AI Boom เขย่าออฟฟิศ ฆ่างานรูทีน แต่ดันงานชิป-ศูนย์ข้อมูลพุ่งหลักล้าน

กระแสปัญญาประดิษฐ์หรือ AI Boom มักมาพร้อมความกังวลว่าเทคโนโลยีจะเข้ามาแทนที่มนุษย์จนเกิดการว่างงานครั้งใหญ่ ทว่า ภาพตลาดแรงงานในปัจจุบันกลับซับซ้อนกว่านั้น เพราะขณะที่งานบางประเภทกำลังหายไป AI ก็สร้างความต้องการแรงงานระลอกใหม่ ตั้งแต่วิศวกร AI นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ไปจนถึงช่างไฟฟ้า ช่างระบบทำความเย็น และคนงานก่อสร้างดาต้าเซ็นเตอร์

ข้อมูลตลาดแรงงานสหรัฐฯ สะท้อนว่า AI เริ่มสร้างแรงกระเพื่อมต่อการจ้างงานอย่างชัดเจน แต่ยังไม่ถึงขั้นทำให้มนุษย์จำนวนมากหมดโอกาสทำงาน ในเดือนสิงหาคม 2569 เศรษฐกิจสหรัฐฯ เพิ่มการจ้างงาน 162,000 ตำแหน่ง สูงกว่าที่คาดการณ์ ขณะที่อัตราว่างงานอยู่ที่ 4.1% ซึ่งต่ำกว่าเกือบ 90% ของจำนวนเดือนทั้งหมดในช่วงครึ่งศตวรรษที่ผ่านมา 

ส่วนช่องว่างระหว่างอัตราว่างงานของคนอายุ 20-24 ปีกับอัตรารวมยังอยู่ใกล้ระดับต่ำสุดในรอบหลายทศวรรษ สวนทางกับความกังวลที่ว่าแรงงานรุ่นใหม่จะเป็นกลุ่มแรกที่ถูก AI แทนที่

สิ่งที่กำลังเกิดขึ้นจึงไม่ใช่การที่ “งานทั้งหมดหายไป” แต่เป็นการเคลื่อนย้ายงานครั้งใหญ่ งานประจำที่มีกระบวนการซ้ำและเป็นมาตรฐานเริ่มหดตัว ขณะที่งานซึ่งเกี่ยวข้องกับโครงสร้างพื้นฐาน เทคโนโลยีขั้นสูง และการทำงานร่วมกับ AI กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว จนบางอุตสาหกรรมไม่ได้กังวลว่าจะต้องลดคน แต่กลับกังวลว่าจะหาคนจากที่ใดให้เพียงพอกับการขยายตัว

AI เริ่มลดคนจริง งานรูทีนหด แต่งานด้านเทคฯ-คนใช้ AI เป็นมีโอกาสโต

ในช่วง 2-3 ปีที่ผ่านมา สถิติชี้ว่า กระแส AI Boom เริ่มส่งผลต่อตลาดแรงงานอย่างเป็นรูปธรรม หลายบริษัทเริ่มนำระบบอัตโนมัติมาทดแทนงานบางประเภท ขณะที่บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ทยอยลดพนักงานและปรับโครงสร้างธุรกิจเพื่อรองรับ AI มากขึ้น อย่างไรก็ตาม หลักฐานที่มีอยู่ยังไม่ชี้ว่าโลกกำลังเผชิญคลื่นว่างงานครั้งใหญ่จาก AI

ข้อมูลจากบริษัทที่ปรึกษาด้านการจ้างงาน Challenger, Gray & Christmas ระบุว่า ในปี 2569 บริษัทอเมริกันประกาศลดพนักงานด้วยเหตุผลเกี่ยวกับ AI เฉลี่ยประมาณ 16,000 ตำแหน่งต่อเดือน แม้ตัวเลขนี้ยืนยันว่า AI กำลังกระทบการจ้างงานจริง แต่ยังถือเป็นสัดส่วนไม่มากเมื่อเทียบกับตลาดแรงงานสหรัฐฯ ซึ่งนายจ้างเลิกจ้างพนักงานตามปกติราว 1.7 ล้านคนต่อเดือน

