(25 ก.ย. 68) นาย ปฐม อินทโรดม กรรมการสภาดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม โพสต์เฟซบุ๊ก Pathom Indarodom ระบุว่า…ประเทศแถบบ้านเราเคยเติบโตอย่างก้าวกระโดดจากการเป็น “โรงงานของโลก” ผลิตสินค้าส่งออกเกินครึ่งของโลก แต่ IMF เตือนว่า ก้าวต่อไปที่จะทำให้เราโตได้จริง คือการ เปลี่ยนผ่านจากอุตสาหกรรมสู่บริการที่มีผลิตภาพสูง (Modern Services)

ไทยวันนี้อยู่ในกลุ่มประเทศที่ “อุตสาหกรรม” มีบทบาทสูงเหมือนกับจีน อินโดนีเซีย และเกาหลี แต่หากมองตามประวัติศาสตร์เศรษฐกิจของประเทศพัฒนาแล้ว สุดท้าย “ภาคอุตสาหกรรม” จะค่อย ๆ ลดบทบาทลง และการเติบโตจะมาจากบริการแทน

ปัจจุบันคนทำงานในภาคบริการในเอเชียเพิ่มขึ้นเป็นครึ่งหนึ่งของแรงงานทั้งหมด (จากเพียง 22% ในปี 1990) และการขยายตัวของบริการสมัยใหม่ เช่น การเงิน เทคโนโลยีสารสนเทศ และ Business Outsourcing จะเร่งการเปลี่ยนผ่านนี้มากขึ้น

สิ่งที่ไทยต้องคิดคือ:
• Productivity) ของการผลิตในภาคอุตสาหกรรมไทยใกล้เคียงกับผู้นำโลกแล้ว แต่ภาคบริการของเรายังตามหลังมาก → ช่องว่างนี้คือ “โอกาสการเติบโต”
• บริการสมัยใหม่ มีศักยภาพสูง เช่น Productivity ในภาคการเงินสูงกว่าภาคอุตสาหกรรมถึง 4 เท่า
• การเปิดกว้างมากขึ้นในภาคบริการ (ที่วันนี้ยังถูกกีดกัน) จะช่วยเร่งการเติบโต
• แรงงานไทย ต้องถูกเตรียมทักษะใหม่ โดยเฉพาะ Digital และ AI ไม่เช่นนั้นการเปลี่ยนผ่านสู่บริการสมัยใหม่จะไม่เกิด

IMF ชี้ชัดว่า ในช่วงที่เอเชียกำลังเผชิญปัญหาสังคมสูงวัย การเร่ง Productivity ผ่าน “บริการสมัยใหม่” คือกุญแจสำคัญของอนาคต

สำหรับไทย นี่คือสัญญาณเตือนว่า การยึดติดอยู่กับความสำเร็จในฐานะประเทศอุตสาหกรรมอาจไม่พออีกต่อไป ต้องรีบก้าวไปสู่บริการที่มีคุณค่าและผลิตภาพสูง มิฉะนั้นเราจะติดอยู่ตรงกลางของเส้นโค้งการเติบโต

(2 ต.ค. 68) ดร.อธิป อัศวานันท์ ผู้อำนวยการสภาดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคมแห่งประเทศไทย ลงคลิปวิดีโอทางช่อง YouTube ของตนเอง โดยระบุว่า ผู้บริหาร OpenAI เพิ่งมาไทยครั้งแรก และสิ่งที่เขาเปิดเผยน่าตกใจมาก เขาบอกว่าคนไทยใช้ Chat GPT เพิ่มขึ้น 4 เท่าในปีเดียว ที่ช็อกกว่านั้นก็คือคนไทยถาม AI ทุกเรื่อง ตั้งแต่จะใส่เสื้อสีอะไร หรือจะเกิดอะไรขึ้นในวันเกิด พฤติกรรมแบบนี้แทบไม่มีในอเมริกา ผู้บริหารคนนี้ถึงกับทึ่ง

แต่ทราบไหมครับว่าเบื้องหลังของความทึ่งนี้คืออะไร เขากำลังบอกว่า OpenAI รู้จักคนไทยลึกซึ้งขนาดไหน

ทุกคำถามที่ท่านถามทุกความลับที่ท่านบอก ถูกเก็บในเซิร์ฟเวอร์ต่างประเทศนอกเหนืออำนาจกฎหมายของไทยทั้งหมด วันนี้พวกเขารู้ว่าคนไทยคิดอะไร กลัวอะไร ต้องการอะไร มากกว่ารัฐบาลของไทยเองด้วยซ้ำ ถ้าวันหนึ่งต้องการบิดเบือนความคิดของคนไทย แค่ปรับอัลกอริทึมนิดเดียว ก็ชี้นำความเชื่อของคนทั้งประเทศได้ทันที สหภาพยุโรปเพิ่งรู้ตัวหลังจากที่ปล่อยให้บริษัทเทคโนโลยีของอเมริกาครองตลาด 20 ปี ตอนนี้กำลังสร้างอธิปไตยดิจิทัลของตัวเอง

“แต่ประเทศไทยล่ะ การมาของผู้บริหาร OpenAI ครั้งนี้ เป็นสัญญาณเตือนหรือเปล่า ข้อมูลของท่าน ความคิดของท่าน อนาคตของลูกหลานของท่าน จะอยู่ในมือของต่างชาติไปอีกนานแค่ไหน และนี่คือคำถามที่คนไทยทุกคนจะต้องตอบ ก่อนที่จะสายเกินไป ขอฝากไว้ให้กับรัฐบาลใหม่ด้วยครับ”

