🎙️ เมื่อ Zuckerberg เบรกการจ้างงาน AI – สัญญาณฟองสบู่ที่ Silicon Valley เริ่มสั่นคลอน ในช่วงปีที่ผ่านมา Meta ทุ่มเงินมหาศาลเพื่อดึงตัวนักวิจัย AI ระดับหัวกะทิจากบริษัทคู่แข่งอย่าง OpenAI และ Google โดยเสนอค่าตอบแทนสูงถึง $1 พันล้านดอลลาร์ต่อคน เพื่อเร่งพัฒนา “Superintelligence Labs” ที่มีเป้าหมายสร้างผู้ช่วยอัจฉริยะถาวรในรูปแบบแว่นตาอัจฉริยะ แต่เมื่อสัปดาห์ที่ผ่านมา Mark Zuckerberg กลับสั่ง “เบรก” การจ้างงานทั้งหมดในแผนก AI ของ Meta ท่ามกลางความกังวลว่าอุตสาหกรรม AI กำลังเข้าสู่ภาวะฟองสบู่ หลังจากรายงานของ MIT ระบุว่า 95% ของบริษัทที่ลงทุนใน AI ไม่ได้รับผลตอบแทนใด ๆ การหยุดจ้างงานนี้เกิดขึ้นก่อนที่ตลาดหุ้นจะร่วงหนัก โดยหุ้นของบริษัทเทคโนโลยีอย่าง Nvidia, Arm และ Palantir ตกลงอย่างต่อเนื่อง นักลงทุนเริ่มตั้งคำถามว่าเงินที่ทุ่มไปกับ AI นั้นคุ้มค่าจริงหรือไม่ แม้ Meta จะออกมาบอกว่าเป็น “การวางแผนองค์กรตามปกติ” แต่เบื้องหลังคือการปรับโครงสร้างครั้งใหญ่ โดยแบ่ง Superintelligence Labs ออกเป็น 4 หน่วยงานใหม่ และยุบทีม AGI Foundations ที่เคยพัฒนาโมเดล Llama และ Behemoth ซึ่งถูกวิจารณ์ว่าบิดเบือน benchmark เพื่อให้ดูดีเกินจริง นักวิเคราะห์เตือนว่า การจ่ายค่าตอบแทนสูงเกินไปโดยไม่มีนวัตกรรมที่ชัดเจนอาจทำให้มูลค่าหุ้นลดลง และความคาดหวังต่อ GPT-5 ที่ไม่เป็นไปตาม hype ยิ่งตอกย้ำว่าฟองสบู่ AI อาจแตกในไม่ช้า 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Meta สั่งหยุดการจ้างงานในแผนก AI ทั้งหมด ยกเว้นกรณีพิเศษที่ต้องได้รับอนุมัติจาก Alexandr Wang ➡️ การหยุดจ้างงานเกิดขึ้นก่อนตลาดหุ้นร่วงจากความกังวลเรื่องฟองสบู่ AI ➡️ Zuckerberg เคยเสนอค่าตอบแทนสูงถึง $1 พันล้านเพื่อดึงนักวิจัยจาก OpenAI และ Google ➡️ Superintelligence Labs ถูกแบ่งออกเป็น 4 หน่วยงานใหม่ และทีม AGI Foundations ถูกยุบ ➡️ โมเดล Behemoth ถูกวิจารณ์ว่าบิดเบือน benchmark และมีการลาออกของทีมงาน ➡️ Meta อ้างว่าเป็น “การวางแผนองค์กรตามปกติ” เช่น การจัดงบประมาณประจำปี ➡️ หุ้นของบริษัทเทคโนโลยีหลายแห่ง เช่น Nvidia และ Palantir ร่วงจากความกังวลเรื่องผลตอบแทน AI ➡️ Zuckerberg ยืนยันว่าเป้าหมายคือสร้าง “ผู้ช่วยอัจฉริยะถาวร” ที่อยู่ในแว่นตาอัจฉริยะ ➡️ เขาเน้นทีมขนาดเล็กที่มีความสามารถสูง แทนการจ้างงานจำนวนมาก ➡️ ค่าใช้จ่ายในการจ้างงาน AI จะเพิ่มขึ้นอย่างมากในอนาคต ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Meta ดึงตัวนักวิจัย AI มากกว่า 50 คนจากบริษัทคู่แข่งภายในไม่กี่เดือน ➡️ นักวิเคราะห์จาก Morgan Stanley เตือนว่าการจ่ายค่าตอบแทนสูงอาจลดมูลค่าหุ้น ➡️ GPT-5 ได้รับการตอบรับแบบ “กลาง ๆ” ไม่เป็นไปตามความคาดหวัง ➡️ Sam Altman เปรียบ hype ของ AI กับฟองสบู่ dotcom ในปี 2000 ➡️ บริษัทเทคโนโลยียังคงลงทุนหลายหมื่นล้านดอลลาร์ในโครงสร้างพื้นฐาน AI แม้รายได้ยังไม่ชัดเจน https://www.telegraph.co.uk/business/2025/08/21/zuckerberg-freezes-ai-hiring-amid-bubble-fears/

🎙️ เมื่อ AI ไม่ได้คืนทุน – 95% ขององค์กรลงทุนไปเปล่า ๆ กับ Generative AI ในช่วงสามปีที่ผ่านมา องค์กรทั่วโลกลงทุนไปกว่า $30–40 พันล้านดอลลาร์ในโครงการ Generative AI โดยหวังว่าจะเปลี่ยนแปลงธุรกิจให้ทันสมัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่รายงานล่าสุดจาก MIT กลับพบว่า 95% ของโครงการเหล่านี้ “ไม่มีผลตอบแทนที่วัดได้” เลย แม้จะมีการนำเครื่องมืออย่าง ChatGPT, Copilot และโมเดลภาษาอื่น ๆ มาใช้ในองค์กรกว่า 80% และมีถึง 40% ที่นำไปใช้งานจริง แต่ส่วนใหญ่กลับใช้แค่ในระดับ “เพิ่มประสิทธิภาพรายบุคคล” เช่น เขียนอีเมลหรือช่วยตอบแชต ไม่ได้ส่งผลต่อรายได้หรือกำไรของบริษัท สาเหตุหลักคือ AI เหล่านี้ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานจริงขององค์กรได้ เช่น ไม่สามารถเรียนรู้จากบริบท, ไม่เก็บ feedback, และไม่พัฒนาเหตุผลข้ามงานได้เหมือนมนุษย์ ทำให้การใช้งานระยะยาวมีต้นทุนสูงแต่ไม่คุ้มค่า ในทางกลับกัน โครงการที่ประสบความสำเร็จ (เพียง 5%) มักจะเลือกปัญหาเฉพาะจุด เช่น การจัดการเอกสารหรือการลดค่าใช้จ่ายภายนอก แล้วใช้ AI แบบเฉพาะทางร่วมกับพันธมิตรที่มีความเชี่ยวชาญ MIT ยังพบว่า AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การลดการจ้างงานภายนอกหรือการจัดการข้อมูลซ้ำ ๆ แต่กว่า 50% ของงบประมาณกลับถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งยังต้องพึ่งพามนุษย์เป็นหลัก 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ MIT พบว่า 95% ของโครงการ Generative AI ไม่มีผลตอบแทนที่วัดได้ ➡️ องค์กรลงทุนรวมกว่า $30–40 พันล้านในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา ➡️ 80% ขององค์กรทดลองใช้ AI และ 40% นำไปใช้งานจริง ➡️ ส่วนใหญ่ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพรายบุคคล ไม่ใช่ระดับองค์กร ➡️ AI ไม่สามารถปรับตัวกับ workflow จริงขององค์กรได้ ➡️ โครงการที่ประสบความสำเร็จมักเลือกปัญหาเฉพาะและใช้เครื่องมือเฉพาะทาง ➡️ AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น ลดการจ้างงานภายนอก ➡️ กว่า 50% ของงบประมาณ AI ถูกใช้ในงานขายและการตลาด ➡️ 2 ใน 3 ของโครงการที่ใช้ผู้ให้บริการ AI เฉพาะทางประสบความสำเร็จ ➡️ องค์กรในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลสูงมักพัฒนา AI เองเพื่อลดความเสี่ยง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ รายงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ NANDA ของ MIT ชื่อว่า “The GenAI Divide” ➡️ Startups ที่เลือกปัญหาเฉพาะ เช่น การจัดการเอกสาร สามารถสร้างรายได้ $20M ภายในปีเดียว ➡️ AI ยังไม่สามารถแทนที่มนุษย์ในด้านการตัดสินใจหรือการเรียนรู้ข้ามบริบท ➡️ การใช้ AI ในงานขายอาจไม่เหมาะ เพราะผู้ซื้อยังต้องการปฏิสัมพันธ์แบบมนุษย์ ➡️ ผลกระทบต่อแรงงานคือการไม่แทนที่ตำแหน่งว่าง มากกว่าการปลดพนักงาน https://thedailyadda.com/95-of-companies-see-zero-return-on-30-billion-generative-ai-spend-mit-report-finds/

🧠 AI ไม่ได้ช่วยทุกคน – เมื่อองค์กรลงทุนใน Generative AI แล้วไม่เห็นผล แม้ว่า Generative AI จะถูกพูดถึงอย่างกว้างขวางในวงการธุรกิจ แต่รายงานล่าสุดจาก MIT พบว่า 95% ของโครงการนำ AI ไปใช้ในองค์กรไม่สามารถสร้างผลกระทบที่วัดได้ต่อกำไรหรือรายได้เลย รายงานนี้อ้างอิงจากการสัมภาษณ์ผู้บริหาร 150 คน, สำรวจพนักงาน 350 คน และวิเคราะห์การใช้งาน AI จริงกว่า 300 กรณี พบว่าโครงการส่วนใหญ่ “ล้มเหลว” ไม่ใช่เพราะโมเดล AI ทำงานผิดพลาด แต่เพราะ AI ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานที่มีอยู่แล้วในองค์กรได้ องค์กรส่วนใหญ่ใช้ AI แบบทั่วไป เช่น ChatGPT โดยไม่ปรับให้เข้ากับบริบทเฉพาะของตน ทำให้เกิดช่องว่างการเรียนรู้ระหว่างเครื่องมือกับผู้ใช้ และโครงการก็หยุดชะงักในที่สุด ในทางกลับกัน โครงการที่ประสบความสำเร็จ (เพียง 5%) มักจะเลือก “ปัญหาเดียว” ที่ชัดเจน เช่น การจัดการเอกสาร หรือการตอบอีเมล แล้วใช้ AI แบบเฉพาะทางร่วมกับพันธมิตรที่มีความเชี่ยวชาญ MIT ยังพบว่า AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การจัดการข้อมูล, การลดการจ้างงานภายนอก และการทำงานซ้ำ ๆ แต่กว่า 50% ของงบประมาณ AI กลับถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งยังต้องพึ่งพามนุษย์เป็นหลัก 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ MIT พบว่า 95% ของโครงการนำ Generative AI ไปใช้ในองค์กรไม่มีผลต่อกำไรหรือรายได้ ➡️ รายงานอ้างอิงจากการสัมภาษณ์ 150 คน, สำรวจ 350 คน และวิเคราะห์ 300 กรณี ➡️ สาเหตุหลักคือ AI ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานขององค์กร ➡️ โครงการที่ประสบความสำเร็จมักเลือกปัญหาเดียวและใช้เครื่องมือเฉพาะทาง ➡️ AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การจัดการข้อมูลและงานซ้ำ ๆ ➡️ กว่า 50% ของงบประมาณ AI ถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งไม่เหมาะกับ AI ➡️ โครงการที่ใช้ผู้ให้บริการ AI เฉพาะทางมีอัตราความสำเร็จ 2 ใน 3 ➡️ โครงการที่พัฒนา AI ภายในองค์กรมีอัตราความสำเร็จเพียง 1 ใน 3 ➡️ องค์กรในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลสูง เช่น การเงินและสุขภาพ มักเลือกพัฒนา AI เอง ➡️ AI ส่งผลต่อแรงงานโดยทำให้ตำแหน่งงานที่ว่างไม่ถูกแทนที่ โดยเฉพาะงานระดับต้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ รายงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ NANDA ของ MIT ชื่อว่า “The GenAI Divide” ➡️ บริษัทที่ประสบความสำเร็จมักเป็นสตาร์ตอัปที่มีทีมเล็กและเป้าหมายชัดเจน ➡️ การใช้ AI ในงานขายอาจไม่เหมาะ เพราะผู้ซื้อยังเป็นมนุษย์ที่ต้องการปฏิสัมพันธ์ ➡️ การใช้ AI ในงานหลังบ้านช่วยลดต้นทุนจากการจ้างงานภายนอกและเอเจนซี่ ➡️ การไม่แทนที่ตำแหน่งงานที่ว่างอาจเป็นสัญญาณของการลดแรงงานในระยะยาว ➡️ CEO หลายคนเตือนว่า AI อาจแทนที่งานระดับต้นถึง 50% ภายใน 5 ปี https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/95-percent-of-generative-ai-implementations-in-enterprise-have-no-measurable-impact-on-p-and-l-says-mit-flawed-integration-key-reason-why-ai-projects-underperform

