AI อาจช่วยให้คนทำงานเก่งขึ้น แต่ไม่ได้แปลว่าจะทำให้คนในองค์กรใกล้กันมากขึ้น

บทความ · HR Management · Future of Work

⬛ HR Insight

AI อาจช่วยให้คนทำงานเก่งขึ้น แต่ไม่ได้แปลว่าจะทำให้คนในองค์กรใกล้กันมากขึ้น

“องค์กรที่ทำได้ดีจริงในระยะยาว ไม่ใช่องค์กรที่มี AI เยอะที่สุด แต่คือองค์กรที่ใช้ AI ได้ฉลาด โดยที่ยังรักษาความเป็นมนุษย์ ความไว้วางใจ และความผูกพันของคนไว้ได้”


ในช่วงสองสามปีที่ผ่านมา เราคุยเรื่อง AI กันเยอะมาก คุยเรื่องความเร็ว ประสิทธิภาพ และการลดเวลาทำงาน ว่า AI ช่วยสรุป ช่วยเขียน ช่วยคิด และช่วยวิเคราะห์ได้แค่ไหน

แต่มีคำถามหนึ่งที่ผมคิดว่าสำคัญมาก และหลายองค์กรยังไม่ได้ถามกันอย่างจริงจัง

ในวันที่ AI เก่งขึ้นเรื่อยๆ และเริ่มเข้ามาอยู่ในชีวิตการทำงานของคนแทบทุกวันนั้น AI กำลังช่วยให้คนทำงานดีขึ้นจริง หรือกำลังค่อยๆ ทำให้คนในองค์กรห่างกันมากขึ้นโดยไม่รู้ตัว?


วันนี้ AI ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมืออีกต่อไป

บทความจาก Harvard Business Review ฉบับพฤษภาคม-มิถุนายน 2026 ของนักวิจัย Constance Noonan Hadley และ Sarah L. Wright ชี้ประเด็นนี้ไว้น่าสนใจมาก พวกเขาสำรวจพนักงานสายความรู้ 1,545 คนในสหรัฐฯ ที่ใช้ AI ในการทำงานเป็นประจำ และพบว่า 74% ใช้ AI เพื่อการสนับสนุนส่วนตัวอย่างน้อยหนึ่งเรื่อง ไม่ใช่แค่สรุปงานหรือช่วยเขียนอีเมล แต่ใช้เพื่อขอคำแนะนำ ช่วยคิด ช่วยปลอบใจ และช่วยรับฟัง

แบ่งออกเป็นสี่เรื่องหลัก

64%  การเติบโตในอาชีพ

ใช้ AI เพื่อช่วยมองทางเลือกในอนาคต หรือหาโอกาสที่ตัวเองอาจไม่เคยเห็นมาก่อน

54%  การพัฒนาตนเอง

ใช้ AI เพื่อช่วยคิดดีขึ้น เขียนดีขึ้น และจัดการสถานการณ์ยากในที่ทำงานได้ดีขึ้น

50%  ความรู้สึกเหมือนมีเพื่อนคุย

บอกว่าเวลาคุยกับ AI แล้วรู้สึกเหมือนไม่ได้ทำงานอยู่คนเดียว

35%  การรองรับทางอารมณ์

ใช้ AI เพื่อระบายความเครียดหรือขอคำแนะนำในสถานการณ์ที่ยาก

ถ้ามองเผินๆ หลายคนอาจบอกว่าดีไม่ใช่หรือ AI ช่วยคนได้มากขึ้น แต่มันมีอีกด้านหนึ่งที่ต้องระวัง


อยู่ท่ามกลางคน แต่ไม่ได้รู้สึกเชื่อมโยง

สิ่งที่บทความนี้สะท้อนชัดมากคือ ความเหงาในที่ทำงานไม่ได้เกิดขึ้นเฉพาะกับคนที่ทำงานคนเดียวหรือทำงานแบบ remote เท่านั้น

ผู้เข้าร่วมการศึกษาส่วนใหญ่ทำงานเป็นทีม มีการประชุม มีการคุยกับเพื่อนร่วมงาน และส่วนใหญ่ก็ไม่ได้ทำงานแบบ remote เต็มรูปแบบ แต่ถึงอย่างนั้น ยังมีถึง 52% ที่รู้สึกเหงาในระดับปานกลางถึงสูงระหว่างการทำงาน

การมีคนอยู่รอบตัวไม่ได้แปลว่าคนรู้สึกมีความสัมพันธ์ การมีประชุมเยอะไม่ได้แปลว่าคนรู้สึกผูกพัน และการนั่งในออฟฟิศเดียวกันก็ไม่ได้การันตีว่าจะมีความผูกพันต่อกันจริงๆ