(6 ต.ค. 68) กระแสความร้อนแรงของปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังถูกตั้งคำถามถึงความยั่งยืน โดยสำนักข่าว Bloomberg รายงานว่า บริษัทยักษ์เทคโนโลยีต่างทุ่มเงินมหาศาลหลายแสนล้านดอลลาร์เพื่อสร้างศูนย์ข้อมูลและลงทุนในชิปขั้นสูง แต่ยังไม่ชัดเจนว่ารายได้จาก AI จะเพียงพอคุ้มค่าการใช้จ่ายหรือไม่ หลายฝ่ายเริ่มกังวลว่าอาจกำลังเข้าสู่ “ฟองสบู่ AI” ที่คล้ายกับวิกฤตดอทคอม (Dot-com Bubble) ในอดีตช่วงปี 1995-2000

ขณะที่ บริษัทยักษ์ใหญ่ เช่น OpenAI, Meta และ Nvidia ถูกจับตาจากแผนลงทุนระดับ “ล้านล้านดอลลาร์” เพื่อขยายโครงสร้างพื้นฐาน ซึ่ง แซม อัลท์แมน (Sam Altman) ซีอีโอ OpenAI ได้เปิดตัวโครงการ Stargate มูลค่า 5 แสนล้านดอลลาร์ และระบุว่าบริษัทอาจใช้เงินถึง “หลายล้านล้านดอลลาร์” ขณะที่ Meta ของมาร์ก ซักเคอร์เบิร์ก ก็ประกาศทุ่มงบสร้างศูนย์ข้อมูลใหม่อย่างต่อเนื่อง ทำให้เกิดคำถามว่าการทุ่มลงทุนนี้ มากเกินไปหรือไม่

ด้าน นักวิเคราะห์เตือนว่า รายได้จาก AI อาจไม่สามารถชดเชยต้นทุนได้จริง รายงานของ Bain & Co. คาดว่า ภายในปี 2030 บริษัทด้าน AI ต้องทำรายได้ถึง 2 ล้านล้านดอลลาร์ต่อปี แต่มีแนวโน้มขาดเป้ากว่า 800 พันล้านดอลลาร์ ขณะเดียวกัน งานวิจัยจาก MIT และ Harvard ชี้ว่าองค์กรจำนวนมากยังไม่ได้ผลตอบแทนจากการลงทุนใน AI แถมยังเกิดปัญหา “Workslop” หรือเนื้อหาที่ดูเหมือนงานคุณภาพแต่ไร้สาระสำคัญจริง

แม้ผู้บริหารเทคโนโลยีหลายรายยอมรับความเสี่ยงของฟองสบู่ แต่ก็ยังเชื่อว่า AI จะเป็นเทคโนโลยีเปลี่ยนโลกในระยะยาว อย่างไรก็ตาม ภาพรวมการใช้จ่ายที่ร้อนแรงเกินจริง และการแข่งขันจากจีนที่นำเสนอโมเดล AI ราคาถูกกว่า อาจทำให้บริษัทยักษ์เทคฯ ต้องเจอกับแรงกดดันมหาศาล นักวิเคราะห์บางรายเปรียบเทียบว่า แม้ AI จะมีอนาคต แต่เส้นทางสู่ผลตอบแทนอาจเต็มไปด้วย “ความเจ็บปวดจากฟองสบู่แตก” อีกครั้ง

(23 ต.ค. 68) จีนบรรลุความสำเร็จในการพัฒนาชิปอะนาล็อก AI  ที่มีประสิทธิภาพเหนือกว่า Nvidia H100 ถึง 1,000 เท่า ใช้พลังงานน้อยกว่า 100 เท่า ผ่านเทคโนโลยี RRAM ทะลุข้อจำกัดความแม่นยำระดับ 24-บิต เปิดศักราชใหม่ของการประมวลผลพลังงานต่ำ

SCMP รายงานว่า ทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยปักกิ่งประสบความสำเร็จในการพัฒนาชิปอะนาล็อกสำหรับปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถประมวลผลงานคณิตศาสตร์ซับซ้อนได้เร็วกว่าชิป GPU รุ่นท็อปของ Nvidia H100 ถึง 1,000 เท่า พร้อมใช้พลังงานต่ำกว่าระบบดิจิทัลปัจจุบันถึง 100 เท่า ตามบทความวิจัยที่เผยแพร่ในวารสาร Nature Electronics ฉบับ 13 ตุลาคม ชิปต้นแบบใช้เทคโนโลยี Resistive Random-Access Memory (RRAM) ที่ช่วยให้การจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลเกิดขึ้นในตัววัสดุเดียวกัน ขจัดปัญหาคอขวดของสถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์แบบดิจิทัลที่ต้องแยกส่วนหน่วยความจำและการประมวลผล

ซุน จง หัวหน้าทีมนักวิจัยจาก Institute for Artificial Intelligence ระบุว่า การค้นพบนี้เป็นการเอาชนะข้อจำกัดด้านความแม่นยำของอะนาล็อกคอมพิวติ้งที่เป็นปัญหามานานกว่าศตวรรษ โดยสามารถรักษาความละเอียดระดับ 24-บิต เทียบเท่าการคำนวณแบบดิจิทัล ผลการทดสอบการแก้สมการเมทริกซ์ขนาดใหญ่และการจำลองระบบสัญญาณแสดงให้เห็นว่า ชิปดังกล่าวมีประสิทธิภาพเหนือกว่าชิปดิจิทัลระดับสูงในตลาดหลายร้อยถึงหลายพันเท่า ขณะใช้พลังงานเพียงร้อยละไม่กี่ของระบบปกติ เทคโนโลยีนี้เปิดโอกาสสำหรับการพัฒนาคอมพิวติ้งพลังงานต่ำในยุค AI และ 6G รวมถึงการประยุกต์ใช้ใน Edge AI และการเรียนรู้ของเครื่องโดยไม่ต้องพึ่งพาระบบคลาวด์

