เมื่อเครื่องมือไม่ใช่อุปสรรคเพียงอย่างเดียว ความท้าทายใหม่อาจอยู่ที่วิธีคิด ทักษะ และองค์กรที่ยังไม่พร้อมเปลี่ยนแปลง

วันนี้เรามีเครื่องมือ AI ที่เปิดให้ใช้งานในระดับพื้นฐานโดยไม่เสียค่าใช้จ่าย มีหลักสูตรออนไลน์ที่ช่วยให้ผู้เริ่มต้นสามารถเรียนรู้การใช้งาน AI ได้ด้วยตนเอง ขณะที่หน่วยงานภาครัฐ มหาวิทยาลัย และองค์กรต่าง ๆ ก็มีบทบาทในการขยายโอกาสการเรียนรู้ด้าน AI มากขึ้น

แน่นอนว่าเครื่องมือขั้นสูงบางประเภทมีค่าใช้จ่าย และไม่ใช่ทุกคนจะมีอุปกรณ์ อินเทอร์เน็ต หรือทักษะพื้นฐานที่เพียงพอ

แต่สำหรับคนที่สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีเหล่านี้ได้แล้ว ก็มีคำถามหนึ่งที่น่าสนใจอย่างยิ่ง

หากวันนี้เรามีเครื่องมือ AI ให้ใช้ มีแหล่งเรียนรู้ให้ศึกษา และมีโอกาสในการพัฒนาทักษะมากขึ้น ทำไมคนจำนวนหนึ่งจึงยังไม่สามารถนำ AI มาใช้ประโยชน์กับงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ?

หรือบางที ความเหลื่อมล้ำที่เราควรให้ความสนใจ อาจไม่ได้มีเพียงเรื่องของการเข้าถึงเทคโนโลยีอีกต่อไป

แต่รวมถึงความแตกต่างระหว่างคนที่ มี AI ให้ใช้ กับคนที่ สามารถนำ AI ไปสร้างคุณค่าได้จริง

1. การเข้าถึงเทคโนโลยีดีขึ้น แต่ไม่ได้หมายความว่าความเหลื่อมล้ำหมดไป

ข้อมูลจากสหภาพโทรคมนาคมระหว่างประเทศ (International Telecommunication Union: ITU) ในรายงาน Facts and Figures 2025 ระบุว่า ในปี 2025 ประชากรโลกประมาณ 6,000 ล้านคน หรือร้อยละ 74 สามารถใช้งานอินเทอร์เน็ตได้แล้ว ขณะที่ยังมีประชากรอีกประมาณ 2,200 ล้านคนที่ไม่ได้ใช้อินเทอร์เน็ต

ตัวเลขเหล่านี้สะท้อนให้เห็นสองด้านของการพัฒนาเทคโนโลยี

ด้านหนึ่งคือโอกาสในการเข้าถึงโลกดิจิทัลที่ขยายตัวอย่างมาก แต่อีกด้านหนึ่งคือความเหลื่อมล้ำด้านโครงสร้างพื้นฐาน คุณภาพการเชื่อมต่อ ค่าใช้จ่าย และทักษะ ที่ยังคงมีอยู่

ที่มา: ITU, Facts and Figures 2025

ดังนั้น เราจึงไม่อาจกล่าวได้ว่าปัญหาความเหลื่อมล้ำในการเข้าถึงเทคโนโลยีหมดไปแล้ว

แต่ในอีกมุมหนึ่ง หากเราพิจารณาเฉพาะกลุ่มคนที่มีอินเทอร์เน็ต มีอุปกรณ์ และสามารถเข้าถึงเครื่องมือ AI ได้ใกล้เคียงกัน เราอาจพบความแตกต่างอีกลักษณะหนึ่ง

นั่นคือ แม้ทุกคนจะเข้าถึงเครื่องมือชนิดเดียวกัน แต่ไม่ได้หมายความว่าทุกคนจะสามารถใช้ประโยชน์จากเครื่องมือนั้นได้เท่ากัน