🧠 Arm ดึงตัวผู้สร้างชิป AI ของ Amazon กลับบ้าน – จุดเริ่มต้นของการสร้างชิปเองเพื่อแข่งกับ Nvidia และ Apple Arm Holdings บริษัทออกแบบชิปจากอังกฤษที่อยู่เบื้องหลังสถาปัตยกรรมของสมาร์ตโฟนแทบทุกเครื่องในโลก กำลังเปลี่ยนทิศทางครั้งใหญ่ จากเดิมที่เน้นขายสิทธิ์การออกแบบชิป ให้กลายเป็นผู้ผลิตชิปด้วยตัวเอง ล่าสุด Arm ได้ดึงตัว Rami Sinno อดีตผู้อำนวยการฝ่ายวิศวกรรมของ Amazon Web Services กลับมาร่วมทีมอีกครั้ง หลังจากเขาเคยทำงานกับ Arm ระหว่างปี 2014–2019 และเป็นหัวหน้าทีมพัฒนาชิป AI ของ Amazon ได้แก่ Trainium และ Inferentia ซึ่งใช้ในงานฝึกและรันโมเดล AI ขนาดใหญ่ การกลับมาของ Sinno เป็นส่วนหนึ่งของแผนการสร้างชิป AI ของ Arm ที่เริ่มมีข่าวตั้งแต่ต้นปี 2024 และมีรายงานว่า Arm ได้รับคำสั่งซื้อชิปที่ยังไม่เปิดตัวแล้วด้วยซ้ำ นอกจาก Sinno แล้ว Arm ยังดึงตัวผู้เชี่ยวชาญจาก Intel, Qualcomm และ HP Enterprise มาร่วมทีม เพื่อสร้าง “chiplets” และระบบชิปแบบครบวงจร (SoC) ที่สามารถแข่งขันกับ Nvidia, AMD และ Apple ได้ในตลาดศูนย์ข้อมูลและอุปกรณ์ผู้บริโภค CEO Rene Haas ประกาศเป้าหมายอย่างมั่นใจว่า Arm จะครองส่วนแบ่งตลาด CPU สำหรับศูนย์ข้อมูลให้ได้ถึง 50% ภายในสิ้นปี 2025 ซึ่งถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของบริษัทที่เคยเน้นแค่การออกแบบ ไม่ใช่การผลิต ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Arm จ้าง Rami Sinno ผู้พัฒนาชิป AI Trainium และ Inferentia ของ Amazon กลับมาร่วมทีม ➡️ Sinno เคยทำงานกับ Arm ระหว่างปี 2014–2019 ในตำแหน่ง VP ด้านวิศวกรรม ➡️ การจ้างงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของแผนสร้างชิป AI ของ Arm ที่เริ่มตั้งแต่ต้นปี 2024 ➡️ Arm ได้รับคำสั่งซื้อชิปที่ยังไม่เปิดตัวแล้วในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 ➡️ Arm ดึงผู้เชี่ยวชาญจาก Intel, Qualcomm และ HP Enterprise มาร่วมพัฒนา chiplets และ SoC ➡️ CEO Rene Haas ตั้งเป้าครองตลาด CPU สำหรับศูนย์ข้อมูล 50% ภายในปี 2025 ➡️ Arm เคยถูก Nvidia พยายามซื้อกิจการในปี 2020 ด้วยมูลค่า $40 พันล้าน ➡️ ปัจจุบัน Arm ได้รายได้จากการขายสิทธิ์ออกแบบชิปให้บริษัทอื่น เช่น Apple และ Qualcomm ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Trainium และ Inferentia เป็นชิปที่ Amazon ใช้แทน GPU ของ Nvidia ในงาน AI ➡️ Chiplets คือการรวมชิ้นส่วนชิปหลายตัวเข้าด้วยกันในแพ็กเกจเดียว เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่น ➡️ ตลาดชิป AI เติบโตอย่างรวดเร็วจากความต้องการของศูนย์ข้อมูลและอุปกรณ์ผู้บริโภค ➡️ การผลิตชิปเองช่วยให้ Arm ควบคุมคุณภาพและนวัตกรรมได้มากขึ้น ➡️ การเปลี่ยนจากโมเดล “ขายสิทธิ์” ไปสู่ “ผลิตเอง” อาจเพิ่มรายได้ระยะยาว ➡️ การแข่งขันกับ Nvidia และ AMD ต้องใช้ทรัพยากรและความเชี่ยวชาญระดับสูง https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/arm-hires-amazons-ai-chip-developer-to-help-create-its-own-processors-rami-sinno-returns-to-the-company-boasts-trainium-and-inferentia-on-resume

🏢 เมื่อชีวิตนักพัฒนาสตาร์ทอัพต้องมาเจอโลกขององค์กรใหญ่ ลองจินตนาการว่าคุณเป็นนักพัฒนาที่เคยทำงานในสตาร์ทอัพเล็ก ๆ มาตลอดชีวิต แล้ววันหนึ่งคุณตัดสินใจ “ขายวิญญาณ” เข้าสู่โลกขององค์กรขนาดใหญ่เพื่อเงินและความมั่นคง นี่คือเรื่องราวของผู้เขียนที่เข้าสู่ชีวิตใหม่ในบริษัทที่เรียกว่า $ENTERPRISE เขาเริ่มต้นด้วยความตื่นเต้น แต่ไม่นานก็พบกับความวุ่นวายที่ไม่เคยเจอมาก่อน เช่น การหาคนรับผิดชอบเครื่องมือที่ไม่มีใครรู้ว่าใครดูแล, การใช้เงินอย่างไร้เหตุผล, เพื่อนร่วมงานที่ไม่มีมาตรฐานเดียวกัน, ความเร่งด่วนที่ไม่มีเหตุผล และระบบความปลอดภัยที่กลายเป็น “ละครตัวเลข” แม้จะมีเรื่องให้บ่นมากมาย แต่เขาก็ยอมรับว่าการทำงานในองค์กรใหญ่มีข้อดี เช่น การได้เขียนโค้ดที่มีคนใช้จริง, โอกาสเติบโตในสายงาน, การได้เรียนรู้จากคนเก่ง และความมั่นคงที่มากกว่าที่เคยมี ✅ ประสบการณ์ในองค์กรใหญ่ที่แตกต่างจากสตาร์ทอัพ ➡️ การหาคนรับผิดชอบเครื่องมือในองค์กรใหญ่เป็นเรื่องยากและใช้เวลานาน ➡️ เครื่องมือบางตัวไม่มีคนดูแล แต่ยังคงใช้งานและเสียค่าใช้จ่ายมหาศาล ➡️ การใช้เงินในองค์กรใหญ่ขาดความคุ้มค่า เช่น ใช้ AWS เกินความจำเป็น ➡️ โครงการใหญ่ถูกยกเลิกก่อนเปิดตัวเพราะงบเกินนิดเดียว ➡️ การขออุปกรณ์เล็ก ๆ เช่นเมาส์ กลับถูกปฏิเสธ ➡️ เพื่อนร่วมงานมีความสามารถไม่เท่ากัน และไม่มีการคัดกรองที่ดี ➡️ ความเร่งด่วนในองค์กรใหญ่ไม่ชัดเจน ต้องแยกแยะเองว่าเรื่องไหนจริง ➡️ ระบบความปลอดภัยกลายเป็นการสร้างตัวเลขเพื่อโชว์ผู้บริหาร ➡️ ตำแหน่งในองค์กรไม่ชัดเจน เช่น “หัวหน้าสถาปัตยกรรม” มีหลายคน ➡️ ผู้นำใหม่มักทำซ้ำความผิดพลาดเดิม เพราะไม่กล้ายอมรับว่า “ไม่รู้” ➡️ ทีมวิศวกรรมแต่ละทีมมีวัฒนธรรมของตัวเอง เหมือนอาณาจักรแยกกัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ปัญหา “tool ownership” เป็นเรื่องใหญ่ในองค์กรทั่วโลก โดยเฉพาะเมื่อมีการเปลี่ยนทีมบ่อย ➡️ การใช้เงินเกินจำเป็นในระบบคลาวด์เป็นปัญหาที่หลายองค์กรกำลังแก้ด้วย FinOps ➡️ การขาดมาตรฐานในการจ้างงานส่งผลต่อคุณภาพของทีมและความสามารถในการส่งมอบงาน ➡️ การสร้าง “urgency” เทียมเป็นหนึ่งในสาเหตุของ burnout ในสายงานไอที ➡️ การวัดความปลอดภัยด้วยตัวเลขแทนการวิเคราะห์เชิงลึกเป็นแนวโน้มที่ถูกวิจารณ์ในวงการ cybersecurity ➡️ การมีหลายทีมที่ไม่สื่อสารกันทำให้เกิด “software silos” ซึ่งลดประสิทธิภาพโดยรวมขององค์กร https://churchofturing.github.io/the-enterprise-experience.html

🛡️🏢 เรื่องเล่าจากโลกผู้บริหารความปลอดภัย: ยุคทองของ CSO กับภารกิจรับมือภัยไซเบอร์ยุค AI ในปี 2025 ตำแหน่ง Chief Security Officer (CSO) กลายเป็นหนึ่งในบทบาทที่องค์กรทั่วโลกต้องการมากที่สุด ไม่ใช่แค่เพราะภัยไซเบอร์ที่ซับซ้อนขึ้น แต่เพราะ CSO กลายเป็นผู้มีบทบาทเชิงกลยุทธ์ในระดับ C-suite ที่ต้องเข้าใจทั้งเทคโนโลยี กฎหมาย และการสื่อสารกับผู้บริหารระดับสูง รายงานจาก Skillsoft ระบุว่า ความต้องการ CSO เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลเข้มงวด เช่น การเงิน การแพทย์ รัฐบาล และโครงสร้างพื้นฐานสำคัญ ขณะที่เงินเดือนของ CSO ในองค์กรขนาดใหญ่สามารถแตะระดับ $700,000–$2,000,000 ต่อปี สิ่งที่องค์กรต้องการไม่ใช่แค่ความรู้ด้านเทคนิค แต่รวมถึง soft skills เช่น การสื่อสารในภาวะวิกฤต การเข้าใจการเงิน และการจัดการภาพลักษณ์องค์กร รวมถึงความเข้าใจใน AI ทั้งด้านความเสี่ยงและการใช้ AI เพื่อป้องกันภัย นอกจากนี้ ยังมีแนวโน้มการเตรียมผู้สืบทอดตำแหน่งผ่านบทบาทรอง เช่น Deputy CSO หรือหัวหน้าฝ่าย GRC (Governance, Risk, Compliance) เพื่อสร้างความต่อเนื่องในการบริหารความปลอดภัย ✅ ความต้องการ CSO เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในปี 2025 ➡️ โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลเข้มงวด ✅ เงินเดือนของ CSO สูงถึง $700,000–$2,000,000 ต่อปี ➡️ โดยเฉพาะในเมืองใหญ่ เช่น New York, Bay Area, Washington D.C. ✅ CSO ต้องมีทั้งความรู้ด้านเทคนิคและ soft skills ➡️ เช่น การสื่อสารกับบอร์ด การจัดการวิกฤต และความเข้าใจด้านการเงิน ✅ AI literacy กลายเป็นคุณสมบัติพื้นฐานของ CSO ยุคใหม่ ➡️ ต้องเข้าใจทั้งการป้องกันภัยจาก AI และการใช้ AI ในการตรวจจับ ✅ มีการเตรียมผู้สืบทอดตำแหน่งผ่านบทบาทรอง เช่น Deputy CSO ➡️ เพื่อสร้างความต่อเนื่องและลดความเสี่ยงด้านบุคลากร ✅ องค์กรเริ่มเน้นการจ้างงานแบบเน้นทักษะมากกว่าปริญญา ➡️ ให้ความสำคัญกับใบรับรองและประสบการณ์จริง https://www.csoonline.com/article/4033026/cso-hiring-on-the-rise-how-to-land-a-top-security-exec-role.html