(2 พ.ย. 68) ทศวรรษหน้า ตลาดแรงงานไทยจะขยับจาก “ทำงานซ้ำ–บนระบบเดิม” ไปสู่ “ออกแบบ–กำกับ–ต่อยอดระบบอัจฉริยะ” งานใหม่จะเกิดในจุดตัดของ AI/ข้อมูล หุ่นยนต์–โรงงานอัตโนมัติ เมดิคอลและไลฟ์สปาน สิ่งแวดล้อม–พลังงาน ข้อมูลอวกาศ–โลจิสติกส์ และครีเอทีฟรีมิกซ์โลกจริงกับดิจิทัล บทความนี้ชี้ 6 คลัสเตอร์อาชีพ ตัวอย่างบทบาท ทักษะสำคัญ และ “Roadmap 90 วัน” ที่ลงมือได้เลย

1) AI & ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
ภาพรวม: จาก “ใช้ AI เป็นเครื่องมือ” → สู่ “ออกแบบให้ AI สร้างมูลค่าเชิงธุรกิจอย่างวัดผลได้”
อาชีพตัวอย่าง
AI Interaction Designer — ออกแบบปฏิสัมพันธ์คน–ระบบให้คุยรู้เรื่อง ใช้ง่าย โปร่งใส
Synthetic Data Engineer — สร้าง/คุมคุณภาพข้อมูลสังเคราะห์เพื่อเทรนโมเดล โดยไม่เสี่ยงข้อมูลจริง
AI Auditor & Risk — ตรวจคุณภาพโมเดล ความลำเอียง ความปลอดภัย และการทำตามกฎ (compliance)
AI Product Manager — จับปัญหาจริง → โมเดล/ฟีเจอร์ → KPI
Automation Architect — ต่อ AI+RPA+ระบบเดิมให้ไหลลื่น
ทักษะหลัก
Data/LLM เบื้องลึก, UX เชิงสนทนา
กรอบจริยธรรม–กฎหมายข้อมูล, Privacy
การตั้ง KPI ที่ผูกธุรกิจและการวัดผล
จุดเริ่ม: เลือก 1 ปัญหาในทีม เช่น เวลาตอบลูกค้านาน → สร้างบอต/เวิร์กโฟลว์ AI วัดผลก่อน–หลัง

2) หุ่นยนต์–โรงงานอัจฉริยะ & EV
ภาพรวม: ไทยเป็นฐานการผลิตสำคัญ เมื่อคลื่นโคบอท (cobot) และ EV มากขึ้น ความต้องการช่าง/วิศวกรภาคสนามพุ่ง
อาชีพตัวอย่าง
Cobot Technician — ติดตั้ง ปรับจูน ดูแลแขนกลที่ทำงานเคียงข้างคน
Field Commissioning Engineer — เซ็ตอัพไลน์อัตโนมัติ ตรวจความปลอดภัย ทดลองเดินเครื่อง
Battery & Microgrid Planner — ออกแบบสถานีชาร์จ–ระบบกักเก็บพลังงานให้โรงงาน/คอมเพล็กซ์
ทักษะหลัก
Mechatronics, PLC/เซนเซอร์, ระบบความปลอดภัย
Simulation โหลดไฟฟ้า, การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์
จุดเริ่ม: เข้าคอร์สแขนกล/PLC + ฝึก onsite ในโรงงานจริง 1 โปรเจกต์

3) สุขภาพ–ไลฟ์สปาน & เมดิคอลฮับ
ภาพรวม: ไทยมีความพร้อมด้านบริการแพทย์และเวลเนส การใช้ข้อมูลไบโอ+AI จะทำให้บริการ “เฉพาะบุคคล” โตเร็ว
อาชีพตัวอย่าง
Longevity Coach — วางโปรแกรมโภชนาการ–การนอน–ฝึกกายบนข้อมูล wearables/ผลตรวจ
Clinical Workflow Designer (with AI) — สร้างเวิร์กโฟลว์สรุปเวชระเบียน จัดคิว ตอบอัตโนมัติ
Personalized Wellness Travel Specialist — ออกแบบแพ็กเกจเมดิคอล–เวลเนสไทยเชิงเฉพาะกลุ่ม
ทักษะหลัก
โภชนาการ/กายภาพพื้นฐาน, HL7/FHIR
Data Privacy, Service Design, การสื่อสารกับทีมแพทย์
จุดเริ่ม: ทำ pilot 3–5 เคส เก็บผลลัพธ์เชิงสุขภาพ/ความพึงพอใจเป็นหลักฐานผลงาน

4) สิ่งแวดล้อม–พลังงาน & BCG
ภาพรวม: แรงกดดัน ESG/คาร์บอน และต้นทุนพลังงานผลักให้ทุกธุรกิจต้องวัด–ลด–ชดเชยคาร์บอนอย่างเป็นระบบ
อาชีพตัวอย่าง
Carbon Accountant / ESG Consultant — ทำคาร์บอนฟุตพริ้นท์ รายงานตามมาตรฐานสากล
Nature-based Project Developer — พัฒนาโครงการปลูกป่า/บลูคาร์บอน สร้างเครดิตคุณภาพ
Climate Risk Analyst (สถาบันการเงิน) — โมเดลความเสี่ยงภูมิอากาศต่อพอร์ตสินเชื่อ/ซัพพลายเชน
ทักษะหลัก
GHG Protocol, LCA, มาตรฐานการเปิดเผยข้อมูล
GIS/สถิติ, การเงินโครงการ, การตรวจสอบภาคสนาม
จุดเริ่ม: รับทำฟุตพริ้นท์ Scope 1–3 ให้ SME 1–2 เจ้า สร้าง playbook และเทมเพลตรายงานเป็นทรัพย์สิน

5) ข้อมูลอวกาศ–ภูมิสารสนเทศ & โลจิสติกส์ใหม่
ภาพรวม: ภาพดาวเทียม+IoT จะกลายเป็น “ข้อมูลดินฟ้าอากาศของธุรกิจ” ใช้คุมฟาร์ม ก่อสร้าง เมือง และห่วงโซ่ส่งสินค้า
อาชีพตัวอย่าง
Satellite Data Productizer — แปลงภาพดาวเทียมเป็นแดชบอร์ด/สัญญาณเตือนเพื่อการตัดสินใจ
UAM/Drone Dispatcher — วางตาราง/กำกับจราจรโดรนและแท็กซี่ไฟฟ้าในเมือง
Last-Meter Robotics Engineer — หุ่นยนต์ส่งของภายในอาคาร โรงพยาบาล มหาวิทยาลัย
ทักษะหลัก
Remote Sensing, Python/GDAL
UTM/กฎการบิน, SLAM/IoT, ระบบความปลอดภัย
จุดเริ่ม: ทำเดโมตรวจการเปลี่ยนแปลงไซต์ก่อสร้าง/พื้นที่เกษตร พร้อมตัวชี้วัดลดต้นทุน/เวลาหน้างาน