เมื่อมองตั้งแต่กลางปี 2566 การเลิกจ้างที่ถูกระบุว่าเกี่ยวข้องกับ AI มีจำนวนประมาณ 200,000 ตำแหน่ง ขณะที่ The Economist ประเมินว่า AI อาจมีส่วนสร้างงานใหม่ในสหรัฐฯ แล้วประมาณ 1 ล้านตำแหน่ง มากพอที่จะชดเชยการจ้างงานที่อ่อนแอลงในงานหลังบ้านหลายประเภท ภาพรวมจึงไม่ใช่การที่ AI เข้ามาทำลายงานทั้งหมด แต่เป็นกระบวนการที่งานเก่าถูกลดจำนวนลงพร้อมกับการเกิดขึ้นของงานใหม่

ผลกระทบจาก AI เริ่มปรากฏชัดในบริษัทและแรงงานบางกลุ่ม โดยการจ้างงานในภาคบริการวิชาชีพและบริการธุรกิจของสหรัฐฯ ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยช่วงปี 2558-2562 ประมาณ 10% บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่อย่าง Microsoft และ Meta ลดจำนวนพนักงานระหว่างปรับโครงสร้างธุรกิจให้สอดรับกับ AI ขณะที่ Block เจ้าของ Square และ Cash App รวมถึง Intuit ผู้พัฒนา TurboTax และ QuickBooks เริ่มนำระบบอัตโนมัติมาทดแทนแรงงานบางส่วน

ความเสี่ยงกระจุกตัวอยู่ในงานสำนักงานและงานหลังบ้านที่มีขั้นตอนชัดเจนและเป็นงานรูทีน ตั้งแต่เดือนมกราคม 2566 การจ้างพนักงานบริการลูกค้าในสหรัฐฯ ลดลงประมาณ 10% ส่วนการจ้างเลขานุการและผู้ช่วยธุรการลดลงราว 15% เนื่องจาก AI Agent สามารถรับช่วงงานที่เป็นกระบวนการซ้ำๆ ได้ดีขึ้นเรื่อยๆ

สำนักงานสถิติแรงงานสหรัฐฯ คาดว่า งานสำนักงานและงานสนับสนุนธุรการอาจลดลงรวม 752,000 ตำแหน่งภายในปี 2578 สะท้อนว่าความเสี่ยงจาก AI ไม่ได้กระจายเท่ากันทั่วทั้งตลาดแรงงาน แต่จะรุนแรงเป็นพิเศษในงานที่สามารถกำหนดขั้นตอนและเปลี่ยนให้เป็นระบบอัตโนมัติได้ง่าย

AI ลดงานบางประเภท แต่สร้างงานผ่านการลงทุนและผลิตภาพ

อีกด้านหนึ่ง AI กำลังสร้างงานใหม่ผ่านหลายช่องทาง ตั้งแต่การลงทุนในดาต้าเซ็นเตอร์และระบบผลิตไฟฟ้า การขยายตัวของบริษัทสตาร์ตอัป AI ไปจนถึงการเพิ่มตำแหน่งงานด้าน AI ในบริษัทเดิมที่ต้องเร่งพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อให้ทันคู่แข่ง

AI ยังช่วยเพิ่มผลิตภาพของแรงงาน เช่น ช่วยให้นักกฎหมายร่างสัญญาได้เร็วขึ้น หรือช่วยให้นักวิเคราะห์ตรวจสอบเอกสารทางการเงินจำนวนมากได้ภายในไม่กี่นาที หากผลิตภาพที่สูงขึ้นทำให้ต้นทุนบริการวิชาชีพลดลง ความต้องการใช้บริการอาจเพิ่มขึ้นตามไปด้วย และนำไปสู่การจ้างงานเพิ่มเติม

แนวโน้มดังกล่าวทำให้อาชีพบางประเภทที่เคยถูกมองว่ามีความเสี่ยงจาก AI ยังคงขยายตัว ระหว่างปี 2566-2568 การจ้างผู้ช่วยด้านกฎหมายเพิ่มขึ้นประมาณ 11% และนักวิเคราะห์วิจัยตลาดเพิ่มขึ้น 6% สูงกว่าการจ้างงานเฉลี่ยทั่วประเทศที่เพิ่มขึ้นราว 2.5%

แม้จะมีคำเตือนเรื่องการเลิกจ้าง สำนักงานสถิติแรงงานสหรัฐฯ ยังคาดการณ์ว่าภาคบริการวิชาชีพจะขยายตัวอย่างรวดเร็วต่อไป จากความต้องการระบบ AI และบริการที่ปรึกษาที่เพิ่มขึ้น เทคโนโลยีจึงอาจลดความต้องการแรงงานในงานบางส่วน แต่เพิ่มความต้องการแรงงานที่สามารถใช้ AI เพื่อทำงานได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

