AI กับงานแรกหลังเรียนจบ: หลักฐานบอกอะไร และนักศึกษาควรเตรียมตัวอย่างไร

เดือนกันยายน 2569 นิตยสาร Finance & Development ของ IMF (กองทุนการเงินระหว่างประเทศ) ลงบทความเรื่องคนจบใหม่ในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ และเปิดเรื่องด้วยนักศึกษาวิศวะ มจธ. คนหนึ่ง

เขาฝึกงานอยู่ที่โรงงานเครื่องดื่ม และเล่าว่าตอนนี้หางานยากกว่าเมื่อก่อน เหตุผลของเขาฟังง่ายมาก บริษัทมีวิศวกรรุ่นพี่กับ AI ก็พอแล้ว งานที่เคยให้วิศวกรจบใหม่ทำ ตอนนี้ไม่ต้องใช้วิศวกรจบใหม่แล้ว

บทความเดียวกันมีตัวเลขของไทยที่น่าสนใจ ปี 2568 คนไทยอายุ 15–24 ปีว่างงานร้อยละ 3.9 ฟังดูไม่มาก แต่ถ้าดูเฉพาะคนที่เรียนจบสูงกว่ามัธยม ตัวเลขขึ้นไปถึงร้อยละ 13.2 สูงกว่าภาพรวมของคนวัยเดียวกันถึงสามเท่า

พูดง่าย ๆ คือ ยิ่งเรียนสูง ยิ่งหางานที่ตรงกับวุฒิได้ยาก ตัวเลขนี้ไม่ได้บอกว่า AI เป็นต้นเหตุ แต่ก็ทำให้คำถามว่า "AI จะกระทบงานแรกของเราไหม" เป็นเรื่องที่ควรหาคำตอบ

บทความนี้รวบรวมสิ่งที่ IMF ธนาคารโลก องค์การแรงงานระหว่างประเทศ (ILO) World Economic Forum (WEF) และนักวิจัยจาก Stanford พบ

ข่าวดีก่อน: งานยังไม่ได้หายไปเป็นวงกว้าง

หลายคนกลัวว่า AI มาเมื่อไหร่ คนจะตกงานกันทั้งเมือง หลักฐานจนถึงตอนนี้ยังไม่เป็นแบบนั้น

• IMF ประเมินว่างานทั่วโลกเกือบ 4 ใน 10 ได้รับผลจาก AI และในประเทศพัฒนาแล้ว ราวครึ่งหนึ่งของงานกลุ่มนี้น่าจะได้ประโยชน์ เพราะ AI ช่วยให้ทำงานได้มากขึ้น
• WEF คาดว่าถึงปี 2573 จะมีงานใหม่เกิดขึ้น 170 ล้านตำแหน่ง และงานเดิมหายไป 92 ล้านตำแหน่ง หักลบแล้ว งานยังเพิ่มขึ้น 78 ล้านตำแหน่ง
• ILO พบว่าคนทำงานในไทยราว 1 ใน 5 อยู่ในอาชีพที่ AI อาจเข้ามาช่วยหรือทำแทนงานบางส่วนได้ แต่ยังไม่พบว่ามีคนตกงานจำนวนมากเพราะ AI

สิ่งที่เปลี่ยนจริง ๆ คือ "เนื้องาน" มากกว่า "จำนวนตำแหน่ง" WEF ประเมินว่าภายในปี 2573 ทักษะที่งานต้องใช้จะเปลี่ยนไปเกือบ 4 ใน 10

ข่าวที่ต้องรู้: คนจบใหม่ได้รับผลก่อน

นักวิจัยจาก Stanford ติดตามข้อมูลเงินเดือนของคนทำงานในสหรัฐฯ หลายล้านคนจนถึงกลางปี 2569 แล้วพบ 3 อย่าง

• คนอายุ 22–25 ปีในอาชีพที่ได้รับผลจาก AI สูง มีการจ้างงานต่ำกว่าระดับที่ควรเป็นร้อยละ 19 เมื่อเทียบกับคนวัยเดียวกันในอาชีพที่ได้รับผลน้อย
• คนที่ทำงานมานานแล้วไม่ได้รับผลแบบนี้
• สาเหตุไม่ใช่การไล่คนออก แต่เป็นการรับคนใหม่น้อยลง

