ทำไมบางอาชีพเงินเดือนแตะหลักแสน แต่บริษัทกลับหาคนทำงานยาก?

งานบางตำแหน่งเงินเดือนแตะหลักแสน แต่บริษัทกลับไม่ได้มีปัญหาว่า “จะจ่ายเท่าไร”

ปัญหาคือ จะหาคนที่มีทักษะตรงและพร้อมทำงานจริงจากที่ไหน

ข้อมูลตลาดแรงงานไทยปี 2026 สะท้อนภาพนี้ค่อนข้างชัด โดยเฉพาะสาย Digital Transformation, AI, Data, Cybersecurity และงานเทคนิคเฉพาะทาง ซึ่งนายจ้างยังแข่งขันกันหาคนที่มีประสบการณ์และทักษะตรงกับงาน

และนี่คือเหตุผลว่าทำไมบางอาชีพจึงมีโอกาสไปถึงเงินเดือนหลักแสนได้เร็วกว่างานทั่วไป

เงินเดือนสูง เพราะ “คนทำเป็น” หายาก

คำว่า “อาชีพเงินเดือนสูง” มักทำให้เรามองไปที่ตำแหน่งงาน

แต่สิ่งที่บริษัทกำลังซื้อจริง ๆ คือ ทักษะและประสบการณ์

ตัวอย่างเช่นข้อมูลค่าจ้างที่เผยแพร่ผ่าน BOI โดยอ้างอิง Adecco Thailand Salary Guide 2026 ระบุว่า AI Engineer ที่มีประสบการณ์ 7 ปีขึ้นไปอยู่ในช่วงประมาณ 100,000–170,000 บาทต่อเดือน ขณะที่ Data Scientist/Data Engineer อยู่ที่ประมาณ 100,000–150,000 บาท และ SAP Specialist อยู่ที่ประมาณ 200,000–300,000 บาทต่อเดือน

ตัวเลขเหล่านี้เป็นช่วงค่าจ้าง ไม่ใช่เงินเดือนที่ทุกคนจะได้รับ และขึ้นอยู่กับประสบการณ์ ความรับผิดชอบ อุตสาหกรรม และคุณสมบัติของแต่ละคน

1. AI Engineer

AI Engineer เป็นหนึ่งในตำแหน่งที่เกิดขึ้นจากการที่ AI เปลี่ยนจากเรื่องทดลองมาเป็นเครื่องมือที่องค์กรต้องนำไปใช้งานจริง

หน้าที่จึงไม่ได้มีแค่การ “รู้จัก AI” แต่ต้องสามารถนำโมเดล ระบบข้อมูล และซอฟต์แวร์ไปสร้างเป็นระบบที่ใช้งานได้

ข้อมูล BOI/Adecco ระบุว่า AI Engineer ที่มีประสบการณ์ 3–5 ปีอยู่ที่ประมาณ 30,000–70,000 บาทต่อเดือน และเมื่อมีประสบการณ์ 7 ปีขึ้นไป ช่วงค่าจ้างอยู่ที่ประมาณ 100,000–170,000 บาทต่อเดือน

ความหมาย: คนที่เรียน AI อาจมีจำนวนเพิ่มขึ้น แต่คนที่สามารถนำ AI ไปใช้งานกับระบบจริงและเข้าใจธุรกิจยังเป็นอีกเรื่องหนึ่ง

2. Data Scientist / Data Engineer

ข้อมูลกลายเป็นวัตถุดิบสำคัญของธุรกิจ

แต่การมีข้อมูลจำนวนมากไม่ได้แปลว่าองค์กรจะใช้ข้อมูลได้ทันที เพราะต้องมีคนออกแบบระบบข้อมูล จัดการข้อมูล วิเคราะห์ และนำผลลัพธ์ไปใช้ตัดสินใจ

ข้อมูล BOI/Adecco ระบุว่า Data Scientist/Data Engineer ที่มีประสบการณ์ 7 ปีขึ้นไปอยู่ที่ประมาณ 100,000–150,000 บาทต่อเดือน

Adecco ยังจัด Data Science & Analytics ไว้ในกลุ่มทักษะที่มีการแข่งขันด้าน Talent สูงในปี 2026

ความหมาย: จุดแข็งของสายนี้ไม่ได้อยู่ที่การเขียนโค้ดอย่างเดียว แต่คือความสามารถในการเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็นสิ่งที่ธุรกิจนำไปใช้ได้

3. Cybersecurity Specialist

ยิ่งองค์กรมีระบบออนไลน์มาก ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยก็ยิ่งเพิ่มขึ้น

Cybersecurity จึงเป็นอีกสายงานที่ตลาดต้องการบุคลากรเฉพาะทาง

Adecco ระบุว่า Cybersecurity เป็นหนึ่งในกลุ่มทักษะที่มีการแข่งขันด้าน Talent สูงในตลาดแรงงานไทยปี 2026 เช่นเดียวกับ AI/ML และ Data Science & Analytics

