อูเอโนะ อาสึชิ เอกอัครราชทูตญี่ปุ่นประจำกัมพูชา ยอมรับว่าการปิดด่านชายแดนที่ยืดเยื้อระหว่างกัมพูชาและไทย ทำให้บรรดาบริษัทต่างๆของญี่ปุ่นตกอยู่ในสถานการณ์ที่ยากลำบากและการจ้างงานใหม่ๆในกัมพูชาไม่ใช่เรื่องง่ายในสถานการณ์เช่นนี้ คำชี้แจงที่มีออกมา หลังเป็นที่ยืนยันว่าประเทศที่ 3 ซึ่งขอให้ไทยและกัมพูชาเปิดด่าน ท่ามกลางความขัดแย้งที่ยังมีอยู่ ก็คือญี่ปุ่นนั่นเอง อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000087298 #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #เขมรลักลอบวางระเบิด

🎙️ เรื่องเล่าจากข้อมูลจริง: เมื่อ AI เริ่มกัดกินโอกาสทำงานของคนอายุน้อย โดยเฉพาะในสายงานที่มันแทนที่ได้ง่าย Derek Thompson เปิดประเด็นในบทความล่าสุดว่า คำถาม “AI กำลังทำลายงานของคนรุ่นใหม่หรือไม่” กำลังเปลี่ยนจากข้อสงสัยเป็นหลักฐานที่ชัดเจนขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะหลังจากงานวิจัยใหม่จาก Stanford ที่ใช้ข้อมูลจาก ADP ซึ่งครอบคลุมการจ้างงานของคนหลายล้านคน พบว่า คนอายุ 22–25 ปีในสายงานที่ “มีความเสี่ยงสูงต่อ AI” เช่น software developer และ customer service agent มีอัตราการจ้างงานลดลงถึง 13% ตั้งแต่ ChatGPT เปิดตัว ที่น่าสนใจคือ คนอายุมากกว่าในสายงานเดียวกันกลับไม่ได้รับผลกระทบเท่า และบางสายงานที่ไม่สามารถถูกแทนที่ด้วย AI เช่น home health aide กลับมีการจ้างงานเพิ่มขึ้นในกลุ่มคนอายุน้อย นักวิจัยยังแยกแยะว่า AI มีผลกระทบแตกต่างกันตามลักษณะงาน—งานที่ AI สามารถ “ทำแทน” ได้ เช่น การแปลเอกสารหรือจัดรูปแบบข้อมูล จะมีการจ้างงานลดลงอย่างชัดเจน ขณะที่งานที่ AI “ช่วยเสริม” เช่น การวางกลยุทธ์หรือการตัดสินใจร่วมกับมนุษย์ กลับไม่มีผลกระทบด้านลบต่อการจ้างงาน แม้ก่อนหน้านี้จะมีรายงานจาก Economic Innovation Group และนักเศรษฐศาสตร์หลายคนที่ชี้ว่า AI ยังไม่มีผลกระทบต่อการจ้างงานโดยรวม แต่ข้อมูลใหม่จาก Stanford กลับชี้ว่า หากมองเฉพาะกลุ่มคนอายุน้อยในสายงานที่ AI เข้าไปแทนที่ได้ง่าย ผลกระทบเริ่มปรากฏชัดเจนแล้ว ✅ ผลการศึกษาจาก Stanford และ ADP ➡️ คนอายุ 22–25 ปีในสายงานที่ AI เข้าไปแทนที่ได้ มีการจ้างงานลดลง 13% ➡️ สายงานที่ไม่เสี่ยงต่อ AI เช่น home health aide มีการจ้างงานเพิ่มขึ้น ➡️ ข้อมูลครอบคลุมหลายล้านคน ทำให้ผลการวิเคราะห์มีความแม่นยำสูง ✅ ความแตกต่างระหว่างงานที่ AI “แทนที่” กับ “เสริม” ➡️ งานที่ AI ทำแทนได้ เช่น การจัดการเอกสาร, การค้นข้อมูล, การเขียนรายงาน ➡️ งานที่ AI เสริมได้ เช่น การวางกลยุทธ์, การตัดสินใจ, การสื่อสารกับทีม ➡️ งานแบบแรกมีการจ้างงานลดลง ส่วนงานแบบหลังไม่มีผลกระทบ ✅ ความเปลี่ยนแปลงภายในองค์กร ➡️ ในบริษัทเดียวกัน งานที่เสี่ยงต่อ AI มีการจ้างงานลดลงมากกว่างานที่ไม่เสี่ยง ➡️ การเปลี่ยนแปลงไม่ได้เกิดจากเศรษฐกิจโดยรวม แต่เกิดจากลักษณะงานเฉพาะ ➡️ งานที่มีผลลัพธ์ชัดเจนและวัดผลได้ง่าย มักถูกแทนที่ด้วย AI ก่อน ✅ ข้อเสนอแนะต่อมหาวิทยาลัยและผู้เรียน ➡️ หลักสูตรควรสอนการใช้ AI ควบคู่กับทักษะพื้นฐาน ➡️ งานที่มีองค์ประกอบทางกายภาพหรือการตัดสินใจระยะยาวยังคงมีความสำคัญ ➡️ การเข้าใจว่า AI ทำอะไรได้และไม่ได้ จะช่วยให้ผู้เรียนปรับตัวได้ดีขึ้น https://www.derekthompson.org/p/the-evidence-that-ai-is-destroying

🎙️ เรื่องเล่าจากการสำรวจภาคธุรกิจ: เมื่อ AI ยังไม่ทำให้คนตกงาน แต่เริ่มเปลี่ยนวิธีจ้างงานและฝึกอบรม ในบล็อกของ New York Fed ที่เผยแพร่เมื่อ 4 กันยายน 2025 นักเศรษฐศาสตร์ระบุว่า แม้การใช้งาน AI ในภาคธุรกิจจะเพิ่มขึ้นอย่างชัดเจนในช่วงปีที่ผ่านมา แต่ผลกระทบต่อการจ้างงานยังถือว่า “น้อยมาก” โดยเฉพาะในแง่ของการเลิกจ้างพนักงาน จากการสำรวจในเขตนิวยอร์กและนิวเจอร์ซีย์ พบว่า 40% ของบริษัทด้านบริการ และ 26% ของผู้ผลิต ใช้ AI ในกระบวนการทำงานแล้ว เพิ่มขึ้นจาก 25% และ 16% ตามลำดับเมื่อปีที่แล้ว และเกือบครึ่งของบริษัทเหล่านี้มีแผนจะใช้ AI เพิ่มในอีก 6 เดือนข้างหน้า แต่แทนที่จะปลดพนักงาน บริษัทกลับเลือกที่จะ “ฝึกอบรมใหม่” เพื่อให้พนักงานสามารถทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในตำแหน่งที่ต้องใช้ทักษะเฉพาะ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล, การตลาด, และการบริการลูกค้า อย่างไรก็ตาม นักวิจัยเตือนว่าแนวโน้มนี้อาจเปลี่ยนไปในอนาคต เมื่อ AI ถูกนำไปใช้ในระดับลึกมากขึ้น โดยเฉพาะในตำแหน่งที่มีค่าตอบแทนสูง เช่น ผู้จัดการ, นักวิเคราะห์, หรือผู้เชี่ยวชาญด้านการเงิน ซึ่งอาจถูกแทนที่บางส่วนด้วยระบบอัตโนมัติ ✅ การใช้งาน AI ในภาคธุรกิจนิวยอร์ก ➡️ 40% ของบริษัทบริการ และ 26% ของผู้ผลิตใช้ AI แล้ว ➡️ เพิ่มขึ้นจาก 25% และ 16% เมื่อปีที่แล้ว ➡️ เกือบครึ่งของบริษัทมีแผนจะใช้ AI เพิ่มในอีก 6 เดือนข้างหน้า ✅ ผลกระทบต่อการจ้างงาน ➡️ บริษัทส่วนใหญ่ยังไม่ปลดพนักงานเพราะ AI ➡️ เลือกฝึกอบรมพนักงานใหม่เพื่อทำงานร่วมกับ AI ➡️ การเลิกจ้างที่เกิดจาก AI ยังอยู่ในระดับต่ำมาก ✅ แนวโน้มในอนาคต ➡️ บริษัทเริ่มคาดการณ์ว่าจะมีการลดการจ้างงานในบางตำแหน่ง ➡️ โดยเฉพาะงานที่ใช้ทักษะสูงและมีค่าตอบแทนสูง ➡️ การจ้างงานใหม่อาจเน้นคนที่มีทักษะด้าน AI มากขึ้น ✅ การเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้าง ➡️ AI เริ่มมีบทบาทในการคัดเลือกพนักงานและวิเคราะห์ประสิทธิภาพ ➡️ บางบริษัทลดการจ้างงานใหม่ แต่เพิ่มการจ้างคนที่ใช้ AI ได้ ➡️ ตลาดแรงงานอาจเปลี่ยนจาก “จำนวนคน” เป็น “คุณภาพทักษะ” https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/04/ai-not-affecting-job-market-much-so-far-new-york-fed-says

