คนรุ่นใหม่ 1.2 พันล้านคนจะมีงานทำจากอะไร สรุปประเด็นจากธนาคารโลกและ IMF เมื่อ 'Small AI' คือคำตอบ

ศูนย์การประชุมแห่งชาติสิริกิติ์ถูกสร้างขึ้นเพื่อเป็นเจ้าภาพงานประชุมประจำปีของกลุ่มธนาคารโลกและ IMF ครั้งที่ 46 เมื่อปี 1991 พอ 35 ปีผ่านไป การประชุมกลับมาจัดที่อาคารหลังเดิมอีกครั้ง คราวนี้เป็นครั้งที่ 81 ผู้ดำเนินรายการเปิดเวทีด้วยการถามคนในห้องว่ามีใครอยู่ในงานเมื่อปี 1991 บ้าง ก่อนบอกว่าโลกวันนี้อยู่ในจุดที่ต่างออกไปมาก

หนึ่งในความเปลี่ยนแปลงที่ใหญ่ที่สุดคือ AI ซึ่งบทสนทนาส่วนใหญ่ยังวนอยู่กับการจัดการความเสี่ยง แต่เวทีเปิดงานครั้งนี้ตั้งคำถามอีกข้อ คือจะใช้ AI สร้างงานและการเติบโตได้ ?อย่างไร โดยเน้นการใช้งานจริงที่คนเข้าถึงได้ ภายใต้ชื่อเซสชัน 'Small AI, More and Better Jobs' ผู้ร่วมเวทีคือ Ajay Banga ประธานกลุ่มธนาคารโลก, Tharman Shanmugaratnam ประธานาธิบดีสิงคโปร์ และ Kristalina Georgieva กรรมการผู้จัดการ IMF

Ajay Banga ระบุว่าในช่วง 15 ปีข้างหน้า คนรุ่นใหม่ 1.2 พันล้านคนจะมีอายุครบ 18 ปี ถ้าพวกเขาเติบโตมากับอากาศสะอาด น้ำสะอาด สุขภาพ การศึกษา และทักษะที่ดี นี่อาจเป็น 'โอกาสทางประชากร' (demographic dividend) ครั้งใหญ่ 

แต่พอโตแล้ว พวกเขาต้องมีงานทำ งานในความหมายของเขาคือการได้สร้างผลผลิตให้สังคม ไม่ว่าจะทำให้บริษัทใหญ่ บริษัทเล็ก หรือเป็นผู้ประกอบการเอง และรู้สึกถึงความหวังกับศักดิ์ศรีที่มาจากการหารายได้ด้วยตัวเอง

ตลาดเกิดใหม่ถามหา AI ที่ใช้งานได้บนมือถือ 3G

Ajay Banga มองว่าโลกกำลังพูดถึง AI ในสองมุมที่แตกต่างกัน ฝั่งหนึ่งคือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่หลายฝ่ายกังวลว่าอาจเข้ามาแย่งงานมนุษย์ ซึ่งเขายอมรับว่ามีความเป็นไปได้ แม้จะยังไม่มีข้อพิสูจน์ที่ชัดเจนก็ตาม

แต่สำหรับประเทศตลาดเกิดใหม่ โจทย์สำคัญคือกรนำ AI มาใช้เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในชีวิตจริง ตั้งแต่โรงเรียน ครู บุคลากรสาธารณสุข ไปจนถึงเกษตรกรรายย่อย นี่คือแนวคิดที่ธนาคารโลกเรียกว่า Small AI ซึ่ง Ajay Banga เล่าว่าคำนี้เกิดขึ้นระหว่างการประชุม Jobs Council ของธนาคารโลก ที่มี Tharman Shanmugaratnam เป็นประธานร่วม

เขามองว่าแม้ LLM อาจส่งผลกระทบต่อตลาดแรงงานในประเทศพัฒนาแล้ว แต่สำหรับประเทศรายได้ปานกลางและรายได้ปานกลางค่อนไปทางต่ำ Small AI ยังมีโอกาสมหาศาลในการเพิ่มผลิตภาพและสร้างงานใหม่

หัวใจของ Small AI จึงหมายถึงการพัฒนาเครื่องมือ AI ที่เรียบง่าย เหมาะกับความต้องการของคนในท้องถิ่น และเข้าถึงได้แม้ผ่านมือถือที่ใช้เครือข่าย 3G โดย Ajay Banga ยกตัวอย่าง AI ที่ประมวลผลใกล้กับจุดใช้งาน (Edge AI) ซึ่งช่วยให้เทคโนโลยีตอบโจทย์การใช้งานในพื้นที่ที่มีข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐาน

