Search
A
A
A
Home
Upskill

Upskill

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

Related news and articles

PostType Filter En

บทความ
Data for Business
10 อาชีพที่มีแนวโน้มขาดแคลนในยุค AI 
ในระยะเวลาช่วง 2 ปีที่ผ่านมา AI ได้เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวัน และการทำงานของคนทั่วโลกอย่างก้าวกระโดด จากการใช้งาน ถาม-ตอบเรื่องทั่วไป กลายมาเป็นการช่วยงานในหลายๆเรื่อง โดยเฉพาะงานที่ประกอบด้วยขั้นตอนซ้ำๆ ที่มีกฎชัดเจน และตรวจผลลัพธ์ได้ง่าย  เช่น งานธุรการพื้นฐาน งาน Customer Service ระดับคำถามทั่วไป งานแปลหรือเขียนเนื้อหาทั่วไปที่ไม่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญ  งานจัดทำรายงานสรุปตามแบบฟอร์ม  งานวิเคราะห์เบื้องต้นที่ใช้ข้อมูลโครงสร้างตายตัว  งานโปรแกรมเมอร์ที่ทำเฉพาะงานโค้ดมาตรฐาน การเข้ามาของ AI ดังกล่าวส่งผลให้หลากหลายอาชีพที่กล่าวมาข้างต้นจะมีความเสี่ยงที่จะหายไป หรือใช้จำนวนคนต่อปริมาณงานที่ลดลง หรือนายจ้างจะคาดหวังให้คนหนึ่งทำงานได้กว้างและซับซ้อนขึ้น ข้อมูลจาก World Economic Forum (2025)  รายงานว่า AI และการประมวลผลข้อมูลจะเปลี่ยนแปลงธุรกิจของนายจ้างมากถึง 86%  ขณะที่ PwC (2026) วิเคราะห์ประกาศรับสมัครงานมากกว่าหนึ่งพันล้านรายการใน 27 ประเทศ พบว่าประกาศงานที่ต้องการทักษะ AI เพิ่มขึ้น 69% ขณะที่ตลาดงานโดยรวมเพิ่มขึ้นเพียง 9%  งานที่ต้องการทักษะ AI เติบโตเร็วกว่าตลาดงานรวมเกือบ 8 เท่า  ผู้มีทักษะ AI ได้รับค่าจ้างสูงกว่างานเทียบเคียงโดยเฉลี่ย 62%  และ AI ทำให้ตำแหน่งระดับเริ่มต้นต้องการทักษะที่เดิมพบในตำแหน่งอาวุโส เช่น การตัดสินใจ ภาวะผู้นำ และความคิดสร้างสรรค์  ในอีกแง่มุมหนึ่งที่น่าสนใจคือ มีหลากหลายอาชีพที่มีแนวโน้มเผชิญความตึงตัวด้านกำลังคนสูงในยุคที่ AI เติบโต ซึ่งมีหลักฐานว่าองค์กรส่วนใหญ่ยังมีกำลังคนไม่เพียงพอ จากการสังเคราะห์รายงานตลาดแรงงานระหว่างประเทศที่เผยแพร่ในปีค.ศ. 2025–2026 พบว่า 10 กลุ่มอาชีพที่มีความต้องการสูงพร้อมเหตุผลเสี่ยงขาดแคลนดังนี้  จากข้อมูลความต้องการบุคลากรในสายงานที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) พบว่าตลาดแรงงานมีความตื่นตัวและต้องการผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านในอัตราที่เติบโตอย่างก้าวกระโดด โดยสายอาชีพที่มาแรงและเป็นที่ต้องการสูงสุดคือ ผู้เชี่ยวชาญด้านความเสี่ยงและธรรมาภิบาล AI (AI Risk & Governance Specialist) ซึ่งมีความต้องการพุ่งสูงถึง 234% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า ปรากฏการณ์นี้เป็นผลมาจากข้อบังคับและกฎหมายด้าน AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว สวนทางกับจำนวนบุคลากรที่มีความเข้าใจอย่างถ่องแท้ในเรื่องจริยธรรมและความเสี่ยง รองลงมาคือกลุ่มผู้พัฒนาเทคโนโลยีแกนหลัก