ในหลายองค์กร พนักงานสามารถทำงานบางอย่างได้เร็วขึ้นด้วย AI เช่น การเขียนโค้ด การวิเคราะห์ข้อมูล หรือการสร้างเนื้อหา แต่ผลลัพธ์ระดับองค์กรกลับ ไม่ได้ดีขึ้นอย่างสม่ำเสมอ ตามที่ผู้บริหารคาดหวัง

รายงานชี้ว่าปัญหาไม่ได้อยู่ที่ตัวเทคโนโลยี AI เอง แต่เป็นเรื่องของ โครงสร้างทรัพยากรบุคคลรอบเทคโนโลยี เช่น ทักษะ การฝึกอบรม และการปรับเวิร์กโฟลว์ให้ใช้ AI ได้จริง

แม้องค์กรจำนวนมากจะนำ AI เข้าไปในระบบเทคโนโลยีของตนอย่างรวดเร็ว แต่หลายแห่งยังไม่เห็นผลตอบแทนทางธุรกิจที่เคยใช้เป็นเหตุผลในการลงทุนตั้งแต่แรก

ตัวเลขสำคัญที่สะท้อนช่องว่างทักษะ AI

ข้อมูลจากหลายแหล่งที่อ้างอิงรายงานของ Randstad Digital แสดงให้เห็นว่าการนำ AI มาใช้กำลังเร็วกว่า “ความพร้อมของแรงงาน” อย่างชัดเจน

• เกือบ สองในสามของนายจ้างลงทุนใน AI ในปีที่ผ่านมา แต่หลายองค์กรใช้งบกับเทคโนโลยีมากกว่าการฝึกอบรมพนักงาน
• ประมาณ ครึ่งหนึ่งของผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีต้องไปเรียน AI เพิ่มด้วยตัวเอง เพราะรู้สึกว่าองค์กรไม่ได้เตรียมความพร้อมให้เพียงพอ
• มีเพียง ประมาณ 32% ของแรงงานที่ได้รับการฝึกอบรม AI แม้ว่าความต้องการทักษะจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว
• ประกาศงานที่ต้องการทักษะ AI‑agent เพิ่มขึ้นถึงประมาณ 1,587% ในปี 2025 สะท้อนการเปลี่ยนไปสู่ระบบ AI อัตโนมัติที่ซับซ้อนขึ้น
• ในบางตลาด เช่น อินเดีย แม้ว่า ราว 50% ขององค์กรเริ่มมีโปรแกรมฝึก AI แล้ว แต่ช่องว่างทักษะก็ยังขยายตัวต่อเนื่อง

นอกจากนี้ รายงาน Workmonitor 2026 ของ Randstad ยังพบว่า ความมั่นใจของพนักงานในทักษะเทคโนโลยีลดลง 14 จุดเปอร์เซ็นต์ ซึ่งสะท้อนว่าความเปลี่ยนแปลงด้านเทคโนโลยีเกิดขึ้นเร็วกว่าอัตราการพัฒนาทักษะของแรงงาน

ทำไมการอบรม AI แบบครั้งเดียวจึงไม่เพียงพอ

หลายองค์กรยังใช้วิธีเดิมเมื่อมีเทคโนโลยีใหม่เข้ามา: จัดคอร์สฝึกอบรมหนึ่งครั้งหรือจัดเวิร์กช็อประยะสั้น

แต่ Randstad Digital มองว่าวิธีนี้ ไม่ทันกับความเร็วของการพัฒนา AI

AI กำลังถูกใช้ในแทบทุกหน้าที่งาน ตั้งแต่วิศวกรรมซอฟต์แวร์ การตลาด ไปจนถึงฝ่ายปฏิบัติการและบริการลูกค้า ดังนั้นพนักงานจึงต้องการ การเรียนรู้ต่อเนื่องที่เชื่อมโยงกับบทบาทงานจริง มากกว่าความรู้ทั่วไป

เมื่อการฝึกอบรมเป็นเพียงครั้งคราวหรือเป็นเนื้อหาทั่วไป พนักงานมักไม่สามารถนำไปใช้ในงานประจำได้จริง ข้อมูลที่พบว่าหลายคนต้องไปเรียนเพิ่มเองจึงสะท้อนว่าโปรแกรมขององค์กรยังไม่ตอบโจทย์การทำงานจริง

ปัญหาที่แท้จริง: โครงสร้างทักษะขององค์กร

รายงานเน้นว่าการเปลี่ยนผ่านสู่ AI ไม่ใช่แค่โครงการด้านเทคโนโลยี แต่เป็น ปัญหาเชิงโครงสร้างของบุคลากรและองค์กร

องค์กรอาจติดตั้งแพลตฟอร์ม AI ขั้นสูงได้ แต่หากพนักงานไม่สามารถผสานเครื่องมือเหล่านี้เข้ากับกระบวนการทำงานหรือการตัดสินใจได้ เทคโนโลยีก็จะสร้างผลตอบแทนจำกัด

