เปิดเบื้องหลัง Layoff  AI แย่งงาน หรือแค่ข้ออ้างลดต้นทุน

ช่วงนี้เรามักจะเห็นข่าวหน้าหนึ่งเกี่ยวกับบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ที่พากันประกาศเลิกจ้างพนักงานกันอย่างต่อเนื่อง แน่นอนว่าหลายคนต่างมุ่งเป้าไปที่สาเหตุเดียวคือความฉลาดล้ำของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ โดยเชื่อมั่นว่าสิ่งนี้จะต้องเข้ามาแทนที่มนุษย์อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้เพราะมันทำงานได้เร็วกว่าและเก่งกว่ามนุษย์ในหลายมิติ

เปิดเบื้องหลัง Layoff  AI แย่งงาน หรือแค่ข้ออ้างลดต้นทุน

สิ่งนี้มีส่วนจริงอยู่บ้างทีเดียว โดยเฉพาะในกลุ่มสายงานที่มีรูปแบบตายตัว เป็นแบบแผน และคือ งานประจำ (Routine) ที่ระบบสามารถประมวลผลได้ดีกว่ามนุษย์บางส่วนจริงๆ อย่างไรก็ตาม จากการติดตามข่าวสารวงการเทคโนโลยีและวิเคราะห์โครงสร้างธุรกิจมานาน ประกอบกับข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับการนำมาต่อยอดจากบทวิเคราะห์ของ YouTube ช่อง Ing เมื่อวิเคราะห์อย่างเจาะลึกกลับพบว่ากระแสข่าวนี้มีจุดที่น่าสังเกตและชวนตั้งคำถาม พูดให้ชัดก็คือ แท้จริงแล้ว AI อาจเป็นเพียงข้ออ้างส่วนหนึ่งในการเลิกจ้างพนักงานเพื่อวัตถุประสงค์หลักในการลดต้นทุนของบริษัทเท่านั้น มันอาจจะไม่ได้เก่งกาจถึงขั้นเข้ามาเสียบเก้าอี้แทนที่มนุษย์ได้อย่างที่หลายคนกังวลกัน

ตามกลไกปกติของการบริหารธุรกิจ เมื่อบริษัทมีความจำเป็นต้องลดขนาดองค์กรและเลิกจ้างพนักงาน นายจ้างก็มักจะต้องหาเหตุผลมารองรับการตัดสินใจนั้นเสมอ ย้อนกลับไปตลอดหลายสิบปีที่ผ่านมา ผู้บริหารมักอ้างถึงสภาวะเศรษฐกิจมหาภาคที่ย่ำแย่ การเปลี่ยนผ่านสู่ยุคดิจิทัล (Digital Transformation) หรือความจำเป็นในการปรับโครงสร้างองค์กรเพื่อรองรับการเติบโตในอนาคต แต่ในปัจจุบันนี้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ได้กลายมาเป็นเหตุผลล่าสุดที่ดูดีและถูกหยิบมาใช้บ่อยที่สุด

ประเด็นที่ชวนคิดต่อก็คือ เหตุผลที่บริษัทอ้างนั้นเป็นความจริงทั้งหมดหรือไม่ พนักงานเหล่านั้นถูกเลิกจ้างเพราะระบบทำงานแทนได้จริง หรือแท้จริงแล้วบริษัทมีเป้าหมายที่ต้องการเลิกจ้างอยู่ก่อนแล้ว เพียงแต่หยิบยกบริบทของความล้ำสมัยมาใช้เพื่อให้การตัดสินใจนั้นดูเหมาะสม เข้ากับยุคสมัย และมีความชอบธรรมในสายตานักลงทุนมากขึ้น ดังนั้นก่อนที่จะไปตีความกันต่อ ควรมาวิเคราะห์แก่นแท้กันก่อนว่า สรุปแล้วเทคโนโลยีนี้ในปัจจุบันมีความเก่งกาจจริงแค่ไหน

สแกนความสามารถที่แท้จริง AI เก่งระดับไหนและมีข้อจำกัดอะไรบ้าง

หากยอมรับว่าเทคโนโลยีเหล่านี้มีความเก่งกาจ ขอบเขตความสามารถที่ไปถึงนั้นอยู่ที่ระดับใด จุดที่ผู้เชี่ยวชาญหลายฝ่ายน่าจะเห็นตรงกันก็คือระบบทำได้ดีเยี่ยมในงานจัดการเอกสาร การสรุปใจความสำคัญจากข้อมูลมหาศาล งานแปลภาษา การเขียนโค้ดในระดับกลางที่ไม่ได้มีความซับซ้อนมากนัก รวมถึงการช่วยวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ขั้นพื้นฐาน เช่น ฟิล์มเอ็กซเรย์ (X-ray) หรือภาพถ่าย MRI ตลอดจนงานอื่นๆ ที่มีรูปแบบและโครงสร้างตายตัว (Template)

ในทางตรงกันข้าม สิ่งที่เห็นได้ชัดคือพื้นที่ที่ระบบยังคงทำได้แย่มาก คืองานที่ต้องอาศัยสามัญสำนึก (Common Sense) ในการแก้ปัญหาบนโลกความเป็นจริง รวมถึงงานที่ต้องใช้อารมณ์ความรู้สึกในการทำความเข้าใจพฤติกรรมมนุษย์ เช่น อาชีพนักจิตวิทยา ครูสอนเด็กปฐมวัย หรืองานที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจและมีความรับผิดชอบทางศีลธรรมเข้ามาเกี่ยวข้อง ยิ่งไปกว่านั้น งานสร้างสรรค์ที่ต้องใช้มุมมองและประสบการณ์ส่วนลึกของความเป็นมนุษย์ ตลอดจนงานที่ต้องเผชิญกับสถานการณ์เฉพาะหน้าซึ่งไม่เคยพบเจอมาก่อนและไม่มีฐานข้อมูลให้เรียนรู้ล่วงหน้า ก็ยังเป็นจุดอ่อนสำคัญของระบบอัตโนมัติ

คนส่วนใหญ่มักมีความเข้าใจว่าเทคโนโลยีมีอัตราการพัฒนาตัวเองที่รวดเร็วก้าวกระโดด และเชื่อว่าอีกไม่นานมันจะกวาดล้างและแทนที่มนุษย์ในทุกสายอาชีพ แต่สิ่งที่อาจลืมตระหนักไปก็คือระบบเองมีเพดานการเรียนรู้และข้อจำกัดทางเทคนิคในตัวเองอยู่เช่นกัน ยกตัวอย่างเช่น ท้ายที่สุดแล้วระบบก็ยังคงต้องการมนุษย์คอยป้อนคำสั่ง ควบคุมทิศทาง และตรวจสอบความถูกต้องอยู่เสมอ นอกจากนี้ ในบางครั้งมันอาจทำให้ผลงานแย่ลงจากปัญหาการสร้างข้อมูลเท็จ (Hallucination) ซึ่งเป็นภาวะที่ระบบแต่งเรื่องขึ้นมาเองอย่างแนบเนียน รวมถึงปัญหาด้านความรับผิดชอบทางกฎหมายที่ระบบไม่มีสถานะรองรับ หากเกิดข้อผิดพลาดรุนแรงขึ้นมา ผู้ที่ต้องรับผิดชอบและแก้ไขปัญหาก็คือมนุษย์อยู่ดี