6) ครีเอทีฟ–สื่อ–ประสบการณ์ (Phygital)
ภาพรวม: สื่อสังเคราะห์คุณภาพสูงและประสบการณ์ผสานโลกจริง–ดิจิทัลจะเป็นมาตรฐานของอีเวนต์ การศึกษา และแบรนด์
อาชีพตัวอย่าง
Virtual World Architect — ออกแบบพื้นที่เสมือนจริงสำหรับอีเวนต์/เรียนรู้แบบอินเทอร์แอคทีฟ
Phygital Experience Designer — เชื่อมเซนเซอร์–แอป–เวทีหน้างานให้ไหลลื่นเป็นหนึ่งเดียว
Synthetic Media Producer — สร้างวิดีโอ/เสียง AI แบบถูกลิขสิทธิ์และปลอดอคติ
ทักษะหลัก
3D/Realtime Engine, Service Design
กฎหมายลิขสิทธิ์ดิจิทัล, Storytelling เชิงข้อมูล
จุดเริ่ม: ทำโชว์เคสงาน 1–2 ชิ้น เน้น “ตัวเลขผลลัพธ์” (อัตรามีส่วนร่วม/เวลาพำนัก/ยอดขาย)

ทักษะสากลที่ “โอนย้ายได้” ข้ามทุกอาชีพ
Data/AI Literacy: รู้จักเลือกเครื่องมือ ตั้งคำสั่ง ทดลอง–วัดผล
Automation & API: ต่อระบบให้ทำงานอัตโนมัติได้จริง ไม่ใช่แค่เดโม
Compliance & Quality: รู้กรอบกฎหมายข้อมูล/ลิขสิทธิ์–ตั้งมาตรฐานตรวจคุณภาพ
Design Thinking & Service Design: เริ่มจากปัญหาจริงของลูกค้า/ผู้ใช้
Change Management & Storytelling: พาทีมเปลี่ยนผ่าน พร้อมเล่า “ค่าที่เพิ่มขึ้น” ให้ผู้บริหาร
ภาษา: อังกฤษเป็นฐาน จีนพื้นฐานเพิ่มโอกาสห่วงโซ่อุปทานเอเชีย

Roadmap 90 วัน: เปลี่ยนตัวเองเป็น “มืออาชีพยุคใหม่”
สัปดาห์ 1–2: เลือกสนาม + เก็บโจทย์จริง
เลือกคลัสเตอร์ที่ถนัดหรือเชื่อมธุรกิจคุณ
เก็บโจทย์ 1 ปัญหาเชิงวัดผล (เช่น ลดเวลางานซ้ำ 30%)
สัปดาห์ 3–6: สร้างเดโมที่วัดผลได้
พัฒนา POC/เดโม 1 ชิ้น ใช้ข้อมูลจริง (แต่ปลอดภัย/นิรนาม)
วัดตัวชี้วัดก่อน–หลัง (เวลา/ต้นทุน/ความแม่นยำ/ความพึงพอใจ)
สัปดาห์ 7–9: ทำเป็น “บริการ/ผลิตภัณฑ์”
แพ็กเป็นชุดบริการ 2–3 ระดับราคา พร้อม SOW/ขอบเขต
ทำเอกสารมาตรฐาน: Privacy, QA checklist, SLA เบื้องต้น
สัปดาห์ 10–12: เปิดตัวลูกค้ากลุ่มแรก
นำเสนอผลลัพธ์ให้ผู้บริหาร/ลูกค้าทดลอง เก็บรีวิว–เคสสตัดดี้
ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ + ทำเพจ/เด็คแนะนำบริการ

ข้อคิดเชิงกลยุทธ์สำหรับคนทำงานไทย
จาก “ทำเองทุกขั้น” → “ออกแบบระบบ–บูรณาการ”: ค่าแรงในอนาคตมาจากความสามารถเชื่อมคน–เครื่อง–ข้อมูลให้ทำงานร่วมกันได้
จาก “พอร์ตโฟลิโอรูปสวย” → “เคสผลลัพธ์วัดได้”: ผู้จ้างต้องการ % การเปลี่ยนแปลงที่จับต้องได้
จาก “เจ้าเดียวทำได้หมด” → “เครือข่ายมืออาชีพ”: รู้จักประกบพาร์ตเนอร์ (โรงงาน–คลินิก–ไอที–ครีเอทีฟ) เพื่อปิดงานปลายทาง
ยืนบนกฎ–มาตรฐาน: ESG, ความปลอดภัยข้อมูล, ลิขสิทธิ์ คือ “ใบผ่านทาง” สู่ลูกค้าองค์กร

สรุป
สิบปีข้างหน้าไม่ใช่การแข่งขันว่า “ใครเก่งเครื่องมือกว่า” แต่คือ “ใครแปลงเครื่องมือเป็นคุณค่าที่วัดผลได้” ใครเริ่มวันนี้ด้วยเดโมเล็กๆ จากปัญหาจริง เก็บหลักฐานผลลัพธ์ และยืนอยู่บนมาตรฐานความปลอดภัย–ความโปร่งใส จะกลายเป็นมืออาชีพที่ตลาดต้องการสูงในทุกคลัสเตอร์ข้างต้น

