จากโครงสร้างพื้นฐานสู่ทักษะแรงงาน: หัวใจของการแข่งขัน AI
การสร้างสายพานคนเก่ง AI คือกระบวนการพัฒนาทรัพยากรมนุษย์ให้มีทักษะดิจิทัลและการฝึกอบรม AI ที่ต่อเนื่องตลอดชีวิต ตั้งแต่การศึกษาในระบบไปจนถึงการ Reskill และ Upskill ของแรงงานทุกช่วงวัย เพื่อเชื่อมทักษะที่มีอยู่เข้ากับความต้องการของเศรษฐกิจดิจิทัลอย่างแท้จริง โดยไม่มอง AI เป็นเพียงเทคโนโลยี แต่เป็นเครื่องมือเพิ่มผลิตภาพแรงงานและสร้างโอกาสทางอาชีพใหม่ให้ประชาชนใช้งานได้อย่างมั่นใจและมีความรับผิดชอบร่วมกับระบบอัตโนมัติ
วันนี้หลายประเทศเริ่มเรียนรู้แล้วว่าความได้เปรียบจาก AI ไม่เกิดจากการซื้อฮาร์ดแวร์แพงหรือทดลองระบบอัจฉริยะในโครงการเล็กๆ แต่เกิดจากการกล้าปรับระบบพัฒนาคนทั้งประเทศให้ทันกับจังหวะของเทคโนโลยีใหม่ การขยับจากการทดลองไปสู่การใช้งานจริงระดับองค์กรและเศรษฐกิจจึงขึ้นกับคำถามว่าเราพร้อมเรื่อง “AI ทักษะแรงงาน” แค่ไหน มากกว่าพร้อมเรื่องเซิร์ฟเวอร์หรือคลาวด์เพียงอย่างเดียว
เมื่อองค์กรก้าวสู่ยุค AI แต่แรงงานยังวิ่งตามไม่ทัน
ในมุมขององค์กรใหญ่ ภาพสะท้อนชัดเจนว่าการลงทุนด้านเทคโนโลยีวิ่งเร็วกว่าการลงทุนด้านคน งานวิจัยด้านความพร้อมโครงสร้างพื้นฐาน AI พบว่า 78% ขององค์กรในประเทศหนึ่งก้าวผ่านขั้นทดลองและเข้าสู่ระดับ “ผู้สร้าง” แล้ว แต่ยังมี 0% ที่อยู่ในระดับ “ผู้นำ” พร้อมรองรับเวิร์กโหลด AI อย่างมีประสิทธิภาพยังไม่ถึง 10% ขององค์กรทั้งหมด ตัวเลขเหล่านี้บอกตรงๆ ว่าเราสร้างโครงการ AI เป็น แต่ยังสร้างคนให้ใช้ AI แบบมีผลลัพธ์ไม่ได้ดีพอ
ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ผู้บริหารไม่สนใจ AI หากแต่มองไม่ชัดว่าการฝึกอบรม AI และการยกระดับทักษะแรงงานจะเปลี่ยนเป็นมูลค่าทางธุรกิจที่วัดผลได้อย่างไร เมื่อ 57% ของผู้นำธุรกิจมองว่าข้อจำกัดด้านงบและความยากในการวัด ROI เป็นอุปสรรคสำคัญ และ 76% ขององค์กรจัดสรรงบไอทีสำหรับ AI ไม่ถึง 5% ของงบรวม สิ่งที่ขาดจึงไม่ใช่เหตุผลทางเทคโนโลยี แต่เป็นวิธีคิดที่กล้าจับคู่การลงทุนในระบบดิจิทัลกับการลงทุนในคนอย่างเป็นเรื่องเดียวกัน
ยุทธศาสตร์ Skill Mapping และ Skill Bridge: พลังใหม่ของการพัฒนาทรัพยากรมนุษย์
เมื่อโครงสร้างประชากรเปลี่ยนไปและแรงงานลดลง ทางออกจึงไม่ใช่การหาแรงงานเพิ่ม แต่ต้องเพิ่มผลิตภาพแรงงานผ่านการพัฒนาทักษะสูงด้วยเทคโนโลยี AI และดิจิทัล หนึ่งในแนวทางที่กล้าหักมุมระบบเดิมคือการนำ AI มาวิเคราะห์ข้อมูลตลาดแรงงานทั่วโลกเพื่อทำ Skill Mapping เชื่อมทักษะที่ประชาชนมีอยู่กับทักษะที่อาชีพอนาคตต้องการ พร้อมระบุช่องว่างอย่างละเอียด ทำให้การฝึกอบรม AI ไม่ใช่คอร์สทั่วไป แต่เป็นแผนพัฒนาทักษะแต่ละคนที่วัดผลได้จริง
