ถ้าวัดกันที่ความตื่นตัว คนทำงานไทยอยู่ในกลุ่มแถวหน้าของโลก เพราะมีสัดส่วนคนที่ใช้ AI ขั้นสูงหรือกลุ่ม ‘Frontier Professionals’ อยู่ที่ 32% ขณะที่ค่าเฉลี่ยทั่วโลกอยู่ที่ราว 16%
แต่ตัวเลขอีกตัวกลับเดินสวนทาง เพราะแม้หัวหน้างานไทย 8 ใน 10 คนจะเปิดกว้างและส่งเสริมให้ทีมทดลองออกแบบระบบงานใหม่ด้วย AI แต่มีเพียง 2 ใน 10 ทีมเท่านั้นที่นำผลสำเร็จจากการทดลองมาบันทึกและทำเป็นขั้นตอนการทำงานมาตรฐาน ทำให้วิธีทำงานที่ดียังติดอยู่กับตัวบุคคลและหายไปพร้อมคนเมื่อมีการเปลี่ยนตัว
ไมโครซอฟท์เรียกภาวะนี้ว่า ‘Transformation Paradox’ ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อความตื่นตัวของคนทำงานไปชนกับข้อจำกัดของกระบวนการทำงานเดิม จนประโยชน์จาก AI ค้างอยู่แค่ระดับบุคคลและไม่ถูกต่อยอดเป็นขีดความสามารถขององค์กร
ข้อมูลมาจากรายงาน Work Trend Index 2026 ซึ่งเก็บจากพฤติกรรมการใช้งานจริงบนแพลตฟอร์ม Microsoft 365 ร่วมกับการสำรวจผู้ใช้ AI จำนวน 20,000 คนใน 10 ประเทศ และการเจาะลึกรายประเทศ โดยกลุ่มตัวอย่างในไทยอยู่ที่ราว 2,000 คน
ตื่นตัวกว่าค่าเฉลี่ยโลก แต่ยังเล่นอยู่ในกรอบงานเดิม
ภาพการใช้งานในไทยอยู่ในระดับที่ดีเมื่อดูจากตัวเลข โดยพนักงานถึง 89% ใช้ผลลัพธ์จาก AI เป็นข้อมูลเบื้องต้นเพื่อพัฒนาต่อยอดความคิดของตัวเอง แทนการรับมาใช้ทั้งก้อน ขณะที่กลุ่มผู้ใช้ขั้นสูงในไทยถึง 86% ระบุว่า AI ช่วยสร้างงานรูปแบบใหม่ที่ไม่เคยทำได้มาก่อน
ความกระตือรือร้นส่วนหนึ่งมาจากความกลัว เพราะคนทำงานไทยถึง 85% กังวลว่าจะก้าวไม่ทันเทคโนโลยี ซึ่งสูงกว่าค่าเฉลี่ยโลกที่ 65% อยู่มาก
แต่ความกลัวไม่ได้แปลว่าจะกล้าเปลี่ยน เพราะพนักงานถึง 60% เลือกใช้ AI มาสนับสนุนภารกิจเดิมที่รับผิดชอบอยู่เท่านั้น โดยเหตุผลคือรู้สึกปลอดภัยกว่าการเสี่ยงไปรื้อกระบวนการทำงานใหม่ที่ยังไม่มีแผนรองรับ
ในระดับโลก การใช้งานเดินไปไกลกว่านั้น โดยผู้ตอบแบบสำรวจ 66% ระบุว่า AI ช่วยปลดล็อกเวลาจากงานเดิมเพื่อเอาไปโฟกัสงานที่สร้างมูลค่าสูงกว่า และ 80% บอกว่าผลงานที่ทำร่วมกับ AI เป็นสิ่งที่ตัวเองไม่เคยทำได้มาก่อน
ขณะเดียวกัน สถิติการใช้งาน Microsoft Copilot ทั่วโลกกว่า 49% ก็ขยับจากการใช้เป็นเครื่องมือค้นหาข้อมูล ไปสู่การใช้วิเคราะห์ ให้เหตุผล และช่วยตัดสินใจ โดยงานที่มีสัดส่วนการใช้สูงสุดคือการช่วยแก้ปัญหาและร่วมตัดสินใจในงานที่มีความสำคัญสูง คิดเป็น 28%
ทักษะที่คนไทยให้น้ำหนักน้อยที่สุดในภูมิภาค
เมื่อผลลัพธ์จาก AI ถูกใช้เป็นเพียงจุดตั้งต้น คนที่นั่งอยู่ปลายทางจึงต้องมีความสามารถพอจะตัดสินว่าอะไรใช้ได้และอะไรใช้ไม่ได้ ซึ่งเป็นจุดที่ไทยยังตามหลังเพื่อนบ้าน
ทักษะการควบคุมคุณภาพผลลัพธ์มีคนทำงานไทยเพียง 53% ที่เห็นว่าสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ทำให้ไทยอยู่อันดับที่ 5 จาก 6 ประเทศในภูมิภาค เทียบกับอินโดนีเซียและเวียดนามที่อยู่ในระดับ 60%
ส่วนทักษะการคิดวิเคราะห์ยิ่งห่างกว่านั้น เพราะมีคนทำงานไทยเพียง 45% ที่เห็นว่าสำคัญในการทำงานร่วมกับ AI ซึ่งเป็นอันดับสุดท้ายของภูมิภาค ขณะที่ฟิลิปปินส์อยู่ที่ 65% และอินโดนีเซียอยู่ที่ 62%