(3 พ.ย. 68) สั้น ๆ ตรง ๆ ไม่มีใครกล้าการันตีว่าอาชีพใด ‘ตกงานแน่นอน’ 100% แต่มี ‘กลุ่มงานเสี่ยงสูงมาก’ ที่มีแนวโน้มหดตัวแรงใน 5–10 ปีข้างหน้า จากคลื่น AI/ระบบอัตโนมัติและพฤติกรรมผู้บริโภคที่เปลี่ยนไป บทความนี้สรุปภาพรวม ตัวอย่างอาชีพที่เคยหายไปแล้ว และทางรอดแบบลงมือได้จริง

กลุ่มงานที่มีความเสี่ยงสูงใน 10 ปี (ถึงราวปี 2035)

• เสมียน/ธุรการ/เลขานุการ — งานเอกสารและงานซ้ำ ๆ ถูกซอฟต์แวร์สำนักงานอัจฉริยะและ RPA ทำได้เร็วกว่าและผิดพลาดน้อยลง

• แคชเชียร์หน้าร้าน/พนักงานขายตั๋ว — Self‑checkout และการชำระเงินไร้แคชเชียร์ทำให้หลายสาขาลดช่องแคชเชียร์

• เจ้าหน้าที่คีย์ข้อมูล (Data Entry) — ระบบดึงข้อมูลอัตโนมัติ/AI ทำงานแทนงานพิมพ์ซ้ำ ๆ ได้อย่างแม่นยำ

• พนักงานธนาคารหน้าสาขา (Bank Teller) — ธนาคารเร่งใช้ Mobile/Internet Banking และ Kiosk แทนงานหน้าเคาน์เตอร์

• เจ้าหน้าที่เคาน์เตอร์ไปรษณีย์บางส่วน — ระบบติดตาม/จ่ายเงินอัตโนมัติและอีคอมเมิร์ซเปลี่ยนภาพรวมงาน

• งานโทรขาย/คอลเซ็นเตอร์เชิงสคริปต์ — Generative AI และระบบตอบอัตโนมัติแทนงานโต้ตอบเชิง rote ได้มากขึ้น

ตัวอย่าง ‘อาชีพที่แทบไม่มีแล้ว’ (บทเรียนจากอดีต)

• พนักงานควบคุมลิฟต์ (Elevator Operator) — เมื่อระบบลิฟต์อัตโนมัติปลอดภัยและใช้งานง่าย อาชีพนี้จึงหายไปแทบทั้งหมด

• พนักงานต่อสายโทรศัพท์ (Switchboard Operator) — เทคโนโลยีโทรตรง/แลกเปลี่ยนอัตโนมัติทำให้ความต้องการลดลงจนน้อยมาก

• เจ้าหน้าที่/แมสเซนเจอร์โทรเลข — บริการโทรเลขปิดฉากในหลายประเทศ เมื่อการสื่อสารดิจิทัลเข้ามาแทนที่

• พนักงานเก็บค่าผ่านทางด่าน (Toll Collector) — ระบบเก็บเงินอิเล็กทรอนิกส์/ไร้ด่านทำให้ตำแหน่งงานลดฮวบ

• พนักงานร้านเช่าวิดีโอ/คีออสเช่า — สตรีมมิ่งทำให้ธุรกิจเช่าหนังแบบเดิมแทบหมดไป

สัญญาณเตือนว่า ‘บทบาทของคุณ’ เสี่ยงถูกลด/หาย

• งานส่วนใหญ่เป็นขั้นตอนซ้ำ ๆ หรือใช้แบบฟอร์มเดิมแทบทั้งวัน

• ผลลัพธ์งานสามารถวัดได้ชัดเจนและทำซ้ำได้ (เหมาะกับ RPA/AI)

• เริ่มมีการทดลองใช้ Bot/Workflow ใหม่ ๆ เพื่อทดแทนงานเดิม

• ลูกค้าหรือผู้ใช้งานหันไปใช้ช่องทางดิจิทัลมากกว่าหน้าเคาน์เตอร์

ทางรอด: ขยับจาก “ทำเอง” ไปสู่ “คุมระบบ–แก้ปัญหา–ใช้ข้อมูล–ดูแลคน”

1) อัปสกิลด้านดิจิทัล/AI-RPA

- ใช้/ออกแบบเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ, Prompt งานเอกสาร, ทำงานคู่กับ GenAI อย่างมีมาตรฐาน

2) สายข้อมูลและการวิเคราะห์

- ทำ Dashboard, อ่าน Insight, วัดผล KPI เพื่อยกระดับการตัดสินใจ

3) งานที่เติบโตสวนกระแส

- CX ที่ปรึกษาลูกค้า, ดูแลระบบดิจิทัล/ไซเบอร์, กรีน/พลังงานสะอาด, เฮลท์แคร์-ผู้สูงอายุ, การศึกษา

4) ยกระดับ Soft Skills สำคัญ

- สื่อสาร-อธิบายเชิงที่ปรึกษา, การบริหารโครงการ, คิดเชิงระบบ/แก้ปัญหา, จริยธรรมการใช้ AI

เช็กลิสต์ 30 วัน เพื่อเปลี่ยนผ่านอย่างปลอดภัย

• สัปดาห์ที่ 1: สำรวจงานที่ทำทุกวัน แยกสิ่งที่ซ้ำ ๆ /วัดผลได้ชัด — ทำรายการ ‘งานที่ AI ทำแทนได้’

• สัปดาห์ที่ 2: ทดลองเครื่องมือ 2–3 ตัว (เช่น RPA เบื้องต้น, เอกสารอัตโนมัติ, Chatbot ภายใน) กับงานจริงเล็ก ๆ

• สัปดาห์ที่ 3: สร้าง Dashboard/Template ประจำ เพื่อให้ทีมเห็นผลลัพธ์ชัดและใช้ซ้ำได้

• สัปดาห์ที่ 4: จัดทำ SOP ใหม่ที่ ‘มี AI อยู่ในขั้นตอน’ และบันทึกบทเรียน/ผลลัพธ์เพื่อปรับปรุงรอบถัดไป