เงินลงทุน 5 แสนล้านดอลลาร์ ปลุกตลาดแรงงานโครงสร้างพื้นฐาน

แหล่งสร้างงานสำคัญที่สุดแห่งหนึ่งในยุค AI คือการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน ตั้งแต่ชิป หน่วยความจำ เซิร์ฟเวอร์ ดาต้าเซ็นเตอร์ ระบบทำความเย็น ไปจนถึงโรงไฟฟ้าและโครงข่ายไฟฟ้าที่ต้องรองรับการประมวลผลข้อมูลมหาศาล

Goldman Sachs ประเมินว่า การใช้จ่ายด้านอุปกรณ์และโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นต่อการทำงานของ AI สูงกว่าระดับปี 2565 ซึ่งเป็นปีที่โลกเริ่มรู้จัก ChatGPT ประมาณ 5 แสนล้านดอลลาร์ต่อปี

เฉพาะการก่อสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ในสหรัฐฯ มีมูลค่ามากกว่า 7.5 หมื่นล้านดอลลาร์ต่อปี เพิ่มขึ้นเกือบ 60% จากปีก่อนหน้า การก่อสร้างในระดับดังกล่าวต้องอาศัยแรงงานจำนวนมาก ทั้งช่างไฟฟ้าสำหรับเดินระบบ ช่างระบบทำความร้อน ระบายอากาศ และปรับอากาศ หรือ HVAC ซึ่งทำหน้าที่ป้องกันไม่ให้อุปกรณ์ร้อนเกินไป วิศวกรโครงข่ายไฟฟ้าสำหรับเชื่อมดาต้าเซ็นเตอร์เข้ากับระบบพลังงาน รวมถึงช่างเทคนิคที่ติดตั้งและบำรุงรักษาเครื่องจักร

The Economist ติดตามการจ้างงานใน 5 อุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องโดยตรงกับการสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ ตั้งแต่ธุรกิจรับเหมาติดตั้งระบบไฟฟ้าไปจนถึงการผลิตอุปกรณ์ พบว่า ตั้งแต่ปี 2566 การจ้างงานในกลุ่มนี้เพิ่มขึ้นสูงกว่าแนวโน้มของภาคก่อสร้างและการผลิตโดยรวมประมาณ 320,000 ตำแหน่ง

สำนักงานสถิติแรงงานสหรัฐฯ ยังประเมินว่า ธุรกิจสาธารณูปโภคจะเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ที่เติบโตเร็วที่สุดตั้งแต่ปัจจุบันจนถึงปี 2578 สอดคล้องกับความต้องการไฟฟ้าและระบบโครงข่ายที่เพิ่มขึ้นตามการขยายตัวของดาต้าเซ็นเตอร์

งานทั้งหมดไม่ได้เกิดจาก AI เพียงปัจจัยเดียว เพราะการปรับปรุงโครงข่ายไฟฟ้าและการสร้างโรงงานประเภทอื่นมีส่วนผลักดันการจ้างงานด้วย แต่ข้อมูลตลาดแรงงานสะท้อนว่า AI มีบทบาทสำคัญอย่างชัดเจน เว็บไซต์หางาน Indeed พบว่า จำนวนตำแหน่งงานว่างในธุรกิจดาต้าเซ็นเตอร์เพิ่มขึ้นมากกว่าสองเท่าภายในสองปี แม้ประกาศรับสมัครงานโดยรวมจะลดลง

LinkedIn ประเมินว่า สหรัฐฯ มีงานดาต้าเซ็นเตอร์เกิดขึ้นเกือบ 500,000 ตำแหน่งระหว่างปี 2566-2568 โดยช่างเทคนิคและวิศวกรดาต้าเซ็นเตอร์เป็นกลุ่มที่ได้รับการจ้างงานมากที่สุดกลุ่มหนึ่ง

การแข่งขันแย่งแรงงานยังสะท้อนผ่านค่าจ้าง Indeed พบว่า ประกาศรับสมัครงานด้านติดตั้งและบำรุงรักษาในดาต้าเซ็นเตอร์เสนอค่าจ้างสูงกว่างานลักษณะใกล้เคียงกันในอุตสาหกรรมอื่นประมาณ 40%