AI ช่วยได้บ้าง แต่ไม่ได้แก้ปัญหาความเหงา

ถึงแม้คนจำนวนมากจะใช้ AI เพื่อการสนับสนุนส่วนตัว แต่มีเพียง 12% เท่านั้นที่บอกว่า AI ทำให้ตัวเองรู้สึกเหงาน้อยลงในการทำงาน

ตัวเลขนี้น่าคิดมาก เพราะมันบอกเราว่า AI อาจช่วยให้รู้สึกดีขึ้นชั่วคราว แต่สุดท้ายมันยังไม่สามารถทดแทนความสัมพันธ์แบบมนุษย์กับมนุษย์ได้จริง เพราะความสัมพันธ์จริงในที่ทำงานไม่ได้เกิดจากการมีคนตอบเราเก่ง แต่มันเกิดจากการมีคนที่เข้าใจบริบทเรา ร่วมทุกข์ร่วมสุขกับเรา รู้ว่าเรากำลังเผชิญอะไร และทำให้เรารู้สึกว่าไม่ได้อยู่ลำพัง

AI อาจฉลาด แต่มันไม่ได้ “อยู่กับเรา” จริงๆ


4 ความเสี่ยงเงียบๆ ที่ผู้บริหารและ HR ต้องรู้

สี่เรื่องต่อไปนี้เป็นคนละประเด็นกับสี่รูปแบบการใช้ AI ที่กล่าวถึงข้างต้น นี่คือสิ่งที่งานวิจัยเตือนว่าอาจเกิดขึ้นกับองค์กรในระยะยาว

01  AI ทำให้คนพึ่งพากันน้อยลง

เมื่อ AI ตอบได้เร็วและพร้อมใช้งานตลอดเวลา คนก็อาจไม่ถามเพื่อนร่วมงาน ไม่ขอคำปรึกษา ไม่เดินไปคุยกัน การสำรวจของบริษัท MOO พบว่า 65% ของพนักงานหันไปถาม AI ก่อนที่จะถามเพื่อนร่วมงาน ในโลกของงาน ความสัมพันธ์ไม่ได้เกิดจากการอยู่เฉยๆ แต่มันเกิดจากการต้องพึ่งกัน ถ้าทุกอย่างถูกแทนที่ด้วย AI งานอาจเร็วขึ้น แต่ความสัมพันธ์อาจบางลง

02  ทักษะในการปฏิสัมพันธ์กับคนค่อยๆ อ่อนลง

AI ไม่ตัดสินเรา ไม่ทำหน้าเบื่อ ไม่ทำให้เรารู้สึกอึดอัด แน่นอนว่ามันคุยง่ายกว่าคนจริงๆ คนบางกลุ่มอาจเริ่มชินกับการเลือกช่องทางที่สบายกว่า จนค่อยๆ หลีกเลี่ยงการคุยกับคนจริง ถ้าเป็นแบบนั้นไปเรื่อยๆ องค์กรจะไม่ได้เสียแค่การสื่อสาร แต่จะเสียทักษะในการปฏิสัมพันธ์ระหว่างคนในระบบด้วย

03  โอกาสสร้างความไว้วางใจหายไป

เวลาคนหนึ่งช่วยอีกคนหนึ่ง มันไม่ได้เกิดแค่การแก้ปัญหา แต่มันเกิดความรู้สึกว่า “ฉันพึ่งคุณได้” และ “เราผ่านเรื่องนี้ไปด้วยกัน” ถ้าคนหันไปหา AI ก่อนเสมอ โอกาสเล็กๆ เหล่านี้จะหายไปทีละน้อย ทีมที่ไม่ค่อยต้องพึ่งพากัน มักจะกลายเป็นทีมที่ไม่ค่อยไว้ใจกันด้วย

04  ยิ่ง AI เหมือนคนมากขึ้น คนยิ่งรู้สึกถึงความไม่จริง

บางคนเรียกการคุยกับ AI ว่า “มิตรภาพปลอม” อีกคนบอกว่า “AI เหมือนผีที่มีประโยชน์ในออฟฟิศ อยู่ตรงนั้นเสมอและตอบสนองทุกอย่าง แต่ไม่เคยอยู่จริงๆ” นี่คือความเหงาอีกแบบหนึ่ง คือยิ่งรู้สึกว่าเหมือนมีใครสักคน แต่ลึกๆ ก็รู้ว่ามันไม่ใช่คน และความรู้สึกแบบนี้อาจยิ่งทำให้บางคนรู้สึกว่างเปล่ามากขึ้นกว่าเดิม


