ข้ามไปเนื้อหาหลัก

เว็บไซต์นี้ใช้คุกกี้เพื่อวิเคราะห์การใช้งานและนำเสนอเนื้อหาที่ตรงกับความสนใจของคุณ คุณเลือกได้ว่าจะให้เก็บข้อมูลเหล่านี้หรือไม่ — คุกกี้ที่จำเป็นต่อการทำงานของเว็บยังทำงานอยู่เสมอ

หน้าแรก › ข่าว/บทความ › Human-AI Capability 2027: ทักษะคนทำงานยุ…
ทักษะคนทำงานยุค AI

Human-AI Capability 2027: ทักษะคนทำงานยุคใหม่เมื่อมี AI เป็นเพื่อนร่วมงาน

เผยแพร่: [19/10/2026] · อัปเดตล่าสุด: [19/10/2026] · บทความโดย ลิน ทีมเนื้อหา Learning Hub Thailand

TL;DR (สรุปสั้น ๆ): ทักษะคนทำงานยุค AI ไม่ได้แปลว่าแค่ใช้เครื่องมือ AI เป็น แต่คือความสามารถในการทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างมีวิจารณญาณ ปัญหาใหญ่ของปี 2026 ไม่ใช่การขาดเครื่องมือ เพราะคนทำงานกว่า 86% ใช้ AI อยู่แล้ว แต่มีเพียง 24% ที่รู้สึกว่าองค์กรเตรียมความพร้อมให้ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ นี่คือ capability gap ที่แท้จริง ทักษะที่ต้องมีแบ่งเป็น 4 ชั้น คือ AI Literacy การกำกับ AI วิจารณญาณ และทักษะความเป็นมนุษย์ที่ AI แทนไม่ได้ บทความนี้สรุปว่าทักษะเหล่านี้คืออะไร ทำไมทักษะมนุษย์ยิ่งสำคัญขึ้น และองค์กรจะพัฒนาให้ทีมได้อย่างไร

สวัสดีค่ะ ลินอยากเริ่มด้วยความเข้าใจผิดที่พบบ่อยที่สุดเรื่องทักษะยุค AI นะคะ หลายองค์กรคิดว่า พอซื้อเครื่องมือ AI ให้พนักงานแล้ว ทีมจะใช้เป็นเองและผลงานจะดีขึ้นทันที แต่ความจริงที่เจอคือ คนมีเครื่องมือครบมือ แต่ใช้ได้แค่ผิวเผิน สั่งงานง่าย ๆ ได้ แต่ไม่รู้ว่าจะเชื่อผลลัพธ์แค่ไหน ไม่รู้ว่างานไหนควรให้ AI ทำ งานไหนต้องคิดเอง ผลคือลงทุนไปแต่ผลงานไม่ได้เปลี่ยนจริง

นี่คือหัวใจของเรื่อง ทักษะคนทำงานยุค AI ค่ะ ปัญหาไม่ได้อยู่ที่การไม่มีเครื่องมือ แต่อยู่ที่ความสามารถในการทำงานร่วมกับมันอย่างมีวิจารณญาณ และนั่นคือทักษะที่พัฒนาได้ แต่ต้องตั้งใจพัฒนา วันนี้ลินจะพาดูว่าทักษะที่ว่าคืออะไร และองค์กรจะสร้างให้ทีมได้อย่างไรค่ะ

ทำไมการมีเครื่องมือ AI ถึงไม่เท่ากับการมีทักษะทำงานกับ AI?

เพราะการเข้าถึงเครื่องมือกับความสามารถในการใช้มันให้เกิดผล เป็นคนละเรื่องกันค่ะ ข้อมูลปี 2026 สะท้อนชัดว่า คนทำงานส่วนใหญ่ใช้ AI กันแล้ว แต่น้อยคนที่รู้สึกว่าพร้อมใช้จริง นี่คือช่องว่างระหว่างการมีเครื่องมือกับการมีทักษะ ซึ่งเป็นปัญหาที่แท้จริงขององค์กรยุคนี้

ตัวเลขชัดมากค่ะ รายงานปี 2026 ของ Skillsoft พบว่าพนักงานระดับปฏิบัติการ 86% และผู้จัดการ 93% ใช้ AI ในการทำงานแล้ว แต่มีเพียง 24% ของพนักงานปฏิบัติการที่เห็นว่าองค์กรเตรียมความพร้อมให้ใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และมีเพียง 16% ที่ได้อบรมก่อนเครื่องมือ AI ถูกนำมาใช้

