IMF เผย AI เปลี่ยนโฉมตลาดแรงงานเอเชีย ความต้องการจ้างงานสายโค้ดดิ้งลด 10%

• 2026-10-13
• เทคโนโลยี
• กองบรรณาธิการ

บนเวทีการประชุม IMF World Bank Annual Meetings 2026 มีการเปิดเผยข้อค้นพบสำคัญเกี่ยวกับตลาดแรงงานในยุค AI สองประการที่ดูเหมือนขัดแย้งกัน ประการแรก นายจ้างลดความต้องการแรงงานลงราว 10% ในงานที่ AI มีประโยชน์มากกว่า และประการที่สอง นายจ้างยังคงต้องการคนทำงานกลุ่มนี้อยู่ แม้ความสามารถของ AI จะพัฒนาขึ้นอย่างต่อเนื่อง

ข้อค้นพบดังกล่าวมาจากเซสชัน Labor Markets in Asia in the Age of AI โดย Divya Kirti จากกองทุนการเงินระหว่างประเทศ (IMF) ซึ่งนำข้อมูลประกาศรับสมัครงานทั่วโลกมาวิเคราะห์ว่าตลาดแรงงานกำลังตอบสนองต่อ AI อย่างไร โดยทีมวิจัยได้วิเคราะห์ข้อมูลประกาศรับสมัครงานทั่วโลกจำนวน 700 ล้านรายการ แรงกดดันเริ่มชัดในงานที่ AI ทำได้ดี

Kirti เปิดเผยว่าการศึกษาพบว่า หลัง ChatGPT เปิดตัวในปี 2022 ช่วงแรกยังไม่เห็นความเปลี่ยนแปลงที่ชัดเจน แต่เมื่อเข้าสู่ปี 2024 และ 2025 เริ่มเห็นนายจ้างลดความต้องการรับคนในอาชีพที่ AI เข้ามาช่วยได้มาก เช่น งานเขียนโค้ด โดยความต้องการแรงงานในกลุ่มนี้ลดลงประมาณ 10% เมื่อเทียบกับกลุ่มงานที่ AI เข้ามาช่วยได้น้อยกว่า อย่างงานดูแลความสัมพันธ์กับซัพพลายเออร์ซึ่งยังต้องอาศัยความเข้าใจบริบทและความสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์มากกว่า

อย่างไรก็ตาม ตัวเลข 10% นี้สะท้อนความต้องการจ้างงานของนายจ้าง ไม่ได้หมายความว่ามีคนตกงานเพิ่มขึ้น 10% และแม้ความสามารถของ AI จะพัฒนาอย่างรวดเร็ว แต่ผลกระทบต่อความต้องการแรงงานกลับไม่ได้รุนแรงขึ้นตามไปด้วยอย่างต่อเนื่อง

Kirti อธิบายว่าในช่วงแรก AI อาจทำได้เพียงงานง่าย ๆ ที่มนุษย์ใช้เวลาไม่กี่วินาที ก่อนจะพัฒนาจนสามารถช่วยหาข้อผิดพลาดในโค้ด แก้ปัญหาที่ต้องใช้เวลาหลายชั่วโมง หรือทำงานซับซ้อนอย่างการฝึกโมเดล Machine Learning ได้ ตามเหตุผลทั่วไปเมื่อ AI ทำงานได้มากขึ้น นายจ้างก็น่าจะต้องการคนน้อยลงเรื่อย ๆ แต่ข้อมูลกลับแสดงว่าผลกระทบต่อความต้องการแรงงานเริ่มทรงตัว นั่นหมายความว่า AI กำลังสร้างแรงกดดันต่อการจ้างงานจริง แต่ข้อมูลที่มีอยู่ยังไม่สนับสนุนข้อสรุปว่าความต้องการคนทำงานจะลดลงจนหายไปทั้งหมด นายจ้างยังต้องการคน แต่ต้องใช้ AI ได้

Kirti อธิบายต่อว่านายจ้างไม่ได้เลิกต้องการคนทำงานในอาชีพเหล่านี้ แต่กำลังเปลี่ยนคุณสมบัติของคนที่ต้องการรับเข้าทำงาน จากเดิมที่มองหาคนซึ่งทำงานนั้นได้ด้วยตัวเอง กลับให้ความสำคัญกับคนที่สามารถใช้ AI เพื่อทำงานได้และมีประสิทธิภาพกว่าเดิม

ข้อมูลบนเวทียังแสดงว่าความต้องการทักษะ AI เพิ่มขึ้นในหลายกลุ่มอาชีพ โดยเฉพาะอาชีพที่มีโอกาสได้รับผลกระทบจาก AI สูง ซึ่งมีความต้องการทักษะเหล่านี้เพิ่มขึ้นมากกว่ากลุ่มอาชีพที่ได้รับผลกระทบน้อยกว่า

ในช่วงถามตอบ Kirti แบ่งทักษะด้าน AI ที่นายจ้างกำลังมองหาออกเป็น 3 ระดับ ระดับแรกคือความคุ้นเคยกับ AI หรือมีความรู้พื้นฐานและนำ AI มาใช้ในการทำงานได้ ระดับที่สองคือความเชี่ยวชาญในการใช้ AI เช่น การเขียน Prompt เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามต้องการ หรือความเข้าใจเกี่ยวกับ AI Agents ที่ทำงานหลายขั้นตอนต่อเนื่องกันได้ ส่วนระดับที่สามคือความสามารถในการเชื่อม AI เข้ากับองค์ความรู้ภายในองค์กร โดยเฉพาะข้อมูลและความรู้ที่กระจัดกระจายอยู่ตามหน่วยงานต่าง ๆ ซึ่งที่ผ่านมาองค์กรอาจยังนำมาใช้ประโยชน์ได้ไม่เต็มที่