ผื่นหนึ่งจุดที่คลินิก ใบไม้หนึ่งใบในแปลงเกษตร

เพื่อให้เห็นภาพว่า Small AI สามารถนำมาใช้งานได้อย่างไร Ajay Banga ยกตัวอย่างสองสถานการณ์ที่เทคโนโลยีอาจช่วยให้คนในพื้นที่เข้าถึงความรู้และบริการที่เดิมเข้าถึงได้ยาก

ตัวอย่างแรกคือคลินิกในอินโดนีเซีย เขาเล่าถึงสถานการณ์สมมติที่ผู้ป่วยเดินเข้ามาพบพยาบาลด้วยอาการผื่นบนผิวหนัง แต่พยาบาลไม่สามารถระบุได้ว่าเกิดจากอะไร จึงถ่ายภาพส่งให้แพทย์ที่รับผิดชอบคลินิกอีก 20 แห่งร่วมกัน

แพทย์อาจตรวจสอบภาพด้วยตนเอง หรือใช้ AI ที่พัฒนาในท้องถิ่นและทำงานผ่านมือถือ 3G ช่วยประเมินอาการ หากพบว่าเป็นผื่นผิวหนังอักเสบ (Eczema) ก็อาจสั่งจ่ายยาทาให้ผู้ป่วยกลับบ้านได้ทันที แต่หากจำเป็นต้องตรวจเพิ่มเติม ก็สามารถส่งต่อไปพบแพทย์เฉพาะทางที่โรงพยาบาลระดับภูมิภาค พร้อมนัดหมายวันและเวลาล่วงหน้าได้

Ajay Banga ชี้ว่าแม้แต่ในประเทศพัฒนาแล้ว การนัดพบแพทย์เฉพาะทางผ่านระบบดิจิทัลยังไม่ใช่เรื่องง่าย แต่ Small AI อาจช่วยลดขั้นตอนที่ซับซ้อนเหล่านี้ได้ ขณะเดียวกัน ยังช่วยให้ศูนย์สาธารณสุขปฐมภูมิที่มีพยาบาล ผดุงครรภ์ และเจ้าหน้าที่เทคนิคการแพทย์ สามารถเชื่อมต่อกับแพทย์ที่อยู่ห่างไกลได้ โดยไม่จำเป็นต้องมีผู้เชี่ยวชาญประจำทุกแห่ง

ตัวอย่างที่สองคือเกษตรกรในอินเดีย Ajay Banga ระบุว่าธนาคารโลกกำลังทำงานร่วมกับ Google เพื่อพัฒนาแพลตฟอร์มที่ช่วยให้เกษตรกรและสหกรณ์เข้าถึงปุ๋ย เมล็ดพันธุ์ ประกันภัยพืชผล สินเชื่อ และราคาขายผลผลิตที่ดีขึ้น

เขายกสถานการณ์สมมติของเกษตรกรหญิงที่อ่านหนังสือไม่ออก แต่สามารถใช้มือถือ 3G ถ่ายภาพด้านหลังใบไม้ เพื่อให้ AI ช่วยระบุโรคพืชและแนะนำสารกำจัดแมลงที่เหมาะสม โดยไม่จำเป็นต้องรู้ชื่อโรคด้วยตัวเอง

จากนั้นเกษตรกรสามารถกดสั่งซื้อผ่านมือถือในราคา 25 รูปี และไปรับสินค้าที่สหกรณ์ได้ โดยอาศัยระบบบัญชีธนาคารที่ประชาชนในอินเดียเข้าถึงได้อย่างแพร่หลาย ตามที่ Ajay Banga อธิบาย

ทั้งสองตัวอย่างสะท้อนแนวคิดเดียวกันว่า Small AI ไม่ได้มีเป้าหมายเข้ามาแทนที่คนทำงาน แต่ช่วยให้คนทำงานเข้าถึงความรู้ เครื่องมือ และบริการที่เดิมอาจอยู่ไกลเกินเอื้อม ไม่ว่าจะเป็นพยาบาลในคลินิกชนบท หรือเกษตรกรรายย่อยที่อาจไม่สามารถอ่านหนังสือได้