ข้อมูลค่าจ้างอย่างเป็นทางการสะท้อนทิศทางเดียวกัน ในช่วงหนึ่งปีถึงเดือนมิถุนายน ค่าจ้างเฉลี่ยต่อชั่วโมงในอุตสาหกรรมผลิตอุปกรณ์ไฟฟ้าเพิ่มขึ้นมากกว่า 13% ขณะที่ค่าจ้างในธุรกิจรับเหมาติดตั้งระบบไฟฟ้าเพิ่มขึ้นเกือบ 8%

แม้ค่าจ้างสูงขึ้น บริษัทก็ยังหาแรงงานได้ยาก ระหว่างเยี่ยมชมโรงงานผลิตหม้อแปลงไฟฟ้า Donald Leavens จาก National Electrical Manufacturers Association ถามผู้บริหารโรงงานว่าต้องการความช่วยเหลือด้านใดมากที่สุด คำตอบที่ได้รับคือ ต้องการคนมาช่วยเดินสายการผลิต สะท้อนว่าปัญหาขาดแคลนแรงงานเกิดขึ้นตั้งแต่ระดับวิศวกรไปจนถึงหน้างานในโรงงาน

เอเชียติดคอขวด ‘คนไม่พอ’ ท่ามกลางการขยายกำลังผลิตชิป

ในเอเชียซึ่งเป็นศูนย์กลางของห่วงโซ่อุปทานฮาร์ดแวร์ AI ปัญหาหลักของหลายบริษัทไม่ใช่คำสั่งซื้อไม่เพียงพอ แต่เป็นการหาแรงงานให้ทันกับการขยายกำลังผลิต

Wayne Yang ผู้จัดการทั่วไปของ IV Technologies ผู้ผลิตวัสดุสำหรับอุตสาหกรรมชิปในไต้หวัน กำลังขยายโรงงานแห่งใหม่ในพื้นที่ตอนกลางของไต้หวัน แต่ต้องเผชิญการแข่งขันรับสมัครแรงงานจากทั้งลูกค้า คู่แข่ง และบริษัทอื่นในห่วงโซ่อุปทาน

บริษัท IV Technologies ผลิตแผ่นขัดคุณภาพสูงสำหรับกระบวนการผลิตและบรรจุชิปขั้นสูง ซึ่งเป็นตลาดเฉพาะทาง แต่ยังต้องแข่งขันแย่งบุคลากรกับบริษัทขนาดใหญ่อย่าง Qnity ซึ่งเดิมเป็นส่วนหนึ่งของ DuPont บริษัท Fujibo ของญี่ปุ่น รวมถึงลูกค้าของตนเองอย่าง TSMC และ United Microelectronics Corp. หรือ UMC

การแข่งขันรุนแรงจนบริษัทต้องใช้ทุกช่องทางในการตามหาพนักงาน รวมถึงติดต่อเครือข่ายเพื่อนร่วมมหาวิทยาลัยเพื่อสอบถามหารุ่นน้องที่สนใจทำงาน แต่แรงงานวิศวกรจำนวนมากถูกบริษัทขนาดใหญ่ดึงตัวไปก่อนแล้ว

ปัญหาดังกล่าวไม่ได้จำกัดอยู่เพียงผู้ผลิตชิป Luke Lee รองประธาน Texas Instruments และประธานธุรกิจในญี่ปุ่น ไต้หวัน เกาหลีใต้ และเอเชียใต้ ระบุว่า อุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องกับเซมิคอนดักเตอร์ต่างเผชิญความยากลำบากในการหาคน ประเทศอย่างเวียดนามมีบริษัทจำนวนมากแข่งขันกันเพื่อแย่งแรงงานที่มีอยู่จำกัด ขณะที่ไต้หวัน ญี่ปุ่น และเกาหลีใต้เผชิญปัญหาหนักกว่า เพราะประชากรกำลังลดลง

กระแสลงทุนยิ่งทำให้ความต้องการแรงงานเพิ่มขึ้น Nikkei Asia คำนวณว่า ผู้ผลิตชิปรายใหญ่ในเอเชียวางแผนลงทุนรวมมากกว่า 1.36 แสนล้านดอลลาร์ในปี 2569 เพื่อสร้างกำลังผลิตชิปและโรงงานบรรจุชิป ขณะที่หลายบริษัทปรับเพิ่มงบลงทุนแล้ว หลังความต้องการสูงกว่าที่คาดการณ์ไว้