🎨🧠 เรื่องเล่าจากโลกฟรีแลนซ์: เมื่อแบรนด์เบื่อ AI และหันกลับมาหามนุษย์ที่มีหัวใจ แม้ว่าเครื่องมือ AI จะยังครองพื้นที่ข่าวและถูกใช้งานอย่างแพร่หลาย แต่ในไตรมาสที่ 2 ปี 2025 กลับมีแนวโน้มใหม่ที่น่าสนใจ: ความต้องการจ้างฟรีแลนซ์สายครีเอทีฟกลับมาแรงอีกครั้ง โดยเฉพาะนักเขียน นักออกแบบ และนักตัดต่อวิดีโอ เหตุผลหลักคือ “AI slop fatigue” หรือความเบื่อหน่ายต่อคอนเทนต์ที่ดูเรียบๆ ซ้ำๆ และขาดอารมณ์ ซึ่งเกิดจากการใช้ AI สร้างเนื้อหาแบบอัตโนมัติจนเกินพอดี แบรนด์ต่างๆ เริ่มตระหนักว่าความคิดสร้างสรรค์ที่มีอารมณ์และความลึกซึ้งยังคงเป็นสิ่งที่เครื่องจักรเลียนแบบไม่ได้ ข้อมูลจาก Freelancer Fast 50 Global Jobs Index พบว่า งานสายคอมมิวนิเคชันโตขึ้นถึง 25.2% โดยเฉพาะงานที่ต้องใช้ความเข้าใจมนุษย์ เช่น การเขียนสัญญา การแก้ต้นฉบับ และการสร้างเนื้อหาที่ “รู้สึกได้” มากกว่าแค่ “อ่านได้” ✅ ความต้องการฟรีแลนซ์สายครีเอทีฟเพิ่มขึ้นใน Q2 ปี 2025 ➡️ โดยเฉพาะนักเขียน นักออกแบบ และนักตัดต่อวิดีโอ ✅ งานสายคอมมิวนิเคชันโตขึ้น 25.2% ➡️ เช่น การเขียนสัญญา แก้ต้นฉบับ และสร้างเนื้อหาที่มีอารมณ์ ✅ แบรนด์เริ่มหันกลับมาหาคอนเทนต์ที่มี “ความรู้สึก” ➡️ เพราะ AI ยังไม่สามารถสร้างความลึกซึ้งทางอารมณ์ได้ ✅ งานสายวิดีโอและภาพมีการจ้างงานเพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน ➡️ เช่น Adobe After Effects, Instagram content และ Unity 3D ✅ ฟรีแลนซ์ที่มี “สไตล์เฉพาะตัว” ได้รับความนิยมสูง ➡️ เพราะสามารถสร้างการเชื่อมโยงกับผู้ชมได้ดีกว่า AI ✅ ฟรีแลนซ์คิดเป็น 46.6% ของแรงงานทั่วโลก ➡️ มีมากกว่า 1.57 พันล้านคนทำงานอิสระ ✅ เศรษฐกิจฟรีแลนซ์โตเร็วกว่าแรงงานทั่วไปถึง 15 เท่า ➡️ โดยเฉพาะในช่วงปี 2010–2020 ✅ 70% ของฟรีแลนซ์หางานผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์ ➡️ เช่น Upwork, Fiverr และ Toptal ✅ ฟรีแลนซ์เต็มเวลาทำงานเฉลี่ย 43 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ➡️ ใกล้เคียงกับงานประจำแต่มีความยืดหยุ่นมากกว่า ✅ แนวโน้มการทำงานแบบไฮบริดช่วยเปิดโอกาสให้ฟรีแลนซ์ ➡️ เพราะองค์กรต้องการความคล่องตัวและความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง https://www.techradar.com/pro/clients-are-increasingly-looking-for-unique-human-creativity-research-finds-demand-for-creative-freelancers-is-surging-despite-ai-going-mainstream

🇹🇭ทำไมต้อง "Gripen" 🇸🇪 เครื่องบิน JAS Gripen ได้รับการรีวิวจริงไปแล้วครั้งแรกในโลกโดยประเทศไทยของเรานี่เอง รีวิวใส่กัมพูชาชนิดที่ว่า โลกเห็นแล้วต้องชื่นชมในศักยภาพ หลายคนรู้จัก F-16 ได้ยินชื่อนี้มานานหลายสิบปี แต่เพิ่งมาได้ยินชื่อ Gripen เมื่อไม่นานมานี้ และทำไมเราถึงใช้ Gripen ในภารกิจนี้ และวางแผนจะนำมาทดแทน F-16 มันดีกว่ายังไง? . 🇸🇪 🇸🇪 🇸🇪 ประวัติของ Gripen ประเทศสวีเดนคือผู้ให้กำเนิด Gripen ซึ่งถูกพัฒนามาจากปลายยุค 1970 หลังจากกองทัพอากาศสวีเดินเล็งเห็นว่า เครื่องบินรบรุ่นเก่าของสวีเดินเริ่มล้าสมัย สวีเดินจึงคิดผลิตเครื่องบินรุ่นใหม่ "ขึ้นมาเอง" เพราะไม่อยากพึ่งพาประเทศอื่นมากเกินไป ด้วยการก่อตั้งโครงการ "JAS" ในปี 1979 โครงการ JAS มาจากคำว่า J = (Jakt) ยัคต์ แปลว่า ขับไล่ A= (Attack) แอทแทค แปลว่าโจมตี และ S = Spaning (สแปนนิ่ง) แปลว่า ลาดตระเวน คือแนวคิดที่จะพัฒนาเครื่องบินรบล้ำสมัยล้ำยุค ที่ใช้เครื่องบินเพียง 1 ลำ แต่สามารถปฏิบัติภารกิจได้ทั้ง 3 แบบในลำเดียว เที่ยวเดียวได้ ปี 1982 บริษัท SAAB ได้รับหน้าที่พัฒนาโครางการนี้ แต่เนื่องจากโปรเจคนี้ใหญ่มา และต้องการความเป็น "ที่สุด" จึงได้ระดมสมองร่วมกับอีกหลายบริษัท เข้ามาดูแลความเป็นที่สุดในด้านต่างๆ ได้แก่ บริษัท Ericsson เข้ามาช่วยพัฒนาระบบเรดาห์และการบิน บริษัท Volvo Aero เข้ามาช่วยปรับแต่งเครื่องยนตร์ และบริษัท FFV มาดูเรื่องระบบอาวุธและอุปกรณ์ทางการทหาร ปี 1988 เครื่องต้นแบบลำแรกสำเร็จ แต่เมื่อบินทดสอบกลับไม่สำเร็จจนพังไป หลังจากทดลองจนเสร็จสมบูรณ์แบบ Gripen ลำแรกก็พร้อมประจำการได้ในปี 1996 . 🇸🇪 🇸🇪 🇸🇪 ความสามารถอันเป็นที่สุดของ Gripen 🇸🇪 🇸🇪 🇸🇪 🇸🇪 ทำหน้าที่ได้ถึง 3 หน้าที่ใน 1 ลำ 1. เป็นเครื่องบินขับไล่ - ต่อสู้เครื่องบินศัตรูจากกลางอากาศได้ 2. เป็นเครื่องบินโจมตี - โจมตีภาคพื้นดิน ฐานทัพ บังเกอร์ รถถัง 3. เป็นเครื่องบินลาดตระเวณ สอดแนม - บินไปถ่ยาภาพและสอดแนมตำแหน่งศัตรูได้ . * ปกติเครื่องบินรบ 1 หน้าที่จะแยกเป็น 1 ลำไป แต่ Gripen สามารถปฏิบัติภารกิจได้ต่อเนื่อง เป็น Swing-Role อย่างเช่น ลาดตระเวณอยู่ แต่เจอศัตรู ก็เปลี่ยนเป็นโหมดต่อสู้ทางอากาศได้ และสลับไปสอดแนมต่อก็ยังได้ในการบินเที่ยวเดียว หรือจะสลับทำทั้ง 3 หน้าที่คือไปสอดแนม โจมตีศัตรูบนอากาศ และพื้นดินก็ยังได้ . 🇸🇪 มีระบบ "TIDLS" อันทันสมัย สามารถเชื่อมต่อข้อมูลกัน ทุกลำเหมือนมี "ตาเดียวกัน" ทำให้ทุกลำโจมตีได้ร่วมกัน เช่น ลำนี้ตรวจเจอศัตรูแต่มุมยิงไม่ได้ ก็ให้อีกลำยิงแทน และตรวจจับศัตรูได้หลากหลายเป้าหมาย แม้ในสภาพอากาศไม่เป็นใจเช่นมีหมอก มีพายุ มีฝุ่น . 🇸🇪 มีระบบ EW คือระบบป้องกันตัวเอง สามารถรู้ได้ว่าเรดาห์ศัตรูตรวจเจอก็จะแจ้งเตือน หรือเมื่อถูกโจมตีด้วยมิซไซล์ ก็จะแจ้งเตือน มีการยิงเป้าหลอก แท่งความร้อนหลอกมิซไซล์ รวมถึงมีระบบส่งคลื่นสัญญาณรบกวน ทั้งหมดนี้ ยังสามารถเชื่อมระบบการโจมตีร่วมกับกองทัพเรือและกองทัพบกได้ด้วย . 🇸🇪 มีระบบ AI ช่วยการตัดสินใจให้นักบิน เพราะเวลารบ นักบินต้องตัดสินใจรวดเร็วมากในขณะที่ยังต้องควบคุมการบินและวิเคราะห์การรบ แต่ Gripen มี Mission Computer ที่จะรวบรวมระบบจากทุกลำมาตัดสินใจการรบแทนให้ มันวิเคราะห์สถานการณ์แบบ Realime ได้ เช่น จะเลือกล็อคเป้าเป้าหมายที่เหมาะสมที่สุดให้โจมตีก่อน มีหน้าจอขนาดใหญ่ แสดงถึงการโจมตี เส้นทางการหลบหนี ตำแหน่งของเพื่อนร่วมฝูง ทำให้นักบินเข้าใจได้ทันทีไม่ต้องเสียเวลาคิดอะไรมาก Gripen คิดให้หมดและคิดเป็นทีม . 🇸🇪 Gripen มีความยืดหยุ่นที่จะ Upgrade เครื่องได้หลากหลาย ทำให้ไม่ตกยุค สามารถปรับแต่งระบบต่างๆ ได้ตลอด เช่น อัพเกรดให้เชื่อมต่อกับเรือรบในระบบอื่นได้ มีระบบฝึกการบินภายในตัวเครื่องเองโดยไม่ต้องบินขึ้น ไม่ต้องไปซื้อระบบจำลองการบินเพิ่ม สแกนตัวเอง ดูแลสุขภาพตัวเองได้ อะไรมีปัญหา อะไหล่ชิ้นไหนใกล้เสื่อม จึงมีอายุการใช้งานที่ยาวนาน . 🇸🇪 Gripen มีความพร้อมรบ ต้องการพื้นที่ลงจอดได้แม้แต่ถนนยาวไม่ถึ่งกิโล สามารถออกรบซ้ำได้ภายใน 10 นาที เพราะเติมเชื้อเพลิง-ติดอาวุธได้แบบสั้นๆ (ใช้คนติดตั้งได้แค่ 5 คน) ต้นทุนการบินต่อชั่วโมงก็ต่ำ เทียบกับ F-16 แล้ว ถูกกว่าเกือบครึ่ง . 🇸🇪 ณ ปัจจุบัน Gripen มีอยู่ที่ประเทศสวีเดนผู้ให้กำเนิด ทั้งหมด 156 ลำ รองมาคือบราซิล 36 ลำ แอฟริกาใต้ 26 ลำ ฮังการีและเช็ค 14 ลำ และต่อไป เราจะมีเป็นลำดับที่ 5 คือ 12 ลำ และเราคือประเทศแรกของโลกที่ได้นำออกไปใช้ในสถานการณ์จริง! . 🇸🇪 Gripen ของกองทัพอากาศไทย ปี 2008-2010 เราจัดซื้อ Gripen ทั้งหมดแล้ว 12 ลำ แต่เราได้ดีลจากบริษัท SAAB ด้วยการเสนอการถ่ายทอดเทคโนโลยีให้ และจะจัดตั้งศูนย์วิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีและอากาศยานให้ ซึ่งมีมูลค่าสูงมาก อีกทั้งยังจะมาลงทุนผลิตอะไหล่เพื่อขายให้กับประเทศอื่นได้ด้วย เราจึงได้ทั้งการลงทุน ความรู้ การจ้างงาน ซึ่งนับเป็นมูลค่าหลายแสนล้านบาท . 🇸🇪 ปี 2025 เราได้ทำการจัดซื้อล็อตใหม่ ซึ่งจะทยอยซื้อ ทยอยส่งมอบ เสร็จสิ้นในปี 2034 ทำให้ในปีนั้น เราจะมีฝูงบิน Gripen ถึง 24 ลำด้วยกัน!!! . CR:กองทัพอากาศไทยเครื่องบินขับไล่ Jas-39 Saab Gripen ทำการลงจอดและบินขึ้นจากถนนทางหลวงหมายเลข 4287 จังหวัดสงขลา 27 กุมภาพันธ์ 2568 #RTAF