สิ่งที่ผู้บริหารและ HR ต้องถามตัวเอง

งานวิจัยยังพบว่ามีเพียง 33% ของผู้เข้าร่วมที่เคยได้รับคำแนะนำจากผู้นำเกี่ยวกับผลกระทบของ AI ต่อความสัมพันธ์ในการทำงาน แปลว่าองค์กรจำนวนมากกำลังบอกพนักงานว่า “ใช้ AI สิ ใช้เยอะๆ ใช้ให้เป็น” แต่ยังไม่ได้บอกว่าใช้แค่ไหนถึงพอดี เรื่องอะไรควรกลับไปคุยกับคน และองค์กรจะรักษาความสัมพันธ์ของคนไว้ได้อย่างไรในโลกที่ AI อยู่ทุกจุดของงาน

เรากำลังเร่งการนำ AI มาใช้ แต่ยังไม่ได้ออกแบบผลกระทบด้านมนุษย์ให้ดีพอ

คำถามที่สำคัญไม่แพ้กันคือ เรากำลังทำให้องค์กรเก่งขึ้นทางเทคโนโลยี แต่เปราะบางลงทางความสัมพันธ์หรือเปล่า?


สิ่งที่ทำได้ตั้งแต่วันนี้

นักวิจัยแนะนำ 5 สิ่งที่องค์กรควรทำ

01  วัดผลกระทบด้านความสัมพันธ์จริงจัง

อย่าวัดแค่ความถี่ในการใช้ AI หรือเวลาที่ประหยัดได้ แต่ต้องถามว่า AI ทำให้คนคุยกันน้อยลงไหม รู้สึกโดดเดี่ยวขึ้นไหม และทีมแน่นแฟ้นขึ้นหรือน้อยลง

02  กำหนดให้ชัดว่าเรื่องไหนมนุษย์ต้องไม่หายไป

การโค้ช การให้คำปรึกษา การแก้ไขความขัดแย้ง และการสร้างทีม สิ่งเหล่านี้ถ้าปล่อยให้ AI มาแทนมากเกินไป องค์กรจะเสียแกนของความเป็นมนุษย์ไปเอง

03  ออกแบบ AI ให้พาคนกลับมาหากัน

AI ควรเป็นตัวเชื่อม ไม่ใช่ตัวแทน ควรช่วยบอกว่าใครควรคุยกับใคร ใครควร review เรื่องนี้ หรือสถานการณ์แบบไหนควรกลับไปคุยกับคนจริง

04  ใช้เวลาที่ประหยัดได้จาก AI คืนกลับไปสู่การสร้างความสัมพันธ์

ไม่ใช่ทำงานเพิ่ม แต่ใช้เวลานั้นเพื่อกิจกรรมที่ทำให้คนผูกพันกันมากขึ้น

05  สอนพนักงานเรื่องการใช้ AI อย่างมีสุขภาวะ

ไม่ใช่สอนแค่ว่าจะใช้ AI อย่างไร แต่สอนด้วยว่าเมื่อไรควรวาง AI ลง แล้วเดินไปคุยกับคนจริงๆ


โจทย์ใหญ่ของผู้นำในยุคนี้

สิ่งที่น่าเป็นห่วงไม่ใช่ว่า AI เก่งเกินไป แต่คือเราอาจกำลังเอาความสะดวกไปแลกกับความสัมพันธ์ของคนโดยไม่รู้ตัว งานวิจัยชิ้นนี้บอกชัดว่า สิ่งที่มีผลต่อความพึงพอใจในงานและความตั้งใจอยู่กับองค์กรมากที่สุด ไม่ใช่การใช้ AI แต่คือคุณภาพความสัมพันธ์กับเพื่อนร่วมงาน

“องค์กรที่ทำได้ดีจริงในระยะยาว ไม่ใช่องค์กรที่มี AI เยอะที่สุด แต่คือองค์กรที่ใช้ AI ได้ฉลาด โดยที่ยังรักษาความเป็นมนุษย์ ความไว้วางใจ และความผูกพันของคนไว้ได้”

โดย ประคัลภ์ ปัณฑพลังกูร | ที่ปรึกษาด้านการบริหารทรัพยากรบุคคล | Think People Consulting

Workslop — เมื่องานที่ AI ทำให้ กำลังทำลายองค์กรของคุณอยู่เงียบๆ

บทความวิเคราะห์ · AI & การบริหารองค์กร

⬛ Management Insight

Workslop — เมื่องานที่ AI ทำให้ กำลังทำลายองค์กรของคุณอยู่เงียบๆ

งานที่ดูเนี้ยบ อ่านแล้วรู้สึกมีเนื้อหา แต่ไร้ประโยชน์จริงๆ และมันกำลังกัดกร่อนความไว้ใจในองค์กรของคุณ

มีคำศัพท์ใหม่เกิดขึ้นในโลกการทำงานยุคนี้ที่อยากให้ทุกคนรู้จัก — “Workslop” ฟังดูตลก แต่ไม่ตลกเลยสักนิด