มีกรณีศึกษาหนึ่งที่น่าสนใจและถูกแชร์อย่างแพร่หลายบนอินเทอร์เน็ต โพสต์ดังกล่าวอยู่ในเว็บไซต์สังคมออนไลน์ Reddit โดยมีหัวข้อที่ดึงดูดความสนใจว่า เราเพิ่งทราบว่า AI ที่เราใช้งานนั้นสร้างข้อมูลวิเคราะห์ปลอมขึ้นมาตลอด 3 เดือน ตอนนี้รู้สึกคลื่นไส้มาก

เนื้อหาในโพสต์อธิบายว่า ทีมงานเริ่มใช้ระบบตั้งแต่เดือนพฤศจิกายนเพื่อช่วยหาคำตอบให้กับผู้บริหารเกี่ยวกับสถิติและตัวเลขผลประกอบการต่างๆ ในช่วงแรกผลลัพธ์ที่ได้ออกมาดูดีมาก ระบบตอบสนองได้รวดเร็วทันใจและอธิบายข้อมูลได้ละเอียดจนทุกคนในทีมชื่นชอบ แต่ความจริงปรากฏเมื่อพวกเขาเพิ่งค้นพบว่าระบบได้สร้างตัวเลขปลอม (Hallucinate) ขึ้นมาเองตลอดเวลา สิ่งที่ตามมาคือความเสียหายทางธุรกิจ เมื่อรองประธานฝ่ายขาย (VP of Sales) ตัดสินใจแบ่งเขตการขายและจัดสรรทรัพยากรจากข้อมูลที่ไม่มีอยู่จริง และประธานเจ้าหน้าที่บริหารฝ่ายการเงิน (CFO) ก็นำสไลด์ที่มีข้อมูลเชิงลึกปลอมๆ เหล่านี้ไปนำเสนอต่อคณะกรรมการบริษัท

ระบบเพียงแค่นำเสนอตัวเลขที่ดูสมเหตุสมผลและร้อยเรียงภาษาให้ดูน่าเชื่อถือขึ้นมาเองเท่านั้น สาเหตุที่ทีมงานจับได้นั้นเป็นเพียงเรื่องบังเอิญ เนื่องจากมีพนักงานคนหนึ่งขอให้ตรวจสอบข้อมูลบางจุดซ้ำ เมื่อลองขุดลึกลงไปในฐานข้อมูลจึงพบความเสียหายที่เลวร้ายมาก นี่คือปัญหาหลักที่คนทำงานกับเทคโนโลยีต้องระวัง อาการ Hallucinate เปรียบเสมือนคนเก่งที่มีอาการหลอน เมื่อป้อนคำถามลงไป มันสามารถเชื่อมโยงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ออกมาเป็นคำตอบที่ดูฉลาดหลักแหลมได้ แต่ในบางครั้งข้อมูลเหล่านั้นก็ถูกประกอบสร้างขึ้นมาเองโดยที่ไม่อาจทราบได้เลย เพราะในสภาพแวดล้อมการทำงานจริง ไม่มีเวลาตรวจสอบข้อมูลทุกบรรทัดทุกครั้ง ประกอบกับบางครั้งคนเราก็เกิดอคติเชื่อไปแล้วว่าระบบเก่งและแม่นยำกว่ามนุษย์จนละเลยการตรวจสอบ

เปิดผลวิจัยเมื่อ AI ลงสนามจริงบนตลาดแรงงาน

ยิ่งไปกว่านั้น มีอีกหนึ่งงานวิจัยที่น่าสนใจมากและตอบโจทย์เรื่องนี้ได้เป็นอย่างดี งานวิจัยชิ้นนี้จัดทำโดย Remote Labor Index ซึ่งได้ทำการทดลองนำโมเดลระดับท็อปของตลาดที่คุ้นเคยกันดีไปลองรับงานและทำงานจริงบนแพลตฟอร์ม Upwork ซึ่งเป็นตลาดระดับโลกสำหรับสายฟรีแลนซ์ (Freelance) ที่เปิดให้ผู้ว่าจ้างสามารถจ้างงานไอที งานออกแบบ งานการตลาด หรืองานเขียนได้โดยตรงแบบบุคคลต่อบุคคล

ผลสรุปที่ออกมาปรากฏว่าล้มเหลวอย่างสิ้นเชิง ระบบสอบตกเกือบ 100% แม้ว่าหน้าสื่อและบทความต่างๆ จะพากันยกย่องว่าโมเดลรุ่นใหม่ๆ มีความเก่งและฉลาดล้ำลึก สามารถทำคะแนนทดสอบความรู้ทั่วไปในการสอบมาตรฐานได้สูงลิ่วจนมี IQ แซงหน้ามนุษย์ไปมากแล้วก็ตาม แต่เมื่อนำระบบเหล่านี้มาใช้ทำงานระดับมืออาชีพที่ต้องส่งมอบให้ลูกค้าจริงๆ อัตราความสำเร็จในการทำงานแทนมนุษย์ได้อย่างสมบูรณ์ (Automation Rate) กลับทำได้สูงสุดเพียง 4.17% เท่านั้น

งานวิจัยระบุว่า ในบางโครงการบนแพลตฟอร์ม หากเป็นการว่าจ้างมนุษย์ให้ทำงาน จะมีมูลค่าสัญญาจ้างสูงถึงหลายหมื่นดอลลาร์สหรัฐและต้องใช้เวลาทำงานหลายร้อยชั่วโมง แต่เมื่อป้อนคำสั่งให้ระบบทำและประเมินผลลัพธ์ที่ได้ จะเห็นได้ว่าแม้แต่โมเดล Manus ที่ทำคะแนนสูงสุดในการทดสอบครั้งนี้ก็ทำคะแนนความสำเร็จได้เพียง 2.5% เท่านั้น ส่วนโมเดลอื่นๆ อย่าง Grok 4 และ Claude Sonnet 4.5 ทำได้ 2.1% โมเดล GPT-5 ทำได้ 1.7% โมเดล ChatGPT Agent ทำได้ 1.3% และ Gemini 2.5 Pro ทำผลงานได้เพียง 0.8% เท่านั้น

สิ่งที่สะท้อนว่าผลงานออกมาไม่ดีนั้น ไม่ใช่ประเด็นแค่เรื่องของคุณภาพงานที่ต่ำกว่าเกณฑ์ แต่มันถึงขั้นล้มเหลวและใช้งานไม่ได้เลยทีเดียว ตัวอย่างเช่น เมื่อป้อนคำสั่งให้สร้างวิดีโอความยาว 8 นาที ระบบกลับประมวลผลและส่งผลลัพธ์มาให้เพียง 8 วินาที หรือเมื่อสั่งให้ออกแบบโครงสร้างบ้าน ก็ได้ไฟล์ที่ชำรุดและมีสัดส่วนการออกแบบที่ผิดพลาด ข้อมูลที่ได้ไม่ตรงตามความต้องการที่ร้องขอไปเลยแม้แต่น้อย

สาเหตุที่เป็นเช่นนี้ไม่ใช่เพราะระบบไม่มีความฉลาด หากเปลี่ยนวิธีการโดยสั่งให้ทำงานทีละขั้นตอนโดยมีมนุษย์คอยเป็นผู้ควบคุมและตรวจสอบอย่างละเอียดในทุกกระบวนการ มันก็คงทำงานนั้นให้ออกมาดีได้ แต่การคาดหวังที่จะปล่อยให้รับผิดชอบงานโปรเจกต์ทั้งหมดตั้งแต่ต้นจนจบด้วยตัวมันเองนั้นยังคงเป็นเรื่องที่เป็นไปไม่ได้ในปัจจุบัน งานวิจัยชิ้นนี้จึงเป็นเครื่องยืนยันที่แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่า แม้จะเป็นโมเดลระดับชั้นนำของโลก แต่มันก็ยังห่างไกลจากขีดความสามารถที่จะนำมาทดแทนมนุษย์ในโปรเจกต์ระดับมืออาชีพได้อย่างแท้จริง