🤖👷‍♀️ เรื่องเล่าจากโลกแรงงาน: เมื่อแรงงานมนุษย์ต้องทำงานเคียงข้างแรงงานดิจิทัล ในยุคที่ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่กำลังกลายเป็น “เพื่อนร่วมงาน” โลกกำลังเข้าสู่ยุคใหม่ที่เรียกว่า “digital labour” หรือแรงงานดิจิทัล ซึ่งหมายถึงการที่คอมพิวเตอร์ทำงานแทนมนุษย์อย่างเต็มรูปแบบ โดยเฉพาะเมื่อ AI แบบ agentic หรือ AI ที่สามารถทำงานได้โดยไม่ต้องรอคำสั่งชัดเจน เริ่มถูกนำมาใช้ในองค์กรจริง Marc Benioff ซีอีโอของ Salesforce บอกว่าเขาอาจเป็น “ซีอีโอคนสุดท้ายที่บริหารเฉพาะมนุษย์” เพราะตอนนี้ Salesforce ใช้ AI agent ในงานบริการลูกค้า และลดต้นทุนได้ถึง 17% ภายใน 9 เดือน แต่การเปลี่ยนผ่านนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี มันกระทบถึงโครงสร้างเศรษฐกิจและจริยธรรม เช่น ถ้าองค์กร A ใช้ AI ที่สร้างโดยบริษัท B แล้วพัฒนาให้เก่งขึ้นด้วยข้อมูลของตัวเอง ใครควรได้รับเครดิตและผลตอบแทน? และถ้า AI ทำงานผิดพลาด ใครควรรับผิดชอบ—ผู้สร้างหรือผู้ใช้งาน? แม้จะยังไม่แพร่หลาย แต่บริษัทเทคโนโลยีและการเงินบางแห่งเริ่มใช้ AI แบบอัตโนมัติในการทำงานแทนมนุษย์แล้ว และในอนาคตอาจมีตำแหน่ง “digital labourer” ปรากฏในโครงสร้างองค์กรจริง ๆ ✅ “Digital labour” หมายถึงคอมพิวเตอร์ทำงานแทนมนุษย์ ➡️ โดยเฉพาะ AI แบบ agentic ที่ทำงานได้โดยไม่ต้องรอคำสั่ง ✅ Salesforce ใช้ AI agent ในงานบริการลูกค้า ➡️ ลดต้นทุนได้ 17% ภายใน 9 เดือน ✅ Marc Benioff กล่าวว่าจะเป็นซีอีโอคนสุดท้ายที่บริหารเฉพาะมนุษย์ ➡️ สะท้อนแนวโน้มการเปลี่ยนผ่านสู่แรงงานดิจิทัล ✅ Harvard ระบุว่า digital labour เปลี่ยนความหมายจากเดิม ➡️ จากเดิมหมายถึง gig workers กลายเป็น AI ที่ทำงานแทนมนุษย์ ✅ มีคำถามเรื่องสิทธิและผลตอบแทนของ AI ที่ถูกพัฒนาโดยองค์กร ➡️ เช่น ใครควรได้รับเครดิตเมื่อ AI ทำงานดีขึ้นจากข้อมูลขององค์กร ✅ Salesforce ยังมีระบบให้ลูกค้า escalate ไปหาคนจริงได้ ➡️ เป็นการตั้ง “human guardrails” เพื่อควบคุมความผิดพลาดของ AI ✅ ILO รายงานว่าแพลตฟอร์มแรงงานดิจิทัลเติบโต 5 เท่าในทศวรรษที่ผ่านมา ➡️ แต่ยังมีปัญหาเรื่องความไม่เท่าเทียมและความมั่นคงของงาน ✅ Digital labour platforms มีผลต่อ SDG5 ด้านความเท่าเทียมทางเพศ ➡️ ผู้หญิงมีสัดส่วนต่ำในแพลตฟอร์มขนส่งและมีช่องว่างรายได้ ✅ การใช้ AI ในแรงงานอาจไม่สร้างงานใหม่ แต่เปลี่ยนรูปแบบงานเดิม ➡️ ส่งผลต่อโครงสร้างเศรษฐกิจและการจ้างงานในระยะยาว ✅ การพัฒนา AI agent ต้องคำนึงถึงความรับผิดชอบและความโปร่งใส ➡️ เช่น การกำหนดว่าใครรับผิดชอบเมื่อ AI ทำงานผิดพลาด https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/05/where-human-labour-meets-digital-labour

🕵️‍♂️ เรื่องเล่าจากโลกไซเบอร์: เมื่อ AI กลายเป็นเครื่องมือของสายลับเกาหลีเหนือ ลองจินตนาการว่าคุณกำลังสัมภาษณ์พนักงานไอทีผ่านวิดีโอคอล—เขาดูมืออาชีพ พูดภาษาอังกฤษคล่อง และมีโปรไฟล์ LinkedIn สมบูรณ์แบบ แต่เบื้องหลังนั้นคือปฏิบัติการระดับชาติของเกาหลีเหนือที่ใช้ AI ปลอมตัวคน สร้างเอกสารปลอม และแทรกซึมเข้าไปในบริษัทเทคโนโลยีทั่วโลก เพื่อหาเงินสนับสนุนโครงการอาวุธนิวเคลียร์ รายงานล่าสุดจาก CrowdStrike เผยว่าในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา มีกรณีที่สายลับไซเบอร์ของเกาหลีเหนือได้งานเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์แบบรีโมตกว่า 320 ครั้ง โดยใช้เครื่องมือ AI สร้างเรซูเม่ ปลอมภาพโปรไฟล์ และแม้แต่ใช้ deepfake เปลี่ยนใบหน้าในวิดีโอคอลให้ดูเหมือนคนอื่น เมื่อได้งานแล้ว พวกเขาใช้ AI ช่วยเขียนโค้ด แปลภาษา และตอบอีเมลจากหัวหน้าอย่างมืออาชีพ ทั้งที่บางคนทำงานพร้อมกันถึง 3–4 บริษัท และไม่พูดอังกฤษได้จริง เบื้องหลังความสำเร็จนี้คือ “ฟาร์มแล็ปท็อป” ที่ตั้งอยู่ในสหรัฐฯ โดยมีผู้ร่วมขบวนการชาวอเมริกันช่วยรับเครื่องจากบริษัท แล้วติดตั้งซอฟต์แวร์ให้สายลับเกาหลีเหนือเข้าถึงระบบจากต่างประเทศได้อย่างแนบเนียน รายได้จากแผนนี้สูงถึง 600 ล้านดอลลาร์ต่อปี และบางกรณีมีการขโมยข้อมูลภายในบริษัทเพื่อใช้ในการแบล็กเมล์หรือขายต่อให้แฮกเกอร์อื่น แม้จะมีการจับกุมและลงโทษผู้ร่วมขบวนการในสหรัฐฯ แต่ CrowdStrike เตือนว่าการตรวจสอบตัวตนแบบเดิมไม่เพียงพออีกต่อไป และแนะนำให้ใช้เทคนิคใหม่ เช่น การทดสอบ deepfake แบบเรียลไทม์ในระหว่างสัมภาษณ์ ✅ CrowdStrike พบการแทรกซึมของสายลับเกาหลีเหนือในบริษัทไอทีแบบรีโมตกว่า 320 กรณีใน 12 เดือน ➡️ ใช้ AI สร้างเรซูเม่ ปลอมโปรไฟล์ และ deepfake ในวิดีโอคอล ✅ สายลับใช้ AI ช่วยทำงานจริง เช่น เขียนโค้ด แปลภาษา และตอบอีเมล ➡️ บางคนทำงานพร้อมกันหลายบริษัทโดยไม่ถูกจับได้ ✅ มีการตั้ง “ฟาร์มแล็ปท็อป” ในสหรัฐฯ เพื่อให้สายลับเข้าถึงระบบจากต่างประเทศ ➡️ ผู้ร่วมขบวนการในสหรัฐฯ ถูกจับและจำคุกหลายปี ✅ รายได้จากแผนนี้ถูกนำไปสนับสนุนโครงการอาวุธของเกาหลีเหนือ ➡️ สร้างรายได้สูงถึง 600 ล้านดอลลาร์ต่อปี ✅ Microsoft พบว่าเกาหลีเหนือใช้ AI เปลี่ยนภาพในเอกสารและใช้ซอฟต์แวร์เปลี่ยนเสียง ➡️ เพื่อให้ดูเหมือนเป็นผู้สมัครงานจริงจากประเทศตะวันตก ✅ ทีมสายลับถูกฝึกจากมหาวิทยาลัยชั้นนำในเปียงยาง ➡️ มีเป้าหมายหาเงินเดือนขั้นต่ำ $10,000 ต่อคนต่อเดือน ✅ ฟาร์มแล็ปท็อปในสหรัฐฯ มีการควบคุมอุปกรณ์หลายสิบเครื่องพร้อมกัน ➡️ ใช้ซอฟต์แวร์รีโมตเพื่อให้สายลับทำงานจากต่างประเทศได้ ‼️ บริษัทที่จ้างพนักงานรีโมตโดยไม่ตรวจสอบตัวตนอาจตกเป็นเหยื่อ ⛔ เสี่ยงต่อการถูกขโมยข้อมูลหรือถูกแบล็กเมล์ ‼️ การใช้ deepfake ทำให้การสัมภาษณ์ผ่านวิดีโอไม่ปลอดภัยอีกต่อไป ⛔ ผู้สมัครสามารถเปลี่ยนใบหน้าและเสียงแบบเรียลไทม์ ‼️ การจ้างงานแบบรีโมตเปิดช่องให้สายลับแทรกซึมได้ง่ายขึ้น ⛔ โดยเฉพาะในบริษัทที่ไม่มีระบบตรวจสอบดิจิทัลอย่างเข้มงวด https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/crowdstrike-report-details-scale-of-north-koreas-use-of-ai-in-remote-work-schemes-320-known-cases-in-the-last-year-funding-nations-weapons-programs