การเข้าถึงเทคโนโลยีเป็นจุดเริ่มต้นของโอกาส แต่ไม่ใช่หลักประกันว่าจะเกิดคุณค่าจากเทคโนโลยี

2. เมื่อคนในองค์กรมี AI เหมือนกัน แต่สร้างผลลัพธ์ได้แตกต่างกัน

ลองพิจารณาสถานการณ์ภายในองค์กรแห่งหนึ่ง

บุคลากรทุกคนอาจได้รับโอกาสเข้าร่วมอบรม AI ได้เรียนรู้เครื่องมือเดียวกัน และมีสิทธิ์เข้าใช้งานระบบที่องค์กรสนับสนุน

แต่เมื่อกลับมาทำงานจริง เราอาจเห็นรูปแบบการใช้งานที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน

บางคนนำ AI มาช่วยเขียนข้อความ สรุปเอกสาร หรือแปลภาษา ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีในการใช้เทคโนโลยีสนับสนุนงานประจำ

บางคนเริ่มก้าวไปอีกระดับ โดยนำ AI มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูล จัดระบบความคิด ออกแบบกระบวนการทำงาน และลดขั้นตอนที่ซ้ำซ้อน

ขณะที่บางคนสามารถต่อยอดไปสู่การออกแบบวิธีทำงานใหม่ พัฒนาระบบขนาดเล็ก หรือสร้างเครื่องมือที่ช่วยแก้ปัญหาให้เพื่อนร่วมงานทั้งหน่วยงาน

และยังมีบางคนที่ไม่ได้ใช้ AI ในงานเลย แม้จะสามารถเข้าถึงเครื่องมือได้ก็ตาม

คำถามคือ อะไรทำให้เกิดความแตกต่างเหล่านี้?

เป็นเพราะบางคนมีทักษะทางเทคโนโลยีมากกว่า หรือเป็นเพราะบางคนมีวิธีคิดที่แตกต่างออกไป?

คนที่สามารถใช้ AI สร้างคุณค่าได้ อาจไม่ได้เป็นคนที่รู้จักเครื่องมือมากที่สุด แต่เป็นคนที่เข้าใจงานของตัวเอง รู้ว่าปัญหาอยู่ตรงไหน และมองเห็นว่าเทคโนโลยีสามารถเข้ามาช่วยเปลี่ยนแปลงสิ่งใดได้บ้าง

ในทางกลับกัน คนที่ยังไม่เห็นความเชื่อมโยงระหว่าง AI กับงานของตนเอง ก็อาจรู้สึกว่า AI เป็นเพียงเครื่องมืออีกตัวหนึ่งที่ไม่ได้จำเป็นต่อการทำงาน

นี่จึงเป็นเหตุผลที่การสอนให้คนใช้เครื่องมือเป็น อาจยังไม่เพียงพอต่อการสร้างการเปลี่ยนแปลง

3. Mindset สำคัญ แต่ข้อมูลวิจัยชี้ว่าองค์กรอาจมีบทบาทมากกว่าที่เราคิด

ประเด็นนี้มีข้อมูลวิจัยที่น่าสนใจจาก Microsoft

รายงาน 2026 Work Trend Index Annual Report: Agents, Human Agency, and the Opportunity for Every Organization เผยแพร่เมื่อวันที่ 5 พฤษภาคม 2026 โดย Microsoft วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน Microsoft 365 ที่ไม่ระบุตัวตนร่วมกับผลสำรวจผู้ใช้งาน AI จำนวน 20,000 คน จาก 10 ประเทศ

