
สศช. เตือนแรงงานไทย 8.7 ล้านคน เสี่ยงถูก AI แย่่งงาน กลุ่มทักษะปานกลางหนักสุด
สศช. เปิดข้อมูลอนาคตตลาดแรงงานไทย ภายใต้การเข้ามาของ Al พบมีแรงงานที่เข้าข่ายได้รับผลกระทบจาก Gen Al ประมาณ 8.7 ล้านคน เข้ามาทดแทนการทำงานในหลายสาขา กลุ่มทักษะปานกลางเสี่ยงสุด
KEY
POINTS
- สศช. เปิดเผยข้อมูลว่าแรงงานไทย 8.7 ล้านคน หรือ 21.8% ของกำลังแรงงานทั้งหมด มีความเสี่ยงที่จะได้รับผลกระทบจาก Generative AI
- ในจำนวนนี้ มีแรงงาน 2.2 ล้านคน อยู่ในกลุ่มที่มีความเสี่ยงสูงที่จะถูก AI ทดแทน โดยเฉพาะอาชีพที่มีลักษณะการทำงานซ้ำๆ เช่น เสมียน เลขานุการ และเจ้าหน้าที่บริการลูกค้า
- ส่วนแรงงานอีก 6.5 ล้านคน อยู่ในกลุ่มที่สามารถนำ AI มาช่วยสนับสนุนและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้ โดยที่ทักษะของมนุษย์ยังคงเป็นสิ่งจำเป็น
25 พฤษภาคม 2569 นายดนุชา พิชยนันนท์ เลขาธิการสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ (สศช.) เปิดเผยรายงานภาวะสังคมไทยไตรมาสหนึ่ง ปี 2569 เรื่องวิกฤตและโอกาส : อนาคตตลาดแรงงานไทย ภายใต้การเข้ามาของ Al ว่า สศช.ได้นำข้อมูลการสำรวจภาวะการทำงานของประชากร (Labour Force Survey: LFS) ไตรมาส 4 ปี 2568 มาวิเคราะห์ร่วมกับกรอบการประเมินอาชีพที่มีความเสี่ยงได้รับผลกระทบจาก Generative Al (Gen Al) ตามการศึกษา ของ Gmyrek et al พบว่า
จากกำลังแรงงานไทยทั้งหมด 40.1 ล้านคน มีแรงงานที่เข้าข่ายได้รับผลกระทบจาก Gen Al ประมาณ 8.7 ล้านคน คิดเป็นร้อยละ 21.8 ของกำลังแรงงานทั้งหมด และเมื่อแบ่งตาม ลักษณะผลกระทบที่ได้รับจาก AI สามารถสรุปได้ ดังนี้
1.กลุ่มที่มีความเสี่ยงถูกทดแทน (Task Replacement)
มีจำนวน 2.2 ล้านคน หรือคิดเป็นร้อยละ 5.4 ของแรงงานทั้งหมด โดยเป็นกลุ่มที่ AI มีแนวโน้มเข้ามาทดแทน ภาระงานตั้งแต่บางส่วนไปจนถึงทดแทนงาน ทั้งหมด โดยเฉพาะงานที่มีลักษณะการทำซ้ำ และมีแบบแผนตายตัว
แรงงานกลุ่มนี้ส่วนใหญ่เป็นผู้จบการศึกษาระดับปริญญาตรีขึ้นไป (ร้อยละ 55.8) โดยจบจากสาขาบริหารธุรกิจ มากที่สุด (ร้อยละ 41.8) มีรายได้เฉลี่ย 27,820 บาทต่อเดือน อายุเฉลี่ย 36.5 ปี และทำงานอยู่ในกรุงเทพมหานครและปริมณฑล (ร้อยละ 53.0)
เมื่อจำแนกโครงสร้างตามระดับทักษะของแรงงาน พบว่า มีเพียง 2 กลุ่ม ที่เสี่ยงถูกทดแทน ได้แก่
(1) แรงงานทักษะปานกลาง มีจำนวนสูงถึง 1.9 ล้านคน กลุ่มอาชีพที่มีจำนวนมากที่สุด คือ เสมียน เลขานุการ และงานสนับสนุนสำนักงาน ร้อยละ 52.5 เฉพาะตำแหน่งเสมียนสูงถึง 7.5 แสนคน รองลงมาคือ งานบริการลูกค้า ต้อนรับ และการประชาสัมพันธ์ ร้อยละ 28.4 โดยเป็นเจ้าหน้าที่บริการลูกค้าทางโทรศัพท์ (Contact Center) ถึง 3.1 แสนคน ตลอดจนพนักงานบัญชี การเงิน และสถิติ ร้อยละ 13.7
