ผลสำรวจจาก Global Talent Trends 2026 ชี้ว่า 54% ของผู้บริหารกำลังขาดแคลนคนทำงานที่มีความสามารถในองค์กร
จากเดิมที่ ‘ความสามารถ’ เป็นสิ่งที่คนต้องใช้เวลาฝึกฝนซ้ำ ๆ จนกลายเป็นทักษะที่เชี่ยวชาญ พอมี AI เข้ามา กลายเป็นว่าทักษะความสามารถที่ใช้เวลาฝึกเป็นปี สร้างขึ้นได้ในไม่กี่วินาที งานที่เคยทำเอง ตอนนี้ก็มี AI เข้ามาช่วยดูแล ลงมือทำแทน จนบางครั้งทักษะที่มี และทำได้ดีก็เริ่มลดลงไปเรื่อย ๆ แบบที่ไม่รู้ตัว
บทความจาก 2027 HR Trends Report: Your Work Is Being Reconstructed บอกเราว่า หนึ่งเทรนด์สำคัญที่น่าจับตามองสำหรับคนทำงานในปีหน้า มีชื่อเรียกว่า ‘AI Talent Paradox’ หรือคือความย้อนแย้งที่เกิดขึ้นในกลุ่มคนทำงาน เมื่อ AI เก่งขึ้นเรื่อย ๆ แต่ความสามารถของคนทำงานกลับลดลงเรื่อย ๆ แทนที่จะเพิ่มขึ้นตาม แล้วเทรนด์นี้จะสร้างผลกระทบอะไรที่คนทำงานต้องรู้บ้าง?
1. ความเสี่ยงของการใช้ AI ทำงานแทน คือการทำให้ทักษะที่มีถดถอยลง
AI เป็นเครื่องมือที่เก่ง มีความสามารถ แต่พอมีความสามารถมาก ๆ บางครั้งมันกลับทำให้เราใช้มันแทนที่จุดแข็งของเราไปโดยไม่รู้ตัว
วันนี้คนทำงานใช้ AI เข้ามาช่วยทำงานในปริมาณที่มากขึ้นกว่าเดิม ด้วยความฉลาดของ Model และความเฉพาะทางของ Skills AI แต่ละตัว ซึ่งการใช้มันเยอะ และบ่อยแบบนี้ อาจทำให้คนทำงานค่อย ๆ เสียทักษะที่ ‘เคย’ มีไปก็เป็นได้
งานวิจัยจาก Designing the Thinking Organization ของ IBM CHRO ได้สำรวจ Chief Human Resources Officer จำนวน 1,500 คน และพนักงานอีก 8,800 พบตัวเลขน่าสนใจมากก็คือว่า 60% ของพนักงานกังวลว่า AI กำลังลดทักษะของตัวเอง ซึ่งถือว่าเกินครึ่งที่ทุกคนคิดเหมือนกัน!
Top 4 ทักษะสำคัญที่คนทำงานรู้สึกว่า ‘ทำงานได้ลดลง’ จากการใช้ AI ทุกวัน
- อันดับที่ 1: การคิดวิเคราะห์ > เพราะ AI สามารถช่วยคิด เปรียบเทียบแทนได้
- อันดับที่ 2: การใช้วิจารณญาณตัดสินใจ > เพราะ AI สามารถวิเคราะห์แนวโน้มได้ มีแหล่งอ้างอิงที่ดูน่าเชื่อถือ
- อันดับที่ 3: ความอยากรู้อยากเห็น > เพราะ AI สามารถหาข้อมูลให้ได้ ไม่ต้องอยากรู้อะไรเอง แค่ Prompt ถามง่ายกว่า
- อันดับที่ 4: ความคิดสร้างสรรค์ > เพราะ AI สามารถเสนอ และต่อยอดไอเดียเพิ่มได้อย่างรวดเร็วในระยะเวลาไม่ถึง 10 นาที
4 ทักษะนี้คือทักษะที่ AI เริ่มมาทำให้มันใช้งานน้อยลงเรื่อย ๆ เพราะหลาย ๆ อย่างเป็นเรื่องที่คนทำงานมองว่า ใช้ AI แล้วง่าย สะดวกสบาย แถมงานยังออกมามีประสิทธิภาพด้วย (ในบางครั้ง)