สรุปสั้น

“ตกงานแน่นอน” ไม่แฟร์กับความจริง แต่ “งานซ้ำ ๆ เชิงเอกสาร/หน้าเคาน์เตอร์” เสี่ยงสูงมาก จะรอดไม่ใช่ด้วยการหนี AI แต่ด้วยการ ‘ทำงานร่วมกับ AI’ ให้ได้เปรียบกว่าเดิม—ย้ายบทบาทจาก ผู้ลงมือทำ ไปเป็น ‘ผู้ออกแบบ‑คุมระบบ‑อ่านข้อมูล‑ดูแลลูกค้า’ ตั้งแต่วันนี้

(3 พ.ค. 68) ชีค โมฮัมเหม็ด อัล-ซาบาห์ ประธานสมาคมเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์แห่งคูเวต (AAIOT) กล่าวชื่นชมจีนว่า เป็นผู้นำในการผลักดัน “เทคโนโลยี AI ที่มีความรับผิดชอบโดยมีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง” พร้อมระบุว่าจีนไม่ได้เพียงสร้างโรงงานหรือเทคโนโลยี แต่กำลัง “สร้างปรัชญาใหม่ของความสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร” ผ่านการวาง AI ไว้ในยุทธศาสตร์ชาติอย่างมีจริยธรรมและหลักวิทยาศาสตร์

เขาย้ำว่า จีนได้กลายเป็น “เสาหลักในการกำหนดอนาคตดิจิทัลของโลก” ด้วยวิสัยทัศน์ระยะยาวและความมุ่งมั่นทางนวัตกรรม พร้อมชี้ว่าจีนไม่ได้เพียงแข่งขันในสมรภูมิเทคโนโลยี แต่กำลัง “นำทางโลกสู่การใช้ AI อย่างมีสติและมีความรับผิดชอบ”

สำหรับคูเวต ชีค โมฮัมเหม็ดระบุว่า ประเทศกำลังเร่งขับเคลื่อนวิสัยทัศน์ “New Kuwait 2035” โดยพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล การศึกษาอัจฉริยะ และพลังงานยั่งยืน แม้จะยังเผชิญข้อจำกัดเรื่องบุคลากรและกฎระเบียบข้อมูล แต่ถือเป็น “โอกาสในการร่วมมือกับจีน” เพื่อพัฒนาเมืองอัจฉริยะด้วยระบบคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง และมาตรฐานจริยธรรมด้าน AI

นอกจากนี้ เขายังยก “โครงการเส้นทางสายไหมดิจิทัล” ของจีนว่าเป็น “สะพานแห่งแสงเชื่อมเอเชียกับอ่าวเปอร์เซีย” และแสดงความมั่นใจว่า ภายใน 5 ปีข้างหน้า ความร่วมมือจีน–คูเวตจะเติบโตสู่ยุคใหม่ โดยมีเมืองอัจฉริยะ “Silk City” และ “Gateway Smart City” เป็นสัญลักษณ์ของการจับมือกันในโลกดิจิทัล

บริษัทยักษ์ใหญ่ “ลดพึ่งคน หันพึ่ง AI” คลื่นเปลี่ยนงานครั้งใหญ่กำลังเกิดขึ้น ทั่วโลกกำลังขยับจาก “คนทำงานทุกขั้นตอน” ไปสู่ “คนกำกับ แต่ใช้ AI ลงมือ” งานที่โดนก่อนคือหลังบ้าน (เอกสาร การเงิน HR) งานบริการลูกค้า งานสรุปข้อมูล และการเขียนโค้ดบางส่วน เพราะ AI ทำได้เร็วขึ้น ต้นทุนต่ำลง ทำงานได้ 24/7 ไม่มีวันหยุด และยังได้ความสม่ำเสมอของคุณภาพ

ทำไมบริษัทถึงเร่งใช้ AI 
เหตุผลหลักมีทั้งเรื่องประสิทธิภาพและการแข่งขัน โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ทำให้บริษัทขยายบริการได้ทันทีข้ามประเทศ โดยผู้บริหารจำนวนมากยอมรับว่าบางบทบาท “ถูกออกแบบใหม่” หรือ “ถูกแทนที่บางส่วน” แล้ว 

ตัวอย่างชัดคือ IBM บริษัทเทคโนโลยีข้ามชาติสัญชาติอเมริกัน ที่ชะลอการจ้างงานหลังบ้านและประเมินว่างานกลุ่มนี้จำนวนหนึ่งสามารถใช้ AI ทำแทนได้ในช่วงไม่กี่ปีข้างหน้า

เสียงจากซีอีโอ “AI คือผู้ช่วย…และบางงานจะหายไป”
อาร์วินด์ คริชนา (Arvind Krishna) ประธานและซีอีโอของ IBM เคยให้สัมภาษณ์กับ Bloomberg ว่า “ผมมองเห็นว่างานหลังบ้านราวส่วนหนึ่งจะถูกแทนที่ด้วย AI และระบบอัตโนมัติภายในห้าปี” 

สัตยา นาเดลลา (Satya Nadella) ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Microsoft กล่าวว่า “Copilot (ผู้ช่วย AI ที่ขับเคลื่อนโดย Microsoft) คือหมวดใหม่ของคอมพิวเตอร์…มันจะเปลี่ยนวิธีที่เราทำงานและคุยกับคอมพิวเตอร์โดยตรง แนวคิดคือเพิ่มผลิตภาพทั้งองค์กร ไม่ใช่แค่ลดคนในทีมใดทีมหนึ่ง”

ซันดาร์ พิชัย (Sundar Pichai) ประธานบริหารของบริษัท Google กล่าวว่า “AI จะยังไม่มาแทนนักพัฒนา มันเป็นแค่ตัวเร่งให้ทีมทำงานได้มากขึ้นดีขึ้น และเรายังต้องจ้างวิศวกรต่อไป”

เจนเซ่น หวง (Jensen Huang) ประธานและผู้ร่วมก่อตั้งบริษัท Nvidia กล่าวว่า “ภาษาที่ใช้ในโปรแกรมคอมพิวเตอร์กำลังกลายเป็น ‘ภาษามนุษย์’…ทุกคนจึงเป็นโปรแกรมเมอร์ได้”