งานนี้แตกต่างจาก IT ทั่วไปตรงที่ความผิดพลาดอาจไม่ได้หมายถึงแค่ระบบล่ม แต่เกี่ยวข้องกับข้อมูล ลูกค้า ระบบธุรกิจ และความเสียหายขององค์กร

ความหมาย: บริษัทไม่ได้ต้องการเพียงคนที่ “ใช้ระบบเป็น” แต่ต้องการคนที่เข้าใจว่าระบบจะถูกโจมตีอย่างไรและป้องกันอย่างไร

4. SAP Specialist / ERP Consultant

งานสาย SAP อาจไม่ได้เป็นอาชีพที่คนทั่วไปพูดถึงมากเท่า AI

แต่เป็นตัวอย่างที่ดีของอาชีพเฉพาะทาง

ระบบ ERP อยู่ในหัวใจของหลายองค์กร ตั้งแต่การเงิน การจัดซื้อ สต็อก การผลิต ไปจนถึง Supply Chain

ข้อมูล BOI/Adecco ระบุว่า SAP Specialist ที่มีประสบการณ์ 7 ปีขึ้นไปมีช่วงค่าจ้างประมาณ 200,000–300,000 บาทต่อเดือน

ตัวเลขนี้ไม่ได้หมายความว่า SAP ทุกคนจะได้เงินระดับดังกล่าว แต่สะท้อนว่าความเชี่ยวชาญเฉพาะทางและประสบการณ์ในระบบองค์กรมีมูลค่าสูง

ความหมาย: อาชีพที่คนทั่วไปไม่ค่อยพูดถึง อาจมีค่าตัวสูงกว่างานที่เป็นที่รู้จักมากกว่า หากทักษะนั้นหาคนทดแทนได้ยาก

5. Data Center / Infrastructure Manager

AI ที่เก่งแค่ไหนก็ต้องมีโครงสร้างพื้นฐานรองรับ

การเติบโตของ AI และบริการดิจิทัลทำให้ Data Center, Cloud และ Infrastructure กลายเป็นส่วนสำคัญของเศรษฐกิจดิจิทัล

ข้อมูล BOI/Adecco ระบุว่า Data Center Manager / Infrastructure Manager ที่มีประสบการณ์ 7 ปีขึ้นไปอยู่ที่ประมาณ 200,000–300,000 บาทต่อเดือน

งานระดับนี้ต้องเข้าใจทั้งระบบ IT, Infrastructure, Reliability, Security และการบริหารทีม

ความหมาย: เบื้องหลังบริการออนไลน์ที่ผู้ใช้เห็นเพียงหน้าจอ มีระบบโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ที่ต้องมีผู้เชี่ยวชาญดูแล

6. Semiconductor / IC Design

ถ้ามองอาชีพแห่งอนาคตของไทย อีกกลุ่มที่ควรจับตาคือ เซมิคอนดักเตอร์และอิเล็กทรอนิกส์ขั้นสูง

BOI ระบุว่าไทยกำลังผลักดันยุทธศาสตร์เซมิคอนดักเตอร์ โดยตั้งเป้าพัฒนาบุคลากรในอุตสาหกรรมมากกว่า 230,000 คน ในช่วง 25 ปี และมุ่งสร้างบุคลากรตั้งแต่งานออกแบบชิป การประกอบและทดสอบ ไปจนถึงเทคโนโลยีขั้นสูง

แผนพัฒนากำลังคนระยะ 2026–2030 ยังตั้งเป้า Upskill/Reskill 69,000 คน และมีเป้าหมายผลิต/พัฒนาบุคลากรระดับปริญญาโทและเอกอีกจำนวนหนึ่ง

ขณะเดียวกัน BOI รายงานว่า ADI ซึ่งลงทุนขยายฐานในไทย มีบุคลากรไทยแล้วกว่า 1,300 คน และมีแผนเพิ่มเป็น 2,500 คน พร้อมพัฒนาหลักสูตร Semiconductor Engineering ร่วมกับสถาบันการศึกษา

ความหมาย: ตลาดกำลังสร้างความต้องการบุคลากร แต่การผลิตคนที่มีทักษะเฉพาะทางแบบนี้ต้องใช้เวลาหลายปี

7. Automation & Advanced Manufacturing Engineer

โรงงานยุคใหม่ไม่ได้ต้องการเพียงแรงงานที่ควบคุมเครื่องจักร

แต่ต้องการคนที่เข้าใจระบบ Automation, Control, Robotics, Production และการเชื่อมโยงข้อมูลจากเครื่องจักร

ตลาดแรงงานด้าน Engineering & Manufacturing ยังเป็นหนึ่งในกลุ่มที่มีความต้องการบุคลากรเฉพาะทาง โดย Evantis ระบุว่างาน Automation และ Controls เป็นกลุ่มที่มีความต้องการ โดยเฉพาะพื้นที่ Eastern Seaboard

ข้อมูล BOI/Adecco ยังแสดงให้เห็นว่าตำแหน่งระดับผู้จัดการในสาย Engineering และ Manufacturing สามารถขึ้นไปอยู่ในช่วงหลักแสนบาทต่อเดือนได้ตามประสบการณ์และความรับผิดชอบ

ความหมาย: โรงงานอัจฉริยะต้องการคนที่เข้าใจทั้งเครื่องจักร ระบบควบคุม และข้อมูล ไม่ใช่ความรู้เพียงด้านเดียว

แล้ว “คนสมัครน้อย” จริงหรือ?