🧠 เรื่องเล่าจากข่าว: เมื่อ AI กลายเป็น “เจ้านายใหม่” ที่ทำให้คนตกงาน ปี 2025 กลายเป็นปีที่อุตสาหกรรมเทคโนโลยีต้องเผชิญกับคลื่นพายุแห่งการปลดพนักงานครั้งใหญ่ — มากกว่า 100,000 คนถูกเลิกจ้างภายในครึ่งปีแรก และตัวเลขยังคงพุ่งขึ้นอย่างต่อเนื่อง บริษัทใหญ่ ๆ อย่าง Intel, Microsoft, Meta, Google, Amazon และ Cisco ต่างทยอยปลดพนักงานหลายหมื่นคน โดยมีเหตุผลหลักคือการปรับโครงสร้างองค์กรเพื่อมุ่งสู่ยุค AI อย่างเต็มตัว Intel ซึ่งเคยเป็นยักษ์ใหญ่ด้านชิป PC กำลังเผชิญกับยอดขายที่ตกต่ำ และหันไปเน้นการพัฒนาเทคโนโลยี AI แทน โดยคาดว่าจะปลดพนักงานถึง 75,000 คนภายในสิ้นปีนี้ Microsoft ก็ไม่ต่างกัน — ปลดพนักงานไปแล้ว 15,000 คน แม้จะมีกำไรดี แต่กลับเลือกลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI และใช้ Copilot เขียนโค้ดแทนมนุษย์ถึง 30% แล้ว หลายบริษัทอ้างว่า AI ไม่ได้ “แทนที่” คน แต่เป็นการ “ปรับโครงสร้าง” เพื่อให้มีงบลงทุนในเทคโนโลยีใหม่ แต่สำหรับพนักงานที่ถูกปลด คำอธิบายนี้อาจฟังดูเย็นชาเกินไป ✅ ยอดปลดพนักงานในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีปี 2025 ทะลุ 100,000 คนแล้ว ➡️ เกิดขึ้นในช่วงครึ่งปีแรก และยังมีแนวโน้มเพิ่มขึ้น ➡️ เป็นการปรับโครงสร้างครั้งใหญ่ในหลายบริษัท ✅ Intel มีแผนปลดพนักงานมากที่สุด ➡️ ประกาศปลด 24,000 คน และคาดว่าจะถึง 75,000 คนภายในสิ้นปี ➡️ สาเหตุหลักคือยอดขาย CPU ลดลง และหันไปเน้นธุรกิจ AI ✅ Microsoft ปลดพนักงาน 15,000 คน ➡️ ครอบคลุมหลายแผนก เช่น cloud, gaming, hardware ➡️ ใช้ AI เขียนโค้ดถึง 30% และลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI มูลค่า $80 พันล้าน ✅ บริษัทอื่น ๆ ก็ปรับตัวเช่นกัน ➡️ Meta, Google, Amazon, Cisco ปลดพนักงานหลายพันคน ➡️ นำงบไปลงทุนในโมเดล AI และระบบอัตโนมัติ ✅ สาเหตุอื่นที่ทำให้เกิดการปลดพนักงาน ➡️ การจ้างงานเกินในช่วงโควิดที่ไม่สามารถรักษาไว้ได้ ➡️ ความไม่แน่นอนจากภาษีและความตึงเครียดทางภูมิรัฐศาสตร์ ✅ AI กลายเป็นปัจจัยหลักในการปรับโครงสร้าง ➡️ งานที่เคยทำโดยมนุษย์ถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ ➡️ บริษัทเน้น “การจ้างงานแบบแม่นยำ” มากกว่าการจ้างงานจำนวนมาก https://www.techspot.com/news/108818-layoffs-surge-tech-more-than-100000-jobs-cut.html

🎙️ เรื่องเล่าจากศูนย์กลางใหม่ของ AI: เมื่ออินเดียกลายเป็น “สมองส่วนกลาง” ของบริษัทระดับโลก อินเดียเคยถูกมองว่าเป็นแหล่ง “แรงงานราคาถูก” สำหรับงาน back-office แต่ตอนนี้ GCCs กลายเป็นศูนย์กลางด้าน AI ที่มีบทบาทสำคัญ เช่น: - วิเคราะห์ข้อมูลจากอุปกรณ์อุตสาหกรรม - แนะนำสินค้าแบบ personalized - ควบคุมระบบจากระยะไกล เช่น ตู้เย็นของ Tesco ทั่วโลก Tesco เป็นตัวอย่างชัดเจน: จากเดิมที่ใช้ศูนย์ Bengaluru เพื่อลดต้นทุน ตอนนี้มีพนักงาน 5,000 คนที่ใช้ AI วิเคราะห์อุณหภูมิตู้เย็นทั่วโลก และช่วยลดการสูญเสียอาหารได้หลายล้านปอนด์ต่อปี บริษัทอย่าง McDonald’s และ Bupa กำลังตั้ง GCCs เพื่อรับมือกับปัญหาการจ้างงานด้าน AI ในตลาดตะวันตกที่มีต้นทุนสูงและบุคลากรขาดแคลน แม้อินเดียจะยังตามหลังสหรัฐฯ และจีนในด้านนวัตกรรม AI แต่ GCCs สามารถใช้โมเดลจากบริษัทแม่ เช่น LLMs และเครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูง เพื่อสร้างคุณค่าใหม่กลับไปยังสำนักงานใหญ่ การเติบโตของ GCCs: - รายได้จาก back-office เพิ่มจาก $11.5B ในปี 2010 เป็น $65B ในปี 2021 - พนักงานเพิ่มจาก 400,000 เป็น 1.8 ล้านคน - คาดว่าจะถึง $100B ในปี 2030 - งานด้าน R&D เพิ่มจาก 45% เป็น 55% ของรายได้ในช่วง 8 ปี รัฐ Karnataka ซึ่งมี GCCs มากที่สุดในอินเดีย (40%) กำลังผลักดันให้ประเทศกลายเป็น “ระบบนิเวศแห่งนวัตกรรม” ไม่ใช่แค่ผู้ให้บริการ https://www.techspot.com/news/108762-ai-hiring-woes-pushing-companies-like-mcdonald-bupa.html

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกเศรษฐกิจใหม่: AI กำลังกินเศรษฐกิจทั้งระบบ — แบบที่ไม่เคยเกิดมาก่อน การใช้จ่ายเพื่อสร้าง AI datacenter กำลังพุ่งสูงจนกระทบตัวเลขเศรษฐกิจอย่างเห็นได้ชัด เช่น: - สหรัฐฯ คาดว่า AI capex จะคิดเป็น ~2% ของ GDP ปี 2025 - ส่งผลต่อการเติบโตทางเศรษฐกิจถึง ~0.7% - หากนับรวม multiplier ทางเศรษฐศาสตร์ — จะมีผลกระทบต่อเศรษฐกิจมากกว่าที่เห็น ขนาดของการลงทุนนี้ใหญ่ใกล้เคียงกับช่วงพีคของการสร้างรางรถไฟในยุค 1800s และสูงกว่าการลงทุนในยุค dot-com boom แล้วด้วยซ้ำ ในจีนก็เกิดปรากฏการณ์คล้ายกันจนประธานาธิบดีสีจิ้นผิงออกมาเตือนว่า “ไม่ใช่ทุกมณฑลต้องแข่งกันสร้าง datacenter และ AI project” เพราะมีมากกว่า 250 แห่งอยู่ระหว่างการก่อสร้าง แต่คำถามใหญ่คือ: เงินมาจากไหน และไปกระทบอะไรบ้าง? ✅ AI capex ในสหรัฐฯ อาจแตะ 2% ของ GDP ในปี 2025 ➡️ ส่งผลให้เศรษฐกิจโตเพิ่ม ~0.7% จากส่วนนี้โดยตรง ✅ Nvidia มีรายได้จาก datacenter ถึง ~$156B (annualized) ในปีนี้ ➡️ โดยประมาณ 99% มาจากขายชิป AI เช่น H100/GH200 ✅ คาดว่า AI capex รวมทั้งหมดอาจมากกว่า ~$520B หากคิดจาก share ของ Nvidia ➡️ คิดเป็นเกือบ 20% ของจุดสูงสุดการลงทุนในระบบรางรถไฟยุคก่อน ✅ แหล่งเงินทุนมาจาก: cashflow ภายใน, การออกหุ้น, VC, leasing, cloud commitment ➡️ ส่งผลให้เงินทุนจากภาคอื่นถูกเบนเบนออกจาก venture, infra, cloud services ✅ ส่งผลให้บางกลุ่มถูกตัดงบ เช่น Cloud, biotech และภาคผลิตดั้งเดิม ➡️ เริ่มเกิดการเลิกจ้างในบางบริษัท เช่น Amazon และ Microsoft ✅ หากไม่มีการลงทุนใน datacenter เศรษฐกิจ Q1/2025 อาจหดตัว -2.1% ➡️ แต่ตอนนี้กลับกลายเป็นเพียง contraction เล็ก ๆ หรือไม่ติดลบเลย ‼️ การใช้จ่ายอาจกำลัง “กลืน” การลงทุนในภาคเศรษฐกิจอื่น ⛔ เช่น ภาคพลังงาน, การผลิต หรือ venture non-AI ที่กำลังขาดเงินทุนหนัก ‼️ โครงสร้างพื้นฐาน AI มีอายุการใช้งานสั้น — ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์บ่อย ⛔ ไม่เหมือนการสร้างรางรถไฟที่อยู่ได้เป็นศตวรรษ อาจสูญเปล่าระยะยาว ‼️ การย้ายการจ้างงานและทรัพยากรไปที่ AI กำลังทำให้เกิดการเลิกจ้าง ⛔ มีผลกระทบทางแรงงานก่อน AI ถูกใช้งานในวงกว้างเสียอีก ‼️ การลงทุนแบบทุ่มหมดหน้าตักในเทคโนโลยีที่ยังปรับตัวอยู่อาจเป็น “ฟองสบู่” ⛔ หากความคาดหวังเกินผลลัพธ์จริง เศรษฐกิจอาจสะเทือนในอนาคต https://paulkedrosky.com/honey-ai-capex-ate-the-economy/

แชตบอทสมัครงานของ McDonald’s ทำข้อมูลหลุด 64 ล้านคน เพราะรหัสผ่าน “123456” ในช่วงต้นปี 2025 ผู้สมัครงานกับ McDonald’s ทั่วโลกอาจไม่รู้เลยว่าข้อมูลส่วนตัวของพวกเขา—ชื่อ เบอร์โทร อีเมล ที่อยู่ และสถานะการจ้างงาน—ถูกเปิดเผยต่อสาธารณะโดยไม่ตั้งใจ เรื่องเริ่มจาก Ian Carroll นักวิจัยด้านความปลอดภัยไซเบอร์ พบช่องโหว่ในระบบของ Paradox.ai ซึ่งเป็นบริษัทที่พัฒนาแชตบอทชื่อ “Olivia” ให้ McDonald’s ใช้สัมภาษณ์งานอัตโนมัติในกว่า 90% ของสาขา Carroll พบว่าหน้าเข้าสู่ระบบของพนักงาน Paradox ยังเปิดให้เข้าถึงได้ และที่น่าตกใจคือ เขาสามารถล็อกอินด้วยชื่อผู้ใช้และรหัสผ่าน “123456” ได้ทันที! จากนั้นเขาเข้าถึงโค้ดของเว็บไซต์ และพบ API ที่สามารถเรียกดูประวัติการสนทนาของผู้สมัครงานได้ทั้งหมด—รวมกว่า 64 ล้านรายการ ข้อมูลที่หลุดออกมานั้นไม่ใช่แค่ข้อความแชต แต่รวมถึง token การยืนยันตัวตน และสถานะการจ้างงานของผู้สมัครด้วย Carroll พยายามแจ้งเตือน Paradox แต่ไม่พบช่องทางรายงานช่องโหว่ด้านความปลอดภัยเลย ต้องส่งอีเมลสุ่มไปยังพนักงาน จนในที่สุด Paradox และ McDonald’s ยืนยันว่าได้แก้ไขปัญหาแล้วในต้นเดือนกรกฎาคม ✅ ข้อมูลจากข่าว - ข้อมูลผู้สมัครงานกว่า 64 ล้านคนถูกเปิดเผยจากระบบของ Paradox.ai - นักวิจัยสามารถล็อกอินด้วยชื่อผู้ใช้และรหัสผ่าน “123456” - เข้าถึง API ที่แสดงประวัติแชตของแชตบอท Olivia ได้ทั้งหมด - ข้อมูลที่หลุดรวมถึงชื่อ เบอร์โทร อีเมล ที่อยู่ token และสถานะการจ้างงาน - Paradox ไม่มีช่องทางรายงานช่องโหว่ด้านความปลอดภัยอย่างเป็นทางการ - McDonald’s และ Paradox ยืนยันว่าแก้ไขปัญหาแล้วในเดือนกรกฎาคม - Olivia ถูกใช้ในกว่า 90% ของสาขา McDonald’s เพื่อสัมภาษณ์งานอัตโนมัติ ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง - การใช้รหัสผ่านง่าย ๆ เช่น “123456” ยังคงเป็นช่องโหว่ร้ายแรงที่พบได้บ่อย - ระบบ AI ที่จัดการข้อมูลส่วนบุคคลต้องมีมาตรการความปลอดภัยที่เข้มงวด - บริษัทที่ไม่มีช่องทางรายงานช่องโหว่ อาจทำให้การแก้ไขล่าช้าและเสี่ยงต่อการโจมตี - ผู้สมัครงานควรระวังการให้ข้อมูลผ่านระบบอัตโนมัติ โดยเฉพาะข้อมูลส่วนตัว - องค์กรควรตรวจสอบระบบ third-party อย่างสม่ำเสมอ และมีการทดสอบความปลอดภัย (penetration test) - การใช้ AI ในงาน HR ต้องมาพร้อมกับ governance และการตรวจสอบจากมนุษย์ https://www.techspot.com/news/108619-mcdonald-ai-hiring-chatbot-exposed-data-64-million.html

