ถอดรหัส 6 ปัจจัยชี้ชะตา ใครรอด ใครร่วง ในยุค AI พร้อมคู่มือปรับตัว

นิตยสาร Trust ฉบับที่ 77 | คอลัมน์ Smart Investing @ECON

ตั้งแต่อดีตกาล มนุษย์ก้าวผ่านคลื่นแห่งการเปลี่ยนแปลงมาแล้วหลายระลอก ซึ่งเกิดจากการค้นพบสิ่งใหม่ที่ทำให้ประสิทธิภาพการทำงานสูงขึ้น หรือทำให้การดำเนินชีวิตมีความสะดวกสบายมากยิ่งขึ้น ไม่ว่าจะเป็นเครื่องจักรไอน้ำ กระแสไฟฟ้า รถยนต์ คอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล อินเทอร์เน็ต และสมาร์ตโฟน จนมาถึงยุคของปัญญาประดิษฐ์ หรือ Generative AI โดยนับตั้งแต่การเปิดตัวของ ChatGPT ซึ่งเป็น Generative AI ตัวแรก ที่ถูกสร้างขึ้นสำเร็จเร็วกว่าที่ผู้เชี่ยวชาญด้าน IT ประเมินไว้ ส่งผลให้โลกเกิดความตื่นตัว และมีแรงกระเพื่อมครั้งใหญ่ในวงการเทคโนโลยี IT รวมถึงตลาดทุน และยังสั่นสะเทือนไปยังตลาดแรงงานนับแต่วันนั้นจนถึงปัจจุบัน

ความกังวลว่าการพัฒนาเทคโนโลยีจะนำมาซึ่งการตกงานของแรงงานจำนวนมาก มีมาตั้งแต่อดีตจวบจนปัจจุบัน โดยหากเรามองย้อนกลับไปศึกษาจากประวัติศาสตร์ที่ผ่านมา จะพบว่าความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีไม่ได้ส่งผลสุทธิให้ผู้คนตกงาน หากแต่จะเป็นการผลักดันให้เกิดรูปแบบงานใหม่ ๆ และบีบให้คนที่ปรับตัวไม่ทันเท่านั้นที่จำต้องออกจากตลาดแรงงานไป ตัวอย่างเช่น ในยุคสมัยที่มีการคิดค้นจักรเย็บผ้าในช่วงการปฏิวัติอุตสาหกรรม โดยในยุคนั้น ช่างตัดเสื้อและช่างเย็บผ้าด้วยมือจำนวนมากต้องเผชิญกับการว่างงานหรือถูกกดค่าแรง เนื่องจากโรงงานหันไปใช้เครื่องจักรที่ทำงานได้รวดเร็วและแม่นยำกว่า ทำให้แรงงานไร้ฝีมือ (หรือแรงงานเด็ก) เข้ามาแทนที่ในระบบสายพานการผลิต แต่แม้จะเกิดการว่างงานในกลุ่มช่างฝีมือ แต่การปฏิวัติอุตสาหกรรมก็ขยายตลาดเสื้อผ้าสำเร็จรูป (Ready-to-Wear) ให้ใหญ่ขึ้นมาก ทำให้เกิดการจ้างงานรูปแบบใหม่ในโรงงานทอผ้าแทน ดังนั้นโจทย์สำคัญจึงอยู่ที่ว่าแรงงานทั่วโลกจะสามารถปรับตัวให้เท่าทันกับ AI ได้หรือไม่ จะสามารถนำมาปรับใช้เพื่อให้ประสิทธิภาพในการทำงานเพิ่มสูงขึ้นได้แค่ไหน และตำแหน่งงานใหม่ที่จะเกิดขึ้นนั้นจะมากเพียงพอที่จะชดเชยตำแหน่งงานที่ถูก AI เข้ามาทดแทนหรือไม่

