งานที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้ในยุคดิจิทัล

ในยุคที่ AI กำลังเข้ามามีบทบาทในการทำงาน มีงานบางประเภทที่ยังคงต้องใช้ทักษะมนุษย์ เช่น งานที่ต้องใช้ความเห็นอกเห็นใจ การดูแล และทักษะการทำงานด้วยมือ เรียนรู้วิธีการปรับตัวและพัฒนาทักษะเพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลงในตลาดแรงงาน

งานที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้ในยุคดิจิทัล

Key takeaway

  • งานที่มีแนวโน้มถูกแทนที่ด้วย AI น้อยที่สุด คืองานที่ต้องใช้ทักษะการทำงานด้วยมือ ความเห็นอกเห็นใจ และการดูแลเด็ก เนื่องจาก AI ยังไม่สามารถทดแทนการสัมผัสของมนุษย์ทั้งทางกายภาพและอารมณ์ได้โดยง่าย
  • หมวดหมู่งานที่มีการใช้คำศัพท์เกี่ยวกับ AI มากขึ้นไม่ได้อยู่ในสายเทคโนโลยี แต่เป็นงานด้านการวิจัยและพัฒนา สื่อและการสื่อสาร การตลาด ศิลปะ การธนาคาร และสถาปัตยกรรม
  • ในยุคแห่งการเปลี่ยนแปลงนี้ นายจ้างต้องมีความคิดสร้างสรรค์มากขึ้นในการทำงาน ส่วนพนักงานควรพัฒนาทักษะที่ AI ไม่สามารถทดแทนได้ เช่น ความเห็นอกเห็นใจ ความเชี่ยวชาญในการทำงานด้วยมือ การทำงานร่วมกัน และความคิดสร้างสรรค์

ในโลกการทำงานที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว มีการถกเถียงกันมากเกี่ยวกับงานที่อาจถูกแทนที่ด้วย generative AI แต่คำถามที่น่าสนใจกว่าคือ งานใดที่จะไม่ได้รับผลกระทบมากที่สุด และงานใหม่ใดที่จะเกิดขึ้นในยุคนี้

รายงานล่าสุดจาก Indeed's Hiring Lab เผยให้เห็นถึงทักษะและตำแหน่งงานที่เป็นที่ต้องการในตลาดแรงงานปัจจุบัน ที่ปรึกษาและฟรีแลนซ์ยังคงเป็นทรัพยากรที่องค์กรพึ่งพาได้ แต่พวกเขาก็ต้องพัฒนาทักษะของตนเองเช่นกัน

Jack Kennedy นักเศรษฐศาสตร์อาวุโสของ Indeed กล่าวว่า งานที่มีแนวโน้มจะถูกแทนที่ด้วย AI น้อยที่สุดคืองานที่ต้องใช้ทักษะการทำงานด้วยมือ เช่น การขับรถ การพยาบาล รวมถึงงานที่ต้องใช้ความเห็นอกเห็นใจ และการดูแลเด็ก ดูเหมือนว่าการสัมผัสของมนุษย์ทั้งทางกายภาพและอารมณ์ ยังเป็นสิ่งที่ AI ไม่สามารถทดแทนได้โดยง่าย

อย่างไรก็ตาม งานจำนวนมากก็มีความเสี่ยงที่จะได้รับผลกระทบจาก AI Kennedy กล่าวว่า AI สามารถเข้ามาทดแทนหรือเพิ่มประสิทธิภาพในบางส่วนของงานได้ ซึ่งอาจส่งผลให้ลักษณะงานเปลี่ยนแปลงไป

ที่น่าสนใจคือ หมวดหมู่งานที่มีการใช้คำศัพท์เกี่ยวกับ AI มากขึ้นไม่ได้อยู่ในสายเทคโนโลยี แต่เป็นงานด้านการวิจัยและพัฒนา สื่อและการสื่อสาร การตลาด ศิลปะ การธนาคาร และสถาปัตยกรรม แต่จำนวนประกาศรับสมัครงานบน Indeed ที่มีคำเกี่ยวกับ AI ยังมีเพียง 2-3% เท่านั้น

Dan French ซีอีโอของ Consider Solutions กล่าวว่า AI มีมานานหลายทศวรรษแล้ว สิ่งที่ทำให้ผู้คนตื่นเต้นในช่วง 18 เดือนที่ผ่านมาคือ generative AI ซึ่งเป็นเพียงส่วนเฉพาะเท่านั้น และเขาคิดว่า generative AI อาจมีประโยชน์น้อยกว่าที่มีการกล่าวอ้าง

