้ AI แบบก้าวกระโดดภายในปี 2573 และงานที่ใช้ AI ส่วนใหญ่เป็นการทำแทนคน

ผลที่ได้ชี้ว่า GDP ปี 2573 จะสูงกว่าเมื่อเทียบกับกรณีที่ AI ไม่ได้เข้ามามีบทบาทเพิ่มเกือบร้อยละ 6 แต่อัตราการว่างงานจะเพิ่มจากร้อยละ 0.80 ในปี 2568 เป็นร้อยละ 3.66 และค่าจ้างรวมอาจลดลงราวร้อยละ 0.96

สะท้อนให้เห็นว่า แม้เศรษฐกิจจะเติบโต แต่คนทำงานอาจไม่ได้มีรายได้เพิ่มขึ้นตามไปด้วย อีกทั้งผลกระทบยังส่งต่อถึงรัฐ ซึ่งจะเก็บภาษีจากรายได้และการบริโภคได้น้อยลง ขณะที่ภาระสวัสดิการสูงขึ้น และประกันสังคมจะได้รับเงินสมทบน้อยลง ซ้ำเติมแรงกดดันจากสังคมสูงวัย

 

โจทย์คือ “งานที่ดี” ไม่ใช่การชะลอ AI

การรอให้คนตกงานแล้วค่อยช่วยเหลือเป็นภาระที่รัฐแบกไม่ไหว แต่ทางออกก็ไม่ใช่ชะลอการใช้งาน AI เพราะหากสูญเสียความสามารถในการแข่งขัน แรงงานก็ไม่มั่นคงอยู่ดี

เป้าหมายจึงควรเป็นการออกแบบกติกาและแรงจูงใจให้ธุรกิจเติบโตด้วยการพัฒนาคนและสร้าง “งานที่ดี” (Good Jobs) คืองานที่มั่นคง ค่าจ้างเป็นธรรม และมีความก้าวหน้าทางอาชีพ ไม่ใช่เติบโตด้วยการผลักความเสี่ยงจาก AI ไปไว้ที่แรงงาน

โจทย์นี้มีสองด้าน ด้านแรก งาน “Head” ที่ใช้ความคิดและการวิเคราะห์ ซึ่งเคยเป็นงานรายได้ดี กำลังได้รับผลกระทบจาก AI มาก

คนกลุ่มนี้ต้องขยับจากผู้ลงมือทำไปเป็นผู้ตั้งโจทย์ ออกแบบงานระหว่างคนกับ AI และรับผิดชอบผลลัพธ์ เช่น อาชีพ Forward Deployed Engineer ซึ่ง LinkedIn พบว่าเติบโตถึง 42 เท่าระหว่างปี 2566-2568

ด้านที่สอง งาน “Heart” และ “Hands” ที่ AI ทดแทนได้ยากและความต้องการกำลังเพิ่มขึ้น แต่ไม่ใช่ทุกงานจะเป็นงานที่ดี ตัวอย่างเช่น ผู้ดูแลผู้สูงอายุจำนวนมากผ่านเพียงการอบรมระยะสั้น ถูกจ้างแบบไม่เป็นทางการ รายได้ต่ำ และแทบไม่มีเส้นทางก้าวหน้า

ข้อเสนอเพื่อการปรับตัว

1. สนับสนุนเอกชนให้ปรับองค์กรและออกแบบงานใหม่ เน้นการใช้ AI เพิ่มผลิตภาพ ไม่ใช่เพียงลดคน เช่น สิงคโปร์มีทุน Job Redesign+ ที่อุดหนุนค่าใช้จ่ายสูงสุดร้อยละ 70 สำหรับ SME ไม่เกิน 150,000 ดอลลาร์สิงคโปร์ ต่อบริษัท ครอบคลุมค่าที่ปรึกษาด้านการออกแบบงานใหม่และการเตรียมพร้อมใช้ AI

2. พัฒนาทักษะอย่างมีทิศทาง ไทยมีหลักสูตรมากมายบนแพลตฟอร์มอย่าง One Platform ของกรมพัฒนาฝีมือแรงงาน และ Thai MOOC แต่ยังไม่รู้ว่าเมื่อเรียนจบแล้วจะไปสู่อาชีพใด

โจทย์จึงไม่ใช่การเพิ่มหลักสูตร แต่คือการใช้ข้อมูลความต้องการแรงงาน เช่น ทักษะใดเป็นที่ต้องการของตลาด เชื่อมหลักสูตรเข้ากับอาชีพปลายทาง และติดตามว่าผู้เรียนได้งานจริงหรือไม่ ทั้งการเลื่อนตำแหน่งในสายเดิมและการเปลี่ยนไปสู่สายอาชีพที่กำลังเติบโต

3. ยกระดับมาตรฐานวิชาชีพผ่านสถาบันเฉพาะทาง ที่ประสานนายจ้าง สถาบันการศึกษา สภาวิชาชีพ และรัฐ ให้กำหนดสมรรถนะ หลักสูตร และการรับรองที่เชื่อมกัน เช่น ผู้ดูแลผู้สูงอายุที่ผ่านการรับรองควรมีทักษะรอบด้าน ตั้งแต่การสื่อสาร กายภาพบำบัด ไปจนถึงการใช้เทคโนโลยีเก็บข้อมูลสุขภาพ เมื่อผู้ว่าจ้างมองเห็นคุณภาพชัดเจน ค่าจ้างก็จะสูงขึ้นตาม

AI อาจสร้างการเติบโตทางเศรษฐกิจได้อีกมาก แต่การเติบโตนั้นจะมีความหมายเพียงใด หากคนทำงานกลับมีรายได้ไม่มั่นคงและโอกาสก้าวหน้าในชีวิตลดลง

ทั้งหมดนี้ขึ้นกับว่าภาครัฐออกแบบการปรับตัวไว้ดีเพียงใด แม้จะเริ่มมีการเปลี่ยนแปลงในบางส่วนแล้ว แต่ยังต้องเร่งให้ทันกับความเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นเพื่อให้การเติบโตจาก AI กลับมาสร้างงานที่มั่นคง ค่าจ้างเป็นธรรม และมีเส้นทางเติบโตให้คนไทย

เนื้อหานี้เป็นส่วนหนึ่งของงาน TDRI Annual Public Conference 2026 ติดตามเนื้อหาเพิ่มเติมได้ที่เว็บไซต์ TDRI