เกริ่นนำ — คำถามที่ทุกคนกลัวที่จะถาม
มีคำถามหนึ่งที่ผมโดนถามบ่อยมากในช่วง 2-3 ปีหลังๆนี้ครับ โดยเฉพาะจากน้องๆที่กำลังเรียนอยู่ และก็เรียนจบเริ่มงามไปแล้วนิดนึง
หรือแม้กระทั่งเพื่อนที่ทำงานมา 10 ปี หรือแม้แต่ผู้บริหารในองค์กรใหญ่ๆ
คำถามนั้นคือ “งานของเค้านั้น จะโดน AI เข้ามาแทนที่ไหม?”
ผมเข้าใจว่าทำไมมันถึงน่ากลัวครับ เพราะมันไม่ใช่แค่เรื่องเงินเดือน
แต่มันคือเรื่องของอัตลักษณ์ความเป็นคน ความมั่นคง และสิ่งที่เราทุ่มเทเวลาหลายปีเพื่อไปเรียนและฝึกฝนมา
แต่ผมอยากให้ทุกคนเปลี่ยนกรอบความคิดกันสักนิดหนึ่งก่อนละกันนะครับ
แทนที่จะถามว่า “งานของฉันจะหายไปไหม?” ลองถามว่า
“งานของตัวเรานั้นจะเปลี่ยนไปยังไง และต้องเตรียมตัวอะไรบ้าง?”
สองคำถามนี้ต่างกันมากครับ คำถามแรกทำให้เราหวาดกลัวและรอดูเฉยๆ คำถามที่สองทำให้เราลงมือทำ ลงมือฝึก และไม่กลัวด้วยครับ
บทความนี้ผมจะพาไปดูข้อมูลจริงๆ ครับว่า data และ AI กำลังเปลี่ยนตลาดแรงงานยังไง
อาชีพไหนที่มีความเสี่ยง อาชีพไหนที่ยังปลอดภัย และที่สำคัญที่สุดคือเราควรเตรียมตัวอย่างไร
หัวข้อที่ 1 — เข้าใจก่อนว่า AI แทนที่ “งาน” หรือ “task”?
ก่อนจะไปดูว่าอาชีพไหนเสี่ยง ต้องเข้าใจอย่างนึงก่อนครับ
AI ไม่ได้แทนที่ “อาชีพ” ทั้งอาชีพในคราวเดียวนะครับ
แต่มันเข้ามาแทนที่ “task” หรืองานย่อยๆ ในแต่ละอาชีพมากกว่า
ยกตัวอย่างชัดๆ เช่น อาชีพนักบัญชี AI สามารถทำ task บางอย่างได้แล้วในตอนนี้ เช่น การบันทึกรายการ การจัดหมวดหมู่ค่าใช้จ่าย หรือการตรวจสอบความผิดพลาดในตัวเลข แต่ task ที่ต้องอาศัยการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ การให้คำปรึกษากับลูกค้า หรือการตีความสถานการณ์ที่ซับซ้อนๆมากๆ ยังต้องการมนุษย์อยู่ครับ
ดังนั้นคำถามที่แม่นยำกว่าคือ “task ไหนในงานของฉันที่ AI ทำได้ และ task ไหนที่ยังต้องการมนุษย์?”
คนที่เข้าใจตรงนี้จะปรับตัวได้ดีกว่ามากครับ เพราะแทนที่จะกลัวว่าจะตกงาน
พวกเขาจะรีบเรียนรู้ว่าควรโฟกัสที่ task ไหนให้เก่งขึ้น และปล่อยให้ AI ช่วยกับส่วนที่ซ้ำๆซากๆน่าเบื่อๆมากกว่าครับ
หัวข้อที่ 2 — อาชีพที่มีความเสี่ยงสูง ต้องเตรียมรับมือ
ขอพูดตรงๆ นะครับ ไม่ได้บอกว่าอาชีพเหล่านี้จะหายไปพรุ่งนี้
แต่ถ้าไม่ปรับตัวในช่วง 5-10 ปีนี้ ความต้องการจะลดลงอย่างมีนัยสำคัญแบบไปทีละหน่อยๆ
งานที่เป็น routine และมีกฎเกณฑ์ชัดเจน คือกลุ่มที่เสี่ยงที่สุดครับ เช่น การป้อนข้อมูล การตรวจสอบเอกสารแบบ checklist การแปลภาษาที่ไม่ต้องการความละเอียดอ่อนทางวัฒนธรรม หรืองาน customer service ระดับพื้นฐานที่ตอบคำถามซ้ำๆ เดิมๆ
งานในสายการผลิตและโลจิสติกส์ ที่เป็นงาน manual ซ้ำๆ ก็อยู่ในกลุ่มเสี่ยงครับ หุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติกำลังเข้ามาแทนที่งานในโกดัง สายพานการผลิต และการขนส่งบางส่วนเป็นที่เรียบร้อยแล้วในหลายๆประเทศ
งานวิเคราะห์ข้อมูลระดับพื้นฐาน ที่แค่ดึงข้อมูลมาและทำ report มาตรฐาน ก็เริ่มถูก automate ได้แล้วครับ ซึ่งน่าแปลกใจสำหรับคนในสายงานนี้ แต่นั่นแปลว่า data analyst ที่แค่รู้ Excel อย่างเดียวโดยที่ไม่มีเรื่องของการคิดแนว business thinking ก็เริ่มมีความเสี่ยงเช่นกัน