Workslop คืองานที่ถูกสร้างด้วย AI อย่างลวกๆ หน้าตาดูเนี้ยบ อ่านแล้วรู้สึกว่ามีเนื้อหา แต่พอลงมือใช้จริงก็พบว่า ไม่มีประโยชน์อะไรเลย แถมยังทำให้คนรับต้องมานั่งแก้ นั่งคิด นั่งตีความ เสียเวลาซ้ำซ้อนอีกต่างหาก พูดง่ายๆ คือ ผู้ส่งใช้ AI แบกภาระงานออกไปจากตัวเอง แล้วโยนมันมาให้คนรับแทน


41%

ของพนักงานเคยได้รับ workslop
ที่กระทบต่อการทำงานตัวเอง

53%

ยอมรับว่าเคยส่ง workslop
ให้เพื่อนร่วมงานอย่างน้อยบางครั้ง

61%

วัฒนธรรมทีมที่ไว้วางใจกัน
ลด workslop ได้มากกว่าครึ่ง

เรื่องจริงที่เจ็บปวด

งานวิจัยจากทีม BetterUp Labs และ Stanford Social Media Lab สำรวจพนักงานออฟฟิศในสหรัฐฯ กว่า 1,150 คน และพบสิ่งที่น่าตกใจ ไม่ใช่แค่ตัวเลข แต่คือเรื่องราวที่อยู่หลังตัวเลขพวกนั้น

กรณีที่ 1 — วิศวกรที่ลาออกใน 2 วัน

วิศวกรคนหนึ่งลาออกแบบกะทันหันโดยให้เวลาล่วงหน้าแค่ 2 วัน เหตุผลคือเพื่อนร่วมทีมใช้ “vibe coding” หรือการให้ AI เขียนโค้ดแบบขอไปที จนเกิดบั๊กสำคัญเต็มระบบ เขาบอกว่า “รู้สึกเกลียดทีมตัวเองมาก จนทนอยู่ต่อไม่ได้”

กรณีที่ 2 — นักวิจัยที่รู้สึกถูกละเมิด

นักวิจัยเชิงคุณภาพคนหนึ่งใช้เวลาหลายสัปดาห์เก็บข้อมูลเชิงลึก แต่ผู้จัดการกลับเอาข้อมูลดิบนั้นไปโยนให้ ChatGPT สรุป ผลที่ได้คือตารางข้อมูลผิดพลาด และบทวิเคราะห์ที่เต็มไปด้วยศัพท์เทคนิคแต่ไม่มีสาระ เธอบอกว่า “มันรู้สึกเหมือนถูกละเมิด”

กรณีที่ 3 — พนักงานที่หมดหวังในการเติบโต

พนักงานอีกคนสังเกตว่า performance review ที่ตัวเองได้รับนั้น “ฟังดูไม่เหมือนหัวหน้าเลย” และยังลอกเนื้อหาบางส่วนมาจาก self-evaluation ที่ตัวเองเขียนไว้ด้วยซ้ำ ผลคือเขา “หมดความหวังในการเติบโตในองค์กรนี้โดยสิ้นเชิง”

ปัญหานี้ ไม่ได้เกิดจากพนักงานขี้เกียจ

นี่คือสิ่งที่ผู้บริหารและ HR หลายคนเข้าใจผิด เราเห็น workslop แล้วรีบโทษว่าพนักงานขี้คร้าน ไม่รับผิดชอบ ไม่มีวิชาชีพ แต่งานวิจัยชี้ว่านั่นคือการมองผิดจุด

Workslop เป็นความล้มเหลวของระบบบริหาร ไม่ใช่ความล้มเหลวของปัจเจกบุคคล

ลองนึกภาพนี้ดู คุณเป็นพนักงานที่ตอนนี้แบกงานหนักกว่าเดิม 30% เพราะบริษัทลดคนแต่งานไม่ลด ผู้บริหารระดับสูงสั่งว่า “ทุกคนต้องใช้ AI!” แต่ไม่มีการอบรม ไม่มีคำแนะนำ ไม่มีตัวอย่างที่ชัดเจน แถมยังมีแรงกดดันให้ “แสดงให้เห็นว่าใช้ AI อยู่” ในทุกงานที่ส่งออกไป

ในสถานการณ์แบบนั้น คุณจะทำอะไร? คำตอบที่ง่ายที่สุดคือ copy คำถามไปใส่ใน ChatGPT แล้วส่งผลลัพธ์ออกไป ทำครบตามที่สั่ง แต่ก็ไม่ได้มีคุณค่าอะไรจริงๆ นั่นแหละคือ workslop


