เวลาที่ประหยัดได้ด้วย AI เป็นของใคร? เหตุผลที่คนลาออกจาก "ที่ทำงานที่สะดวกสบายมากขึ้น"

AI สามารถรวบรวมข้อมูล เขียนโปรแกรม และเตรียมการวิเคราะห์ล่วงหน้าได้ หากเวลาทำงานลดลง ผู้ที่ทำงานก็จะมีเวลาว่างมากขึ้น

อย่างไรก็ตาม การที่งานเสร็จเร็วขึ้นและการที่อยากทำงานต่อในสถานที่ทำงานนั้น ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งเดียวกันเสมอไป

จากการสำรวจในกลุ่มผู้เชี่ยวชาญในเยอรมนี พบว่ามีกรณีที่เพื่อนร่วมงานลาออกจากบริษัทด้วยเหตุผลที่เกี่ยวข้องกับ AI ซึ่งไม่ได้มีเพียงแค่ "ความกลัว AI" อย่างเดียว แต่ยังรวมถึงการเปลี่ยนแปลงในเนื้องานที่มากขึ้น การมองไม่เห็นโอกาสในการเติบโต และภาระงานที่เพิ่มขึ้น

ในญี่ปุ่น เมื่อมีการนำ AI มาใช้ในงาน จำเป็นต้องให้ความสำคัญกับวิธีการทำงานหลังจากการนำเครื่องมือมาใช้พอๆ กับประสิทธิภาพของเครื่องมือที่นำมาใช้

"38.4％ ลาออก" ไม่ใช่สิ่งที่ตัวเลขบอก

ตามบทความของ dpa-AFX ที่เผยแพร่โดย Aktiencheck เมื่อวันที่ 24 ตุลาคม 2026 YouGov ได้รับมอบหมายจากบริษัทที่ปรึกษาทรัพยากรบุคคล SThree ให้สำรวจผู้ทำงานในสาขา MINT ในเยอรมนีจำนวน 817 คนในช่วงฤดูร้อน

MINT เป็นคำย่อในภาษาเยอรมันที่หมายถึงคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ข้อมูล วิทยาศาสตร์ธรรมชาติ และเทคโนโลยี ซึ่งใกล้เคียงกับแนวคิด STEM ในภาษาอังกฤษ รวมถึงวิศวกร บุคลากรด้าน IT และผู้เชี่ยวชาญด้านการวิจัยและพัฒนา

จากการสำรวจ พบว่า 38.4％ ของผู้ตอบแบบสอบถามกล่าวว่า เพื่อนร่วมทีมของพวกเขาได้ลาออกจากบริษัทด้วยเหตุผลที่เกี่ยวข้องกับ AI ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา

จำเป็นต้องอ่านอย่างระมัดระวังนี่ไม่ใช่ผลลัพธ์ที่บอกว่า "38.4％ ของผู้เชี่ยวชาญลาออกเนื่องจาก AI" แต่เป็นเพียงสัดส่วนของผู้ตอบแบบสอบถามที่รายงานการลาออกของเพื่อนร่วมงานเท่านั้น อาจมีเพื่อนร่วมงานหลายคนที่ตอบเกี่ยวกับผู้ลาออกคนเดียวกัน ดังนั้นไม่สามารถคำนวณจำนวนผู้ลาออกหรืออัตราการลาออกของบริษัททั้งหมดจากตัวเลขนี้ได้

นอกจากนี้ ยังแตกต่างจากผลลัพธ์ที่ได้จากการสำรวจผู้ลาออกโดยตรง ไม่สามารถตัดสินได้จากข้อมูลในบทความนี้ว่า AI เป็นสาเหตุเดียวหรือเป็นเพียงการเพิ่มความไม่พอใจที่มีอยู่แล้ว

อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนแปลงในสถานที่ทำงานที่มาพร้อมกับ AI กลายเป็นประเด็นที่ไม่สามารถละเลยได้เมื่อพิจารณาการคงอยู่ของบุคลากร

ไม่ใช่แค่ความกังวลว่าจะตกงาน แต่เป็นปัญหา "การเปลี่ยนแปลงในเนื้องาน"

จากเหตุผลการลาออกที่บทความระบุ ผู้ตอบแบบสอบถาม 52.2％ กล่าวว่าการเปลี่ยนแปลงในเนื้องาน "เปลี่ยนไปจนไม่เหลือเค้าเดิม" ขาดการมองเห็นการเติบโตและพัฒนาทางอาชีพ 46.5％ และภาระงานที่ทนไม่ได้ 36.9％