🎙️ เรื่องเล่าจากเหมืองมูลค่า 175,000 ล้านดอลลาร์: เมื่อมาเลเซียกลายเป็นเป้าหมายใหม่ของมหาอำนาจด้านแร่หายาก ในปี 2025 มาเลเซียค้นพบแหล่งแร่หายากขนาดมหึมา มูลค่าประเมินกว่า 175,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งมีความสำคัญต่ออุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์, พลังงานสะอาด, และเทคโนโลยีทางทหาร โดยเฉพาะในยุคที่โลกกำลังเปลี่ยนผ่านสู่ AI และ EV จีนซึ่งครองตลาดแร่หายากมากกว่า 90% ของการแปรรูปทั่วโลก เสนอให้ความช่วยเหลือทางเทคนิคแก่มาเลเซียในการพัฒนาโรงงานแปรรูป แต่มีเงื่อนไขสำคัญ: ต้องร่วมมือเฉพาะกับรัฐวิสาหกิจของมาเลเซียเท่านั้น เพื่อป้องกันการรั่วไหลของเทคโนโลยีไปยังตะวันตก ข้อเสนอของจีนเกิดขึ้นหลังจากที่ปิดกั้นสหรัฐฯ จากการเข้าถึงแร่หายาก และเริ่มใช้มาตรการควบคุมการส่งออกแม่เหล็กถาวรและแร่บางชนิด ทำให้มาเลเซียกลายเป็น “ตัวกลาง” ที่ทั้งจีนและสหรัฐฯ ต้องการดึงเข้าฝั่ง แม้จะยังไม่มีการลงนามข้อตกลงอย่างเป็นทางการ แต่รัฐบาลมาเลเซียยืนยันว่าจะพิจารณาอย่างรอบคอบ โดยเน้นความเป็นกลางและการใช้ประโยชน์จากทรัพยากรเพื่อพัฒนาเศรษฐกิจในประเทศ เช่น การสร้างโรงงานแปรรูป, การจ้างงานกว่า 4,000 ตำแหน่ง, และการดึงดูดการลงทุนจากต่างประเทศ ขณะเดียวกัน มาเลเซียก็ยังเจรจากับสหรัฐฯ โดยเสนอว่าจะใช้มาตรฐานเดียวกันกับทุกฝ่าย และใช้ทรัพยากรที่ค้นพบเป็น “แต้มต่อ” ในการต่อรองเรื่องภาษีนำเข้าและการซื้อเทคโนโลยีจากอเมริกา ✅ ข้อเสนอจากจีน ➡️ เสนอความช่วยเหลือทางเทคนิคในการแปรรูปแร่หายาก ➡️ จำกัดความร่วมมือเฉพาะกับรัฐวิสาหกิจของมาเลเซีย ➡️ หวังป้องกันการรั่วไหลของเทคโนโลยีไปยังตะวันตก ✅ สถานะของแร่หายากในมาเลเซีย ➡️ พบแหล่งแร่หายากมูลค่ากว่า 175,000 ล้านดอลลาร์ ➡️ คาดว่าจะสร้างงานกว่า 4,000 ตำแหน่ง ➡️ มีศักยภาพในการเป็นศูนย์กลางการแปรรูปนอกประเทศจีน ✅ การเจรจากับสหรัฐฯ ➡️ มาเลเซียเสนอความเป็นกลางและมาตรฐานเดียวกับทุกฝ่าย ➡️ ใช้ทรัพยากรเป็นแต้มต่อในการต่อรองเรื่องภาษีนำเข้า ➡️ สหรัฐฯ กำลังหาทางลดการพึ่งพาจีนใน supply chain ✅ โครงสร้างอุตสาหกรรมในประเทศ ➡️ Lynas Malaysia เป็นโรงงานแปรรูปแร่หายากที่ใหญ่ที่สุดนอกจีน ➡️ มีแผนสร้างโรงงานใหม่และดึงดูดนักลงทุนจากเกาหลีใต้และออสเตรเลีย ➡️ รัฐบาลวางแผนพัฒนาโรงงานแปรรูปในหลายรัฐ เช่น เประและกลันตัน https://www.tomshardware.com/tech-industry/after-locking-out-the-u-s-china-offers-rare-earth-development-assistance-to-malaysia-insists-on-partnering-with-state-owned-companies-only

🎙️ เรื่องเล่าจาก Otherbranch: เมื่อการตามหาวิศวกรที่ “ดีที่สุด” กลายเป็นศัตรูของการจ้างคนที่ “ดีพอจะสร้างจริง” ในโลกของสตาร์ทอัพ การจ้างงานคือการตัดสินใจที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่ง แต่หลายบริษัทกลับติดกับดักความคิดว่า “เราต้องการคนที่ดีที่สุดเท่านั้น” โดยไม่รู้ว่าความคิดนี้กำลังทำให้พวกเขาเสียเวลา เสียโอกาส และเสีย momentum ไปอย่างเงียบ ๆ บทความจาก Otherbranch ชี้ให้เห็นว่า “วิศวกรที่ดีที่สุด” มักมีเงื่อนไขที่บริษัททั่วไปไม่สามารถให้ได้—เงินเดือนสูงกว่าทั้งทีม, ต้องการ remote work, ไม่ยอมรับเทคโนโลยีที่มี tech debt, และไม่สนใจบริษัทที่ยังไม่มี traction ชัดเจน พวกเขามีตัวเลือกมากมาย และไม่จำเป็นต้องเสี่ยงกับสตาร์ทอัพที่ยังไม่พิสูจน์ตัวเอง ในทางกลับกัน “วิศวกรที่ดีมาก” ซึ่งอาจไม่ใช่ระดับท็อปของโลก แต่มีความสามารถจริง พร้อมเรียนรู้ และสามารถ onboard ได้เร็ว กลับถูกมองข้ามเพราะไม่ตรงกับ “เช็กลิสต์ในฝัน” ที่ผู้ก่อตั้งตั้งไว้ การจ้างงานคือการเจรจา ไม่ใช่การคัดเลือกฝ่ายเดียว และการยึดติดกับมาตรฐานที่ไม่มีใครผ่านได้ ทำให้บริษัทต้องรอเป็นเดือน ๆ โดยไม่มีใครเข้ามาเติมทีม ทั้งที่เวลาในสตาร์ทอัพคือทรัพยากรที่มีค่าที่สุด ✅ ปัญหาของการตั้งเป้าหมาย “ต้องการคนที่ดีที่สุด” ➡️ คนที่ดีที่สุดมักมีเงื่อนไขที่บริษัททั่วไปไม่สามารถให้ได้ ➡️ พวกเขาไม่สนใจบริษัทที่ยังไม่มี traction หรือยัง early stage ➡️ ต้องการเงินเดือนสูง, remote work, และอิสระในการตัดสินใจ ✅ ผลกระทบจากการยึดติดกับมาตรฐานสูงเกินไป ➡️ ทำให้บริษัทต้องรอเป็นเดือน ๆ โดยไม่มีใครเข้ามาเติมทีม ➡️ เสียเวลาในช่วงที่ควรเร่งสร้าง product และ iterate ➡️ สุดท้ายต้อง “ยอม” จ้างคนที่ไม่ตรงสเปกหลังจากเสียเวลาไปนาน ✅ ทางเลือกที่ดีกว่า: จ้างคนที่ “ดีพอจะสร้างจริง” ➡️ วิศวกร mid-level ที่มีความสามารถและพร้อมเรียนรู้ onboard ได้เร็ว ➡️ สามารถทำงานได้เต็มที่ภายใน 2 สัปดาห์ แทนที่จะรอคนที่ “พร้อมตั้งแต่วันแรก” ➡️ ช่วยให้บริษัทเดินหน้าได้เร็วขึ้น และลดความเสี่ยงจากการรอ ✅ แนวคิดการจ้างงานแบบมี trade-off ➡️ การจ้างงานคือการเจรจา ไม่ใช่การคัดเลือกฝ่ายเดียว ➡️ ต้องคิดว่า “วันนี้เราต้องการอะไรจริง ๆ” และยอมแลกบางอย่างเพื่อได้สิ่งนั้น ➡️ การยอมลดบางเงื่อนไข เช่น ชั่วโมงทำงาน หรือประสบการณ์ startup อาจให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า https://www.otherbranch.com/shared/blog/no-you-dont-want-to-hire-the-best-engineers

