AI Paradox เมื่อความก้าวหน้าของ AI อาจกำลังทำลายคนทำงานและโมเดล

ในปัจจุบันเรากำลังอยู่ในยุคที่ AI เข้าไปอยู่ในทุกจังหวะการทำงาน องค์กรน้อยใหญ่ต่างพากันอ้าแขนรับเทคโนโลยีเหล่านี้เข้ามาเป็นผู้ช่วยคนใหม่ ซึ่งสถิติก็ยืนยันชัดเจนว่า AI สามารถช่วยหั่นเวลาการทำงานลงได้ถึง 60% ช่วยปลดแอกเราจากภาระงานเอกสารอันหนักอึ้ง และทำให้ชีวิตในออฟฟิศสะดวกสบายขึ้นอย่างน่าเหลือเชื่อ

 

ฟังดูเป็นยูโทเปียแห่งโลกการทำงาน  แต่เหรียญย่อมมีสองด้านเสมอ เพราะในระยะยาวความสบายนี้อาจกำลังแอบซ่อนกับดักหลุมใหญ่ที่รอทำลายโครงสร้างบุคลากรของเราอยู่เงียบ ๆ

 

 

เมื่อโลกอาจไม่ต้องการเด็กใหม่อีกต่อไป

 

เดิมทีในทุกสายอาชีพ ทุกคนต้องเริ่มต้นจากจุดต่ำสุด พนักงานระดับเริ่มต้น จะได้รับมอบหมายให้ทำงานที่ต้องทำซ้ำๆ เพื่อเป็นการปูพื้นฐาน เรียนรู้งานจากรุ่นพี่ และคอยบ่มเพาะทักษะจนกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญในวันข้างหน้า กลไกนี้คือวงจรธรรมชาติที่ทำให้นายจ้างมีบุคลากรคุณภาพหมุนเวียนในระบบแรงงานอย่างไม่ขาดสาย

 

แต่การมาถึงของ AI กำลังทุบทำลายบันไดขั้นแรกนี้ทิ้งไปหมดสิ้น องค์กรเริ่มมองเห็นว่า งานพื้นฐานเหล่านั้นสามารถโยนให้ AI จัดการได้ในทันทีด้วยต้นทุนที่ถูกกว่า ไม่ต้องเสียเวลาสอนงาน ไม่ต้องรับมือกับอารมณ์ความรู้สึก ตำแหน่งงานระดับเริ่มต้นในหลายสาขา เช่น โปรแกรมเมอร์สายเริ่มต้น หรือพนักงานธุรการ จึงทยอยหายไป จนอัตราการจ้างงานลดลงกว่า 20%

 

จริงอยู่ที่ในระยะสั้น องค์กรอาจมีประสิทธิภาพและทำงานได้ไวขึ้น แถมยังไปโฟกัสที่การจ้างคนระดับซีเนียร์มาควบคุม AI แทน ปัญหาอยู่ที่ ถ้าวันนี้เราไม่เปิดโอกาสให้คนหน้าใหม่ได้ฝึกฝน แล้วในอนาคตเราจะเอา ผู้เชี่ยวชาญ จากที่ไหนมาขับเคลื่อนองค์กร?

 

เมื่อวงจรการสร้างบุคลากรถูกตัดขาด การหาคนที่รู้ลึกรู้จริงเพื่อมาควบคุม AI ก็จะกลายเป็นเรื่องยากจนเข้าขั้นวิกฤต

 

 

ความชำนาญที่เลือนหาย และวิกฤตความเบื่อหน่ายของคนเก่ง

 

ผลกระทบไม่ได้หยุดอยู่แค่เด็กจบใหม่เท่านั้น แต่มันยังลุกลามไปถึงพนักงานระดับสูงอีกด้วย งานวิจัยจาก University of Passau และ Arizona State University ชี้ให้เห็นว่า การพึ่งพา AI มากเกินไป ไม่ได้ทำให้พนักงานมีความสุขขึ้นเสมอไป

 

