AI เปลี่ยนเกมสายงาน Data ไปแล้ว และคนทำงานต้องปรับตัวอย่างไร ?

สายงาน Data

ปัจจุบัน AI กำลังเข้ามาเปลี่ยนงานสาย Data อย่างชัดเจน ไม่ใช่แค่เพราะปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้น แต่ยังมาจากความต้องการของธุรกิจที่อยากเข้าใจลูกค้าได้ลึกและเฉพาะตัวมากขึ้น

ผลลัพธ์ คือทำให้ความต้องการคนสาย Data พุ่งสูงแบบไม่เคยมีมาก่อน ตำแหน่งอย่าง Big Data Specialist ถูกคาดว่าจะเติบโตถึง 113% ภายในปี 2030 ขณะที่สาย AI และ Machine Learning โต 82% และ Data Analyst / Data Scientist โต 41% ซึ่งสิ่งที่เปลี่ยนจริง ๆ ไม่ได้มีแค่ตำแหน่งงานที่เพิ่มขึ้น แต่ทักษะที่คนทำงานต้องมีก็เปลี่ยนไปด้วยเหมือนกัน

AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่กลายเป็น ‘คู่คิด’ ของคนสาย Data

ในอดีตคนสาย Data อาจต้องลงมือจัดการฐานข้อมูลเองเป็นหลัก แต่วันนี้บทบาทนั้นกำลังเปลี่ยนไป ทักษะที่มาแรงที่สุดกลับไม่ใช่การเขียน SQL หรือจัดการ Database แต่เป็นทักษะอย่าง

  • การเขียน Prompt
  • การใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูล
  • การทำงานร่วมกับ AI 

ตัวอย่างชัด ๆ คือ

  • Multimodal Prompt กลายเป็นทักษะอันดับ 1
  • Prompt Engineering และ NLP ก็ขึ้นมาติดอันดับต้น ๆ
  • การเรียน GenAI โตถึง 188% ภายในปีเดียว

สิ่งนี้สะท้อนว่างาน Data วันนี้คือการ ‘คุม AI อีกทีหนึ่ง’ มากกว่าการทำเองทั้งหมด

ยิ่งไปกว่านั้น เทคโนโลยี Multimodal AI ที่เข้าใจทั้งข้อความ ภาพและข้อมูลหลายรูปแบบพร้อมกัน ก็กำลังมาแรงมาก โดยมีการคาดการณ์ว่าภายในปี 2027 ถึง 40% ของ GenAI จะเป็นแบบ Multimodal แปลว่า คนทำงานต้อง ‘สั่ง AI ให้เป็น’ ไม่ใช่แค่ใช้ AI เป็น 

ยิ่ง AI เก่งขึ้นวิจารณญาณของมนุษย์ยิ่งสำคัญ

เมื่อ AI เข้ามาทำงานวิเคราะห์แทนในหลายส่วน ทักษะที่กลับมาโดดเด่นคือ Critical Thinking ข้อมูลชี้ว่า การเรียนทักษะนี้โตถึง 168% รวมถึงทักษะที่เกี่ยวข้อง เช่น

  • Data Quality โต 108%
  • Data Cleansing โต 103%

โดยมีเหตุผล คือ AI วิเคราะห์ได้เร็ว แต่ไม่ได้แปลว่าถูกเสมอ งานของคนจึงเปลี่ยนจากคนวิเคราะห์ มาเป็น ‘คนตรวจสอบ + ตัดสินใจ’ งานวิจัยของ Microsoft ยังพบว่า AI ทำให้การคิดเชิงวิเคราะห์เปลี่ยนไปสู่การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลและการเชื่อมโยงคำตอบจากหลายแหล่ง

สรุปง่าย ๆ คือ AI ทำงานแทนได้ แต่ความเข้าใจบริบทธุรกิจ และการตัดสินใจ ยังต้องเป็นมนุษย์

Data Governance กลายเป็นเรื่อง ‘เลี่ยงไม่ได้’