ช่องว่างตรงนี้มีน้ำหนักในเชิงโครงสร้าง เพราะแนวทางที่ไมโครซอฟท์เสนอคือ ‘Human Agency’ ซึ่งให้ AI Agent รับงานปฏิบัติการไปทำ แล้วให้พนักงานทำหน้าที่กำกับดูแล คิดวิเคราะห์ และควบคุมผลลัพธ์ หากทักษะสองตัวนี้ยังอ่อน บทบาทที่เหลือให้คนก็จะทำได้ไม่เต็มที่
ผู้บริหารมีทิศทาง แต่ยังไม่ค่อยกล้าให้ทดลอง
ในแง่การรับรู้ทิศทางจากข้างบน องค์กรไทยทำได้ดีกว่าค่าเฉลี่ยโลกหลายเท่า โดยคนทำงานไทย 51% รับรู้ว่าผู้บริหารมีทิศทางเรื่อง AI ที่แน่นอน เทียบกับค่าเฉลี่ยโลกที่ 26% ขณะที่เวียดนามอยู่ที่ 48% และอินโดนีเซียอยู่ที่ 42%
แต่การมีทิศทางกับการลงมือสนับสนุนเป็นคนละเรื่อง เพราะมีผู้บริหารไทยเพียง 1 ใน 3 เท่านั้นที่พร้อมสนับสนุนการทดลองใช้ AI รูปแบบใหม่ของพนักงาน ในกรณีที่ยังไม่เห็นผลลัพธ์สำเร็จทันที
จุดนี้มีน้ำหนักมากกว่าที่คิด เพราะข้อมูลระดับโลกระบุว่าปัจจัยระดับองค์กร ทั้งวัฒนธรรม การสนับสนุนจากหัวหน้างาน และการพัฒนาบุคลากร ส่งผลต่อความสำเร็จในการใช้ AI มากกว่าปัจจัยระดับบุคคลถึง 2 เท่า
ธนวัฒน์ สุธรรมพันธุ์ กรรมการผู้จัดการใหญ่ ไมโครซอฟท์ ประเทศไทย และตลาดใหม่ ระบุว่าโจทย์ขององค์กรไทยเวลานี้อยู่ที่การใช้ AI เป็นโอกาสทบทวนและออกแบบกระบวนการทำงานใหม่ทั้งระบบ มากกว่าการสนับสนุนให้พนักงานใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพงานรายวันเพียงอย่างเดียว โดยผู้บริหารต้องเป็นคนพิจารณาว่ากระบวนการใดควรถูกปรับเปลี่ยน
เปลี่ยนความรู้ในตัวคน ให้เป็น ‘Owned Intelligence’ ขององค์กร
คำที่ไมโครซอฟท์ใช้เรียกทางออกคือ ‘Owned Intelligence’ ซึ่งหมายถึงการถอดองค์ความรู้และวิธีทำงานที่กระจัดกระจายอยู่ในตัวพนักงาน ออกมาเป็นขีดความสามารถเฉพาะขององค์กร โดยธนวัฒน์มองว่าสิ่งนี้จะกลายเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ที่องค์กรอื่นลอกเลียนไม่ได้
รายงานเสนอแนวทางไว้สามระดับ ระดับพนักงานคือเร่งเสริมทักษะการคิดวิเคราะห์เชิงวิพากษ์และการควบคุมคุณภาพงาน พร้อมสร้างความมั่นใจให้กล้าทดลองสิ่งใหม่
ระดับผู้บริหารคือเปลี่ยนการทรานส์ฟอร์มจากการทดลองทั่วไป ให้กลายเป็นส่วนหนึ่งของเนื้องานจริงที่พนักงานรับผิดชอบ พร้อมจัดสรรเวลาและทรัพยากรให้เพียงพอ ส่วนระดับองค์กรคือเรียนรู้จากพฤติกรรมการใช้ AI ที่เกิดขึ้นจริงภายใน แล้วนำมาปรับโครงสร้างและเวิร์กโฟลว์ให้กลายเป็นระบบที่เรียนรู้ได้ต่อเนื่อง โดยยังยึดพื้นฐานด้านความปลอดภัย ความโปร่งใส และธรรมาภิบาล
ในทางวัฒนธรรมองค์กร สิ่งที่ไมโครซอฟท์มองว่าเป็นตัวขับเคลื่อนสำคัญที่สุดคือการสร้างบรรยากาศแบบ ‘Win or Learn’ ที่การทำผิดพลาดนำไปสู่การเรียนรู้แทนการถูกตำหนิ เพราะนวัตกรรมไม่ได้เกิดเฉพาะในห้องปฏิบัติการอีกต่อไป แต่เกิดได้จากพนักงานทุกส่วนขององค์กร
อีกโจทย์ที่ผู้นำต้องเจอคือการบริหารกำลังคนที่มีทั้งมนุษย์และ AI Agent อยู่ร่วมกัน ซึ่ง AI Agent มีลักษณะเรียนรู้เร็ว ความจำดี และไม่กลัวการทำผิดหรือถูกตำหนิ ทำให้วิธีกำกับดูแลต่างจากการบริหารคนโดยสิ้นเชิง และในอนาคตองค์กรอาจต้องมีมาตรฐานการบัญชีและการบริหารบุคลากรที่ครอบคลุมทั้งต้นทุนคนและต้นทุนการใช้งาน AI ควบคู่กัน
สิ่งที่ไมโครซอฟท์เตือนไว้คือช่องว่างระหว่างองค์กรที่ใช้ AI กับองค์กรที่ไม่ใช้ จะกว้างและสร้างความต่างในการแข่งขันมากกว่าช่องว่างทางดิจิทัลในอดีต ซึ่งเป็นเหตุผลที่การปิด Transformation Paradox กลายเป็นเรื่องเร่งด่วนสำหรับองค์กรไทย