(2) แรงงานทักษะสูง จำนวน 3.3 แสนคน โดยเฉพาะงานด้านการตลาดในตำแหน่งผู้เชี่ยวชาญด้านโฆษณาและการตลาด ร้อยละ 31.1 กลุ่มงานด้านการวิเคราะห์การเงิน ที่ปรึกษาการลงทุน ร้อยละ 24.7 และกลุ่มงานเทคโนโลยีสารสนเทศ ร้อยละ 23.7 อาทิ นักพัฒนาซอฟต์แวร์ นักออกแบบฐานข้อมูล และผู้ดูแลเครือข่ายคอมพิวเตอร์
สาเหตุสำคัญที่ทำให้ กลุ่มอาชีพดังกล่าวถูกจัดอยู่ในกลุ่มเสี่ยง เนื่องจากทักษะที่เคยเป็นจุดเด่นและข้อได้เปรียบของมนุษย์ เช่น การคำนวณ การวิเคราะห์ตามกฎเกณฑ์ และการเขียนโปรแกรม ได้กลายเป็นสิ่งที่ระบบ AI สามารถประมวลผล ได้อย่างรวดเร็ว แม่นยำ และมีประสิทธิภาพมากกว่า
2. กลุ่มที่นำ AI มาสนับสนุนการทำงาน (Task Augmentation)
มีจำนวน 6.5 ล้านคน หรือคิดเป็นร้อยละ 16.3 ของแรงงานทั้งหมด เป็นกลุ่มที่ AI สามารถเข้ามาทดแทนการทำงานในบางส่วน เนื่องจาก ภาระงานหลักส่วนใหญ่ยังจำเป็นต้องอาศัยทักษะของมนุษย์ การประยุกต์ใช้ AI ในแรงงานกลุ่มนี้จึงมุ่งเน้นไปที่ การอำนวยความสะดวกและเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานเป็นหลัก
ส่วนใหญ่เป็นผู้สำเร็จการศึกษาต่ำกว่า ระดับปริญญาตรี (ร้อยละ 72.7) มีรายได้เฉลี่ย 21,506 บาทต่อเดือน มีอายุเฉลี่ย 42.3 ปี และทำงานอยู่ใน กรุงเทพมหานครและปริมณฑลเป็นหลัก (ร้อยละ 37.3) ส่วนที่เหลือกระจายอยู่ในภาคอื่นในสัดส่วนใกล้เคียงกัน
เมื่อจำแนกตามทักษะ พบว่า ส่วนใหญ่เป็นแรงงานทักษะปานกลาง มีจำนวน 5.9 ล้านคน ได้แก่
(1) พนักงานขาย (ร้อยละ 47.2) ซึ่งสามารถประยุกต์ใช้ AI ในการช่วยแนะนำสินค้า บริหารสินค้าคงคลัง และ วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าเบื้องต้น ทว่ายังต้องอาศัยมนุษย์ในการเจรจาต่อรอง ตลอดจนการสังเกตอารมณ์และ ความต้องการที่แท้จริงของลูกค้า
(2) เจ้าของร้านค้า (ร้อยละ 20.1) เริ่มนำ Gen Al มาใช้บริหารจัดการธุรกิจ คาดการณ์อุปสงค์ วางแผนคำสั่งซื้อล่วงหน้า รวมถึงใช้ระบบ AI Chatbot เพื่อตอบคำถามและให้บริการลูกค้า
(3) พนักงานขับรถยนต์ รถแท็กซี่ และรถตู้ (ร้อยละ 17.2) โดยนำ AI มาช่วยวางแผนเส้นทางและนำทาง
ขณะที่แรงงานทักษะสูงมีจำนวนประมาณ 6.0 แสนคน ประกอบด้วย (1) กลุ่มผู้จัดการและ ผู้บริหาร (ร้อยละ 53.7) (2) กลุ่มงานด้านการบริหารจัดการและบุคลากร (ร้อยละ 13.5) และ (3) กลุ่มงาน ด้านการประชาสัมพันธ์ (ร้อยละ 9.1) แรงงานกลุ่มนี้มีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านและมีหน้าที่ทำการตัดสินใจที่มีผลต่อองค์กร จึงสามารถนำ Gen Al มาช่วยลดภาระงานเชิงระบบที่มีขั้นตอนชัดเจน เช่น การรวบรวมข้อมูล การสรุปเอกสาร และการวิเคราะห์เชิงลึก