ข้อดี–ข้อเสียที่ต้องรับมือ 
ด้านบวกคือความเร็ว ต้นทุนต่อชิ้นงานที่ลดลง และคุณภาพที่สม่ำเสมอในชิ้นงาน แต่ความเสี่ยงก็ชัด ข้อมูลอาจเกิดข้อผิดพลาดได้ถ้าไม่มีคนตรวจ ความลับองค์กรมีโอกาสรั่วไหล ตลอดจนแรงงานบางกลุ่มที่ต้อง “รีสกิล” ไปสู่การเพิ่มค่าจ้าง เช่น กำกับคุณภาพโมเดล ออกแบบพร็อมพ์ และวางเวิร์กโฟลว์ที่ปลอดภัย

ผลกระทบกับไทย 
โครงสร้างพื้นฐานมา งานใหม่มา กติกากำลังตาม ไทยกำลังได้ฐานรองรับ AI ระดับโลก 

AWS เปิดรีเจียนในประเทศไทยอย่างเป็นทางการ (ม.ค. 2025) พร้อมแผนลงทุนมากกว่า 5 พันล้านดอลลาร์ และคาดหนุนการจ้างงานช่วยจีดีพีเพิ่มขึ้น

Microsoft ประกาศลงทุนคลาวด์และศูนย์ข้อมูลในไทย พร้อมโครงการอัปสกิลคนไทยกว่า 100,000 คน (พ.ค. 2024)

Google ประกาศลงทุนสร้างดาต้าเซ็นเตอร์และคลาวด์รีเจียนในไทยวงเงิน 1 พันล้านดอลลาร์ (ก.ย. 2024) เสริมความสามารถด้าน AI ของประเทศ

TikTok เตรียมลงทุนโครงการโฮสติงข้อมูลในไทยราว 126.8 พันล้านบาท หนุนดีมานด์ดาต้า–AI เพิ่มขึ้นอีกระลอก (อนุมัติโดยบีโอไอ ม.ค. 2025)

ผลลัพธ์คือ องค์กรไทยเข้าถึงเครื่องมือ AI ได้ง่ายขึ้น เห็นการนำไปใช้จริงในธนาคาร โทรคมนาคม อีคอมเมิร์ซ ไปจนถึงภาคอุตสาหกรรม ขณะเดียวกัน หน่วยงานกำกับเร่งวางแนวทางใช้ AI อย่างปลอดภัยและเป็นธรรม เพื่อคุ้มครองผู้บริโภคและข้อมูลสำคัญ

มองไปข้างหน้า 
ทิศทางที่เป็นจริงที่สุดตอนนี้คือ “คนกับ AI ทำงานร่วมกัน” บริษัทที่ได้เปรียบคือบริษัทที่เลือกโจทย์ถูก (งานรูทีน วัดผลได้เร็ว) วางรั้วกำกับตั้งแต่วันแรก และลงทุนรีสกิลทีมให้สั่งงาน–ตรวจทาน–เชื่อม AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์เดิม เมื่อโครงสร้างพื้นฐานระดับโลกกำลังลงหลักในไทย หน้าต่างโอกาสก็เปิดกว้าง—คำถามจึงไม่ใช่ “จะใช้ AI ไหม” แต่คือ “จะเริ่มตรงไหนและกำกับอย่างไรให้เกิดผลลัพธ์ไวที่สุด”

(6 พ.ย. 68) นอร์เวย์เปิดโครงการใหม่เพื่อดึงดูดนักวิจัยระดับนานาชาติ ท่ามกลางแรงกดดันต่อเสรีภาพทางวิชาการในสหรัฐ โดยสภาวิจัยนอร์เวย์ประกาศตั้งกองทุน 100 ล้านโครน (ราว 330 ล้านบาท) เพื่ออำนวยความสะดวกในการรับนักวิจัยจากต่างประเทศ ครอบคลุมสาขาสภาพภูมิอากาศ สุขภาพ พลังงาน และปัญญาประดิษฐ์ โครงการจะเดินหน้าหลายปี โดยกันงบไว้สำหรับปี 2026 พร้อมเปิดรับข้อเสนอภายในเดือนหน้าที่จะถึงนี้

ซิกรุน ออสลันด์ รัฐมนตรีด้านการวิจัยและอุดมศึกษา ระบุว่า “นอร์เวย์ต้องรุกในสถานการณ์ที่ท้าทายต่อเสรีภาพวิชาการ เราสามารถสร้างความแตกต่างให้แก่นักวิจัยชั้นเลิศและองค์ความรู้สำคัญได้ และต้องทำอย่างรวดเร็ว” สอดคล้องกับมุมมองของมารี ซุนด์ลี ท์เวต ผู้บริหารสภาวิจัย ซึ่งชี้ว่าแรงกดดันต่อเสรีภาพวิชาการและการตัดงบในสหรัฐทำให้มาตรการนี้ “ยิ่งมีความเกี่ยวข้องเป็นพิเศษ”

กระแสย้ายถิ่นของนักวิชาการไม่ได้จำกัดอยู่แค่นอร์เวย์ ยุโรปหลายประเทศเดินเกมคล้ายกัน ทั้งฝรั่งเศสที่เปิดรับ “ผู้ลี้ภัยทางวิชาการ” มหาวิทยาลัยในเบลเยียม-เนเธอร์แลนด์ เพิ่มตำแหน่งเฉพาะสำหรับนักวิจัยอเมริกัน ขณะที่ผลสำรวจของวารสาร Nature พบว่า นักวิจัยกว่า 75% กำลังพิจารณาโยกย้ายออกจากสหรัฐหลังเผชิญแรงกดดันเชิงนโยบายในมหาวิทยาลัย