ผลการวิเคราะห์พบว่า ปัจจัยระดับองค์กร ได้แก่ วัฒนธรรมองค์กร การสนับสนุนจากผู้บริหาร และแนวทางการพัฒนาบุคลากร มีความสัมพันธ์กับผลกระทบเชิงบวกจาก AI ที่ผู้ใช้งานรายงาน มากกว่าปัจจัยระดับบุคคล เช่น Mindset และพฤติกรรมการใช้งาน ถึงมากกว่า 2 เท่า

โดยการวิเคราะห์ของ Microsoft แสดงสัดส่วนความสำคัญเชิงเปรียบเทียบของปัจจัยระดับองค์กรที่ร้อยละ 67 ขณะที่ปัจจัยระดับบุคคลอยู่ที่ร้อยละ 32

ตัวเลขนี้ไม่ได้หมายความว่าองค์กรสามารถสร้างผลลัพธ์จาก AI ได้สำเร็จร้อยละ 67 หรือ Mindset ของบุคลากรมีความสำคัญเพียงร้อยละ 32 แต่เป็นผลการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของปัจจัยต่าง ๆ กับคุณค่าจาก AI ที่ผู้ตอบแบบสำรวจรับรู้และรายงาน

ที่มา: Microsoft, 2026 Work Trend Index Annual Report

ข้อค้นพบนี้ทำให้เราต้องกลับมาทบทวนแนวคิดเกี่ยวกับการพัฒนาทักษะ AI ในองค์กร

เพราะที่ผ่านมา เมื่อบุคลากรไม่ใช้ AI หรือใช้ได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ เราอาจมองว่าเป็นเพราะบุคลากรขาดความสนใจ ไม่เปิดรับเทคโนโลยี หรือยังไม่มี Growth Mindset

แต่จะเป็นไปได้หรือไม่ว่า บางครั้งคนที่อยากเปลี่ยนแปลง กลับทำงานอยู่ในสภาพแวดล้อมที่ยังไม่เอื้อต่อการเปลี่ยนแปลง?

ตัวอย่างเช่น บุคลากรอาจมีความคิดที่จะนำ AI มาลดขั้นตอนของงาน แต่กระบวนการอนุมัติยังคงยึดติดกับวิธีเดิม

บางคนอาจต้องการทดลองเครื่องมือใหม่ แต่ไม่มีแนวปฏิบัติด้านความปลอดภัยของข้อมูลที่ชัดเจน จึงไม่กล้าลงมือทำ

หรือบางคนมีแนวคิดที่จะพัฒนาระบบช่วยงาน แต่ไม่มีเวลา ไม่มีการสนับสนุน และไม่มีพื้นที่สำหรับทดลองความคิดใหม่ ๆ

ในสถานการณ์เช่นนี้ ต่อให้บุคลากรมี Mindset ที่ดีเพียงใด การเปลี่ยนแปลงก็อาจเกิดขึ้นได้ยาก

บางครั้งปัญหาอาจไม่ได้อยู่ที่คนไม่พร้อมเปลี่ยน แต่เป็นเพราะระบบการทำงานยังไม่เปิดโอกาสให้คนเปลี่ยนได้จริง

4. ข้อมูลประเทศไทยสะท้อนความย้อนแย้งที่น่าสนใจ

สิ่งที่ทำให้ประเด็นนี้น่าสนใจยิ่งขึ้น คือข้อมูลจาก Microsoft Work Trend Index 2026 สำหรับประเทศไทย ซึ่งเผยแพร่เมื่อวันที่ 4 สิงหาคม 2026

รายงานระบุว่า ผู้ใช้งาน AI ในประเทศไทยที่ตอบแบบสำรวจมีถึงร้อยละ 85 ที่กังวลว่าจะตามการเปลี่ยนแปลงไม่ทัน หากไม่ปรับตัวให้ทัน AI สูงกว่าค่าเฉลี่ยระดับโลกซึ่งอยู่ที่ร้อยละ 65