4 สิ่งที่หัวหน้างานและ HR ต้องทำเพื่อป้องกัน Workslop

ข่าวดีคือ workslop ป้องกันได้ และงานวิจัยก็บอกชัดเจนว่าต้องทำอะไรบ้าง

1 — หยุดสั่งแบบ “ใช้ AI ให้มากขึ้น” แล้วจบ

แปลงคำสั่งกว้างๆ ให้กลายเป็นความคาดหวังที่ชัดเจน งานประเภทไหนที่ควรใช้ AI ช่วย งานประเภทไหนที่ต้องผ่านการตรวจสอบของมนุษย์ก่อนส่ง และเอาต์พุตที่ดีหน้าตาเป็นอย่างไรสำหรับทีมนี้โดยเฉพาะ

2 — สร้างความรู้สึก “ควบคุมได้” กับ AI

พนักงานที่รู้สึกว่าตัวเองเข้าใจและควบคุม AI ได้ มีโอกาสสร้าง workslop น้อยกว่าถึงครึ่งหนึ่ง จัด workshop แบบลงมือทำกับงานจริง ให้พื้นที่แชร์เทคนิค และมี AI Champion ในทีม

3 — HR ต้องสร้างวัฒนธรรมที่ “ถามได้ บอกได้ว่าไม่รู้”

ทีมที่มีวัฒนธรรมความไว้วางใจสูง มี workslop น้อยกว่าถึง 61% ทบทวนว่าตอนนี้องค์กรส่งสัญญาณแบบไหนอยู่จริงๆ ผ่าน performance metric, คำชมในที่ประชุม, และใครได้รับการโปรโมต เพราะพนักงานอ่านสัญญาณเหล่านี้ออกและทำตาม

4 — มองว่า workslop คือ “สัญญาณ” ไม่ใช่ “ความผิด”

ทุกครั้งที่เจอ workslop ให้ถามตัวเองว่า “ทำไมคนนี้ถึงทำแบบนี้? ระบบหรือแรงกดดันอะไรที่ผลักเขาไปที่จุดนี้?” เพราะคำตอบนั้นจะนำไปสู่การแก้ปัญหาที่ต้นเหตุ ไม่ใช่แค่ดุพนักงานรายบุคคลแล้วก็จบ

บทสรุปที่น่าแปลกใจที่สุด

ในยุคที่ทุกคนพูดถึง AI งานวิจัยชิ้นนี้กลับบอกเราว่า ปัญหาของ AI ในที่ทำงานนั้น ไม่ได้แก้ด้วย AI

มันแก้ด้วยการสื่อสารที่ชัดขึ้น ความไว้วางใจที่มากขึ้น ภาระงานที่เหมาะสมขึ้น และวัฒนธรรมที่เปิดโอกาสให้คนยอมรับว่า “ฉันยังไม่รู้” ได้โดยไม่ต้องกลัว

“เพื่อให้ AI ทำงานได้จริง เราต้องเก่งขึ้นในการเป็นมนุษย์”

บทความนี้เรียบเรียงจากงานวิจัย “Workslop” โดย Kate Niederhoffer, Jeff Hancock และ Alexi Robichaux จาก BetterUp Labs และ Stanford Social Media Lab · ตีพิมพ์ใน Harvard Business Review

AI จะทดแทนคนที่ทำงานแบบ AI — แต่ไม่สามารถทดแทนคนที่ทำงานแบบมนุษย์อย่างแท้จริง

บทความ · HR Management · Future of Work

⬛ HR Insight

AI จะทดแทนคนที่ทำงานแบบ AI — แต่ไม่สามารถทดแทนคนที่ทำงานแบบมนุษย์อย่างแท้จริง

“คุณไม่ได้กำลังแข่งกับ AI ครับ คุณกำลังฝึก AI ให้แทนที่คุณโดยไม่รู้ตัว”


มีน้องคนหนึ่งถามผมว่า “พี่คิดว่าอีกกี่ปี AI จะแทนงานผมได้?”

ผมถามกลับว่า “แล้วงานของน้องทำอะไรบ้างในแต่ละวัน?”

เขาเล่าว่าส่วนใหญ่คือการสรุปข้อมูล เขียนรายงาน จัดทำ presentation และตอบคำถามซ้ำ ๆ ที่ถามกันอยู่บ่อย ๆ

ผมนิ่งไปสักครู่ก่อนจะตอบตรง ๆ ว่า “ถ้าทำแค่นั้นจริง ๆ อาจไม่ต้องรอถึงปีหรอกครับ”

ไม่ใช่เพราะ AI เก่งเกินไป แต่เพราะงานที่น้องเขาเล่ามานั้น AI ทำได้แล้ว และทำได้เร็วกว่า ถูกกว่า และไม่เคยเหนื่อย


ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ AI มันเก่งขึ้น

ปัญหาอยู่ที่คนจำนวนมากกำลังทำงานในรูปแบบที่ AI ถูกออกแบบมาเพื่อทำแทนพอดี

รับข้อมูลมา → ประมวลผลตามกฎ → สรุปออกมา → ส่งต่อไป

ถ้านี่คือสิ่งที่คุณทำในทุกวัน คุณไม่ได้กำลังแข่งกับ AI ครับ คุณกำลังฝึก AI ให้แทนที่คุณโดยไม่รู้ตัว

