เมื่อ AI กำลังเปลี่ยนโลกของการทำงาน

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) โดยเฉพาะ Generative AI ที่สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ และโค้ด จากข้อมูลที่ได้เรียนรู้ ได้กลายเป็นเทคโนโลยีที่ได้รับความสนใจมากที่สุดแห่งยุค จากเดิมที่ AI เป็นเพียงเครื่องมือเฉพาะทางสำหรับนักวิจัย หรือ บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ ปัจจุบัน AI ได้เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินงานขององค์กรในหลากหลายอุตสาหกรรม และเริ่มเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของผู้คนทั่วโลกอย่างรวดเร็ว 

การเปลี่ยนแปลงดังกล่าวทำให้เกิดคำถามสำคัญว่า AI จะเข้ามาแทนที่แรงงานมนุษย์หรือไม่ หรือแท้จริงแล้ว AI จะเป็นเครื่องมือที่ช่วยยกระดับศักยภาพของแรงงานมากกว่าการทดแทน คำตอบของคำถามนี้ไม่มีคำตอบเดียว เพราะผลกระทบของ AI ต่อเศรษฐกิจและตลาดแรงงานมีความซับซ้อน และแตกต่างกันไปตามลักษณะของงาน อุตสาหกรรม และ ระดับทักษะของแรงงาน

การนำ AI ไปใช้ในภาคธุรกิจ 

สิ่งที่ทำให้ AI แตกต่างจากเทคโนโลยีสำคัญในอดีต ไม่ได้มีเพียงความสามารถของเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความรวดเร็วในการแพร่กระจายสู่ผู้ใช้งานทั่วโลกด้วย โดย Generative AI ใช้เวลาเพียงประมาณ 2–3 ปี หลังการเปิดตัวก็สามารถเข้าถึงผู้ใช้จำนวนมากได้แล้ว ซึ่งนับว่าเร็วกว่าการแพร่หลายของคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลและอินเทอร์เน็ตอย่างชัดเจน สะท้อนให้เห็นถึงศักยภาพของเทคโนโลยีในการขยายการใช้งานสู่ทั้งภาคธุรกิจ และประชาชนในวงกว้างภายในระยะเวลาอันสั้น

ข้อมูลจาก AI Index Report 2026 สะท้อนว่า AI กำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการดำเนินธุรกิจขององค์กรทั่วโลกอย่างรวดเร็ว ในปี 2025 องค์กรทั่วโลกถึงร้อยละ 88 มีการนำ AI มาใช้ในอย่างน้อยหนึ่งหน้าที่ของธุรกิจ เพิ่มขึ้นจากร้อยละ 78 ในปี 2024 

ขณะที่มากกว่าครึ่งหนึ่งขององค์กรใช้ AI ในหลายหน้าที่พร้อมกัน แสดงให้เห็นว่า AI ได้ก้าวพ้นจากการเป็นเทคโนโลยีเฉพาะด้าน และกลายเป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินงานในองค์กรอย่างแพร่หลาย 

การเติบโตดังกล่าวเกิดขึ้นควบคู่กับการใช้งาน Generative AI ที่ขยายตัวอย่างรวดเร็ว องค์กรจำนวนมากเริ่มนำเทคโนโลยีนี้มาใช้ในกระบวนการทำงานหลัก และแนวโน้มดังกล่าวเกิดขึ้นในทุกภูมิภาคของโลก แม้ว่าความเร็วในการยอมรับเทคโนโลยีจะแตกต่างกันในแต่ละประเทศ โดยเฉพาะจีนและหลายประเทศในยุโรป ที่มีอัตราการนำ AI ไปใช้ในองค์กรสูงกว่าค่าเฉลี่ยของหลายภูมิภาค 

อย่างไรก็ตาม AI ไม่ได้ถูกนำมาใช้ในทุกหน้าที่ขององค์กรในระดับเดียวกัน งานที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูล การจัดการองค์ความรู้ การพัฒนาซอฟต์แวร์ และ การให้บริการลูกค้า เป็นกลุ่มงานที่มีการประยุกต์ใช้ AI มากที่สุด เนื่องจากเป็นงานที่สามารถใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูล สร้างเนื้อหา และ สนับสนุนการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในทางตรงกันข้าม งานด้านการกำหนดกลยุทธ์ การเงินองค์กร และ การบริหารความเสี่ยง ยังมีการนำ AI ไปใช้ในระดับต่ำกว่

