☕ สัปดาห์ที่ผ่านมา Mustafa Suleyman CEO ฝ่าย AI ของ Microsoft ให้สัมภาษณ์ Financial Times บอกว่า “งานคนนั่งโต๊ะทุกอย่าง — นักกฎหมาย นักบัญชี Project Manager นักการตลาด — จะถูก AI automate ภายใน 12-18 เดือน” แค่สัปดาห์เดียวก่อนหน้า Dario Amodei CEO ของ Anthropic ก็เตือนว่า 50% ของตำแหน่ง entry-level white-collar จะหายไปใน 1-5 ปี
คำถามคือ: นี่คือ hype จากคนขาย AI หรือสัญญาณเตือนที่เราต้องฟัง?
ผมเห็นทั้งสองฝั่ง — ในฐานะคนที่ทำ AI Transformation ให้องค์กรไทยมา 20 ปี ผมเห็นทั้งคนที่ปรับตัวได้ และคนที่ยังคิดว่า “งานผมเปลี่ยนไม่ได้หรอก” นี่คือ 10 สิ่งที่ต้องรู้
1. สิ่งที่เปลี่ยนไปแล้ว — ไม่ใช่ “อนาคต” แต่เป็น “ปัจจุบัน”
Stanford Digital Economy Lab รายงานว่าตำแหน่ง entry-level ในสายที่ AI ทำได้ (software dev, customer service, clerical) ลดลง 13% แล้ว ตั้งแต่ LLM เริ่มใช้งานจริง ไม่ใช่เพราะ AI ทำได้ดีกว่าคนทุกอย่าง แต่เพราะบริษัทเริ่ม “ลดจ้าง” ก่อนที่ AI จะพร้อมเต็มที่ด้วยซ้ำ
Harvard Business Review เรียกปรากฏการณ์นี้ว่า “Layoffs based on AI’s potential, not its performance” — บริษัทตัดสินใจจากสิ่งที่ AI “น่าจะทำได้” ไม่ใช่สิ่งที่ “ทำได้แล้ว”
2. ทำไม 18 เดือน ถึงเป็นตัวเลขที่ต้องจริงจัง
Suleyman ไม่ได้พูดลอยๆ เขาพูดจากสิ่งที่เห็นข้างใน Microsoft: 6 เดือนที่ผ่านมา AI-assisted coding กลายเป็น standard ในการเขียน code ส่วนใหญ่แล้ว นักพัฒนาที่ไม่ใช้ AI ตอนนี้กลายเป็น exception ไม่ใช่ norm
ถ้าสิ่งนี้เกิดกับ software engineering ได้ใน 6 เดือน ลองคิดว่างาน “ง่ายกว่า” อย่างการสรุปเอกสาร ทำรายงาน วิเคราะห์ข้อมูล — มันจะใช้เวลาเท่าไหร่?
3. Anthropic เห็นเหมือนกัน — Claude ตรวจ security ได้เท่า junior analyst 12 คน
Dario Amodei บอกว่า Claude Opus 4.6 ตรวจเจอ security vulnerability กว่า 500 จุดใน open-source code — งานที่ปกติต้องใช้ junior analyst หลายสิบคนทำเป็นเดือน ฝั่ง Anthropic ยังเปิดตัว “agent teams” ที่ทำ complex projects ได้เร็วกว่า human juniors
ที่น่าสนใจคือ: ดูประกาศรับสมัครงานของ Anthropic เอง — เกือบทั้งหมดเป็น senior roles ไม่มี traditional entry-level เลย พวกเขาเองก็ไม่จ้าง junior แล้ว
4. งานไหนเสี่ยงที่สุด — และไม่ใช่แค่ “งาน routine”
ที่น่ากลัวคือไม่ใช่แค่งาน routine แบบ data entry อีกแล้ว ตำแหน่งที่เสี่ยงสูงรวมถึง:
- Legal research และ document review
- Financial analysis และ reconciliation
- Content creation, copywriting, marketing
- Customer service (AI chatbot ตอบได้ 70% ลดคนได้ 40-60%)
- Software QA testing
- Junior consulting และ research analyst
ล้วนเป็นงานที่เมื่อก่อนถือว่า “ต้องใช้คนเก่ง”
5. แต่ตัวเลขของไทยบอกอีกเรื่อง — โอกาสกำลังเปิด
ข้อมูลล่าสุดจาก Microsoft Work Trend Index: 92% ของ knowledge workers ในไทยใช้ AI ที่ทำงานแล้ว 74% ของผู้บริหารไทยบอกว่าจะไม่จ้างคนที่ไม่มี AI skills และยินดีจ่ายเพิ่มอีก 41% สำหรับคนที่ใช้ AI เป็น
ฟังดูน่ากลัว? จริงๆ มันคือโอกาส — คนที่ใช้ AI เป็นจะมี value เพิ่มขึ้น ไม่ใช่ลดลง ส่วนคนที่ปฏิเสธ AI? นั่นแหละที่เสี่ยง
6. ข้อควรระวัง — CEO ของบริษัท AI พูดขาย AI
ต้องพูดตรงๆ: ทั้ง Suleyman และ Amodei ล้วนมีผลประโยชน์จากการทำให้คนกลัว AI คนยิ่งกลัว → องค์กรยิ่งรีบซื้อ tools → Microsoft / Anthropic ยิ่งได้เงิน