ความไม่สมดุลระหว่าง งบลงทุนด้านเทคโนโลยี กับ ความสามารถของคนในองค์กร นี่เองที่ทำให้เกิด “AI Capability Gap”

แนวคิด “Training as a Service” ที่ Randstad เสนอ

เพื่อแก้ปัญหานี้ Randstad Digital เสนอให้องค์กรเปลี่ยนจากโปรแกรมฝึกอบรมแบบครั้งเดียว ไปสู่ระบบการเรียนรู้แบบต่อเนื่องที่เรียกว่า “Training as a Service”

แนวคิดนี้มองว่าการพัฒนาทักษะ AI ควรเป็น ระบบถาวรที่พัฒนาไปพร้อมกับเทคโนโลยีและกระบวนการธุรกิจ ไม่ใช่เพียงโครงการชั่วคราว

ระบบดังกล่าวมักเน้นองค์ประกอบสำคัญ เช่น

• ทักษะ AI ที่เฉพาะเจาะจงตามบทบาทงาน
• การเรียนรู้ต่อเนื่องเมื่อเครื่องมือเปลี่ยนแปลง
• การผสานการฝึกอบรมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ประจำวัน

ตามมุมมองของ Randstad Digital การสร้าง “โครงสร้างพื้นฐานด้านทักษะ” แบบนี้เป็นเงื่อนไขสำคัญ หากองค์กรต้องการให้เงินลงทุนด้าน AI แปลงเป็น ผลิตภาพและผลลัพธ์ทางธุรกิจจริง

บทเรียนสำคัญสำหรับธุรกิจ

สาระสำคัญของรายงานค่อนข้างชัดเจน: การเปลี่ยนผ่านสู่ยุค AI ไม่ได้ขึ้นอยู่กับเทคโนโลยีอย่างเดียว แต่ขึ้นอยู่กับคนพอ ๆ กัน

หากองค์กรลงทุนในเครื่องมือ AI อย่างรวดเร็วแต่ไม่ลงทุนในทักษะของพนักงานอย่างต่อเนื่อง ก็มีความเสี่ยงที่จะเกิดสถานการณ์ที่เครื่องมือมีอยู่เต็มระบบ แต่คนในองค์กรยังใช้มันได้ไม่เต็มศักยภาพ

การปิดช่องว่างความสามารถด้าน AI ผ่านการเรียนรู้ต่อเนื่องและการพัฒนาทักษะเฉพาะบทบาท อาจเป็นปัจจัยสำคัญที่กำหนดว่า บริษัทใดจะได้ประโยชน์จากยุค AI อย่างแท้จริง

ในหลายองค์กร พนักงานสามารถทำงานบางอย่างได้เร็วขึ้นด้วย AI เช่น การเขียนโค้ด การวิเคราะห์ข้อมูล หรือการสร้างเนื้อหา แต่ผลลัพธ์ระดับองค์กรกลับ ไม่ได้ดีขึ้นอย่างสม่ำเสมอ ตามที่ผู้บริหารคาดหวัง

รายงานชี้ว่าปัญหาไม่ได้อยู่ที่ตัวเทคโนโลยี AI เอง แต่เป็นเรื่องของ โครงสร้างทรัพยากรบุคคลรอบเทคโนโลยี เช่น ทักษะ การฝึกอบรม และการปรับเวิร์กโฟลว์ให้ใช้ AI ได้จริง

แม้องค์กรจำนวนมากจะนำ AI เข้าไปในระบบเทคโนโลยีของตนอย่างรวดเร็ว แต่หลายแห่งยังไม่เห็นผลตอบแทนทางธุรกิจที่เคยใช้เป็นเหตุผลในการลงทุนตั้งแต่แรก

ตัวเลขสำคัญที่สะท้อนช่องว่างทักษะ AI

ข้อมูลจากหลายแหล่งที่อ้างอิงรายงานของ Randstad Digital แสดงให้เห็นว่าการนำ AI มาใช้กำลังเร็วกว่า “ความพร้อมของแรงงาน” อย่างชัดเจน

• เกือบ สองในสามของนายจ้างลงทุนใน AI ในปีที่ผ่านมา แต่หลายองค์กรใช้งบกับเทคโนโลยีมากกว่าการฝึกอบรมพนักงาน
• ประมาณ ครึ่งหนึ่งของผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีต้องไปเรียน AI เพิ่มด้วยตัวเอง เพราะรู้สึกว่าองค์กรไม่ได้เตรียมความพร้อมให้เพียงพอ
• มีเพียง ประมาณ 32% ของแรงงานที่ได้รับการฝึกอบรม AI แม้ว่าความต้องการทักษะจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว
• ประกาศงานที่ต้องการทักษะ AI‑agent เพิ่มขึ้นถึงประมาณ 1,587% ในปี 2025 สะท้อนการเปลี่ยนไปสู่ระบบ AI อัตโนมัติที่ซับซ้อนขึ้น
• ในบางตลาด เช่น อินเดีย แม้ว่า ราว 50% ขององค์กรเริ่มมีโปรแกรมฝึก AI แล้ว แต่ช่องว่างทักษะก็ยังขยายตัวต่อเนื่อง