ช่องว่างนี้ไม่ได้เกิดเพราะคนไม่เก่งค่ะ แต่เกิดเพราะองค์กรโยนเครื่องมือให้แล้วคาดหวังให้คนเรียนรู้เอง ผลคือทุกคนใช้ AI ได้ แต่ใช้แบบเดาสุ่ม ไม่มีกรอบว่าควรเชื่อผลลัพธ์แค่ไหน หรือควรใช้กับงานแบบไหน การปิดช่องว่างนี้คือโจทย์แรกของการพัฒนาทักษะคนทำงานยุค AI

ทักษะคนทำงานยุค AI มีอะไรบ้าง?

แบ่งได้เป็น 4 ชั้นค่ะ คือ AI Literacy หรือความเข้าใจพื้นฐานว่า AI ทำอะไรได้และไม่ได้ การกำกับ AI หรือความสามารถในการมอบงานและตรวจสอบผลลัพธ์ วิจารณญาณในการตัดสินว่าผลลัพธ์เชื่อถือได้แค่ไหน และทักษะความเป็นมนุษย์ที่ AI แทนไม่ได้ ทั้งสี่ชั้นนี้ต้องไปด้วยกัน จะมีแค่ชั้นใดชั้นหนึ่งไม่พอ

ลินสรุปเป็นตารางให้เห็นภาพชัดขึ้นค่ะ ว่าแต่ละชั้นคืออะไรและหน้าตาในงานจริงเป็นแบบไหน

ชั้นของทักษะ

ความหมาย

ในงานจริงหน้าตาเป็นอย่างไร

AI Literacy

เข้าใจว่า AI ทำอะไรได้/ไม่ได้ และสั่งงานเป็น

เลือกใช้เครื่องมือให้เหมาะกับงาน เขียนคำสั่งที่ได้ผล

การกำกับ AI

มอบงาน ตรวจ และปรับผลลัพธ์

รู้ว่างานไหนให้ AI ทำ งานไหนต้องตรวจก่อนใช้

วิจารณญาณ

ประเมินว่าผลลัพธ์เชื่อถือได้แค่ไหน

จับผิดข้อมูลผิด ไม่ส่งงานที่ AI มั่วออกไป

ทักษะความเป็นมนุษย์

สื่อสาร ร่วมมือ ปรับตัว คิดสร้างสรรค์

ทำสิ่งที่ AI ทำแทนไม่ได้ และตัดสินใจเชิงคุณค่า

จะเห็นว่าสองชั้นแรกเป็นเรื่องเทคนิคที่เรียนรู้ได้เร็ว แต่สองชั้นหลังคือวิจารณญาณและทักษะมนุษย์ ที่เป็นตัวแยกคนที่ใช้ AI ได้ผลจริงออกจากคนที่แค่ใช้เป็นค่ะ และนี่คือจุดที่หลายองค์กรมองข้าม

ทำไมทักษะความเป็นมนุษย์ถึงยิ่งสำคัญขึ้น ไม่ใช่น้อยลง?

เพราะยิ่ง AI ทำงานที่เป็นรูทีนและงานเทคนิคได้มากขึ้น สิ่งที่เหลือให้คนทำก็ยิ่งเป็นงานที่ต้องใช้วิจารณญาณ การสื่อสาร และความเข้าใจคนค่ะ ทักษะเหล่านี้จึงกลายเป็นตัวตัดสินคุณค่าของคนทำงาน ไม่ใช่สิ่งที่ถูกแทนที่

ข้อมูลยืนยันชัดเจนค่ะ LinkedIn Workplace Learning Report พบว่า 91% ของผู้นำด้านการเรียนรู้มองว่าทักษะความเป็นมนุษย์ เช่น การคิดเชิงวิพากษ์ การร่วมมือ และการปรับตัว ยิ่งสำคัญขึ้นในที่ทำงานยุค AI ไม่ใช่ลดลง และ World Economic Forum คาดว่าเกือบ 40% ของทักษะที่งานต้องการวันนี้จะเปลี่ยนไปในสิบปีข้างหน้า โดย 59% ของแรงงานทั่วโลกต้องพัฒนาทักษะใหม่ภายในปี 2030