ตัวเลขเหล่านี้ไม่ใช่สัดส่วนของผู้ตอบแบบสอบถามทั้งหมด แต่เป็นตัวเลขที่แสดงในบทความว่าเป็นเหตุผลการลาออก จำเป็นต้องระมัดระวังไม่ให้ตีความว่าเป็นคำตอบของผู้ลาออกเอง

การเปลี่ยนแปลงในเนื้องานนั้นเป็นอย่างไร

ตัวอย่างเช่น คนที่เคยสร้างข้อความหรือแผนการออกแบบด้วยตนเอง อาจเปลี่ยนไปทำงานที่ตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI ค้นหาข้อผิดพลาด และให้คำแนะนำในการแก้ไข แม้ว่านี่จะไม่ใช่กรณีที่ได้รับการยืนยันจากการสำรวจ แต่เป็นตัวอย่างหนึ่งในการทำความเข้าใจการเปลี่ยนแปลงในงาน

แม้ว่าจุดประสงค์ในการสร้างผลงานจะเหมือนเดิม แต่ความรู้สึกในงานประจำวันจะแตกต่างกัน

สำหรับคนที่รู้สึกพึงพอใจในการคิดและสร้างสรรค์ด้วยตนเอง การที่ต้องมุ่งเน้นไปที่การตรวจสอบหรือควบคุมอาจทำให้รู้สึกห่างไกลจากงานที่ถนัด ในขณะที่บางคนอาจยินดีที่ได้หลุดพ้นจากงานที่ซ้ำซากและสามารถมุ่งเน้นไปที่การตัดสินใจที่ซับซ้อนมากขึ้น

ดังนั้น การที่ "งานเร็วขึ้น" เพียงอย่างเดียวไม่สามารถวัดความพึงพอใจในเนื้องานได้

รายงานการลาออกที่เด่นชัดในสาขาวิทยาศาสตร์ชีวภาพ

สัดส่วนของการรายงานการลาออกจากทีมด้วยเหตุผลที่เกี่ยวข้องกับ AI แตกต่างกันไปตามสาขา

ในสาขาวิทยาศาสตร์ชีวภาพและการแพทย์ซึ่งรวมถึงชีววิทยาและการแพทย์ มีสัดส่วน 56.8％ ในขณะที่ในสาขา IT มีสัดส่วน 28.9％ และในสาขาวิศวกรรมศาสตร์มีสัดส่วน 29.6％

อย่างไรก็ตาม ไม่สามารถสรุปได้ทันทีว่า "AI ได้ทำให้เกิดการสูญเสียงานมากที่สุดในสาขาวิทยาศาสตร์ชีวภาพ" เนื่องจากสิ่งที่วัดคือการตอบแบบสอบถามเกี่ยวกับการลาออกของเพื่อนร่วมงาน ไม่ใช่การลดลงของการจ้างงานสุทธิ

นอกจากนี้ บทความที่แนะนำไม่มีข้อมูลรายละเอียดเกี่ยวกับจำนวนผู้ตอบแบบสอบถามในแต่ละสาขาหรือข้อผิดพลาด จำเป็นต้องตรวจสอบเพิ่มเติมเกี่ยวกับเนื้องาน การเปลี่ยนแปลงในองค์กร และวิธีการนำเข้าเพื่อทำความเข้าใจว่าทำไมถึงเกิดความแตกต่าง

สิ่งที่ควรให้ความสนใจคือ การเปลี่ยนแปลงที่เกิดจาก AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ภายในบริษัท IT เท่านั้น งานที่ใช้ความรู้เฉพาะทางยิ่งจำเป็นต้องอธิบายอย่างชัดเจนว่าหลังจากนำ AI มาใช้แล้ว คนจะต้องทำอะไร

การเพิ่มประสิทธิภาพและการลาออกสามารถเกิดขึ้นพร้อมกันได้

หากสรุปการสำรวจนี้ว่า "คนทำงานเกลียด AI" จะทำให้เข้าใจผิด

66.8％ ของผู้ใช้ AI ในเยอรมนีตอบว่าผลผลิตของทีมสูงขึ้นกว่าเมื่อสองปีที่แล้ว การใช้เวลาในเชิงกลยุทธ์คิดเป็น 38.0％ การเรียนรู้และฝึกอบรมคิดเป็น 29.0％ และการทำงานเพิ่มเติมคิดเป็น 29.4％