สำหรับ Ajay Banga โอกาสสำคัญของ Small AI จึงอยู่ที่การทำให้เทคโนโลยีช่วยเพิ่มความสามารถของคนทำงาน และเปิดโอกาสให้พวกเขาทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

5 ภาคส่วนสร้างงาน โดยไม่ต้องรอการจ้างงานจากต่างประเทศ

Ajay Banga อธิบายว่าธนาคารโลกกำลังให้ความสำคัญกับการสร้างงานมากขึ้น โดยไม่ได้หมายความว่าจะหยุดลงทุนสร้างโรงเรียน ถนน ศูนย์ฝึกทักษะ หรือคลินิก แต่ทุกโครงการต้องคำนึงด้วยว่าจะช่วยสร้างงาน และโอกาสทางเศรษฐกิจให้ผู้คนได้อย่างไร

การสร้างงานต้องเริ่มจากการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน ทั้งด้านกายภาพและการพัฒนาคน ควบคู่กับนโยบายและธรรมาภิบาลที่เหมาะสม รวมถึงการลดความเสี่ยงเพื่อดึงดูดให้ภาคเอกชนเข้ามาลงทุนในวงกว้าง เพราะ Ajay Banga ระบุว่า ภาคเอกชนเป็นผู้สร้างงานถึง 75–85% ในแต่ละประเทศ ขณะที่รัฐบาลมีหน้าที่สร้างสภาพแวดล้อมให้เกิดการลงทุน

จากแนวคิดดังกล่าว Jobs Council ของธนาคารโลก ซึ่งประกอบด้วยผู้แทนจากแวดวงวิชาการ องค์กรภาครัฐและเอกชน รวมถึงภาคประชาสังคม ได้ระบุ 5 ภาคส่วนที่มีศักยภาพสร้างงานในประเทศกำลังพัฒนา โดยเน้นการสร้างงานที่ตอบโจทย์เศรษฐกิจท้องถิ่น แทนการพึ่งพารูปแบบเดิมที่ประเทศพัฒนาแล้วส่งงานมาจ้างต่อในประเทศกำลังพัฒนา ซึ่งเป็นแนวทางที่ดำเนินมานานกว่า 30–40 ปี

5 ภาคส่วนดังกล่าว ได้แก่

1. โครงสร้างพื้นฐาน ตั้งแต่การก่อสร้างสะพาน ถนน สนามบิน ระบบดิจิทัล ไฟฟ้า และน้ำประปา ไปจนถึงการพัฒนาทักษะและการศึกษา ซึ่งไม่เพียงสร้างงานจากการก่อสร้างโดยตรง แต่ยังช่วยเปิดโอกาสให้เกิดกิจกรรมทางเศรษฐกิจอื่น ๆ ตามมา

2. เกษตรกรรมรายย่อย ซึ่งเป็นแหล่งผลิตอาหารสำคัญของหลายประเทศ แต่เกษตรกรรายย่อยมักเผชิญข้อจำกัดในการแข่งขัน การเข้าถึงสหกรณ์และเทคโนโลยีจึงช่วยให้พวกเขาเพิ่มศักยภาพและเข้าถึงโอกาสทางเศรษฐกิจได้มากขึ้น

3. สาธารณสุขปฐมภูมิ การขยายศูนย์บริการสุขภาพในชุมชนช่วยสร้างงานให้พยาบาล ผดุงครรภ์ และเจ้าหน้าที่เทคนิคการแพทย์ ขณะที่เทคโนโลยีและ AI สามารถเชื่อมต่อบุคลากรเหล่านี้กับแพทย์ที่อยู่ห่างไกล เพื่อยกระดับบริการในพื้นที่ที่ยังขาดผู้เชี่ยวชาญ

4. การท่องเที่ยว ซึ่งสามารถสร้างงานต่อเนื่องในหลายธุรกิจ โดย Ajay Banga ยกประเทศไทยเป็นตัวอย่างสำคัญของประเทศที่ใช้การท่องเที่ยวขับเคลื่อนการจ้างงาน และยังมีความตั้งใจที่จะพัฒนาอุตสาหกรรมนี้ให้เติบโตไปได้ไกลกว่าเดิม

