โดย Thanedpol Dechaduangsakul | เผยแพร่ 24 กรกฎาคม 2569 | อ้างอิง: Google

สรุปสาระสำคัญ

• วิเคราะห์จากข้อมูลการใช้งาน AI จริง 15 ล้านรายการ ครอบคลุม 150 ประเทศ และ 800 อาชีพ

• ในที่ทำงาน AI ถูกใช้กับงานย่อยเพียง 21% ต่ออาชีพ และมีการสั่งให้ทำงานอัตโนมัติแบบจบกระบวนการ น้อยกว่า 10%

• 86% ของการใช้งาน AI เกิดขึ้น "นอกเวลางาน" ช่วยจัดการงานเอกสารราชการและงานบ้านที่ยุ่งยาก

• ช่างเทคนิคและสายช่างใช้ AI แบบ Multimodal (วิเคราะห์ภาพ/วิดีโอ) เพื่อช่วยวินิจฉัยปัญหา สูงกว่าค่าเฉลี่ยถึง 2 เท่า

ภาพรวม: ATLAS v1.0 คืออะไร?

ATLAS (Activity, Task, Landscape, and Adoption Study) คือโครงการวิจัยขนาดใหญ่ของ Google ที่ต้องการไขความลับว่า ผู้คนใช้งาน AI ในชีวิตจริงและในการทำงานอย่างไร
ข้อมูลชุดนี้มาจากปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับ AI จำนวน 15 ล้านรายการ (แบบไม่ระบุตัวตน) ผ่าน Gemini App, Google AI Mode และ Gemini API ครอบคลุมผู้ใช้งานในกว่า 150 ประเทศ, 140 ภาษา, 800 อาชีพ และ 4,000 งานย่อย (Tasks) ถือเป็นภาพรวมที่สมบูรณ์ที่สุดในปัจจุบันเกี่ยวกับการใช้งาน AI ในระดับกว้าง

10 ข้อค้นพบสำคัญ (แบ่งตามมุมมอง เพื่อให้เห็นภาพชัด)

มุมมองที่ทำงาน: AI ไม่ได้มาแทนที่ แต่มาเป็นผู้ช่วย

1. ใช้กว้างแต่ไม่ลึก (Broad but Shallow): AI แพร่หลายใน 68% ของอาชีพทั้งหมด (ครอบคลุม 90% ของการจ้างงานในสหรัฐฯ) แต่ภายในงานแต่ละตำแหน่ง ผู้คนใช้ AI กับงานย่อยเพียงประมาณ 21% เท่านั้น

2. เน้นร่วมมือ ไม่ใช่ทำแทน (Collaborative, not Automated): การใช้งานส่วนใหญ่เน้นไปที่การระดมความคิด (Ideation), วางกลยุทธ์, ค้นหาข้อมูล และเรียนรู้ มีเพียง น้อยกว่า 10% เท่านั้นที่เป็นการสั่งให้ AI ทำงานจนจบกระบวนการแบบอัตโนมัติ (End-to-end automation)

3. ไม่ใช่แค่พนักงานออฟฟิศ (Not just White-Collar): ช่างเทคนิคและงานใช้แรงงานก็ใช้ AI เช่นกัน! เช่น ช่างซ่อมรถยนต์หรือช่างกลอุตสาหกรรม ใช้ AI ช่วยวินิจฉัยปัญหา อ่านผลทดสอบ และตรวจสอบการสึกหรอของเครื่องจักร โดยกลุ่มนี้มีการใช้ Multimodal AI (เช่น ให้ AI ดูภาพหรือวิดีโอ) สูงกว่าค่าเฉลี่ยถึง 2 เท่า

4. สัมพันธ์กับค่าจ้างและวุฒิการศึกษา: อาชีพที่มีรายได้และระดับการศึกษาสูงกว่า มีแนวโน้มใช้ AI หนักกว่า (รายได้เพิ่ม 1% สัมพันธ์กับการใช้งาน AI ที่เพิ่มขึ้น 2.5%) แต่ที่น่าสนใจคือ งานที่ต้องการความเชี่ยวชาญระดับกลางกลับมีการใช้ AI ช่วยเหลือในสัดส่วนที่สูงกว่างานระดับสูงสุดเสียอีก