แต่ในขณะเดียวกัน ผู้ตอบแบบสำรวจในประเทศไทยถึงร้อยละ 60 กลับรู้สึกว่าการมุ่งทำงานตามเป้าหมายเดิมนั้นปลอดภัยกว่าการปรับออกแบบวิธีทำงานใหม่ด้วย AI

ที่มา: Microsoft Thailand, Work Trend Index 2026

ตัวเลขทั้งสองชุดนี้สะท้อนความขัดแย้งที่เกิดขึ้นได้ในชีวิตการทำงานจริง

ด้านหนึ่ง เรากังวลว่าจะตาม AI ไม่ทัน

แต่อีกด้านหนึ่ง เราก็ยังรู้สึกปลอดภัยกับวิธีทำงานที่คุ้นเคย

Microsoft อธิบายสถานการณ์ลักษณะนี้ด้วยแนวคิด Transformation Paradox หรือความย้อนแย้งของการเปลี่ยนผ่าน

กล่าวคือ แม้คนจะตระหนักถึงความจำเป็นของการปรับตัว แต่แรงกดดันจากงานปัจจุบัน ความเสี่ยงของการเปลี่ยนแปลง และข้อจำกัดของระบบองค์กร อาจทำให้การทำงานแบบเดิมยังคงเป็นทางเลือกที่รู้สึกปลอดภัยกว่า

นี่ไม่จำเป็นต้องหมายความว่าคนเหล่านั้นต่อต้าน AI

บางคนอาจเพียงไม่มั่นใจว่าหากทดลองเปลี่ยนวิธีทำงานแล้วเกิดข้อผิดพลาด ใครจะเป็นผู้รับผิดชอบ?

บางคนอาจกังวลว่าการเรียนรู้สิ่งใหม่จะทำให้ภาระงานปัจจุบันเพิ่มขึ้น

และบางคนอาจยังไม่เห็นตัวอย่างที่ชัดเจนว่า AI สามารถช่วยให้งานที่ตนรับผิดชอบดีขึ้นอย่างไร

ความกังวลเหล่านี้จึงไม่ควรถูกมองเป็นเพียงปัญหาของทัศนคติส่วนบุคคล แต่ควรเป็นข้อมูลที่องค์กรนำไปใช้ในการออกแบบกระบวนการเรียนรู้และการเปลี่ยนแปลง

5. เราอาจกำลังประสบความสำเร็จในการอบรม AI แต่ยังไม่สำเร็จในการเปลี่ยนวิธีทำงาน

ในช่วงที่ผ่านมา หลายองค์กรให้ความสำคัญกับการพัฒนาทักษะ AI อย่างจริงจัง

มีการจัดอบรม สร้างหลักสูตรออนไลน์ สนับสนุนให้บุคลากรเรียนรู้ด้วยตนเอง และกำหนดตัวชี้วัดด้านการพัฒนาสมรรถนะดิจิทัล

สิ่งเหล่านี้เป็นพื้นฐานสำคัญในการเตรียมคนให้พร้อมกับการเปลี่ยนแปลง

แต่หากเราวัดความสำเร็จเพียงจำนวนผู้เข้าร่วมอบรม จำนวนชั่วโมงการเรียนรู้ หรือจำนวนประกาศนียบัตรที่ได้รับ เราอาจกำลังวัดเพียงกิจกรรมการพัฒนา มากกว่าผลลัพธ์จากการพัฒนา

ลองเปลี่ยนคำถามจาก

“ปีนี้มีบุคลากรผ่านการอบรม AI กี่คน?”

มาเป็น

“หลังจากเรียน AI แล้ว บุคลากรสามารถนำความรู้ไปปรับปรุงงานอะไรได้บ้าง?”