เมื่อ AI เข้ามารับหน้าที่ตั้งแต่กระบวนการคิดไปจนถึงการผลิต พนักงานที่เคยได้ใช้สมองสร้างสรรค์ผลงาน ก็จะถูกลดบทบาทลงกลายเป็นเพียง ผู้ตรวจทาน นานวันเข้า ทักษะความเฉียบคม ประสบการณ์ และสัญชาตญาณในการทำงานที่เคยมีก็จะค่อยๆ ถดถอยและเสื่อมลง

 

ยิ่งไปกว่านั้นการปล่อยให้เครื่องมือทุ่นแรงทำหน้าที่แทนทั้งหมด อาจทำให้คนเก่งรู้สึกหมดความท้าทาย ไร้ซึ่งความหมายในการทำงาน นำไปสู่ภาวะหมดไฟ  และตัดสินใจลาออกในที่สุด ซึ่งเมื่อคนเก่งลาออก แล้วองค์กรไม่มีพนักงานระดับกลางหรือล่างให้เลื่อนขั้นขึ้นมาทดแทน ระบบงานทั้งหมดก็อาจพังทลายได้เช่นกัน

 

ปรากฏการณ์งูกินหาง เมื่อคนติดหล่ม AI ก็ติดลบ

 

หลายองค์กรอาจยังชะล่าใจ โดยคิดว่าตนเองมี AI ที่ถูกเทรนมาอย่างดี หรือกำลังก้าวไปสู่ Agentic AI หรือ AI ที่คิดและตัดสินใจแทนมนุษย์พร้อมจัดการงานที่มีความซับซ้อนแทน ดังนั้นต่อให้คนลาออกไป องค์กรก็ยังเดินหน้าต่อได้

 

แต่ความจริงที่หนีไม่พ้นคือ AI ไม่สามารถฉลาดไปกว่าข้อมูลที่มนุษย์ป้อนให้มันได้ โมเดล AI เหล่านี้จำเป็นต้องอาศัยชุดข้อมูลใหม่ๆ และการชี้แนะจากผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ หากเราไม่มีบุคลากรที่เก่งพอมาคอยคัดกรองและอัปเดตข้อมูล AI ก็จะเรียนรู้จากตรรกะเดิมๆ หรือเรียนรู้จากข้อมูลที่ตัวเองสร้างขึ้นมาซ้ำแล้วซ้ำเล่า ผลลัพธ์คือความแม่นยำจะลดลง ข้อผิดพลาดจะสูงขึ้น และกลายเป็นโมเดลที่ตกยุค

 

และหากพนักงานในองค์กรที่เหลืออยู่ขาดความรู้ความเข้าใจมากพอ เชื่อใจ AI แบบหลับหูหลับตา โดยปราศจากการคิดตามหรือตั้งคำถาม ความรู้ของคนในองค์กรก็จะหยุดนิ่ง กลายเป็นวงจรอุบาทว์ที่คนและ AI พากันฉุดรั้งขีดความสามารถของกันและกันให้ดิ่งลง

 

 

 

อย่างไรก็ตามไม่ได้หมายความว่า เราต้องหันหลังให้ AI เพราะคลื่นเทคโนโลยีนี้เป็นสิ่งที่เราต้านทานไม่ได้ แต่สิ่งที่องค์กรและคนทำงานต้องตระหนักคือ เราจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องใช้ AI อย่างชาญฉลาด มาพร้อมกับการรักษาระบบนิเวศของมนุษย์ให้ดำรงอยู่

 

เราต้องไม่ลืมที่จะสร้างพื้นที่บ่มเพาะคนรุ่นใหม่ และกระตุ้นให้คนรุ่นเก่าหมั่นลับคมทักษะของตนเองอยู่เสมอ เพราะไม่ว่า AI จะล้ำหน้าไปไกลแค่ไหน สติปัญญาของมนุษย์ ก็ยังคงเป็นเข็มทิศทิศสำคัญ ที่จะคอยนำทางไม่ให้เทคโนโลยีให้ไปในทิศทางที่ถูกต้อง

 

 

 

ที่มา

 

https://techxplore.com/news/2026-02-ai-businesses-knowledge.html

 

https://theconversation.com/ai-could-mark-the-end-of-young-people-learning-on-the-job-with-terrible-results-275352