มุมมองที่บ้าน: คุณค่าที่เศรษฐกิจแบบเดิมวัดไม่ได้

5. เกิดขึ้นนอกเวลางานเป็นหลัก: กว่า 86% ของการใช้งาน conversational AI เกิดขึ้นที่บ้านหรือเวลาส่วนตัว

6. ช่วยงานยุ่งยากได้ดีเยี่ยม: ผู้คนใช้ AI ช่วยจัดการงานบริหารที่ซับซ้อน (High-friction tasks) เช่น ติดต่อราชการ, ภาษี, กฎหมาย, และการเงิน ซึ่งเกือบ ครึ่งหนึ่ง ของการปรึกษาเรื่องเหล่านี้เกิดขึ้น "นอกเวลาราชการ" (กลางคืนหรือวันหยุด) ช่วยประหยัดเวลาและลดความเครียด

7. มูลค่าทางเศรษฐกิจที่ซ่อนอยู่: หาก AI ช่วยประหยัดเวลาทำงานบ้านได้เฉลี่ยเพียง 30 นาทีต่อสัปดาห์ มูลค่าทางเศรษฐกิจที่เพิ่มขึ้นในสหรัฐฯ เพียงประเทศเดียวอาจสูงถึง 1 แสนล้านดอลลาร์ ต่อปี ซึ่งตัวเลขนี้มักหลุดรอดไปจากการคำนวณ GDP แบบดั้งเดิม

มุมมองระดับโลก: ความหลากหลายที่เหนือความคาดหมาย

8. การใช้งานสอดคล้องกับความมั่งคั่งของประเทศ (แต่มีข้อยกเว้น): โดยรวมแล้ว ประเทศที่มี GDP per capita สูงจะใช้ AI มากกว่า แต่มีข้อยกเว้นที่น่าสนใจคือ ประเทศรายได้ปานกลางใน ละตินอเมริกาและตะวันออกกลาง มีการใช้งาน AI ในอัตราที่ทัดเทียมกับประเทศร่ำรวย

9. ภาษาอังกฤษไม่ใช่ภาษาหลักอีกต่อไป: ภาษาอังกฤษคิดเป็นเพียง 1 ใน 3 ของการสนทนากับ AI ทั่วโลก และผู้คนไม่ได้ละทิ้งภาษาแม่ของตนเองแม้จะต้องทำงานที่ซับซ้อน

10. ประเทศกำลังพัฒนาใช้ AI สร้างภาพ/วิดีโอมากกว่า: ผู้ใช้งานในประเทศนอกกลุ่ม OECD มีการสร้างภาพและวิดีโอผ่าน AI สำหรับการทำงาน สูงกว่าประเทศเศรษฐกิจก้าวหน้าถึง 2 เท่า

ที่น่าสนใจอย่างยิ่งคือ AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในกลุ่มพนักงานออฟฟิศหรืองานที่ใช้ความรู้เป็นหลักอีกต่อไป ช่างเทคนิค ช่างซ่อมรถยนต์ และช่างกลอุตสาหกรรม เริ่มหันมาใช้ conversational AI เป็นคู่คิดแบบเรียลไทม์เพื่อช่วยวินิจฉัยปัญหา แก้ไขระบบสายไฟ และตรวจสอบการสึกหรอของเครื่องจักร โดยกลุ่มอาชีพนี้มีการใช้งาน multimodal AI (การสร้างหรือวิเคราะห์ภาพและวิดีโอ) สูงกว่าค่าเฉลี่ยในงานทั่วไปถึง 2 เท่า

นอกเหนือจากเวลางาน กว่า 86% ของการใช้งาน AI เกิดขึ้นที่บ้านของผู้ใช้งาน โดยเฉพาะการจัดการกับงานบริหารที่มีความยุ่งยากสูง เช่น การติดต่อสอบถามบริการราชการ การยื่นภาษี หรือการจัดการใบอนุญาต ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจที่มาตรวัดแบบเดิมอาจมองข้ามไป นอกจากนี้ รูปแบบการใช้งาน AI ทั่วโลกยังสอดคล้องกับระดับ GDP ต่อหัวของประเทศนั้นๆ อย่างชัดเจน แต่ก็มีข้อยกเว้นที่น่าสนใจในประเทศรายได้ปานกลางบางแห่งในลาตินอเมริกาและตะวันออกกลาง ที่มีการใช้งาน AI ในอัตราที่ทัดเทียมกับประเทศพัฒนาแล้ว

