20/06/2025
เมื่อ AI กลายเป็นประเด็นหลักของทุกองค์กร เราจะเตรียม ‘คน’ และ ‘องค์กร’ ให้พร้อมได้อย่างไร โดยไม่ทำให้รู้สึกถูกกลืนหรือถูกแทนที่ ❓
สรุป Session Rise with AI: How to empower and prepare people, not overwhelm them โดยดร. ภิรตา ภักดีสัตยพงศ์ - PARTNER, PwC South East Asia Consulting
PMAT EXECUTIVE COMMITTEE ในงาน Thailand HR Tech 2025
ดร.ภริตาแชร์ 5 สิ่งที่สำคัญที่จะเตรียม People และ Organization ให้พร้อมในยุค AI
1️⃣ จุดเริ่มต้นสำคัญคือ ‘คน’ : องค์กรต้องมั่นใจก่อนว่าบุคลากรมีทักษะที่เหมาะสม ไม่ใช่แค่ส่งไปอบรมแล้วจบ แต่ควรออกแบบการเรียนรู้ให้สอดคล้องกับชีวิตการทำงานจริง (day-in-the-life) โดยให้พนักงานเห็นว่า AI สามารถช่วยเสริมศักยภาพและประสิทธิภาพงานในแต่ละจุดได้อย่างไร
2️⃣ AI คือเครื่องมือ ไม่ใช่ศัตรู: ต้องสื่อสารให้ชัดเจนว่า AI ไม่ได้ถูกนำมาเพื่อแย่งงานคน แต่เป็นเครื่องมือที่ช่วย “enable” ให้คนทำงานได้ดีขึ้น
3️⃣ องค์กรควรเตรียม infrastructure ให้พนักงานมีพื้นที่ได้ทดลอง
4️⃣ จริยธรรมการใช้ AI (AI Ethics): แม้ใครก็ใช้ AI ได้ แต่จะทำอย่างไรให้เกิดความโปร่งใส (Transparent) น่าเชื่อถือ (Trust) และปราศจากอคติ (Unbiased) เพราะพอมันอคติขึ้นมา ผิด คนก็เลิกใช้
5️⃣ ปลูกฝัง Growth Mindset: องค์กรต้องสร้างทัศนคติที่เปิดรับการเปลี่ยนแปลงให้แก่บุคลากร พร้อมเรียนรู้และเติบโตไปกับ AI อย่างต่อเนื่อง
==========================================
🔵 Hopes and Fears
🔹 Change Pressure
พนักงานรู้สึกเหนื่อยล้ากับความเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นตลอดเวลา ทั้งระบบการทำงานใหม่ เทคโนโลยีใหม่ หรือโครงสร้างองค์กรที่เปลี่ยนไป
🔹 Resignation
ความไม่มั่นคงและความเครียดจากการเปลี่ยนแปลง ส่งผลให้หลายคนตัดสินใจลาออกจากองค์กร
🔹Cost of Living
รายได้ไม่พอกับค่าครองชีพที่เพิ่มสูงขึ้น หลายคนต้องดิ้นรน “ชักหน้าไม่ถึงหลัง” และส่งผลต่อความผูกพันกับองค์กร
🔹Skill Valued
พนักงานเริ่มตั้งคำถามว่า “ทักษะของฉันยังมีคุณค่าอยู่ไหม?” โดยเฉพาะเมื่อเทคโนโลยีใหม่ ๆ เข้ามาแทนที่บางความสามารถแบบเดิม
🔹Generative AI is Coming
วันนี้ เราจะมาลงลึกในประเด็นนี้ – การมาถึงของ Gen AI กำลังเปลี่ยนเกมอย่างรวดเร็ว แล้วคนในองค์กรจะรับมืออย่างไร?