ภาพของตลาดแรงงานในปัจจุบัน แตกต่างจากในอดีตโดยสิ้นเชิงอย่างปฏิเสธไม่ได้ หลายอาชีพในปัจจุบันล้วนเป็นอาชีพที่เพิ่งเกิดขึ้นมาใหม่ อาทิ วิศวกรซอฟต์แวร์ ผู้เชี่ยวชาญด้านระบบ IT และนักวิเคราะห์ข้อมูล หรือแม้กระทั่งอินฟลูเอนเซอร์ และคอนเทนต์ครีเอเตอร์ ซึ่งสิ่งนี้ได้สะท้อนว่า เทคโนโลยีช่วยสร้างงานใหม่ ๆ ขึ้นมาอยู่เสมอ แต่หลายงานในอดีตก็ต้องหายไปตามการพัฒนาของเทคโนโลยี โดยเฉพาะงานที่ทำเป็นกิจวัตรและมีแบบแผนชัดเจน ทั้งที่เป็นงานใช้กำลังกายและงานที่ต้องใช้ความคิดแบบซ้ำ ๆ เริ่มมีการถูกเทคโนโลยีมาแทนที่นับตั้งแต่ปี 1980 ขณะที่งานที่ไม่ได้มีแบบแผนชัดเจน ทั้งประเภทที่ต้องใช้การวิเคราะห์ และการสื่อสารระหว่างบุคคลกลับเพิ่มสูงขึ้น ทั้งหมดนี้บ่งชี้ว่าในทุกครั้งที่เทคโนโลยีเข้ามา ตลาดแรงงานจะมีการปรับเปลี่ยนทางโครงสร้างอยู่เสมอ

กลไกของเทคโนโลยีที่มีผลต่อตลาดแรงงาน สามารถแบ่งได้เป็น 2 มิติ มิติแรกคือ Automation หรือการที่เทคโนโลยีเข้ามาทำงานแทนที่มนุษย์ได้โดยตรง ซึ่งลดความต้องการแรงงานในทักษะเดิมลง ส่วนมิติที่สองคือ Augmentation หรือการที่เทคโนโลยีเข้ามาช่วยเสริมศักยภาพมนุษย์ให้ทำงานได้ดียิ่งขึ้น ซึ่งเพิ่มความต้องการแรงงานรูปแบบใหม่ จากกลไกดังกล่าวจึงเกิดคำถามขึ้นในยุคสมัยใหม่ว่า เทคโนโลยีอย่าง Generative AI จะเข้ามาในบทบาทใดกันแน่

โดย IMF ได้ทำการศึกษาค้นคว้าและค้นพบว่า มีปัจจัยสำคัญ 6 ประการซึ่งเป็นตัวกำหนดว่า Generative AI จะเข้ามา ‘แทนที่’ หรือ ‘เสริมแกร่ง’ ในแรงงานแต่ละรูปแบบ ซึ่งประกอบด้วย

การโต้ตอบระหว่างบุคคล (Interpersonal Interaction) หากงานนั้นต้องพบปะผู้คนมากโอกาสที่ AI จะเข้ามาแทนที่นั้นจะทำได้ยาก เช่น นักจิตบำบัด/นักจิตวิทยาคลินิก ที่ต้องสร้างความไว้วางใจและอ่านอารมณ์ผู้ป่วย
ความรับผิดชอบ (Accountability)งานที่ต้องรับผิดชอบต่อผลลัพธ์สูง ย่อมต้องการมนุษย์ที่สามารถถูกตรวจสอบและรับผิดชอบตามกฎหมายและจริยธรรมได้ เช่น ผู้สอบบัญชี (Auditor) ที่ต้องลงนามรับรองงบการเงินตามกฎหมาย แพทย์ผู้ทำการวินิจฉัยและสั่งการรักษาที่ต้องรับผิดชอบต่อชีวิตผู้ป่วย และผู้พิพากษา/ทนายความที่ต้องรับผิดชอบทางกฎหมายและจริยธรรม
ความใกล้ชิดทางกายภาพ (Physical Proximity)งานที่ต้องปรากฏตัวในสถานที่จริง ลงพื้นที่หน้างาน หรือสัมผัสกับสภาพแวดล้อมโดยตรง ยังคงเป็นสิ่งที่ AI ในทุกวันนี้ยังทำไม่ได้ เช่น พยาบาลที่ต้องดูแลผู้ป่วยข้างเตียง หรือช่างซ่อมบำรุง/ช่างไฟฟ้าที่ต้องลงหน้างานจริง
การตัดสินใจของมนุษย์ (Human Judgement)งานที่ต้องอาศัยวิจารณญาณในสถานการณ์ที่ซับซ้อนและไม่มีคำตอบตายตัวยังคงต้องการมนุษย์อยู่ เช่น ผู้บริหารระดับสูง (C-Level) ที่ต้องตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ในภาวะไม่แน่นอน ผู้กำหนดนโยบาย เช่น คณะกรรมการนโยบายการเงิน (MPC) ที่ต้องชั่งน้ำหนักความเสี่ยงหลายมิติ และแพทย์เวชศาสตร์ฉุกเฉินที่ต้องตัดสินใจเฉพาะหน้าในเคสซับซ้อน
สัดส่วนของงานที่ไม่มีโครงสร้าง (Share of Unstructured Work Tasks)ยิ่งงานไหนที่ต้องการการปรับตัวไปตามสถานการณ์ที่ไม่สามารถกำหนดขั้นตอนล่วงหน้าได้ ยิ่งยากต่อการถูก AI แทนที่ เช่น นักข่าวภาคสนามที่ต้องปรับตัวตามเหตุการณ์ที่คาดเดาไม่ได้
ระดับความเชี่ยวชาญที่จำเป็น (Level of Expertise Required)ความรู้เฉพาะทางระดับสูงยังคงเป็นปราการสำคัญที่ AI ยังต้องใช้เวลาอีกนานในการเทียบเทียม เช่น แพทย์เฉพาะทาง ศัลยแพทย์หัวใจ หรือแพทย์ผู้เชี่ยวชาญด้านมะเร็ง เป็นต้น