🎙️ เรื่องเล่าจากยุคเปลี่ยนผ่าน: เมื่อ AI ไม่ได้แค่ช่วยงาน แต่เปลี่ยนโครงสร้างอาชีพ IT ทั้งระบบ ในรายงานพิเศษจาก CSO Online ได้ชี้ให้เห็นว่า AI ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือเสริมอีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็น “แรงผลักดันหลัก” ที่เปลี่ยนแปลงบทบาทของทุกคนในสายงาน IT ตั้งแต่ developer, SOC analyst, helpdesk, I&O, ไปจนถึง CIO และ enterprise architect สิ่งที่น่าสนใจคือ ไม่ใช่แค่การเปลี่ยนแปลงในระดับเครื่องมือ แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงในระดับ “โครงสร้างอาชีพ” และ “ทักษะที่จำเป็น” โดยเฉพาะในตำแหน่งระดับกลางและเริ่มต้น ที่งานซ้ำ ๆ ถูกแทนที่ด้วย automation และ AI agent อย่างรวดเร็ว องค์กรต่าง ๆ เริ่มมองหา “ทักษะใหม่” เช่น AI literacy, rapid engineering, LLM architecture และการเข้าใจ ethical AI แทนทักษะเดิมอย่างการจัดการข้อมูลแบบ manual หรือการเขียนเอกสารซ้ำ ๆ ที่กำลังหมดความสำคัญ บทบาทใหม่อย่าง Chief AI Officer (CAIO) ก็เริ่มปรากฏขึ้น โดยมีหน้าที่ดูแลการนำ AI มาใช้ในระดับกลยุทธ์ ซึ่งเดิมเป็นหน้าที่ของ CIO แต่ตอนนี้กำลังแยกออกมาเป็นสายงานเฉพาะทาง ✅ การเปลี่ยนแปลงของบทบาทในสายงาน IT ➡️ ทุกตำแหน่งในสาย IT ตั้งแต่ helpdesk ถึง CIO กำลังถูกปรับบทบาทจากผลของ AI ➡️ งานที่เคยเป็น manual เช่น content creation, documentation, basic coding กำลังถูกแทนที่ ➡️ บทบาทใหม่ เช่น AI Engineer, CAIO, AI Product Manager กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว ✅ ทักษะใหม่ที่จำเป็นในยุค AI ➡️ AI literacy, ethical AI, LLM architecture, rapid engineering กลายเป็นทักษะหลัก ➡️ ความเข้าใจใน data pipeline และ model behavior สำคัญมากกว่าการเขียนโค้ดพื้นฐาน ➡️ การทำงานร่วมกับ AI agent ต้องใช้ความเข้าใจเชิงระบบและการประเมินผลลัพธ์ ✅ การเปลี่ยนแปลงในระดับองค์กร ➡️ CIO ต้องปรับบทบาทจากการดูแล infrastructure ไปสู่การนำ AI มาใช้เชิงกลยุทธ์ ➡️ CAIO เริ่มมีบทบาทในการวาง roadmap ด้าน AI และการจัดการ data asset ➡️ การจัดการ infrastructure อาจย้ายไปอยู่กับ third-party service มากขึ้น ✅ แนวโน้มการจ้างงานและการเติบโต ➡️ 92% ของตำแหน่ง IT จะถูกเปลี่ยนแปลงระดับสูงหรือปานกลางจากผลของ AI ➡️ ตำแหน่งระดับกลางและเริ่มต้นจะได้รับผลกระทบมากที่สุด ➡️ การ reskill และ upskill กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการอยู่รอดในสายงาน https://us.resources.csoonline.com/resources/spotlight-report-it-careers-in-the-ai-era/

🎙️ เรื่องเล่าจากสแตนฟอร์ด: เมื่อ AI กลายเป็นตัวกรองคนเข้าสู่โลกการทำงาน ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา Generative AI อย่าง ChatGPT, Claude และเครื่องมืออัตโนมัติอื่น ๆ ได้เข้ามาเปลี่ยนวิธีทำงานในหลายอุตสาหกรรมอย่างรวดเร็ว แต่ผลกระทบที่หลายคนยังไม่ทันตั้งตัว คือการ “ลดโอกาส” ของคนรุ่นใหม่ที่เพิ่งเริ่มต้นอาชีพ งานวิจัยจาก Stanford Digital Economy Lab วิเคราะห์ข้อมูลจาก ADP ซึ่งเป็นผู้ให้บริการระบบเงินเดือนรายใหญ่ที่สุดในสหรัฐฯ พบว่า ตั้งแต่ปลายปี 2022 ถึงกลางปี 2025 การจ้างงานของคนอายุ 22–25 ปีในสายงานที่ “เสี่ยงต่อการถูกแทนที่ด้วย AI” เช่น customer service, accounting และ software development ลดลงถึง 13% ขณะที่คนอายุ 35 ปีขึ้นไปในสายงานเดียวกันกลับมีการจ้างงานเพิ่มขึ้น เหตุผลหลักคือ AI สามารถแทนที่ “ความรู้แบบท่องจำ” หรือ codified knowledge ที่คนรุ่นใหม่เพิ่งเรียนจบมาได้ง่าย แต่ยังไม่สามารถแทนที่ “ความรู้จากประสบการณ์” หรือ tacit knowledge ที่คนทำงานมานานสะสมไว้ได้ นอกจากนี้ งานวิจัยยังพบว่าในสายงานที่ AI “เสริม” การทำงาน เช่น การช่วยตรวจสอบโค้ดหรือจัดการข้อมูล การจ้างงานกลับเพิ่มขึ้น โดยเฉพาะในกลุ่มที่มีทักษะผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีและการตัดสินใจ ✅ ผลกระทบของ AI ต่อแรงงานอายุน้อย ➡️ คนอายุ 22–25 ปีในสายงานที่เสี่ยงต่อการถูกแทนที่ด้วย AI มีการจ้างงานลดลง 13% ➡️ สายงานที่ได้รับผลกระทบมาก ได้แก่ customer service, accounting, software development ➡️ ในขณะที่คนอายุ 35 ปีขึ้นไปในสายงานเดียวกันมีการจ้างงานเพิ่มขึ้น ✅ ความแตกต่างระหว่าง codified กับ tacit knowledge ➡️ AI สามารถแทนที่ความรู้แบบท่องจำจากการศึกษาได้ง่าย ➡️ แต่ยังไม่สามารถแทนที่ความรู้จากประสบการณ์ที่ไม่ได้เขียนไว้ในตำรา ✅ สายงานที่ AI เสริมมากกว่าทดแทน ➡️ ในงานที่ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลหรือช่วยเขียนโค้ด ➡️ การจ้างงานยังคงเพิ่มขึ้น โดยเฉพาะในกลุ่มที่มีทักษะผสม ✅ ความพยายามควบคุมตัวแปรอื่น ➡️ งานวิจัยพยายามตัดปัจจัยแทรก เช่น remote work, การจ้างงานภายนอก, หรือภาวะเศรษฐกิจ ➡️ ผลลัพธ์ยังคงชี้ชัดว่า AI เป็นตัวแปรหลักที่ส่งผลต่อการจ้างงานของคนรุ่นใหม่ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การใช้ AI ในองค์กรยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น หมายความว่าผลกระทบอาจเพิ่มขึ้นอีกในอนาคต ➡️ นักเศรษฐศาสตร์จาก Goldman Sachs ยืนยันว่าการเปลี่ยนแปลงเริ่มปรากฏในข้อมูลแรงงานแล้ว https://www.cnbc.com/2025/08/28/generative-ai-reshapes-us-job-market-stanford-study-shows-entry-level-young-workers.html