==========================================
จากผลการสัมภาษณ์และเก็บข้อมูลเกี่ยวกับการใช้ AI พบว่า ประเทศไทยค่อนข้าง positive กับการนำ AI มาใช้ พนักงาน 64% รู้สึกเชื่อว่า AI ใช้แล้วดี คนไทย 90% เชื่อว่า AI สามารถสร้างโอกาสได้ 87%
แต่ในความจริงแล้วเพียง 1 ใน 3 ของคนไทยที่มีโอกาสได้ใช้งาน AI ในชีวิตจริง
38% ของคนไทย ไม่รู้ว่าจะเริ่มใช้ Generative AI อย่างไรในการทำงาน – ซึ่งถือว่าสูงที่สุดในอาเซียน
และที่น่าตกใจที่สุดคือ 34% ไม่รู้แม้แต่จะดาวน์โหลดแอปฯ หรือเริ่มต้นใช้งานอย่างไร – ตัวเลขนี้ สูงที่สุดในโลก
องค์กรควรแก้สองจุดนี้ให้ได้ การแก้ปัญหาไม่ควรเริ่มจากแค่การจัดคลาสฝึกอบรมแบบเดิม ๆ แต่ต้องให้ Upskill ผ่านบริบทจริง (A Day in the Life)
==========================================
เมื่อเดือนมิถุนายนที่ผ่านมาได้มีรายงาน Global AI Jobs Barometer โดยใช้ข้อมูลกว่า 1 พันล้าน Data Points เพื่อวิเคราะห์ผลกระทบของ AI ต่อการทำงาน ผลิตภาพ และค่าจ้าง พบว่า
🔹Industry ที่ใช้ AI มี Productivity ดีขึ้น 3 เท่า โดยวัดจาก Revenue Per Headcount
🔹100% ของ industry ต้องการเพิ่ม AI Usage
🔹ถ้า jobs มีคำว่า ai ค่าแรงจะสูงขึ้น 56%
🔹Growth Rate ของค่าแรงเพิ่มขึ้น 2 เท่า
🔹สกิลเปลี่ยนเร็วกว่าปกติ 66%
เรื่องการจ้างงาน หลายคนบอกว่า AI ทำให้คนมีงานน้อยลง แต่จากผลสำรวจล่าสุดกลับพบว่า AI ไม่เพียงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน แต่ยังส่งผลให้เกิดตำแหน่งงานใหม่มากขึ้น โดยเฉพาะสายงานด้าน Automation ที่มีแนวโน้มได้รับค่าตอบแทนสูงขึ้นกว่าเดิม
🔵 ในด้านสกิล บางคนอาจมองว่า AI ทำให้มนุษย์คิดน้อยลงหรือพึ่งพาตัวเองน้อยลง แต่ความจริงแล้ว งานที่เกี่ยวข้องกับ decision-making และ complex problem solving ยังคงต้องอาศัยมนุษย์อย่างขาดไม่ได้
==========================================
🔵 HR สามารถเป็นผู้นำเสนอแนวทางที่ชัดเจน ว่าจะเริ่มต้นกับ AI อย่างมีระบบและยั่งยืนได้อย่างไร
1️⃣ เริ่มที่ ‘สกิล’ ก่อน: Fundamental Skills ทักษะพื้นฐานที่พนักงานทุกคนควรมี เช่น ความเข้าใจใน AI, การใช้ AI Tools ในชีวิตประจำวัน และ Technical AI Development Skills: ทักษะเฉพาะทาง สายเทคนิค
2️⃣ ต่อมาดูที่ Role ต่อ องค์กรควรดูว่าแต่ละบทบาทต้องใช้ AI อย่างไร แล้วจึงค่อยพิจารณา Reskill / Upskill หรือจ้างใหม่:
- Business: Pod Leader, Business Analyst, Prompt Engineer
- Technical: Model Engineer (สำหรับ testing / Model Training)