อย่างไรก็ดี ทักษะด้านการสื่อสาร มนุษยสัมพันธ์ และการบริหารจัดการข้ามสายงานยังคงเป็นแกนหลักที่ AI ทดแทนได้ยาก และแรงงานทักษะต่ำมีจำนวนราว 6.7 หมื่นคน แบ่งเป็นพนักงานขนส่งสิ่งของ (ร้อยละ 82.0) และพนักงานจดมาตรวัด (ร้อยละ 18.0) แม้จะเป็น งานที่ใช้ทักษะระดับพื้นฐาน แต่ก็เริ่มเห็นการนำเทคโนโลยีมาประยุกต์ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานแล้ว
ตัวอย่างการศึกษาในสหรัฐอเมริกาที่พบว่า กลุ่มพนักงานขนส่งสินค้านำ AI มาช่วยประมวลผลสภาพการจราจร สภาพอากาศ ประสิทธิภาพของยานพาหนะ ตลอดจนลำดับความสำคัญของพัสดุ เพื่อยกระดับการวางแผนการขนส่งให้เกิดประสิทธิผลสูงสุด
ความท้าทายที่ตลาดแรงงานไทยต้องเผชิญ
ข้อมูลสถานการณ์ข้างต้นสะท้อนให้เห็นว่า AI ไม่ได้เป็นเพียงเทคโนโลยีแห่งอนาคต แต่กำลังสร้างผลกระทบและความเสี่ยงต่อโครงสร้างตลาดแรงงานไทยในปัจจุบัน โดยเฉพาะกลุ่มแรงงานทักษะปานกลาง ถึงทักษะสูง ดังนี้
1. การลดการจ้างงานลงในบางกลุ่มและลดโอกาสการทำงานของเด็กจบใหม่ ตลาดแรงงานกำลัง เผชิญความท้าทายจากการปรับโครงสร้างองค์กร โดยหลายอุตสาหกรรมอาจมีแนวโน้มปรับลดการจ้างงานลง โดยเฉพาะตำแหน่งงานที่มีลักษณะซ้ำหรือวิเคราะห์ข้อมูลระดับเบื้องต้น
ส่วนใหญ่เป็นตำแหน่งระดับเริ่มต้นขององค์กร สร้างความท้าทายต่อบัณฑิตจบใหม่ที่อาจเข้าสู่ตลาดแรงงานได้ยากขึ้นกว่าเดิม เพราะหลายองค์กรสามารถใช้ AI ในการจัดการงานพื้นฐาน และเปลี่ยนไปให้ความสำคัญกับการหาบุคลากรที่มีทักษะเฉพาะทางระดับสูงและมีประสบการณ์การทำงานที่สามารถสั่งการ AI ได้ทันทีมากกว่า
2. การโยกย้ายแรงงานจากงานทักษะสูงไปสู่งานทักษะต่ำ (Downshifting) เมื่องานของกลุ่มแรงงานทักษะสูงและทักษะปานกลางบางส่วนสามารถถูกทดแทนได้ด้วย AI ทำให้แรงงานกลุ่มดังกล่าวอาจปรับตัวโดยการเปลี่ยนจากงานที่มีทักษะสูงหรือทักษะปานกลางไปสู่การทำงานที่ใช้ทักษะต่ำลงหรือต่ำกว่าคุณวุฒิ เพราะงานบางส่วนของทักษะต่ำได้รับผลกระทบจาก AI น้อยกว่า เช่น การปรับเปลี่ยนไปเป็นพนักงานขับรถรับจ้างผ่านแอปพลิเคชันหรือไรเดอร์ เป็นต้น
3. ความก้าวหน้าของเทคโนโลยีสู่ Agentic และ Physical Al ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของ เทคโนโลยีกำลังจะขยายขอบเขตผลกระทบให้กว้างและชัดเจนยิ่งขึ้น โดยการเข้าสู่ยุค Agentic Al อย่างเต็มรูปแบบ ส่งผลให้งานที่มีขั้นตอนตายตัวหรืองานที่อาศัยตรรกะซ้ำ ๆ เช่น งานวิเคราะห์ข้อมูล หรืองานวิชาชีพ ที่มีรูปแบบชัดเจน ถูกลดบทบาทลงอย่างรวดเร็ว
ยิ่งไปกว่านั้นในระยะถัดไปเทคโนโลยีมีแนวโน้มที่จะผสานการทำงานเข้ากับหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติอย่างอิสระ หรือที่เรียกว่า “Physical Al” ซึ่งจะเปลี่ยนผ่านผลกระทบจากการแย่ง “งานเชิงข้อมูล” ไปสู่ “งานเชิงกายภาพและทักษะปฏิบัติ” และส่งผลกระทบโดยตรงต่อการจ้างงานในภาคการผลิต ภาคโลจิสติกส์ และภาคบริการอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้