ประเด็นนี้เชื่อมกับเรื่องที่ Learning Hub Thailand เน้นมาตลอดค่ะ ว่าทักษะแห่งอนาคตที่แท้จริงมักเป็นทักษะมนุษย์ที่สำคัญกว่าเทคโนโลยี ใครที่อยากเข้าใจภาพกว้างของเรื่องนี้ ลินแนะนำให้อ่านต่อที่บท ทักษะแห่งอนาคตที่สำคัญกว่าเทคโนโลยี ส่วนบทนี้จะโฟกัสเฉพาะการนำทักษะเหล่านั้นมาใช้ร่วมกับ AI ค่ะ

ลองประเมินความพร้อมด้านทักษะของทีมคุณ

ก่อนวางแผนพัฒนาทักษะ ลินอยากชวนสำรวจสักนิดค่ะ ว่าระบบพัฒนาคนและผู้นำขององค์กรคุณพร้อมแค่ไหนสำหรับยุคที่คนต้องทำงานร่วมกับ AI

Learning Hub Thailand มีแบบประเมิน Thailand LDM Assessment ที่ช่วยให้เห็นว่าระบบพัฒนาผู้นำและคนขององค์กรอยู่ในระดับใด ใช้เวลาราว 5 นาที ลองทำดูได้ที่ แบบประเมิน Thailand LDM Assessment เพื่อเห็นจุดที่ควรเสริมก่อนค่ะ

องค์กรจะพัฒนาทักษะเหล่านี้ให้ทีมได้อย่างไร?

ต้องเปลี่ยนจากการให้เครื่องมือหรือคอร์สทั่วไป ไปสู่การพัฒนาที่ผูกกับงานจริงและมีการฝึกลงมือค่ะ เพราะข้อมูลชี้ว่า การมีคอร์สไม่ได้แปลว่าคนจะมีทักษะ สิ่งที่ทำให้ต่างคือโปรแกรมที่ออกแบบมาให้เหมาะกับบทบาทและได้ฝึกจริง

ตัวเลขน่าสนใจมากค่ะ DataCamp สำรวจผู้นำองค์กรกว่า 500 คน พบว่า 82% ขององค์กรมีการอบรม AI อยู่แล้ว แต่มีเพียง 35% ที่มีโปรแกรมพัฒนาทักษะ AI ทั่วทั้งองค์กรอย่างจริงจัง และกลุ่มนี้ได้ ROI ชัดเจนถึง 42% เทียบกับค่าเฉลี่ย 21% แปลว่าการพัฒนาทักษะอย่างเป็นระบบให้ผลตอบแทนเกือบสองเท่า

แนวทางที่ลินแนะนำคือ ออกแบบการพัฒนาให้ผูกกับงานจริงของแต่ละทีม ไม่ใช่คอร์สรวมกว้าง ๆ เน้นการฝึกลงมือทำกับโจทย์จริง ไม่ใช่แค่ดูวิดีโอ และวัดผลที่ความสามารถที่เปลี่ยนไป ไม่ใช่แค่จำนวนคนที่เรียนจบ จุดสำคัญคือต้องพัฒนาทั้งทักษะเทคนิคและทักษะมนุษย์ไปพร้อมกัน เพราะสองอย่างนี้เสริมกัน

บริบทไทย: ช่องว่างทักษะ AI ของเราอยู่ตรงไหน?

ช่องว่างใหญ่ที่สุดของไทยคือการขาดคนที่มีทักษะ AI ค่ะ มีการประเมินว่าไทยยังขาดบุคลากรทักษะ AI ราว 80,000 คน และผู้บริหารหนึ่งในห้ามองว่าการขาดคนเก่ง AI คืออุปสรรคใหญ่ที่สุดต่อการเติบโต ขณะเดียวกันก็มีความร่วมมือภาคเอกชนที่ตั้งเป้าอบรมคนด้าน AI ถึงหลักแสนคน

สำหรับองค์กรไทย นี่เป็นทั้งความท้าทายและโอกาสค่ะ ความท้าทายคือการแย่งคนเก่ง AI จะยิ่งหนักขึ้น แต่โอกาสคือ องค์กรที่ลงทุนพัฒนาทักษะคนในทีมตัวเองอย่างเป็นระบบ จะสร้างคนเก่งได้เองโดยไม่ต้องรอแย่งจากตลาด และคนเหล่านั้นก็เข้าใจบริบทธุรกิจขององค์กรดีกว่าคนที่จ้างเข้ามาใหม่ด้วย

