4 Keys, 10 ล้านคนต้องใช้ AI เป็น & เป็นผู้สร้าง AI ปั้นงาน–นวัตกรรม ดันเศรษฐกิจ–สตาร์ทอัพไทยโตบนเวทีโลก

สรุป Session: Future Ready Tech Workforce Thailand’s STEM Evolution จากงาน TRANSFORMING THAILAND: ปรับโฉมไทยสู่อนาคตและความยั่งยืน ของ TNN Tech ก้าวสู่ปีที่ 18 โดย

1. รศ. ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน)
2. คุณณัชพัณณ์ โรจนธัญญะนันท์ AI Expert & Certified Trainer ของ Solutions IMPACT
3. ดร.กอบกฤตย์ วิริยะยุทธกร นายกสมาคมผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ประเทศไทย และผู้ก่อตั้งบริษัท iAPP Technology
4. คุณชล วจนานนท์เป็น Moderator ดำเนินรายการใน Session นี้ครับ

• Session นี้อัดแน่นทั้งมุมมองนโยบายและประสบการณ์หน้างาน จากคนทำจริงหลายฟาก เพื่อชี้ทางพัฒนาแรงงานเทคของไทยให้พร้อมก้าวสู่อนาคต ไม่ใช่แค่ตามให้ทัน

ทำไม STEM ถึงสำคัญตอนนี้

• ประเทศจะหลุดกับดักรายได้ปานกลางได้ ต้องขับเคลื่อนด้วยนวัตกรรม ซึ่งรากมาจาก STEM ทั้งชุด ไม่ใช่แค่ซื้อของต่างชาติมาใช้.

1. รศ. ดร.ธีรณี บอกว่า หลุด middle-income trap ต้องใช้นวัตกรรม และนวัตกรรมส่วนใหญ่เกิดจาก STEM เราต้อง encourage, inspire ให้นักศึกษา เด็กน้อยตั้งแต่ประถม จะเห็นความสำคัญแล้วก็เห็น success case ของ STEM ในระดับนึง
2. คุณชลตอบกลับไปว่า ไทยขึ้นชื่อว่าเป็น user/adopter ระดับต้นๆ ของโลก แต่ creator ยังน้อย
3. ดร.กอบกฤตย์บอกว่า ความรู้ STEM ทำให้สร้างเครื่องมือ เพื่อ scale ผลิตภาพและ value กระโดดได้
4. อาจารย์ปอมบ์บอกว่า สิ่งที่มันตอบโจทย์ STEM คือ การที่คนสามารถที่จะ fast track ตัวเองด้วย ด้วยระบบการศึกษาแบบนี้ มันทำให้คนก้าวไปข้างหน้าแล้วทันกับสิ่งที่กำลังมา

ภาพสถานการณ์ไทยทั้งจุดแข็ง–จุดอ่อน

• ไทยใช้เทคเยอะ ผู้ใช้มหาศาล แต่ยังขาด แบบอย่าง ให้คนอยากเดินสายนี้จริงจัง และระบบสนับสนุนที่ยอมให้ลองผิดลองถูก แต่ยังเกิดโมเดลลงทุนยัง กลัวความผิดพลาด ทำให้ deep tech โตยาก

1. ดร.กอบกฤตย์บอกว่า ไทย ขาด local champion ที่ชัดเจน เป็นแรงบันดาลใจให้รุ่นใหม่
2. รศ. ดร.ธีรณี บอกว่า ช่องว่างชัดระหว่าง เอกชนที่วิ่งไกล กับ ราชการที่ยังตั้งต้น

ตัวอย่างความคืบหน้าในไทย (เริ่มเห็นสัญญาณดี)

• ถึงยังใหม่ แต่มีการงอกของบริษัทและผลงาน AI ฝีมือไทยมากขึ้น เห็นทิศทางบวกชัดกว่าเดิม

1. ดร.กอบกฤตย์ บริษัท AI ไทย จาก ~50 → ~200 ภายใน 3 ปี

ตัวอย่างงานจริง เช่น Open Thai GPT, Typhoon OCR/ASR, แชตบอทกฎหมาย อย่าง น้องทนอย, โซลูชัน สี่มุมเมือง ภาพรวมยัง early ต้องเร่งสร้างความต่างและคุณภาพ

การศึกษา จากห้องเรียนถึง Lifelong Learning

• การทำให้เด็ก เข้าใจ–ชอบ–ได้ลงมือ และทำให้ผู้ใหญ่ เรียนรู้ต่อเนื่องเป็นนิสัย ไม่ใช่เรียนเป็นช่วงๆ

1. รศ. ดร.ธีรณี บอกว่า คุณจัดอบรมยังไงก็ไม่ทัน รัฐบาลเปลี่ยนหลักสูตรยังไงก็ไม่ทัน คุณต้องทำ Digital Platform ให้ทัน ทำ micro-module/ online platform ภาษาไทย map กับ learning outcome ของ สพฐ. ครูก็จะเป็น facilitator
2. ดร.กอบกฤตย์บอกว่า ต้อง learning by doing ตั้งแต่มัธยม ให้เด็กโฟกัสสิ่งที่สนใจ
3. อาจารย์ปอมบ์ บอกว่า จุดอ่อนใหญ่ คือ เด็กไทยยังขาด lifelong learning ต้องฝึกทำทุกวัน–พัฒนาเสมอ

ใช้ AI ในโรงเรียน: แบนหรือเปิด?