ASE ผู้ให้บริการบรรจุและทดสอบชิปรายใหญ่ที่สุดในโลก ปรับเพิ่มแผนลงทุนสองครั้ง จาก 7 พันล้านดอลลาร์เมื่อต้นปีเป็น 1.05 หมื่นล้านดอลลาร์ โดย Tien Wu ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ ASE ระบุว่า นี่คือการขยายกิจการครั้งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์บริษัท

ทั้งห่วงโซ่อุปทานฮาร์ดแวร์กำลังขยายตัวในระดับสูงเป็นประวัติการณ์ เมื่อลูกค้าถูกกดดันให้เพิ่มกำลังผลิตอย่างรวดเร็ว บริษัทในห่วงโซ่อุปทานจึงต้องเร่งลงทุนและรับคนตามไปด้วย ASE ต้องการรับพนักงานอย่างน้อย 3,000 คนเพื่อรองรับการขยายงานในปี 2569 และอีกไม่น้อยกว่า 1,000 คนในปีถัดไป

ข้อมูลจาก 104 Job Bank แพลตฟอร์มหางานและจัดหางานรายใหญ่ที่สุดของไต้หวัน ระบุว่า งานเกือบทุกประเภทในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์มีตำแหน่งว่างมากกว่าจำนวนผู้สมัครเฉลี่ยเกินสองเท่า สำหรับงานก่อสร้างโรงงาน การขาดแคลนรุนแรงยิ่งกว่าเดิม โดยผู้หางานหนึ่งคนอาจมีตำแหน่งให้เลือกมากถึง 12 ตำแหน่ง

ปัญหาสำคัญอีกด้านคือแรงงานบางสาขามีอายุสูงขึ้น United Integrated Services ผู้ก่อสร้างโรงงานเทคโนโลยีขั้นสูงพบว่า บริษัทหาแรงงานอายุน้อยได้ยาก โดยช่างเทคนิคสำคัญบางประเภท เช่น ช่างชุบโลหะด้วยไฟฟ้า มีอายุเฉลี่ยมากกว่า 50 ปีแล้ว

ภาวะขาดแคลนแรงงานยังถูกซ้ำเติมด้วยโครงสร้างประชากร อัตราเจริญพันธุ์รวมในปี 2568 อยู่ที่ 1.14 ในญี่ปุ่น 0.82 ในเกาหลีใต้ และเพียง 0.69 ในไต้หวัน ซึ่งมีจำนวนประชากรลดลงต่อเนื่องเป็นเดือนที่ 32 ณ เดือนสิงหาคม 2569 จำนวนแรงงานใหม่จึงไม่สอดคล้องกับความต้องการของอุตสาหกรรมที่กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว

GlobalFoundries มองว่า ปัญหาขาดแคลนบุคลากรเกิดขึ้นทั่วโลก โดยเฉพาะในงานบรรจุชิปขั้นสูงและซิลิคอนโฟโตนิกส์ ซึ่งการขยายกำลังผลิตที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังเพิ่มการแข่งขันแย่งชิงทักษะใหม่ที่ระบบการผลิตบุคลากรแบบเดิมยังไม่สามารถรองรับได้เพียงพอ

สงครามแย่งคนดันเงินเดือน พร้อมเปิดประตูให้แรงงานนอกสายเทค

การแข่งขันดึงตัวแรงงานกำลังทำให้โครงสร้างเงินเดือนเปลี่ยนไป ผู้ผลิตเครื่องจักรสำหรับอุตสาหกรรมชิปสัญชาติญี่ปุ่นรายหนึ่งระบุว่า พนักงานจบใหม่ซึ่งมีประสบการณ์ทำงานเพียงประมาณหนึ่งปีครึ่ง ถูกคู่แข่งดึงตัวด้วยค่าจ้างสูงขึ้น 30% ทั้งที่ค่าจ้างเดิมถือว่าอยู่ในระดับสูงเมื่อเทียบกับอุตสาหกรรมแล้ว

วิศวกรอุปกรณ์ที่มีประสบการณ์เพียงสองปีอาจได้รับข้อเสนอสูงถึงเดือนละ 100,000 ดอลลาร์ไต้หวัน หรือประมาณ 3,150 ดอลลาร์สหรัฐ โดยไม่รวมโบนัส ทั้งที่ในอดีตระดับเงินเดือนดังกล่าวมักสงวนไว้สำหรับผู้มีประสบการณ์อย่างน้อย 6-7 ปี

