Writer: 
Share
ในโลกธุรกิจช่วงต้นปี 2026 คำว่า “Applied AI” ไม่ใช่คำเก๋ๆ ที่เอาไว้ประดับสไลด์ในห้องประชุมบอร์ดบริหารอีกต่อไป แต่มันกลายเป็น “เส้นแบ่งเขตแดน” ที่แยกบริษัทที่กำลังรุ่งเรืองออกจากบริษัทที่กำลังผุพังจากภายใน หลายองค์กรเริ่มตระหนักแล้วว่า การไล่พนักงานออกเพื่อใช้ AI แทนที่ ไม่ใช่กลยุทธ์ที่ยั่งยืน แต่การดึงศักยภาพของ “มนุษย์” ออกมาทำงานร่วมกับ AI ต่างหากคือ เรื่องสำคัญที่คู่แข่งข้ามได้ยากที่สุด
จากบันไดองค์กร สู่โครงข่ายอัลกอริทึม
หากเรามองย้อนกลับไป บันไดอาชีพแบบเดิมๆ ไม่ได้หายไปไหน แต่มันถูก “Rewired” ใหม่ด้วยอัลกอริทึม งานวิจัยล่าสุดจาก Harvard Business School ชี้ให้เห็นความจริงที่น่าตกใจว่า ในขณะที่ความต้องการงานที่เน้นการทำซ้ำลดฮวบลง แต่ความต้องการในตำแหน่งงานที่สามารถ “ขยายศักยภาพด้วย AI” กลับพุ่งสูงขึ้นถึง 20%
ผู้นำที่ชนะในเกมนี้ไม่ได้ถามว่า “เราจะใช้ AI แทนคนได้ยังไง?” แต่พวกเขาตั้งคำถามที่เฉียบคมกว่านั้นคือ “ทักษะเฉพาะตัวของมนุษย์ด้านไหน ที่จะกลายเป็นสินทรัพย์ที่สร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันมากที่สุด?”
Augmentation คือปราการด่านใหม่
MIT Sloan เคยระบุไว้ว่า ความได้เปรียบทางการแข่งขันที่แท้จริงไม่ใช่ “ตัวเทคโนโลยี” แต่เป็น “คุณภาพของการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI” ตลาดแรงงานกำลังถูกแบ่งออกเป็นสองขั้วอย่างชัดเจน งานที่ต้องใช้ความฉลาดทางสังคมและทักษะทางเทคนิคที่ซับซ้อน หรือที่นักวิจัยเรียกว่า “Augmentation-prone roles” กำลังเติบโตสูงสุด
ตัวอย่างที่ชัดเจนคือที่ Kuli Kuli เรามีการจัดเซสชัน “How I built this” ทุกวันศุกร์ เพื่อให้ทีมงานแชร์ว่าพวกเขาใช้ AI สร้างสรรค์อะไรใหม่ๆ บ้าง สิ่งที่น่าทึ่งคือพนักงานรุ่นใหม่ที่เป็น AI-Native อย่างเลขาส่วนตัวของผม มักจะสอนเทคนิคใหม่ๆ ที่เราไม่เคยรู้มาก่อนเสมอ ในยุคที่เทคโนโลยีหมุนไวขนาดนี้ “ความอยากรู้อยากเห็น” คืออาวุธลับที่สำคัญที่สุด
เมื่อ Soft Skills ไม่ใช่เรื่อง “นุ่มนิ่ม” อีกต่อไป
ความเห็นอกเห็นใจ, ความคิดสร้างสรรค์ และการตัดสินใจเชิงจริยธรรม เคยถูกมองว่าเป็นทักษะรอง แต่ในปี 2026 สิ่งเหล่านี้กลายเป็น Core Competency ที่ขาดไม่ได้ AI เก่งมากในการประมวลผล “ข้อมูลในอดีต” แต่มันล้มเหลวโดยสิ้นเชิงเมื่อต้องเผชิญกับจุดเปลี่ยนทางวัฒนธรรมที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน หรือวิกฤตภูมิรัฐศาสตร์ที่ซับซ้อน
