บริษัทจำนวนมากกำลังใช้คำว่า AI เป็นทั้งความจริงและข้ออ้างในเวลาเดียวกัน
สรุปคลิป Youtube: Job Market 2026: Why Everyone Is Getting Laid Off—And How to Be the Exception
Are AI Layoffs Real? The Truth Behind the Headlines
ไม่กี่วันก่อน เราเพิ่งได้ยินข่าวว่า Block ของ Jack Dorsey ปลดพนักงานออกเกือบครึ่งบริษัท แล้วบอกว่าเหตุผล คือ AI ล่าสุด Atlassian ก็ปลดคนอีก 1,600 คน เพื่อเอาเงินไปลงทุนใน AI เอง
แต่ Insight ที่แรงมากจาก Saadia Zahidi คือ หลายบริษัทกำลังใช้ AI เป็น ภาษาที่ฟังดูถูกต้อง สำหรับการปลดคนในจังหวะที่ตลาดยอมรับเรื่องนี้ได้ง่าย แปลว่า AI ไม่ได้เป็นสาเหตุเดียวของ layoff แต่มันกลายเป็น story ที่ขายได้กับผู้ถือหุ้น ตลาด และสื่อ
Saadia Zahidi: Companies Are Using AI as an Excuse
Saadia Zahidi, MD จาก World Economic Forum ให้ข้อมูลลึกว่า หลายบริษัทกำลังใช้ AI เป็นข้ออ้างที่ดูดี เพื่อจัดการปัญหาที่ตัวเองรับคนเกิน (Overhiring) มาตั้งแต่ช่วง 3 ปีก่อน
การอ้าง AI ในการเลิกจ้างทำให้ภาพลักษณ์บริษัทดูเหมือนกำลังเร่งนวัตกรรม แทนที่จะบอกว่าแค่ต้องการลดต้นทุนแบบเดิม ๆ
Pattern ของการปลดคน: ไม่ใช่แค่ลดคน แต่เปลี่ยนโครงสร้างต้นทุน
กรณีของ Atlassian, Amazon, Microsoft และบริษัทอื่น ๆ สะท้อน pattern เดียวกัน คือ
- ลดบทบาทที่เป็น routine / support / coordination
- เพิ่มงบไปที่ AI, automation, infrastructure, enterprise bets
- ไม่ได้แปลว่า งานหายหมด แต่แปลว่า องค์กรต้องการ output เท่าเดิมหรือมากขึ้น ด้วยคนจำนวนน้อยลง
คุณ Marina Mogilko บอกว่า นี่ไม่ใช่แค่ยุค layoff แต่คือ ยุคของ productivity compression คือ องค์กรคาดหวังให้ 1 คนสร้างผลงานได้มากกว่าเดิม เพราะมี AI เป็นแรงทุ่น
สิ่งที่ AI กำลังแตะจริง ไม่ใช่ job title แต่ คือ tasks
Anthropic บอกว่า ในหลายสายงาน white-collar AI สามารถแตะ task ได้มากกว่า 90% ในเชิงเทคนิค แต่ในโลกจริง คนยังใช้จริงแค่บางส่วน และเมื่อ task บางส่วนหายไป สิ่งที่จะเกิดก่อนการปลดคนทันทีคือ:
- งานเดิมทำเร็วขึ้น
- 1 คนรับ scope ได้กว้างขึ้น
- บริษัทชะลอการจ้างคนใหม่
- Entry-level เจ็บก่อน senior
ผลกระทบแรกของ AI อาจไม่ใช่ unemployment แต่คือ reduced opportunity
Tasks are being reshuffled not the jobs
คุณ Marina Mogilko บอกว่า งานจำนวนมากยังไม่หาย แต่องค์ประกอบข้างในงานกำลังถูกจัดใหม่ เมื่อก่อนคนใช้เวลามากกับ
- research
- first draft
- translation
- repetitive production
พอมี AI สิ่งเหล่านี้เร็วขึ้นมาก ดังนั้นมูลค่าของคนจึงย้ายจากคนทำเอง → คนกำกับ ตรวจ ตัดสินใจ และเชื่อมบริบท
นี่คือการเปลี่ยน role identity ครั้งใหญ่:
- จาก doer → orchestrator
- จาก executor → editor/judge