3️⃣Learning ต้อง Tailor-Made และ Anywhere, Anytime การเรียนรู้ควรมีความยืดหยุ่นและเฉพาะบุคคล:
- Personal: เรียนในสิ่งที่เหมาะกับบทบาทและความสามารถของแต่ละคน
- Technical: สำหรับสายเทคนิค ต้องมี learning path ที่ลึกกว่า
- Enterprise: องค์กรต้องเตรียมระบบที่รองรับการเรียนรู้ได้ทั่วทั้งองค์กร
- Ambition: พนักงานควรเห็นว่า ถ้าอยากเติบโต ต้องเรียนอะไรเพิ่มเติม
4️⃣ ต่อมาคือเรื่อง Risk & Ethical
ก่อนจะ Go Live ระบบ AI องค์กรต้องเข้าใจความเสี่ยง:
- Data risks : ใช้ข้อมูลผิดแหล่ง อาจผิดกฎหมายหรืออันตราย
- Model & Bias Risks: โมเดลที่เทรนจากข้อมูลเก่าอาจเก่าไป หรือมี Bias
- Prompt/Input Risks: คำสั่งที่เขียนผิด ทำให้ผลลัพธ์ผิดเพี้ยน
- User risks : User error ต่าง ๆ การใช้ผิด หรือเจอ Hallucination ที่ดูเหมือนจริงแต่ไม่จริง
ต้องมี Responsible AI (RAI) และสร้าง AI Governance ที่เข้มแข็ง นั่นคือ ความโปร่งใส (Ethical & Societal), ความปลอดภัย (Performance & Security) และ ระบบตอบต้องมีมาตรฐาน น่าเชื่อถือ และไม่ Bias
==========================================
🔵 Growth Mindset : รากฐานสำคัญของการปรับตัว การนำ AI มาใช้ให้สำเร็จ ต้องเริ่มจากการสร้างทัศนคติที่ดี วิธีการสร้างคือ
🔹 Future-Positive Mindset: เปิดรับไอเดียใหม่ ๆ กล้าลอง
🔹 Agile Mindset: พร้อมเปลี่ยนแปลง ทดลอง และเรียนรู้
🔹 Comfort with Ambiguity: ยืดหยุ่นกับสิ่งที่ไม่แน่นอน
🔹 Collective Mindset: ทำงานร่วมกับผู้อื่นด้วยความเชื่อใจ
==========================================
🔵 5 Key Actions for Business: จะเตรียมคนในองค์กรยังไงให้ใช้ AI แล้วไม่รู้สึก Overwhelm
1️⃣ ใช้ AI for Enterprise-wide transformation : คนอาจจะเข้าใจว่าเอา AI มาลด Head Count แต่ความจริงแล้ว เราเอามาเพิ่ม Value ให้องค์กร
2️⃣ Treat AI as a Growth Strategy : เอามาสร้าง Creativity และลดเวลาการทำงาน เอาเวลาที่เหลือไปสร้าง Growth ในองค์กร
3️⃣ Prioritise Agentic AI : นำ Agentic AI ที่มาช่วยคิด ทุ่นแรงคนได้จริง ๆ มาใช้ เพื่อเพิ่มกำลังการทำงาน
4️⃣ Enable Your Workforce Has The Skills To Make The Most Of AI’s : ไม่ต้องเทรนทุกคนให้ลึก แต่ให้ใช้เป็นในงานที่ตัวเองทำ
5️⃣ สร้าง Trust กับ AI ในองค์กร เพราะถ้าคนไม่เชื่อ AI ก็จะไม่มีวันถูกใช้จริง
สุดท้าย AI ไม่ได้มาแทนเรา แต่มาเสริมให้เราทำงานได้ดีขึ้น สร้างรายได้มากขึ้น และแข่งขันได้มากขึ้น องค์กรอาจรู้จัก AI แล้ว แต่ถ้ายังไม่รู้จะเริ่มอย่างไร ลองใช้ Framework นี้เป็นจุดตั้งต้นในการลงมือ
