โดย Thanedpol Dechaduangsakul | เผยแพร่: 20 สิงหาคม 2569 | อ้างอิง: จากงาน BDI Seminar 2026

สรุปสาระสำคัญ

• ทีมที่เคยต้องใช้คน 15 คน วันนี้เหลือแค่ 3-5 คน ต้นทุนลดลง 3-4 เท่า เพราะมี AI Agent ทำงานแทนส่วนที่เหลือ

• 42% ขององค์กรไทยเลิกโปรเจกต์ AI กลางทาง ทั้งที่คนทำงาน 92% ใช้ AI กันอยู่แล้วในชีวิตประจำวัน

• ทักษะที่ AI ยังแย่งไปไม่ได้มี 4 อย่าง คือการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ งานฝีมือที่ใช้มือจริง ความคิดสร้างสรรค์เชิงประสบการณ์ และการประสานงานกับคน

• ทีม Future Skill เองทำ Content ได้เพิ่มขึ้น 20 เท่า และวิดีโอเพิ่มขึ้น 32 เท่า หลังใช้ระบบ AI เต็มรูปแบบ

สรุป Session: อนาคตคนทำงานในยุค AI: เส้นทางการอัปสกิลและการปรับตัว จากงาน BDI Seminar 2026 โดยคุณโอชวิน จิรโสตติกุล (วิน), CEO & Founder, Future Skill

แนวคิดที่ 1 · จุดเริ่มต้น

AI ไม่ใช่ Tool อีกต่อไป มัน คือ Springboard

หลายคนยังคิดว่าการนำ AI มาใช้คือการมองหาเครื่องมือที่เหมาะสม แต่ยุคนี้เปลี่ยนไปแล้ว — AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือที่ลดภาระงานหรือประหยัดต้นทุน แต่คือ Springboard ขององค์กรทั้งก้อน เวลาปฏิบัติกับ AI ยุคนี้ เรามองมันเหมือนพนักงานคนหนึ่ง เหมือนน้องคนหนึ่งในบริษัท และการทำงานร่วมกับ AI แบบนี้กำลังจะกลายเป็นเรื่องปกติมากๆ ในองค์กร

คำถามแบบเดิม: "จะใช้ AI ตัวไหนดี?" สู่

คำถามที่ควรถามแทน: "จะออกแบบองค์กรของเราอย่างไร ให้รองรับการทำงานร่วมกันระหว่างคนกับ AI?"

ทีมเล็กลง แต่ผลลัพธ์เท่าเดิม — Minimum Viable Team

ย้อนกลับไปราว 6 ปีที่แล้ว การสร้างบริษัทหนึ่งขึ้นมาต้องใช้ทีมสาย Marketing, Sales, Developer, Design และ CEO รวมกันกว่า 15 คน แต่ในปี 2026 คอนเซปต์ "Org Chart of Future" ไม่จำเป็นต้องใช้คนขนาดนั้นอีกต่อไปในการทำสิ่งเดียวกัน

เมื่อ 6 ปีที่แล้ว ~15 คน มี Marketing, Sales, Developer, Design + CEO — เงินเดือนรวมเกือบ 1 ล้านบาท/เดือน

ปี 2026 เหลือ 3–5 คนประกอบด้วย Core Team ผู้ก่อตั้ง 2-3 คน (บริหาร/ตัวเลข, Sales/Marketing, Operation) + Admin Support ประสานงาน ที่เหลือให้ AI Agent ทำ Marketing, Dev, Design โดยมี Core Team ดูแล

ต้นทุนเงินเดือนลดลง ~3–4 เท่า

Case Study จริง:

มีบริษัทที่ก่อตั้งกันแค่สองพี่น้อง ใช้โมเดล Minimum Viable Team แข่งขันกับบริษัทยักษ์ใหญ่ที่มีพนักงานหลายพันคนได้ และทำ Margin ได้ดีกว่าด้วย เทรนด์นี้เกิดขึ้นเร็วมากทั่วโลก รวมถึงในไทย

Minimum Viable Team = ทีมที่เหลือเฉพาะคนที่ขาดไม่ได้จริงๆ และยังจำเป็นต้องเป็นมนุษย์ ส่วนที่เหลือมอบหมายให้ AI Agent ทำแทน

Delegation Matrix งานไหนทำเอง งานไหนให้ AI

ถ้าหลงทางตรงนี้ เท่ากับเอา AI มาใช้เพราะมันเท่ แต่ตอบโจทย์จริงไม่ได้ — เห็นคนอื่นใช้ก็อยากใช้บ้าง แปลว่ายังไม่มี Delegation Matrix ที่ดี โดยแกนนอนคือผลลัพธ์ตรวจง่าย/ยาก และแกนตั้งคือความเสี่ยงหากผิดพลาดสูง/ต่ำ