Goldman Sachs คาดว่า AI จะกระทบ 300 ล้านตำแหน่งทั่วโลก แต่ WEF ก็บอกว่า AI จะสร้างงานใหม่ 170 ล้านตำแหน่งภายใน 2030 เทียบกับที่หายไป 92 ล้าน — สุทธิแล้ว “เพิ่ม” 78 ล้านตำแหน่ง
ปัญหาคือ: งานที่หายกับงานที่เกิดใหม่ “ไม่ใช่งานเดียวกัน” คนที่โดนกระทบอาจไม่ใช่คนที่ได้งานใหม่
7. ทำไมครั้งนี้ไม่เหมือน “หุ่นยนต์จะมาแทน” ทุกครั้งก่อนหน้า
ทุกครั้งที่มี tech ใหม่ เราเคยได้ยิน “จะมาแทนคน” แล้วก็ไม่เกิด แต่ครั้งนี้ต่างตรงที่:
- AI ไม่ได้แค่ทำงาน routine — มัน reason, analyze, create ได้
- ต้นทุนลดลง 10 เท่าทุก 1-2 ปี (China AI price war)
- Agent AI ที่ทำงานต่อเนื่องได้ 24/7 เริ่มใช้งานจริงแล้ว
- บริษัทใหญ่ “เริ่มลดคนแล้ว” ไม่ใช่แค่พูด
ความแตกต่างที่แท้จริง: ครั้งก่อนๆ automation กระทบ blue-collar ครั้งนี้ กระทบ white-collar ที่มีเงินเดือนสูง
8. ใครที่จะรอด — “AI Augmented” ไม่ใช่ “AI Resistant”
คนที่รอดไม่ใช่คนที่ต่อต้าน AI แต่คือคนที่ใช้ AI เป็นเครื่องมือเพิ่ม value:
- ทนายที่ใช้ AI ทำ research แล้วเอาเวลาไปให้คำปรึกษาเชิงกลยุทธ์
- นักการตลาดที่ใช้ AI สร้าง content แล้วเอาเวลาไปคิด strategy
- โปรแกรมเมอร์ที่ใช้ AI เขียน code แล้วเอาเวลาไป architect ระบบ
Pattern เดียวกัน: ให้ AI ทำงาน execution คนทำงาน judgment
9. สิ่งที่ต้องทำตอนนี้ — ไม่ใช่พรุ่งนี้
ถ้าคุณเป็นพนักงานออฟฟิศ นี่คือสิ่งที่ต้องเริ่มวันนี้:
- เรียนรู้ AI tools ที่ใช้ในสายงานของคุณ (ไม่ใช่แค่ ChatGPT ทั่วไป)
- ฝึก “AI collaboration” — รู้วิธีสั่ง ตรวจสอบ และปรับปรุงผลลัพธ์จาก AI
- สร้าง expertise เฉพาะทางที่ลึกขึ้น — AI ทำงานกว้างได้ดี แต่ยังอ่อนในเรื่อง domain ลึก
- พัฒนา soft skills: leadership, negotiation, client relationships — สิ่งที่ AI ยังทำไม่ได้
- เปลี่ยนจาก “ผู้ทำ” เป็น “ผู้ตรวจสอบ” — คนที่ validate AI output มี value สูง
10. อนาคตไม่ได้น่ากลัวเท่าที่ headline บอก — แต่ก็ไม่ควรนิ่งนอนใจ
ความจริงคือ: 18 เดือนอาจจะเร็วไป Suleyman เป็นคนขาย AI Amodei เป็นคนสร้าง AI — ทั้งคู่มี incentive ที่จะพูดให้ดูยิ่งใหญ่ แต่ทิศทางชัดเจน: งานที่ “ทำซ้ำได้” จะถูก automate งานที่ต้อง “ตัดสินใจ” จะยังต้องใช้คน
สำหรับคนไทย: เราอยู่ในจุดที่น่าสนใจ 92% ใช้ AI แล้ว แต่ใช้อย่าง “ผิวเผิน” คนที่ลงลึกจะเป็นคนที่มี competitive advantage มหาศาล
คำถามไม่ใช่ “AI จะมาแทนผมไหม?” คำถามที่ถูกต้องคือ “คนที่ใช้ AI เก่งกว่าผม จะมาแทนผมไหม?”
คำตอบชัดเจน: ถ้าคุณอ่านถึงตรงนี้แล้ว คุณมี awareness มากกว่าคนส่วนใหญ่แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือลงมือ
ดื่มหนึ่งช็อตความรู้ ย่อยง่าย ใช้ได้เลย ☕
✍️ เนื้อหาและมุมมองโดย Arty | มี Espresso Bot ☕🤖 ช่วยรวบรวมข้อมูลและจัดเรียบเรียง
📚 Sources
- Mustafa Suleyman (Microsoft AI CEO), Financial Times interview, Feb 2026
- Dario Amodei (Anthropic CEO), statements on entry-level jobs, early 2026
- Stanford Digital Economy Lab — 13% drop in entry-level hiring
- Goldman Sachs — 300M jobs globally impacted
- World Economic Forum — 92M displaced, 170M created by 2030
- Microsoft Work Trend Index — 92% of Thai knowledge workers use AI
- Harvard Business Review — “Layoffs based on AI’s potential, not performance” (Jan 2026)