เรื่องจากที่ทำงาน: ซื้อ AI ให้ทั้งทีม แต่ผลงานไม่ขยับ

ลินขอเล่าภาพที่เจอบ่อยนะคะ เป็นภาพรวมจากหลายองค์กร ไม่ใช่บุคคลใดบุคคลหนึ่ง

หลายองค์กรตัดสินใจซื้อเครื่องมือ AI ให้พนักงานทั้งทีมด้วยความหวังดี คิดว่าทุกคนจะใช้แล้วผลงานดีขึ้น แต่ผ่านไปหลายเดือนกลับพบว่ามีไม่กี่คนที่ใช้ได้จริงจัง ส่วนใหญ่ใช้แค่ถามคำถามง่าย ๆ แล้วก็เลิกใช้ เพราะไม่รู้จะเอาไปช่วยงานจริงยังไง และไม่มั่นใจว่าจะเชื่อผลลัพธ์ได้แค่ไหน

องค์กรที่ได้ผลจริงมักทำตรงข้ามค่ะ คือไม่ได้เริ่มที่เครื่องมือ แต่เริ่มที่การพัฒนาคน จัดการเรียนรู้ที่ผูกกับงานจริงของแต่ละทีม ให้ฝึกใช้ AI กับโจทย์ที่เขาเจอทุกวัน สอนให้ตรวจสอบและใช้วิจารณญาณกับผลลัพธ์ และพัฒนาทักษะการสื่อสารกับการคิดควบคู่กันไป พอคนมีทักษะครบทั้งสี่ชั้น เครื่องมือเดิมที่เคยใช้ไม่คุ้ม ก็เริ่มสร้างผลงานได้จริง บทเรียนคือ ทักษะคนทำงานยุค AI ไม่ได้มาจากการมีเครื่องมือที่ดีที่สุด แต่มาจากการพัฒนาคนให้ทำงานร่วมกับมันเป็นค่ะ

Reflection Questions: คำถามชวนคิด

  • ทีมคุณมีเครื่องมือ AI แต่ใช้ได้จริงกี่คน และใช้ลึกแค่ไหน
  • คนในทีมรู้ไหมว่างานไหนควรให้ AI ทำ งานไหนต้องคิดและตรวจเอง
  • คุณพัฒนาทั้งทักษะเทคนิคและทักษะมนุษย์ไปพร้อมกัน หรือเน้นแค่สอนใช้เครื่องมือ
  • การอบรม AI ขององค์กรผูกกับงานจริงของแต่ละทีม หรือเป็นคอร์สรวมกว้าง ๆ
  • คุณวัดผลการพัฒนาที่ความสามารถที่เปลี่ยนไป หรือแค่จำนวนคนที่เรียนจบ

Next Action: เริ่มต้นวันนี้

ถ้าอยากเริ่มพัฒนาทักษะคนทำงานยุค AI ให้ทีม ลินแนะนำให้เริ่มจากสิ่งเล็ก ๆ ที่ทำได้เลยค่ะ เลือกทีมหนึ่งทีม แล้วให้แต่ละคนลองใช้ AI กับงานจริงที่เจอทุกวันหนึ่งงาน จากนั้นคุยกันว่าตรงไหนที่ AI ช่วยได้ ตรงไหนที่ต้องใช้วิจารณญาณคนตรวจ การเรียนรู้จากงานจริงแบบนี้สร้างทักษะได้เร็วและติดตัวกว่าการนั่งดูคอร์สรวมมาก

ลินเชื่อว่าในยุคที่ AI เป็นเพื่อนร่วมงาน คนที่มีคุณค่าที่สุดไม่ใช่คนที่เก่งเครื่องมือที่สุด แต่คือคนที่รู้ว่าเมื่อไหร่ควรเชื่อ AI เมื่อไหร่ควรเชื่อตัวเอง และใช้ทั้งสองอย่างร่วมกันได้ดีที่สุดค่ะ 💛

พัฒนาทักษะคนทำงานยุค AI ให้ทั้งทีม

ทักษะคนทำงานยุค AI สร้างได้ด้วยการพัฒนาที่ผูกกับงานจริง Learning Hub Thailand มีทั้งแบบประเมินและหลักสูตรที่ช่วยองค์กรยกระดับทีม

