AI จะมาแย่งงานหรือยกระดับคุณค่าของมนุษย์?

การอ่าน "AI Jobs Barometer" ของ PwC จากมุมมองของญี่ปุ่น

AI จะมาแย่งงาน—คำนี้ถูกพูดซ้ำหลายครั้งหลังจากที่ AI สร้างเริ่มเป็นที่แพร่หลาย แต่ "2026 Global AI Jobs Barometer" ของ PwC ชี้ให้เห็นถึงความซับซ้อนที่มากขึ้น และเป็นความจริงที่หนักหน่วงสำหรับบริษัทญี่ปุ่น AI ไม่ได้แค่ลบงานออกไป แต่กำลังปรับเปลี่ยนเนื้อหาของงาน ขยายช่องว่างประสิทธิภาพระหว่างบริษัท และยกระดับทักษะที่ต้องการจากพนักงานรุ่นใหม่ตั้งแต่ระยะเริ่มต้น

ตามรายงานที่เว็บไซต์ข่าว Bernews ของเบอร์มิวดาได้กล่าวถึง PwC ได้วิเคราะห์โฆษณางานกว่า 1 พันล้านรายการจาก 6 ทวีปทั่วโลก เพื่อศึกษาว่า AI มีผลกระทบต่อการจ้างงาน ค่าจ้าง ทักษะ และประสิทธิภาพอย่างไร สิ่งที่ปรากฏขึ้นไม่ใช่โครงสร้างง่ายๆ ว่า "งานที่เสี่ยงต่อ AI จะอันตราย" แต่กลับเป็นภาพที่ขัดแย้งว่า บริษัทที่ใช้ AI ได้ดีขึ้นกลับมีการเพิ่มจำนวนพนักงาน ขยายค่าจ้าง และมีประสิทธิภาพที่นำหน้า

จากการสำรวจของ PwC พบว่า บริษัทที่มีการเปิดรับ AI สูงมีการเติบโตของประสิทธิภาพสูงกว่าบริษัทที่มีการเปิดรับ AI ต่ำ โดยเฉพาะในกลุ่มบริษัทชั้นนำมีการเติบโตอย่างมาก บทความของ Bernews ยังระบุว่า กลุ่มบริษัทที่เปิดรับ AI มากที่สุดมีการเติบโตของประสิทธิภาพ 34% ในปี 2025 เมื่อเทียบกับปี 2018 ซึ่งสูงกว่ากลุ่มบริษัทที่ใช้ AI ได้ยากที่มีการเติบโต 24% นอกจากนี้ ในกลุ่มบริษัทที่มีการเปิดรับ AI สูงสุด 20% การเติบโตของประสิทธิภาพแรงงานเฉลี่ยถึง 163%

สิ่งสำคัญที่นี่คือ AI ไม่ได้ถูกใช้เพียงแค่เป็น "เครื่องมือในการลดจำนวนพนักงาน" ในหน้าเว็บทางการของ PwC ระบุว่า บริษัทที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพด้วย AI ได้มากกว่ามักจะมีการขยายค่าจ้างและจำนวนพนักงานด้วย ซึ่งหมายความว่ามีความแตกต่างระหว่างบริษัทที่ลดจำนวนคนด้วย AI และบริษัทที่ขยายความสามารถของคนและขยายธุรกิจด้วย AI

เมื่อบริษัทญี่ปุ่นอ่านผลลัพธ์นี้ สิ่งที่ควรพิจารณาไม่ใช่ "AI จะลดจำนวนคนได้เท่าไร" แต่เป็น "AI จะทำให้พนักงานที่มีอยู่สามารถย้ายไปทำงานที่มีมูลค่าสูงได้มากเพียงใด"

AI จะแบ่งตลาดแรงงานออกเป็นสองส่วน

หนึ่งในแนวคิดที่ PwC เน้นย้ำคือ "ตลาดแรงงานที่แบ่งออกเป็นสองขั้ว" รายงานระบุว่า AI จะทำให้การทำงานแบ่งออกเป็นสองทิศทางใหญ่ๆ

ทิศทางแรกคือ AI รับหน้าที่งานที่เป็นแบบแผน ทำให้มนุษย์ต้องทำงานที่ต้องการการตัดสินใจที่ซับซ้อน ความเชี่ยวชาญ และความเป็นผู้นำมากขึ้น PwC จัดตำแหน่งงานเหล่านี้เป็นงานที่ "เชี่ยวชาญ" ด้วย AI ส่วนอีกทิศทางคือ AI ทำให้งานง่ายขึ้น ทำให้คนที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญสามารถทำงานที่เคยต้องการความรู้เฉพาะทางได้ง่ายขึ้น นี่คือสิ่งที่เรียกว่า "การทำให้เป็นประชาธิปไตย" ด้วย AI