- จาก specialist บางแบบ → systems thinker
50% ของแรงงานต้อง reskill ภายใน 2030 แต่ปัญหาใหญ่ไม่ใช่ reskill ทั้งหมด
Saadia บอกว่า ถ้ามองแรงงาน 100 คน
- มากกว่า 50 คนต้อง reskill
- ราว 2 ใน 3 ยังพอ reskill ให้อยู่ใน role เดิมได้
- อีก 1 ใน 3 ต้องย้าย role ภายในองค์กร
- แต่มีประมาณ 11 คนจาก 100 คน ที่ไม่มี landing spot ชัดเจน
The 11 People With Nowhere to Go คือ Insight ที่น่ากลัวที่สุด ประเด็นไม่ใช่แค่ต้องเรียนรู้ใหม่ แต่บางคนไม่มี role ใหม่ใน industry เดิมรออยู่ นี่ทำให้เรื่องนี้ไม่ใช่แค่ skill issue แต่เป็น mobility issue คนที่จะรอด ไม่ใช่แค่คนเก่ง แต่ คือ คนที่ ย้ายตัวเองข้ามบทบาท / ข้ามอุตสาหกรรมได้
Layer 1 vs Layer 2 = Framework ที่ดีที่สุด
คุณ Marina Mogilko เสนอ framework ที่ใช้งานได้จริงมาก
- Layer 1 = Task Layer
- งานที่เป็น
- routine
- repeatable
- templated
- rule-based
- เช่น เขียนอีเมลมาตรฐาน, สรุปรายงาน, ตอบ Ticket, นัดประชุม, Process เอกสาร
- งานที่เป็น
- Layer 2 = Judgment Layer
- งานที่ต้องใช้
- context
- taste
- relationship
- negotiation
- intuition
- prioritization
- human judgment
- คุณ Marina Mogilko สื่อว่า ใน 1 วัน งานของฉันเป็น Layer 1 กี่ % และ Layer 2 กี่ %
- ถ้างานคุณ 80% เป็น Layer 1 คุณไม่ได้เสี่ยงแค่จะโดนแทน แต่คุณเสี่ยงจะถูกลดมูลค่าทุกปี
- แต่ถ้างานคุณ 80% เป็น Layer 2 AI จะยิ่งทำให้คุณมี leverage มากขึ้น
- งานที่ต้องใช้
10 ทักษะที่สำคัญที่สุดในอนาคต ไม่ใช่ technical skill ล้วน ๆ แต่มี 1 อัน คือ human skill ที่ทำงานร่วมกับ AI ได้ ที่ต้องการมากสุดในปี 2030
- ในโลกที่เทคโนโลยีนำหน้า ทักษะความเป็นมนุษย์จะแพงที่สุด
ทักษะ Top 10 ที่จะพุ่งแรงสุดในปี 2030
- ความคิดสร้างสรรค์ (Creativity): แม้ AI จะช่วยร่างไอเดียได้ แต่การสร้างสรรค์สิ่งใหม่ที่ตอบโจทย์ความต้องการของมนุษย์จริงๆ ยังเป็นหน้าที่ของเรา
- ความเห็นอกเห็นใจ (Empathy): การเข้าถึงความรู้สึกและเข้าใจความต้องการที่แท้จริงของผู้อื่น คือสิ่งที่หุ่นยนต์ไม่มีวันเลียนแบบได้
- ภาวะผู้นำ (Leadership): การนำทางคนในองค์กรผ่านวิกฤตและความเปลี่ยนแปลงใหญ่ๆ
- อิทธิพลทางสังคม (Social Influence): ความสามารถในการโน้มน้าวใจและสร้างแรงบันดาลใจให้คนรอบข้าง
- การจัดการตนเอง (Self-management): ในยุคที่งานเปลี่ยนไว การรู้วิธีจัดการตารางชีวิตและวินัยของตัวเองคือเรื่องสำคัญมาก
- การควบคุมอารมณ์ตนเอง (Self-regulation): ความนิ่งและการควบคุมอารมณ์ท่ามกลางโลกที่หมุนเร็วและมีความกดดันสูง
- การสื่อสารที่มีประสิทธิภาพ (Communication): ไม่ใช่แค่การพูด แต่คือการถ่ายทอดไอเดียที่ซับซ้อนให้คนอื่นเข้าใจและยอมรับ