จากข้อมูลเชิงประจักษ์สิ่งนี้จึงทำให้ต้องตั้งข้อสังเกตอย่างจริงจังว่า การที่บริษัทอ้างเหตุผลเลิกจ้างพนักงานเพราะนำระบบมาทำงานแทนนั้น อาจจะไม่ใช่เรื่องจริงหรือบอกความจริงไม่หมดเสมอไป

ในด้านของการพัฒนาซอฟต์แวร์และการเขียนโปรแกรม (Coding) ก็มีสถานการณ์ที่คล้ายคลึงกัน ปัจจุบันในวงการมีกระแสการทำงานที่เรียกว่า Vibe Coding ซึ่งเป็นการให้ระบบรับหน้าที่เขียนโค้ดโดยที่โปรแกรมเมอร์ที่เป็นมนุษย์เพียงแค่ป้อนคำสั่งเป็นภาษาธรรมดาทั่วไป ระบบก็สามารถสร้างโครงสร้างโค้ดออกมาให้ได้ทันที ฟังดูเป็นเทคโนโลยีที่ช่วยประหยัดเวลาและดูดีใช่ไหม ทว่าในความเป็นจริง โค้ดที่สร้างขึ้นกลับตรวจพบว่ามีช่องโหว่ด้านความปลอดภัยในสัดส่วนที่สูงมาก โดยงานวิจัยจาก Stanford และ NYU ระบุตัวเลขอยู่ในช่วง 40–62% ขณะที่การสแกนแอปพลิเคชันจริงในตลาดโดย VAS Research พบว่าสูงถึงราว 80% ของแอปที่สร้างด้วย AI มีช่องโหว่ที่สามารถถูกโจมตีได้อย่างน้อยหนึ่งจุด ผลที่ตามมาคือโปรแกรมเมอร์ระดับซีเนียร์ต้องสละเวลาทำงานมากกว่าสัปดาห์ละ 10 กว่าชั่วโมงเพื่อมาทำหน้าที่เป็นเหมือนพี่เลี้ยงคอยดูแล คอยตามล้างตามเช็ดและแก้ไขข้อผิดพลาดที่ระบบสร้างขึ้น จนสุดท้ายวงจรการทำงานนี้กลับกลายเป็นว่าทำให้โปรเจกต์เสร็จช้ากว่าการเขียนโค้ดเองตั้งแต่แรกเสียอีก

จากสถานการณ์ที่เกิดขึ้นจริงเหล่านี้ ก็น่าสงสัยว่าในเมื่อระบบยังคงมีข้อบกพร่องและทำงานผิดพลาดมากมายขนาดนี้ เหตุใดซีอีโอขององค์กรระดับโลกหลายบริษัทจึงยังกล้าออกมาประกาศอย่างมั่นใจว่าจะนำเทคโนโลยีมาแทนที่มนุษย์ เรื่องนี้อาจจะต้องก้าวถอยหลังและย้อนกลับไปดูที่โครงสร้างต้นเหตุว่า ในปัจจุบันจำนวนบุคลากรและแรงงานในระบบของบริษัทเหล่านี้มีมากเกินความจำเป็นตั้งแต่แรกอยู่แล้วหรือไม่

ฟองสบู่การจ้างงาน ผลพวงจากยุคโรคระบาดสู่การปรับสมดุล

ในจุดนี้ ลองชวนทุกคนย้อนคิดไปถึงช่วงปี 2019-2021 ซึ่งเป็นช่วงเวลาที่ทั่วโลกเผชิญกับการระบาดของโควิด-19 ลองนึกภาพตามดูว่าในช่วงเวลานั้นหลายบริษัทมีการขยายตัวและจ้างงานเพิ่มขึ้นมากเพียงใด เมื่อรัฐบาลประกาศล็อกดาวน์ ความต้องการด้านโครงสร้างพื้นฐานในการทำงานทางไกล (Remote Work) ระบบคลาวด์ ซอฟต์แวร์ และบริการด้านดิจิทัลต่างๆ พุ่งทะยานขึ้นสู่จุดสูงสุด บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ต่างแข่งขันและแย่งชิงตัวพนักงานกันอย่างมหาศาลเพื่อรองรับการเติบโต

ตัวอย่างเช่น ข้อมูลสะท้อนภาพในพื้นที่ Bay Area ซึ่งเป็นศูนย์กลางและที่ตั้งของบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่อย่าง Apple, Google, Meta, Nvidia และ Adobe ในช่วงเวลานั้นตลาดแรงงานมีความคึกคักจนมีการจ้างงานเพิ่มขึ้นหลายแสนตำแหน่ง บริษัทแม่อย่าง Alphabet หรือ Google มีการขยายทีมและรับพนักงานเพิ่มขึ้นกว่า 60% ในขณะที่บริษัท Meta ซึ่งเป็นเจ้าของ Facebook และ Instagram ก็รับพนักงานเพิ่มจำนวนมากจนขนาดองค์กรขยายตัวใหญ่ขึ้นเป็น 2 เท่า กล่าวในภาษาธุรกิจคืออยู่ในสภาวะขยายกิจการเกินความพอดีอย่างหนักเพื่อตอบสนองดีมานด์ที่ผิดปกติในช่วงเวลานั้น

แต่ทว่าเมื่อสถานการณ์โรคระบาดผ่านพ้นไปและโลกกลับเข้าสู่สภาวะปกติ บางตำแหน่งงานหรือบางโปรเจกต์ในบริษัทก็แทบจะไม่มีภาระงานให้ทำเลยด้วยซ้ำ ต่อมาเมื่อสภาวะเศรษฐกิจมหาภาคเริ่มมีความตึงตัวและธนาคารกลางปรับอัตราดอกเบี้ยให้สูงขึ้นเพื่อสู้กับเงินเฟ้อ บริษัทเหล่านี้จึงตกอยู่ในสถานการณ์ที่จำเป็นต้องลดต้นทุนการดำเนินงานอย่างเร่งด่วน

คำถามคือแล้วพวกเขาจะจัดการกับปัญหานี้อย่างไร จะให้ผู้บริหารระดับสูงออกมาประกาศยอมรับตรงๆ ว่าบริษัทบริหารงานผิดพลาด ประเมินตลาดพลาด และไม่ควรจ้างพนักงานจำนวนมากขนาดนั้นตั้งแต่แรกก็คงเป็นไปไม่ได้ เพราะสำหรับบริษัทมหาชนระดับโลก หากแถลงการณ์เช่นนั้นออกไป มูลค่าหุ้นและความเชื่อมั่นย่อมดิ่งลงอย่างแน่นอน ตรงจุดนี้เองที่กระแสของเทคโนโลยีใหม่กลายมาเป็นข้ออ้างและเกราะกำบังที่ดูลงตัวที่สุด