อีกด้านที่สำคัญมากคือเรื่อง Data Governance และความเป็นส่วนตัว

ทักษะอย่าง

  • Responsible AI
  • Information Privacy

กำลังกลายเป็นทักษะหลัก ไม่ใช่แค่เรื่องของฝ่ายกฎหมายอีกต่อไป

เหตุผลคือ กฎระเบียบทั่วโลกเริ่มเข้มงวดขึ้นมาก ซึ่งมีมากกว่า 120 ประเทศที่ออกกฎหมายคุ้มครองข้อมูล และเริ่มมีกฎหมาย AI โดยเฉพาะ และถ้าทำผิด ราคาที่ต้องจ่ายก็สูงมาก เช่น EU AI Act ที่อาจปรับสูงถึง €35 ล้าน หรือ 7% ของรายได้ทั้งบริษัท

นอกจากนี้ ยังมีอีกปัญหาที่หลายองค์กรมองข้าม คือ ‘ข้อมูลแยกส่วน’ 

บริษัทที่เชื่อมข้อมูลได้ดี สามารถสร้าง ROI จาก AI ได้สูงถึง 10.3 เท่า แต่บริษัทที่ข้อมูลกระจัดกระจาย ทำได้แค่ 3.7 เท่า นี่คือความต่างระหว่าง ใช้ AI ได้ กับ ใช้ AI ได้เต็มประสิทธิภาพ

ทักษะด้าน Data ที่เติบโตเร็วที่สุด

สายงาน Data  คนสาย Data ต้องเก่ง ‘3 เรื่องนี้’ ให้ได้

ภาพรวมทั้งหมดสะท้อนชัดว่า บทบาทของคนทำ Data กำลังเปลี่ยนไปเป็น 3 แกนหลัก

  • ใช้ AI ให้เก่ง (โดยเฉพาะการสื่อสารกับ AI)
  • คิด วิเคราะห์ และตรวจสอบให้แม่น
  • เข้าใจกฎระเบียบ และบริหารข้อมูลอย่างรับผิดชอบ

ในวันที่ AI ทำงานแทนได้มากขึ้น คุณค่าของคนทำงานจึงไม่ได้อยู่ที่ ‘ความเร็ว’ อีกต่อไป แต่อยู่ที่การ ‘ตัดสินใจได้ถูกต้อง’ จากข้อมูลและ AI ที่มี

อ้างอิง: coursera

ลงทะเบียนเข้าสู่ระบบ เพื่ออ่านบทความฟรีไม่จำกัด

No comment

RELATED ARTICLE

Responsive image

คนรุ่นใหม่จีนเวลาไม่พอ ‘จ้างคนใช้ชีวิต’ แทนตัวเอง ต่อเลโก้ ต่อคิว ทิ้งขยะ เยี่ยมพ่อแม่ ดัน Life stand-ins เป็นงานยอดฮิต

คนรุ่นใหม่ในจีนจ่ายเงินจ้าง 'ตัวแทนชีวิต' ทำธุระแทน ตั้งแต่ต่อเลโก้ ต่อคิว ทิ้งขยะ ทำกับข้าว เยี่ยมผู้สูงอายุ ไปจนถึงทะเลาะแทน สะท้อนการเติบโตของเศรษฐกิจตัวแทน และคำถามว่าเงินกำลัง...

Responsive image

Busy Bragging ชอบอวดว่ายุ่ง เพื่อให้คนอื่นเห็นว่าทำงานหนัก

Busy Bragging คือการอวดว่าตัวเองยุ่ง เป็นพฤติกรรมของคนที่มักจะบอกคนอื่นเสมอว่าตัวเองยุ่งหรืองานล้นมือตลอดเวลา เพื่อสร้างภาพลักษณ์ว่าตัวเองเป็นคนสำคัญ ทำงานหนัก และเป็นที่ต้องการตัว...

Responsive image

‘Floating’ ทำงานหนักเพื่อเอาตัวรอด เหมือนนกที่ต้องกระพือปีกเพื่อไม่ให้ตัวเองร่วง

คนรุ่นใหม่กำลังอยู่ท่ามกลางความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่มาก ๆ และเมื่อสูตรชีวิตแบบเก่ามันไม่ได้ผลอย่างที่เคยเป็น มันเลยทำให้หลายคนรู้สึกเหนื่อย กังวล และเริ่มตั้งคำถามว่า ความพยายามทั้ง...