5. อุตสาหกรรมการผลิตที่สร้างมูลค่าเพิ่ม โดยเฉพาะประเทศตลาดเกิดใหม่ที่มีทรัพยากรแร่และโลหะจำนวนมาก ซึ่งมีโอกาสพัฒนาอุตสาหกรรมที่สร้างมูลค่าเพิ่มจากทรัพยากรเหล่านี้ เพื่อให้เกิดงานที่มีคุณภาพภายในประเทศ นอกจากนี้ เขายังกล่าวถึงโอกาสของอุตสาหกรรมสร้างสรรค์ในแอฟริกาด้วย

เศรษฐกิจโตแล้ว แต่งานยังไม่โตตาม

Tharman Shanmugaratnam ประธานาธิบดีสิงคโปร์ มองว่าโลกกำลังเข้าสู่ยุคใหม่ที่การเติบโตทางเศรษฐกิจเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอต่อการสร้างงานที่ดีอีกต่อไป

เขายกตัวอย่างจีน อินเดีย และประเทศกำลังพัฒนาในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ที่เศรษฐกิจยังขยายตัวได้ค่อนข้างดี แต่การสร้างงานกลับไม่ได้เติบโตตาม สะท้อนให้เห็นว่าการเติบโตทางเศรษฐกิจและการจ้างงานเริ่มเดินไปคนละทิศทาง และหากรัฐบาลกับภาคธุรกิจไม่เร่งปรับตัว AI อาจทำให้ช่องว่างนี้กว้างขึ้นไปอีก

อีกหนึ่งความกังวลของเขาคือการเกิดเศรษฐกิจ และตลาดแรงงานแบบ K-shaped หรือการเติบโตที่ไม่เท่าเทียมกัน โดยคนบางกลุ่มได้รับประโยชน์และเติบโตต่อเนื่อง ขณะที่อีกกลุ่มกลับถูกทิ้งไว้ข้างหลัง

Tharman อธิบายว่า ในช่วงแรกของการนำระบบอัตโนมัติมาใช้ แรงงานระดับล่างในภาคการผลิตเป็นกลุ่มแรก ๆ ที่ได้รับผลกระทบ บางส่วนต้องย้ายไปทำงานในภาคบริการหรือ Gig Economy ซึ่งเป็นงานอิสระหรืองานที่รับจ้างเป็นครั้ง ๆ

แต่การเปลี่ยนแปลงจาก AI ในรอบนี้อาจแตกต่างออกไป เพราะกลุ่มที่เขากังวลมากที่สุดคือ แรงงานทักษะระดับกลาง ซึ่งเป็นกำลังสำคัญของตลาดแรงงาน หากคนกลุ่มนี้ถูกแทนที่หรือหลุดออกจากตลาดงานเป็นวงกว้าง ก็อาจทำให้ความเหลื่อมล้ำรุนแรงขึ้น และทำให้ทักษะที่แรงงานสะสมมาตลอดหลายปีสูญเสียโอกาสในการนำมาใช้

โอกาสสร้างงานใหม่ ตั้งแต่โรงงานไปจนถึงบริษัทที่มีพนักงานคนเดียว

แม้ AI จะสร้างความเสี่ยงต่อตลาดแรงงาน แต่ Tharman ยังคงมองเห็นโอกาสในการสร้างงานใหม่ โดยเฉพาะในประเทศกำลังพัฒนา ซึ่งเขาชี้ว่าอย่างน้อย 3 ภาคส่วนยังมีศักยภาพเติบโตได้อีกมาก

ภาคแรกคืออุตสาหกรรมการผลิต Tharman มองว่ายังไม่ควรมองข้ามโรงงาน เพราะแรงงานในหลายพื้นที่ของประเทศกำลังพัฒนายังมีต้นทุนต่ำกว่าทั้งแรงงานในจีนและการใช้หุ่นยนต์ ทำให้การผลิตยังเป็นโอกาสสำคัญในการสร้างงาน

เขายกตัวอย่าง 4–5 รัฐของอินเดียที่ภาคการผลิตเพื่อการส่งออกกำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว รวมถึงเวียดนามที่ยังมีศักยภาพในด้านนี้ โดยสิ่งสำคัญคือการดึงดูดการลงทุน การจัดเตรียมที่ดินให้พร้อม และการปรับกฎระเบียบด้านแรงงาน เพื่อให้คนสามารถเข้าสู่ตลาดงานและเติบโตในสายอาชีพได้