🎙️ เรื่องเล่าจาก Silicon Valley: Google ลดผู้จัดการ 35% เพื่อความคล่องตัว ในช่วงปีที่ผ่านมา Google ได้ตัดสินใจครั้งใหญ่ในการปรับโครงสร้างองค์กร โดยลดจำนวนผู้จัดการที่ดูแลทีมขนาดเล็กลงถึง 35% เพื่อทำให้การดำเนินงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น และลดการพึ่งพาการเพิ่มจำนวนพนักงานเป็นหลักในการแก้ปัญหา Brian Welle รองประธานฝ่าย People Analytics เผยว่า ผู้จัดการที่ดูแลทีมเล็ก (น้อยกว่า 3 คน) หลายคนถูกปรับบทบาทให้เป็น “individual contributor” หรือผู้ปฏิบัติงานโดยตรงแทนที่จะเป็นหัวหน้า ซึ่งช่วยลดชั้นของการบริหารและเพิ่มความคล่องตัวในการตัดสินใจ นอกจากนี้ Google ยังเปิดตัวโครงการ “Voluntary Exit Program” (VEP) ซึ่งเป็นการให้พนักงานเลือกลาออกโดยสมัครใจ พร้อมแพ็กเกจสนับสนุน โดยเฉพาะในทีมด้านการค้นหา การตลาด ฮาร์ดแวร์ และทรัพยากรบุคคล ซึ่งมีพนักงาน 3–5% ตัดสินใจเข้าร่วมโครงการนี้ ส่วนใหญ่ต้องการพักงานหรือดูแลครอบครัว แม้จะมีเสียงสะท้อนในเชิงบวกจากผู้บริหาร แต่พนักงานบางส่วนก็ยังรู้สึกไม่มั่นคง โดยเฉพาะหลังจากการปลดพนักงาน 6% ในปี 2023 และการชะลอการจ้างงานอย่างต่อเนื่อง ✅ การลดจำนวนผู้จัดการของ Google ➡️ ลดผู้จัดการที่ดูแลทีมเล็กลง 35% ภายใน 1 ปี ➡️ ผู้จัดการบางคนถูกปรับบทบาทเป็น individual contributor ➡️ เป้าหมายคือการลดชั้นการบริหารและเพิ่มความคล่องตัว ✅ โครงการ Voluntary Exit Program (VEP) ➡️ เปิดให้พนักงานใน 10 product areas ลาออกโดยสมัครใจ ➡️ ทีมที่เข้าร่วม ได้แก่ Search, Marketing, Hardware, People Operations ➡️ พนักงาน 3–5% ในแต่ละทีมเลือกเข้าร่วม VEP ➡️ เหตุผลหลักคือการพักงานหรือดูแลครอบครัว ✅ มุมมองจากผู้บริหาร ➡️ Sundar Pichai เน้นว่า “ไม่ควรแก้ทุกปัญหาด้วยการเพิ่มคน” ➡️ Anat Ashkenazi CFO คนใหม่ ผลักดันการลดต้นทุนเพิ่มเติม ➡️ Google ชะลอการจ้างงาน และขอให้พนักงานทำงานมากขึ้นด้วยทรัพยากรที่น้อยลง ✅ ความเคลื่อนไหวในอุตสาหกรรม ➡️ Meta มีนโยบาย “recharge” ให้พนักงานพัก 1 เดือนหลังทำงานครบ 5 ปี ➡️ Google ปฏิเสธแนวคิดนี้ โดยชี้ว่าระบบ leave ปัจจุบันเพียงพอแล้ว ➡️ การเปรียบเทียบสวัสดิการระหว่างบริษัทเทคกลายเป็นประเด็นในวงประชุม ‼️ ความไม่มั่นคงในองค์กร ⛔ พนักงานบางส่วนกังวลเรื่อง job security หลังการปลดพนักงานหลายรอบ ⛔ การลดผู้จัดการอาจกระทบการดูแลทีมและการพัฒนาอาชีพ ‼️ ผลกระทบจากการลดชั้นบริหาร ⛔ อาจเกิดภาระงานเกินในระดับปฏิบัติการ ⛔ การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์อาจขาดมุมมองจากผู้จัดการที่เคยมีบทบาท ‼️ ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ VEP ⛔ แม้จะเป็นการลาออกโดยสมัครใจ แต่บางคนอาจรู้สึกถูกกดดันให้เลือกทางนี้ ⛔ การใช้ VEP แทนการปลดพนักงานอาจไม่เหมาะกับทุกวัฒนธรรมองค์กร https://www.cnbc.com/2025/08/27/google-executive-says-company-has-cut-a-third-of-its-managers.html

ตำรวจพุ่งชนไรเดอร์ อินโดนีเซียลุกเป็นไฟ รัฐบาลอินโดนีเซีย ภายใต้การนำของประธานาธิบดี ปราโบโว ซูเบียนโต ถูกประชาชนไม่ไว้วางใจอย่างหนัก โดยเชื่อว่ามีแนวโน้มจะรวมศูนย์อำนาจมากขึ้น ในยามที่ประชาชนยากลำบากจากเศรษฐกิจตกต่ำ ตั้งแต่การแสดงสัญลักษณ์ด้วยธงโจรสลัดจากอนิเมะเรื่องวันพีซ ในห้วงวันประกาศอิสรภาพครบรอบ 80 ปี กระทั่งต้องเผชิญกับการชุมนุมประท้วง ตั้งแต่กลุ่มนักศึกษาคัดค้านการขึ้นเงินเดือนและสวัสดิการของรัฐสภา โดยเฉพาะค่าที่พักสูงถึงเดือนละ 50 ล้านรูเปียห์ (เกือบ 100,000 บาท) และกลุ่มผู้ใช้แรงงานที่เรียกร้องให้ปรับขึ้นค่าแรงขั้นต่ำ ยุติการจ้างงานแบบภายนอก และตั้งคณะกรรมการป้องกันการเลิกจ้าง ตำรวจต้องใช้แก๊สน้ำตาและปืนฉีดน้ำแรงดันสูงสลายการชุมนุม จุดเปลี่ยนสำคัญเมื่อวันที่ 28 ส.ค. รถหุ้มเกราะควบคุมฝูงชนบริม็อบ (Brimob) ของตำรวจอินโดนีเซีย พุ่งเข้าชนนายอัฟฟาน คูรเนียวัน อายุ 21 ปี ผู้ขับขี่รถจักรยานยนต์รับจ้างผ่านแอปพลิเคชัน (Ojol) เสียชีวิตใจกลางกรุงจาการ์ตา ระหว่างที่มีผู้ชุมนุมประท้วง จุดชนวนให้ประชาชนโกรธแค้นมากขึ้น แม้ต้นสังกัดจะควบคุมตัวตำรวจ 7 นาย ที่อยู่ในรถหุ้มเกราะไปสอบสวน ถูกควบคุมตัวฐานละเมิดจริยธรรม 20 วัน รวมทั้งประธานาธิบดีปราโบโว ไปเยี่ยมครอบครัวผู้เสียชีวิตด้วยตัวเอง แต่สถานการณ์ไม่ดีขึ้น ในกรุงจาการ์ตา อาคารรัฐสภา ที่ทำการตำรวจ รวมทั้งสถานีรถเมล์ด่วนพิเศษ ถูกผู้ชุมนุมเผาทำลาย อาคารรัฐสภาส่วนภูมิภาคและที่ทำการตำรวจในหลายเมืองก็ถูกผู้ชุมนุมเผา เช่น เมืองมากัสซาร์ อาคารสภาท้องถิ่นถูกวางเพลิง มีผู้เสียชีวิตอย่างน้อย 3 ราย เมืองสุราบายา ที่ทำการรัฐบาลท้องถิ่นก็ถูกเผา เมืองบันดุง ปะทะกันรุนแรง และบ้านพักของสมาชิกสภาถูกเผา รวมทั้งเมืองอื่นๆ เช่น เมืองโซโล ยอร์คยาการ์ตา กูนิกัน เตกัล ปอนตินัค ฯลฯ มีการปล้นสะดมที่บ้านของ รมว.คลังอินโดนีเซีย และสมาชิกรัฐสภาหลายคน ที่สุดแล้วประธานาธิบดีปราโบโวแถลงว่า ขอให้ประชาชนเชื่อมั่นรัฐบาลและอยู่ในความสงบ สภาผู้แทนราษฎรเตรียมเพิกถอนสิทธิประโยชน์บางประการ รวมถึงลดเบี้ยเลี้ยง และระงับการดูงานต่างประเทศ หัวหน้าพรรคการเมืองต่างๆ จะลงโทษสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรที่กล่าวถ้อยคำไม่เหมาะสม ส่วนตำรวจที่ทำผิดพลาด พร้อมตรวจสอบอย่างรวดเร็ว โปร่งใส และเปิดเผยต่อสาธารณะ ยืนยันว่าเคารพเสรีภาพในการแสดงความคิดเห็น แต่หากทำลายทรัพย์สินหรือปล้นสะดมถือว่าละเมิดกฎหมาย ตำรวจและกองทัพจะดำเนินการอย่างเข้มงวด พร้อมเชิญชวนผู้นำการชุมนุมรวมถึงนักศึกษาร่วมพูดคุยโดยตรง โดยรับรองว่าจะรับฟังข้อเสนอแนะและการวิพากษ์วิจารณ์เพื่อนำไปปฏิบัติต่อไป #Newskit

