27/12/2025
TAS Forum ครั้งที่ 5 ที่จะจัดในวันที่ 20 มกราคม 2568 เราจะคุยกันสองเรื่อง
เรื่องแรกคือความเชื่อเกี่ยวกับ Future of Work ที่อาจไม่จริงเสมอไป และความจริงเกี่ยวกับ Future of HR ที่เราควรตระหนัก
ซึ่งทั้งสองเรื่องจะมีส่วนสำคัญสำหรับการทำ strategic ใน 1 - 2 ปีข้างหน้า
สรุป Myth ได้ 20 ประเด็น
ซึ่งจะพูดในรายละเอียดวัน Forum
แต่วันนี้จะสรุปสั้นๆ ให้ทราบว่าไปแล้วจะได้ฟังอะไร
ในตอนแรกนี้ขอตัดมา 7 เรื่องได้แก่
📌 Myth 1 :
Technology bridges socioeconomic gaps
เทคโนโลยีช่วยลดความเหลื่อมล้ำ
สิ่งที่คนเชื่อ เทคโนโลยีถูกลง เร็วขึ้น
เข้าถึงง่าย → ทุกคนควรได้ประโยชน์เท่าๆ กัน
ai = democratization of opportunity
ความจริงจาก OECD, WEF ชี้ว่าเทคโนโลยี ไม่ได้ลดความเหลื่อมล้ำโดยอัตโนมัติ
ในความเป็นจริงเกิด "Digital Power Consolidation" บริษัทที่มีทุนหนาสามารถมีอำนาจ + มีความชำนาญ + เงินทุน”→ ใช้เทคโนโลยี ขยายอำนาจเร็วกว่าเดิม
เข้าถึง Compute Power และ Data มหาศาลได้มากกว่า ทำให้ช่องว่างกว้างขึ้น “ai ทำให้ winner-takes-more
World Economic Forum (WEF) ชี้ว่าความเหลื่อมล้ำทางดิจิทัลอาจทำให้ GDP ของประเทศที่ปรับตัวไม่ทันโตช้ากว่ากลุ่มผู้นำถึง 5 เท่าชัดขึ้น
McKinsey บอกว่า บริษัท top 10% ที่มี digital maturity→ สร้าง value มากกว่าบริษัททั่วไป 2–3 เท่า
WEF พบว่า 56% ของแรงงานไทยต้อง Reskill/Upskill- ในจำนวนนี้ 21% ต้องทำงานหน้าที่ใมห่ 9% ไม่มีโอกาสเข้าถึงการปรับทักษะ และจะถูกทิ้งไว้ข้างหลัง
“เทคโนโลยีที่ไม่ถูกออกแบบเชิงนโยบาย =แทนที่จะลดกลับขยายความเหลื่อมล้ำ
ประเทศก็ต้องมีมาตรการที่ลดการเอาเปรียบ องค์กรก็ต้องมี "Responsible AI Adoption" และนโยบายดูแลกลุ่มเปราะบางที่ไม่พร้อมปรับตัวเพื่อไม่ให้เกิดการทิ้งใครไว้ข้างหลัง
📌 Myth 2 :
AI affects all jobs equally
การเกิดและขยายวงของ AI จะกระทบทุกงานเท่ากัน
มีหลายคนเชื่อว่า AI จะแทนที่ทุกงาน ไม่ใช่เฉพาะแค่งาน operation, routine หรืองานโรงงานเหมือนหุ่นยนต์ในอดีต
myth คือการคิดแบบ binary ขาวกับดำ
มีงานที่รอดและงานที่ร่วง
fact คือ AI กระทบทุกอาชีพแต่ต่างความเร็วและต่างมิติ งาน ที่เคยคิดว่าปลอดภัยที่สุด ตอนนี้กลับอยู่ในกลุ่ม Risk สูงสุด
งาน programmer เคยถูกมองว่า safe→ วันนี้ GitHub Copilot / GenAI ทำให้ junior coder ถูกแทนได้
งาน artist / designer→ ai สร้างภาพ เพลง วิดีโอ ได้ในไม่กี่วินาที
Goldman Sachs ระบุว่า งานที่ใช้ cognitive + creative คือกลุ่มที่ ai “augment หรือ replace” ได้เร็วมากขึ้นเรื่อยๆ
สรุปก็คือผลกระทบจะเกิดแน่แต่ไม่พร้อมกัน และ ต้องติดตามทุกระยะเพราะพื้นที่ปลอดภัยวันนี้ พรุ่งนี้อาจไม่ใช่
📌 Myth 3 :
There’s a talent shortage everywhere
มีคนส่งสัญญาณว่า แรงงานจะหายากและขาดแคลนไปทุกวงการ