แทนที่จะวัดเพียงจำนวนคนที่เรียนจบ เราอาจสนใจว่ามีขั้นตอนการทำงานใดลดลง มีปัญหาใดได้รับการแก้ไข หรือมีวิธีการใหม่ ๆ เกิดขึ้นจากการใช้ AI หรือไม่

ประเด็นนี้ยังสอดคล้องกับข้อมูลอีกชุดหนึ่งของ Microsoft Work Trend Index 2026 ในประเทศไทย ซึ่งระบุว่า แม้ผู้จัดการชาวไทยประมาณ 8 ใน 10 คนจะส่งเสริมให้ทีมทดลองออกแบบงานใหม่ด้วย AI แต่มีเพียงประมาณ 2 ใน 10 ทีมที่จัดเก็บและพัฒนาความสำเร็จเหล่านั้นให้กลายเป็นกระบวนการทำงานมาตรฐานอย่างเป็นระบบ

ที่มา: Microsoft Thailand, Work Trend Index 2026

ข้อมูลนี้สะท้อนปัญหาที่สำคัญอีกประการหนึ่ง

เราอาจมีคนที่ใช้ AI เก่งอยู่ภายในองค์กร แต่ความรู้และประสบการณ์ของคนเหล่านั้นยังไม่ได้ถูกถ่ายทอดออกมาเป็นความสามารถร่วมขององค์กร

เมื่อคนเก่งย้ายงาน เปลี่ยนหน้าที่ หรือไม่ได้เป็นผู้รับผิดชอบงานนั้นอีกต่อไป วิธีการทำงานที่พัฒนาขึ้นก็อาจหายไปพร้อมกับตัวบุคคล

ดังนั้น การพัฒนาทักษะ AI ที่สร้างผลลัพธ์ได้อย่างยั่งยืน จึงควรมองไปถึงการจัดการความรู้ การแลกเปลี่ยนวิธีปฏิบัติที่ดี และการพัฒนากระบวนการทำงานที่ผู้อื่นสามารถนำไปใช้ต่อได้

คุณค่าที่แท้จริงของการใช้ AI ในองค์กร อาจไม่ใช่การมีคนเก่ง AI เพิ่มขึ้นเพียงไม่กี่คน แต่เป็นการทำให้ความสามารถของคนเหล่านั้นช่วยยกระดับการทำงานขององค์กรได้ทั้งระบบ

6. ก่อนสอนให้ใช้ AI เราควรสอนให้มองเห็นปัญหาของงานหรือไม่?

เมื่อพูดถึงการพัฒนาทักษะ AI เรามักเริ่มต้นจากการสอนวิธีใช้เครื่องมือ

สอนการเขียน Prompt สอนฟังก์ชันการทำงาน และสอนเทคนิคที่จะช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

ทักษะเหล่านี้มีความสำคัญ เพราะทำให้ผู้เรียนสามารถเริ่มต้นใช้งานได้

แต่หากเป้าหมายคือการสร้างคุณค่าให้กับงาน การเรียนรู้อาจต้องเริ่มจากอีกมุมหนึ่ง

นั่นคือการทำความเข้าใจปัญหาของงานก่อนเลือกใช้เทคโนโลยี

ตัวอย่างเช่น หากบุคลากรบอกว่าตนเองมีงานเอกสารจำนวนมาก คำตอบอาจไม่ใช่การนำ AI มาช่วยเขียนเอกสารให้เร็วขึ้นเพียงอย่างเดียว

เราอาจต้องตั้งคำถามต่อว่า เหตุใดจึงต้องจัดทำเอกสารจำนวนมาก?

มีข้อมูลใดที่ต้องกรอกซ้ำหรือไม่?

มีขั้นตอนใดที่สามารถลดหรือยกเลิกได้?

และมีงานส่วนใดที่เหมาะสมจะใช้ AI เข้ามาสนับสนุน โดยยังคงให้มนุษย์ตรวจสอบและรับผิดชอบผลลัพธ์?