แต่ปัญหาก็คือ เมื่อทุกคนใช้ AI ทำงานในแบบเดียวกันหมด แปลว่าคนที่จะเสียทักษะไม่ใช่แค่คน ๆ เดียว แต่มันอาจจะเป็น ‘ทั้งองค์กร’ ก็จะทำให้ทุก ๆ คนทำงานด้วยชุดข้อมูลที่คล้ายกัน ไตร่ตรองน้อยลง เชื่อ AI มากขึ้น และประสิทธิภาพของงานก็ลดลงในสเกลที่ใหญ่ และแก้ไขยากขึ้น
Sagar Goel, David Martin และ Charikleia Kaffe (ที่ปรึกษาด้านกลยุทธ์จาก BCG) บอกว่า การที่ทักษะของคนเสื่อม หรือทำงานได้แย่ลงในภาพรวม ส่งผลอย่างมากต่อการปรับตัว และความมั่นคงขององค์กร ซึ่งปัญหาที่เกิดขึ้นนี้ไม่ได้เกิดจากตัวบุคคล แต่เป็นเพราะโครงสร้าง หรือระบบการทำงานขององค์กรเอง
2. เด็กจบใหม่ถูกใส่ปุ๋ยเร่งโต แบบที่ไม่มีโอกาสได้ฝึกคิด ฝึกทำ สะสมประสบการณ์
ผลกระทบต่อมาที่เจอคือ ‘เด็กจบใหม่’ หรือวัยรุ่น Gen Z ทั้งหลายที่กำลังมองหางานทำ แต่ก่อนการเข้ามาทำงาน มักจะมีพี่ Senior หรือพี่เลี้ยงที่คอยสอนงานเราอยู่เรื่อย ๆ หรือให้ได้ลองเรียนรู้จากการทำงานเล็ก ๆ น้อย ๆ สะสมประสบการณ์และ Jugdement ไปเรื่อย ๆ ไม่ว่าจะเป็นงานหาข้อมูล, งานร่างเอกสาร, งานที่ต้องแยกแยะ วิเคราะห์ ซึ่งเป็นงานที่จะช่วยให้เด็กจบใหม่ได้เรียนรู้และมีทักษะติดตัว
แต่ยุคนี้ พอทุกคนเริ่มหันหน้าเข้าหาจอโน๊ตบุ๊คมากกว่าเพื่อนที่นั่งข้าง ๆ ทำให้ Junior หรือเด็กจบใหม่หลายคน ได้รับการแชร์ความรู้ วิธีคิด การสอนงาน จากรุ่นพี่น้อยลงตามไปด้วย รวมถึงการทำงานเบื้องต้นต่าง ๆ ที่จะสร้างทักษะให้ กลับเป็นงานที่ไม่ได้ทำเองเลย เพราะต้องใช้ AI ทำให้ เพื่อความรวดเร็ว ซึ่งมันเลยทำให้ทักษะที่ยิ่งไม่ค่อยแข็งแรงอยู่แล้ว ถดถอยลงไปอีก เพราะไม่มีคนสอนงาน และไม่ได้ลงมือทำด้วยตัวเอง
อีกผลกระทบโดยตรงต่อเด็กจบใหม่ คือความกดดันที่ตามมาอย่างมหาศาล เพราะถ้า AI สามารถช่วยทำงานได้เยอะ และเร็วขึ้น จึงมีความคาดหวังให้เด็กจบใหม่ต้องสามารถทำงานได้ทันที แบบที่ไม่ต้องสอน นั่นเลยกลายเป็นว่า เด็กจบใหม่ประสบการณ์ไม่ถึงปี จะต้องเข้ามาทำงานเหมือนคนที่มีประสบการณ์มาแล้ว 5 ปี! ซึ่งช่องว่างประสบการณ์ การตัดสินใจ วิธีคิดหรือ Judgment ถือว่ากว้างมาก ๆ จึงทำให้การทำงานของเด็กจบใหม่ติดขัด และยากขึ้นกว่าเดิม
3. ความมั่นใจที่เกิดจาก AI ที่ช่วยสร้างงานได้ไว แต่ไม่มีความรู้ในการตัดสินใจ
นอกจากทักษะที่ลดลง ของทั้งคนทำงานและเด็กจบใหม่แล้ว อีกหนึ่งผลกระทบที่น่าจับตามองมาก ๆ ก็คือ พอทุกคนใช้เครื่องมือ AI ตัวเดียวกันที่มีการเทรนด์มาเหมือนกัน นั้นเลยทำให้ ‘ชุดคำตอบ’ ไม่ต่างกัน
