บทนำ: การมาถึงของบุคลากรกลุ่ม AI‑Native
75% ของ Gen Z ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อเรียนรู้ทักษะใหม่ ตัวเลขเดียวทำหน้าที่เสมือนไซเรนบอกอนาคต—เรากำลังก้าวเข้าสู่ยุคที่คนรุ่นใหม่ไม่ได้เป็นแค่ digital natives แต่คือ AI natives อย่างแท้จริง การใช้ AI ของพวกเขาไม่ได้เป็นเพียงการ “ปรับตัวให้ใช้เป็น” แต่คือการ บูรณาการ ให้กลายเป็นกล้ามเนื้อแห่งการเรียนรู้ การแก้ปัญหา และการนำทางเส้นทางอาชีพ
พร้อมกันนั้น ตลาดแรงงานก็กำลังปรับโครงสร้างครั้งใหญ่ ตั้งแต่การทำงานอัตโนมัติ ไปจนถึงการยุบรวมขั้นตอนที่เคยเป็น “บันไดอาชีพ” ให้สั้นลงหรือหายไป ผลลัพธ์คือภูมิทัศน์ที่เต็มไปด้วยทั้ง โอกาส และ ความเสี่ยง และนี่คือโจทย์เชิงกลยุทธ์ร่วมกันของธุรกิจ สถาบันการศึกษา และผู้กำหนดนโยบาย
บทที่ 1: ความขัดแย้งของ Gen Z—ยอมรับสูงสุด แต่วิตกสูงสุด
1.1 ช่องว่างการยอมรับ AI ระหว่างรุ่น
Gen Z นำหน้าทุกเจเนอเรชันในการใช้ AI เพื่อการทำงานและการเรียนรู้:
เมื่อเปรียบเทียบการยอมรับ AI ระหว่างเจเนอเรชัน ตัวเลขชี้ชัดว่า Gen Z นำหน้าชัดเจน: ประมาณ 75% ใช้ AI เพื่อเรียนรู้ทักษะใหม่ เทียบกับ 71% ของ Millennials, 56% ของ Gen X และ 49% ของ Baby Boomers ขณะเดียวกัน การใช้ AI เพื่อแก้ปัญหาในที่ทำงานก็สูงที่สุดในกลุ่ม Gen Z ที่ 55% ขณะที่ Millennials อยู่ที่ 54%, Gen X 42% และ Boomers เพียง 33%
ในมิติความรู้สึก แม้ Millennials จะตื่นเต้นกับศักยภาพของ AI สูงถึง 60% แต่ Gen Z ก็ยังคงมีระดับความตื่นเต้นที่สูง (58%) อย่างไรก็ตาม ความกังวลเกี่ยวกับผลกระทบของ AI ต่ออาชีพกลับมากที่สุดในกลุ่ม Gen Z ถึง 46% สูงกว่ารุ่นอื่น ๆ เล็กน้อย และสุดท้าย เมื่อดูด้านการฝึกอบรม AI ในที่ทำงาน Gen Z และ Millennials อยู่ที่ระดับเดียวกันคือราว 42% แต่ Gen X และ Baby Boomers ได้รับโอกาสเพียง 29% และ 22% ตามลำดับ
ภาพที่เห็นคือ ยิ่งใช้มาก ยิ่งกังวลมาก—และความกังวลนั้นไม่ได้ไร้เหตุผล
1.2 ความวิตกกังวลที่แพร่หลาย: กลไกเอาตัวรอดในตลาดงานใหม่
เกือบครึ่งของ Gen Z กังวลว่า AI จะกระทบอาชีพของตน การกังวลนี้สัมพันธ์กับ การหดตัวของตำแหน่งงานระดับเริ่มต้น ที่สังเกตได้ชัดเจนในหลายอุตสาหกรรม เมื่อบันไดช่วงแรกของอาชีพเริ่มหายไป พวกเขาจึงเร่ง ยอมรับ AI เพื่อคง “ความเกี่ยวข้อง” ของตัวเอง—นี่ไม่ใช่ความกลัวเทคโนโลยี แต่คือ ยุทธวิธีเอาตัวรอด
1.3 ช่องว่างความเชื่อมั่น: คล่องมือ แต่ยังขาดคล่องคิด
แม้ Gen Z จะใช้งาน Generative AI อย่างคล่อง แต่ความสามารถด้าน การวิพากษ์ผลลัพธ์ของ AI—ตั้งแต่การจับผิดข้อมูลหลอน (hallucination) ไปจนถึงการอ่านอคติ—ยังเป็นพืชเศรษฐกิจที่ปลูกไม่ทัน ความคล่องแคล่วเชิงเครื่องมือจึงอาจสร้าง ภาพลวงตาของความรู้ ให้ทั้งผู้ใช้และนายจ้างเข้าใจผิดว่าคล่องคือเก่งลึก ผลคือองค์กรเสี่ยง ตัดสินใจบนฐานข้อมูลที่ไม่น่าเชื่อถือ หากไม่มีระบบกำกับดูแลและการโค้ชที่ดีพอ