ภาคที่สองคือพลังงานสีเขียว ซึ่งไม่เพียงช่วยเพิ่มความมั่นคงทางพลังงาน แต่ยังเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญของเศรษฐกิจ AI ที่ต้องใช้ไฟฟ้าจำนวนมาก

Tharman ระบุว่า เมื่อลงทุนด้วยเงินเท่ากัน 1 ล้านดอลลาร์ พลังงานหมุนเวียนสามารถสร้างงานได้มากกว่าพลังงานฟอสซิลถึง 3 เท่า จึงเป็นอีกหนึ่งอุตสาหกรรมที่มีโอกาสสร้างทั้งการเติบโตทางเศรษฐกิจและการจ้างงาน

ภาคที่สามคือสาธารณสุข ซึ่งเขามองว่าเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมที่ AI จะเข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน มากกว่าจะเข้ามาแทนที่บุคลากร

ปัจจุบันประเทศกำลังพัฒนายังมีสัดส่วนพยาบาลต่อประชากรเพียงหนึ่งในห้าถึงหนึ่งในสิบของประเทศพัฒนาแล้ว แม้จะลดช่องว่างนี้ลงได้เพียงครึ่งเดียว ก็ยังจำเป็นต้องเพิ่มจำนวนแพทย์ พยาบาล และเจ้าหน้าที่สาธารณสุขชุมชนอีกมาก

เขายกตัวอย่างอินเดียที่เจ้าหน้าที่สาธารณสุขชุมชนมีบทบาทสำคัญ ทั้งการฉีดวัคซีน การดูแลสุขภาพมารดา และการให้ความรู้แก่ครอบครัว สะท้อนว่างานด้านสาธารณสุขยังมีความต้องการแรงงานอีกมาก และสามารถใช้ AI เข้ามาช่วยยกระดับการให้บริการได้

นอกจากโอกาสใน 3 อุตสาหกรรมนี้ Tharman ยังมองว่า AI กำลังทำให้เส้นแบ่งระหว่างการเป็นลูกจ้างกับผู้ประกอบการไม่ชัดเจนเหมือนเดิม เพราะเทคโนโลยีช่วยให้คนเพียงคนเดียวสามารถเริ่มต้นและดำเนินธุรกิจได้ด้วยต้นทุนที่ต่ำลง

เขาเรียกปรากฏการณ์นี้ว่า One-Person Company หรือบริษัทที่เริ่มต้นจากคนเพียงคนเดียว ก่อนจะค่อย ๆ ขยายทีมเมื่อธุรกิจเติบโต โดย AI ช่วยให้ผู้ประกอบการรายเล็กเข้าถึงเทคโนโลยีและตลาดได้ง่ายขึ้น โดยไม่จำเป็นต้องมีบุคลากรหรือทรัพยากรจำนวนมากตั้งแต่ต้น

ตัวอย่างที่เขายกมาคือมณฑลเจ้อเจียงของจีน ซึ่งมีเครือข่ายบริการสนับสนุน One-Person Company ตั้งแต่การเข้าถึงโมเดล AI แหล่งพลังงาน ไปจนถึงบริการวิชาชีพต่าง ๆ เพื่อช่วยให้ผู้ประกอบการรายเล็กสามารถดำเนินธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

Tharman มองว่าธุรกิจรูปแบบนี้กำลังกลายเป็นอีกหนึ่งโอกาสในการสร้างงานและการเติบโตทางเศรษฐกิจ ซึ่งภาครัฐควรให้การสนับสนุน ไม่ต่างจากอุตสาหกรรมขนาดใหญ่

บันไดขั้นแรกของอาชีพที่กำลังหายไป

อีกหนึ่งปัญหาที่ Tharman Shanmugaratnam มองว่าต้องเร่งแก้ไขคือ โอกาสในการได้งานแรกของบัณฑิตจบใหม่ที่กำลังลดลง โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี ซึ่งเป็นกลุ่มที่ได้รับผลกระทบจาก AI มากที่สุด และแนวโน้มนี้กำลังเริ่มปรากฏในอุตสาหกรรมอื่นด้วย

เขาอธิบายว่า หากบัณฑิตจบใหม่ต้องรอหนึ่งปีกว่าจะได้งาน พวกเขาไม่เพียงสูญเสียโอกาสพัฒนาทักษะและประสบการณ์ แต่ยังต้องแข่งขันกับบัณฑิตรุ่นถัดไปที่เข้าสู่ตลาดแรงงานในปีต่อมา สิ่งที่สูญเสียไปจึงไม่ใช่แค่เวลา แต่รวมถึงทักษะการทำงานที่เรียนรู้จากประสบการณ์จริง และความเชื่อมั่นต่ออนาคตของตัวเอง