แล้วประเทศไทยอยู่ในกลุ่มไหน

ประเทศไทยอยู่ในกลุ่มที่มีความสนใจในการค้นหาเกี่ยวกับ AI สูงมาก (Very High Search Interest Quintile)

• ในหัวข้อ International AI Adoption รายงานระบุว่า ประเทศไทยถูกจัดอยู่ในกลุ่มประเทศเศรษฐกิจเกิดใหม่ในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ (ร่วมกับฟิลิปปินส์ อินโดนีเซีย และเวียดนาม) ที่มีสัดส่วนความสนใจในการค้นหา (Relative Search Interest) เกี่ยวกับหัวข้อ AI สูงมากเมื่อเทียบกับปริมาณการค้นหาทั้งหมดในประเทศ

สิ่งนี้สะท้อนให้เห็นว่า ความอยากรู้และการค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับเทคโนโลยี AI ของประชาชนชาวไทยนั้นสูงส่งสัญญาณถึงความสนใจระดับรากหญ้า (grassroots interest) ที่แข็งแกร่งในศักยภาพของเทคโนโลยีนี้ แม้ว่าการใช้งานจริงต่อหัว (Per-capita usage) อาจยังอยู่ในระดับที่แตกต่างกันไป

2. ภาพรวมระดับภูมิภาค (เอเชียตะวันออกเฉียงใต้)

• รายงานไม่ได้ลงลึกถึงข้อมูลเฉพาะเจาะจงของประเทศไทยแบบแยกย่อย (เช่น จำนวนชั่วโมงการใช้งาน หรือประเภทอาชีพในไทยโดยเฉพาะ) แต่จะนำเสนอข้อมูลในลักษณะการจัดกลุ่มประเทศ (Country grouping)

• โดยภาพรวมของประเทศในภูมิภาคนี้มักแสดงให้เห็นถึงช่องว่างระหว่างความสนใจและการใช้งานจริง (Interest-adoption gap) กล่าวคือ มีความสนใจและค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับ AI สูงมาก แต่การแปลงเป็นปริมาณการใช้งานต่อหัว (Conversational usage per capita) อาจยังไม่สูงเท่าประเทศพัฒนาแล้ว เนื่องจากอาจมีข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐานหรือการเข้าถึง

AI กำลังแย่งงานมนุษย์จริงหรือ?

ไม่จริง ข้อมูลชี้ว่า AI ถูกใช้เป็น "ผู้ช่วยร่วมคิด" มากกว่า "ผู้แทนที่"
แม้ AI จะแพร่หลายใน 68% ของอาชีพทั้งหมด (ครอบคลุม 90% ของการจ้างงานในสหรัฐฯ) แต่ในระดับเนื้องาน ผู้คนใช้ AI กับงานย่อยเพียงประมาณ 21% เท่านั้น สิ่งที่คนทำส่วนใหญ่คือการให้ AI ช่วยระดมไอเดีย วางกลยุทธ์ หรือค้นหาข้อมูล ส่วนการสั่งให้ AI ทำงานแทนมนุษย์แบบจบกระบวนการ (End-to-end Automation) นั้นเกิดขึ้นน้อยกว่า 10% ของการใช้งานทั้งหมด

คนสายช่างใช้ AI แบบไหน?

ใช้ช่วยวินิจฉัยปัญหาหน้างานจริง ไม่ใช่แค่พนักงานออฟฟิศ
ตัดภาพมาที่ช่างซ่อมรถยนต์หรือช่างกลอุตสาหกรรม พวกเขาไม่ได้ใช้ AI เขียนอีเมล แต่ใช้มันเป็นคู่คิดแบบเรียลไทม์ เช่น ให้ AI ช่วยอ่านผลทดสอบที่ซับซ้อน ตรวจสายไฟ หรือเช็คการสึกหรอของเครื่องจักร โดยกลุ่มอาชีพนี้มีการใช้ AI แบบ Multimodal (ให้ AI ดูและวิเคราะห์ภาพ/วิดีโอ) สูงกว่าอาชีพอื่นถึง 2 เท่า

มูลค่าที่ซ่อนอยู่ที่บ้านมีมากแค่ไหน?