ทักษะระดับสุดท้ายนี้เป็นหนึ่งในโอกาสสำคัญที่ Kirti มองเห็น เพราะ AI ไม่ได้มีประโยชน์เพียงช่วยทำงานทั่วไป แต่ยังช่วยให้องค์กรนำความรู้ที่มีอยู่แล้วมาใช้งานได้มากขึ้น เอเชียรับผลไม่เท่ากัน ไทยเจอโจทย์สองด้าน

เมื่อขยายภาพจากระดับอาชีพมาสู่ระดับประเทศ Kirti ชี้ว่าผลกระทบของ AI ต่อตลาดแรงงานในเอเชียแตกต่างกันอย่างมาก ขึ้นอยู่กับทั้งโครงสร้างเศรษฐกิจและแนวโน้มประชากรของแต่ละประเทศ ประเทศรายได้สูงมีแนวโน้มได้รับผลกระทบจาก AI มากกว่าในระยะแรก เพราะมีแรงงานอยู่ในภาคส่วนที่ AI เข้ามาช่วยทำงานได้มากกว่า ทว่าประเทศกลุ่มนี้จำนวนมากกำลังเผชิญปัญหาสังคมสูงวัยและจำนวนประชากรวัยทำงานที่ลดลง AI จึงอาจมีบทบาทช่วยรับมือกับการขาดแคลนแรงงานได้บางส่วน

ในทางกลับกัน ประเทศกำลังพัฒนาอาจได้รับผลกระทบโดยตรงจาก AI น้อยกว่าในช่วงแรก เนื่องจากแรงงานจำนวนมากยังอยู่ในภาคเกษตรกรรมหรือภาคส่วนที่ AI ยังเข้ามามีบทบาทไม่มากนัก แต่ความท้าทายคือหลายประเทศในกลุ่มนี้ยังมีประชากรวัยหนุ่มสาวจำนวนมาก และจำเป็นต้องสร้างงานใหม่อีกหลายล้านตำแหน่งในอนาคต ขณะเดียวกันหากต้องการยกระดับเศรษฐกิจและรายได้ให้เข้าใกล้ประเทศร่ำรวย งานใหม่ที่สร้างขึ้นก็จำเป็นต้องอยู่ในภาคส่วนที่มีผลิตภาพสูงขึ้น ซึ่งหลายภาคส่วนกำลังได้รับผลกระทบจาก AI เช่นกัน

สำหรับประเทศไทย กราฟที่นำเสนอบนเวทีแสดงตำแหน่งประเทศไทยอยู่ในกลุ่มที่การเติบโตของประชากรวัยทำงานติดลบ ขณะที่ผลกระทบจาก AI ต่อความต้องการแรงงานรวมก็อยู่ในแดนลบเช่นกัน สิ่งนี้สะท้อนว่าไทยกำลังเผชิญความท้าทายสองด้านพร้อมกัน ทั้งจำนวนประชากรวัยทำงานที่มีแนวโน้มลดลง และความจำเป็นในการปรับทักษะแรงงานให้สอดคล้องกับเศรษฐกิจที่ AI เข้ามามีบทบาทมากขึ้น

ในช่วงท้ายของการนำเสนอ Kirti ทิ้งคำถามสำคัญสำหรับผู้กำหนดนโยบายไว้ 3 ข้อ ข้อแรก ประเทศต่าง ๆ จะสร้างงานใหม่ต่อไปได้อย่างไร ในเมื่อ AI กำลังเปลี่ยนว่าอุตสาหกรรมใดสามารถสร้างงานได้มากน้อยเพียงใด ข้อที่สอง ระบบการศึกษาควรปรับตัวอย่างไรเพื่อเตรียมคนรุ่นใหม่ให้พร้อมสำหรับโลกการทำงานที่มี AI และข้อสุดท้าย หากความต้องการแรงงานเปลี่ยนไปจนทำให้คนจำนวนมากต้องย้ายไปทำงานต่างอาชีพ การเปลี่ยนผ่านเช่นนั้นจะเกิดขึ้นได้จริงหรือไม่

ในบริบทของไทย ภาครัฐอาจต้องติดตามความต้องการแรงงานและทักษะจากประกาศรับสมัครงานอย่างใกล้ชิด เพื่อให้เห็นว่าภาคธุรกิจกำลังต้องการทักษะอะไร แทนที่จะวางนโยบายฝึกอบรมโดยอิงเพียงกระแสเทคโนโลยี ส่วนระบบการศึกษาต้องเตรียมผู้เรียนให้มากกว่าการใช้งานเครื่องมือ AI โดยครอบคลุมทั้งความเข้าใจเทคโนโลยี ทักษะที่สอดคล้องกับงานจริง และความสามารถในการประเมินความถูกต้องของผลลัพธ์จาก AI ขณะที่ภาคธุรกิจต้องมองไกลกว่าการใช้ AI เพื่อลดต้นทุน โดยพิจารณาด้วยว่าเทคโนโลยีจะช่วยให้พนักงานรับหน้าที่ใหม่หรือสร้างคุณค่าเพิ่มให้กับองค์กรได้อย่างไร