Tharman เสนอว่า รัฐบาลควรนำมาตรการที่เคยใช้ในช่วงวิกฤตการเงินโลกและการระบาดของโควิด-19 มาปรับเป็นนโยบายระยะยาว โดยเฉพาะการสร้างแรงจูงใจให้ภาคเอกชนรับบัณฑิตจบใหม่เข้าทำงาน เพื่อให้คนรุ่นใหม่มีโอกาสเริ่มต้นอาชีพและพัฒนาทักษะต่อไป

ขณะเดียวกัน เขามองว่าการเรียนรู้ระหว่างทำงานจะยิ่งมีความสำคัญ เพราะ AI ไม่ได้เข้ามาแทนที่ทุกหน้าที่ในตำแหน่งงานพร้อมกัน แต่จะค่อย ๆ เปลี่ยนงานทีละส่วน ทำให้แรงงานยังมีเวลาปรับตัวและเรียนรู้ทักษะใหม่

อย่างไรก็ตาม การเตรียมคนให้พร้อมกับโลกการทำงานยุค AI ต้องเริ่มตั้งแต่ระบบการศึกษา

Tharman ชี้ว่ามหาวิทยาลัยส่วนใหญ่ยังให้ความสำคัญกับการเรียนเชิงวิชาการมากเกินไป ขณะที่ความสัมพันธ์ระหว่างวุฒิการศึกษากับโอกาสทางอาชีพกำลังลดลง โดยเขายกข้อมูลจากสหรัฐฯ ว่าความต้องการจ้างบัณฑิตลดลงเป็นครั้งแรกในรอบศตวรรษ และส่วนต่างค่าจ้างที่ผู้จบมหาวิทยาลัยได้รับเมื่อเทียบกับผู้ที่ไม่ได้เรียนมหาวิทยาลัยก็ลดลงอย่างมาก

เขาจึงเสนอให้มหาวิทยาลัยเพิ่มการเรียนรู้ผ่านการลงมือทำ ทั้งการฝึกงาน การทำงานจริงระหว่างเรียน และระบบทวิภาคีที่ให้นักศึกษาใช้เวลาเรียนรู้ในบริษัทอย่างจริงจัง

แต่สิ่งสำคัญไม่แพ้กันคือ ระบบการศึกษาต้องไม่ยึดติดกับรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง เพราะบางอาชีพต้องการความเชี่ยวชาญเชิงลึก ขณะที่บางอาชีพต้องอาศัยความรู้หลากหลายสาขาเพื่อทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในเมื่อยังไม่มีใครรู้แน่ชัดว่าโลกการทำงานในอีก 5 ปีจะเปลี่ยนไปอย่างไร ระบบการศึกษาเองก็ต้องมีความยืดหยุ่นและพร้อมปรับตัว ไม่ต่างจากคนทำงานและภาคธุรกิจ

AI ระลอกแรกคือการลงทุน ระลอกต่อไปคือการนำไปใช้จริง

Kristalina Georgieva กรรมการผู้จัดการ IMF เปิดประเด็นด้วยคำพูดว่า ไม่ว่าจะรัก เกลียด หรือกลัว AI เทคโนโลยีนี้ก็เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของโลกแล้ว

เธออธิบายว่า ผลกระทบทางเศรษฐกิจระลอกแรกเริ่มปรากฏให้เห็นผ่านการลงทุนมหาศาลใน AI ทั้งการสร้าง Data Center และการพัฒนาโมเดล AI ซึ่งกระตุ้นความต้องการและการลงทุนในระบบเศรษฐกิจ จนช่วยผลักดันการเติบโตของบางประเทศ

หากมองห่วงโซ่อุปทาน AI เธอระบุว่ามีสามประเทศสำคัญ ได้แก่ สหรัฐอเมริกา จีน และอินเดีย ที่มีบทบาทหลักในการผลิต AI ขณะที่อีกกลุ่มหนึ่งคือประเทศที่พัฒนาโครงสร้างพื้นฐานเพื่อรองรับเทคโนโลยีนี้ ซึ่งหลายประเทศอยู่ในเอเชีย รวมถึงประเทศไทย