เมื่อมองเผินๆ การทำให้เป็นประชาธิปไตยดูเหมือนจะเป็นเรื่องดี หากทุกคนสามารถทำงานที่ซับซ้อนได้ ผลผลิตก็จะเพิ่มขึ้น แต่ในแง่ของมูลค่าตลาดแรงงาน เรื่องนี้ไม่ง่าย งานที่ใครๆ ก็ทำได้มักจะสูญเสียค่าจ้างพิเศษได้ง่าย ในขณะที่งานที่สามารถเพิ่มความเชี่ยวชาญด้วย AI จะมีมูลค่าสูงกว่า

ในหน้าเว็บทางการของ PwC ระบุว่า งานที่เชี่ยวชาญด้วย AI จะเติบโตเร็วกว่าและมีการเติบโตของค่าจ้างสูงกว่างานที่ทำให้เป็นประชาธิปไตย ซึ่งหมายความว่า ในยุค AI คนที่แข็งแกร่งไม่ใช่ "คนที่ไม่สามารถถูกแทนที่ด้วย AI" แต่เป็น "คนที่สามารถเพิ่มความเชี่ยวชาญด้วยการใช้ AI"

นี่เป็นข้อเสนอแนะสำคัญสำหรับพนักงานบริษัทในญี่ปุ่น ตัวอย่างเช่น ในด้านบัญชี กฎหมาย ทรัพยากรบุคคล การตลาด การเงิน สื่อ การให้คำปรึกษา และวิศวกรรม AI จะเข้ามารับหน้าที่ในการจัดทำเอกสาร การวิจัย การสรุป และการวิเคราะห์เบื้องต้น แต่เพียงแค่นั้นไม่เพียงพอที่จะสร้างผลลัพธ์ สิ่งที่จำเป็นในที่สุดคือ ความสามารถในการตั้งคำถาม ความสามารถในการสงสัยในข้อสมมติฐาน ความสามารถในการอ่านบริบทของลูกค้าหรือตลาด ความสามารถในการประเมินความเสี่ยง และความสามารถในการอธิบายเพื่อกระตุ้นการตัดสินใจ

ในยุค AI คนที่มีคุณค่ามากขึ้นไม่ใช่เพียง "คนที่ทำงานเร็ว" แต่เป็น "คนที่สามารถใช้คำตอบจาก AI เพื่อทำการตัดสินใจที่ดีกว่า"

ในโซเชียลมีเดีย การตอบสนองที่โดดเด่นคือ "AI ไม่ใช่เรื่องของการลดจำนวนคน"

ต่อรายงานของ PwC บน LinkedIn และ X มีการตอบสนองเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่าง AI และการจ้างงาน ในโพสต์ที่สามารถค้นหาได้ มีสามแนวโน้มที่โดดเด่น

ประการแรกคือ การรับรู้ว่า "AI ไม่ได้แย่งงาน แต่กำลังออกแบบงานใหม่" บน LinkedIn มีการสังเกตว่าบริษัทที่มีการนำ AI เข้ามาใช้มากขึ้นมีการขยายค่าจ้างและจำนวนพนักงาน ซึ่งแสดงให้เห็นว่าโอกาสที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของ AI ไม่ใช่การแทนที่มนุษย์ แต่เป็นการสร้างงานใหม่ ซึ่งสอดคล้องกับข้อความของ PwC ที่ว่า "บริษัทที่ใช้ AI เพื่อการเติบโตจะเจริญรุ่งเรือง"

ประการที่สองคือ การตอบสนองว่า "คุณค่าของทักษะมนุษย์จะเพิ่มขึ้น" ความสามารถในการตัดสินใจ ความคิดสร้างสรรค์ ความเป็นผู้นำ ความเห็นอกเห็นใจ และการสื่อสาร ซึ่งเดิมเรียกว่า "ทักษะอ่อน" และมักถูกมองว่าไม่ชัดเจนเมื่อเทียบกับทักษะทางเทคนิค แต่ในโซเชียลมีเดีย มีการมองว่าในยุค AI ทักษะเหล่านี้อาจเชื่อมโยงโดยตรงกับการตอบแทนหรือการเลื่อนตำแหน่ง AI ที่ดูดซับงานที่เป็นแบบแผนมากขึ้น มนุษย์จะเหลือการตัดสินใจที่ไม่เป็นแบบแผน ซึ่งเป็นที่ที่คุณค่าจะรวมตัวกัน