งานเขียน content แบบ template เช่น การเขียน product description สำหรับ e-commerce หรือรายงานมาตรฐานที่มีโครงสร้างตายตัว, AI เขียนได้เร็วกว่าและถูกกว่าแล้วในหลายๆกรณีครับ
หัวข้อที่ 3 — อาชีพที่ยังปลอดภัย และจะยิ่งมีคุณค่าขึ้น
ข่าวดีคือมีอาชีพจำนวนมากที่ไม่ได้อยู่ในอันตรายครับ และบางอาชีพจะมีคุณค่าสูงขึ้นด้วยซ้ำในยุค AI
งานที่ต้องการความเข้าใจมนุษย์อย่างลึกซึ้ง เช่น นักจิตวิทยา นักสังคมสงเคราะห์ ครูที่สอนทักษะชีวิต หรือที่ปรึกษาด้านต่างๆ สิ่งที่ทำให้งานเหล่านี้ยังต้องการมนุษย์คือ empathy ความเข้าใจบริบทในสถานการณ์ที่กำลังเกิดขึ้น การประเมินสถานการณ์ที่ซับซ้อนและเกิดขึ้นพร้อมๆกัน และการสร้างความไว้วางใจ ซึ่ง AI ยังทำได้ไม่ดีพอในตอนนี้ครับ
งานที่ต้องการความคิดสร้างสรรค์เชิงกลยุทธ์ นักออกแบบที่เข้าใจมนุษย์ นักการตลาดที่คิด campaign จากความเข้าใจวัฒนธรรม หรือผู้นำองค์กรที่ต้องตัดสินใจในสถานการณ์ที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน สิ่งเหล่านี้ต้องการการตัดสินใจในความไม่แน่นอน ซึ่งยังเป็นจุดแข็งของมนุษย์
งานที่ต้องการทักษะทางกายภาพในสภาพแวดล้อมที่ไม่คาดเดา ช่างไฟฟ้า ช่างประปา ช่างซ่อมบำรุง พ่อครัวระดับ fine dining หรืองานก่อสร้างที่ซับซ้อน งานเหล่านี้ต้องการการตอบสนองต่อสถานการณ์ที่ไม่ซ้ำกันในแต่ละวัน ซึ่งหุ่นยนต์ยังทำได้ยากมากในราคาที่คุ้มค่าครับ
งานที่ต้องการความรับผิดชอบทางกฎหมายและจริยธรรม แพทย์ ทนายความ ผู้พิพากษา หรือ auditor, AI อาจช่วย assist ได้ แต่ความรับผิดชอบขั้นสุดท้ายยังต้องเป็นมนุษย์ครับ และสังคมส่วนใหญ่ยังไม่พร้อมให้ AI ตัดสินใจเรื่องสำคัญเหล่านี้โดยลำพัง
หัวข้อที่ 4 — อาชีพใหม่ๆที่กำลังเกิดขึ้นเพราะ Data และ AI
นี่คือส่วนที่ผมชอบที่สุดในบทความนี้ครับ เพราะทุกครั้งที่เทคโนโลยีใหม่เข้ามา มันไม่ได้แค่ทำลายงานเก่า แต่สร้างงานใหม่แบบที่ไม่เคยมีมาก่อน
AI Trainer และ Prompt Engineer คืองานที่สอน AI ว่าควรตอบสนองยังไง ปรับแต่ง model ให้เหมาะกับการใช้งานเฉพาะทาง หรือออกแบบวิธีสั่งงาน AI ให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด งานนี้ยังใหม่มากแต่ความต้องการเพิ่มขึ้นเร็วมากครับ
Data Storyteller คือคนที่เอาข้อมูลซับซ้อนมาแปลงเป็นเรื่องราวที่คนทั่วไปเข้าใจได้และนำไปใช้ตัดสินใจได้จริง ทักษะนี้ต้องการทั้งความเข้าใจ data และทักษะการสื่อสารที่ดี ซึ่งเป็นการผสมผสานที่หาได้ยากและมีค่ามากในองค์กร
Ethics Officer ด้าน AI เป็นอาชีพที่กำลังโตเร็วมากในต่างประเทศครับ คือคนที่ทำหน้าที่ตรวจสอบว่าระบบ AI ขององค์กรมี bias ไหม ใช้ข้อมูลถูกกฎหมายไหม และมีผลกระทบต่อสังคมอย่างไร
Data Product Manager คือคนที่เชื่อมโยงระหว่างทีม data science กับ business ทำให้มั่นใจว่าสิ่งที่ทีมเทคนิคสร้างขึ้นมานั้นตอบโจทย์ธุรกิจจริงๆ คนที่ทำงานนี้ได้ดีต้องเข้าใจทั้งสองโลก ซึ่งหายากและค่าตอบแทนสูงมากๆเลยแหละครับ
หัวข้อที่ 5 — ทักษะที่ต้องสร้างตอนนี้ ไม่ว่าจะทำอาชีพอะไร
ถึงตรงนี้อาจมีคนถามว่า “แล้วผมควรไปเรียน coding ไหม? หรือต้องเป็น data scientist?”