Hoton Chang ประธาน Grand Process Technology Corp. ผู้ผลิตเครื่องจักรบรรจุชิปให้แก่ TSMC และ Micron Technology ระบุว่า การรับคนกลายเป็นหนึ่งในคอขวดสำคัญที่สุดของบริษัท ซึ่งจำเป็นต้องเพิ่มกำลังผลิตอย่างน้อย 50%

บริษัทต้องเพิ่มพนักงานฝ่ายทรัพยากรบุคคลเพื่อช่วยรับสมัครพนักงานโดยเฉพาะ พร้อมเข้าไปหาคนทั้งในสถานศึกษาและชุมชนท้องถิ่น ตั้งแต่ต้นปีบริษัทยังมีตำแหน่งว่างประมาณ 200 ตำแหน่ง แม้จะรับพนักงานเข้ามาอย่างต่อเนื่อง เพราะทุกแผนกต่างร้องขอกำลังคนเพิ่ม

Grand Process Technology ยังวางแผนรับแรงงานต่างชาติ เพิ่มเวลาการผลิตจากวันละหนึ่งกะเป็นหนึ่งกะครึ่ง ก่อนขยับเป็นสองกะในอนาคต พร้อมเสนอเงินรางวัลให้พนักงานที่แนะนำเพื่อนหรือคนรู้จักเข้ามาทำงานสำเร็จ

บริษัทบางแห่งสามารถขยายจำนวนพนักงานได้อย่างรวดเร็ว Auras Technology ผู้ให้บริการระบบจัดการความร้อนแก่ Nvidia, Amazon Web Services และ Meta เพิ่มจำนวนพนักงานจากประมาณ 100 คนในปี 2566 เป็น 400 คน ตามความต้องการสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ AI ที่พุ่งขึ้น แม้บริษัทจะเผชิญความยากลำบากในการหาคนเช่นกัน แต่เชื่อว่ายังสามารถดึงดูดแรงงานได้หากเสนอค่าตอบแทนที่เหมาะสม

สภาพตลาดที่เปลี่ยนไปยังเปิดโอกาสให้แรงงานนอกอุตสาหกรรมเทคโนโลยี Ivy Chen อดีตพนักงานต้อนรับบนเครื่องบินซึ่งต้องการเปลี่ยนสายงาน เคยส่งใบสมัครไปยังบริษัทเทคโนโลยีหลายแห่งเมื่อไม่กี่ปีก่อน แต่ไม่ได้รับการตอบรับ

ในปี 2569 ใบสมัครแทบทุกฉบับของเธอกลับตามมาด้วยการสัมภาษณ์แบบพบหน้า หลายบริษัทถามว่าเธอสามารถเริ่มงานได้เร็วเพียงใด แม้ไม่มีประสบการณ์ในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีโดยตรง สะท้อนว่าบริษัทต่าง ๆ เริ่มให้ความสำคัญกับความพร้อมเรียนรู้และความสามารถในการปรับตัวมากกว่าประวัติการทำงานแบบเดิม

TSMC ตั้งเป้ารับพนักงานใหม่ในไต้หวันประมาณ 8,000 คนในปี 2569 พร้อมเร่งรับคนในต่างประเทศเพื่อรองรับโรงงานใหม่ในสหรัฐฯ และพื้นที่อื่น จำนวนพนักงานทั่วโลกของบริษัทเพิ่มจาก 65,931 คนในช่วงต้นปี 2565 เป็น 91,353 คนในช่วงต้นปี 2569 หรือเพิ่มขึ้นมากกว่า 38% ภายในสี่ปี

บริษัทไม่ได้รับเฉพาะบัณฑิตมหาวิทยาลัย แต่ยังเปิดรับพนักงานสายการผลิตที่จบระดับมัธยมศึกษาตอนปลาย โดยคุณสมบัติสำคัญคือความสนใจในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์และความสามารถด้านภาษาอังกฤษ

TSMC ยังร่วมจัดงานรับสมัครงานกับบริษัทในห่วงโซ่อุปทาน ตั้งแต่ผู้สร้างโรงงานไปจนถึงผู้ผลิตเครื่องจักรและวัสดุ พร้อมส่งผู้บริหารระดับสูงสองคนกลับไปพูดคุยกับนักศึกษาในมหาวิทยาลัยที่ตนเคยเรียนเป็นครั้งแรก เพื่อจูงใจให้คนรุ่นใหม่เลือกเส้นทางอาชีพในอุตสาหกรรมชิป