ความรู้สึกต่อ AI ก็มีเชิงบวก เช่น "กระตุ้น" "อยากรู้อยากเห็น" "ตื่นเต้น" ซึ่งมากกว่า "ความกดดัน" หรือ "ความกลัว"

ดังนั้น การรู้สึกถึงความสะดวกสบายและการมีความไม่พอใจในวิธีการทำงานสามารถเกิดขึ้นพร้อมกันได้

ตัวอย่างเช่น แม้ว่างานหนึ่งจะใช้เวลาเพียงครึ่งเดียวด้วย AI แต่หากจำนวนงานที่ต้องรับผิดชอบเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าหรือมากกว่านั้น ก็จะไม่เกิดความว่างงาน นอกจากนี้ ความเร็วในการสร้างผลลัพธ์ที่เพิ่มขึ้นอาจทำให้มีเอกสารที่ต้องตรวจสอบหรือกรณีที่ต้องตัดสินใจมากขึ้น

สิ่งที่ต้องพิจารณาคือวิธีการใช้เวลาที่เกิดจากการเพิ่มประสิทธิภาพ จะใช้ในการเรียนรู้หรือปรับปรุง หรือจะใช้ในการทำงานใหม่ การแบ่งสรรนี้อาจทำให้ AI กลายเป็นเครื่องมือที่สนับสนุนการเติบโตหรือเป็นปัจจัยที่เพิ่มภาระได้

ในโซเชียลมีเดียมีเสียงว่า "มีเพียงกำหนดเวลาที่สั้นลง"

ในโซเชียลมีเดียและกระดานสนทนาออนไลน์ก็มีการถกเถียงเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพด้วย AI และภาระงาน

ต่อไปนี้ไม่ใช่การตอบสนองโดยตรงต่อบทความของเยอรมนีในครั้งนี้ แต่เป็นสาระสำคัญของโพสต์ที่เผยแพร่เกี่ยวกับหัวข้อที่เกี่ยวข้อง เป็นประสบการณ์ที่ไม่ระบุชื่อและไม่ได้รับการตรวจสอบอย่างอิสระ และไม่เป็นตัวแทนของความคิดเห็นของผู้ทำงานทั้งหมด

ในชุมชนสำหรับนักพัฒนาบน Reddit "r/developersIndia" มีโพสต์ที่กล่าวว่าฝ่ายบริหารเริ่มคิดว่า "ทุกงานเสร็จภายใน 3-4 ชั่วโมง" และต้องการให้งานที่เคยใช้เวลาหลายสัปดาห์เสร็จในไม่กี่วัน

ผู้โพสต์อธิบายว่าในขณะที่งานถัดไปสะสมขึ้นเรื่อยๆ พวกเขายังต้องเร่งแก้ไขผลงานที่เคยส่งไปอย่างเร่งด่วนอีกด้วย โดยเน้นว่าความเร็วในการเผยแพร่มีความสำคัญมากกว่า และการตรวจสอบคุณภาพหรือความเหนื่อยล้าของผู้ทำงานถูกละเลย

ปัญหาที่สามารถอ่านได้จากโพสต์นี้ไม่ใช่แค่ประสิทธิภาพของ AI เท่านั้น แต่ยังรวมถึงวิธีการบริหารที่มองว่าเวลาที่สามารถย่นย่อได้จากงานหนึ่งๆ เป็นเวลาที่สามารถย่นย่อได้สำหรับงานทั้งหมด

ในขณะเดียวกัน ในกระทู้ที่เกี่ยวข้องใน "r/Futurism" มีความคิดเห็นเชิงบวกจากผู้ใช้ที่อ้างว่ามีประสบการณ์ในการพัฒนามานานว่า หากเข้าใจขีดจำกัดของ AI ผลผลิตจะเพิ่มขึ้นจริงๆ

แม้แต่จากโพสต์ที่จำกัด การประเมินก็ไม่ใช่สีเดียว การแยกแยะสถานการณ์ที่ AI มีประโยชน์และสถานการณ์ที่ความคาดหวังเกินจริงออกจากกันจะเป็นจุดเริ่มต้นของการสนทนา

ในญี่ปุ่นก็มีงาน "หลังจากการสร้าง" เพิ่มขึ้น

สำหรับญี่ปุ่น มีตัวเลขที่น่าสนใจจากซีรีส์การสำรวจเดียวกันที่เผยแพร่โดย SThree

จากการสำรวจผู้ทำงาน STEM ในญี่ปุ่น 794 คน พบว่า 592 คนที่ใช้ AI ในงานตอบว่าผลผลิตของทีมเพิ่มขึ้นกว่าเมื่อสองปีที่แล้ว 64.9％