1. รศ. ดร.ธีรณี บอกว่า ไม่แบน แต่ต้องใช้ให้ถูก โฟกัสที่กระบวนการคิด การอ้างอิง และการตรวจข้อเท็จจริง มากกว่าตัวงานปลายทาง.
2. คุณชลเข้าใจว่า รับได้ถ้าเด็กใช้ AI เพื่อ คิด–ประยุกต์ ไม่ใช่ copy-paste
3. อาจารย์ปอมบอกว่า ครูควร ตรวจพรอมป์/วิธีคิด/การ fact-check แทนดูแค่คุณภาพงาน

ตลาดแรงงาน: ช่องว่าง “คนไม่มีงาน–บริษัทหาคน”

• ฝั่งองค์กรใช้ AI เร็วขึ้น งานเร็วขึ้น ใครใช้ AI ไม่เป็นเสียเปรียบทันที จึงเกิดทั้งคนตกงาน และ บริษัทยังขาดคนพร้อมกัน สกิลไม่ตรง ความเร็วงานยุค AI ทำให้คนที่ใช้ AI เป็น ได้เปรียบชัด

1. รศ. ดร.ธีรณี บอกว่า องค์กรใหญ่เริ่มใช้ Agent/AI แทนบางงาน แต่หลายหน่วยราชการยัง ถามว่า AI คืออะไร
2. ดร.กอบกฤตย์บอกว่า 55% เด็กจบใหม่ตกงาน เพราะผลิตคน ไม่ตรง ความต้องการ

คำตอบเร่งด่วน คือ การ Reskill ระดับชาติ

• ต้อง reskill แบบมวลชนให้ทันรอบเทคโนโลยี และต้อง “ลงมือทำ” ไม่ใช่เรียนดูอย่างเดียว.

1. ดร.กอบกฤตย์ บอกว่า การ Reskill วงกว้าง ด่วน ดึงแนว Super AI Engineer มาขยาย ทุกจังหวัด/อำเภอ และ Project-based

(ทั้งหมด) ใช้ open culture รวมคอนเทนต์คุณภาพ (เช่น YouTube) ให้รัฐ สปอนเซอร์/จัดชุดเนื้อหา เข้าถึงง่าย

สมองไหล: ดึงกลับ สร้างโอกาสในไทย

• เงินสำคัญแต่ไม่พอ ต้องทำให้ไทยเป็น land of opportunity ที่คนเก่งเห็นคุณค่าและอยากสร้างงานในบ้านเรา

1. รศ. ดร.ธีรณี บอกว่า ใช้จุดแข็งไทยดึงคนอยู่–คนกลับ สร้างสภาพแวดล้อมที่อยากทำงาน
2. ดร.กอบกฤตย์ บอกว่า ออก สิทธิประโยชน์/VC/ตั้งง่าย ให้คนไทยที่เก่ง กลับมาเปิด startup ในไทย
3. อาจารย์ปอมบ์ บอกว่า คนรุ่นใหม่ต้องถูกยอมรับ–เห็นคุณค่า เมื่อกลับมาทำเพื่อประเทศ

ความร่วมมือรัฐ–เอกชน–มหาวิทยาลัย (PPP) และ AI Consortium

• โมเดลใหม่คือ รัฐเลิกควบคุม มาสู่บทบาท สปอนเซอร์–อำนวยความสะดวก ให้เอกชนและสถาบันขับเคลื่อนงานจริง

1. รศ. ดร.ธีรณี บอกว่า AI แผนชาติ เน้น collaboration ให้เอกชน/สถาบันมา orchestrate
2. ดร.กอบกฤตย์ บอกว่า เดินหน้า AI Consortium งบประมาณราว 6,000 ล้านบาท ปั้น Center of Excellence ~10 เสา (แพทย์, ความปลอดภัย, Thai LLM, benchmark ฯลฯ) ด้วยโมเดล PPP
3. คุณชลคิดว่า ถ้าเรื่องนี้สำคัญ เอกชนต้องร่วมลงเงิน ทุกฝ่ายมี stake จริง งานจะไปเร็ว

ตัวชี้วัดความสำเร็จ (KPI/Indicator)

• วัดทั้งด้านเศรษฐกิจและผลลัพธ์ต่อคน ไม่ใช่ทำแล้ว “รู้สึกดี” แต่ต้องมีตัวเลขจับต้องได้

1. รศ. ดร.ธีรณี บอกว่า KPI หลัก คือ AI ดัน GDP ได้เท่าไร + ตัวเลขกำลังคน จึงเน้นปั้นคนตามนี้
   • คนเข้าใจ/ใช้ AI ได้ 10 ล้านคน
   • นวัตกรข้ามสายอาชีพ ~90,000 คน
   • Super AI Engineer ~50,000 คน
2. ดร.กอบกฤตย์ บอกว่าลด ขาดดุลดิจิทัล ~200,000 ล้านบาท/ปี, ดันธุรกิจ STEM/AI ให้เกิดจริง
3. อาจารย์ปอมบ์ บอกว่า ดูอัตราว่างงานลดลง, ช่องว่างสกิล–งาน แคบลง

บทสรุป/คำฝากท้ายจากวิทยากร

• หากปรับวิธีคิด–เร่งสร้างทักษะ–สร้างงานรองรับ เดินสามขาพร้อมกัน จึงมีแรงพอพาประเทศหลุดกับดัก

1. ดร.กอบกฤตย์ บอกว่า
   • เปลี่ยน mindset การศึกษา
   • Reskill ระดับ mass + ลงมือทำ
   • สร้าง ecosystem งาน
2. อาจารย์ปอมบอกว่า การ Reskill จากฐานราก ต้องทำทั้งครู–โรงเรียน–มหาวิทยาลัย) และปลูกฝังการ lifelong learning
3. รศ. ดร.ธีรณีบอกว่า เร่ง content ไทยแบบ agile (micro-course) + แรงบันดาลใจผ่านสื่อ/ซีรีส์ ให้ STEM เข้าไปอยู่ในไลฟ์สไตล์เด็ก

Source:

TNN Tech