AI กำลังเปลี่ยนฐานเศรษฐกิจไทย งาน รายได้ และธุรกิจต้องปรับตรงไหน

จุดเสี่ยงไม่ได้อยู่ที่ AI เก่งขึ้น แต่อยู่ที่เศรษฐกิจปรับตามไม่ทัน

ลองนึกภาพบริษัทหนึ่งเคยมีพนักงานฝ่ายเอกสาร 20 คน พอระบบ AI ทำงานร่างเอกสาร สรุปประชุม วิเคราะห์ข้อมูล และตอบลูกค้าได้ บริษัทอาจใช้คนเหลือ 12 คน ผลผลิตเท่าเดิมหรือสูงกว่าเดิมด้วยซ้ำ ในมุมบริษัทนี่คือประสิทธิภาพที่ดีขึ้น แต่ถ้าเหตุการณ์แบบเดียวกันเกิดพร้อมกันเป็นหมื่นบริษัท เรื่องจะไม่จบแค่คำว่า ลดต้นทุน

คนที่หายออกจากระบบเงินเดือนไม่ได้หายไปเฉยๆ รายได้ของครัวเรือนลด กำลังซื้อร้านอาหารลด ยอดผ่อนบ้านรถสะดุด ร้านค้าเล็กขายของยากขึ้น ภาษีที่รัฐเก็บได้ก็อาจได้รับผลตามไปด้วย นี่คือเหตุผลว่าทำไมผลกระทบของ AI ต้องมองเป็นลูกโซ่ ไม่ใช่มองแค่ว่าคอมพิวเตอร์ทำงานแทนคนได้กี่ตำแหน่ง

แต่ประเด็นสำคัญมากคือ AI ไม่ได้แปลว่า งานหนึ่งตำแหน่งจะหายทั้งตำแหน่ง

ข้อมูลขององค์การแรงงานระหว่างประเทศในปี 2025 ประเมินว่าแรงงานทั่วโลกราว 1 ใน 4 อยู่ในอาชีพที่มีงานบางส่วนสัมผัสกับ Generative AI แต่ผลที่มีโอกาสเกิดมากกว่าคือ งานถูกเปลี่ยนรูปแบบ ไม่ใช่งานทั้งหมดถูกลบทิ้ง เพราะหลายอาชีพยังต้องใช้การตัดสินใจ ความรับผิดชอบ การเจรจา ความเข้าใจบริบท และการทำงานกับคนจริงๆ

ฝั่งอาเซียนก็เห็นภาพคล้ายกัน การประเมินของ ILO ระบุว่างานประมาณ 22.9% มีระดับการสัมผัสกับ Generative AI มากกว่าขั้นต่ำ คิดเป็นแรงงานเกือบ 80 ล้านคน ตัวเลขนี้ไม่ได้หมายความว่าจะมีคน 80 ล้านคนตกงาน แต่หมายถึงงานจำนวนมหาศาลกำลังมีบางส่วนที่เครื่องมือ AI ทำได้แล้ว

จุดที่น่าห่วงของไทยจึงไม่ใช่แค่คำว่า แย่งงาน

มีอีกเรื่องที่ถูกมองข้ามบ่อยมาก คือ ใครเป็นเจ้าของเทคโนโลยีที่สร้างมูลค่า

สมมติธุรกิจไทยทุกแห่งใช้ AI เก่งมาก แต่ระบบหลัก โมเดล คลาวด์ เครื่องมือ และทรัพย์สินทางปัญญาสำคัญอยู่ต่างประเทศ ธุรกิจไทยอาจได้ประสิทธิภาพเพิ่มจริง ขณะเดียวกันค่าใช้บริการส่วนหนึ่งก็กลายเป็นการซื้อบริการดิจิทัลจากต่างประเทศ ส่วนกำไรและมูลค่าจากเทคโนโลยีต้นน้ำก็ไปสะสมอยู่กับเจ้าของแพลตฟอร์ม

นี่ไม่ได้หมายความว่าต้องสร้างทุกอย่างเอง เพราะแทบไม่มีประเทศไหนทำได้ครบทั้งชิป ศูนย์ข้อมูล คลาวด์ โมเดล และซอฟต์แวร์ แต่ประเทศที่มีเพียงบทบาทเป็น ผู้ใช้ปลายทาง ย่อมเก็บมูลค่าทางเศรษฐกิจได้น้อยกว่าประเทศที่มีนักพัฒนา บริษัทเทคโนโลยี ข้อมูล อุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ และทรัพย์สินทางปัญญาของตัวเอง