ผลลัพธ์ที่องค์กรได้รับจาก AI ก็ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการลดต้นทุน หลายองค์กรรายงานว่า AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ส่งเสริมการสร้างนวัตกรรม และ สร้างมูลค่าทางธุรกิจได้มากขึ้น โดยการลดต้นทุนเห็นได้ชัดในงานด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์และการผลิต ส่วนการเพิ่มรายได้มักเกิดขึ้นในงานด้านการตลาด การขาย การวางกลยุทธ์ และ การพัฒนาผลิตภัณฑ์ นอกจากนี้ AI ยังช่วยยกระดับประสบการณ์ทั้งของพนักงานและลูกค้าอีกด้วย 

เมื่อพิจารณาในระดับประเทศ จะพบว่า ประเทศที่มีรายได้ต่อหัวสูงมักมีการนำ AI ไปใช้มากกว่าประเทศรายได้ต่ำ อย่างไรก็ตาม ความสัมพันธ์ดังกล่าวไม่ได้เป็นไปในทิศทางเดียวกันเสมอไป บางประเทศ เช่น สิงคโปร์ และ สหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ มีการนำ AI ไปใช้สูงกว่าที่คาดจากระดับรายได้ 

ขณะที่บางประเทศพัฒนาแล้วกลับมีอัตราการใช้งานต่ำกว่าที่คาดการณ์ไว้ สะท้อนว่า นอกจากระดับการพัฒนาเศรษฐกิจแล้ว ความพร้อมด้านนโยบาย โครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล และ ทัศนคติของประชาชนต่อเทคโนโลยี ล้วนเป็นปัจจัยสำคัญที่กำหนดความเร็วในการแพร่กระจายของ AI

ผลกระทบของ AI ต่อแรงงาน 

เมื่อ AI ถูกนำมาใช้ในองค์กรอย่างแพร่หลาย คำถามที่หลายคนให้ความสนใจจึงไม่ใช่เพียงว่า องค์กรใช้ AI มากน้อยเพียงใด แต่คือ AI กำลังเปลี่ยนแปลงตลาดแรงงานอย่างไร

ข้อมูลจาก AI Index Report 2026 ชี้ให้เห็นว่า ความต้องการแรงงานที่มีทักษะด้าน AI เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในหลายประเทศ โดยอ้างอิงข้อมูลจาก Lightcast บริษัทผู้ให้บริการข้อมูลและการวิเคราะห์ตลาดแรงงานระดับโลก ซึ่งพบว่า สัดส่วนของประกาศรับสมัครงานที่ต้องการทักษะด้าน AI เพิ่มขึ้นจนแตะระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์ในปี 2025 แม้ว่าความต้องการแรงงานด้าน AI จะแตกต่างกันในแต่ละประเทศก็ตาม 

โดย สิงคโปร์ เป็นประเทศที่มีสัดส่วนประกาศรับสมัครงานที่ต้องการทักษะ AI สูงที่สุด รองลงมาคือ ฮ่องกง ลักเซมเบิร์ก และสเปน ขณะที่สหรัฐอเมริกา แม้จะเป็นผู้นำด้านการพัฒนาเทคโนโลยี AI แต่กลับมีสัดส่วนประกาศรับสมัครงานด้าน AI ต่ำกว่าหลายประเทศ สะท้อนว่า ความเป็นผู้นำด้านนวัตกรรม AI ไม่ได้หมายความว่าจะมีความต้องการแรงงานด้าน AI สูงที่สุดเสมอไป 

แนวโน้มดังกล่าวสอดคล้องกับข้อมูลการจ้างงานของ LinkedIn ซึ่งพบว่า หลายประเทศมีการจ้างงานที่เกี่ยวข้องกับ AI เติบโตเร็วกว่าการจ้างงานโดยรวมของตลาดแรงงาน โดย อินโดนีเซีย มีอัตราการเติบโตของการจ้างงานด้าน AI สูงที่สุด รองลงมาคือโครเอเชีย และ เบลเยียม 