ในด้านการหาทรัพยากรจากภายนอก ธุรกิจยังคงพึ่งพาฟรีแลนซ์และที่ปรึกษา แต่ French มองว่าธุรกิจต้องการความร่วมมือแบบพันธมิตรมากกว่าการ outsource ปัญหา

ในยุคแห่งการเปลี่ยนแปลงนี้ นายจ้างต้องมีความคิดสร้างสรรค์มากขึ้นในการทำงานให้สำเร็จ ไม่ว่าจะเป็นการสร้างตำแหน่งงานใหม่ การประเมินทักษะที่จำเป็น หรือการร่วมมือกับพันธมิตรภายนอกอย่างมีกลยุทธ์ ส่วนพนักงานควรพิจารณาว่าจะสามารถ future-proof อาชีพของตนเองได้อย่างไร โดยมุ่งเน้นการพัฒนาทักษะที่ AI ไม่สามารถทดแทนได้ เช่น ความเห็นอกเห็นใจ ความเชี่ยวชาญในการทำงานด้วยมือ การทำงานร่วมกัน และความคิดสร้างสรรค์

Why it matters

💡
ในยุคที่ AI กำลังเปลี่ยนแปลงโลกการทำงาน บทความนี้นำเสนอมุมมองที่น่าสนใจเกี่ยวกับอนาคตของตลาดแรงงาน โดยวิเคราะห์ว่างานประเภทใดที่จะยังคงความสำคัญ และทักษะใดที่จะเป็นที่ต้องการในยุค AI ผู้อ่านจะได้เข้าใจถึงแนวโน้มการจ้างงานในอนาคต ทั้งในแง่ของงานที่อาจถูกแทนที่และโอกาสใหม่ๆ ที่จะเกิดขึ้น ซึ่งเป็นข้อมูลสำคัญสำหรับการวางแผนอาชีพและพัฒนาทักษะให้พร้อมรับมือกับการเปลี่ยนแปลง

ข้อมูลอ้างอิงจาก https://www.forbes.com/sites/lindsaykohler/2024/10/05/re-imagining-jobs-and-future-proofing-careers-in-the-age-of-ai/

Read more

OpenAI และ Foxconn ประกาศความร่วมมือเชิงกลยุทธ์พัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI ในสหรัฐอเมริกา

news

OpenAI และ Foxconn ประกาศความร่วมมือเชิงกลยุทธ์พัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI ในสหรัฐอเมริกา

OpenAI ร่วมมือ Foxconn พัฒนา AI infrastructure ในสหรัฐฯ ออกแบบ data center hardware หลายรุ่น เสริมสร้าง domestic supply chain และผลิตคอมโพเนนต์หลักในประเทศ เพื่อรักษาความเป็นผู้นำด้าน AI ของอเมริกา

By
AI แบบ Agentic กำลังช่วยปรับโครงสร้างการตลาด B2B ให้ยืดหยุ่นขึ้น

news

AI แบบ Agentic กำลังช่วยปรับโครงสร้างการตลาด B2B ให้ยืดหยุ่นขึ้น

Agentic AI กำลังปฏิวัติวงการ B2B Social Media Marketing ด้วยความสามารถในการวางแผน ตัดสินใจ และดำเนินการอัตโนมัติ ช่วยให้ทีม Marketing จัดการแคมเปญหลายรายการพร้อมกัน ปรับเนื้อหาเฉพาะบุคคล และตอบสนองตลาดแบบ Real-time ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

By
LLM เริ่มเขียนมัลแวร์ได้ดีขึ้น แต่ยังไม่พร้อมสำหรับการใช้งานจริง

news

LLM เริ่มเขียนมัลแวร์ได้ดีขึ้น แต่ยังไม่พร้อมสำหรับการใช้งานจริง

Netskope Threat Labs ทดสอบพบว่า GPT-3.5 และ GPT-4 สร้างมัลแวร์ได้สำเร็จ แต่โค้ดยังขาดความน่าเชื่อถือและประสิทธิภาพสำหรับใช้งานจริง GPT-5 แม้จะดีขึ้นแต่หลบเลี่ยง guardrails ยาก ภัยคุกคามจริงยังต้องอาศัยมนุษย์ควบคุม

By
เครื่องมือ AI ใหม่อาจลดความสูญเปล่าในการปลูกถ่ายอวัยวะได้ถึง 60%

news

เครื่องมือ AI ใหม่อาจลดความสูญเปล่าในการปลูกถ่ายอวัยวะได้ถึง 60%

Stanford พัฒนาโมเดล Machine Learning ทำนายความเหมาะสมของอวัยวะจากผู้บริจาค DCD ได้แม่นยำกว่าศัลยแพทย์ ลดการจัดหาอวัยวะที่ไร้ประโยชน์ 60% ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการปลูกถ่ายตับ

By