เพราะหากเราเพียงนำ AI ไปช่วยให้ขั้นตอนที่ไม่มีประสิทธิภาพทำงานได้เร็วขึ้น เราอาจไม่ได้แก้ปัญหาที่แท้จริง

เราอาจเพียงทำสิ่งที่ไม่จำเป็นให้เสร็จเร็วกว่าเดิมเท่านั้น

ในทางกลับกัน หากเราเข้าใจปัญหาและกระบวนการทำงานอย่างแท้จริง เราอาจพบว่าบางส่วนควรใช้ AI บางส่วนควรใช้ระบบอัตโนมัติทั่วไป และบางส่วนอาจไม่จำเป็นต้องใช้เทคโนโลยีเพิ่มเติมเลย

นี่คือจุดที่การคิดวิเคราะห์และการตัดสินใจของมนุษย์ยังมีความสำคัญอย่างยิ่ง

AI สามารถช่วยประมวลผล เสนอทางเลือก และสนับสนุนการสร้างสรรค์งานได้

แต่การตัดสินใจว่าสิ่งใดควรทำ ทำไปเพื่ออะไร และผลลัพธ์แบบใดจึงจะถือว่ามีคุณค่า ยังต้องอาศัยความเข้าใจและวิจารณญาณของมนุษย์

7. จาก Digital Divide สู่ AI Utilization Gap

หากความเหลื่อมล้ำทางดิจิทัลในอดีตทำให้เราตั้งคำถามว่า ใครสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีได้บ้าง

ยุค AI อาจทำให้เราต้องเพิ่มอีกคำถามหนึ่งว่า ใครสามารถเปลี่ยนเทคโนโลยีที่เข้าถึงได้ให้กลายเป็นคุณค่าจริง?

เราอาจเรียกช่องว่างนี้ในเชิงแนวคิดว่า AI Utilization Gap หรือช่องว่างในการใช้ประโยชน์จาก AI

ในที่นี้ คำดังกล่าวใช้เป็นกรอบในการวิเคราะห์ความแตกต่างระหว่างการมีเครื่องมือ AI กับความสามารถในการนำ AI ไปใช้ให้เกิดผลลัพธ์ ไม่ได้หมายถึงตัวชี้วัดมาตรฐานจากรายงาน Microsoft

ช่องว่างนี้อาจเกิดขึ้นได้หลายระดับ ตั้งแต่ระดับบุคคลที่ยังไม่เข้าใจวิธีใช้ AI ไปจนถึงระดับองค์กรที่ยังไม่มีระบบสนับสนุนให้เกิดการนำ AI ไปใช้จริง

ในมุมของบุคคล การลดช่องว่างอาจเริ่มต้นจากการเปิดรับการเรียนรู้ ฝึกตั้งคำถาม เข้าใจปัญหาของงาน และกล้าทดลองอย่างรับผิดชอบ

ส่วนในมุมขององค์กร การลดช่องว่างอาจต้องอาศัยการออกแบบสภาพแวดล้อมให้คนสามารถทดลองได้อย่างปลอดภัย มีแนวทางการใช้ AI ที่ชัดเจน มีผู้บริหารสนับสนุน และมีระบบที่ช่วยต่อยอดความรู้จากระดับบุคคลไปสู่ระดับองค์กร

เพราะการเปลี่ยนผ่านสู่ยุค AI ไม่ใช่เพียงเรื่องของการติดตั้งเครื่องมือหรือการส่งบุคลากรไปอบรม

แต่เป็นการทบทวนว่าเราจะทำงานร่วมกับเทคโนโลยีอย่างไร เพื่อให้เกิดผลลัพธ์ที่ดีกว่าเดิม

8. สุดท้ายแล้ว ความท้าทายอาจไม่ใช่การทำให้ทุกคนใช้ AI แต่เป็นการทำให้ทุกคนมองเห็นคุณค่าของ AI

เราอาจไม่จำเป็นต้องทำให้ทุกคนกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน AI