สำหรับองค์กรที่อยากพัฒนาคนให้ทำงานร่วมกับ AI ได้จริง ลินรวบรวมชุดหลักสูตร Human-AI ปี 2027 ของ Learning Hub Thailand มาให้ แบ่งตามกลุ่มทักษะเพื่อให้เลือกได้ตรงกับจุดที่องค์กรอยากเสริมค่ะ

กลุ่มผู้นำยุค Human-AI

  • The Human-AI Leader · ยกระดับบทบาทผู้นำเมื่อทีมทำงานร่วมกับ AI
  • The New Role of Human-AI Manager · บทบาทใหม่ของผู้จัดการที่ผสาน AI เข้ากับการบริหารคน
  • AI Strategic Coaching · โค้ชและนำทีมให้เติบโตในยุค AI
  • Leading Continuous AI-Driven Change · นำการเปลี่ยนผ่านองค์กรสู่ยุค AI อย่างต่อเนื่อง

กลุ่มทีมและการทำงานร่วมกัน

กลุ่มทักษะคนและการตัดสินใจ

ดูภาพรวมหลักสูตรทั้งหมดได้ที่ AI for Business ค่ะ

Frequently Asked Questions

ทักษะคนทำงานยุค AI คืออะไร?

ทักษะคนทำงานยุค AI คือความสามารถในการทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีวิจารณญาณ ไม่ใช่แค่ใช้เครื่องมือเป็น แบ่งได้เป็น 4 ชั้น คือ AI Literacy หรือความเข้าใจว่า AI ทำอะไรได้ การกำกับ AI หรือการมอบงานและตรวจผล วิจารณญาณในการประเมินผลลัพธ์ และทักษะความเป็นมนุษย์อย่างการสื่อสารและการคิดที่ AI แทนไม่ได้

ทำไมการมีเครื่องมือ AI ถึงไม่พอ?

เพราะการเข้าถึงเครื่องมือกับการใช้มันให้เกิดผลเป็นคนละเรื่องกัน ข้อมูลปี 2026 พบว่าพนักงานกว่า 86% ใช้ AI แล้ว แต่มีเพียง 24% ที่รู้สึกว่าองค์กรเตรียมความพร้อมให้ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ หากไม่มีการพัฒนาทักษะอย่างเป็นระบบ คนจะใช้ AI แบบผิวเผินและไม่สร้างผลงานที่ต่างจากเดิม

ทักษะความเป็นมนุษย์ยังจำเป็นไหมในยุค AI?

จำเป็นมากขึ้น ไม่ใช่น้อยลง เพราะยิ่ง AI ทำงานรูทีนและงานเทคนิคได้มาก สิ่งที่เหลือให้คนทำก็ยิ่งต้องใช้วิจารณญาณ การสื่อสาร และความเข้าใจคน LinkedIn พบว่า 91% ของผู้นำด้านการเรียนรู้มองว่าทักษะมนุษย์อย่างการคิดเชิงวิพากษ์และการปรับตัว ยิ่งสำคัญขึ้นในที่ทำงานยุค AI

องค์กรจะพัฒนาทักษะ AI ให้พนักงานได้อย่างไร?

ต้องเปลี่ยนจากคอร์สทั่วไป ไปสู่การพัฒนาที่ผูกกับงานจริงและได้ฝึกลงมือทำ ข้อมูลพบว่า 82% ขององค์กรมีการอบรม AI แต่มีเพียง 35% ที่มีโปรแกรมจริงจังทั่วองค์กร และกลุ่มหลังได้ ROI เกือบสองเท่า แนวทางที่ดีคือออกแบบให้เหมาะกับบทบาท เน้นฝึกจริง และวัดผลที่ความสามารถที่เปลี่ยนไป

ทักษะคนทำงานยุค AI ต่างจากทักษะแห่งอนาคตทั่วไปอย่างไร?

ทักษะแห่งอนาคตเป็นภาพกว้างของทักษะที่สำคัญในระยะยาว โดยเฉพาะทักษะมนุษย์ที่สำคัญกว่าเทคโนโลยี ส่วนทักษะคนทำงานยุค AI โฟกัสเฉพาะการนำทักษะเหล่านั้นมาใช้ร่วมกับ AI ในงานจริง ทั้งการใช้เครื่องมือ การกำกับ และการใช้วิจารณญาณกับผลลัพธ์ของ AI

References: อ้างอิง