..555,การค้าผีบ้าของพวกโลกเสรี ประเทศที่พัฒนาแล้วพะนะ พัฒนาในการเก็บส่วย พัฒนาในการขูดรีดตังจากประเทศอื่นที่เรียกเขาว่ากำลังพัฒนาหรือด้อยพัฒนา พัฒนาในการเอาเปรียบประเทศอื่น555ค้าขายกันปกติต้องเก็บภาษีเท่าๆกันสิ,เช่นไทยถูกอเมริกาเก็บที่35%,ไทยก็สามารถเก็บสินค้านำเข้าไทยของอเมริกาที่35%ด้วย,แต่ละคนส่งส่วยเท่ากัน,ปัญหาคือคนอเมริกาต้องการสินค้าจากไทยหรือไม่,ทรัมป์ไม่ฉลาด ต้องระบุด้วยว่า ภาษี35%นี้จะเรียกเก็บเฉพาะกับกิจการไทยที่มีนักลงทุนต่างชาติถือหุ้นเกิน35%ในกิจการไทยนัันๆ,ต่างชาติถือหุ้นเกิน49%ก็เก็บภาษีขั้นต่ำ49%ไป,กิจการไทยไหนถือโดยคนไทย100%ก็คิดขั้นต่ำที่14%ก็จบ,ไทยก็ด้วยถ้ากิจการอเมริกาคนมะกันถือหุ้น100%ก็คิดภาษีเท่ากันที่14%,นี้คนฉลาดแบบทรัมป์ต้องจัดการแบบนีัเลือกเป้าหมายศัตรูให้ชัดเจน,จะเป็นมาตราฐานการค้าเสรีของโลกยุคใหม่ด้วยสร้างบริบทใหม่ปฐมบทใหม่ก็ด้วย,กิจการใดย้ายฐานมาไทยมาอ้างนามชื่อไทยส่งออกก็ไม่รอดนั้นล่ะ,ยาถูกกับโรค,ไทยเป็นมหาอำนาจหากจะจัดการเขมรไปสร้างโรงงานที่ติมอร์อ้างส่งออกมาไทย,ไทยก็คิดภาษีติมอร์โดยดูว่ากิจการในติมอร์ที่ส่งออกมาไทยนั้นมีเขมรลงทุนเท่าไรถือหุ้น100% ไทยก็เก็บภาษีกิจการนั้นในนามติมอร์ที่200%ก็ได้ เป็นต้น,นี้คือบอกไทยจากทรัมป์อเมริกาว่าให้ไทยเป็นไทอย่าเป็นทาสใครมายืมที่ดินตั้งโรงงานยืมจมูกไทยหายใจทำรายได้ก็ว่า หัดใช้สมองใช้ปัญญาสร้างกิจการโรงงานผลิตตนเอง มีเงินทุนตนเอง100%บ้าง,อเมริกาจะส่งเสริมชาติที่ก่อร่างสร้างตัวตนเอง มิใช่ให้เหี้ยใดแทรกแซงการเติบโตภายในประเทศนั้นๆที่ผิดปกติคือมะเร็งที่เติบโตผิดปกติในประเทศบ้านเมืองนั้นๆในร่างกายนั้นๆก็ว่า,นี้คือยารักษาชนิดขมของทรัมป์ก็ได้แต่ ถ้านายกฯเราดีมาจากพระราชทานนะ สามารถเชื่อมใจอเมริกาจีนรัสเชียสบายทางการค้า,มรึงจะตีกันแบบไหนเรื่องส่วนตัวของพวกมรึง,จีนมาตั้งโรงงานในไทย ต่างชาติเหี้ยใดๆมาสร้างกิจการในไทยแต่หมายส่งเข้าไปในอเมริกา อเมริกาดูกิจการนั่นๆทันทีว่าเจ้าของและคนถือหุ้นคือคนไทย100%มั้ย,ถ้าใช่ก็คิดอัตราต่ำสุดสนับสนุนการค้าเสรีกัน,แต่ไม่ใช่ เช่นสืบสวนพบต่างชาติถือเกินผ่านนอมินีด้วยอาจคิดที่อัตรา200%ในกิจการนั้นๆทันทีแม้ส่งออกมาไทยก็ว่า,แนวทางนี้จะช่วยให้ชาตินั้นๆตั้งใจพัฒนาการค้าการขายการตลาดในตัวด้วยตลอดสร้างวัตถุดิบพึ่งพาในประเทศตนเองด้วย, ..ยิ่งคิดภาษีให้จัดหนักลงลึกไปอีกสไตล์ทรัมป์ฟันอัตราภาษีเก็บที่60%ในทุกๆประเทศเพื่อสนับสนุนการจ้างงานภายในประเทศโดยเป็นแรงงานตนเองมิใช่ต่างด้าวภายนอกเป็นหลักด้วย ลดการค้ามนุษย์ ลดการก่ออาชญากรรมข้ามชาติหลากหลายมิติได้ด้วยหรือค้ายาเสพติดและอื่นๆสาระพัดก็ว่าจากการเคลื่อนย้ายแรงงานไปทำงานในโรงงานกิจการต่างๆ ในประเทศนั้นๆ ย่อมาไทย เช่น กิจการ บริษัทRK เป็นของคนไทยถือหุ้น100%แต่จ้างแรงงานต่างด้าวทั้งหมดเกือบเต็มโรงงาน หรือเกือบ100%ด้วย ทรัมป์สามารถคิดภาษีไทยที่อัตรานำเข้าอเมริกาที่200%เลยก็ว่า,มีแรงงานต่างด้าวในกิจการคนไทยที่50%ก็คิดภาษีนำเข้าอเมริกาอัตราที่100%ไป,มี25%เป็นแรงงานต่างด้าวก็เก็บภาษีส่งออกไปอเมริกาที่50%เลย,มีต่างด้าวต่างชาติทำงานในบริษัทในกิจการคนไทย12.5%ก็เก็บภาษีส่งออกที่25%ไป,มีต่างชาติต่างด้าวในกิจการคนไทย6.75%ก็คิดอัตราภาษีส่งออกไปอเมริกาปกติที่14% เป็นต้น,นี้อาจประยุกต์กับโรงงานต่างชาติย้ายฐานมาไทยด้วย มีคนไทยถือหุ้นเกิน51%ก็ตาม,แต่ทั้งโรงงานเป็นแรงงานต่างชาติต่างด้าวเต็มโรงงานย้ายฐานมานั้นอีก ทรัมป์อาจเก็บกิจการโรงงานที่อัตราภาษี200%บวกอีก200%ข้อหาแรงงานต่างชาติต่างด้าวเต็มโรงงานที่มิใช่คนไทยเลยก็ด้วย,ทรัมป์ทำแบบนี้นะ จะเก็บส่วยเก็บตังเก็บภาษีนำเข้าสินค้าจากต่างชาติต่อปีอาจกว่า100ล้านล้านบาทแน่นอน,สามารถมีตังล้างหนี้อเมริกากว่า35-36ล้านล้านเหรียญนั้นภายในไม่กี่ปีจริง,ทั้งช่วยสร้างงานจริงแก่คนในพื้นที่ของคนภายในประเทศเขาเองนั้นๆด้วย,ย่อมาไทยคือกิจการบริษัทต่างๆและโรงงานต่างๆทั่วประเทศไทยจะจ้างงานคนไทยมากกว่าคนต่างด้าวต่างชาติทันทีเพราะแลกกับตังที่สูญเสียไปไม่คุ้มทุนนั้นเอง บังเอิญทุกๆประเทศเสือกลอกเลียนแบบอเมริกา,bricsเองก็ด้วยกำหนดให้ชาติสมาชิกใช้มาตราการนี้มาตราฐานนี้เช่นกัน,คุณภาพการทำงานจะถูกเอาใจใส่ทันทีด้วย ชาวโลกทั่วโลกจะไม่ตกงาน ทำงานก็จะมีความสุข ไม่ถูกเอารัดเอาเปรียบจากหน้างานตำแหน่งงานเนื้องานแบบในอดีตอีก,ชนะด้วยกันหมด,อัพเรเวลโลกอีกสถานะหนึ่งนะนั้น.,ฝ่ายแสงบังเอิญมาอ่านผ่านๆไป เอาไปบอกทรัมป์ด้วย.บังคับแดกยารักษาพิษกลายๆก็ว่า,ขมในช่วงต้น แล้วสุขภาพจะดีในทุกๆประเทศ ค้าขายอย่างมีความสุขร่วมกันอีกครััง. https://youtube.com/watch?v=auqh7GjGax0&si=PWLqM2E30_vhlihE

TSMC บริษัทผลิตชิปยักษ์ใหญ่จากไต้หวัน กำลังถูกฟ้องโดยพนักงานอเมริกันกว่า 17 คนในโรงงานที่รัฐแอริโซนา โดยกล่าวหาว่าถูกเลือกปฏิบัติตลอดกระบวนการจ้างงาน ไปจนถึงสภาพแวดล้อมที่ไม่ปลอดภัยและไม่เป็นธรรม เช่น: - รับคนที่พูดจีนหรือไต้หวันก่อน - การประชุม–เอกสาร–การฝึกอบรมเป็นภาษาจีน แม้จะอยู่ในอเมริกา - ถูกเรียกว่า “โง่–ขี้เกียจ” หรือถูกดูถูกว่าไม่ขยันพอ - ถูกตัดโอกาสเลื่อนขั้นทั้งที่ผลงานดี - มีกรณีที่วิศวกรชายอเมริกัน “ถูกตบก้นโดยวิศวกรชายไต้หวัน” และเพื่อนร่วมงานผิวดำถูกแขวน “ไก่ยาง” ไว้เหนือโต๊ะ → ดูเสียดสีเชื้อชาติ ไม่ใช่แค่เรื่องเหยียด แต่ยังรวมถึงปัญหาด้านความปลอดภัย → พนักงานบางรายถูก chemical gas ทำให้หายใจติดขัด แต่ถูกปล่อยให้ขับรถไปโรงพยาบาลเอง → บางคนถูกตอบโต้หลังร้องเรียน เช่น ให้นั่งแยกไม่ให้ทำงาน หรือเพิกเฉยจากทีมงาน ที่น่าจับตาคือ นี่คือโรงงานเรือธงของ TSMC ที่สร้างขึ้นตามแผนบูมอุตสาหกรรมชิปในอเมริกา → แต่กลับมีพนักงานในพื้นที่ไม่พอใจและฟ้องแบบกลุ่มใหญ่ ✅ พนักงาน 17 คนในโรงงาน TSMC Arizona รวมตัวฟ้องบริษัท ฐานเลือกปฏิบัติ–ละเลยความปลอดภัย   • กลุ่มนี้ประกอบด้วยวิศวกร, HR, เทคนิเชียน ทั้งที่ยังทำงานอยู่และลาออกแล้ว   • เดิมเริ่มต้นจาก 12 คนในปี 2023 ก่อนเพิ่มเป็น 17 คนในปี 2025 ✅ ข้อกล่าวหาหลักในคดี ได้แก่:   • TSMC เลือกรับพนักงานจีน/ไต้หวันเป็นหลัก   • ประชุม–ฝึกงาน–เอกสารเป็นภาษาจีน แม้ในอเมริกา   • พนักงานอเมริกันถูกเรียก “ขี้เกียจ–โง่–ไม่ทุ่มเท”   • ถูกประเมินผลต่ำกว่าความจริง ไม่ได้เลื่อนขั้น   • พฤติกรรมละเมิด เช่น การสัมผัสไม่เหมาะสม / เหยียดเชื้อชาติ ✅ เหตุการณ์ที่อ้างในคดีรวมถึง:   • ถูกตบก้น, โดนล้อทางเพศ   • ถูกแขวนไก่ยางไว้เหนือตารางทำงานของวิศวกรผิวดำ   • ถูกให้ขับรถเองไปโรงพยาบาล หลังสูดสารเคมี   • ถูกกันออกจากทีม, ถูกเบลอ-บูลลี่, ถูกแก้แค้นหลังร้องเรียน ✅ TSMC ปฏิเสธแสดงความเห็นต่อคดี แต่ระบุว่า “ภูมิใจในทีมงานจากกว่า 3,000 คน และมุ่งมั่นสร้างสภาพแวดล้อมปลอดภัยและมีความหลากหลาย” https://wccftech.com/tsmc-arizonas-male-technician-patted-on-the-buttocks-while-colleague-found-rubber-chicken-hanging-over-his-desk-alleges-lawsuit/