แต่ถ้ามองอีกด้านหนึ่ง มีสิ่งที่ AI ทำได้ยากมากและอาจไม่มีวันทำได้จริง นั่นคือสิ่งที่ทำให้มนุษย์ยังมีคุณค่าในโลกของงาน


มนุษย์ยังเหนือกว่า AI ตรงไหน

ผมไม่ได้หมายถึงทักษะอ่อนๆ ที่ฟังดูดีแต่จับต้องไม่ได้ แต่หมายถึงสิ่งที่เฉพาะเจาะจงและฝึกได้

01  การตัดสินใจในสถานการณ์ที่ไม่มีคำตอบถูกต้อง

AI เก่งมากในการหาคำตอบที่ดีที่สุดจากข้อมูลที่มีอยู่ แต่เมื่อสถานการณ์ซับซ้อน ข้อมูลไม่ครบ ผลลัพธ์กระทบคน และทุกทางเลือกมีต้นทุน นั่นคือจุดที่การตัดสินใจของมนุษย์ยังสำคัญกว่า คนที่ฝึกตัดสินใจในความไม่แน่นอนได้ดี เรียนรู้จากผลลัพธ์ และรับผิดชอบต่อสิ่งที่ตัดสินใจไป คือคนที่ยากจะถูกแทนที่

02  การสร้างความสัมพันธ์ที่มีความหมาย

AI คุยกับคนได้ดีขึ้นทุกวัน แต่ความสัมพันธ์ที่เกิดจากการผ่านร้อนผ่านหนาวมาด้วยกัน การเข้าใจบริบทที่ไม่ได้พูดออกมา และความไว้วางใจที่สะสมมาจากประสบการณ์จริง สิ่งเหล่านี้ AI สร้างขึ้นได้แค่บางส่วน แต่ไม่ใช่ทั้งหมด คนที่ลงทุนกับความสัมพันธ์ในการทำงานอย่างจริงจัง คือคนที่มีสินทรัพย์ที่ AI ไม่สามารถลอกเลียนได้

03  การตั้งคำถามที่ถูกต้อง ไม่ใช่แค่หาคำตอบที่ถูกต้อง

AI ตอบคำถามได้เก่งมาก แต่มันตอบได้เฉพาะคำถามที่ถูกถาม ส่วนคนที่มองเห็นว่าโจทย์จริงๆ ไม่ใช่สิ่งที่ถูกพูดถึง หรือตั้งคำถามที่ทำให้ทีมทั้งทีมคิดต่างออกไป นั่นคือทักษะที่หายากและยังคงหายากอยู่แม้ AI จะเก่งขึ้นแค่ไหน

04  การสร้างบริบทและความหมาย

ตัวเลขเดียวกัน เรื่องราวเดียวกัน ข้อมูลชุดเดียวกัน แต่คนที่สามารถนำมันมาเชื่อมกับบริบทขององค์กร ความกังวลของทีม และทิศทางที่กำลังจะไป แล้วทำให้คนอื่นเข้าใจและเชื่อได้ นั่นไม่ใช่แค่การสื่อสาร แต่คือการสร้างความหมาย ซึ่ง AI ยังทำได้ไม่ดีพอ


แล้วจะเริ่มต้นจากตรงไหน

ผมไม่คิดว่าคำตอบคือการหนี AI หรือพยายามทำงานที่ไม่มี AI แทรกแซงได้เลย

คำตอบที่ใช้ได้จริงคือการตรวจสอบตัวเองว่า ในแต่ละวัน งานที่ทำนั้น AI ทำแทนได้แค่ไหน และส่วนที่ต้องการสิ่งที่มนุษย์มีนั้นมากน้อยแค่ไหน

ถ้าตัวเลขแรกสูงกว่า นั่นไม่ใช่สัญญาณที่ต้องตื่นตระหนก แต่คือสัญญาณที่บอกว่าถึงเวลาต้องเริ่มลงทุนกับตัวเองในพื้นที่ที่ต่างออกไป

สิ่งเหล่านี้ไม่ได้พัฒนาจากการอ่านหนังสือหรือดูคลิปครับ แต่พัฒนาจากการลงมือทำซ้ำๆ ในงานจริงทุกวัน


คำถามที่ทุกคนควรถามตัวเอง

AI ไม่ได้น่ากลัว และไม่จำเป็นต้องเป็นศัตรูของคนทำงาน แต่มันจะกลายเป็นปัญหาสำหรับคนที่เลือกทำงานในแบบที่ AI ทำได้ดีกว่า และไม่ยอมพัฒนาสิ่งที่ AI ยังทำไม่ได้ ผมไม่รู้ว่าน้องคนที่ถามผมวันนั้นจะตัดสินใจอย่างไรกับตัวเอง แต่คำถามที่เขาถามผมวันนั้น ผมคิดว่าทุกคนควรถามตัวเองบ้างครับ

“วันนี้ฉันกำลังพัฒนาสิ่งที่ AI แทนไม่ได้อยู่หรือเปล่า?”