นอกจากนี้ หลายประเทศยังมีการเติบโตของการจ้างงานด้าน AI อย่างต่อเนื่องตั้งแต่ปี 2018 เป็นต้นมา แสดงให้เห็นว่า ความต้องการแรงงานด้าน AI ไม่ใช่เพียงกระแสชั่วคราว แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างของตลาดแรงงาน ที่เกิดขึ้นควบคู่กับการนำ AI มาใช้ในภาคธุรกิจ 

AI ไม่เพียงเปลี่ยนแปลงความต้องการแรงงานเท่านั้น แต่ยังส่งผลต่อผลิตภาพการทำงานของแรงงานด้วย หลักฐานจากงานวิจัยพบว่า AI สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในหลายอาชีพ โดยเฉพาะงานที่มีขั้นตอนชัดเจน สามารถแบ่งเป็นงานย่อย และมีเกณฑ์การวัดผลที่แน่นอน

ตัวอย่างเช่น เจ้าหน้าที่บริการลูกค้าที่ใช้ AI เป็นผู้ช่วยสามารถให้บริการลูกค้าได้เพิ่มขึ้นประมาณร้อยละ 14–15 ต่อชั่วโมง นักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ใช้ GitHub Copilot สามารถตรวจสอบโค้ดได้มากขึ้นร้อยละ 26 ขณะที่การใช้ AI แบบหลายรูปแบบในงานด้านการตลาด สามารถเพิ่มผลผลิตแรงงานได้ถึงร้อยละ 50 ผลลัพธ์เหล่านี้สะท้อนว่า AI ช่วยลดเวลาที่ใช้กับงานประจำ สนับสนุนการค้นหาข้อมูล และช่วยให้การตัดสินใจมีประสิทธิภาพมากขึ้น 

ที่น่าสนใจคือ แรงงานที่มีประสบการณ์น้อยมักได้รับประโยชน์จาก AI มากกว่าแรงงานที่มีประสบการณ์สูง เนื่องจาก AI สามารถทำหน้าที่เป็นแหล่งความรู้และผู้ช่วยในการตัดสินใจ ช่วยลดข้อจำกัดด้านประสบการณ์ของผู้ปฏิบัติงาน จึงมีหลักฐานจำนวนไม่น้อยที่สนับสนุนแนวคิดว่า AI มีบทบาทในการเสริมศักยภาพของแรงงานมากกว่าการเข้ามาทดแทนแรงงานทั้งหมด  

อย่างไรก็ตาม ผลกระทบของ AI ต่อผลิตภาพไม่ได้เป็นไปในทิศทางเดียวกันทุกกรณี งานศึกษาบางส่วนพบว่า AI อาจให้ประโยชน์จำกัดในงานที่ต้องอาศัยการใช้เหตุผลเชิงลึก การตัดสินใจที่ซับซ้อน หรือความเชี่ยวชาญเฉพาะทางระดับสูง ตัวอย่างเช่น นักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีประสบการณ์บางกลุ่มกลับทำงานได้ช้าลง เมื่อใช้ AI แม้ว่าผู้ใช้งานจะรู้สึกว่า AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพก็ตาม 

นอกจากนี้ การพึ่งพา AI มากเกินไปอาจส่งผลต่อการเรียนรู้และการพัฒนาทักษะของแรงงานในระยะยาว หรือที่เรียกว่า ‘Learning Penalties’ จึงอาจกล่าวได้ว่าผลลัพธ์ของ AI ต่อผลิตภาพขึ้นอยู่กับลักษณะของงาน ระดับทักษะของแรงงาน และวิธีการนำ AI ไปใช้ในกระบวนการทำงาน

สำหรับหลักฐานในระดับประเทศ แม้ว่าการศึกษาจะยังมีไม่มากนัก แต่เริ่มมีสัญญาณเชิงบวกเกี่ยวกับผลของ AI ต่อผลิตภาพทางเศรษฐกิจ โดย OECD คาดการณ์ว่า AI อาจช่วยเพิ่มอัตราการเติบโตของผลิตภาพในประเทศกลุ่ม G7 ได้ประมาณ 0.2–1.3 จุดเปอร์เซ็นต์ต่อปีในช่วงทศวรรษข้างหน้า 