🧩 เมื่อคนหางานลุกขึ้นสู้กับ “งานผี” ที่หลอกให้สมัครแต่ไม่เคยมีจริง หลังจากตกงานในเดือนตุลาคม 2024 Eric Thompson ก็เริ่มค้นพบสิ่งที่หลายคนเจอแต่ไม่กล้าพูด — ghost jobs หรือประกาศรับสมัครงานที่บริษัทไม่มีเจตนาจ้างจริง เขาเจอประกาศมากมายที่ดูน่าสนใจ แต่เมื่อสมัครไปกลับไม่มีการตอบกลับใด ๆ ทั้งสิ้น เมื่อสืบค้นลึกลงไป เขาพบว่าบริษัทจำนวนมากใช้ ghost jobs เพื่อเก็บเรซูเม่ไว้ล่วงหน้า, สร้างภาพลักษณ์ว่ากำลังขยายตัว, หรือแม้แต่หลอกนักลงทุนว่ามีการเติบโต ทั้งที่ตำแหน่งนั้นไม่มีอยู่จริง Thompson จึงรวมตัวกับเพื่อนร่วมอาชีพอีก 7 คน ตั้งกลุ่ม TJAAA (Truth in Job Advertising and Accountability Act) เพื่อผลักดันกฎหมายระดับชาติที่บังคับให้บริษัทต้องเปิดเผยข้อมูลสำคัญในประกาศงาน เช่น วันที่คาดว่าจะจ้าง, ว่าตำแหน่งนั้นเป็นตำแหน่งใหม่หรือทดแทน, และจำนวนครั้งที่เคยโพสต์ตำแหน่งนั้นในช่วง 2 ปีที่ผ่านมา กฎหมายนี้จะบังคับใช้กับบริษัทที่มีพนักงานมากกว่า 50 คน และกำหนดให้ประกาศงานต้องอยู่ไม่เกิน 90 วัน พร้อมเปิดรับสมัครอย่างน้อย 4 วันก่อนเริ่มคัดเลือก หากฝ่าฝืนจะถูกปรับขั้นต่ำ $2,500 ต่อครั้ง แม้จะยังไม่เข้าสู่สภา แต่ Thompson ได้พบกับเจ้าหน้าที่รัฐกว่า 30 คน และได้รับเสียงสนับสนุนจากหลายฝ่าย โดยเฉพาะในรัฐที่กำลังพิจารณากฎหมายคล้ายกัน เช่น นิวเจอร์ซีย์, เคนทักกี และแคลิฟอร์เนีย 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Eric Thompson เริ่มเคลื่อนไหวหลังเจอ ghost jobs จำนวนมากหลังตกงานในปี 2024 ➡️ ghost jobs คือประกาศรับสมัครงานที่ไม่มีเจตนาจ้างจริง ➡️ บริษัทใช้ ghost jobs เพื่อเก็บเรซูเม่, สร้างภาพลักษณ์การเติบโต, หรือหลอกนักลงทุน ➡️ Thompson ตั้งกลุ่ม TJAAA เพื่อผลักดันกฎหมาย Truth in Job Advertising and Accountability Act ➡️ กฎหมายกำหนดให้ประกาศงานต้องระบุวันที่คาดว่าจะจ้าง, สถานะตำแหน่ง, และประวัติการโพสต์ ➡️ ประกาศต้องอยู่ไม่เกิน 90 วัน และเปิดรับสมัครอย่างน้อย 4 วันก่อนคัดเลือก ➡️ บังคับใช้กับบริษัทที่มีพนักงานมากกว่า 50 คน ➡️ ฝ่าฝืนจะถูกปรับขั้นต่ำ $2,500 ต่อครั้ง ➡️ Thompson พบกับเจ้าหน้าที่รัฐกว่า 30 คนเพื่อผลักดันกฎหมาย ➡️ รัฐนิวเจอร์ซีย์, เคนทักกี และแคลิฟอร์เนียกำลังพิจารณากฎหมายคล้ายกัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ รายงานจาก ResumeBuilder พบว่า 40% ของบริษัทเคยโพสต์ ghost jobs และ 30% ยังมีอยู่ ➡️ ghost jobs พบมากในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี, ก่อสร้าง, กฎหมาย และบริการอาหาร ➡️ แพลตฟอร์มอย่าง LinkedIn และ Greenhouse เริ่มใช้ระบบตรวจสอบประกาศงาน ➡️ กฎหมายในแคนาดา (Ontario) จะบังคับให้บริษัทแจ้งสถานะผู้สมัครและห้าม ghost jobs ตั้งแต่ปี 2026 ➡️ ghost jobs ทำให้ประสิทธิภาพการจ้างงานลดลงจาก 8 ต่อ 10 ในปี 2019 เหลือ 4 ต่อ 10 ในปี 2024 https://www.cnbc.com/2025/08/25/tech-worker-was-frustrated-with-ghost-jobs-now-hes-trying-to-pass-a-national-ban.html

..ประเทศโยนหินถามทางด้วยภาษีปี70 จะใช้บังคับกับประชาชนที่ต้องยื่นแบบภาษีทุกๆคน มีเชื่อมโยงสุขภาพด้วยคือใช้ NIT บังหน้านั้นเอง กลัวประชาชนต่อต้านอย่างหนักเหมือน14ตุลาบ้าคลั่งได้ซึ่งต่างจากเม็กซิโกสิ้นเชิง ,ใจคนไทยเด็ดขาดกว่ามาก เช่นนั้นจะไม่ปรากฎการมีอยู่แบบทหารผีแห่งสยามเรา.,deep stateโลกกำลังบีบชาวโลกในแต่ละประเทศให้ทำตามระเบียบมัน รัฐสอดแนมสอดรู้สอดเห็นทุกๆคนในประเทศมัน,ส่องหมดหรือทั้งหมดต้องถูกมันส่องและส่องตลอดเวลาด้วย,อาจหนักกว่าสไตล์เกาหลีเหนือแคปหน้าจอมือถือประชาชนทุกๆ3-5นาทีโน้น,ไอ้นี้ควอนตัมอาจบันทึกทุกๆกิจกรรมธุรกรรมซึ่งสามารถตรวจสอบเรียลไทม์และตรวจสอบย้อนหลังทั้งหมดตั้งแต่ต้นก็ยังได้จนถึงปัจจุบัน.,มันจะกำจัดมนุษย์ลงเพื่อให้เหลือน้อยที่สุดนั้นเอง.,ยุคแห่งAIปกครองมนุษย์แทนคนก็ได้,มันจึงพยายามให้ขี้ข้าสมุนลูกน้องมันเอาaiเข้าไปใช้แทนคน ทดแทนคนจริงในบริษัทแล้ว ธนาคารบางเนมจ้างพนักงานออกแล้ว ถีบออกก่อนกำหนด เพื่อเอาAIมาใช้แทนคนจริงจังแล้วนั้นเองในการตอบสนองนายใหญ่deep stateมัน.,ผู้นำจึงสำคัญมากในยุคเปลี่ยนแปลงนี้ เลือกเล่นๆแบบนายกฯคลิปหลุดอีกไม่ได้ สงครามโลก สงครามใช้AIมาควบคุมทดแทนคนจริงอีก. ............................................................................ เม็กซิโกออกคําสั่งให้ Bill Gates’ Biometric Digital ID พร้อมข้อมูล Iris และลายนิ้วมือสําหรับประชากรทั้งหมด 5 สิงหาคม 2568 เม็กซิโกได้บังคับใช้บัตรประจําตัวดิจิทัลไบโอเมตริกซ์อย่างเป็นทางการสําหรับพลเมืองทุกคน ซึ่งจะทําให้ระบบที่ Bill Gates และ World Economic Forum (WEF) ผลักดันมายาวนาน สิ่งที่ครั้งหนึ่งเคยเป็นข้อเสนอเพิ่มเติมโดยชนชั้นสูงระดับโลกในปัจจุบันคือกฎหมายของรัฐบาลกลาง ขณะนี้ชาวเม็กซิกันทุกคนจําเป็นต้องส่งข้อมูลใบหน้า ลายนิ้วมือ และม่านตาของตนไปยังแพลตฟอร์มข้อมูลประจําตัวดิจิทัลแบบรวมศูนย์ ไม่ว่าพวกเขาจะยินยอมหรือไม่ก็ตาม การเปลี่ยนแปลง ลงนามในกฎหมาย ตามพระราชกฤษฎีกาเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว ให้เปลี่ยน CURP ที่เป็นทางเลือกก่อนหน้านี้ (Clave Única de Registro de Población) ให้เป็นเอกสารไบโอเมตริกซ์ภาคบังคับที่เชื่อมโยงกับแพลตฟอร์มข้อมูลประจําตัวดิจิทัลแบบรวมศูนย์ CURP ใหม่จะรวมภาพถ่ายใบหน้า ลายนิ้วมือ และข้อมูลม่านตาที่ฝังอยู่ในรหัส QR และจําเป็นสําหรับการเข้าถึงทุกสิ่งตั้งแต่บริการสาธารณะและการศึกษา ไปจนถึงการธนาคารและการจ้างงาน กฎหมายกําหนดให้มีการบูรณาการทั่วทั้งระบบภาครัฐและเอกชนภายในปี 2569 และการเปิดตัวจะเริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลไบโอเมตริกซ์จํานวนมาก—รวมถึง Children—เริ่มปีนี้ การยกเครื่องใหม่สะท้อนให้เห็นถึงพิมพ์เขียวของ WEF สําหรับโครงสร้างพื้นฐาน ID ดิจิทัลทั่วโลก เป็นเวลาหลายปีที่ฟอรัมได้ส่งเสริมระบบข้อมูลประจําตัวดิจิทัลให้เป็นเครื่องมือสําคัญ สําหรับผู้ที่มีความประสงค์ที่จะมีส่วนร่วมในสังคมต่อไป, โต้แย้งพวกเขามีความจําเป็นสําหรับการเข้าถึงบริการทางการเงิน, การดูแลสุขภาพ, การเดินทาง, และสิทธิพลเมือง ในเอกสารและแผง WEF รหัสดิจิทัลมักถูกวางกรอบว่าเป็นวิธีแก้ปัญหาการรวมทางสังคม แต่ผู้สนับสนุนความเป็นส่วนตัวเตือนว่าระบบเหล่านี้ปูทางสําหรับการเฝ้าระวังประชากรและการควบคุมแบบรวมศูนย์อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ประธานาธิบดีคลอเดีย ชีนบัม แห่งเม็กซิโกได้แสดงการสนับสนุนการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลในเวทีระหว่างประเทศก่อนหน้านี้ และเจ้าหน้าที่หลายคนที่เกี่ยวข้องกับภาคเทคโนโลยีและการกํากับดูแลของเม็กซิโกก็มีความเชื่อมโยงกับโครงการริเริ่มของ WEF Digital Transformation Agency—ตอนนี้ดูแลการดําเนินการยกเครื่อง CURP—ได้นําภาษาและลําดับความสําคัญที่คล้ายกันมาใช้กับโปรแกรมการกํากับดูแลดิจิทัลของ WEF บิล เกตส์เป็นผู้เสนอกฎหมายเม็กซิโกคนสําคัญ ผู้ให้ทุนหลักและผู้สนับสนุนระบบอัตลักษณ์ไบโอเมตริกซ์ ในประเทศกําลังพัฒนาผ่านทางมูลนิธิ Bill & Melinda Gates และ Gavi, Vaccine Alliance— ซึ่งเป็นพันธมิตรเก่าแก่ของ WEF มูลนิธิของเขายังสนับสนุน Modular Open Source Identity Platform (MOSIP) ซึ่งเป็นกรอบการทํางานโอเพ่นซอร์สสําหรับรหัสไบโอเมตริกซ์ที่กําลังถูกนํามาใช้ในบางส่วนของแอฟริกาและเอเชีย องค์กรความเป็นส่วนตัวในเม็กซิโกส่งเสียงเตือน กฎหมายใหม่ไม่ได้กําหนดให้เจ้าหน้าที่ต้องแจ้งให้ประชาชนทราบเมื่อมีการเข้าถึงข้อมูลไบโอเมตริกซ์ของตน และไม่ได้รวมบทลงโทษที่ชัดเจนสําหรับการใช้ในทางที่ผิดหรือการละเมิด กลุ่มสิทธิพลเมืองเตือนว่าระบบอาจถูกนําไปใช้ประโยชน์โดยหน่วยข่าวกรอง เจ้าหน้าที่ทุจริต หรือแม้แต่รัฐบาลต่างประเทศ เนื่องจากกฎหมายอนุญาตให้มีข้อตกลงการแบ่งปันข้อมูลที่อาจเกิดขึ้น— รวมถึงกับหน่วยงานตรวจคนเข้าเมืองและหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายของสหรัฐอเมริกา ในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า รัฐบาลจะสร้างแพลตฟอร์ม Unified Identity เพื่อรวมโปรไฟล์ไบโอเมตริกซ์ของ Citizens’ ไว้ในฐานข้อมูลต่างๆ รวมถึง National Registry of Missing and Unlocated Persons และ National Forensic Data Bank เจ้าหน้าที่กล่าวว่าระบบจะปรับปรุงความปลอดภัยสาธารณะและช่วยแก้ปัญหาการสูญหาย แต่นักวิจารณ์แย้งว่าโครงสร้างพื้นฐานกําลังถูกจัดเตรียมไว้สําหรับรัฐสอดแนมที่อาจกัดกร่อนเสรีภาพของพลเมืองภายใต้หน้ากากของความทันสมัย นี่เป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวิถีดิจิทัลของเม็กซิโก แม้ว่าเป้าหมายที่ระบุไว้คือประสิทธิภาพการบริหารและความมั่นคงของชาติ แต่ความกังวลที่ลึกซึ้งกว่านั้นก็คือ ประเทศกําลังกลายเป็นประเทศล่าสุดที่ยอมจํานนต่อกลไกการควบคุมดิจิทัลระดับโลกที่ได้รับการสนับสนุนจากผู้มีบทบาทข้ามชาติชั้นยอด

เส้นทางใหม่ในโลกการทำงานยุค AI 🤖: 📚 คู่มือเชิงกลยุทธ์สำหรับคนไทยวัย 45 ปี 🙎‍♂️ ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI กำลังเข้ามาเปลี่ยนแปลงวิถีการทำงานอย่างรวดเร็ว การถูกให้ออกจากงานหรือถูกบังคับเกษียณก่อนกำหนดในวัย 45 ปี ซึ่งเป็นช่วงเวลาที่หลายคนยังต้องแบกรับภาระครอบครัวและความรับผิดชอบสูงสุดในชีวิต กลายเป็นประสบการณ์ที่ท้าทายและสร้างความช็อกให้กับคนทำงานจำนวนมาก ความรู้สึกสิ้นหวัง🤞 การตั้งคำถามกับคุณค่าในตัวเอง และความรู้สึกด้อยค่าที่ว่า "ทำมา 10 ปีแต่ไม่รอด" ล้วนเป็นปฏิกิริยาทางอารมณ์ที่เข้าใจได้และเกิดขึ้นบ่อยครั้ง อย่างไรก็ตาม สถานการณ์นี้ไม่ใช่ความล้มเหลวส่วนบุคคลเพียงอย่างเดียว แต่เป็นส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างในตลาดแรงงานระดับโลก🌏 รายงานนี้จึงถูกสร้างขึ้นเพื่อเป็นมากกว่าแค่ข้อมูล แต่เป็นแผนที่ชีวิตที่จะช่วยให้ผู้ที่กำลังเผชิญวิกฤตนี้สามารถตั้งหลักและก้าวเดินต่อไปได้อย่างมั่นคง โดยเปลี่ยนมุมมองจากจุดจบไปสู่จุดเปลี่ยนที่เต็มเปี่ยมด้วยโอกาส 🌞 เมื่อพิจารณาถึงสาเหตุที่ทำให้หลายคนต้องเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงนี้ คำถามที่ว่า "ทำไมต้องเป็นฉัน" ⁉️ มักผุดขึ้นมา โดยเฉพาะเมื่อ AI