ประเทศไทยกำลังเผชิญวิกฤตขาดแคลนแรงงานเพราะสังคมสูงวัย (Aging Society) จนไม่มีคนทำงานแล้ว
จริงๆ แล้วมี "Untapped Talent" หรือกลุ่มคนที่มีศักยภาพแต่ยังไม่ได้ถูกดึงมาใช้ เช่น
กลุ่ม Ageless ที่เกษียณแต่ยังแข็งแรงและมี critical knowledge
กลุ่ม NEET ( เยาวชนที่ไม่ได้อยู่ในการศึกษา การทำงาน หรือการฝึกอบรม) องค์การแรงงานโลก (ILO) ระบุว่า NEET ของไทยในปี 2024 อยู่ที่ประมาณ 12.8% (15-29 ปี)
กลุ่มเหล่านี้จะกลายเป็น Economic Loss มหาศาลหากเราไม่หาวิธีในการดึงกลุ่มนี้กลับเข้ามาในระบบเศรษฐกิจ
โครงสร้างเศรษฐกิจไทยกำลังเปลี่ยนจากเกษตร/ส่งออก/ท่องเที่ยว ไปสู่ การเป็นหนึ่งในห่วงโซ่ของ New Economy และ Transition to Green Economy
เราไม่ได้ขาดคน แต่เราขาดคนที่มีทักษะตรงกับ Value Chain ใหม่
องค์กร ต้องเลิกมองหา "Perfect Match" แต่ต้องสร้าง "Potential Build" แทน
📌 Myth 4
No degree = No Problem
ไม่มีปริญญา ก็เห็นเป็นไร
เร็วๆ นี้เกิดเทรนด์ "Toolbelt Generation" ในสหรัฐฯ ที่เน้นเรียนเฉพาะทักษะที่ใช้หาเงินได้จริง
และงานก็ไม่จำเป็นต้อง full-time เสมอไป
The Myth: โลกเปลี่ยนเป็น Skill-based 100% ไม่ต้องเรียนจบปริญญาก็ทำงานและเติบโตได้
Harvard พบว่า Skills-based hiring ช่วยทำนายประสิทธิภาพงานได้ดีกว่าปริญญาถึง 5 เท่า
ในความเป็นจริง ปริญญายังมีค่าในมิติของ “Critical Skills เช่น Interpersonal, Self-awareness ที่ประเมินได้ยาก
ชีวิตในรั้วมหาวิทยาลัยจึงเป็น "Proof of Concept" ที่ดีในการหล่อหลอมและสะท้อนทักษะเหล่านี้
งานวิจัยจาก Harvard ตั้งขอสังเกตว่า แม้ตำแหน่งงานเดียวกันบางบริษัทรับ non-degree→ บางบริษัทยัง require degree
โดยบริษัทที่ยังให้ความสำคัญกับใบปริญญาระบุเหตุผลว่า "ปริญญาคือเครื่องพิสูจน์ความอึด (Grit) และทักษะทางสังคม" ซึ่งวัดได้ยากกว่าทักษะเทคนิค
myth คือ “degree ไม่จำเป็นแล้ว”fact คือ“degree กำลังเปลี่ยนบทบาท ไม่ได้หายไป”
📌 Myth 5
1 Job = 1 FTE
หนึ่งงาน หนึ่งคน
เราเชื่อมายาวนานว่า งาน = ตำแหน่ง และตำแหน่ง = 1 คน
ข้อเท็จจริงคือ งานวันนี้ถูก แตกเป็น task แต่ละ task ใช้ workforce จากต่างแหล่งกันได้
รูปแบบ workforce ใหม่freelance gig outsource ai / automation interim, ecosystem ฯลฯ
Gartner ระบุว่า 32% แรงงานแบบ Full-time ในองค์กรจะถูกแทนที่ ด้วย contingent workers
อันนี้ยังไม่รวมการนำ AI เข้ามาใช้ทั้งเพื่อแทนที่ (replace) และทำงานร่วมกัน (augment)
องค์กรต้องบริหาร blended workforce, ไม่ใช่แค่พนักงานประจำ
Workforce Ecosystem ไม่ใช่แค่ Headcount ในบริษัทเท่านั้น
headcount planning หรือ headcount budgeting แบบเดิม →ไม่ตอบโจทย์
organization design ต้องคิดเป็น work design ไม่ใช่ job design
myth คือการคิดคนเป็น “slot”