แนวคิด Skill Bridge หรือ “สะพานทักษะ” ยิ่งตอกย้ำว่าการพัฒนาทรัพยากรมนุษย์ยุคใหม่ต้องมองการย้ายอุตสาหกรรมเป็นเรื่องปกติ แรงงานจากอุตสาหกรรมที่กำลังถูกแทนที่ เช่น เครื่องยนต์สันดาปภายใน สามารถถูก AI วิเคราะห์ล่วงหน้าว่ามีโอกาสย้ายไปทำงานในอุตสาหกรรมใหม่ใดได้ พร้อมออกแบบหลักสูตรเฉพาะเพื่อเติมเต็มทักษะที่ขาด นี่ไม่ใช่การป้องกันการตกงานแบบตั้งรับ แต่เป็นการออกแบบเศรษฐกิจดิจิทัลให้ใช้ศักยภาพคนเดิมในงานใหม่อย่างมีกลยุทธ์
Long Life Learning: เมื่อการเรียนรู้ตลอดชีวิตกลายเป็นเงื่อนไขของเศรษฐกิจดิจิทัล
ถ้า AI เปลี่ยนงานได้เร็ว ระบบการศึกษาแบบเรียนทีเดียวจบยิ่งไม่ตอบโจทย์ การขยายจาก Lifelong Learning ไปสู่แนวคิด Long Life Learning คือการยอมรับว่าประชาชนมีอายุการทำงานยาวขึ้นและต้องพร้อมเรียนรู้ พัฒนาทักษะ และทำงานตามศักยภาพ ไม่ว่าช่วงวัยใด แพลตฟอร์ม Marketplace ด้านการเรียนรู้ที่รวบรวมหลักสูตรเด่นของมหาวิทยาลัยทั่วประเทศให้ประชาชนทุกช่วงวัยเข้าถึงความรู้ฟรีด้านสุขภาพ เทคโนโลยี วิศวกรรม หุ่นยนต์ และสาขาเฉพาะทาง จึงเป็นตัวอย่างสำคัญว่าการลงทุนใน “คน” กำลังถูกยกระดับให้เป็นโครงสร้างพื้นฐานไม่แพ้ดาต้าเซ็นเตอร์
ขณะเดียวกันโครงการ Higher Education Sandbox ที่รวมเครือข่ายผู้เชี่ยวชาญจากหลายมหาวิทยาลัยร่วมกันพัฒนาหลักสูตรเร่งด่วนในสาขาเซมิคอนดักเตอร์จำนวน 13 แห่ง และเตรียมขยายไปสู่อาหาร เกษตร และอุตสาหกรรมยุทธศาสตร์อื่น ๆ แสดงให้เห็นว่า AI ทักษะแรงงานไม่ได้หมายถึงโปรแกรมเมอร์อย่างเดียว แต่คือระบบผลิตคนที่มองเศรษฐกิจดิจิทัลทั้งห่วงโซ่ ซึ่งจะสร้างกำลังคนทักษะสูงให้เติบโตจาก 13.6% ของแรงงานทั้งหมดไปสู่เป้าหมาย 25% และอย่างน้อยครึ่งหนึ่งในระยะยาว
จาก Builder สู่ Leader: สายพานคนเก่ง AI ต้องเริ่มตรงไหน
เป้าหมายด้าน AI ของหลายประเทศเริ่มชัดเจนแล้ว แต่คำถามสำคัญคือจะลงมืออย่างไรให้เกิดผลลัพธ์จริง บุศรินทร์ ประดิษฐยนต์ ชี้ว่าการก้าวจาก “ผู้สร้าง” ไปสู่ “ผู้นำ” AI ไม่ได้เกิดจากการทำ Proof-of-Concept ซ้ำ แต่ต้องเปลี่ยนวิธีคิดทั้งด้านการวางแผน การจัดสรรเงินทุน และการลงมือปฏิบัติ โดยมี 3 ปัจจัยสำคัญที่เน้นการเชื่อมเทคโนโลยีกับกระบวนการทำงานจริงขององค์กร จุดร่วมของทุกแนวทางคือการไม่มอง AI แยกจากคน แต่เห็นว่าการตัดสินใจและความรับผิดชอบขั้นสุดท้ายยังอยู่ที่มนุษย์เสมอ
เมื่ออุตสาหกรรมดิจิทัลมีแนวโน้มมีมูลค่าถึง 2.9 ล้านล้านบาทภายในสิ้นปี 2569 คิดเป็น 15% ของ GDP การปล่อยให้แรงงานทักษะสูงมีเพียง 4.45 ล้านคน หรือ 13.6% ของกำลังแรงงานทั้งหมด เป็นการยอมเสียโอกาสโดยไม่จำเป็น หากประเทศใดกล้าลงทุนในสายพานคนเก่ง AI ตั้งแต่การวางระบบ Skill Mapping, Skill Bridge ไปจนถึง Long Life Learning อย่างจริงจัง พวกเขาจะไม่ต้องรอให้ AI เปลี่ยนเศรษฐกิจ แต่จะเป็นคนออกแบบเกมเศรษฐกิจดิจิทัลให้ AI ทำงานร่วมกับคนอย่างมีทิศทางและคุณค่า