ได้แก่ วิศวกรประมวลผลภาษาธรรมชาติ (186%) ที่เติบโตตามกระแส Generative AI และ วิศวกร AI / Machine Learning (145%) ซึ่งเป็นเสมือนกำลังหลักในการพัฒนาและนำโมเดลไปใช้งานจริง   นอกเหนือจากการพัฒนาเชิงเทคนิคแล้ว ภาคธุรกิจยังต้องการบุคลากรที่สามารถเชื่อมโยงเทคโนโลยีเข้ากับกลยุทธ์องค์กรได้อย่าง ที่ปรึกษาธุรกิจด้าน AI (134%) เพื่อช่วยแปลง AI ให้เป็นกรณีการใช้งานจริงและวางแผนการเปลี่ยนผ่านองค์กร ในขณะเดียวกัน การขยายตัวของโมเดลขนาดใหญ่และระบบประมวลผลขั้นสูงยังส่งผลให้เกิดการแย่งชิงบุคลากรในกลุ่มโครงสร้างพื้นฐานและการวิจัย นำโดย วิศวกรโครงสร้างพื้นฐาน AI (124%), นักวิจัย AI/ML (98%) และ วิศวกร Cloud (89%) ซึ่งล้วนเป็นสายงานที่ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญระดับสูงและใช้เวลาในการผลิตบุคลากรนาน   ท้ายที่สุด การเติบโตของเทคโนโลยี AI ยังนำมาซึ่งความท้าทายใหม่ด้านความปลอดภัยและการจัดการข้อมูล ส่งผลให้ ที่ปรึกษาข่าวกรองภัยคุกคามไซเบอร์ (84%) เป็นที่ต้องการมากขึ้นเพื่อรับมือกับภัยคุกคามที่ซับซ้อนและปกป้องข้อมูล รวมถึง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (76%) ที่ยังคงเป็นหัวใจสำคัญในการเชื่อมโยงข้อมูลเข้ากับแบบจำลอง และ วิศวกรระบบอัตโนมัติ (72%) ที่มีบทบาทในการผสาน AI เข้ากับระบบหุ่นยนต์และกระบวนการทำงานอัตโนมัติเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตในยุคปัจจุบัน  ข้อมูลเหล่านี้สนับสนุนว่าปัญหาในอนาคตอาจไม่ใช่เพียง “จำนวนแรงงานไม่พอ” แต่เป็น “แรงงานที่มีทักษะผสมระหว่าง AI กับความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านไม่พอ”  คนทำงานปรับตัวอย่างไร  จากสถานการณ์แรงงานโลก ตำแหน่งงานที่ตลาดต้องการอาจเปลี่ยนแปลงไปจากเดิม แต่แรงงานที่มีชุดความสามารถต่อไปนี้จะสามารถย้ายข้ามสายงานได้ง่ายกว่า ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์ธุรกิจที่ใช้ AI เพื่อทำรายงานเพียงอย่างเดียว อาจถูกทดแทนได้ง่าย ในทางกลับกัน ผู้ที่มีความเข้าใจลึกซึ้งในอุตสาหกรรม สามารถตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล นำเสนอทางเลือกที่เหมาะสมแก่ผู้บริหาร และรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ได้ จะยิ่งมีคุณค่าต่อองค์กรสูงขึ้นมาก เพื่อเป็นการเตรียมความพร้อมและยกระดับทักษะให้ตอบรับกับความต้องการของตลาดงาน ท่านที่สนใจพัฒนาทักษะด้าน Data และ AI สามารถติดต่อสอบถามหลักสูตรอบรมจาก ฝ่ายส่งเสริมธุรกิจข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) ได้ในทุกช่องทางการติดต่อ  เอกสารอ้างอิง  AI Workforce Consortium – ICT in Motion: The Next Wave of AI Integration 2025  World Economic Forum – Future of Jobs Report 2025  PwC – 2026 Global AI Jobs Barometer 
5 October 2026
Read More