* ข้อสังเกต คือ หลายอาชีพมักเข้าข่ายหลายปัจจัยพร้อมกัน เช่น แพทย์ผ่าตัด ซึ่งครบเกือบทุกข้อ ทำให้เป็นกลุ่มเสี่ยงต่ำมาก ส่วนงานที่ตรงข้ามกับปัจจัยเหล่านี้ทั้งหมด เช่น งานป้อนข้อมูล หรืองานเขียนเนื้อหาแบบมีแบบแผนตายตัว จะเป็นกลุ่มที่มีความเสี่ยงสูงสุด

จากปัจจัยเหล่านี้ เราสามารถจัดกลุ่มแรงงานตามระดับความเสี่ยงได้เป็น 3 กลุ่ม กลุ่มแรกคือ High Exposure, High Complementarity (HEHC) ซึ่งจัดเป็นกลุ่มที่ AI จะเข้ามา ‘เสริมแกร่ง’ มากกว่าจะมา ‘แทนที่’ จึงมีความเสี่ยงต่ำ กลุ่มที่สองคือ High Exposure, Low Complementarity (HELC) คือกลุ่มที่มีความเสี่ยงสูงที่จะถูก AI เข้ามาทดแทน และกลุ่มที่สามคือ Low Exposure (LE) ซึ่งเป็นกลุ่มที่ AI ยังเข้าไม่ถึง

โดยงานวิจัยของ Goldman Sachs (GS) ที่ศึกษาผลกระทบของ Generative AI ต่อโครงสร้างตลาดแรงงานระหว่างกลุ่มที่มีความเสี่ยงต่ำ กับกลุ่มที่มีความเสี่ยงสูง พบว่านับตั้งแต่การเปิดตัวของ ChatGPT ในปลายปี 2022 โครงสร้างของตลาดแรงงานมีการเปลี่ยนแปลงไปอย่างมีนัยสำคัญ

ในประเด็นแรก GS ระบุว่าอุตสาหกรรมที่ AI สามารถเข้ามาช่วยงานได้สูง มีแนวโน้มการจ้างงานเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง แต่ในทางตรงกันข้าม อุตสาหกรรมที่ AI สามารถแทนที่ได้สูงกลับมีแนวโน้มการจ้างงานที่ลดลงอย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ อัตราการว่างงานของอาชีพที่มีความเสี่ยงสูง ยังเพิ่มขึ้นมากกว่ากลุ่มอื่น ซึ่งเป็นการสะท้อนอย่างชัดเจนว่าภายในระยะเวลาเพียงแค่ 3 ปี การเข้ามาของ Generative AI ได้เริ่มต้นกระบวนการเปลี่ยนแปลงในเชิงโครงสร้างของตลาดแรงงานแล้ว

ประเด็นถัดมา ผลกระทบในมิติของอัตราการว่างงานและค่าจ้าง GS ชี้ว่าช่องว่างระหว่างแรงงานใหม่กับแรงงานที่มีประสบการณ์นั้นกว้างขึ้น โดยยิ่งอาชีพนั้นมีความเสี่ยงที่จะถูก AI แทนที่สูงมากเท่าไร ช่องว่างดังกล่าวก็จะยิ่งถ่างกว้างขึ้น เนื่องจากภาคธุรกิจเริ่มหันมาลดการจ้างงานเด็กจบใหม่ และทดแทนด้วย AI เนื่องจากต้นทุนต่ำกว่า ส่งผลให้การจ้างงานของแรงงานจบใหม่ในอาชีพที่มี High AI Exposure มีแนวโน้มที่จะลดลง และสร้างความกังวลต่อโครงสร้างตลาดแรงงานในระยะยาว