กลายเป็นปัจจัยหลักที่กำหนดเกมในตลาดแรงงานไทย 🙏 ซึ่งกำลังเผชิญกับการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้มาจาก AI เพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมถึงการเปลี่ยนแปลงทางประชากรศาสตร์ เช่น สังคมสูงวัย 👴 ในประเทศรายได้สูงและการเพิ่มขึ้นของแรงงานในประเทศรายได้ต่ำ ตลอดจนความผันผวนทางเศรษฐกิจ📉 ตามรายงานขององค์การแรงงานระหว่างประเทศหรือ ILO คาดการณ์ว่าในอีกสองทศวรรษข้างหน้า ตำแหน่งงานในไทยมากกว่า 44% หรือราว 17 ล้านตำแหน่ง มีความเสี่ยงสูงที่จะถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นพลังที่กำลังปรับโครงสร้างการจ้างงานอย่างถอนรากถอนโคน โดยเฉพาะงานที่ต้องทำซ้ำๆ และงานประจำ ซึ่งแรงงานวัยกลางคนจำนวนมากรับผิดชอบอยู่ ส่งผลให้เกิดปัญหาความไม่สมดุลของทักษะในตลาดแรงงาน แม้จะมีคนว่างงานมาก แต่พวกเขาก็ขาดทักษะที่จำเป็นสำหรับงานใหม่ที่เทคโนโลยีสร้างขึ้น การทำความเข้าใจปรากฏการณ์นี้อย่างเป็นระบบจะช่วยให้คนทำงานมองเห็นปัญหาในมุมกว้างและวางแผนพัฒนาตนเองให้สอดคล้องกับความต้องการของตลาดในอนาคต 🔮 เพื่อให้เข้าใจชัดเจนยิ่งขึ้น การจำแนกอาชีพตามระดับความเสี่ยงจาก AI ถือเป็นก้าวแรกที่สำคัญ อาชีพที่มีความเสี่ยงสูงมักเป็นงานที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมประจำหรือการจัดการข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งสามารถทำให้เป็นระบบอัตโนมัติได้ง่าย เช่น พนักงานแคชเชียร์หรือพนักงานขายหน้าร้านที่ถูกแทนที่ด้วยระบบ self-checkout 🏧 และการซื้อขายออนไลน์ 🌐 เจ้าหน้าที่บริการลูกค้าหรือพนักงานคอลเซ็นเตอร์ที่ chatbot 🤖 และระบบตอบรับอัตโนมัติสามารถทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง พนักงานป้อนและประมวลผลข้อมูลที่ระบบ OCR และ AI สามารถจัดการข้อมูลมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ พนักงานขนส่งและโลจิสติกส์รวมถึงคนขับรถที่รถยนต์ไร้คนขับ 🚗 และโดรนส่งของกำลังเข้ามามีบทบาทมากขึ้น และพนักงานบัญชีที่โปรแกรมบัญชีสำเร็จรูปและ AI สามารถบันทึกและประมวลผลข้อมูลทางการเงินได้อย่างแม่นยำ ในทางตรงกันข้าม อาชีพที่ทนทานต่อ AI และกำลังเติบโตมักต้องใช้ทักษะเชิงมนุษย์ชั้นสูงที่ซับซ้อนและเลียนแบบได้ยาก เช่น 🧑‍⚕️ แพทย์ 👩‍🔬นักจิตวิทยา และพยาบาลที่ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญสูง ประสบการณ์ การตัดสินใจที่ซับซ้อน และความเข้าใจมนุษย์ 👩‍🏫 ครู-อาจารย์ที่ต้องใช้ทักษะการสอนที่ละเอียดอ่อน ปฏิสัมพันธ์ระหว่างบุคคล และการสร้างแรงบันดาลใจ นักกฎหมายที่ต้องคิดเชิงวิเคราะห์ซับซ้อน 🛜 การสื่อสาร และการตัดสินใจในบริบทละเอียดอ่อน นักพัฒนา AI Data Scientist และ AI Ethicist ที่เป็นผู้สร้างและควบคุมเทคโนโลยีเอง โดยต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์และทักษะเฉพาะทางระดับสูง และผู้เชี่ยวชาญด้าน soft skills ที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ การแก้ปัญหาเฉพาะหน้า การสื่อสาร ภาวะผู้นำ และการจัดการอารมณ์ ข้อมูลเหล่านี้ไม่ใช่แค่รายการอาชีพ แต่เป็นแผนที่กลยุทธ์ที่ชี้ทิศทางของตลาดแรงงาน คุณค่าของมนุษย์ในยุค AI อยู่ที่ทักษะที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้ ซึ่งจะช่วยให้คนทำงานวางแผนอัปสกิลหรือรีสกิลไปสู่อาชีพที่ยั่งยืนกว่า เมื่อต้องเผชิญกับสถานการณ์ยากลำบาก การตั้งหลักอย่างมีสติและกลยุทธ์จึงเป็นสิ่งสำคัญที่สุด โดยเริ่มจากจัดการคลื่นอารมณ์ที่ถาโถมเข้ามา 🧘 การถูกให้ออกจากงานอย่างกะทันหันอาจนำมาซึ่งความสับสน โกรธ สูญเสีย และด้อยค่า ผู้ที่เคยผ่านสถานการณ์นี้แนะนำให้ยอมรับความรู้สึกเหล่านั้นและให้เวลาตัวเองจัดการ โดยวิธีต่างๆ เช่น พูดคุยกับคนรอบข้างเพื่อรับกำลังใจและมุมมองใหม่ เขียนระบายความรู้สึกเพื่อจัดระเบียบความคิดและลดภาระจิตใจ หรือฝึกสมาธิและโยคะเพื่อทำให้จิตใจสงบ ลดความวิตกกังวล และตัดสินใจได้ดีขึ้น การปล่อยวางความคิดที่ว่าต้องชนะทุกเกมหรือชีวิตต้องเป็นไปตามแผนจะช่วยลดความกดดันและเปิดโอกาสให้คิดหาทางออกใหม่ๆ อย่างสร้างสรรค์ การให้กำลังใจตัวเองและไม่ยอมแพ้จะเป็นพลังที่นำไปสู่การเริ่มต้นใหม่ที่ทรงพลังกว่าเดิม 💪 ต่อจากนั้นคือการจัดการเรื่องสำคัญเร่งด่วนอย่างสิทธิประโยชน์และแผนการเงิน เพื่อให้มีสภาพคล่องในช่วงเปลี่ยนผ่าน การใช้สิทธิจากกองทุนประกันสังคมเป็นขั้นตอนสำคัญ โดยผู้ประกันตนมาตรา 33 จะได้รับเงินทดแทนกรณีว่างงาน หากจ่ายเงินสมทบไม่น้อยกว่า 6 เดือนภายใน 15 เดือนก่อนว่างงาน และต้องขึ้นทะเบียนผู้ว่างงานภายใน 30 วันนับจากวันที่ออกจากงาน มิเช่นนั้นจะไม่ได้รับสิทธิย้อนหลัง การขึ้นทะเบียนสามารถทำออนไลน์ผ่านเว็บไซต์กรมการจัดหางาน เช่น e-service.doe.go.th หรือ empui.doe.go.th โดยลงทะเบียนผู้ใช้ใหม่ กรอกข้อมูลส่วนตัว วันที่ออกจากงาน สาเหตุ และยืนยันตัวตนด้วยรหัสหลังบัตรประชาชน จากนั้นเลือกเมนูขึ้นทะเบียนผู้ประกันตนกรณีว่างงานและกรอกข้อมูลการทำงานล่าสุด หลังจากนั้นยื่นเอกสารที่สำนักงานประกันสังคม เช่น แบบคำขอรับประโยชน์ทดแทนว่างงาน (สปส. 2-01/7) สำเนาบัตรประชาชน หนังสือรับรองการออกจากงาน (ถ้ามี) และสำเนาหน้าสมุดบัญชีธนาคารที่ร่วมรายการ สุดท้ายต้องรายงานตัวทุกเดือนผ่านช่องทางออนไลน์ ข้อควรระวังคือผู้ที่มีอายุเกิน 55 ปีจะไม่ได้รับเงินทดแทนว่างงาน แต่ต้องใช้สิทธิเบี้ยชราภาพแทน 