ลองเปรียบเทียบดูง่ายๆ หากบริษัทมหาชนแห่งหนึ่งต้องการประกาศเลิกจ้างพนักงานหลักหมื่นคนแล้วให้เหตุผลชี้แจงต่อนักลงทุนว่า เป็นความผิดพลาดของฝ่ายบริหารเองที่จ้างคนมากเกินไปตั้งแต่แรก กับการใช้เหตุผลเชิงวิสัยทัศน์ว่า บริษัทกำลังปรับเปลี่ยนโครงสร้างเพื่อเข้าสู่ยุคดิจิทัลอย่างเต็มรูปแบบ เหตุผลแบบใดจะดูดีและมีความเป็นมืออาชีพมากกว่ากันในสายตาของนักลงทุน ยิ่งโดยเฉพาะบรรยากาศในตลาดหุ้นวอลล์สตรีทที่นักลงทุนกำลังตื่นตัวและให้มูลค่ากับเทคโนโลยีอย่างมาก บริษัทเหล่านี้จึงสามารถพลิกแพลงนำกระแสมาใช้สร้างภาพลักษณ์แห่งอนาคตให้องค์กรดูดีและน่าสนใจยิ่งขึ้น ถือเป็นกลยุทธ์ทางธุรกิจที่ลงตัวและได้ผลประโยชน์ทั้งสองฝ่ายคือบริษัทสามารถระบายพนักงานเพื่อลดต้นทุนได้ตามเป้าหมาย และยังได้รับความเชื่อมั่นตลอดจนราคาหุ้นที่ตอบรับในเชิงบวกจากนักลงทุนเพิ่มขึ้นด้วย

ซึ่งในช่วงหลังมานี้ก็เริ่มมีกรณีที่อดีตพนักงานระดับสูงออกมาเปิดเผยเบื้องหลังความจริงเหล่านี้มากมาย เช่น กรณีของอดีตผู้อำนวยการจากบริษัทอีคอมเมิร์ซยักษ์ใหญ่อย่าง Amazon ที่เพิ่งถูกเลิกจ้างไป เรื่องราวนี้ถูกเล่าผ่านช่องของ Brandon Dell ซึ่งเป็นที่ปรึกษาด้านการตลาดอิสระ เขาเล่าประสบการณ์ให้ฟังว่าขณะที่ไปทริปเล่นสกี ได้มีโอกาสนั่งกระเช้าขึ้นเขาไปกับเพื่อนคนหนึ่งที่เป็นถึงผู้บริหารระดับสูงของ Amazon ซึ่งบุคคลท่านนี้เพิ่งถูกบริษัทเลิกจ้างมาไม่นาน

ประเด็นคือเพื่อนคนนี้ไม่ใช่พนักงานระดับเริ่มต้นที่เพิ่งเข้าทำงานแล้วบังเอิญถูกเลิกจ้างตอนที่บริษัทมีนโยบายตัดงบประมาณ แต่เป็นถึงผู้เชี่ยวชาญระดับแนวหน้าที่มีประสบการณ์สูง ใช้เวลาทำงานหลายปีในการสร้างแผนธุรกิจและขับเคลื่อนโครงการขนาดใหญ่ที่สร้างผลกำไรให้กับองค์กรมาแล้วนับไม่ถ้วน ทางเจ้าของช่องได้มีโอกาสสนทนาและถามตรงๆ ว่า ในมุมมองคนวงใน คิดว่าระบบเทคโนโลยีมีศักยภาพเข้ามาแย่งงานมนุษย์ได้จริงหรือไม่ ซึ่งก็ได้รับคำตอบเชิงวิเคราะห์ว่ามีส่วนจริงอยู่บ้าง

ตัวอย่างเช่น โปรเจกต์หนึ่งที่ผู้บริหารท่านนี้เคยทำคือการพัฒนาระบบส่งอีเมลอัจฉริยะที่ทำหน้าที่สื่อสารและดึงดูดลูกค้าจากธุรกิจขนาดเล็กหลายหมื่นรายได้พร้อมกัน ซึ่งตามหลักเศรษฐศาสตร์แล้ว หากใช้พนักงานที่เป็นมนุษย์มานั่งทำงานนี้คงไม่มีความคุ้มค่าทางการลงทุน แต่พอเปลี่ยนรูปแบบมาใช้ระบบอัตโนมัติมันกลับสร้างประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยม เจ้าของช่องจึงตั้งข้อสังเกตแย้งไปว่า ระบบนี้ก็ดูฉลาดและมีประโยชน์ดี แต่มันไม่ใช่เทคโนโลยีที่เป็นของใหม่ เพราะระบบอีเมลลักษณะนี้มีการใช้งานในวงการมานับ 10 ปีแล้ว มันเป็นเพียงระบบปรับกระแสงานอัตโนมัติธรรมดาที่ถูกนักการตลาดนำมาปัดฝุ่นและเปลี่ยนชื่อเรียกใหม่เพื่อให้ดูทันสมัยเข้ากับกระแสสังคมขึ้นเท่านั้นไม่ใช่หรือ

เมื่อบทสนทนามาถึงจุดนี้ จึงมีคำถามจี้ประเด็นตรงๆ ว่า สาเหตุที่แท้จริงที่ทำให้ผู้บริหารระดับสูงท่านนี้ถูกเลิกจ้างคืออะไรกันแน่ เพื่อนคนนั้นนิ่งเงียบไปครู่หนึ่งก่อนจะยอมรับความจริงว่า สาเหตุการเลิกจ้างไม่ได้มีความเกี่ยวข้องกับความสามารถของเทคโนโลยีหรือระบบ Automation ใดๆ เลยแม้แต่น้อย แต่จุดแตกหักเป็นเพราะนโยบายการบังคับกลับเข้าสถานที่ทำงานโดยบริษัทมีคำสั่งให้กลับไปทำงานเต็มเวลาที่สำนักงานใหญ่ แต่ด้วยเหตุผลส่วนตัวไม่ต้องการย้ายกลับไป จึงได้พยายามเจรจาต่อรองกับทางบริษัท ท้ายที่สุด เมื่อสถานการณ์ยืดเยื้อและถึงช่วงเวลาที่บริษัทประกาศนโยบายปรับโครงสร้างองค์กรครั้งใหญ่โดยอ้างเหตุผลกับสื่อว่านำเทคโนโลยีมาทำงานแทน ก็ถูกจัดให้อยู่ในรายชื่อและถูกร่างแหเลิกจ้างไปด้วยในครั้งนี้อย่างแนบเนียน

ในความเป็นจริง ตำแหน่งงานบริหารระดับสูงไม่ใช่หน้าที่ที่ระบบจะสามารถประมวลผลหรือทำแทนได้เลย แต่ได้มีการวิเคราะห์ภาพรวมให้ฟังว่า แท้จริงแล้วโครงสร้างตำแหน่งงานไม่เป็นที่ต้องการในแผนการปรับลดขนาดองค์กรอีกต่อไป ลักษณะงานที่รับผิดชอบส่วนใหญ่เป็นงานเชิงบริหารจัดการ เช่น การเข้าประชุมกำหนดทิศทาง งานประสานงานข้ามแผนก และการบริหารจัดการบุคลากรภายในองค์กร ซึ่งเป็นลักษณะงานมาตรฐานในระดับผู้บริหาร แต่งานสนับสนุนเหล่านี้ไม่ได้เป็นตัวขับเคลื่อนที่สร้างรายได้เข้าบริษัทโดยตรง