- การทำงานร่วมกัน (Group Work/Collaboration): การทำงานเป็นทีมและการคอลแล็บกับผู้อื่น ซึ่งเป็นทักษะที่โลกอนาคตต้องการมากกว่าความเก่งแบบตัวคนเดียว
- การเจรจาต่อรอง (Negotiation): ความสามารถในการประสานประโยชน์และหาข้อตกลงที่ลงตัวในสถานการณ์ที่ซับซ้อน
- การใช้วิจารณญาณและการตัดสินใจ (Judgment): การมองภาพกว้าง เข้าใจบริบท และใช้สัญชาตญาณในการตัดสินใจว่าสิ่งที่ AI ทำมานั้น ถูกต้อง และ ควรใช้หรือไม่
The 3-Part Skill Set of People Who Will Thrive คนที่รุ่งในยุคนี้ต้องมี 3 อย่างรวมกัน
- ทักษะมนุษย์ (Human Skills) เพื่อสื่อสารและนำคน
- ทักษะ AI (AI Skills) เพื่อใช้เครื่องมือทำงานส่วนที่น่าเบื่อแทนเรา
- ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน (Domain Skills) เพื่อใช้ตัดสินว่า สิ่งที่ AI ตอบมานั้นถูกต้องและใช้งานได้จริงไหม
Saadia: Why Group Work Is the Most Underrated Career Skill การศึกษาแบบเดิมเน้นการแข่งขันตัวใครตัวมัน แต่โลกอนาคตต้องการการคอลแล็บ (Collaboration)
การฝึกทำงานกลุ่ม, การเจรจาต่อรอง และการประสานงานกับคนอื่นคือทักษะที่โรงเรียนมักไม่ได้สอน แต่เป็นสิ่งที่ตลาดงานต้องการมากที่สุดในตอนนี้
Your 30/60/90 Day Plan to Stay Ahead เลิกกลัวแล้วเริ่มทำตามแผนนี้:
- 30 วันแรก: เลือกเครื่องมือ AI มา 1 อย่างแล้วใช้มันทุกวันในงานปัจจุบัน
- 60 วัน: สร้างผลงานจิ๋วที่ใช้ AI ช่วย เช่น ระบบรายงานอัตโนมัติหรือเทมเพลตอัจฉริยะ
- 90 วัน: เลือกฝึกทักษะมนุษย์ 1 อย่าง (เช่น การเจรจา) ผ่านโปรเจกต์ที่ต้องทำร่วมกับคนอื่นจริง ๆ
Group Work คือ ทักษะอาชีพที่คนประเมินต่ำสุด
Saadia บอกว่า การทำงานกลุ่ม การ collaborate การ negotiate กับคนอื่น
คือหนึ่งในทักษะที่สำคัญที่สุด แต่ถูกประเมินค่าต่ำ
Her Advice to the Next Generation And Why She’s Still Optimistic
- แม้โลกจะมีทั้งสงครามและความผันผวน แต่เราเคยผ่านวิกฤตเศรษฐกิจและโควิดมาได้โดยที่ยอดการจ้างงานรวมยังไม่พังทลาย
เคล็ดลับ คือ ต้องยืดหยุ่น (Resilient) ลงทุนในตัวเอง และมองโลกในแง่ดีเสมอ
What You Can Control Right Now
คุณ Marina Mogilko บอกว่า คุณห้าม CEO ไม่ให้ประกาศเลิกจ้างไม่ได้ แต่คุณเลือกได้ว่า จะเป็นคนที่มีค่าตัวแพงขึ้นด้วยการใช้ AI ให้เป็นเครื่องทุ่นแรง หรือจะเป็นคนกลุ่มเดิมที่ปล่อยให้เทคโนโลยีกลืนกินงานของคุณไป
ถ้าคุณมอง AI เป็นไฟฟ้าสำหรับอาชีพคุณ งานที่แท้จริงของคุณ เพิ่งจะเริ่มต้นขึ้นเอง
ข้อสรุป:
แม้บริษัทส่วนใหญ่จะบอกว่าอยากได้คนที่มีทักษะเหล่านี้ แต่ในการสัมภาษณ์งานจริงๆ พวกเขามักจะทดสอบไม่ค่อยถูก ดังนั้น ใครที่สามารถพิสูจน์ได้ว่าตัวเองมีทักษะมนุษย์ + ทักษะ AI + ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน ครบทั้ง 3 ส่วน จะเป็นกลุ่มที่ตลาดแย่งตัวกันมากที่สุดในปี 2030 แน่นอน