💷💶💵 ถัดมาคือการประเมินตนเองอย่างตรงไปตรงมาเพื่อค้นหาคุณค่าจากประสบการณ์ที่สั่งสม การถูกเลิกจ้างในวัย 45 ปีไม่ได้หมายถึงคุณค่าหมดสิ้น แต่กลับกัน อายุและประสบการณ์คือทุนมนุษย์ที่แข็งแกร่งที่สุด ปัญหาที่แท้จริงคือทัศนคติที่ต้องปรับเปลี่ยน องค์กรยุคใหม่ให้ความสำคัญกับคนที่เปิดใจเรียนรู้และทำงานร่วมกับคนต่างวัย การเปลี่ยนจากการพูดถึงลักษณะงานไปสู่การบอกเล่าความสำเร็จที่จับต้องได้จะสร้างความน่าเชื่อถือ ทักษะที่นำไปปรับใช้ได้หรือ transferable skills คือขุมทรัพย์ของคนวัยนี้ เช่น ทักษะการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนจากประสบการณ์ยาวนานที่ทำให้มองปัญหาได้อย่างเป็นระบบ โดยนำเสนอด้วยตัวอย่างปัญหาที่เคยแก้ไขพร้อมขั้นตอนวิเคราะห์และผลลัพธ์จริง 📊 ภาวะผู้นำและการทำงานเป็นทีมจากประสบการณ์นำทีมโครงการใหญ่ โดยระบุรายละเอียดเช่นนำทีม 10 คนลดต้นทุนได้ 15% ทักษะการสื่อสารและความฉลาดทางอารมณ์จากการประสานงาน เจรจา และจัดการความขัดแย้ง โดยเล่าเรื่องที่แสดงถึงความเข้าใจผู้อื่น และการสร้างเครือข่ายจากความสัมพันธ์ในอุตสาหกรรม โดยใช้เพื่อขอคำแนะนำหรือหาโอกาสงาน การประยุกต์ทักษะเหล่านี้จะเปลี่ยนจุดอ่อนเรื่องอายุให้เป็นจุดแข็งที่ไม่เหมือนใคร 🧍‍♂️ ในโลกการทำงานที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็ว การยกระดับทักษะเพื่อการแข่งขันในยุคใหม่จึงจำเป็น โดยการเรียนรู้ตลอดชีวิตคือกุญแจสู่ความอยู่รอด 🏫 มีแหล่งฝึกอบรมมากมายในไทยทั้งภาครัฐและเอกชน เริ่มจากกรมพัฒนาฝีมือแรงงานหรือ DSD ที่ให้บริการฝึกอบรมหลากหลายทั้งหลักสูตรระยะสั้นสำหรับรีสกิลและอัปสกิล เช่น หลักสูตร AI สำหรับอุตสาหกรรมท่องเที่ยว คอมพิวเตอร์อย่าง Excel และ Power BI งานช่างอย่างช่างเดินสายไฟฟ้า และอาชีพอิสระอย่างทำอาหารไทย สามารถตรวจสอบและสมัครผ่านเว็บไซต์ dsd.go.th หรือ onlinetraining.dsd.go.th 🌐 ต่อมาคือศูนย์เรียนรู้การพัฒนาสตรีและครอบครัวภายใต้กรมกิจการสตรีและสถาบันครอบครัวที่เปิดหลักสูตรฟรีเช่นการดูแลผู้สูงอายุและเสริมสวย และกรมการจัดหางานที่มีกิจกรรมแนะแนวอาชีพสำหรับผู้ว่างงาน สำหรับสถาบันการศึกษา มหาวิทยาลัยหลายแห่งอย่างมหาวิทยาลัยเชียงใหม่เปิดหลักสูตรสะสมหน่วยกิตสำหรับรีสกิลและอัปสกิล ส่วนแพลตฟอร์มเอกชนอย่าง FutureSkill และ SkillLane 🕸️ นำเสนอคอร์สทักษะแห่งอนาคตทั้ง hard skills ด้านเทคโนโลยี ข้อมูล ธุรกิจ และ soft skills สำหรับทำงานร่วมกับ AI เมื่อพร้อมทั้งอารมณ์และทักษะ การกำหนดแผนปฏิบัติการ 3 เส้นทางสู่ความสำเร็จจะเป็นขั้นตอนต่อไป 1️⃣ เส้นทางแรกคือการกลับเข้าสู่ตลาดแรงงานในตำแหน่งที่เหมาะสม โดยใช้ประสบการณ์เป็นแต้มต่อ 👩‍💻 เทคนิคเขียนเรซูเม่สำหรับวัยเก๋าคือหลีกเลี่ยงข้อมูลที่ทำให้ถูกเหมารวมอย่างปีจบการศึกษา ใช้คำสร้างความน่าเชื่อถือเช่นมีประสบการณ์มากกว่า 10 ปี และเน้นความสำเร็จที่เป็นรูปธรรม การสร้างโปรไฟล์ LinkedIn เพื่อนำเสนอประสบการณ์อย่างมืออาชีพ และใช้เครือข่ายอย่างเพื่อนร่วมงานเก่าหรือ head hunter เพื่อเปิดโอกาสงานที่ไม่ได้ประกาศทั่วไป 2️⃣ เส้นทางที่สองคือการเป็นผู้เชี่ยวชาญอิสระอย่างฟรีแลนซ์หรือคอนซัลแทนต์ 👨‍🏭 ซึ่งเหมาะกับผู้มีประสบการณ์สูงและต้องการกำหนดเวลาทำงานเอง อาชีพที่น่าสนใจเช่นที่ปรึกษาธุรกิจสำหรับองค์กรขนาดเล็ก นักเขียนหรือนักแปลอิสระที่ยังต้องอาศัยมนุษย์ตรวจสอบเนื้อหาละเอียดอ่อน และนักบัญชีหรือนักการเงินอิสระสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก การเตรียมพร้อมคือสร้างพอร์ตโฟลิโอที่น่าเชื่อถือเพราะผลงานสำคัญกว่าวุฒิการศึกษา 3️⃣ เส้นทางที่สามคือการเริ่มต้นธุรกิจส่วนตัวขนาดเล็กจากงานอดิเรก 🏓 โดยใช้เทคโนโลยีลดต้นทุน เช่นขายของออนไลน์ผ่าน Facebook หรือ LINE เพื่อเข้าถึงลูกค้าทั่วประเทศ หรือเป็น influencer หรือ YouTuber โดยใช้ประสบการณ์สร้างเนื้อหาที่มีคุณค่า ไอเดียธุรกิจที่ลงทุนน้อยและเหมาะสม เช่นธุรกิจอาหารและบริการอย่างทำอาหารหรือขนมขายจากบ้าน ขายของตลาดนัด หรือบริการดูแลผู้สูงอายุและสัตว์เลี้ยง ธุรกิจค้าปลีกออนไลน์อย่างขายเสื้อผ้าหรือเป็นตัวแทนขายประกัน ธุรกิจที่ปรึกษาหรือฟรีแลนซ์อย่างที่ปรึกษาองค์กร นักเขียนอิสระ หรือที่ปรึกษาการเงิน และธุรกิจสร้างสรรค์อย่างปลูกผักปลอดสารพิษ งานฝีมือศิลปะ หรือเป็น influencer เพื่อสร้างแรงบันดาลใจ การดูเรื่องราวความสำเร็จจากผู้ที่ก้าวข้ามมาแล้วจะช่วยให้เห็นว่าการเริ่มต้นใหม่ในวัย 45 ไม่ใช่เรื่องเป็นไปไม่ได้ เช่น Henry Ford ที่ประสบความสำเร็จกับรถยนต์ Model T ในวัย 45 ปี Colonel Sanders ที่เริ่มแฟรนไชส์ KFC ในวัย 62 ปี หรือในไทยอย่างอดีตผู้จัดการอาวุโสฝ่ายการตลาดที่ถูกเลิกจ้างแต่ผันตัวเป็นผู้ค้าอิสระและประสบความสำเร็จ เรื่องราวเหล่านี้แสดงว่าอายุเป็นเพียงตัวเลข และความมุ่งมั่นคือกุญแจ 🗝️ สุดท้าย การเผชิญกับการถูกบังคับเกษียณในวัย 45 ปีไม่ใช่จุดจบแต่เป็นใบเบิกทางสู่บทบาทใหม่ที่ทรงคุณค่า ข้อเสนอแนะเชิงปฏิบัติคือตั้งสติจัดการอารมณ์ ใช้สิทธิประโยชน์ให้เต็มที่ ประเมินคุณค่าจากประสบการณ์ ยกระดับทักษะอย่างต่อเนื่อง และสำรวจทางเลือกใหม่ๆ ท้ายที่สุด วัย 45 ปีคือช่วงเวลาที่ทรงพลังที่สุดในการนำประสบการณ์กว่าสองทศวรรษไปสร้างคุณค่าใหม่ให้ชีวิตและสังคมอย่างยั่งยืน #ลุงเขียนหลานอ่าน

🎙️ 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/