นอกจากนี้ ยังมีการตระหนักว่าจะถูกบีบให้ลาออกตั้งแต่วันที่บริษัทออกนโยบายที่บังคับให้พนักงานทุกคนต้องกลับเข้ามาทำงานในสำนักงานแล้ว เพราะในวงการบริหารบุคลากรนี่คือกลยุทธ์การลดคนทางอ้อมที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ลองนึกภาพตามง่ายๆ สมมติว่าภูมิลำเนาเดิมและบ้านอยู่ในกรุงเทพฯ ในตอนเริ่มต้นเซ็นสัญญา บริษัทเสนอเงื่อนไขการจ้างงานแบบยืดหยุ่นให้สามารถทำงานจากที่บ้านได้ จึงตกลงรับงานโดยไม่ได้กังวลว่าที่ตั้งทางกายภาพของบริษัทจะอยู่ที่ใด แต่เมื่อเวลาผ่านไป จู่ๆ บริษัทมีนโยบายต้องการจะลดจำนวนพนักงาน แต่ไม่อยากดำเนินการเลิกจ้างโดยตรงเพื่อหลีกเลี่ยงผลกระทบด้านภาพลักษณ์ การเสียความสัมพันธ์ที่ดี หรือความเสี่ยงที่จะถูกพนักงานรวมตัวฟ้องร้องเรียกค่าชดเชย

บริษัทจึงใช้แทคติกประกาศแจ้งว่าในเดือนหน้าพนักงานทุกคนจะต้องเข้ามาปฏิบัติงานที่สำนักงานใหญ่เต็มรูปแบบ ซึ่งประเด็นปัญหาคือสำนักงานแห่งนั้นตั้งอยู่ที่จังหวัดเชียงใหม่ พนักงานจำนวนหลายคนที่ได้ลงหลักปักฐานแล้วและไม่สามารถย้ายถิ่นฐานได้กะทันหันก็จำใจต้องเป็นฝ่ายยื่นใบลาออกไปเอง หรือหากพนักงานคนใดไม่ต้องการลาออกก็ต้องพยายามเจรจาต่อรองเพื่อหาจุดประนีประนอม หากสามารถตกลงเงื่อนไขกันได้ บริษัทก็อาจจะยังคงสถานะพนักงานคนนั้นไว้ชั่วคราว แล้วค่อยนำรายชื่อไปหาวิธีเลิกจ้างในการประกาศลดพนักงานรอบถัดไปแทน

กรณีของผู้บริหารท่านนี้จึงสอดคล้องกับกลยุทธ์ดังกล่าว เขามาถูกเลิกจ้างในรอบที่ 2 ซึ่งเป็นรอบที่บริษัทอ้างสถาณการณ์การปรับโครงสร้างองค์กรนำระบบอัตโนมัติมาใช้งาน เนื่องจากในรอบแรกที่บริษัทพยายามออกกฎบีบให้ลาออกนั้นเขายืนหยัดที่จะไม่ลาออก จึงถูกบริษัทบริหารจัดการด้วยวิธีนี้ กล่าวโดยสรุปในเคสนี้คือ ตำแหน่งและความรับผิดชอบไม่ได้ถูกแย่งงานเลยด้วยซ้ำ แต่กลายเป็นบุคคลากรส่วนเกินที่ถูกตัดออกจากการปรับโครงสร้างเพื่อทำให้องค์กรมีความคล่องตัวและรีดไขมันส่วนเกินมากขึ้น ซึ่งกลยุทธ์นี้แตกต่างจากช่วงแรกที่สภาพเศรษฐกิจมีอัตราดอกเบี้ยต่ำและมีเม็ดเงินระดมทุนสะพัด บริษัทจึงกล้าที่จะจ้างพนักงานระดับกลางเพื่อมาทำหน้าที่เป็นผู้บริหารในจุดต่างๆ มากมายเพื่อขยายสเกล แต่เมื่อวงจรเศรษฐกิจเปลี่ยนผ่าน อัตราดอกเบี้ยนโยบายสูงขึ้น สภาพคล่องทางการเงินในตลาดลดลง บริษัทจึงถูกบีบให้จำเป็นต้องตัดค่าใช้จ่าย โดยพุ่งเป้าไปที่พนักงานส่วนเกินหรือตำแหน่งบริหารระดับกลางที่ประเมินแล้วว่าอาจจะไม่มีความจำเป็นต่อธุรกิจหลักถึง 100% ออกไปทั้งหมด

ภาพลวงตาที่ต้องระวัง เมื่อเทคโนโลยีถูกใช้เป็นเครื่องมือกดดันพนักงาน

ประเด็นที่น่าสนใจและควรทำความเข้าใจให้ถูกต้องก็คือ สิ่งที่บุคคลภายนอกรับรู้หรือบริบทที่ปรากฏตามหน้าสื่อกระแสหลัก มักจะถูกรายงานและตีขลุมรวมไปว่า บุคคลเหล่านี้คือเหยื่อที่ถูกเลิกจ้างในช่วงระลอกคลื่นที่บริษัทมุ่งมั่นนำนวัตกรรมใหม่เข้ามาทดแทนการทำงานของมนุษย์ ซึ่งในความเป็นจริงของโครงสร้างบริษัท อาจจะมีบางตำแหน่งในระดับปฏิบัติการส่วนล่างที่ทำงานเอกสารแบบมีรูปแบบตายตัวที่ต้องถูกเลิกจ้างเพราะเหตุผลนี้จริงๆ แต่ก็ยังมีพนักงานอีกหลายหมื่นตำแหน่งที่ลักษณะงานไม่ได้มีความเกี่ยวข้องใดๆ กับขีดความสามารถของเทคโนโลยีเลยแต่กลับถูกผลกระทบเหมารวมไปด้วย

นอกจากนี้ ยังมีมิติการบริหารงานอีกกรณีหนึ่งที่ตอกย้ำภาพความจริงนี้ มีข้อมูลวิเคราะห์มาจากช่อง GEN ซึ่งให้มุมมองที่น่าสนใจว่า ปัจจุบันบรรดาบริษัทขนาดใหญ่ต่างๆ เริ่มนำเทคโนโลยีเข้ามาประยุกต์ใช้เพื่อจุดประสงค์ในการกดดันพนักงาน แทนที่จะมุ่งเน้นนำมาแทนที่พนักงานตามที่กล่าวอ้าง ทางช่องได้ยกตัวอย่างกรณีศึกษาในพื้นที่คลังสินค้ากระจายสินค้าของ Amazon ที่มีการลงทุนติดตั้งระบบกล้องวงจรปิดอัจฉริยะ เครื่องสแกนแบบพกพา และระบบไบโอเมทริกซ์ขั้นสูงเพื่อคอยตรวจจับระยะเวลาทุกฝีก้าวที่พนักงานหยุดนิ่งหรือแวะพักเบรก

บริษัทใช้เทคโนโลยีเหล่านี้เป็นเครื่องมือทางจิตวิทยาชั้นดีในการสอดแนมและควบคุมโครงสร้างอำนาจระหว่างนายจ้างกับลูกจ้าง เพราะเมื่อพนักงานทราบตัวดีว่าตนเองกำลังถูกจับตามอง บันทึกข้อมูล และถูกประเมินคะแนนอยู่ตลอดเวลาทุกวินาที ความมั่นใจในตนเองและบรรยากาศการทำงานก็จะลดลง ส่งผลให้ไม่มีใครกล้าที่จะรวมตัวเรียกร้องสวัสดิการหรือสิทธิใดๆ เพิ่มเติม ซึ่งในหลักสรีรวิทยาความเป็นจริง มนุษย์เป็นสิ่งมีชีวิต ไม่ใช่เครื่องจักร จึงไม่สามารถรักษามาตรฐานการทำงานได้อย่างสมบูรณ์แบบ 100% ตลอดกะการทำงานอยู่แล้ว ทว่าบริษัทเพียงแค่นำเทคโนโลยีมาใช้เป็นเครื่องมือจับผิดข้อบกพร่องเล็กๆ น้อยๆ เหล่านี้ให้แสดงผลออกมาชัดเจนเป็นตัวเลขและกราฟยิ่งขึ้น