เอเชียเองเร่งเครื่องเช่นกัน เมื่อญี่ปุ่นออกมาตรการฉุกเฉินวงเงินอย่างน้อย 100,000 ล้านเยน (ราว 22,000 ล้านบาท) เมื่อ 13 มิถุนายน 2025 เพื่อดูดนักวิจัยต่างชาติ โดยเน้น AI ควอนตัม และเซมิคอนดักเตอร์ พร้อมปฏิรูประบบค่าตอบแทนและโครงสร้างพื้นฐานวิจัย รวมถึงบริการภาษาและดูแลครอบครัวนักวิจัย ส่วนเวียดนามกำลังพิจารณาผ่อนกฎหมายสัญชาติ-วีซ่าและสิทธิประโยชน์ภาษี เพื่อดึงคนทักษะสูงกลับมาหนุนห่วงโซ่อุตสาหกรรมเทคในภูมิภาค ถือเป็นเกมเร่งพัฒนากำลังคนความรู้ขั้นสูงให้ทัดเทียมมหาอำนาจในยุคใหม่

(7 พ.ย. 68) จีนเดินหน้าพัฒนาอุตสาหกรรมการผลิตด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างจริงจัง ล่าสุดโรงงานอัจฉริยะทางตะวันออกของประเทศผลิต “หุ่นยนต์เชื่อมอัจฉริยะ” ออกสู่ตลาดปีละกว่า 1,000 หน่วย เพื่อทดแทนแรงงานช่างเชื่อมที่ขาดแคลนทั่วประเทศกว่า 3.5 ล้านคน 

“หัวใจของเรา คือการผสานความแม่นยำของงานเชื่อมเข้ากับระบบอัตโนมัติในโรงงาน” หวัง เต๋อเจ้าหวี ซีอีโอ 3S Robotics กล่าว

ขณะเดียวกัน บริษัทเทคโนโลยีจากปักกิ่งได้พัฒนาโมเดล AI สำหรับงานเชื่อม ที่ช่วยให้หุ่นยนต์ตัดสินใจและทำงานได้อย่างอัตโนมัติทั้งกระบวนการ ลดเวลาพัฒนาได้กว่า 60% “หุ่นยนต์ของเราสามารถคิดและตัดสินใจได้เหมือนช่างเชื่อมมืออาชีพ” หาน เถิงเยว่ จากบริษัท Botsing Technology กล่าว ความเคลื่อนไหวนี้เป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ “AI+ อุตสาหกรรม” ที่จีนตั้งเป้าสร้างระบบการผลิตยุคใหม่ภายใน 5 ปี

จีนยังคงเป็นประเทศผู้ผลิตอันดับ 1 ของโลกต่อเนื่องมา 15 ปี และมีการใช้หุ่นยนต์ในโรงงานมากที่สุดในโลก โดยมีหุ่นยนต์เฉลี่ย 470 ตัวต่อแรงงาน 10,000 คน ปัจจุบันจีนมีโรงงานอัจฉริยะกว่า 35,000 แห่ง และโรงงานระดับก้าวหน้ากว่า 230 แห่ง ซึ่งช่วยให้การวิจัยและพัฒนาเร็วขึ้น 28% เพิ่มประสิทธิภาพการผลิตกว่า 22% และลดการปล่อยคาร์บอนถึง 20% “โรงงานเหล่านี้กำลังแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของยุค AI+ อย่างแท้จริง” จง ซินหลง นักวิจัยจาก CCID Consulting กล่าว

ในภาคยานยนต์ บริษัทจากเซินเจิ้นได้พัฒนาเครื่องตรวจสอบคุณภาพด้วย AI ที่ใช้ดีปเลิร์นนิงและโมเดลขนาดใหญ่ สามารถตรวจหาข้อบกพร่องได้กว่า 70 ประเภทในครั้งเดียว เพิ่มประสิทธิภาพการตรวจสอบกว่า 85% 

“เราทำงานร่วมกับผู้ผลิตกว่า 300 ราย และตั้งเป้าช่วยเปลี่ยนผ่านสู่โรงงานอัจฉริยะอีกกว่า 1,000 แห่ง” เจีย เจียหย่า ผู้ก่อตั้ง SmartMore กล่าว 

ส่วนบริษัท Envision Energy ผู้ผลิตกังหันลมรายใหญ่ก็เผยว่า ระบบ AI ของตนช่วยคาดการณ์สภาพอากาศระดับจุดได้แม่นยำในรัศมีไม่ถึง 20 เมตร เพิ่มรายได้กว่า 21% และ “คาดการณ์การขัดข้องล่วงหน้าได้ถึงสองเดือน” หวง หู รองประธานบริษัท ระบุ

รัฐบาลจีนยังเดินหน้าผลักดันนโยบาย “AI Plus” ซึ่งกำหนดแผนบูรณาการ AI กับเศรษฐกิจจริง ตั้งเป้าให้นวัตกรรมอย่างอุปกรณ์อัจฉริยะและระบบผู้ช่วย AI มีการใช้งานมากกว่า 70% ภายในปี 2027 ครอบคลุมทุกขั้นตอนตั้งแต่การออกแบบ ผลิต ทดสอบ ไปจนถึงบริการและบริหารจัดการ

ด้านจง ซินหลง นักยุทธศาสตร์ด้าน AI วิเคราะห์ว่า สหรัฐเน้น “ทุ่มเทกำลังคอมพิวเตอร์” เพื่อรักษาความเป็นผู้นำเทคโนโลยี ขณะที่จีนเลือกแนวทาง “เน้นการใช้งานจริง” โดยอาศัยข้อได้เปรียบจากระบบอุตสาหกรรมครบวงจร ตลาดภายในขนาดใหญ่ และยุทธศาสตร์ชาติที่มุ่งพัฒนา “ผลิตภาพคุณภาพใหม่” 

“แนวทางของจีนสะท้อนเป้าหมายการพัฒนาอย่างมีคุณภาพและยั่งยืน เพื่อสร้างความมั่งคั่งร่วมกันในระยะยาว” จง ซินหลง กล่าวปิดท้าย