Georgieva มองว่าการลงทุนเหล่านี้เป็นหนึ่งในปัจจัยที่ช่วยให้เศรษฐกิจโลกยังเติบโตได้ราว 3% แม้ต้องเผชิญแรงกดดันจากปัญหาอุปทานพลังงาน

อย่างไรก็ตาม เธอมองว่านี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้น เพราะ โอกาสสำคัญของ AI ในระยะต่อไปไม่ได้อยู่แค่การพัฒนาเทคโนโลยี แต่อยู่ที่การนำ AI ไปใช้งานจริงในวงกว้าง

Georgieva เชื่อว่าหากประเทศต่าง ๆ มีความพร้อม AI ก็อาจกลายเป็นเทคโนโลยีที่ผู้คนเข้าถึงได้อย่างทั่วถึง ไม่ต่างจากโทรศัพท์มือถือ

แต่สำหรับประเทศกำลังพัฒนา การนำ AI มาใช้ยังมีเงื่อนไขสำคัญ ได้แก่ การเข้าถึงไฟฟ้า โครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล ความพร้อมของประชาชนในการใช้เทคโนโลยี และมาตรการภาครัฐที่ช่วยสร้างความปลอดภัยในการใช้งาน

IMF ประเมินว่า AI อาจช่วยเพิ่มอัตราการเติบโตทางเศรษฐกิจของประเทศพัฒนาแล้วในเอเชียได้ราว 0.5–1 จุดเปอร์เซ็นต์ ขณะที่ประเทศตลาดเกิดใหม่ในเอเชียอาจเติบโตเพิ่มขึ้น 0.2–0.8 จุดเปอร์เซ็นต์

โดยเฉพาะประเทศพัฒนาแล้วในเอเชียที่กำลังเข้าสู่สังคมสูงวัยอย่างรวดเร็ว หาก AI ช่วยเพิ่มการเติบโตได้ถึง 1 จุดเปอร์เซ็นต์ ก็อาจมากเพียงพอที่จะชดเชยผลกระทบทางเศรษฐกิจจากสังคมสูงวัย และยังสร้างการเติบโตเพิ่มเติมได้อีก

IMF เตือน AI อาจกระทบงานทั่วโลก 40% รัฐบาลต้องเตรียมรับมืออย่างไร

เมื่อพูดถึงอนาคตของตลาดแรงงาน Kristalina Georgieva เปรียบผลกระทบจาก AI ว่าเป็น สึนามิที่ค่อย ๆ เคลื่อนตัวเข้ามา แม้จะไม่ได้เกิดขึ้นฉับพลัน แต่ก็ยังเป็นสึนามิที่ต้องเตรียมรับมือ

IMF ประเมินว่า งานทั่วโลกราว 40% อาจได้รับผลกระทบจาก AI ในระยะยาว ไม่ว่าจะเป็นการนำ AI มาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ลดความสำคัญของงานบางประเภท หรือเข้ามาทดแทนแรงงาน

เมื่อแยกตามระดับเศรษฐกิจ สัดส่วนงานที่อาจได้รับผลกระทบอยู่ที่ประมาณ 60% ในประเทศพัฒนาแล้ว และ 23% ในประเทศรายได้ต่ำ

แต่ Georgieva เตือนว่า ตัวเลขที่ต่ำกว่าไม่ได้หมายความว่าประเทศรายได้ต่ำจะได้รับผลกระทบน้อยกว่าเสมอไป เพียงแต่ AI ยังเข้าถึงประเทศเหล่านี้ได้จำกัด และการใช้งาน Small AI ก็ยังไม่แพร่หลายมากพอ

สำหรับการรับมือกับการเปลี่ยนแปลงนี้ เธอเสนอให้รัฐบาลเตรียมความพร้อมใน 3 ด้านสำคัญ

1. ศึกษาและติดตามการเปลี่ยนแปลงของตลาดแรงงาน

Georgieva ยกผลการศึกษาของ IMF ในสหรัฐฯ ซึ่งพบว่างานประมาณ 10% ในขอบเขตที่ศึกษาต้องการทักษะ AI และให้ค่าตอบแทนสูงกว่า ขณะที่งานลักษณะทำซ้ำกำลังลดลง