เมื่อมี Delegation Matrix แล้ว จะเริ่มมองออกว่า AI Agent ควรมีบทบาทแบบไหนในแต่ละงาน:

• ทำไปเลย 100%

• ทำแล้วให้คนตรวจ

• ช่วยคิด

• ห้ามทำเด็ดขาด

Sandwich Workflow และแกนความสำเร็จใหม่

สมัยก่อนมนุษย์ทำงานกับมนุษย์ แต่พอทำงานกับ AI จะเกิดโมเดลที่เรียกว่า Sandwich Workflow

1. มนุษย์ (Brief): เป็นคนหา Context ให้ และเป็นคน Prompt

2. AI (Process): ทำ Draft และ Automation ออกมา

3. มนุษย์ (Review): ตรวจอีกรอบก่อนใช้งานจริง

มนุษย์จาก Creator กลายเป็น Editor / บรรณาธิการ แทน เห็นชัดที่สุดในงาน Content และงาน Coding ยุคนี้ยากมากที่จะหา Programmer ที่เขียนโค้ดเพียว 100% โดยไม่ใช้ AI แล้ว ทุกคนใช้ AI เขียนแล้วเช็กงานกันทั้งนั้น

รวมทั้งหมดนี้เข้าด้วยกันคือ Hybrid Team Org Chart of Future ที่มี AI Agent และมนุษย์ทำงานผสมผสานกัน

แกนความสำเร็จเดิม: ทำงานหนักที่สุด · ขยันที่สุด = ได้เปรียบ = สำเร็จ

แกนความสำเร็จยุคนี้: ตัดสินใจได้คมคายที่สุด — เพราะงานลงมือทำให้ AI ช่วยได้แล้ว

ถ้ามอบหมายงานที่เป็นขยะไปให้ AI ก็จะได้ขยะออกมาเช่นกัน

แนวคิดที่ 2 ปัญหาที่แท้จริง: ทำไมการ Adopt AI ในไทยถึงล้มเหลว

ตัวเลขจากประสบการณ์ตรงของผู้บรรยายในการเทรนองค์กรไทย ชี้ให้เห็นช่องว่างที่ชัดเจนระหว่างระดับบุคคลกับระดับองค์กร

• 42% ขององค์กรไทยล้มเลิกโปรเจกต์ AI ตั้งแต่ยังไม่ขึ้น Production

• 95% ของผู้นำไทยยอมรับว่าองค์กรยังขาดคนที่เชี่ยวชาญด้าน AI

• 92% ของ Knowledge Worker ใช้ AI ในการทำงานส่วนตัวอยู่แล้ว

ช่องว่างนี้ไม่ใช่เรื่อง Tool หรือเงินซื้อ

คนใช้ AI กันเยอะมากอยู่แล้วในระดับบุคคล แต่องค์กรยังไปไม่ถึง ปัญหา คือ เรื่องผู้นำและกลยุทธ์ ผู้นำที่ไม่เข้าใจ และกลยุทธ์ที่ไม่ถูกต้อง ส่วนใหญ่ยังมอง AI เป็นแค่เครื่องมือ ทั้งที่ควรมองเป็นกลยุทธ์

สมมติแจก AI ที่ฉลาดที่สุดในโลกให้องค์กรที่ไม่รู้จะเอาไปใช้ทำอะไร — มันก็เหมือนแจกอาวุธปืนให้ทหารที่ถนัดฟันดาบสมัยก่อน ใช้ไม่ได้

คำถามที่ทุกคนตอบว่า "มี" คือ "องค์กรเรามี AI ใช้หรือยัง?"

คำถามที่แท้จริงที่ต้องตอบ: "เราจะชนะสงคราม หรือชนะในธุรกิจด้วย AI ได้อย่างไร?"