ยิ่งไปกว่านั้น การจัดการขั้นเด็ดขาดยังมีการนำระบบประมวลผลมาใช้คำนวณและประเมินเพื่อปรับลดเงินเดือนพนักงานแบบเรียลไทม์อีกด้วย ตัวอย่างเช่น หากระบบประเมินว่าพนักงานคลังสินค้าคนนี้มีประสิทธิภาพการทำงานในวันนี้ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย หรือมีช่วงเวลาที่จับภาพได้ว่าหยุดนิ่งบ่อยเกินข้อกำหนด ก็อาจจะส่งผลให้ถูกปรับลดอัตราค่าจ้างรายวันทันที หรือไม่ได้รับการพิจารณาเลื่อนตำแหน่งในรอบปี สภาพแวดล้อมและมาตรการสิ่งเหล่านี้ทำให้คนทำงานรู้สึกกดดันราวกับว่ากำลังทำงานอยู่ในเรือนจำหรือในขุมนรก เพราะถูกเทคโนโลยีจับตามองและประเมินคุณค่าอยู่ตลอดเวลา และแน่นอนว่าหากมีพนักงานคนใดทนรับสภาพความเครียดนี้ไม่ไหวก็มีทางเลือกเดียวคือต้องตัดสินใจลาออกไปเอง นี่จึงเป็นอีกหนึ่งกรณีศึกษาที่สะท้อนให้เห็นว่าเทคโนโลยีไม่ได้มาแทนที่คน แต่ถูกนำมาใช้เพื่อปรับพฤติกรรมกดดันให้พนักงานต้องทำงานหนักขึ้น รีดประสิทธิภาพให้ถึงขีดสุด หรือบีบให้บุคลากรที่ไม่พร้อมปรับตัวยอมลาออกไปเอง

ช่องว่างแห่งโอกาส ทักษะที่องค์กรยุคใหม่ยอมจ่ายไม่อั้น

เมื่อได้เห็นภาพกว้างทั้งเรื่องการใช้ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเป็นข้ออ้างในการปรับโครงสร้างองค์กร รวมถึงการใช้เป็นเครื่องมือควบคุมประสิทธิภาพแล้ว คราวนี้ลองมากางข้อมูลคุยกันบนพื้นฐานของความเป็นจริงกันบ้างว่า ในอนาคตอันใกล้นี้ ตำแหน่งงานประเภทใดที่จะอยู่ในโซนอันตรายและได้รับผลกระทบหนักที่สุดจริงๆ

หลักๆ แล้วกลุ่มเสี่ยงสูงที่สุดก็คือกลุ่มพนักงานระดับเริ่มต้นหรืองานที่มีเนื้องานเป็นงานประจำแบบเดิมๆ ได้แก่ ตำแหน่งผู้ช่วยเขียนโปรแกรมขั้นพื้นฐาน พนักงานตอบคำถามลูกค้าเบื้องต้น เจ้าหน้าที่จัดทำรายงานสรุปข้อมูล หรืองานในลักษณะที่พนักงานระดับจูเนียร์ในอดีตมักได้รับมอบหมายเพื่อใช้เป็นงานฝึกฝนทักษะและเก็บเกี่ยวประสบการณ์

สิ่งนี้เป็นโจทย์ใหญ่ที่กำลังจะสร้างความเปลี่ยนแปลงและก่อให้เกิดช่องว่างมหาศาลในตลาดแรงงาน บรรดานักศึกษาที่เพิ่งเรียนจบใหม่และยังไม่มีประสบการณ์เชิงลึกก็จะเข้าสู่ตลาดและหางานทำได้ยากยิ่งขึ้น ทว่าท้ายที่สุดแล้ว เมื่อเวลาผ่านไปองค์กรต่างๆ เองก็จะต้องเผชิญหน้ากับปัญหาใหญ่ที่เกิดจากการตัดสินใจของตนเองเช่นกัน ลองคิดตามดูว่า หากบริษัทลดต้นทุนโดยไม่มีตำแหน่งงานในระดับจูเนียร์ให้มนุษย์ทำเลย เนื่องจากถูกโยนให้ระบบทำแทนไปจนหมด แล้วในอนาคต องค์กรจะสามารถคัดเลือกและสร้างบุคลากรระดับซีเนียร์ที่เก่งกาจและรู้รอบขึ้นมาขับเคลื่อนธุรกิจได้อย่างไร หากบุคคลในตลาดแรงงานเหล่านั้นไม่เคยได้รับโอกาสผ่านการทำงานและเรียนรู้ระบบงานในระดับจูเนียร์มาก่อน

ในยุคดิจิทัลที่เครื่องมืออัตโนมัติก้าวเข้ามาเป็นแกนหลักในการทำงานเช่นนี้ ถึงเวลาแล้วที่จำเป็นต้องให้นิยามความหมายของการเป็นพนักงานระดับจูเนียร์เสียใหม่ องค์กรยุคใหม่จะไม่สามารถใช้วิธีฝึกฝนบุคลากรหน้าใหม่ผ่านการมอบหมายงานเอกสารที่น่าเบื่อและทำซ้ำซากจนเกิดความเชี่ยวชาญได้อีกต่อไป แต่กลยุทธ์การพัฒนาคนอาจจะต้องเปลี่ยนรูปแบบไปสู่การปั้นบุคลากรผ่านการให้ทดลองออกแบบคำสั่งและใช้งานโมเดลในโปรเจกต์จริง

ตัวอย่างเช่น การจับคู่ให้พนักงานระดับจูเนียร์เข้ามาทำงานแบบประกบเรียนรู้แนวคิดทางธุรกิจจากพนักงานระดับซีเนียร์ โดยให้จูเนียร์รับหน้าที่ควบคุมและมีเทคโนโลยีเป็นเครื่องมือสนับสนุนในการผลิตชิ้นงาน ผู้ที่สามารถเอาตัวรอดและเติบโตในสายอาชีพยุคต่อไปได้จะไม่ใช่เพียงผู้ที่มีทักษะความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านในวิชาชีพของตนเองเพียงอย่างเดียวเท่านั้น แต่ตลาดกำลังโหยหาและพร้อมจ่ายเงินเดือนสูงๆ ให้กับผู้ที่สามารถนำเครื่องมือเหล่านี้มาประยุกต์ใช้เพื่อย่นระยะเวลาและสร้างสรรค์ผลงานเพิ่มเติมที่สร้างผลกระทบต่อธุรกิจได้อีกด้วย

ณ ตอนนี้ ตลาดแรงงานชั้นนำได้ก้าวข้ามยุคของความตื่นตระหนกและยุติการถกเถียงเรื่องการแย่งงานแทนที่มนุษย์ไปแล้ว หลายบริษัทชั้นนำระดับโลกได้ผ่านช่วงเวลาแห่งการทดลองใช้งานจริงและค้นพบสัจธรรมแล้วว่าการใช้ระบบทำงานแทนมนุษย์แบบเบ็ดเสร็จนั้นไม่ได้ผลลัพธ์ที่ดีและยั่งยืนเสมอไป