ประการที่สามคือ ความกังวลว่า "การสร้างอาชีพของคนรุ่นใหม่จะยากขึ้น" บน X มีโพสต์ที่ตอบสนองต่อข้อเท็จจริงที่ว่า งานระดับเริ่มต้นที่เสี่ยงต่อ AI กำลังเริ่มต้องการการตัดสินใจ ความคิดสร้างสรรค์ และความเป็นผู้นำ LinkedIn ก็มีการตั้งคำถามว่า "จะสร้างผู้นำในอนาคตอย่างไร" เมื่อการวิจัย การจัดทำเอกสาร และการวิเคราะห์แบบแผนที่คนรุ่นใหม่เคยทำเพื่อสะสมประสบการณ์ถูกแทนที่ด้วย AI

ประเด็นนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับบริษัทญี่ปุ่น ในระบบการจ้างงานแบบญี่ปุ่น การจ้างงานใหม่แบบกลุ่มและการฝึกอบรมในสถานที่ทำงานเป็นเวลานานได้ทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ แต่ถ้า AI ดูดซับงานที่เคยเป็น "เวทีฝึกฝน" ของคนรุ่นใหม่ คนรุ่นใหม่อาจถูกขอให้ทำการตัดสินใจที่ซับซ้อนและการตอบสนองต่อลูกค้าที่สูงขึ้นตั้งแต่เริ่มต้น นี่อาจเป็นทั้งโอกาสและความเสี่ยง

ความท้าทายสำหรับบริษัทญี่ปุ่นคือ "การนำเข้า" ไม่ใช่ "การสร้างผลลัพธ์"

ในญี่ปุ่น การนำเข้า AI สร้างเริ่มต้นได้เริ่มขึ้นแล้ว การสำรวจ "การใช้ AI สร้างจริงในปี 2025 เปรียบเทียบ 5 ประเทศ" ของ PwC Japan ระบุว่าระดับการส่งเสริมการใช้ AI สร้างในบริษัทญี่ปุ่นกำลังเพิ่มขึ้น โดยมีการตอบว่ากำลังใช้ AI สร้างภายในองค์กรหรือให้บริการ AI สร้างภายนอกถึงครึ่งหนึ่ง

อย่างไรก็ตาม สิ่งที่สำคัญกว่าที่การสำรวจเดียวกันแสดงให้เห็นคือ มีบริษัทญี่ปุ่นที่รู้สึกถึงผลกระทบที่เกินความคาดหวังน้อยลง แต่กลับมีบริษัทที่ผลกระทบต่ำกว่าความคาดหวังเพิ่มขึ้น ซึ่งหมายความว่าปัญหาของบริษัทญี่ปุ่นได้เปลี่ยนจาก "ใช้ AI หรือไม่" ไปเป็น "สามารถสร้างผลลัพธ์ด้วย AI ได้หรือไม่"

นี่สอดคล้องกับความรู้สึกของหลายบริษัท AI สร้างถูกใช้ในการเขียนอีเมล สรุปบันทึกการประชุม แปลภาษา วิจัย และสร้างร่างเอกสาร แต่ยังมีบริษัทจำกัดที่สามารถเชื่อมโยงสิ่งนี้กับการเปลี่ยนแปลงโมเดลธุรกิจ การปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า การเร่งพัฒนาผลิตภัณฑ์ การปรับปรุงกำไรจากการขาย และการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากร

"DX Trends 2025" ของ IPA ก็ได้จัดระเบียบสถานะปัจจุบันและความท้าทายของ DX ในบริษัทญี่ปุ่นจากมุมมองของกลยุทธ์ เทคโนโลยี และทรัพยากรมนุษย์ หัวข้อย่อยคือ "จากการเพิ่มประสิทธิภาพภายในสู่การเพิ่มประสิทธิภาพทั้งหมด" ซึ่งสามารถนำไปใช้กับการใช้ AI สร้างได้โดยตรง

หาก AI ถูกใช้เพียงเป็นเครื่องมือที่สะดวกสำหรับแต่ละแผนก ผลกระทบจะมีขอบเขตจำกัด แผนกบริหารจัดการใช้สำหรับบันทึกการประชุม ทรัพยากรบุคคลใช้สำหรับประกาศรับสมัครงาน ฝ่ายขายใช้สำหรับอีเมล ฝ่ายวางแผนใช้สำหรับการจัดทำเอกสาร—แต่ละแผนกจะสะดวกขึ้นเล็กน้อย แต่ความสามารถในการแข่งขันของบริษัทโดยรวมจะไม่เปลี่ยนแปลงมากนัก คุณค่าที่แท้จริงของ AI เกิดขึ้นเมื่อมันข้ามขอบเขตของงาน เพิ่มความเร็วในการตัดสินใจ และเปลี่ยนคุณค่าที่ส่งถึงลูกค้า

ในญี่ปุ่นที่ขาดแคลนแรงงาน AI ควรพิจารณาในบริบทของ "การขยาย" มากกว่า "การแทนที่"