AI Adoption คือ กลยุทธ์ทางธุรกิจ ไม่ใช่การจัดซื้อจัดจ้าง

5 องค์ประกอบที่ขาดไม่ได้ ถ้าจะชนะด้วย AI

การเอา AI มาใช้ให้ชนะกลยุทธ์ เปรียบได้กับการทำสงคราม — ต้องมีครบทั้ง 5 อย่าง ขาดอย่างใดอย่างหนึ่งไม่ได้เลย ถ้าขาดแปลว่ากำลังทำตามกระแส ซื้อไว้เฉยๆ สุดท้ายก็ไม่เวิร์ก

1 · Tools ที่ดี: โมเดล AI และการ Setup ระบบที่เหมาะสมกับงาน — ส่วนนี้มีพร้อมอยู่แล้วในตลาด เปรียบเหมือนอาวุธ

2 · แม่ทัพ (General): ผู้นำที่เข้าใจอย่างลึกซึ้งว่ากำลังสู้กับอะไร และจะเอา Tool มาใช้อย่างไร เปรียบเหมือนผู้นำ

3 · กลยุทธ์: เอา AI ไปใช้ชนะสงครามอย่างไร แก้ปัญหาอะไรในองค์กร — ไม่ใช่แค่ Training เยอะๆ แบบไม่ถูกจุด ซึ่งไม่ได้เป็น Competitive Advantage เปรียบเหมือนแผนรบ

4 · อัศวิน (AI Champion): คนที่พร้อมรับ AI เข้ามาและอยากสอนคนอื่นในองค์กรต่อเหมือนผู้บุกเบิก

5 · ทหารที่ฝึกมาดี: Skilled Workforce ที่ได้รับการฝึกอบรมจริง ไม่ใช่แค่หยิบดาบไปสู้เฉยๆ เปรียบเหมือนกำลังพล

คำถามสำคัญที่ต้องตั้งให้ถูก

ความสามารถ (Capability) อะไร จะทำให้องค์กรของเรามี Competitive Advantage ในอีก 5 ปีข้างหน้า แล้วพัฒนาสิ่งนั้น บางทีอาจไม่ใช่เรื่อง AI ด้วยซ้ำ ถ้าใช้ AI ถูกจุด อาจทำแค่ 1-2 อย่างในองค์กรก็พอ แต่ Drive Competitive Advantage ได้ ดีกว่าทำ Optimization อย่างเดียวที่มี Value แต่ไม่ตรงกับ Strategy หลัก

การเทรนที่ได้ผลจริง: ทำไม Training วันเดียวถึงไม่เวิร์ก

เวลาไป Train องค์กร ผู้บรรยายมักถามผู้เรียนว่าทำงานมากี่ปีแล้ว — บางคน 10, 20, 30 ปี แล้วถามต่อว่า Training เต็มวันวันนี้ พรุ่งนี้จะเปลี่ยนสิ่งที่ทำมา 10-30 ปีได้จริงไหม พอวันถัดไป คนก็มักเดินถอยหลังกลับไปที่เดิม เพราะมนุษย์อยู่ใน Comfort Zone ต่อให้อินแค่ไหนในวันอบรม

Comfort Zone: ง่ายเกินไป ไม่เกิดการเรียนรู้จริง — คนถอยกลับมาที่นี่เสมอถ้าไม่มี Follow-up

Stretch Project ✓ : ท้าทายสิ่งใหม่ รู้สึกอยากเรียนรู้ เหนื่อยแต่เติมเต็มเมื่อทำสำเร็จ — จุดที่ควรอยู่

Panic Zone: ยากเกินไปจนตื่นตระหนก เสี่ยงเสียคนเก่งไปเลย

ตัวอย่างที่พลาด: Panic Zone

น้องเพิ่งเข้างานใหม่ ดูเป็นเด็กรุ่นใหม่ที่น่าจะเก่งเทค เลยสั่งให้ไปทำระบบ CRM ให้บริษัททั้งระบบคนเดียว วันรุ่งขึ้นน้องลาออกทันที เพราะมันเกินคำว่า "ท้าทาย" ไปแล้ว

สูตร Training ที่ได้ผลจริง คือต้องมี Follow-up และให้ทำ Stretch Project เรียนรู้ด้วยการลงมือทำ ค่อยๆ เปลี่ยนทีละนิด ไม่ง่ายจนเป็น Comfort Zone และไม่ยากจนเป็น Panic Zone

3 ทักษะที่จะทำให้คุณเติบโตในยุค AI

กรอบทักษะที่ผู้บรรยายรวบรวมจากการดูเทรนด์เพื่อจัดหลักสูตรอยู่ตลอด เรียกว่า 3-4-1 Unreplaceable Skills in the Age of AI เริ่มจากกลุ่มแรก 3 ทักษะที่ขาดไม่ได้เลยในยุคนี้

1. Advanced Cognitive Skill

• ทีมเก็บข้อมูลต้องมี Empathy ในการรวบรวมจุดต่างๆ ถ้าขาดทักษะนี้หรือมีความลำเอียง ข้อมูลที่ได้จะไม่มีคุณภาพ