ขอยกตัวอย่างกรณีขององค์กรเทคโนโลยีอย่างบริษัท IBM ที่เคยมีวิสัยทัศน์นำระบบมาใช้งานแทนมนุษย์ในแผนกบริการและสนับสนุนลูกค้าอย่างเต็มรูปแบบ แต่ท้ายที่สุดผู้บริหารก็พบรายงานปัญหาว่าระบบเพียงอย่างเดียวนั้นไม่สามารถรับมือหรือตัดสินใจแก้ปัญหาของลูกค้าที่มีความซับซ้อนและมีรายละเอียดละเอียดอ่อนทางอารมณ์ได้ อย่างไรก็ดี IBM ค้นพบว่าระบบ AskHR ยังต้องการมนุษย์รับมือคำถามที่มีความซับซ้อนและละเอียดอ่อนอยู่ราว 6% ของทุกการสอบถาม ซึ่งเป็นกรณีที่ต้องอาศัยความเห็นอกเห็นใจและวิจารณญาณที่ระบบไม่สามารถทดแทนได้ CEO Arvind Krishna ระบุว่าแม้จะลดตำแหน่งงาน HR แบบ Routine ไปหลายร้อยตำแหน่ง แต่จำนวนพนักงานรวมของ IBM กลับเพิ่มขึ้น เนื่องจากนำงบประมาณที่ประหยัดได้ไปลงทุนจ้างวิศวกรซอฟต์แวร์ นักการตลาด และทีมขายที่ต้องอาศัยวิจารณญาณของมนุษย์แทน โดยคะแนนความพึงพอใจภายในองค์กรต่อระบบ AskHR ฟื้นตัวจาก –35 เป็น +74 หลังปรับใช้โมเดลผสมระหว่าง AI กับมนุษย์ กรณีศึกษาของบริษัทยักษ์ใหญ่นี้จึงเป็นหนึ่งในข้อพิสูจน์ที่ชัดเจนว่า ในปัจจุบันทิศทางของบริษัทต่างๆ ได้เลิกคิดแผนที่จะนำเทคโนโลยีมาทำงานแทนที่มนุษย์อย่างสมบูรณ์แบบแล้ว แต่ระบบทุนนิยมกำลังก้าวเข้าสู่กระบวนทัศน์ยุคใหม่ที่เลือกเฟ้นจ้างมนุษย์ที่สามารถควบคุมและทำงานร่วมกับเครื่องมือล้ำสมัยได้อย่างมีประสิทธิภาพเข้ามาแทนที่มนุษย์ด้วยกันเองต่างหาก

เพราะฉะนั้น การที่ข่าวรายงานว่ามีคนถูกเลิกจ้างเพราะเทคโนโลยีล้ำสมัยนั้น หากมองลึกลงไป ไม่ใช่เพราะว่าอัลกอริทึมสามารถก้าวเข้ามาทำงานสวมรอยแทนที่มนุษย์โดยตรงเสียทีเดียว แต่แก่นแท้คือตำแหน่งงานเดิมเหล่านั้นไม่ได้มีความสัมพันธ์หรือส่งผลต่อการสร้างรายได้โดยตรงอีกต่อไป หากคนทำงานสามารถปรับเปลี่ยนทัศนคติและนำเทคโนโลยีมาประยุกต์ใช้ในการทำงานให้เกิดประโยชน์และสร้างมูลค่าสูงสุดได้ องค์กรชั้นนำก็ย่อมจะทุ่มเทรักษาพนักงานคุณภาพไว้เป็นฟันเฟืองสำคัญ ส่วนผู้ที่ยังคงต่อต้านหรือปรับตัวเรียนรู้เครื่องมือใหม่ๆ ไม่ได้ ก็คือกลุ่มบุคคลที่มีความเสี่ยงสูงที่จะหลุดออกจากระบบและตกงาน

และในสถานการณ์เลวร้ายหากต้องตกงานขึ้นมาจริงๆ การจะไปชี้เป้าโทษว่าเป็นเพราะความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่มาแย่งงานก็คงจะเป็นมุมมองที่ไม่ครอบคลุมความถูกต้องทั้งหมด ผู้ที่โชคร้ายถูกเลิกจ้างไม่ใช่คนผิดหรือไม่มีความสามารถ เพียงแต่วิสัยทัศน์และระบบการทำงานใหม่ที่องค์กรสร้างขึ้นนั้นไม่สอดคล้องกับรูปแบบการทำงานของคนกลุ่มนี้อีกต่อไป

ก้าวต่อไปในโลกความจริง จะอยู่รอดอย่างไรเมื่อเทคโนโลยีคือเพื่อนร่วมงาน

ผู้ที่จะสามารถยืนหยัดและก้าวต่อไปในเส้นทางอาชีพได้อย่างแข็งแกร่งคือผู้ที่สามารถผันตัวและยกระดับตัวเองมาเป็นผู้ควบคุมกระบวนการ เป็นบุคคลที่มีความรู้ความเข้าใจและมีวิจารณญาณที่ถูกต้องในการเลือกใช้นวัตกรรมมาช่วยเสริมประสิทธิภาพงาน ส่วนผู้ที่ยังคงยึดติดกับกรอบความคิดเดิมๆ ว่าคุณค่าและความสามารถของตนเองผูกติดอยู่กับชื่อตำแหน่งหน้าที่ หรือยอมทำหน้าที่เป็นเพียงตัวกลางส่งผ่านข้อมูลที่คอยประสานงานพื้นฐานเท่านั้น บุคคลเหล่านี้จะค่อยๆ เลือนหายและถูกทิ้งไว้เบื้องหลังในยุคที่ทุกองค์กรต่างมุ่งเน้นนโยบายการปรับโครงสร้างเพื่อรีดประสิทธิภาพให้คล่องตัวและไม่มีทรัพยากรมากพอที่จะรอคอยพนักงานที่เรียนรู้ตามไม่ทันอีกต่อไป

สรุปประเด็นทั้งหมดก็คือ ถ้าย้อนกลับไปตอบคำถามเริ่มต้นที่ตั้งไว้ว่า ในวิกฤติ Tech Layoff ครั้งนี้เทคโนโลยีขั้นสูงเป็นเพียงข้ออ้างในการเลิกจ้างใช่หรือไม่ คำตอบที่ถูกต้องที่สุดคือมีส่วนผสมของทั้งความจริงและข้ออ้าง ซึ่งน้ำหนักจะแตกต่างกันไปตามบริบทและขนาดของแต่ละองค์กร

สำหรับมุมมองแรกคือมีองค์กรที่เลิกจ้างพนักงานเพราะสามารถนำเทคโนโลยีมาปรับเปลี่ยนรูปแบบและทำงานแทนที่มนุษย์ได้อย่างสมบูรณ์แบบจริงๆ กรณีนี้ยอมรับว่ามีเกิดขึ้นจริง แต่ถือว่าเป็นสัดส่วนที่น้อยมากเมื่อเทียบกับภาพรวม และส่วนใหญ่จะจำกัดวงจรการเกิดผลกระทบอยู่แค่กับกลุ่มสายงานประเภทรูทีนหรืองานระดับล่างสุดที่ต้องทำซ้ำซาก ขาดการวิเคราะห์ ไม่ใช่งานที่ต้องใช้ทักษะระดับกลางหรือระดับผู้บริหารระดับสูงอย่างที่หลายคนสร้างความตื่นตระหนกและกังวลกัน