โดย ประคัลภ์ ปัณฑพลังกูร | ที่ปรึกษาด้านการบริหารทรัพยากรบุคคล | Think People Consulting

ปลดคนออกเพราะ AI คิดอย่างไรกับประโยคนี้บ้าง

บทความ · HR Management · Future of Work

⬛ HR Insight

ปลดคนออกเพราะ AI แต่ AI ยังมาไม่ถึง

“พาดหัวข่าวบอกว่าเป็นเพราะ AI แต่ถ้าอ่านสิ่งที่เขาพูดจริงๆ เขาบอกว่า ‘เราคาดว่า AI จะมาทำงานแทน’ ซึ่งยังไม่ได้เกิดขึ้น พวกเขาแค่หวัง”

Peter Cappelli, Wharton School

ต้นปี 2025 Jack Dorsey ผู้ก่อตั้ง Twitter ส่งจดหมายถึงผู้ถือหุ้นของ Block บริษัทฟินเทคของเขา ใจความสำคัญคือบริษัทจะลดจำนวนพนักงานจาก 10,000 คน เหลือไม่ถึง 6,000 คน

เหตุผล? AI

“ทีมที่เล็กลงอย่างมีนัยสำคัญ ใช้เครื่องมือที่เรากำลังสร้าง สามารถทำได้มากกว่าและทำได้ดีกว่า” เขาเขียนไว้เช่นนั้น

ฟังดูกล้าหาญ ฟังดูก้าวหน้า ฟังดูเหมือนผู้นำที่มองเห็นอนาคต

แต่ถ้าถามว่า AI ของ Block ทำงานแทนคน 4,000 คนได้จริงหรือยัง คำตอบที่ซื่อตรงที่สุดคือ ยังไม่มีใครรู้

อ่านเพิ่มเติม “ปลดคนออกเพราะ AI คิดอย่างไรกับประโยคนี้บ้าง” →

4 ทักษะที่ขาดไม่ได้ ในยุค AI ครองเมือง

สวัสดีครับเพื่อนผู้อ่านทุกท่าน

คุณเคยรู้สึกไหมครับว่า ทุกวันนี้เวลาเปิดอ่านข่าวหรือไถฟีดโซเชียลมีเดีย เรามักจะเจอแต่เรื่องของ AI ที่เก่งขึ้นทุกวัน จนบางครั้งก็แอบกังวลลึกๆ ว่า “แล้วงานที่เราทำอยู่ล่ะ จะโดน AI แย่งไปไหม?”

หลายคนพยายามวิ่งตามเทคโนโลยีด้วยการไปเรียนเขียนโค้ด หรือพยายามใช้เครื่องมือ AI ทุกตัวที่มีในตลาด ซึ่งก็เป็นเรื่องที่ดีครับ แต่ในความเป็นจริงแล้ว สิ่งที่จะทำให้เราโดดเด่นและเป็นที่ต้องการตัวในยุคที่ AI ครองเมือง ไม่ใช่แค่การใช้เครื่องมือเก่ง แต่คือการมี “ทักษะที่ AI ยังเลียนแบบไม่ได้” ต่างหากครับ

วันนี้ผมเลยอยากชวนคุยเรื่อง 4 ทักษะทองคำ ที่จะช่วยปั้นให้คุณกลายเป็นคนทำงานที่องค์กรไหนๆ ก็อยากได้ตัวในยุคนี้ครับ

🤖
ทักษะที่ 01
การกำกับดูแล AI
AI Orchestration

บทบาทแรกที่เราต้องปรับจูนใหม่คือ การเปลี่ยนตัวเองจาก “คนทำงาน” (Doer) ไปเป็น “ผู้จัดการระบบ” (Orchestrator) ครับ

ลองนึกภาพว่า AI คือลูกน้องที่เก่งมากๆ แต่ยังขาดประสบการณ์ หน้าที่ของเราคือการออกแบบ Workflow และสั่งการ AI Agent หลายๆ ตัวให้ทำงานสอดประสานกัน คนที่มีทักษะนี้จะสามารถสร้างผลลัพธ์ที่รวดเร็วและมีสเกลที่ใหญ่กว่าแรงงานมนุษย์ปกติจะทำได้หลายเท่าตัวเลยครับ