ภายใต้การเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว แรงงานในยุคปัจจุบันจึงไม่ได้เผชิญแค่เพียง ‘ความไม่แน่นอน’ แต่กำลังเผชิญกับ ‘แรงกดดัน’ ที่บีบให้แรงงานต้อง ‘ปรับตัว’ TISCO ESU จึงมีข้อเสนอแนะสำหรับแรงงาน และคนรุ่นใหม่ที่กำลังจะก้าวเข้ามาสู่วัยแรงงาน ดังนี้

จุดเริ่มต้นสำคัญ แรงงานจำเป็นต้องเร่งสร้าง AI Literacy ให้กลายเป็นทักษะพื้นฐานในชีวิตการทำงาน ไม่ต่างจากการใช้คอมพิวเตอร์หรืออินเทอร์เน็ตในอดีต การเข้าใจว่า AI ทำงานอย่างไร มีข้อจำกัดอะไร และสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในบริบทงานของตนเองได้อย่างไร จะเป็นตัวกำหนดว่าแรงงานคนนั้นจะถูก ‘แทนที่’ หรือ ‘ยกระดับ’ การทำงาน

อีกหนึ่งแกนหลัก การพัฒนาความสามารถในการปรับตัว (Adaptive Capacity) จะเป็นตัวแปรชี้ขาดว่าแรงงานคนใดจะสามารถอยู่รอดและเติบโตได้ในระยะยาว ความสามารถนี้ไม่ได้หมายถึงเพียงการเรียนรู้ทักษะใหม่ แต่รวมถึงความยืดหยุ่นทางความคิด (Cognitive Flexibility) ความสามารถในการถ่ายโอนทักษะ (Skill Transferability) ไปยังบริบทใหม่ ๆ แรงงานที่สามารถเชื่อมโยงทักษะเดิมเข้ากับความต้องการใหม่ของตลาด จะมีความได้เปรียบอย่างมาก โดยยุคสมัยต่อจากนี้ ความเชี่ยวชาญเพียงด้านใดด้านหนึ่งอาจไม่ใช่แต้มต่ออีกแล้ว แต่เราจำเป็นจะต้องมีความเชี่ยวชาญในแขนงที่กว้างขึ้น และสามารถประยุกต์ใช้ได้เก่งขึ้นอีกด้วย

องค์ประกอบสำคัญลำดับสุดท้าย คือ การเรียนรู้ตลอดชีวิต (Life-Long Learning) ในอดีต การศึกษาอาจเป็นช่วงเวลาหนึ่งของชีวิตก่อนการเข้าสู่ชีวิตการทำงาน แต่ในปัจจุบัน การเรียนรู้ต้องเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องตลอดเส้นทางอาชีพ เทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วทำให้ทักษะที่มีอยู่ในวันนี้ อาจล้าสมัยในเวลาไม่กี่ปีข้างหน้า ดังนั้น แรงงานจึงต้องสร้างระบบการเรียนรู้ของตนเอง ไม่ว่าจะเป็นการเรียนผ่านคอร์สออนไลน์ การฝึกปฏิบัติจริง หรือการเรียนรู้จากประสบการณ์ในการทำงาน และสิ่งที่สำคัญที่สุดคือการมีทัศนคติที่เปิดรับการเรียนรู้ในสิ่งใหม่ ๆ อยู่เสมอ สิ่งนี้จะเป็นเกราะป้องกันที่สำคัญที่สุดในโลกที่ความไม่แน่นอนกลายเป็นเรื่องที่แน่นอน

ท้ายที่สุดแล้ว การเข้ามามีบทบาทที่เพิ่มขึ้นของ Agentic AI หรือ ปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถคิด วิเคราะห์ วางแผน ตัดสินใจ และลงมือทำสิ่งต่าง ๆ ได้ด้วยตนเองอย่างอิสระเพื่อบรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้ ซึ่งต่างจาก AI ทั่วไปที่ทำได้เพียงแค่ตอบคำถามหรือทำตามคำสั่งแบบตรงไปตรงมา จะเป็นยุคที่อาจทำให้โครงสร้างของตลาดแรงงานเปลี่ยนแปลงไปอีกอย่างสิ้นเชิง ดังนั้น สิ่งที่สำคัญที่สุดในการอยู่รอดคือการเรียนรู้ให้มาก ปรับตัวให้เร็ว มองหาโอกาสใหม่ ๆ อยู่เสมอ และไม่ยึดติดอยู่กับความสำเร็จในอดีต