fact คือ“งานคือ portfolio ของ task และ workforce source
📌 Myth 6
Agility = Fast
เร็วกว่า ย่อมดีกว่า
สิ่งที่คนเชื่อ agile = เร็ว sprint = ตัดสินใจไว
The Fact: agility ต้อง dynamic ในเรื่องที่ควรเร็ว
และต้องมี stability ในบางสิ่งที่เป็น backbone
ถ้าเร็วไปซะทั้งหมด→ chaos ความโกลาหล
Gartner เผยว่าในปี 2016 องค์กรมี transformation project เฉลี่ย 2 project ต่อปี แต่ในปี 2022 พุ่งเป็น 10 project ส่งผลให้ความร่วมมือร่วมใจ (Willingness to change) ของพนักงานลดลงจาก 74% เหลือเพียง 43%
ผลที่ตามมา คือ change fatigue burnout resistance
อีกด้านที่คนมักมองข้าม ในโลกยุคใหม่ที่เปลี่ยนแปลงเร็ว มีเทคโนโลยีใหม่ๆ และข้อมูลข่าวสารเพิ่มขึ้นทุกวันก็คือ อาการอยากเร็วแต่ช้า
เพราะยิ่งมีข้อมูลมาก ยิ่งตัดสินใจช้า Barry Schwartz : และ ทฤษฎี Paradox of Choice→ บอกว่าทางเลือกมากจะนำไปสู่ analysis paralysis
myth คือ agility = speed
fact คือ“agility ที่ไม่มี stability ทำให้องค์กรช้าลงในระยะยาว”
📌 Myth 7
More Tech = More productivity
ยิ่งใช้เทคเยอะ ยิ่งได้งานแยะ
ในปัจจุบัน การรับเทคโนโลยีมาใช้ในงานโตอย่างพรวดพราด
สถิติการเปิดรับ innovation ใหม่จนถึงจุดที่เรียกว่า mass adoption นั้น
อินเตอร์เนตเคยใช้เวลาเร็วสุด 17 ปี
Smartphone: 21 ปี
Personal Computer ใช้เวลา 23 ปี
ในขณะที่ GenAI ใช้เวลา 10 เดือน
จะเห็นว่า AI เข้ามา Run ทุกวงการ
มีคนพูดถึงประโยชน์เยอะ จนบางครั้งเกินจริง
ในทางกลับกัน สิ่งที่เราเริ่มได้ยินมากขึ้นเรื่อยๆ คือ hallucination ที่มีการพูดกันมาก
และเร็วๆ นี้มีการพูดถึง “workslop” งานคุณภาพต่ำจากการใช้ ai มากเกินไป งานวิจัยจาก Stanford & BetterUp พบว่า 40% ของเนื้อหาที่สร้างโดย AI คือ Workslop และเพื่อนร่วมงานใช้เวลา 2 ชม. ในการปรับแก้ คือแทนที่จะเร็วกลับช้า และ 40% ของแรงงานสหรัฐเคยเจอปัญหานี้
เราจะมาคุยอีก 13 Myth ในครั้งต่อไป ได้แก่
8 Middle (management) = Skippable
9 Gen Z = A Stranger of other generation
10 Employee matter less with AI
11 AI is overhyped
12 Digital redefine employment life cycle
13 Less hours = Productivity lost
14 Engagement = Performance
15 Remote work = default, not optional
16 Past success predict future success
17 Soft skill = Secondary skill
18 Green transition impact some, not all
19 All retirees = Ageless workforce
20 Best practice = Great practice [for us]
สนใจร่วม TAS Forum #5 (free, สนับสนุนโดยการไฟฟ้านครหลวง) รับได้ 200 ที่
20 มกราคม 2568 เวลา 10:00-15:30 ณ auditorium สำนักงานใหญ่ การไฟฟ้านครหลวง คลองเตย กทม
สมัครได้ตามลิงค์นี้
https://www.research.net/r/tas-forum5-registration-form