บทที่ 2: นิยามใหม่ของชุดทักษะ—จาก “ทำได้เร็ว” สู่ “เข้าใจลึก”
2.1 น้ำหนักที่เทไปทาง Hard Skills
ข้อมูลสะท้อนว่า Gen Z รู้สึกว่า AI ช่วยอัปสกิลได้จริง โดยเฉพาะ ทักษะดิจิทัล–เทคนิค–คิดวิเคราะห์ ขณะที่ ทักษะระหว่างบุคคล และ ความฉลาดทางอารมณ์ มักถูกจัดไว้ท้าย ๆ ตัวอย่างการใช้ AI เพื่อสร้างทักษะมีตั้งแต่ระดมไอเดีย สร้างสไลด์ เขียนสคริปต์ วางตาราง ไปจนถึงเขียน/แก้โค้ด
2.2 “3 ทักษะใหม่” เพื่อความพร้อมในอนาคต
กรอบคิดที่ช่วยตั้งเข็มทิศคือ 3ทักษะใหม่: (1) ความสามารถด้าน AI, (2) ความสามารถในโลกเสมือน, (3) ความตระหนักในเรื่องสิ่งแวดล้อม
การเรียนรู้ด้วยตนเองของ Gen Z สอดคล้องข้อ (1) และ (2) อยู่พอตัว แต่ มิติมนุษย์—ทักษะร่วมงาน นำทีม เจรจาต่อรอง—ยังเสี่ยงกลายเป็น จุดอ่อนเชิงระบบ หากปล่อยให้ AI ทำงานแทนจน “ทางลัด” กลายเป็น “ทางหลัก” ของการเรียนรู้
2.3 ดาบสองคมของประสิทธิภาพ: เร็วขึ้น แต่เรียนรู้น้อยลง?
คนรุ่นใหม่จำนวนหนึ่งรู้สึกว่า AI ขวางการเติบโตเชิงฝีมือ เพราะงานที่ควรทำเองเพื่อ “ซึมซับกระบวนการ” ถูกทำอัตโนมัติไปแล้ว ยิ่งไปกว่านั้น หลายคน ถาม AI มากกว่าถามหัวหน้า/เพื่อนร่วมงาน—ข้อดีคือเร็ว ไม่ตัดสิน ข้อมูลพร้อมใช้ ข้อเสียคือ สูญเสียการเรียนรู้จากบริบทมนุษย์ ซึ่งเป็นแก่นของ soft skills และวิจารณญาณที่ละเอียดอ่อน
สรุปบทนี้สั้น ๆ: ถ้าเราให้ AI เป็นลิฟต์ เราต้องไม่ลืมสร้าง “บันได” ให้คนยังได้ฝึกขา
บทที่ 3: ขั้นบันไดที่หายไป—Entry‑Level กำลังเหือดหาย
3.1 การหดตัวเชิงโครงสร้าง
โพสต์ประกาศงานสำหรับตำแหน่งที่ต้องการประสบการณ์ 0–2 ปีลดลงอย่างมากในหลายอุตสาหกรรม (เทคโนโลยี โลจิสติกส์ การเงิน ฯลฯ) สัมพันธ์กับการนำระบบอัตโนมัติและ AI เข้าไปแทนที่งานรูทีนในออฟฟิศ โดยเฉพาะบทบาทวิเคราะห์–ซัพพอร์ตที่เคยเป็น สนามซ้อมมือ ของคนเริ่มทำงาน
3.2 “การล่าหาการเติบโต” แทน “ย้ายงานบ่อย”
สถิติการทำงานเฉลี่ยเพียง ~1.1 ปีใน 5 ปีแรกของ Gen Z ไม่ได้แปลว่า “ไม่จงรักภักดี” แต่คือ กลยุทธ์เคลื่อนที่เพื่อหาเส้นทางเติบโต เมื่อลูกขั้นแรกของบันไดอาชีพในองค์กรหายไป พวกเขาจึงสร้าง พอร์ตอาชีพ ผ่านโปรเจกต์ งานเสริม และเครือข่ายที่ยืดหยุ่นกว่าเดิม
3.3 ช่องว่างการเข้าถึง AI: ความเหลื่อมล้ำ 2.0
แม้การใช้งาน AI จะแพร่หลาย แต่การ เข้าถึงการฝึกอบรมอย่างเป็นทางการ ยังไม่เท่าเทียม ทั้งระหว่างเพศ (ผู้ชายมักได้อบรมมากกว่า) และประเภทงาน (สายออฟฟิศมาก่อนสายปฏิบัติการ) นี่คือเชื้อไฟที่จะขยาย ช่องว่างค่าจ้างและโอกาสก้าวหน้า หากไม่มีมาตรการถ่วงดุล
บทที่ 4: ความพร้อมของสถาบัน—สถาบันศึกษายังลังเล องค์กรที่ทำงานยังไม่กล้าลงทุนเครื่องมือ AI ให้พนักงาน
4.1 การศึกษาที่ยังคลุมเครือเรื่อง AI