นอกจากนี้ รายงาน Workmonitor 2026 ของ Randstad ยังพบว่า ความมั่นใจของพนักงานในทักษะเทคโนโลยีลดลง 14 จุดเปอร์เซ็นต์ ซึ่งสะท้อนว่าความเปลี่ยนแปลงด้านเทคโนโลยีเกิดขึ้นเร็วกว่าอัตราการพัฒนาทักษะของแรงงาน

ทำไมการอบรม AI แบบครั้งเดียวจึงไม่เพียงพอ

หลายองค์กรยังใช้วิธีเดิมเมื่อมีเทคโนโลยีใหม่เข้ามา: จัดคอร์สฝึกอบรมหนึ่งครั้งหรือจัดเวิร์กช็อประยะสั้น

แต่ Randstad Digital มองว่าวิธีนี้ ไม่ทันกับความเร็วของการพัฒนา AI

AI กำลังถูกใช้ในแทบทุกหน้าที่งาน ตั้งแต่วิศวกรรมซอฟต์แวร์ การตลาด ไปจนถึงฝ่ายปฏิบัติการและบริการลูกค้า ดังนั้นพนักงานจึงต้องการ การเรียนรู้ต่อเนื่องที่เชื่อมโยงกับบทบาทงานจริง มากกว่าความรู้ทั่วไป

เมื่อการฝึกอบรมเป็นเพียงครั้งคราวหรือเป็นเนื้อหาทั่วไป พนักงานมักไม่สามารถนำไปใช้ในงานประจำได้จริง ข้อมูลที่พบว่าหลายคนต้องไปเรียนเพิ่มเองจึงสะท้อนว่าโปรแกรมขององค์กรยังไม่ตอบโจทย์การทำงานจริง

ปัญหาที่แท้จริง: โครงสร้างทักษะขององค์กร

รายงานเน้นว่าการเปลี่ยนผ่านสู่ AI ไม่ใช่แค่โครงการด้านเทคโนโลยี แต่เป็น ปัญหาเชิงโครงสร้างของบุคลากรและองค์กร

องค์กรอาจติดตั้งแพลตฟอร์ม AI ขั้นสูงได้ แต่หากพนักงานไม่สามารถผสานเครื่องมือเหล่านี้เข้ากับกระบวนการทำงานหรือการตัดสินใจได้ เทคโนโลยีก็จะสร้างผลตอบแทนจำกัด

ความไม่สมดุลระหว่าง งบลงทุนด้านเทคโนโลยี กับ ความสามารถของคนในองค์กร นี่เองที่ทำให้เกิด “AI Capability Gap”

แนวคิด “Training as a Service” ที่ Randstad เสนอ

เพื่อแก้ปัญหานี้ Randstad Digital เสนอให้องค์กรเปลี่ยนจากโปรแกรมฝึกอบรมแบบครั้งเดียว ไปสู่ระบบการเรียนรู้แบบต่อเนื่องที่เรียกว่า “Training as a Service”

แนวคิดนี้มองว่าการพัฒนาทักษะ AI ควรเป็น ระบบถาวรที่พัฒนาไปพร้อมกับเทคโนโลยีและกระบวนการธุรกิจ ไม่ใช่เพียงโครงการชั่วคราว

ระบบดังกล่าวมักเน้นองค์ประกอบสำคัญ เช่น

• ทักษะ AI ที่เฉพาะเจาะจงตามบทบาทงาน
• การเรียนรู้ต่อเนื่องเมื่อเครื่องมือเปลี่ยนแปลง
• การผสานการฝึกอบรมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ประจำวัน

ตามมุมมองของ Randstad Digital การสร้าง “โครงสร้างพื้นฐานด้านทักษะ” แบบนี้เป็นเงื่อนไขสำคัญ หากองค์กรต้องการให้เงินลงทุนด้าน AI แปลงเป็น ผลิตภาพและผลลัพธ์ทางธุรกิจจริง

บทเรียนสำคัญสำหรับธุรกิจ

สาระสำคัญของรายงานค่อนข้างชัดเจน: การเปลี่ยนผ่านสู่ยุค AI ไม่ได้ขึ้นอยู่กับเทคโนโลยีอย่างเดียว แต่ขึ้นอยู่กับคนพอ ๆ กัน

หากองค์กรลงทุนในเครื่องมือ AI อย่างรวดเร็วแต่ไม่ลงทุนในทักษะของพนักงานอย่างต่อเนื่อง ก็มีความเสี่ยงที่จะเกิดสถานการณ์ที่เครื่องมือมีอยู่เต็มระบบ แต่คนในองค์กรยังใช้มันได้ไม่เต็มศักยภาพ

การปิดช่องว่างความสามารถด้าน AI ผ่านการเรียนรู้ต่อเนื่องและการพัฒนาทักษะเฉพาะบทบาท อาจเป็นปัจจัยสำคัญที่กำหนดว่า บริษัทใดจะได้ประโยชน์จากยุค AI อย่างแท้จริง