Jobcadu
ในการบรรยายของ อาจารย์ดร. สมทิพย์ จากคณะเศรษฐศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ได้กล่าวถึงผลกระทบจาก AI ต่ออาชีพต่าง ๆ โดยใช้ทฤษฎี Autor, Levy, และ Murnane (ALM Hypothesis) และ Skill-Biased Technological Change (SBTC) มาวิเคราะห์ถึงความเปลี่ยนแปลงในตลาดแรงงานว่ามีอาชีพใดบ้างที่จะเสี่ยงโดน AI แย่งงาน และสิ่งที่มนุษย์สามารถทำได้ดีกว่า AI โดยเฉพาะในตลาดแรงงานของไทย
ทฤษฎี ALM Hypothesis ได้แบ่งงานออกเป็น 4 ประเภทตามความเป็นกิจวัตร (Routine) และการใช้ความคิด (Cognitive) โดยมีการคาดการณ์ว่าตำแหน่งงานใดบ้างที่มีความเสี่ยงที่จะถูก AI แย่งงาน หรือ หุ่นยนต์แย่งงาน และตำแหน่งงานใดที่ยังคงต้องพึ่งพามนุษย์
ใครเสี่ยงที่สุด: พนักงานในตำแหน่งเหล่านี้ที่ทำงานซ้ำๆ ตามขั้นตอนจะถูกแทนที่ได้ง่ายที่สุด เช่น พนักงานบัญชีระดับล่าง และฝ่ายเอกสารในองค์กรขนาดใหญ่
งานเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะถูกแทนที่น้อยกว่า เนื่องจาก AI ยังไม่สามารถแทนที่การมีปฏิสัมพันธ์ทางกายภาพหรือความคล่องตัวทางสังคมได้ เช่น การดูแลสุขภาพและการบริการ
นอกเหนือจากทฤษฎี ALM Hypothesis ยังมีแนวคิดเรื่อง Skill-Biased Technological Change (SBTC) ที่โฟกัสไปที่การเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีโดยใช้ทักษะเป็นปัจจัยหลักในการวิเคราะห์ตลาดแรงงาน โดย AI และเทคโนโลยีจะให้ประโยชน์กับคนที่มีทักษะสูง แต่ทำให้คนที่มีทักษะต่ำเสี่ยงต่อการถูกแย่งงานจาก AI
ตำแหน่งที่ต้องใช้ทักษะด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและการพัฒนา AI เช่น วิศวกร AI นักพัฒนาซอฟต์แวร์ ยังคงต้องการทักษะเฉพาะทางที่ AI แทนที่ยาก
งานที่ต้องใช้แรงงานซ้ำ ๆ เช่น งานในสายการผลิตและการบริการจะถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติได้ง่าย เช่น งานในภาคเกษตรกรรมและโรงงานอุตสาหกรรม
งานในสายธุรการและงานเสมียนมีความเสี่ยงสูงในการถูกแทนที่ด้วย AI เนื่องจาก AI สามารถทำงานเหล่านี้ได้รวดเร็วกว่า
ในประเทศไทย อาจารย์สมทิพย์ระบุว่าแรงงานทักษะระดับกลางและทักษะต่ำในภาคการผลิตมีโอกาสสูงที่จะถูกทดแทน ขณะที่แรงงานทักษะสูงในด้านเทคโนโลยีจะยังคงมีความต้องการสูงขึ้น
การที่ตลาดแรงงานเริ่มแบ่งแยกเป็นสองกลุ่มหลัก ได้แก่ งานทักษะสูงที่มีความต้องการสูงขึ้น และงานทักษะต่ำที่ยังคงมีความต้องการ แต่ตำแหน่งงานทักษะระดับกลางกลับมีแนวโน้มลดลง อันเป็นผลมาจากการที่เทคโนโลยีอย่าง AI สามารถทำงานที่เป็นกิจวัตรและใช้ความคิดขั้นพื้นฐานได้ดีขึ้น ทำให้งานที่ต้องการทักษะปานกลางมีความต้องการลดลงและเสี่ยงต่อการถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ
ในผลกระทบเชิงนี้นั้นมักเกิดขึ้นกับประเทศที่ตลาดงานเติบโตแล้ว ขณะประเทศที่กำลังพัฒนายังไม่เจอผลกระทบแบบนี้มากนัก
สำหรับในไทยจากการศึกษาสถิติของ สถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์ อาจารย์สมทิพย์กล่าวว่า ตลาดไทยยังไม่เป็นแบบนั้น และยังคงต้องการแรงงานระดับสูงกับกลาง ขณะที่ความท้าทายตกไปอยู่ที่แรงงานทักษะระดับต่ำ
งานระดับทักษะระดับกลางบางส่วน และแรงงานทักษะระดับต่ำในภาคการผลิตที่ต้องทำซ้ำมีโอกาสถูกทดแทนมากที่สุด ผู้จบปริญญาบางส่วนลงมาทำงานในส่วนของงานที่ใช้ทักษะระดับต่ำหรือไม่สามารถขึ้นไปอยู่ในแรงงานใช้ทักษะระดับสูงได้ ขณะเดียวกันประเทศไทยก็มีแรงงานทักษะระดับต่ำจากประเทศเพื่อนบ้านจำนวนมากเข้ามาแข่งขันด้วยค่าแรงที่น่าดึงดูดกว่าในมุมมองนายจ้าง คิดเป็นเกือบ 8% ของภาคแรงงานทั้งหมด จึงเป็นภาคส่วนที่น่าเป็นห่วง
แม้ AI จะทำให้บางตำแหน่งงานถูกแทนที่ แต่ก็สร้างโอกาสใหม่ๆ เช่น ในสาขาเทคโนโลยี พลังงานหมุนเวียน และการค้าออนไลน์ในประเทศไทย อีกทั้งยังมีความต้องการแรงงานในสาขาที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนา AI เทคโนโลยีสมัยใหม่และการสร้างนวัตกรรม ดังเช่นที่เริ่มมีการเปิด Data Center ในไทย ทำให้เกิดความต้องการในตำแหน่งงาน เช่น นักวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกร AI และผู้เชี่ยวชาญด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์ ในอนาคตจึงขึ้นอยู่กับผู้ประกอบการไทยว่าจะสร้างบริษัทที่สร้างการจ้างงานให้คนไทยได้มากน้อยเพียงใด บน Supply Chain รูปแบบใหม่ ๆ
ความต้องการแรงงานในไทยมักขึ้นอยู่กับตัวเลขการลงทุนโดยตรงของบริษัทข้ามชาติ การค้าและส่งออกกับต่างประเทศ
ประเทศไทยต้องปรับปรุงระบบการศึกษาและการฝึกอบรม เพื่อบูรณาการทักษะ AI และทักษะดิจิทัลเข้าไปในหลักสูตรการศึกษาและส่งเสริมโปรแกรมการฝึกทักษะใหม่ ๆ (Upskilling และ Reskilling) สำหรับแรงงานที่อาจเสี่ยงต่อการถูกแทนที่โดย AI การเรียนรู้ตลอดชีวิตและการพัฒนาทักษะด้านอารมณ์ (Soft Skills) จะมีความสำคัญอย่างยิ่งในการสร้างแรงงานที่พร้อมต่อการเปลี่ยนแปลง
ในท้ายที่สุด AI เป็นทั้งโอกาสและความท้าทายต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดแรงงานในประเทศไทย โดยการเตรียมความพร้อมผ่านการพัฒนาทักษะ การปฏิรูปการศึกษา และการพัฒนา Soft Skills เราได้แต่หวังว่าสิ่งเหล่านี้จะช่วยให้แรงงานไทยสามารถรับมือกับความท้าทายจากเทคโนโลยี AI และก้าวทันการเปลี่ยนแปลงในตลาดแรงงาน
ไม่พบหัวข้อในบทความนี้
พัฒนาทักษะที่กล่าวถึงในบทความนี้ด้วยคอร์สยอดนิยมของเรา