สำหรับญี่ปุ่น การอภิปรายเรื่อง AI และการจ้างงานแตกต่างจากตะวันตกเล็กน้อย ญี่ปุ่นกำลังเผชิญกับการลดลงของประชากรและการขาดแคลนแรงงาน ในรายงานเศรษฐกิจแรงงานของกระทรวงแรงงานและสวัสดิการสังคมระบุว่า ในขณะที่คาดการณ์ว่าประชากรจะลดลงในระยะยาว การเพิ่มค่าจ้างอย่างยั่งยืนจำเป็นต้องมีการเพิ่มขึ้นของผลผลิตต่อหัว นั่นคือ การเพิ่มประสิทธิภาพแรงงาน นอกจากนี้ การใช้หุ่นยนต์ AI และ ICT รวมถึงการพัฒนาทรัพยากรมนุษย์เป็นสิ่งสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพ

เมื่อพิจารณาจากพื้นฐานนี้ การนำ AI มาใช้ในญี่ปุ่นควรพิจารณาว่า "เพื่อสร้างมูลค่ามากขึ้นด้วยจำนวนคนที่น้อยลง" ไม่ใช่ "เพื่อลดจำนวนคน" แน่นอนว่างานที่เป็นแบบแผนบางส่วนจะลดลง การป้อนข้อมูลง่ายๆ การสรุปผลแบบฟอร์ม การสร้างเอกสารแบบแผน การตอบคำถามเบื้องต้นจะถูกลดลงอย่างมากด้วย AI

แต่ในญี่ปุ่นที่ขาดแคลนแรงงาน สิ่งสำคัญคือจะใช้เวลาที่ว่างได้อย่างไร จะเพิ่มคุณภาพการตอบสนองลูกค้าหรือไม่ จะนำไปสู่การปรับปรุงสถานที่ทำงานหรือไม่ จะนำไปสู่ธุรกิจใหม่หรือไม่ จะใช้ในการฝึกอบรมคนรุ่นใหม่หรือไม่ หรือจะจบลงเพียงแค่การลดค่าใช้จ่ายทางแรงงาน การเลือกนี้จะเป็นตัวกำหนดอนาคตของบริษัท

ข้อเสนอแนะของรายงาน PwC ชัดเจน บริษัทที่เติบโตด้วย AI ไม่ได้เพียงแค่ลดค่าใช้จ่าย แต่ใช้ AI เพื่อเพิ่มความสามารถของมนุษย์และสร้างมูลค่าใหม่ บริษัทญี่ปุ่นควรเรียนรู้จากแนวคิด "การขยาย" นี้

สำหรับคนรุ่นใหม่ "การสูญเสียการฝึกฝน" จะเป็นปัญหาที่ใหญ่ที่สุด

เมื่อพิจารณาการจ้างงานในยุค AI สิ่งที่มักถูกมองข้ามมากที่สุดคือการพัฒนาคนรุ่นใหม่ ในหน้าเว็บทางการของ PwC ระบุว่า งานระดับจูเนียร์ที่เสี่ยงต่อ AI มักจะต้องการความเป็นผู้นำและการคิดเชิงกลยุทธ์ที่เคยต้องการจากบุคลากรระดับสูง นอกจากนี้ งานระดับเริ่มต้นที่เสี่ยงต่อ AI กำลังเติบโตในลักษณะที่ "ทำให้เป็นระดับสูง"

สำหรับบริษัท นี่อาจดูเหมือนโอกาสในการสร้างพนักงานที่พร้อมใช้งานทันที หาก AI ช่วยในการวิจัยและจัดทำเอกสาร คนรุ่นใหม่ก็สามารถท้าทายงานที่ซับซ้อนได้เร็วขึ้น แต่ในทางกลับกัน อาจหมายถึงการสูญเสียโอกาสในการเรียนรู้การทำงานพื้นฐานของคนรุ่นใหม่

ในอดีต คนรุ่นใหม่ได้เรียนรู้โครงสร้างของงานโดยการจดบันทึกการประชุม จัดทำเอกสาร รวบรวมข้อมูล และได้รับคำแนะนำจากรุ่นพี่ ในการทำงานที่ดูเหมือนไม่มีประสิทธิภาพนั้นมีโอกาสในการเรียนรู้ความรู้ในอุตสาหกรรม ความเข้าใจลูกค้า การจัดโครงสร้างเชิงตรรกะ การเมืองภายใน และเกณฑ์การตัดสินใจ หาก AI ทำสิ่งนี้ได้ในทันที บริษัทจะต้องเตรียมการออกแบบการศึกษารูปแบบใหม่

ตัวอย่างเช่น แทนที่จะให้คนรุ่นใหม่เพียงแค่ส่งเอกสารที่ AI สร้างขึ้น ควรให้พวกเขาคิดว่า "ทำไมถึงมีโครงสร้างนี้" "ข้อสมมติฐานใดที่อาจไม่มั่นคง" "ลูกค้าอาจโต้แย