• เก็บข้อมูลด้วย Empathy → จัดกลุ่มเป็น Insight → กำหนดกรอบปัญหา → เห็น Opportunity → Brainstorm ทีม → Prototype / Product

ไม่พอแค่ Data Analysis — ต้องมี Analytical Creativity คือสร้างสรรค์และวิเคราะห์ได้ในตัวเดียวกัน

System Thinking — คิดเป็นระบบว่าอะไรมีผลต่ออะไร ถ้าองค์กรทำงานไซโล หัวหน้า-ลูกน้องไม่ถูกกัน แยกส่วนกันทำงาน จะไม่มีทางสำเร็จ เพราะต้องใช้คนจากหลายฝ่ายมาช่วยกันแก้ปัญหา

Lifelong Learning & Resilient Agility — ยุคที่ AI กระทบงานหนักมาก ต้องมีสภาพจิตใจที่ทนทานต่อความเปราะบาง

2. Build and Use Tech

• ทุกคนถูก Empower โดย AI ให้สร้าง Tech ของตัวเองได้ สมัยก่อนต้องลงทุนจ้างทีมโปรแกรมเมอร์เต็มทีม — ตอนทำเว็บ Future Skill แรกๆ ลงทุนไป 3 ล้านบาท จ้างทีมมาเต็ม แต่ถ้าต้องทำใหม่วันนี้ คงใช้คนแค่ 1-2 คน เร็วและถูกกว่ามาก

อาชีพใหม่: AI Builder & AI Product Manager

ทั้ง 2 อาชีพนี้เติบโตไวมากในไทย และไม่จำเป็นต้องเป็นโปรแกรมเมอร์มาก่อน AI Builder อาจเปลี่ยนสายมาจากสาย Data หรือสายอื่นๆ ก็ได้

3 · Connect and Inspire with Social and Leadership

• ผู้นำยุคนี้ต้องสร้าง Trust ได้ สนับสนุนความคิดสร้างสรรค์ในทีม ยกย่องชื่นชมเมื่อทีมทำสำเร็จ และสร้างแรงบันดาลใจให้ทีมได้

• Social Influence สำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ในยุคนี้ หลายคนจึงออกมาสร้าง Personal

• Branding เพราะเป็นทักษะที่กำลังเป็นที่นิยมมาก

4 ทักษะที่ AI ยังแทนไม่ได้

คนที่กังวลว่าตามเทคโนโลยีไม่ทันจนอยากหนีไปให้พ้น — ยังมีกลุ่มทักษะที่ AI ยังไม่มาแทนที่ในตอนนี้

1. Strategic Decision Making: การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่มีเดิมพันสูงระดับผู้บริหาร ยังต้องใช้คนอยู่ ยังวางใจให้ AI ตัดสินใจกลยุทธ์บริษัทแทนไม่ได้

2. High Touch / Physical Skill: งานฝีมือ งานช่าง งานรับจ้างต่างๆ แพทย์ศัลยกรรม นักดนตรีสด ช่วง AI บูมมากๆ เทรนด์ดนตรีสดและคอนเสิร์ตกลับมาฮิตและเติบโตขึ้น

3. Contextual Creativity: Creative Director ของ Agency จะไม่ตกงาน เพราะความคิดสร้างสรรค์ไม่ได้มีแค่ Input แบบภาพ ข้อความ หรือวิดีโอที่ AI รับได้ แต่คือประสบการณ์ 10-20 ปี ความรู้สึกตื่นเต้น กลิ่นที่ชอบ สิ่งที่ AI ยังไม่เข้าใจ

4. People Skill: ถ้าต้องสื่อสารและประสานงานกับคนจำนวนมาก เช่น PM, Coordinator หรือ HR ยังไม่ตกงานในยุคนี้

1 ทักษะระดับ Meta ที่ครอบคลุมทั้งหมด

Meta Skill คือ Learning Agility: ความรวดเร็วในการเรียนรู้สิ่งใหม่ — ในอนาคตอันใกล้ คนที่ประสบความสำเร็จที่สุดคือคนที่ Unlearn และ Relearn ได้เร็วที่สุด

1. Knowledge Management & Knowledge Graph

• ผู้บรรยายสร้าง Capacity Knowledge Graph ของตัวเอง เวลามีประชุมหรือโปรเจกต์ก็โยนข้อมูลเข้าไป ระบบเชื่อมโยงข้อมูลเข้าด้วยกัน เวลาจะเรียกใช้ก็ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องออกมาได้ง่าย ยิ่งสะสมประสบการณ์มาก AI ของตัวเองก็ยิ่งทำงานได้ดีกว่าคนอื่น