นั่นเลยทำให้ไอเดีย ความคิดสร้างสรรค์ หรือผลงานเริ่มออกมาในรูปแบบเดียวกันมากกว่างานที่แตกต่าง และผ่านการคิดอย่างละเอียดจริง ๆ โดยเฉพาะยิ่งบางครั้งที่จำเป็นต้องการงานที่รวดเร็ว ผลของมันก็คือ คนทำงานจะเชื่อคำตอบของ AI โดยไม่คิดต่อด้วยซ้ำว่ามันจะสามารถทำได้จริงหรือไม่ ซึ่งมันทำให้คนใช้ความสามารถของ AI มากเกินไป จนไม่ขุดความสามารถของตัวเองออกมาใช้
Boston Consulting Group (BCG) บอกว่า การใช้เครื่องมือ AI ทำให้งานเร็วทำให้ quality หรือการต่อยอดงานต่าง ๆ ที่มาจากทักษะของคนจริง ๆ ไม่ใช่ AI น้อยลงไปมาก ๆ
- 43% ของผู้นำ > การพูดคุยเพื่อต่อยอดไอเดียนั้นมีลดลง
- 49% ของผู้นำ > ความหลากหลายทางความคิดน้อยลง
- 34% ของผู้นำ > การทำงานร่วมกันเป็นทีมของพนักงานที่ลดลง
ซึ่ง BCG บอกว่ามันมาจากปัญหาเดียวกันก็คือการใช้ ‘เครื่องมือ’ มากเกินไป จนลืมใช้ หรือมี ‘ทักษะ’ นั้นจริง ๆ และมีคนเคยบอกด้วยว่า “เคยเห็นคนใช้ AI เป็นเหมือนนักค้นพาข้อมูลมืออาชีพ แต่กลับใส่ข้อมูลเข้าไปไม่ครบ ซึ่งมองรวม ๆ อาจจะมองว่ามันสามารถหาข้อมูลที่ดีได้ แต่มองลึกลงไปมันกลับเป็นธรรมดา และไม่ลงลึกมากพอ”
ความเสี่ยงที่ตามมาก็คือ พอเห็น AI สามารถตอบได้ทุกเรื่อง เราก็อาจจะเผลอคิดไปเองว่า เราก็สามารถทำเรื่องที่ไม่ถนัด และไม่รู้ได้ ด้วยการใช้ AI เข้ามาช่วย
เช่น ให้ลองนึกภาพตามง่าย ๆ ถ้าคุณทำงานแผนกบัญชี แต่ต้องเริ่มทำงานที่ต้องใช้ความรู้แผนกไอทีเข้ามาช่วย แต่คุณไม่มีความรู้เรื่องนั้น ในยุคนี้นอกจากคุณจะไม่เดินไปถามไอทีแล้ว คุณก็ Prompt ให้ AI ช่วยหาข้อมูล หรือทำงานงานนั้นให้แบบไม่ตรวจสอบ เพราะคุณไม่มีความรู้มากพอ สุดท้ายงานนั้นอาจจะเสียหาย หรือไม่ก็อาจจะไม่ถูกต้องก็เป็นได้
ดังนั้นก่อนที่ใช้เครื่องมือ AI ทำงานให้มีประสิทธิภาพมาก ๆ ได้ เราจำเป็นที่จะต้องมีความรู้หรือทักษะเรื่องนั้น ๆ ก่อน เพราะ AI จะใช้งานได้ดี ก็ต่อเมื่อผู้ใช้งานมีความรู้และทักษะมากพอ
4. ตอนทำให้ AI เป็นคนคิด แต่พองานที่ทำออกผิด เรากลับเป็นคนที่รับ
เมื่อคนใช้ AI ทำงานเรื่อย ๆ ทำให้ความรู้สึกเป็น ‘เจ้าของงาน’ ของคนทำงานลดลงเรื่อย ๆ ทำให้ความรับผิดชอบต่าง ๆ ถูกโยนไปให้ AI ทำ ตั้งแต่คิดไอเดีย, วิเคราะห์ความเป็นไปได้, ลองให้ AI ลงมือทำสิ่งที่ AI คิด
กระบวนการทำงานเลยจะเป็นวงจรที่มีแต่ AI และบางครั้งเมื่องานเกิดคำถามต่องาน ก็ได้คำตอบมาแค่ว่า “AI แนะนำมาแบบนี้”
แต่เรื่องนี้นั้นอันตรายกว่าที่คิด เพราะเมื่อไหร่ที่ AI ทำงานพลาดขึ้นมา คนที่องค์กรจะมองหาให้มารับผิดชอบ ก็คือ ‘คนทำงาน’ นี่แหละ!