อย่างไรก็ตาม ยังมีงานศึกษาบางส่วนที่ไม่พบผลเชิงบวกต่อผลิตภาพขององค์กรอย่างชัดเจน แม้จะมีการนำ AI มาใช้อย่างแพร่หลายแล้วก็ตาม สะท้อนว่า การลงทุนและการปรับตัวขององค์กรอาจต้องใช้เวลา ก่อนที่ผลประโยชน์ด้านผลิตภาพจะปรากฏอย่างเต็มที่ ซึ่งสอดคล้องกับแนวคิดเส้นโค้งตัว J (J-curve) ที่อธิบายว่า องค์กรต้องเผชิญต้นทุนการปรับตัวในระยะแรก ก่อนจะได้รับผลตอบแทนจากผลิตภาพที่สูงขึ้นในระยะต่อมา  

ในด้านการจ้างงาน หลักฐานเชิงประจักษ์ในปัจจุบันยังไม่สนับสนุนข้อสรุปว่า AI เป็นสาเหตุของการว่างงานในวงกว้าง แต่เริ่มพบผลกระทบที่แตกต่างกันระหว่างกลุ่มแรงงาน โดยเฉพาะแรงงานอายุน้อยที่เพิ่งเข้าสู่ตลาดแรงงาน ซึ่งมีการจ้างงานลดลงอย่างต่อเนื่องหลังปี 2022

ขณะที่การจ้างงานของแรงงานที่มีอายุมากกว่ายังคงเพิ่มขึ้น สะท้อนว่า AI อาจส่งผลกระทบต่อความต้องการแรงงานในตำแหน่งระดับเริ่มต้น มากกว่าตำแหน่งที่ต้องอาศัยประสบการณ์และความเชี่ยวชาญ

เมื่อพิจารณาหลักฐานที่มีอยู่ในปัจจุบัน จะเห็นว่า AI ยังไม่ได้ก่อให้เกิดการว่างงานในวงกว้างอย่างที่หลายฝ่ายกังวล แต่กำลังเปลี่ยนแปลงตลาดแรงงานในอีกมิติหนึ่งที่สำคัญกว่า นั่นคือ การปรับเปลี่ยนโครงสร้างของอาชีพ ทักษะที่นายจ้างต้องการ และรูปแบบการทำงาน หลังการเกิดขึ้นของ Generative AI 

ตลาดแรงงานสหรัฐอเมริกา มีการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างอาชีพเร็วกว่าช่วงที่คอมพิวเตอร์ แล ะอินเทอร์เน็ต เริ่มแพร่หลาย สะท้อนว่า แม้ผลกระทบต่อจำนวนการจ้างงานโดยรวม อาจยังไม่เด่นชัดในระยะสั้น แต่ในระยะยาว AI มีแนวโน้มที่จะเข้ามาเปลี่ยนโฉมตลาดแรงงานอย่างมีนัยสำคัญ 

ดังนั้น ความท้าทายสำคัญในวันนี้ จึงอาจไม่ใช่การตั้งคำถามว่า AI จะเข้ามาแทนที่แรงงานมนุษย์หรือไม่ แต่คือ การเตรียมความพร้อมให้แรงงาน ภาคธุรกิจ และ ภาครัฐ สามารถปรับตัวและพัฒนาทักษะให้สอดรับกับการเปลี่ยนแปลงที่กำลังเกิดขึ้น

เอกสารอ้างอิง: 

Sajadieh, S., Fattorini, L., Perrault, R., Gil, Y., Parli, V., Santarlasci, L., Pava, J., Maslej, N., Altman, R., Brynjolfsson, E., Brodley, C., Clark, J., Dignum, V., Kumar, V., Landay, J., Lyons, T., Manyika, J., Niebles, J. C., Shoham, Y., Tabassi, E., Wald, R., Walsh, T., & Weld, D. (2026). The AI Index 2026 Annual Report. AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University. https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report

คอลัมน์เศรษฐเสวนา จุฬาฯ ทัศนะ โดย... ดร.สมทิพ วัฒนพงษ์วานิช คณะเศรษฐศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย หนังสือพิมพ์ฐานเศรษฐกิจ ฉบับ 4116