ไม่จำเป็นต้องให้ทุกคนเขียนโปรแกรมได้ หรือใช้เครื่องมือได้เหมือนกันทั้งหมด

แต่สิ่งที่ควรเกิดขึ้น คือการทำให้แต่ละคนสามารถเข้าใจว่าเทคโนโลยีมีความเกี่ยวข้องกับงานของตนเองอย่างไร และจะนำมาใช้สนับสนุนการทำงานได้อย่างเหมาะสมเพียงใด

บางคนอาจใช้ AI เพื่อประหยัดเวลาจากงานที่ซ้ำซ้อน

บางคนอาจใช้ AI เพื่อช่วยวิเคราะห์และตัดสินใจ

บางคนอาจนำ AI ไปสร้างเครื่องมือใหม่ที่ช่วยให้หน่วยงานทำงานได้ดีขึ้น

ขณะที่บางคนอาจตัดสินใจไม่ใช้ AI กับงานบางประเภท เพราะประเมินแล้วว่าความเสี่ยงหรือข้อจำกัดมีมากกว่าประโยชน์

ทั้งหมดนี้สามารถสะท้อนความเข้าใจในการใช้เทคโนโลยีได้เช่นเดียวกัน

เพราะการใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพไม่ได้หมายถึงการนำ AI มาใช้กับทุกอย่าง แต่หมายถึงการรู้ว่าเมื่อใดควรใช้ ใช้เพื่ออะไร และจะประเมินคุณภาพของผลลัพธ์อย่างไร

เมื่อมองเช่นนี้ เราอาจต้องกลับมาทบทวนเป้าหมายของการพัฒนาคนในยุค AI อีกครั้ง

เรากำลังพยายามทำให้คนใช้เครื่องมือเป็น หรือกำลังพัฒนาคนให้สามารถคิด วิเคราะห์ แก้ปัญหา และสร้างคุณค่าด้วยเทคโนโลยี?

เรากำลังวัดความสำเร็จจากจำนวนคนที่ผ่านการอบรม หรือจากการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นกับงานจริง?

และเรากำลังคาดหวังให้บุคลากรปรับตัวเพียงฝ่ายเดียว หรือองค์กรเองก็พร้อมปรับเปลี่ยนวิธีการทำงานไปพร้อมกัน?

ท้ายที่สุด การมี AI ให้ใช้อาจช่วยลดข้อจำกัดในการเริ่มต้นเรียนรู้ได้มากขึ้น

แต่การเปลี่ยน AI ให้กลายเป็นคุณค่าจำเป็นต้องอาศัยทั้งทักษะ วิธีคิด วิจารณญาณ และสภาพแวดล้อมที่เอื้อต่อการเปลี่ยนแปลง

เพราะความเหลื่อมล้ำในยุค AI อาจไม่ได้วัดเพียงว่าใครมีเทคโนโลยีอยู่ในมือ

แต่ต้องมองต่อไปว่า ใครมีโอกาส ความสามารถ และสภาพแวดล้อมที่จะเปลี่ยนเทคโนโลยีนั้นให้กลายเป็นคุณค่าได้จริง

และนี่อาจเป็นโจทย์ที่สำคัญกว่าการทำให้ทุกคนมี AI ให้ใช้เสียอีก

NAVA

---

เอกสารอ้างอิง

1. International Telecommunication Union. (2025). Facts and Figures 2025.
   https://www.itu.int/itu-d/reports/statistics/facts-figures-2025/
2. Microsoft. (2026, May 5). 2026 Work Trend Index Annual Report: Agents, Human Agency, and the Opportunity for Every Organization.
   https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/agents-human-agency-and-the-opportunity-for-every-organization
3. Microsoft Thailand. (2026, August 4). Microsoft Unveils Work Trend Index 2026, Guiding Thai Organizations Toward “Owned Intelligence” For AI-Era Growth.
   https://news.microsoft.com/source/asia/2026/08/04/microsoft-unveils-2026-ai-work-trends-for-thailand/