4. ความรวดเร็วในการผลิตกำลังคนและยกระดับทักษะให้ทันต่อเทคโนโลยี แม้ว่าภาครัฐจะ ตระหนักถึงความท้าทายและได้ขับเคลื่อนการดำเนินงานผ่านแผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติ (พ.ศ. 2565-2570) ภายใต้นโยบาย “อว. for Al” โดยตั้งเป้าผลิตกำลังคนด้าน AI จำนวน 30,000 คน ภายใน 3 ปี ครอบคลุมตั้งแต่นักวิจัยพัฒนาระบบ วิศวกรผู้ประยุกต์ใช้ไปจนถึงผู้ใช้งานวิชาชีพทั่วไป
แต่จุดสำคัญคือความรวดเร็วในการปฏิบัติจริง ประเทศไทยกำลังเผชิญกับความจำเป็นเร่งด่วนในการยกระดับทักษะและพัฒนา ทักษะใหม่ (Upskill/Reskill) เพื่อเปลี่ยนผ่านบทบาทของแรงงานจากผู้ปฏิบัติงานไปเป็น “ผู้บริหารจัดการ AI” ให้สอดคล้องกับการพัฒนาเทคโนโลยีและความต้องการของภาคธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว
ไทยต้องเตรียมพร้อมอย่างไรในยุค AI
ภายใต้พลวัตความเปลี่ยนแปลงดังกล่าว ประเทศไทยจำเป็นต้องเตรียมความพร้อมเพื่อรองรับผลกระทบจาก AI ในหลายด้านสำคัญ ได้แก่
(1) การเร่งส่งเสริมการใช้ AI อย่างครอบคลุมและการยกระดับทุนมนุษย์ โดยภาครัฐควรเร่งสนับสนุนการประยุกต์ใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานให้กับแรงงานในทุกระดับทักษะ เนื่องจากในระยะต่อไปประสิทธิภาพของ AI จะถูกพัฒนาให้สามารถทำงานทดแทนมนุษย์ ได้มากขึ้นและกว้างขวางขึ้น การสร้างสภาพแวดล้อมที่เอื้อให้แรงงานสามารถปรับตัวและใช้ประโยชน์จาก เทคโนโลยีได้อย่างเหมาะสมจึงเป็นเรื่องเร่งด่วน ตลอดจนควรพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลและระบบ ประมวลผลให้เพียงพอต่อความต้องการในอนาคต
(2) การปรับบทบาทของแรงงานทักษะสูงสู่การเป็น “ผู้บริหารจัดการ AI” แรงงานในกลุ่มทักษะสูงจำเป็นต้องเสริมสร้างทักษะและความรู้เท่าทันเทคโนโลยี AI (Al Literacy) เพื่อให้สามารถกำกับดูแลและตรวจสอบผลลัพธ์/การทำงานของ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะการจัดการกับข้อจำกัดเชิงเทคนิค เช่น การให้ข้อมูลคลาดเคลื่อน ปัญหาอคติจากชุดข้อมูล การรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
(3) การพัฒนากรอบกฎหมายและธรรมาภิบาลดิจิทัลและการใช้ AI โดยเฉพาะกลไกกำกับดูแลและกฎหมายที่เอื้อต่อการคุ้มครองแรงงานสิทธิของแรงงานทั้งในกระบวนการ จ้างงาน การประเมินผล และการเลิกจ้างที่อาจมี AI เข้ามาเกี่ยวข้อง รวมถึงการกำหนดความรับผิดชอบทางกฎหมายในกรณีที่ระบบ AI ก่อให้เกิดความเสียหาย เช่น ธุรกรรมทางการเงิน การทำสัญญา หรือการดำเนินงานอัตโนมัติที่ไม่มีมนุษย์กำกับ
ทั้งนี้ ควรออกแบบกฎหมายให้มีความยืดหยุ่น เพื่อให้สามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วของ AI ได้อย่างทันท่วงที