ในทางกลับกัน งานบางประเภทที่เพิ่มขึ้นกลับเป็นงานค่าจ้างต่ำ เช่น งานก่อสร้าง Data Center และงานบริการ แม้ภาพรวมการจ้างงานในพื้นที่ที่ศึกษาจะเพิ่มขึ้น แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าคุณภาพของงานจะดีขึ้นตามไปด้วย

กลุ่มที่น่ากังวลที่สุดคือคนรุ่นใหม่ที่กำลังเข้าสู่ตลาดแรงงาน เพราะงานระดับเริ่มต้นซึ่งเคยเป็นโอกาสให้พวกเขาสะสมประสบการณ์และเติบโตในสายอาชีพกำลังเปลี่ยนไป

Georgieva จึงมองว่า AI ไม่ได้ทำให้ความต้องการแรงงานลดลงทั้งหมด แต่กำลังเปลี่ยนประเภทแรงงานที่ตลาดต้องการ อย่างไรก็ตาม เธอยอมรับว่าแนวโน้มนี้อาจเปลี่ยนแปลงได้ในอนาคต

2. ปฏิรูประบบการศึกษาให้รองรับการเรียนรู้ตลอดชีวิต

รัฐบาลต้องทบทวนว่าระบบการศึกษาควรเตรียมคนให้พร้อมกับโลก AI อย่างไร เพราะการเรียนรู้ทักษะเพียงครั้งเดียวแล้วใช้ไปตลอดชีวิตอาจไม่เพียงพออีกต่อไป

การเรียนรู้และพัฒนาทักษะอย่างต่อเนื่องจึงต้องกลายเป็นส่วนสำคัญของระบบการศึกษาและตลาดแรงงาน

3. ทบทวนนโยบายการคลังและระบบภาษี

Georgieva ตั้งคำถามว่า หาก AI ทำให้เศรษฐกิจพึ่งพาแรงงานมนุษย์น้อยลง แต่พึ่งพาเงินทุนมากขึ้น รัฐบาลจะจัดเก็บภาษีจากที่ใดเพื่อรักษารายได้ของประเทศ

เพราะรัฐบาลยังจำเป็นต้องใช้เงินสนับสนุนประชาชนให้ปรับตัวกับการเปลี่ยนแปลง หากรายได้จากภาษีลดลง ก็อาจทำให้ภาครัฐมีข้อจำกัดในการช่วยเหลือคนที่ได้รับผลกระทบ

เธอย้ำว่า แม้วันนี้ยังไม่มีใครตอบได้แน่ชัดว่าโลกการทำงานในอีก 5 ปีจะมีหน้าตาอย่างไร แต่สิ่งที่รัฐบาลทำได้ตั้งแต่ตอนนี้คือเก็บข้อมูล วิเคราะห์ผลกระทบ เรียนรู้จากสิ่งที่เกิดขึ้น และลงมือปรับตัว

อีก 5 ปีข้างหน้า ผู้นำทั้งสามอยากเห็นอะไร?

ช่วงท้ายของการเสวนา ผู้ดำเนินรายการถามผู้นำทั้งสามว่าอยากเห็นการเปลี่ยนแปลงอะไรเกิดขึ้นในอีก 5 ปีข้างหน้า

Ajay Banga อยากเห็น Small AI ถูกนำไปใช้งานได้จริงในประเทศตลาดเกิดใหม่ให้มากที่สุด เพื่อให้เทคโนโลยีช่วยเพิ่มโอกาสทางเศรษฐกิจและการทำงานของผู้คน

Tharman Shanmugaratnam อยากให้โลกหลีกเลี่ยงความเหลื่อมล้ำระลอกใหม่ระหว่างประเทศพัฒนาแล้วกับประเทศกำลังพัฒนา และใช้ AI กับเทคโนโลยีช่วยให้ประเทศต่าง ๆ พัฒนาไล่ทันกันได้ต่อไป เช่นเดียวกับที่เคยเกิดขึ้นในเอเชียตะวันออก

Kristalina Georgieva อยากเห็น AI เข้ามารับผิดชอบงานที่มนุษย์ไม่อยากทำ เพื่อให้ผู้คนมีเวลาใช้ชีวิตกับสิ่งที่ตัวเองรักมากขึ้น ขณะเดียวกันก็ยังมีผลิตภาพ คุณภาพชีวิต และศักดิ์ศรีในการเป็นส่วนหนึ่งของสังคม

อ้างอิง : Session SMALL AI: More and Better Jobs จากงาน 2026 IMF–World Bank Group Annual Meetings