ตรงนี้ต้องแยกสองเรื่องออกจากกัน

คนสมัครน้อย หมายถึงจำนวนใบสมัครมีน้อย

แต่ หาคนยาก หมายถึงบริษัทอาจมีผู้สมัครเข้ามา แต่คนเหล่านั้นไม่มีทักษะ ประสบการณ์ หรือคุณสมบัติตรงกับสิ่งที่บริษัทต้องการ

ข้อมูลตลาดแรงงานที่มีอยู่ในปัจจุบันสนับสนุนข้อหลังมากกว่า

Adecco ระบุว่าความต้องการบุคลากรใน Digital Transformation, AI & Data, Cybersecurity, ESG และ Finance ยังคงสูงกว่าจำนวนแรงงานในตลาด

ดังนั้นการพูดว่า “อาชีพเหล่านี้ไม่มีคนสมัคร” อาจแรงเกินหลักฐาน

คำที่แม่นกว่าคือ “ตลาดมีความต้องการสูง แต่ Candidate Pool ที่มีทักษะตรงยังมีจำกัด”

ทำไมคนถึงเข้าสู่อาชีพเหล่านี้ไม่ทันตลาด?

เหตุผลสำคัญคือ ทักษะเปลี่ยนเร็วกว่าระบบการศึกษา

การผลิตวิศวกร นักวิเคราะห์ข้อมูล หรือผู้เชี่ยวชาญด้านชิปต้องใช้เวลา

แต่เทคโนโลยีใหม่สามารถสร้าง Demand ขึ้นมาได้ภายในเวลาไม่กี่ปี

กรณีเซมิคอนดักเตอร์เป็นตัวอย่างชัดเจน เพราะประเทศไทยถึงกับต้องวางแผนพัฒนากำลังคนเฉพาะทางทั้ง Upskill, Reskill, Internship และหลักสูตรระดับมหาวิทยาลัย เพื่อรองรับอุตสาหกรรมที่กำลังขยายตัว

อีกปัจจัยคือ ประสบการณ์จริง

บริษัทจำนวนมากไม่ได้ต้องการคนที่รู้ทฤษฎีอย่างเดียว แต่ต้องการคนที่สามารถนำความรู้ไปใช้กับระบบจริงได้ทันที

นี่จึงทำให้คนที่มีทั้ง “ความรู้ + ประสบการณ์ + ทักษะเฉพาะ” มีอำนาจต่อรองสูงขึ้น

ถ้าอยากเข้าสายงานเหล่านี้ ต้องเริ่มอย่างไร?

ไม่จำเป็นต้องรีบเลือกอาชีพจากตัวเลขเงินเดือนเพียงอย่างเดียว

ให้เริ่มจากดูว่า ทักษะไหนกำลังมี Demand และตัวเราเรียนรู้ได้จริง

ตัวอย่างเช่น

• สนใจ AI → Python, Machine Learning, Cloud, AI Deployment

• สนใจ Data → SQL, Python, Statistics, Data Engineering

• สนใจ Cybersecurity → Network, Linux, Security Operations, Cloud Security

• สนใจ SAP → Business Process + ERP + SAP Module

• สนใจ Data Center → Network, Server, Cloud, Infrastructure

• สนใจ Semiconductor → Electronics, Electrical Engineering, Materials, Semiconductor Process

• สนใจ Automation → PLC, Robotics, Control Systems, Industrial Networking

สิ่งสำคัญไม่ใช่การเรียนทุกอย่าง

แต่คือ เลือกทักษะหนึ่งด้านให้ลึกพอจนสามารถสร้างผลงานจริงได้

สรุป

อาชีพเงินเดือนสูงไม่ได้หมายความว่า “คนสมัครน้อย” เสมอไป

แต่ในหลายสายงานที่ตลาดกำลังแข่งขันกันสูง ปัญหาคือ จำนวนคนที่มีทักษะตรงและประสบการณ์จริงยังไม่มากพอกับความต้องการ

AI, Data, Cybersecurity, SAP, Data Center, Semiconductor และ Automation จึงเป็นตัวอย่างของสายงานที่ควรจับตา

และสิ่งที่น่าสนใจกว่าตัวเลขเงินเดือนคือ

ตลาดไม่ได้จ่ายแพงเพราะชื่ออาชีพ แต่จ่ายแพงให้กับทักษะที่หายากและสร้างมูลค่าให้ธุรกิจได้จริง