ความต้องการแรงงานไม่ได้จำกัดอยู่เพียงวิศวกร อุตสาหกรรมชิปยังรับพนักงานสนับสนุนหลายประเภท ตั้งแต่พ่อครัว เจ้าหน้าที่ดับเพลิง เจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัย ไปจนถึงพนักงานการเงินและบัญชี

รายงาน Semiconductor Talent Report 2026 ของ 104 Job Bank ระบุว่า เงินเดือนผู้จัดการฝ่ายการเงินและบัญชีในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์เพิ่มขึ้นมากกว่า 15% ต่อปี ณ เดือนมิถุนายน ขณะที่เงินเดือนเฉลี่ยของผู้จัดการโรงงานเพิ่มขึ้นเกือบ 10% จากปีก่อนหน้า

ทักษะ AI กำลังกลายเป็นเงื่อนไขพื้นฐานของการทำงาน

นอกจากนี้ แม้ AI ยังไม่ได้เข้ามาแทนที่มนุษย์ในอุตสาหกรรมชิป แต่เทคโนโลยีกำลังเปลี่ยนคุณสมบัติของคนที่บริษัทต้องการ ตำแหน่งงานที่เกี่ยวข้องกับ AI ในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ของไต้หวันเพิ่มขึ้น 67% ในช่วงห้าปีที่ผ่านมา และตำแหน่งงานใหม่ประมาณหนึ่งในห้าเริ่มกำหนดให้ผู้สมัครต้องมีความสามารถเกี่ยวกับ AI ในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง

Kinsus Interconnect Technology ผู้ผลิตวัสดุฐานรองชิปให้แก่ Nvidia และ AMD กำหนดให้พนักงานใหม่ทุกคนต้องเรียนรู้การใช้ AI เทคโนโลยีการผลิตอัจฉริยะ และการวิเคราะห์ข้อมูลตั้งแต่วันแรกของการทำงาน ในช่วงห้าปีที่ผ่านมา บริษัทยังให้ความสำคัญกับการฝึกพนักงานรุ่นใหม่ด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและระบบการผลิตอัจฉริยะอย่างต่อเนื่อง

GlobalFoundries มองว่า ความต้องการบุคลากรในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์กำลังเปลี่ยนแปลงเร็วกว่าระบบผลิตแรงงานแบบดั้งเดิม โดยมีทั้ง AI ระบบดิจิทัล งานบรรจุชิปขั้นสูง และซิลิคอนโฟโตนิกส์เป็นแรงขับเคลื่อน

นอกเหนือจากความรู้ทางเทคนิค บริษัทจึงต้องการคนที่ปรับตัวได้ เรียนรู้เร็ว และมีความเข้าใจด้านข้อมูล เพื่อให้สามารถทำงานในสภาพแวดล้อมการผลิตที่ขับเคลื่อนด้วยระบบดิจิทัลมากขึ้น

รัฐบาลไต้หวันพยายามเข้ามาช่วยแก้ปัญหาด้วยการจัดตั้งโรงเรียนด้านเซมิคอนดักเตอร์เกือบ 10 แห่ง ซึ่งทำงานร่วมกับบริษัทชิปในการพัฒนาบุคลากร ขณะที่บริษัทเทคโนโลยีลดการยึดติดกับผู้สมัครจากมหาวิทยาลัยชั้นนำเพียงสี่แห่ง ได้แก่ National Taiwan University, National Tsinghua University, National Yang Ming Chiao Tung University และ National Cheng Kung University

หลายบริษัทขยายฐานผู้สมัคร พร้อมร่วมมือกับมหาวิทยาลัยและสถาบันฝึกอบรมอื่นเพื่อสร้างวิศวกรเพิ่มขึ้น แม้ความต้องการแรงงานยังมีมากกว่าจำนวนคนที่ระบบการศึกษาสามารถผลิตได้ทัน

นอกจากนี้ ในสหรัฐฯ AI ยังกำลังสร้างงานประเภทใหม่ เช่น วิศวกรที่ทำหน้าที่สร้างและพัฒนาโมเดล พนักงานติดป้ายกำกับข้อมูลที่ช่วยจัดเตรียมข้อมูลและประเมินคำตอบของระบบ วิศวกรประเภท Forward-deployed ที่นำโมเดลไปปรับใช้กับความต้องการของลูกค้า และหัวหน้าฝ่าย AI ที่มีหน้าที่กำหนดว่าบริษัทควรนำเทคโนโลยีไปใช้อย่างไร