คำตอบคือไม่จำเป็นครับ แต่มีทักษะบางอย่างที่ทุกคนในทุกอาชีพควรมีในยุคนี้
Data Literacy หรือการอ่าน data เป็น ไม่ต้องเขียนโค้ดได้ แต่ต้องอ่านกราฟเป็น ตั้งคำถามกับตัวเลขเป็น และรู้ว่า data บอกอะไรและไม่บอกอะไร ทักษะนี้มีค่าในทุกอาชีพครับ ไม่ว่าจะเป็นครู พยาบาล นักการตลาด หรือเจ้าของร้าน
Critical Thinking กับ AI คือความสามารถในการตรวจสอบผลลัพธ์ที่ AI ให้มาว่ามันสมเหตุสมผลไหม มี bias ไหม และควรเชื่อแค่ไหน คนที่ใช้ AI โดยไม่ตั้งคำถามอะไรเลย ย่อมอันตรายกว่าคนที่ไม่ใช้ AI อีกนะครับ(หลายเท่าเลยด้วย ถ้ามีความเสียหาย)
ทักษะการสื่อสารและการโน้มน้าว ยิ่ง AI ทำงาน routine ได้มากขึ้น สิ่งที่แยกมนุษย์ออกจาก AI คือความสามารถในการสร้างความสัมพันธ์ โน้มน้าวใจ และทำงานร่วมกับคนอื่นได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทักษะ soft skills กลายเป็น hard requirement ในยุค AI
ความสามารถในการเรียนรู้สิ่งใหม่อย่างต่อเนื่อง อันนี้สำคัญที่สุดครับ เพราะโลกเปลี่ยนเร็วมาก ทักษะที่ hot ในวันนี้อาจ outdated ใน 5 ปี คนที่ปรับตัวและเรียนรู้ได้เร็วจะได้เปรียบเสมอ ไม่ว่า technology จะเปลี่ยนไปแค่ไหน
สรุป — อนาคตของงานไม่ได้น่ากลัวเลย ถ้าเราเตรียมพร้อม
ผมอยากให้ทุกคนจำสิ่งนี้ไว้ครับ
ประวัติศาสตร์บอกเราว่าทุกครั้งที่เทคโนโลยีใหม่เข้ามา มันสร้างความปั่นป่วนในระยะสั้นๆเท่านั้น
แต่ในทางเดียวกัน มันก็สร้างโอกาสใหม่ๆในระยะยาวเสมอ การปฏิวัติอุตสาหกรรมทำให้งานในไร่นาหายไป แต่สร้างงานในโรงงานและเมืองขึ้นมา อินเทอร์เน็ตทำให้บางธุรกิจล้มหาย แต่ก็ได้สร้าง ecosystem ใหม่ๆที่ใหญ่กว่าเดิมมากๆ
AI และ data analytics ก็กำลังทำแบบเดียวกันเลยครับ มันเป็นเพียงยุคเปลี่ยนผ่านยุคนึง ที่เกิดขึ้นในหน้าประวัติศาสตร์ของเราครับ
แค่ความแตกต่างของรอบนี้คือมันเปลี่ยนเร็วกว่าที่ผ่านมามากๆครับ
และนั่นหมายความว่าเราต้องไม่รอให้ถึงเวลาแล้วค่อยมาปรับ เพราะนั่นหมายความว่า มันอาจจะ “ช้าเกินไป”
คนที่จะอยู่รอดและเติบโตได้ดีในยุคนี้คือคนที่ไม่กลัว data ไม่กลัว AI
แต่รู้จักและได้ใช้มันเป็นเครื่องมือ และยังคงพัฒนาทักษะที่มนุษย์ทำได้ดีกว่าเครื่องจักร สิ่งนั้นคือความคิดสร้างสรรค์ การเข้าใจมนุษย์ด้วยกัน และการตัดสินใจในสถานการณ์ที่ไม่มีคำตอบที่ถูกต้อง
เริ่มเตรียมตัวตั้งแต่วันนี้เลยก็ได้นะครับ ไม่ต้องรอให้โลกเปลี่ยนก่อน
Leave a Reply