2. ใช้ AI เป็น Learning Partner

• เตรียมคำถามก่อนเข้าเรียน

• ช่วยสรุประหว่างเรียน

• ตั้งคำถามสัมภาษณ์จำลองหลังเรียนจบ

แพลตฟอร์มการเรียนหลายแห่งเริ่มนำมาใช้แล้ว

ยิ่ง AI ทำ Hard Skill ได้ดีขึ้นเท่าไร ทักษะเหล่านั้นก็จะถูกลงเรื่อยๆ ส่วน People Skill จะยิ่งแพงขึ้น ความได้เปรียบไม่ได้อยู่ที่ Tool อีกต่อไป แต่อยู่ที่การตัดสินใจ การเข้าใจคน และความคิดสร้างสรรค์เชิงบริบท

แล้วควรเรียนรู้อย่างไร

จะเรียนออนไลน์หรือออฟไลน์ก็ได้ แต่สุดท้ายต้องผ่านทั้ง 4 ขั้นตอนนี้ ไม่งั้นการฝึกอบรม AI จะไม่สำเร็จ เพราะคนจะกลับไปอยู่ใน Comfort Zone ของตัวเอง

1. ทำ Stretch Project: เรียนรู้ด้วยการลงมือทำโปรเจกต์จริง

2. Follow-up ภายใน 1-2 สัปดาห์: กลับมาติดตามผลก่อนคนจะถอยกลับ Comfort Zone

3. Mentoring: ทั้งแบบกลุ่มและตัวต่อตัว

4. ใช้กับ Use Case จริงของบริษัท + Track วัดผล: นำไปใช้จริงและวัดผลลัพธ์อย่างต่อเนื่อง

เคสจริง: Top 10% ไม่ใช่คนที่ใช้ AI เก่ง แต่คือ คนที่ออกแบบให้ AI ทำงานแทน

10% ของคนทำงานยุคนี้ที่ไปได้ไกลที่สุด คือคนที่ออกแบบให้ AI ทำงานแทนเขาได้ และสร้างระบบ AI ขึ้นมาเองได้

1. สาย Marketing

• ส่วนใหญ่ให้ AI ช่วยเขียนโพสต์ให้ · Top 10% สร้าง Content Engine ให้ AI เขียนโพสต์อัตโนมัติ 30-100 โพสต์ต่อเดือน

2. สาย Developer

• ส่วนใหญ่ใช้ AI ช่วยร่าง/ตรวจโค้ด · Top 10% วางแผนให้ AI ทำงานทั้ง Workflow ตั้งแต่ Coding → Test → Deploy อัตโนมัติทั้งหมด

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

Q1: AI จะมาแทนคนทำงานจริงไหม

A: ยังไม่ใช่ในทุกงาน คุณวินบอกว่างานที่ต้องตัดสินใจเดิมพันสูง งานฝีมือที่ใช้มือจริง และงานที่ต้องอาศัยประสบการณ์ตรงเพื่อสร้างสรรค์ ยังต้องใช้คนอยู่

Q2: ทำไมองค์กรไทยเลิกโปรเจกต์ AI กลางทางบ่อยจัง

A: เพราะขาดกลยุทธ์ที่ชัดเจนว่าจะใช้ AI แก้ปัญหาอะไร ไม่ใช่ปัญหาเรื่องงบหรือเครื่องมือ

Q3: Minimum Viable Team คืออะไร

A: ทีมที่เหลือเฉพาะคนที่จำเป็นต้องเป็นมนุษย์จริงๆ ส่วนงานที่เหลือมอบให้ AI Agent ทำแทนทั้งหมด

Q4: ทำไม Training AI แบบวันเดียวถึงไม่ค่อยได้ผล

A: เพราะคนกลับไปอยู่ใน Comfort Zone เดิมทันทีถ้าไม่มีการติดตามผลต่อ ต้องมี Stretch Project และ Follow-up ภายใน 1-2 สัปดาห์ถึงจะเปลี่ยนพฤติกรรมได้จริง

AI ไม่ได้มาแทนคนเก่ง แต่มาช่วยขยายพลังของพวกเขาให้ยิ่งใหญ่ขึ้นเป็น 10 เท่า— คุณโอชวิน จิรโสตติกุล, CEO & Founder, Future Skill

Source:

จากงาน BDI Seminar 2026