ข้อมูลจาก LinkedIn ระบุว่า ประกาศรับสมัครหัวหน้าฝ่าย AI วิศวกร AI และผู้อำนวยการฝ่าย AI เพิ่มขึ้นประมาณสองเท่าจากช่วงปี 2566-2567

งานวิจัยเบื้องต้นของ Gad Levanon หัวหน้านักเศรษฐศาสตร์ของ Burning Glass Institute ซึ่งใช้ฐานข้อมูลประวัติการทำงานที่อาศัยข้อมูลจาก LinkedIn เป็นหลัก ประเมินว่า งานที่เกิดขึ้นเพราะ AI โดยตรงอาจคิดเป็นประมาณ 1% ของงานวิชาชีพทั้งหมดในสหรัฐฯ หรือราว 1 ล้านตำแหน่ง

ในสายงานคอมพิวเตอร์และวิทยาศาสตร์ชีวภาพ ซึ่งรวมถึงนักวิจัยที่ใช้ AI ช่วยค้นคว้ายาใหม่ สัดส่วนงาน AI อาจอยู่ที่ 4-5% ขณะที่การวิเคราะห์ของ LinkedIn ประเมินว่ามีงานเฉพาะด้าน AI เกิดขึ้นใหม่ประมาณ 640,000 ตำแหน่งระหว่างปี 2566-2568

The Economist ยังติดตามการจ้างงานในอาชีพที่อยู่ใกล้กับกระแส AI มากที่สุด ได้แก่ วิศวกร นักพัฒนาซอฟต์แวร์ นักคณิตศาสตร์ และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล พบว่า ตั้งแต่ปี 2565 การจ้างงานในกลุ่มนี้เพิ่มขึ้นสูงกว่าแนวโน้มของงานวิชาชีพโดยรวมประมาณ 730,000 ตำแหน่ง แม้งานทั้งหมดจะไม่ได้เกิดจาก AI โดยตรง แต่ส่วนหนึ่งมีความเกี่ยวข้องกับการขยายตัวของเทคโนโลยีอย่างชัดเจน

งานใหม่อาจเพิ่มขึ้น แต่คนที่เสียงานอาจย้ายตามไม่ทัน

อย่างไรก็ตาม การที่ AI อาจสร้างงานสุทธิไม่ได้หมายความว่าแรงงานทุกคนจะได้รับประโยชน์เท่ากัน เพราะงานใหม่อาจเกิดขึ้นคนละอุตสาหกรรม อยู่คนละพื้นที่ และต้องการทักษะที่แตกต่างจากงานเดิมโดยสิ้นเชิง ตลาดแรงงานโดยรวมจึงอาจยังขยายตัว ขณะที่พนักงานบางกลุ่มถูกแทนที่และไม่สามารถย้ายไปสู่งานใหม่ได้ทันที

ที่ผ่านมา การเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีเคยสร้างอาชีพที่ไม่เคยมีมาก่อน สหรัฐฯ มีงานเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์เกิดขึ้นมากกว่า 6 ล้านตำแหน่ง ขณะที่คนอีกประมาณ 8 ล้านคนทำงานในอุตสาหกรรมใหม่อย่างแพลตฟอร์มรับงานอิสระ อีคอมเมิร์ซ และการสร้างคอนเทนต์

ในอนาคต ตลาดแรงงานอาจมีอาชีพใหม่ เช่น ผู้ควบคุมทีม AI Agent หรือผู้ตัดสินข้อพิพาทระหว่างระบบอัตโนมัติ แม้วันนี้อาชีพเหล่านี้อาจฟังดูห่างไกล เช่นเดียวกับที่อาชีพอินฟลูเอนเซอร์เคยเป็นเรื่องยากจะคาดคิดเมื่อหนึ่งหรือสองทศวรรษก่อน

ตลาดแรงงานในยุค AI Boom จึงยังไม่ใช่โลกที่มนุษย์ไม่มีงานทำ แต่เป็นโลกที่งานถูกสร้างและทำลายพร้อมกันด้วยความเร็วสูง งานที่เติบโตอาจไม่ใช่งานประเภทเดิม และทักษะที่ตลาดต้องการอาจเปลี่ยนไปก่อนที่ระบบการศึกษาและการฝึกอบรมจะผลิตคนได้ทัน

อ้างอิง: Nikkei Asia, The Economist, U.S. Bureau of Labor Statistics, 104 Job Bank, Challenger, Gray & Christmas, LinkedIn Economic Graph, U.S. Census Bureau