ทำไมคนจบใหม่ได้รับผลก่อน ลองนึกถึงงานที่บริษัทมักให้เด็กจบใหม่ทำ เช่น ร่างรายงาน สรุปข้อมูล หรือเขียนโค้ดส่วนที่ซ้ำ ๆ งานพวกนี้คืองานที่ AI ทำได้ดีขึ้นทุกปี ตรงกับที่นักศึกษา มจธ. คนนั้นเล่า

มีอีกข้อที่สำคัญไม่แพ้กัน ในงานที่ AI ทำแทนคน คนได้งานน้อยลง แต่ในงานที่ AI เป็นตัวช่วยของคน คนยังได้งานเท่าเดิมหรือมากขึ้น

ข้อควรรู้: ข้อมูลชุดนี้มาจากสหรัฐฯ และผู้วิจัยเองบอกว่าเป็นสัญญาณเบื้องต้น ยังสรุปไม่ได้ว่า AI เป็นสาเหตุโดยตรง

ตลาดงานกำลังมองหาอะไร

• IMF พบว่าในอังกฤษและสหรัฐฯ ประกาศรับสมัครงานที่ระบุทักษะใหม่ 1 อย่าง เสนอค่าจ้างสูงกว่าราวร้อยละ 3 ถ้าระบุตั้งแต่ 4 อย่างขึ้นไป สูงกว่าได้ถึงร้อยละ 15 ในอังกฤษ และร้อยละ 8.5 ในสหรัฐฯ
• WEF บอกว่าทักษะที่ต้องการเพิ่มเร็วที่สุด คือ AI และข้อมูล ความปลอดภัยไซเบอร์ และความเข้าใจเทคโนโลยี แต่ในรายการเดียวกันก็มีความคิดสร้างสรรค์ ความยืดหยุ่น และความใฝ่รู้ ส่วนการคิดวิเคราะห์ เป็นทักษะที่นายจ้าง 7 ใน 10 รายบอกว่าขาดไม่ได้
• WEF คาดว่างานที่ลดลงเร็วที่สุดคืองานธุรการ เช่น งานบันทึกข้อมูล

สรุปคือ ตลาดไม่ได้ต้องการแค่คนที่ใช้ AI เป็น แต่ต้องการคนที่ใช้ AI แล้วยังคิดเองได้ ตัดสินใจได้ และปรับตัวได้

ในไทย งานมี แต่คนที่ทักษะตรงยังไม่พอ

บทความของ IMF เล่าว่าแค่ไตรมาสแรกของปี 2569 BOI ได้รับคำขอส่งเสริมการลงทุนโครงการดิจิทัลรวมราว 8.7 แสนล้านบาท ส่วนใหญ่เป็นศูนย์ข้อมูล (data center) และบริการคลาวด์ ผู้บริหารในวงการนี้บอกว่าปัญหาไม่ใช่ไม่มีงาน แต่หาคนที่มีทักษะพอไม่ได้

ขณะเดียวกัน ธนาคารโลกประเมินว่าในสิบปีข้างหน้า จะมีคนหนุ่มสาวราว 1,200 ล้านคนเข้าสู่วัยทำงานในประเทศกำลังพัฒนา มากที่สุดเท่าที่เคยมีมา

ภาพที่ได้คือ งานยังมี แต่คนแข่งกันมากขึ้น และสิ่งที่ทำให้เราต่างจากคนอื่นคือทักษะที่ตรงกับงาน

แล้วเราเตรียมตัวอย่างไร

1. ฝึกทำส่วนที่ AI ช่วย ไม่ใช่ส่วนที่ AI ทำแทน ในงานกลุ่ม โครงงาน หรือตอนฝึกงาน ลองขอรับส่วนที่ต้องตั้งโจทย์ ตัดสินใจ ตรวจสอบ และอธิบายผล เพราะงานแบบนี้คืองานที่ยังมีคนจ้าง