องค์กรที่แกร่งที่สุดตอนนี้กำลังพยายาม “วัดผล EQ” และสร้างชั้นความเป็นผู้นำที่ออกแบบมาเพื่อกลั่นกรองสิ่งที่ AI ผลิตออกมาแต่ตัดสินไม่ได้ เช่น “Workslop” (งานขยะจาก AI ที่คุณภาพต่ำ), การรักษาขวัญกำลังใจของทีม และการตัดสินใจที่ต้องอาศัยบริบทความเป็นมนุษย์
ประสิทธิภาพเป็นแค่จุดเริ่มต้น ไม่ใช่กลยุทธ์
เรามักจะได้ยินเรื่องราวซ้ำๆ ใน Silicon Valley ว่าบริษัทสั่งปลดคนจำนวนมากเพื่อโชว์ตัวเลขกำไรจากการใช้ AI แต่สุดท้ายต้องมานั่งเสียใจและไล่รีไครูทคนกลับเข้าทำงานใหม่ในอีก 18 เดือนต่อมา เพราะพบว่านวัตกรรมในบริษัทหายไปพร้อมกับพนักงานเหล่านั้น
รายงาน Global Human Capital Trends 2026 จาก Deloitte ยืนยันว่า มูลค่าที่แท้จริงจะเกิดขึ้นเมื่อเรานำ “ประสิทธิภาพ” ที่ได้จาก AI ไปลงทุนต่อในด้าน “ศักยภาพของพนักงานและนวัตกรรม” ไม่ใช่การดึงมันออกไปเป็นกำไรเพียงอย่างเดียว ผู้บริหารที่เน้น Tech-first มีโอกาสล้มเหลวในการคืนทุน AI มากกว่าผู้บริหารที่เน้น Human-centered ถึง 1.6 เท่า นี่ไม่ใช่แค่เรื่องปรัชญา แต่มันคือเรื่องของตัวเลขผลประกอบการที่จับต้องได้
3 ขั้นตอนสู่การเป็นผู้นำยุค AI
- Audit For Frustration, Not Just Redundancy: เลิกหาว่าใครเหลือใช้ แต่ให้หาว่าอะไรที่พนักงานทำแล้ว “หงุดหงิด” หรือรู้สึกว่ามันต่ำกว่าความสามารถของเขา เช่น ที่ Kuli Kuli เราเปลี่ยนการคีย์ข้อมูลส่งของที่แสนน่าเบื่อ ให้กลายเป็น AI Bot บน Slack ผลที่ได้คือทีมขายมีเวลาไปสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้ามากขึ้น
- Elevate Judgment-Level Work: ยกระดับงานที่ต้องใช้การตัดสินใจ เช่น ผู้จัดการโลจิสติกส์ของเราที่เคยเสียเวลาไปกับการจัดฟอร์แมตข้อมูล ตอนนี้เธอมีเวลาไปวางแผนกลยุทธ์บริหารต้นทุนขนส่งในช่วงที่ราคาน้ำมันผันผวน
- Protect Culture Like A Balance Sheet Asset: ความเชื่อมโยงระหว่างมนุษย์คือสินทรัพย์ที่ประเมินค่าไม่ได้ การเริ่มต้นประชุมด้วยคำถามง่ายๆ อย่าง “วันนี้มีอะไรที่ทำให้คุณมีความสุขบ้าง?” อาจดูเล็กน้อย แต่มันคือการสร้าง Team Cohesion ที่ AI ทำแทนไม่ได้
ภารกิจของคนทำงานในปี 2026 ไม่ใช่การทำงานให้ “เร็วขึ้น” แต่คือการทำงานให้ “มีความเป็นมนุษย์มากขึ้น” AI คือผู้ช่วย แต่จุดหมายปลายทางยังคงเป็นหน้าที่ของพวกเราที่เป็นมนุษย์ในการกำหนด