ธนาคารโลกประเมินว่าเศรษฐกิจดิจิทัลของไทยมีขนาดประมาณ 6% ของ GDP และใหญ่เป็นอันดับสองในอาเซียน ขณะที่ธุรกิจการเงิน การชำระเงินดิจิทัล ฟินเทค ซอฟต์แวร์ และวิศวกรรมเป็นกลุ่มที่สร้างงานได้รวดเร็วในช่วงที่ผ่านมา ตรงนี้แปลว่าไทยไม่ได้เริ่มจากศูนย์เลย แต่โจทย์คือจะขยับจาก ใช้เทคโนโลยี ไปสู่ สร้างมูลค่าจากเทคโนโลยี ได้แค่ไหน

อีกจุดที่กระทบแรงคือบันไดขั้นแรกของคนทำงาน

งานระดับเริ่มต้นจำนวนมากมีลักษณะพอดีกับความสามารถของ AI เช่น รวบรวมข้อมูล ทำรายงานเบื้องต้น ร่างข้อความ ตรวจเอกสาร ทำสไลด์ เขียนโค้ดพื้นฐาน หรือค้นคว้าข้อมูล ถ้าบริษัทตัดงานเหล่านี้เร็วเกินไป ปัญหาแปลกๆ จะเกิดขึ้นในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า คือ ไม่มีพื้นที่ให้คนใหม่ฝึกจนกลายเป็นคนเก่ง

นักบัญชีอาวุโสไม่ได้เกิดมาแล้วตรวจงบซับซ้อนได้ทันที โปรแกรมเมอร์อาวุโสก็เคยผ่านงานง่าย นักการตลาดเก่งๆ เคยเริ่มจากงานรวบรวมข้อมูล ถ้า AI กินงานขั้นต้นหมด องค์กรต้องสร้างระบบฝึกคนแบบใหม่ ไม่งั้นวันนี้ประหยัดเงินเดือนเด็กจบใหม่ แต่วันหนึ่งอาจหาแรงงานระดับกลางที่มีประสบการณ์จริงไม่ได้

วิธีรับมือจึงไม่ใช่ห้ามใช้ AI แต่ต้องใช้ให้เพิ่มมูลค่าคน

• คนทำงาน ควรแยกงานตัวเองออกเป็นชิ้นๆ ว่าส่วนไหน AI ทำแทนได้ ส่วนไหนต้องใช้ความรู้เฉพาะ การตัดสินใจ ความสัมพันธ์ และความรับผิดชอบ แล้วเร่งสะสมทักษะในส่วนหลัง

• ธุรกิจ อย่ามอง AI เป็นแค่เครื่องมือลดจำนวนพนักงาน ควรใช้เพิ่มยอดขาย ลดเวลาทำงาน เปิดบริการใหม่ และทำให้คนหนึ่งคนสร้างผลงานได้สูงขึ้น

• SME ต้องรักษาสิ่งที่แพลตฟอร์มต่างชาติไม่มี เช่น ข้อมูลลูกค้าที่มีคุณภาพ ความเข้าใจตลาดไทย เครือข่ายคู่ค้า แบรนด์ และกระบวนการเฉพาะของธุรกิจ

• ภาครัฐและการศึกษา ต้องเร่งทักษะดิจิทัล ข้อมูล AI วิทยาศาสตร์ วิศวกรรม และการคิดวิเคราะห์ พร้อมสร้างทางเปลี่ยนอาชีพให้แรงงานที่งานเดิมหดตัว

ธนาคารแห่งประเทศไทยก็ชี้ในทิศทางคล้ายกันว่า AI มีศักยภาพช่วยแก้ปัญหาผลิตภาพและความสามารถแข่งขันของไทยได้ แต่ข้อจำกัดสำคัญยังอยู่ที่จำนวนผู้เชี่ยวชาญ การเข้าถึงเทคโนโลยี และความพร้อมของคนบางกลุ่ม โดยเฉพาะเมื่อทักษะใหม่กระจุกอยู่ในคนบางส่วน

สิ่งที่ควรจับตาจึงไม่ใช่คำถามว่า AI จะมาไหม เพราะมันเข้ามาแล้ว แต่คือหลังจากผลิตภาพเพิ่มขึ้น มูลค่าที่เพิ่มนั้นจะกระจายไปไหน ถ้าบริษัทมีรายได้สูงขึ้น คนทำงานมีทักษะสูงขึ้น เกิดบริษัทเทคโนโลยีไทยเพิ่ม และเศรษฐกิจสร้างงานรูปแบบใหม่ได้เร็วพอ AI ก็กลายเป็นแรงส่ง แต่ถ้าผลผลิตสูงขึ้นพร้อมกับคนจำนวนมากรายได้หด ธุรกิจท้องถิ่นไม่มีเทคโนโลยีของตัวเอง และคนรุ่นใหม่ไม่มีบันไดเข้าสู่อาชีพ ปัญหาจะเริ่มจากจุดเล็กๆ ที่ฐาน ก่อนสะเทือนไปถึงส่วนอื่นของเศรษฐกิจ