ใครเคยคิดว่า “โรงงานผลิตแรม” จะมีขนาดใหญ่เท่าศูนย์ประชุม! Micron เปิดเผยว่าโรงงาน ID1 ที่ Boise, Idaho ซึ่งเป็นแห่งแรกในชุดนี้ กำลังสร้าง cleanroom ขนาด 600,000 ตารางฟุต — ใหญ่เทียบเท่าโรงงาน SK Hynix หรือ Samsung ในเกาหลีใต้เลย เป้าหมายคือภายใน 20 ปีข้างหน้า Micron จะลงทุนรวม $200,000 ล้าน (ประมาณ 7.3 ล้านล้านบาท) ในการตั้งโรงงาน DRAM, สร้างแพ็กกิ้ง HBM ในเวอร์จิเนีย และขยาย R&D อย่างจริงจัง เพื่อให้สหรัฐฯ มีกำลังผลิต DRAM “อย่างน้อย 40%” อยู่ภายในประเทศ แผนนี้จะสร้างงานกว่า 90,000 ตำแหน่ง และทำให้สหรัฐฯ มีศูนย์กลางการผลิตหน่วยความจำแข่งกับเกาหลี–ญี่ปุ่น–ไต้หวันมากขึ้น โดยได้แรงหนุนจาก CHIPS Act และเครดิตภาษีอีกมาก แต่ในทางกลับกัน แม้ DRAM จะมีแผนลงหลักปักฐานในอเมริกาแล้ว — Micron ยังไม่ประกาศว่าจะย้ายการผลิต NAND มาในประเทศแต่อย่างใด ทำให้ “ศูนย์ถ่วงการผลิตแฟลช” อาจยังอยู่ที่เอเชียอีกนาน ✅ Micron ประกาศลงทุน $200,000 ล้านในสหรัฐฯ ตลอด 20 ปีข้างหน้า   • แบ่งเป็น $150B สำหรับผลิต DRAM และ $50B สำหรับงานวิจัย (R&D)   • ได้รับแรงหนุนจาก CHIPS Act และเครดิตภาษีอีกมากมาย ✅ แผนประกอบด้วย:   • โรงงาน DRAM 2 แห่งใน Idaho   • โรงงาน DRAM 4 แห่งในนิวยอร์ก (Clay, NY)   • ส่วนแพ็กกิ้ง HBM (เช่น HBM5/6) ในเวอร์จิเนีย (Manassas)   • ตั้งเป้าผลิต DRAM ในสหรัฐฯ 40% ภายใน 10 ปี ✅ ID1 (โรงงานแรกในไอดาโฮ) จะเริ่มเดินสายการผลิตช่วงครึ่งหลังปี 2027   • มี cleanroom ขนาด 600,000 ตร.ฟุต (ใหญ่พอ ๆ กับ Samsung/Hynix)   • ID2 จะสร้างติดกัน เพื่อใช้โครงสร้างพื้นฐานร่วมกัน ✅ โรงงานในนิวยอร์กอยู่ระหว่างรอผลประเมินสิ่งแวดล้อม (EIA)   • คาดว่าเริ่มถมที่ปลายปี 2025 ✅ Manassas, VA จะถูกอัปเกรดให้แพ็กกิ้ง HBM ได้เองในประเทศ   • แต่จะเริ่มหลังจากที่ DRAM แผ่นเวเฟอร์ในอเมริกาเพียงพอก่อน ✅ คาดว่าจะมีการจ้างงาน ~90,000 ตำแหน่ง (ตรง + อ้อม)   • ทั้งในสายงานวิศวกรรม, ก่อสร้าง, บริการ และ supply chain ✅ ตั้งเป้าให้ DRAM จากอเมริกาใช้ในระบบสำคัญ เช่น AI, คลาวด์, เซิร์ฟเวอร์ และอุปกรณ์เชิงยุทธศาสตร์ https://www.tomshardware.com/pc-components/dram/micron-details-new-u-s-fab-projects-idaho-fab-1-comes-online-in-2h-2027-new-york-fabs-come-later-hbm-assembly-in-the-u-s

Carnegie Mellon (CMU) เป็นสถาบันระดับโลกด้าน Computer Science ที่ผลิตยอดฝีมือเข้าสู่วงการมาตลอด แต่ปีนี้อาจารย์ต้องนัด retreat กันกลางซัมเมอร์ — เพื่อ “ทบทวนหลักสูตรทั้งระบบ” หลัง Generative AI เข้ามาเขย่าทุกวิชา เพราะเดี๋ยวนี้ AI อย่าง Copilot, Claude หรือ Gemini สามารถ: - เขียนโค้ดแทนเด็กปี 1 ได้ทั้งยวง - ทำ code review, debug, อธิบาย flow ได้ในไม่กี่วินาที - ใช้ prompt ภาษาอังกฤษแทนภาษาคอมพิวเตอร์ แต่ปัญหาคือ — “เด็กไม่เข้าใจว่ามันทำงานยังไง” → พอถึงเวลาที่โค้ดพัง หรือต้องทำของใหม่จากศูนย์ กลับไม่มีใครซ่อมเองได้! ดังนั้นหลายมหาวิทยาลัยเริ่มหาทางออก เช่น: - ลดการสอน syntax ภาษาโปรแกรม → ไปเน้น “ความคิดเชิงคอมพิวเตอร์” (computational thinking) - ปรับวิชาให้ข้ามศาสตร์ เช่น สร้างวิชาร่วมระหว่าง AI กับการตลาด, การแพทย์, การออกแบบ - สร้างความรู้ด้าน “AI literacy” — เพื่อให้เด็กรู้ว่าใช้ AI อย่างไรให้ถูกจรรยาบรรณ - เปิดโครงการระดับชาติ เช่น “Level Up AI” ของ US ที่เชิญวิทยาลัยและมหาวิทยาลัยทั่วประเทศมาสร้างมาตรฐานร่วมกัน ข้อเท็จจริงที่น่าเจ็บปวดกว่าคือ... ตลาดแรงงานเปลี่ยนเร็วยิ่งกว่า: - งานเขียนโค้ดระดับพื้นฐานเริ่มถูก AI แย่ง → คนจบใหม่ถูกปัดตกบ่อย - ต้องส่งใบสมัครมากกว่า 100–200 แห่งกว่าจะได้สัมภาษณ์ - บริษัทเทคส่วนใหญ่หดการจ้างงานตั้งแต่ช่วง post-pandemic แล้ว นักศึกษาบางคนปรับตัวโดยต่อยอดตนเองให้เก่งข้ามศาสตร์ เช่น เรียน Political Science ควบกับ Cybersecurity เพื่อทำงานด้านความมั่นคง/ข่าวกรองได้ในอนาคต สุดท้ายอาจไม่ใช่ว่า “งานโปรแกรมเมอร์หายไป” แต่โลกต้องการ “คนที่ใช้ AI สร้างโค้ดได้โดยเข้าใจมันจริง ๆ” มากกว่า https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/01/how-do-you-teach-computer-science-in-the-ai-era

สื่อกัมพูชา "คีรี โพสต์" แฉเองว่า ตลาดแรงงานในกัมพูชายังไม่พร้อมรับแรงงานที่ทะลักจากไทย แถมแนวโน้มการจ้างงานในอุตฯ สิ่งทอ เครื่องนุ่งห่ม รองเท้า ที่เคยเฟื่อง ก็ได้รับผลกระทบจากมาตรการภาษีทรัมป์ นายฮุนมาเนตกล้าหลอกใช้แรงงานกัมพูชา เพื่อตอบโต้ไทยเท่านั้น #คิงส์โพธิ์แดง

Foxconn เริ่มเตรียมใช้ “หุ่นยนต์หน้าคล้ายมนุษย์” เพื่อทำงานประกอบชิ้นส่วนในโรงงานผลิต AI Server ของ NVIDIA โดยเฉพาะรุ่น GB300 ซึ่งถือเป็นหนึ่งในเซิร์ฟเวอร์ AI ตัวแรงของอนาคต โดยแหล่งข่าววงในบอกว่า หุ่นยนต์จะเริ่มทำงานจริงต้นปี 2026 ที่โรงงานในเมืองฮิวสตัน ซึ่งมีพื้นที่กว้างและเหมาะกับการทดลองระบบอัตโนมัติแบบใหม่ แม้ตอนนี้ Foxconn เคยทดลองใช้หุ่นยนต์จากบริษัทจีนชื่อ UBTech อยู่บ้าง แต่โปรเจกต์นี้ Foxconn จะร่วมพัฒนาหุ่นยนต์กับ NVIDIA เอง ไม่ใช่แค่ซื้อมาจากเจ้าอื่น หุ่นยนต์มีอยู่ 2 แบบ: - ตัวหนึ่งใช้ “ขา” เดินได้เหมือนคน - อีกตัวเป็น “หุ่นยนต์ติดล้อ” (wheeled AMR) แบบที่ต้นทุนถูกกว่า ทั้งสองแบบจะถูกโชว์ในเดือนพฤศจิกายนนี้ และคาดว่าจะนำมาช่วยงาน หยิบวัตถุ, เสียบสาย, ประกอบชิ้นส่วน แทนคน ซึ่งยังไม่มีใครยืนยันว่าจะส่งผลกับการจ้างงานแค่ไหน NVIDIA เองก็ไม่ธรรมดา เพราะ Jensen Huang เคยบอกว่า "หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์จะถูกใช้งานจริงในอุตสาหกรรมภายใน 5 ปีนี้" — และดูเหมือนว่าเขากำลังทำให้คำนั้นเป็นจริงก่อนใคร https://www.neowin.net/news/nvidia-and-foxconn-planning-to-deploy-humanoid-robots-within-months/