86% ของการใช้งานเกิดนอกเวลางาน ช่วยประหยัดเวลาได้มหาศาล
คนส่วนใหญ่ไม่ได้ใช้ AI แค่ตอนทำงาน แต่ใช้จัดการเรื่องปวดหัวในชีวิตจริง เช่น การยื่นภาษี ติดต่อราชการ หรือวางแผนการเงิน ซึ่งเกือบครึ่งหนึ่งของเรื่องนี้เกิดขึ้น "นอกเวลาราชการ" (กลางคืนหรือวันหยุด) หาก AI ช่วยประหยัดเวลาทำงานบ้านได้เฉลี่ยสัปดาห์ละ 30 นาที มูลค่าทางเศรษฐกิจที่เพิ่มขึ้นในสหรัฐฯ เพียงประเทศเดียวอาจสูงถึง 1 แสนล้านดอลลาร์ต่อปี ซึ่งตัวเลขนี้มักหลุดรอดจากการคำนวณ GDP แบบดั้งเดิม

Google ใช้เครื่องมือชื่อ OCTO (Observation Clustering and Taxonomy Organisation) จาก Google DeepMind ในการจัดกลุ่มข้อมูล โดยมีการป้องกันหลายชั้น:

• ลบข้อมูลส่วนบุคคล (PII) ออกทั้งหมดตั้งแต่ต้นทาง

• ใช้ระบบ K-anonymization คือหากกลุ่มข้อมูลใดมีผู้ใช้งานน้อยกว่า 10 คน กลุ่มนั้นจะถูกทิ้งทันที ไม่ถูกนำมาวิเคราะห์

• ไม่มีการเชื่อมโยงข้อมูลกลับไปยัง User log เดิมของผู้ใช้งานใดๆ

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

Q: อาชีพไหนที่ใช้ AI หนักที่สุด?
A: อาชีพที่มีรายได้และระดับการศึกษาสูงมีแนวโน้มใช้ AI หนักกว่า แต่ที่น่าสนใจคือ งานระดับกลางกลับมีการใช้ AI ช่วยเหลือในสัดส่วนที่สูงกว่างานระดับสูงเสียอีก

Q: ข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้งานปลอดภัยไหม?
A: ปลอดภัยสูง Google ใช้ระบบ OCTO ของ DeepMind ลบข้อมูลระบุตัวตน (PII) ทั้งหมด และใช้ระบบ K-anonymization คือหากกลุ่มข้อมูลใดมีผู้ใช้น้อยกว่า 10 คน ข้อมูลกลุ่มนั้นจะถูกทิ้งทันที ไม่ถูกนำมาวิเคราะห์

Q: ภาษาอังกฤษยังจำเป็นไหมถ้าจะใช้ AI ทำงาน?
A: ไม่จำเป็นอีกต่อไป ภาษาอังกฤษคิดเป็นเพียง 1 ใน 3 ของการสนทนากับ AI ทั่วโลก ผู้คนยังคงใช้ภาษาแม่ของตนเองในการทำงานซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ข้อสรุป:

รายงานนี้ชี้ให้เห็นว่า ช่องว่างทางดิจิทัล อาจไม่ได้วัดกันที่การมีหรือไม่มีอินเทอร์เน็ตอีกต่อไป แต่อยู่ที่ว่าประเทศนั้นๆ สามารถบูรณาการ AI เข้ากับงานประจำวันได้มากน้อยเพียงใด และที่น่าสนใจที่สุดคือ การที่ผู้คนยังคงใช้ภาษาแม่ของตนเองในการทำงานซับซ้อน แทนที่จะเปลี่ยนไปใช้ภาษาอังกฤษ แสดงให้เห็นว่ากำแพงด้านภาษาสำหรับ AI กำลังทลายลงอย่างแท้จริง

Source:

Blog Google: https://blog.google/innovation-and-ai/technology/research/understanding-the-ai-economy/