ในขณะเดียวกัน 39.4％ ของผู้ตอบแบบสอบถามทั้งหมดกล่าวว่าเวลาที่ใช้ในการตรวจสอบและยืนยันผลลัพธ์ที่ AI สร้างขึ้นเพิ่มขึ้น และ 35.4％ กล่าวว่าเวลาที่ใช้ในการแก้ไขและปรับปรุงเพิ่มขึ้น

ไม่สามารถสรุปได้ว่าเพียงแค่นี้ภาระงานทั้งหมดเพิ่มขึ้น จำเป็นต้องเปรียบเทียบกับเวลาที่ประหยัดได้จากงานอื่นๆ อย่างไรก็ตาม การดูเพียงแค่ "การสร้างที่เร็วขึ้น" ไม่สามารถเข้าใจปริมาณงานที่แท้จริงได้

แม้ว่าร่างเอกสารจะเสร็จภายในไม่กี่นาที แต่การตรวจสอบความถูกต้อง ความสอดคล้องกับสถานการณ์ภายในองค์กร และการปรับให้มีคุณภาพที่สามารถส่งให้ลูกค้าได้ยังคงใช้เวลา หากไม่รวมงานเหล่านี้ในแผนและเพียงแค่เลื่อนกำหนดส่งให้เร็วขึ้น อาจทำให้ภาระตกอยู่กับผู้รับผิดชอบ

สามสิ่งที่บริษัทญี่ปุ่นควรพิจารณาใหม่

ตามบทความจากเยอรมนี ในคำตอบแบบอิสระ มีเสียงเรียกร้องให้มีการฝึกอบรมที่มุ่งเน้นเป้าหมาย กฎเกณฑ์ที่ชัดเจนในการใช้ AI และการมีส่วนร่วมของพนักงานในช่วงต้นจากฝ่ายบริหาร

เมื่อพิจารณาคำขอนี้ในบริบทของสถานที่ทำงานในญี่ปุ่น จำเป็นต้องมีการพิจารณาใหม่อย่างน้อยสามประการ

ประการแรกคือการวัดปริมาณงานจาก "การสร้างจนถึงการตรวจสอบและแก้ไข"

จำนวนครั้งที่ใช้ AI หรือจำนวนเอกสารที่สร้างขึ้นไม่สามารถบอกถึงผลลัพธ์ของงานได้ ต้องดูเวลาที่ใช้ในการตรวจสอบ จำนวนครั้งที่แก้ไข และปัญหาที่เกิดขึ้นหลังจากเสร็จสิ้นเพื่อเข้าใจว่าขั้นตอนใดที่ง่ายขึ้นและภาระย้ายไปที่ใด

ประการที่สองคือการรวมเวลาเรียนรู้ไว้ในงาน

การเรียกร้องให้ปรับตัวกับเครื่องมือใหม่ๆ ในขณะที่ยังคงรักษาปริมาณงานเดิมและปล่อยให้การเรียนรู้อยู่ในเวลานอกงาน จะทำให้ความพยายามในการใช้ AI กลายเป็นภาระเพิ่มเติม จำเป็นต้องกำหนดไม่เพียงแค่เนื้อหาการฝึกอบรม แต่ยังรวมถึงเวลาที่สามารถเรียนรู้ได้

ประการที่สามคือการอธิบายบทบาทและการประเมินหลังการนำ AI มาใช้

หากย้ายจากงานที่สร้างสรรค์ด้วยตนเองไปสู่งานที่ต้องตัดสินใจและตรวจสอบ จะประเมินความสามารถในการตัดสินใจอย่างไร ผู้ที่มีประสบการณ์น้อยจะเรียนรู้พื้นฐานจากงานใด และผู้มีประสบการณ์จะใช้ความเชี่ยวชาญในเรื่องใด

การบอกเพียงว่า "ต่อไปนี้ต้องการให้ใช้ AI" ไม่สามารถทำให้ผู้ทำงานเห็นภาพอนาคตของตนเองได้ หากเนื้องานเปลี่ยนแปลง จำเป็นต้องแสดงเส้นทางการเติบโตไปพร้อมกัน

การพิจารณาผลลัพธ์ของการนำ AI มาใช้จาก "ความเร็ว" และ "ความสามารถในการทำงานต่อ"

การ