2. เรียนพื้นฐานให้แน่นพอจะตรวจงานของ AI ได้ ในเรื่องเล่าของนักศึกษา มจธ. คนที่ยังมีงานคือรุ่นพี่ที่ทำงานคู่กับ AI และคนที่จะทำงานคู่กับ AI ได้ ต้องรู้ว่างานที่ถูกต้องหน้าตาเป็นอย่างไร ถ้าเราให้ AI ทำการบ้านแทนตั้งแต่ปีหนึ่ง เราจะไปไม่ถึงจุดนั้น (อ่านต่อ: ใช้ AI ให้ได้เรียนรู้จริง)

3. ใช้ AI กับงานจริงจนคล่อง ในวิชาที่อนุญาต ลองใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูล เขียนโค้ด หรือทบทวนงานวิจัยในสาขาของเรา และบอกอาจารย์ให้ชัดว่าใช้อย่างไร (อ่านต่อ: ใช้ AI เรียนได้แค่ไหน)

4. หาประสบการณ์ที่ต้องลงมือทำเอง นักวิจัยจาก Stanford สันนิษฐานว่า AI ทำแทนความรู้จากตำราได้ง่ายกว่าความรู้ที่ได้จากประสบการณ์ สหกิจศึกษา การฝึกงาน โครงงานกับลูกค้าจริง และงานทีม คือที่มาของความรู้แบบหลัง

5. ฝึกสื่อสารและนำเสนอ นักศึกษา มจธ. ในบทความของ IMF บอกเองว่า ถ้าเขาไม่มีทั้ง soft skills และ hard skills AI ก็แทนเขาได้แน่นอน ทักษะที่เริ่มฝึกได้ทันทีคือการสื่อสารและการนำเสนอ เช่น อธิบายงานของเราให้คนอื่นเข้าใจ ตอบคำถามได้ และชวนทีมหรือลูกค้าให้เห็นด้วย ทักษะนี้ยังเป็นสิ่งที่อาจารย์ใช้ดูว่าเราเข้าใจงานของตัวเองจริงหรือไม่ ผ่านการนำเสนอและการตอบคำถาม

สรุป

AI ยังไม่ได้ทำให้งานหายไปเป็นวงกว้าง แต่บันไดขั้นแรกของคนจบใหม่กำลังเปลี่ยน งานที่ทำซ้ำ ๆ ลดลง ส่วนงานที่ต้องใช้วิจารณญาณร่วมกับ AI ยังเปิดอยู่

ช่วงที่อยู่ในมหาวิทยาลัยจึงเป็นเวลาที่ดีที่สุดในการฝึก เพราะเรายังมีอาจารย์คอยให้คำแนะนำ ก่อนต้องไปทำจริงในที่ทำงาน

แหล่งข้อมูล

• Jacques, H. (2026, September). Graduating into uncertainty. Finance & Development, 42–45. International Monetary Fund. https://www.imf.org/-/media/files/publications/fandd/article/2026/09/jacques.pdf
• Georgieva, K. (2024, January 14). AI will transform the global economy. Let's make sure it benefits humanity. IMF Blog. https://www.imf.org/en/Blogs/Articles/2024/01/14/ai-will-transform-the-global-economy-lets-make-sure-it-benefits-humanity
• Georgieva, K. (2026, January 14). New skills and AI are reshaping the future of work. IMF Blog. https://www.imf.org/en/blogs/articles/2026/01/14/new-skills-and-ai-are-reshaping-the-future-of-work
• Brynjolfsson, E., Chandar, B., & Chen, R. (2026, revised August 12). Canaries in the coal mine? Six facts about the recent employment effects of artificial intelligence (Working paper). Stanford Digital Economy Lab. https://digitaleconomy.stanford.edu/publications/canaries-in-the-coal-mine/
• World Economic Forum. (2025). The Future of Jobs Report 2025. https://reports.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_Report_2025.pdf
• International Labour Organization. (2026, July). Generative AI and labour markets in ASEAN: Significant exposure, limited disruption, uneven preparedness (ILO Brief). https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-labour-markets-asean-significant-exposure-limited
• World Bank. (2026). The Global Jobs Challenge. https://www.worldbank.org/en/research/publication/global-jobs-challenge