🤖 AI กับอนาคตของงาน: มุมมองที่แตกต่าง Jensen Huang และ Dario Amodei มีมุมมองที่แตกต่างกันเกี่ยวกับผลกระทบของ AI ต่อการจ้างงาน โดยเฉพาะงานระดับเริ่มต้นในสายงานปกขาว ✅ มุมมองของ Dario Amodei - Amodei เตือนว่า AI อาจทำให้ งานระดับเริ่มต้นในสายงานปกขาวหายไปถึง 50% ในอีก 5 ปีข้างหน้า - เขาคาดการณ์ว่า อัตราการว่างงานอาจเพิ่มขึ้นถึง 20% เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงของตลาดแรงงาน - เขาเสนอให้มี มาตรฐานความโปร่งใสระดับประเทศ เพื่อให้ประชาชนและผู้กำหนดนโยบายเข้าใจความสามารถและความเสี่ยงของ AI ✅ มุมมองของ Jensen Huang - Huang ไม่เห็นด้วยกับคำเตือนของ Amodei และมองว่า AI จะสร้างงานใหม่ เช่น วิศวกรด้าน AI และผู้เชี่ยวชาญด้านการตั้งค่าระบบ - เขาเชื่อว่า การเรียนรู้ทักษะด้านโปรแกรมมิ่งจะมีความสำคัญน้อยลง และควรเน้นไปที่ทักษะอื่น เช่น ชีววิทยา การศึกษา การผลิต และเกษตรกรรม - Huang เน้นว่า AI ควรพัฒนาอย่างเปิดเผย ไม่ใช่ในลักษณะที่ปิดกั้นโดยบริษัทใดบริษัทหนึ่ง ‼️ ข้อควรระวัง - การเปลี่ยนแปลงของตลาดแรงงานอาจเกิดขึ้นเร็วกว่าที่คาด ทำให้บางอาชีพหายไปก่อนที่ระบบเศรษฐกิจจะปรับตัวทัน - Universal Basic Income (UBI) อาจไม่ใช่ทางออกที่ดี เพราะ Amodei มองว่าเป็นแนวคิดที่ "ดิสโทเปีย" และไม่ใช่โลกที่เราควรตั้งเป้าหมายไว้ - การพัฒนา AI อย่างรวดเร็วอาจทำให้เกิดความเหลื่อมล้ำ ระหว่างผู้ที่สามารถปรับตัวได้กับผู้ที่ถูกทิ้งไว้ข้างหลัง 🔍 ข้อพิพาทระหว่าง Nvidia และ Anthropic ✅ ความขัดแย้งเกี่ยวกับการควบคุม AI - Anthropic สนับสนุน กฎควบคุมการส่งออกเทคโนโลยี AI ไปยังประเทศต่างๆ เช่น จีน - Nvidia โต้แย้งว่า ชิปของบริษัทไม่เคยถูกลักลอบนำเข้าจีน ผ่านวิธีแปลกๆ เช่น ซ่อนในท้องปลาหรือพุงปลอมของหญิงตั้งครรภ์ ‼️ ข้อควรระวังเกี่ยวกับการควบคุม AI - การควบคุมที่เข้มงวดอาจทำให้เกิดการลักลอบนำเข้าเทคโนโลยี ซึ่งอาจส่งผลต่อความมั่นคงระดับโลก - การพัฒนา AI ในลักษณะที่ปิดกั้นอาจทำให้เกิดการผูกขาด และลดโอกาสในการแข่งขันของบริษัทอื่นๆ - ต้องมีการกำหนดมาตรฐานที่ชัดเจน เพื่อให้ AI ถูกพัฒนาอย่างปลอดภัยและมีความรับผิดชอบ 🌍 แนวโน้มของ AI และตลาดแรงงาน ✅ โอกาสใหม่ที่เกิดขึ้น - AI อาจช่วยให้เกิด อาชีพใหม่ที่ยังไม่เคยมีมาก่อน เช่น นักออกแบบการโต้ตอบกับ AI - การใช้ AI ในภาคการศึกษาอาจช่วยให้ นักเรียนสามารถเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น - AI อาจช่วยให้ การผลิตและเกษตรกรรมมีประสิทธิภาพสูงขึ้น ลดต้นทุนและเพิ่มผลผลิต ‼️ ข้อควรระวังเกี่ยวกับอนาคตของ AI - ต้องมีการพัฒนา AI อย่างมีจริยธรรม เพื่อป้องกันการใช้งานในทางที่ผิด - ต้องมีการเตรียมความพร้อมของแรงงาน เพื่อให้สามารถปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลงของตลาด - ต้องมีการกำหนดนโยบายที่ชัดเจน เพื่อให้ AI ถูกนำมาใช้ในทางที่เป็นประโยชน์ต่อสังคม https://www.techspot.com/news/108317-jensen-huang-hits-back-anthropic-ceo-warning-ai.html

ประเทศไทย ต้องมี!! : [Biz Talk] รัฐบาลเพื่อไทย ผลักดัน ‘Entertainment Complex’เต็มกำลัง ระบุเป็นโอกาสประเทศที่ไม่ควรเสีย ดึงเม็ดเงินจากการท่องเที่ยวมหาศาล เกิดการจ้างงานจำนวนมาก ย้ำชัด ไม่ใช่การพนันออนไลน์ มีกฎหมายควบคุม ‘กาสิโน’ มั่นใจร่าง พ.ร.บ.ฯผ่านสภาทันรัฐบาลชุดนี้

🏗️ Amazon ลงทุน 20 พันล้านดอลลาร์ สร้างศูนย์ข้อมูล AI ในเพนซิลเวเนีย Amazon Web Services (AWS) ประกาศแผนลงทุนอย่างน้อย 20 พันล้านดอลลาร์ เพื่อสร้าง ศูนย์ข้อมูล AI และคลาวด์คอมพิวติ้ง ในรัฐเพนซิลเวเนีย ซึ่งถือเป็น การลงทุนภาคเอกชนที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ของรัฐ AWS จะสร้าง AI campuses ใน Salem Township และ Falls Township โดยมีแผนขยายเพิ่มเติม ซึ่งอาจทำให้ มูลค่าการลงทุนสูงกว่าที่คาดการณ์ไว้ ✅ ข้อมูลจากข่าว - Amazon ลงทุน 20 พันล้านดอลลาร์ในศูนย์ข้อมูล AI และคลาวด์คอมพิวติ้งในเพนซิลเวเนีย - โครงการนี้จะสร้างงาน IT อย่างน้อย 1,250 ตำแหน่ง พร้อมงานก่อสร้างและบำรุงรักษาอีกหลายพันตำแหน่ง - รัฐเพนซิลเวเนียทำงานร่วมกับ Amazon และผู้นำท้องถิ่นเพื่อสรุปข้อตกลงนี้ - Governor Josh Shapiro ระบุว่าโครงการนี้จะช่วยให้รัฐมีบทบาทสำคัญในการพัฒนา AI ขั้นสูง - Amazon ลงทุนในเพนซิลเวเนียมากกว่า 26 พันล้านดอลลาร์ตั้งแต่ปี 2010 🔥 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI และเศรษฐกิจ การลงทุนครั้งนี้ ช่วยให้สหรัฐฯ รักษาความเป็นผู้นำด้านนวัตกรรม AI และ เพิ่มโอกาสการจ้างงานในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - แม้โครงการนี้จะสร้างงานจำนวนมาก แต่ต้องติดตามว่าผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจะเป็นอย่างไร - Amazon อาจได้รับสิทธิประโยชน์ทางภาษีจากรัฐ ซึ่งอาจส่งผลต่อรายได้ของรัฐบาลท้องถิ่น - ต้องติดตามว่าโครงการนี้จะช่วยให้เพนซิลเวเนียกลายเป็นศูนย์กลาง AI ระดับโลกหรือไม่ - การพัฒนา AI ยังมีข้อกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยและการใช้ข้อมูลส่วนบุคคล Amazon มุ่งเน้น การพัฒนา AI และโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ เพื่อรองรับ บริการ AI ขั้นสูง เช่น Generative AI และ Machine Learning อย่างไรก็ตาม ต้องติดตามว่าการลงทุนนี้จะส่งผลต่อการแข่งขันในตลาด AI อย่างไร https://www.techspot.com/news/108276-amazon-invest-20-billion-ai-data-centers-across.html

📉 อัตราว่างงานในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีสหรัฐฯ เพิ่มขึ้นต่อเนื่องเป็นเดือนที่ 5 รายงานล่าสุดจาก Janco Associates ระบุว่า อัตราว่างงานของผู้เชี่ยวชาญด้าน IT ในสหรัฐฯ เพิ่มขึ้นเป็น 5.5% ในเดือนพฤษภาคม ซึ่งสูงกว่าค่าเฉลี่ยของประเทศ และเป็นการเพิ่มขึ้นต่อเนื่องเป็นเดือนที่ 5 🔍 สาเหตุของการเพิ่มขึ้นของอัตราว่างงาน การเติบโตของ AI และระบบอัตโนมัติ ส่งผลให้ ตำแหน่งงานระดับเริ่มต้นในอุตสาหกรรม IT ลดลง โดยเฉพาะใน ภาคโทรคมนาคม, การรายงานข้อมูล และการสนับสนุนด้านเทคนิค ✅ ข้อมูลจากข่าว - อัตราว่างงานของผู้เชี่ยวชาญด้าน IT ในสหรัฐฯ เพิ่มขึ้นเป็น 5.5% ในเดือนพฤษภาคม - ตำแหน่งงานที่เกี่ยวข้องกับ AI, Blockchain และ Omnichannel Commerce ยังคงมีความต้องการสูง - ตำแหน่งงานที่ได้รับผลกระทบมากที่สุดคือในภาคโทรคมนาคมและการรายงานข้อมูล - ผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะ "Legacy" ในเมืองเล็ก เช่น Nashville และ Tulsa ได้รับผลกระทบมากกว่าผู้ที่อยู่ในเมืองใหญ่ เช่น New York และ Dallas - AI ถูกใช้แทนพนักงานในงานด้านการรายงานและการตรวจสอบข้อมูล 🔥 ผลกระทบของ AI ต่อการจ้างงาน แม้ว่าผู้บริหารหลายคนจะกล่าวว่า AI มีไว้เพื่อช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ไม่ใช่แทนที่พนักงาน แต่ในทางปฏิบัติ AI ได้เข้ามาแทนที่งานระดับเริ่มต้นจำนวนมาก ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - AI อาจทำให้ตำแหน่งงานระดับเริ่มต้นในอุตสาหกรรม IT ลดลงอย่างต่อเนื่อง - บริษัทต่าง ๆ กำลังใช้ AI เพื่อแทนที่พนักงานในงานที่เกี่ยวข้องกับการรายงานและการตรวจสอบข้อมูล - Sebastian Siemiatkowski ซีอีโอของ Klarna เชื่อว่า AI อาจทำให้เกิดภาวะเศรษฐกิจถดถอย - Dario Amodei ซีอีโอของ Anthropic คาดการณ์ว่า AI อาจทำให้ตำแหน่งงานระดับเริ่มต้นหายไปถึง 50% ในอีก 5 ปีข้างหน้า แม้ว่าตำแหน่งงานบางประเภทจะลดลง แต่ความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ยังคงเพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม ต้องติดตามว่าการเปลี่ยนแปลงนี้จะส่งผลต่อเศรษฐกิจและตลาดแรงงานในระยะยาวอย่างไร https://www.techspot.com/news/108275-us-unemployment-rate-climbs-fifth-consecutive-month-55.html

🚚 Amazon ใช้ AI ปรับปรุงระบบคลังสินค้าและการจัดส่ง Amazon กำลังนำ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้เพื่อปรับปรุง ระบบคลังสินค้าและการจัดส่ง โดยเน้นการพัฒนา หุ่นยนต์อัจฉริยะ และ แผนที่นำทางสำหรับพนักงานส่งของ Amazon กำลังพัฒนา หุ่นยนต์คลังสินค้ารุ่นใหม่ ที่สามารถทำงานได้หลายอย่างพร้อมกัน เช่น ขนถ่ายสินค้าออกจากรถบรรทุก และนำชิ้นส่วนไปซ่อมแซม ซึ่งเป็นการก้าวกระโดดจากหุ่นยนต์รุ่นก่อนที่ทำงานได้เพียงอย่างเดียว เทคโนโลยีนี้ใช้ Agentic AI ซึ่งช่วยให้หุ่นยนต์สามารถ ตัดสินใจและดำเนินการได้เองโดยไม่ต้องมีคำสั่งจากมนุษย์ โดยคาดว่า จะช่วยลดของเสียและลดการปล่อยก๊าซคาร์บอน ✅ ข้อมูลจากข่าว - Amazon พัฒนา AI เพื่อปรับปรุงระบบคลังสินค้าและการจัดส่ง - หุ่นยนต์คลังสินค้ารุ่นใหม่สามารถทำงานได้หลายอย่างพร้อมกัน - ใช้ Agentic AI เพื่อให้หุ่นยนต์สามารถตัดสินใจและดำเนินการได้เอง - เทคโนโลยีนี้ช่วยลดของเสียและลดการปล่อยก๊าซคาร์บอน - Amazon ยังใช้ AI เพื่อสร้างแผนที่นำทางที่ละเอียดขึ้นสำหรับพนักงานส่งของ ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - ยังไม่มีข้อมูลว่าหุ่นยนต์เหล่านี้จะถูกนำมาใช้จริงเมื่อใด - ต้องติดตามว่าการใช้ AI ในคลังสินค้าจะส่งผลต่อการจ้างงานของพนักงานหรือไม่ - การใช้ AI ในการนำทางอาจทำให้เกิดข้อกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของพนักงาน - Amazon อาจเผชิญกับข้อกฎหมายเกี่ยวกับการควบคุมข้อมูลที่ AI ใช้ในการตัดสินใจ การนำ AI มาใช้ในระบบคลังสินค้าและการจัดส่ง อาจช่วยให้ Amazon สามารถส่งสินค้าได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ต้องติดตามว่าการเปลี่ยนแปลงนี้จะส่งผลต่อพนักงานและกฎระเบียบด้านความปลอดภัยอย่างไร https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/05/amazon039s-delivery-and-logistics-will-get-an-ai-boost