รายงานของ IBM CHRO ชี้ว่า 43% ของพนักงานบอกว่าเมื่อ AI ทำงานผิดพลาด ความผิดกลับตกมาอยู่ที่พวกเขามากกว่า AI เพราะ AI เป็นแค่เทคโนโลยีที่ไม่สามารถรับผิดชอบ หรือมีส่วนได้ส่วนเสียกับองค์กร ดังนั้นการปล่อยให้ AI ทำงาน โดยไม่ตรวจสอบ หรือควบคุมการทำงานได้ สุดท้ายก็อาจเกิดความเสียหายตามมามากว่าที่คิด
การใช้ AI ทำงาน และคิดไอเดียให้ไม่ใช่เรื่องผิด แต่การเชื่อคำตอบของ AI โดยไม่มาตกตะกอนต่อ อาจสร้างผลเสียที่สะท้อนมาหาตัวเองแบบไม่จำเป็น ดังนั้นการควบคุมลำดับขั้นตอนการทำงานเป็นเรื่องสำคัญมาก ถึง AI จะมี Agent ที่สามารถจัดการการทำงานได้เอง แต่คนก็ยังต้องรักษาความเป็นเจ้าของการตัดสินใจขั้นสุดท้าย และต้องรับผิดชอบต่อสิ่งที่เกิดขึ้นของการทำงาน AI ด้วย
5. คนทำงานเริ่มขยับจากคนลงมือทำ สู่การเป็นผู้กำกับของงานตัวเอง
พอความรับผิดชอบสุดท้ายกลับมาอยู่ที่คน เพื่อไม่ให้งานที่ออกไปผิดพลาด นั่นเลยทำให้คนทำงานมี ‘บทบาทใหม่’ เพิ่มขึ้นมา
IBM CHRO รายงานว่า 80% ของ CHRO (Chief Human Resources Officer) บอกว่าการใช้ AI ทำงาน ช่วยสร้างงานใหม่ขึ้นมาให้คนทำงาน เช่น งานตรวจสอบความถูกต้อง, การตามแก้ไขข้อผิดพลาด, การเพิ่มบริบทของข้อมูล และการจัดการข้อยกเว้นต่าง ๆ ที่เป็นเรื่องของ ‘คน’ เท่านั้นที่จะเข้าใจ
คนทำงานในวันนี้เลยจะไม่ใช่ Doer ลงมือทำอย่างเดียว แต่กำลังเลื่อนบทบาทไปเป็น Director ของงานตัวเองทุกงาน ที่คอยควบคุมการทำงานของ AI ไม่ว่าจะเป็นการโยนโจทย์งาน, วางทิศทางของงาน, ควบคุมการทำงาน, ตัดสินใจในขั้นตอนสุดท้าย เพื่อให้งานออกมามีคุณภาพ และผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ไม่ใช่เน้นจำนวน
ทั้ง 5 เรื่องนี้คือผลกระทบจาก AI Talent Paradox เทรนด์ใหม่ของคนทำงานในปี 2027 ที่ถ้าองค์กรมองข้าม ก็อาจกลายเป็นความไม่มั่นคงเชิงโครงสร้าง ที่ต้องเสียเวลา และต้นทุนในการแก้ไขกว่าที่ควรจะเป็น
ดังนั้น ถ้าองค์กรอยากให้คนทำงานสามารถทำงานคู่กับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งสำคัญที่องค์กรต้องทำก็คือหันมาใส่ใจ และหาทางแก้ไขปัญหาต่าง ๆ อย่างมีทิศทาง
แปล เรียบเรียง: ธัญวรัตน์ ปกรณ์รัศมี
ที่มา
- 2027 HR Trends Report: Your Work Is Being Reconstructed
- 11 HR Trends for 2027: Work, Redesigned
- Designing the Thinking Organization
- When Everyone Uses AI, Companies Risk Losing Critical Skills