  • เรียนรู้วิธีออกแบบ Workflow ให้ AI Agent ทำงานต่อเนื่องกัน
  • ฝึกเขียน Prompt ที่ชัดเจนและมีประสิทธิภาพ
  • เข้าใจข้อจำกัดของ AI แต่ละตัว เพื่อเลือกใช้ให้ถูกงาน
🧠
ทักษะที่ 02
การคิดเชิงวิพากษ์และตรวจสอบ
Critical Thinking & Verification

แม้ AI จะฉลาดแค่ไหน แต่มันก็ยังมีความผิดพลาด หรือที่เรียกว่า “อาการหลอน” (Hallucination) อยู่ครับ นี่แหละครับคือจุดที่เราต้องเข้ามาอุดช่องโหว่

เราต้องพัฒนาทักษะการตัดสินใจในจุดที่ AI ทำไม่ได้ AI อาจตอบได้เร็ว แต่คนที่รู้จักตั้งคำถามและตรวจสอบข้อมูลก่อนตัดสินใจ คือคนที่องค์กรต้องการครับ

  • Fact-checking: ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลก่อนนำไปใช้จริง
  • Ethics Check: ประเมินว่าสิ่งที่ AI แนะนำมานั้นเหมาะสมหรือไม่
  • Strategic Thinking: มองภาพรวมเชิงกลยุทธ์ที่ต้องใช้บริบทธุรกิจที่ซับซ้อน
❤️
ทักษะที่ 03
ทักษะทางอารมณ์และสังคม
Human-Centric Soft Skills (EQ)

ยิ่งเทคโนโลยีฉลาดขึ้นเท่าไหร่ ความเป็นมนุษย์ก็ยิ่งมีค่ามากขึ้นเท่านั้นครับ ความฉลาดทางอารมณ์ (EQ) จะกลายเป็นทักษะที่ประเมินค่าไม่ได้ในยุคนี้

ลองสังเกตดูสิครับว่า เวลาเรามีปัญหาหนักใจ เรายังคงต้องการคุยกับ “คน” ที่เข้าใจเรา มากกว่าแชทบอทที่ตอบตามสคริปต์

  • การเจรจาต่อรอง ที่ต้องอ่านอารมณ์และบริบทของอีกฝ่าย
  • การสร้างความสัมพันธ์ ที่ลึกซึ้งและยั่งยืน
  • Empathy การเข้าอกเข้าใจผู้อื่นอย่างแท้จริง
  • การโน้มน้าวใจ ที่มาจากความไว้วางใจและความน่าเชื่อถือ
🔄
ทักษะที่ 04
ความยืดหยุ่นและการเรียนรู้ต่อเนื่อง
Adaptability & Continuous Learning

ข้อนี้สำคัญที่สุดเลยครับ ในยุค Agentic AI เครื่องมือและวิธีการทำงานจะเปลี่ยนแปลงแบบก้าวกระโดดทุกๆ 3–6 เดือน สิ่งที่เราเคยรู้เมื่อปีที่แล้ว อาจจะใช้ไม่ได้เลยในปีนี้

เราต้องปรับจูน Mindset ให้พร้อมที่จะมองการเปลี่ยนแปลงเป็น โอกาส ไม่ใช่ภัยคุกคาม คนที่ยึดติดกับวิธีการเดิมๆ จะถูกทิ้งไว้ข้างหลังอย่างรวดเร็วครับ

  • Unlearn: กล้า “ละทิ้งทักษะเดิม” ที่ไม่ได้ผลแล้ว
  • Relearn: พร้อม “เรียนรู้สิ่งใหม่” อยู่ตลอดเวลา
  • มองทุกการเปลี่ยนแปลงเป็นโอกาสในการพัฒนาตัวเอง
“The illiterate of the 21st century will not be those who cannot read and write, but those who cannot learn, unlearn, and relearn.” — Alvin Toffler, นักอนาคตวิทยาชื่อดัง
💡 บทสรุป

การมาถึงของ AI ไม่ใช่จุดจบของคนทำงานครับ แต่มันคือ “จุดเริ่มต้น” ของการทำงานรูปแบบใหม่ ถ้าเราสามารถผสมผสานการใช้ AI เข้ากับ 4 ทักษะทองคำนี้ได้ เราจะไม่ใช่แค่คนที่อยู่รอดในยุค AI แต่เราจะเป็นคนที่ “เติบโต” และเป็นที่ต้องการตัวอย่างมากในตลาดแรงงานครับ

ลองสำรวจตัวเองดูนะครับว่า ใน 4 ทักษะนี้ เรามีจุดแข็งตรงไหน และมีจุดไหนที่ต้องพัฒนาเพิ่ม แล้วเริ่มลงมือทำตั้งแต่วันนี้เลยครับ

เป็นกำลังใจให้ทุกคนครับ! 🙏

บลอกที่ WordPress.com .

ขึ้น ↑