มีชุดข้อมูลสถิติที่น่าสนใจสนับสนุนแนวคิดนี้ ดังเช่นรายงานวิจัยทางเศรษฐศาสตร์ระดับโลกจากสถาบัน Oxford Economics ที่ได้ทำการประเมินและระบุไว้อย่างชัดเจนว่า สัดส่วนการเลิกจ้างพนักงานด้วยสาเหตุที่มาจากการถูกระบบเข้ามาแทนที่อย่างแท้จริงในปี 2025 นั้น ตัวเลขมีสัดส่วนที่ต่ำมากคือไม่ถึง 5 เปอร์เซ็นต์ของการเลิกจ้างทั้งหมดด้วยซ้ำ สอดคล้องกับแพลตฟอร์ม Layoffs.fyi ที่ติดตามตัวเลขการปลดพนักงานซึ่งชี้ให้เห็นว่าสาเหตุหลักมาจากสภาวะเศรษฐกิจและการลดต้นทุนเป็นหลัก

ดังนั้น สาเหตุหลักที่แท้จริงเบื้องหลังตัวเลขการเลิกจ้างที่น่าตกใจเหล่านี้ มีรากฐานมาจากสภาวะทางเศรษฐกิจ อัตราดอกเบี้ยนโยบาย และพฤติกรรมผู้บริโภคที่เปลี่ยนไปมากกว่า ผู้ถือหุ้นและบริษัทระดับโลกต่างไม่ต้องการเผาเงินทุนเพื่อแบกรับต้นทุนคงที่ที่สูงเกินความจำเป็นอีกต่อไป เป้าหมายสูงสุดในทศวรรษนี้ของพวกเขาคือการลดขนาดองค์กรให้บางเบาลงแต่ยังคงรักษากำไรและประสิทธิภาพการดำเนินงานให้ได้สูงสุด ซึ่งจังหวะนี้นวัตกรรมก็ได้รับการพัฒนาและก้าวเข้ามาเป็นเครื่องมือทางธุรกิจในช่วงเวลานี้พอดิบพอดี ทำให้การตัดสินใจของผู้บริหารง่ายขึ้น หลายหน่วยงานหรือบางตำแหน่งที่ไม่มีความจำเป็นเชิงกลยุทธ์ หรือไม่ได้มีปริมาณภาระงานที่ส่งผลสำคัญต่อการอยู่รอดของบริษัทจึงถูกประเมินและตัดทิ้งคัดออกไปอย่างสมเหตุสมผล

และหากมองด้วยสายตาที่ปราศจากอคติ แม้ว่าโลกนี้จะยังไม่ค้นพบความก้าวหน้าทางปัญญาประดิษฐ์ในยุคนี้ บริษัทและนายจ้างก็ย่อมต้องหาวิธีการหรือหยิบยกเหตุผลด้านอื่นๆ มาใช้อธิบายต่อสาธารณชนเพื่อสร้างภาพลักษณ์และความชอบธรรมในการประกาศเลิกจ้างลดต้นทุนอยู่ดี เพราะสัจธรรมในโลกของธุรกิจก็คือ งานบางส่วนหรือตำแหน่งบางตำแหน่งในองค์กรนั้น ก็ไม่ได้สะท้อนหรือสร้างมูลค่าเพิ่มที่คุ้มค่าตอบแทนให้กับบริษัทมากเพียงพอมาตั้งแต่แรกเริ่มก่อตั้งอยู่แล้ว

บทสรุป

ท้ายที่สุด สิ่งที่น่ากังวลที่สุดสำหรับคนทำงานในยุคนี้ ไม่ใช่การตื่นตระหนกกับชุดความจริงที่ว่าโมเดลพัฒนาจนมีความฉลาดและเก่งกาจพอที่จะก้าวเข้ามาเสียบเก้าอี้แทนที่มนุษย์ได้สมบูรณ์แบบ เพราะมีหลักฐานจากงานวิจัยและกรณีศึกษาจากตลาดแรงงานระดับโลกหลายชิ้นที่ออกมาระบุชัดเจนแล้วว่า ปัจจุบันระบบยังคงไม่พร้อมและไม่ได้เข้ามาแย่งงานแทนที่เบ็ดเสร็จ แต่มันถูกออกแบบมาเป็นเพียงนวัตกรรมเครื่องมือที่ช่วยสนับสนุน เพิ่มความเร็ว และยกระดับการทำงานของมนุษย์เท่านั้น

ทว่าสิ่งที่ซ่อนอยู่และเป็นความน่ากลัวที่แท้จริงกลับอยู่ที่การตัดสินใจของผู้บริหารองค์กรหลายแห่งในเวลานี้ ที่ได้ค้นพบและใช้ประโยชน์จากข้ออ้างที่ฟังดูดี สมบูรณ์แบบ และต้านทานได้ยากที่สุดในรอบหลายสิบปี ข้ออ้างเรื่องการตื่นรู้ด้านเทคโนโลยีนี้เป็นเหตุผลที่เมื่อบริษัทนำไปสื่อสารแล้ว พนักงานและสังคมยากที่จะโต้แย้ง ทำให้ฝั่งลูกจ้างรู้สึกยอมจำนนและมองว่าเป็นพายุแห่งอนาคตที่ไม่อาจหลีกเลี่ยงหรือต่อรองได้ ซึ่งในบางครั้ง บางบริษัทที่มีวัฒนธรรมองค์กรที่แข็งกร้าว ก็ชิงจังหวะประกาศลดคนและเลิกจ้างพนักงานในทีมไปก่อนล่วงหน้า โดยที่ไม่ทันได้เปิดพื้นที่ให้โอกาสพวกเขาได้รับการอบรมและลองปรับตัวเข้าเรียนรู้กับระบบการทำงานใหม่เสียด้วยซ้ำ

บทส่งท้ายในโลกแห่งความเป็นจริงที่ต้องเผชิญคือเทคโนโลยีจะไม่หายไปไหนและจะแทรกซึมเข้าสู่ทุกระบบของการทำงาน ไม่ว่าคุณจะอยู่ในอุตสาหกรรมใดก็ตาม โอกาสของคนที่ใช้เครื่องมือเหล่านี้เป็น จะเปิดกว้างมากขึ้นเรื่อยๆ ทั้งในแง่ของการต่อรองเงินเดือน โอกาสในการรับงานอิสระ และการสร้างธุรกิจของตนเองด้วยต้นทุนที่ต่ำลง ในขณะเดียวกัน ความมั่นคงในสายอาชีพจะไม่ได้ขึ้นอยู่กับชื่อบริษัทหรือประสบการณ์ทำงานที่ยาวนานเพียงอย่างเดียวอีกต่อไป แต่จะวัดกันที่ความสามารถในการเรียนรู้และประยุกต์ใช้สิ่งใหม่ ใครที่สามารถเปลี่ยนเครื่องมือที่ถูกมองว่าเป็นภัยคุกคาม ให้กลายเป็นผู้ช่วยส่วนตัวที่ทรงพลังได้ คนนั้นคือผู้ชนะตัวจริงในตลาดแรงงานยุคหน้า

อ้างอิงจาก

• YouTube ช่อง Ing 

• https://arxiv.org/html/2510.26787

• https://www.cbsnews.com/news/google-layoffs-12000-jobs
• https://www.channelnewsasia.com/commentary/tech-layoff-jobs-amazon-3236051
• https://www.ndtv.com/world-news/facebook-parent-meta-doubled-staff-3504755
• https://intellectia.ai/news/stock/oxford-economics-ai-job-cuts-55000
• https://vibeappscanner.com/research