นักเรียนจำนวนมากเชื่อว่าโรงเรียน ควรสอน และ จะต้องใช้ AI ในอนาคตการทำงาน แต่สภาพจริงคือหลายแห่งยัง ไม่มีนโยบายชัดเจน ผลคือการเรียนรู้ AI เกิดในสุญญากาศ—เก่งใช้ แต่ยัง ขาดกรอบจริยธรรมและการคิดเชิงวิพากษ์ ที่จำเป็น
4.2 องค์กรที่ต้องยกระดับจาก “เวิร์กชอป” สู่ “สถาปัตยกรรมอาชีพใหม่”
หลายที่ทำงานยังไม่มีนโยบาย AI หรือมีแค่คอร์ส “รู้จักเครื่องมือ” ประปราย ทั้งที่โจทย์จริงคือการ ออกแบบงานและเส้นทางอาชีพใหม่ ให้มนุษย์ทำงานร่วมกับ AI อย่างมีระบบ—ตั้งแต่บทบาทเริ่มต้นแบบ AI‑augmented ไปจนถึง เส้นทางอาชีพฐานทักษะ (skills‑based) พร้อมหลักชัยที่ชัดเจน และวัฒนธรรม เรียนรู้ต่อเนื่อง
บทสรุป: แผนการเพื่ออนาคตที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลางและขับเคลื่อนด้วย AI
การมาถึงของแรงงาน Gen Z ที่เป็น AI‑Native ทำให้เราต้องตอบโจทย์ใหม่พร้อมกันสามชั้น—คนทำงาน/องค์กร/การศึกษา คำตอบที่ได้ผลไม่ใช่การ “ห้าม” หรือ “ปล่อยไปตามมีตามเกิด” แต่คือการ ออกแบบร่วมกัน ระหว่างมนุษย์กับเครื่องมือให้เกิดคุณค่าและศักดิ์ศรีของงานที่ยั่งยืน
เช็กลิสต์เชิงปฏิบัติสำหรับผู้นำธุรกิจ
- ออกแบบใหม่ ไม่ใช่ยกเลิก Entry‑Level
- สร้างบทบาทเริ่มต้นแบบ apprenticeship ที่ทำงาน “ร่วมกับ AI ภายใต้การโค้ชของมนุษย์”
- วัดผลทั้ง speed (ประสิทธิภาพ) และ sense‑making (วิจารณญาณ)
- โครงการ “ความคล่องแคล่วทาง AI ที่เท่าเทียม”
- ทำให้การฝึกอบรม AI เป็นสิทธิ์พื้นฐานของทุกบทบาท/ทุกกลุ่ม
- ควบคู่คอร์สภาคบังคับด้าน จริยธรรม อคติ การพิสูจน์ข้อมูล และ soft skills เชิงลึก
- เส้นทางอาชีพแบบนักล่าการเติบโต
- ย้ายจากบันไดแนวตั้งสู่ ตลาดงานภายใน ที่ยืดหยุ่น
- มีหลักชัยระยะสั้น โปรเจกต์หมุนเวียน แพลตฟอร์มย้ายงานภายในตามทักษะ
เช็กลิสต์สำหรับสถาบันการศึกษา
- จากข้อห้ามสู่การบูรณาการ
- ประกาศนโยบายการใช้ AI ที่ชัดเจนและรับผิดชอบ—เป้าหมายไม่ใช่ป้องกัน แต่ สอนให้เชี่ยวชาญ
- ฝัง AI‑Literacy เชิงวิพากษ์ในทุกสาขา
- สอน prompting, การอ้างอิง/ตรวจสอบแหล่ง, การตรวจจับอคติ, จริยธรรมดิจิทัล
- ใช้ “ข้อผิดพลาดของ AI” เป็นสื่อการสอนการคิดเชิงระบบ
- พันธมิตรกับอุตสาหกรรม
- ร่วมกันออกแบบหลักสูตรที่ใช้งานได้จริง สอดรับทักษะอนาคต และเปิดโอกาสให้นักศึกษา ทำโปรเจกต์ของจริง
เช็กลิสต์สำหรับผู้กำหนดนโยบาย
- เร่งเครื่องอัปสกิลระดับชาติ
- จัดกองทุน/โครงสร้างความร่วมมือรัฐ–เอกชนเพื่อยกระดับ ไตรทักษะใหม่ ให้เข้าถึงได้จริง
- แรงจูงใจลงทุนทุนมนุษย์
- มาตรการภาษีหรือเงินสนับสนุนสำหรับบริษัทที่ลงทุนใน โครงสร้างงานแบบมนุษย์–AI และการฝึกอบรมที่เท่าเทียม
- อัปเดตมาตรฐานการศึกษา
- บรรจุ AI‑literacy เชิงวิพากษ์ เป็นแกนกลางตั้งแต่ระดับพื้นฐานถึงอุดมศึกษา
แหล่งข่าวที่มา https://www.weforum.org/videos/gen_z_ai_skills/