บทความ
Data for Business
เตรียมองค์กรรับมือปี 2027: Big Data & AI สำคัญอย่างไร และคนทำงาน 3 ระดับ (Officer, Manager, Executive) ต้องปรับตัวอย่างไร
ทำไม Big Data & AI ถึงไม่ใช่เรื่องไกลตัว และเกี่ยวอะไรกับคนทำงานทุกคน หลายคนอาจคิดว่าเรื่องข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) หรือปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นเรื่องของฝ่ายไอทีเท่านั้น แต่ในความเป็นจริง ทุกวันนี้แทบทุกองค์กรกำลังเจอปัญหาเดียวกันคือ “ข้อมูลมีเยอะมากจนหาอะไรไม่ค่อยเจอ และไม่รู้จะเอามาใช้ประโยชน์ในการตัดสินใจยังไง”  การนำ Big Data และ AI มาใช้ร่วมกัน จึงเปรียบเสมือนการนำเครื่องมืออัจฉริยะมาช่วยคัดกรอง จัดหมวดหมู่ และวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อให้เราทำงานได้ง่ายขึ้น เร็วขึ้น และไม่เหนื่อยกับงานเอกสารที่ไม่จำเป็น ซึ่งสอดคล้องกับรายงาน The State of AI: Global Survey โดย McKinsey & Company และงานศึกษา The Economic Potential of Generative AI โดย McKinsey & Company ที่ระบุว่า องค์กรที่เริ่มปรับตัวและใช้งาน AI ในงานประจำวันสามารถเพิ่มผลงานและพัฒนาการทำงานได้อย่างก้าวกระโดด  4 ประโยชน์ที่องค์กรและคนทำงานจะได้รับ:  1. ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น ไม่ต้องคอยเดา มีข้อมูลช่วยยืนยันและช่วยคาดการณ์แนวโน้มล่วงหน้า ทำให้วางแผนงานได้ตรงเป้าหมาย  2. ลดงานน่าเบื่อ งานซ้ำซาก ให้ AI ช่วยคัดแยกเอกสาร บันทึกข้อมูลเบื้องต้น และตรวจสอบตัวเลข ช่วยประหยัดเวลาการทำงานไปได้หลายชั่วโมง  3. ตอบโจทย์ผู้รับบริการหรือลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ข้อมูลช่วยให้เราเข้าใจความต้องการที่แท้จริง ทำให้บริการหรือนำเสนอสิ่งที่ตรงใจได้ถูกคน ถูกเวลา  4. เห็นความผิดปกติก่อนเกิดปัญหา ตรวจจับข้อผิดพลาดในเอกสาร บัญชี หรือระบบการทำงานได้ทันที ช่วยป้องกันความเสียหายก่อนบานปลาย  สรุป 5 เทรนด์ Big Data & AI ในปี 2027 ที่คนทำงานต้องรู้  เมื่อมองไปข้างหน้าจนถึงปี 2027 เทคโนโลยีจะเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็ว โดยรายงานจาก Gartner Top 10 Strategic Technology Trends และข้อสังเกตจาก Gartner เกี่ยวกับโครงการ Agentic AI ได้สรุปประเด็นสำคัญที่คนทำงานควรรู้ไว้ 5 เรื่อง:  1. AI ช่วยลงมือทำงานจริง (Agentic AI) ต่อไป AI จะไม่ได้มีไว้แค่ถาม-ตอบในกล่องแชต แต่เราสามารถสั่งงานเป็นเป้าหมาย แล้ว AI จะไปวางแผน เชื่อมต่อระบบ และทำงานจนเสร็จได้เอง  2. ระบบข้อมูลเชื่อมต่อกันแบบไร้รอยต่อ (Real-Time Data Fabric) ข้อมูลจากฝ่ายต่างๆ จะคุยกันรู้เรื่อง ไม่ต้องคอยดาวน์โหลดไฟล์ข้ามไปข้ามมาให้เสียเวลา  3. โมเดล AI ขนาดเล็กที่ทำงานเฉพาะเรื่อง (Small Language Models) องค์กรจะหันมาใช้โมเดลขนาดเล็กที่เก่งเฉพาะงานของตัวเองมากขึ้น เพราะทำงานเร็ว ประหยัดค่าใช้จ่าย และเก็บข้อมูลเป็นความลับได้ดีกว่า  4. การดูแลความปลอดภัยข้อมูลของตัวเอง (Sovereign AI) องค์กรจะใส่ใจเรื่องการเก็บข้อมูลสำคัญไว้ในระบบที่ตัวเองควบคุมได้ เพื่อป้องกันข้อมูลรั่วไหลออกไปภายนอก  5. ความถูกต้องและปลอดภัยที่ไว้ใจได้ (AI TRiSM) ตามรายงาน McKinsey เกี่ยวกับ State of AI Trust ในยุค Agentic ระบุว่า ก่อนจะนำ AI มาใช้ องค์กรต้องมั่นใจว่าผลลัพธ์นั้นถูกต้อง อธิบายที่มาที่ไปได้ และไม่ละเมิดสิทธิใคร  คนทำงาน 3 ระดับ (Officer, Manager, Executive) ต้องปรับตัวอย่างไร เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนและนำไปใช้ได้จริงในที่ทำงาน สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) ได้แบ่งแนวทางปรับตัวตามระดับหน้าที่ของคนทำงานไว้ 3 กลุ่ม 1. ระดับผู้บริหาร (Executive: C-Suite, ผู้อำนวยการ, หัวหน้าหน่วยงาน)  บทบาทใหม่  แนวทางปรับตัว  สิ่งที่ต้องพัฒนา  2. ระดับผู้จัดการและหัวหน้างาน (Manager: หัวหน้าฝ่าย, หัวหน้ากลุ่มงาน) บทบาทใหม่  แนวทางปรับตัว  สิ่งที่ต้องพัฒนา  3. ระดับปฏิบัติการและเจ้าหน้าที่ (Officer Level: พนักงานทั่วไป, เจ้าหน้าที่หน้างาน, นักวิชาการ)  บทบาทใหม่  แนวทางปรับตัว  สิ่งที่ต้องพัฒนา  สรุปแนวทาง Upskill & Reskill สำหรับคน 3 ระดับ  ระดับตำแหน่ง  สิ่งที่ต้องเน้น  Upskill (ต่อยอดทักษะเดิม)  Reskill (เพิ่มทักษะใหม่ที่จำเป็น)  Executive (ผู้บริหาร)  การมองภาพรวม การตัดสินใจ และความปลอดภัย  • ดูแดชบอร์ดสรุปข้อมูลและคาดการณ์ล่วงหน้า • ตั้งคำถามเชิงกลยุทธ์กับข้อมูล • ประเมินความคุ้มค่าของการใช้ AI  • การกำกับดูแลการใช้ AI อย่างถูกต้องและปลอดภัย • การสร้างวัฒนธรรมที่กล้าทดลองสิ่งใหม่  Manager (ผู้จัดการ)  การจัดขั้นตอนทำงาน การแบ่งงาน และการดูแลทีม  • ออกแบบระบบงานอัตโนมัติแบบง่ายๆ • ติดตามและวัดผลงานทีมผ่านข้อมูล • ดูแลและกระตุ้นให้ลูกทีมใช้ AI ช่วยงาน  • วิธีจัดกระบวนการทำงานร่วมกันระหว่างคนกับ AI • การตรวจเช็กคุณภาพข้อมูลของแผนก  Officer (เจ้าหน้าที่)  การลดงานซ้ำซ้อน การใช้เครื่องมือ และการตรวจทาน  • ใช้ AI ช่วยร่างเอกสาร สรุปรายงาน และค้นหาข้อมูล • สั่งงาน AI ได้ตรงจุด ชัดเจน เข้าใจง่าย • ระมัดระวังเรื่องข้อมูลส่วนบุคคลและความปลอดภัย  • ทักษะการตรวจสอบความถูกต้องของงานที่ AI ทำ • การนำข้อมูลมาใช้อธิบายและตอบคำถามในการบริการ  3 ข้อคิดในการพาองค์กรเดินหน้า เพื่อให้การปรับตัวเป็นไปอย่างราบรื่น การพาคนในองค์กรให้เปิดรับเทคโนโลยี ไม่ใช่แค่การซื้อโปรแกรมใหม่มาติดตั้ง แต่คือการสร้างความมั่นใจในการทำงานร่วมกัน สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) มีบริการอะไรบ้าง และเข้ามาช่วยองค์กรของคุณได้อย่างไร สำหรับองค์กรที่อยากเริ่มนำ Big Data และ AI มาใช้ แต่ยังไม่แน่ใจว่าจะเริ่มต้นอย่างไร หรือติดปัญหาเรื่องความพร้อมของข้อมูลและบุคลากร สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI พร้อมทำหน้าที่เป็น “เพื่อนคู่คิดทางเทคโนโลยีและข้อมูล” เพื่อช่วยให้องค์กรทั้งภาครัฐและเอกชนสามารถเดินหน้าได้อย่างมั่นใจ โดยมี...
24 September 2026
Read More
PDPA Icon

We use cookies to optimize your browsing experience and improve our website’s performance. Learn more at our Privacy Policy and adjust your cookie settings at Settings

Settings Reject Accept
Privacy Preferences

You can choose your cookie settings by turning on/off each type of cookie as needed, except for necessary cookies.

Accept all
Manage Consent Preferences
  • Strictly Necessary Cookies
    Always Active

    This type of cookie is essential for providing services on the website of the Personal Data Protection Committee Office, allowing you to access various parts of the site. It also helps remember information you have previously provided through the website. Disabling this type of cookie will result in your inability to use key services of the Personal Data Protection Committee Office that require cookies to function.
    Cookies Details

  • Performance Cookies

    This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

  • Functional Cookies

    This type of cookie enables the Big Data Institute (Public Organization)’s website to remember the choices you have made and deliver enhanced features and content tailored to your usage. For example, it can remember your username or changes you have made to font sizes or other customizable settings on the page. Disabling these cookies may result in the website not functioning properly.

  • Targeting Cookies

    "This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

Save settings
Privacy Preferences
Name
Strictly Necessary Cookies
Category
Strictly Necessary Cookies
Host
https://bdi.or.th
Duration
1 ปี
Description
Strictly Necessary Cookies