อดีตผู้บริหาร Google เตือน: 3 ปีจากนี้ AI จะเปลี่ยนงานและอำนาจอย่างถาวร
บทสัมภาษณ์นี้ชี้ว่า AI ไม่ใช่ภัยในตัวเอง แต่ความเสี่ยงอยู่ที่มนุษย์ที่นำมันไปใช้เพื่ออำนาจ ต้นทุน และการควบคุม พร้อมคาดการณ์ว่าผลกระทบต่อแรงงาน โดยเฉพาะงานความรู้ระดับต้น จะเริ่มชัดเจนมากขึ้นในปี 2027
AI, Future of Work, Automation, Leadership, Business Strategy
ในบทสัมภาษณ์ของช่อง The Diary Of A CEO, Mo Gawdat อดีตผู้บริหาร Google สะท้อนมุมมองต่อ AI ในฐานะเทคโนโลยีที่กำลังเร่งโลกเข้าสู่จุดเปลี่ยนครั้งใหญ่ เขาไม่ได้มองว่า AI คือศัตรูโดยตรง แต่เตือนว่าความเสี่ยงจริงอยู่ที่โครงสร้างแรงจูงใจของบริษัท รัฐ และผู้มีอำนาจที่อาจใช้ AI เพื่อเพิ่มอำนาจ ลดต้นทุน และควบคุมระบบในวงกว้าง สำหรับผู้บริหารและทีมเทคโนโลยีขององค์กร ประเด็นสำคัญจากบทสนทนานี้ไม่ใช่แค่ “AI ทำอะไรได้” แต่คือ “องค์กรจะรับมือกับผลกระทบเชิงกลยุทธ์อย่างไร”
https://www.youtube.com/watch?v=RwlgFC6S-OE
AI ไม่ใช่ศัตรู แต่คนที่สั่งให้ AI ทำต่างหากคือความเสี่ยง
ประเด็นหลักที่ Mo ย้ำชัดคือ เขาไม่ได้กังวลว่า AI จะลุกขึ้นมาต่อต้านมนุษย์ด้วยตัวเอง แต่กังวลว่ามนุษย์จะใช้ AI เป็นเครื่องมือเพื่อผลประโยชน์ของตน
> “I'm not worried about AI turning against us. I'm worried about humans telling AI to turn against us.” — Mo Gawdat
นี่เป็นมุมมองที่สำคัญมากในเชิงธุรกิจ เพราะทำให้การถกเถียงเรื่อง AI เปลี่ยนจากคำถามเชิงเทคนิค เช่น โมเดลฉลาดแค่ไหน ไปสู่คำถามเชิงธรรมาภิบาล เช่น ใครเป็นคนกำหนดวัตถุประสงค์ ใครได้ประโยชน์ และใครเป็นคนแบกรับต้นทุน
Mo เล่าว่าในช่วงที่ทำงานที่ Google ทีมเชื่อว่ากำลังสร้างสิ่งที่ทำให้โลกดีขึ้น ซึ่งในระดับเทคโนโลยีก็เป็นจริง แต่จุดเปลี่ยนเกิดขึ้นเมื่อเริ่มตระหนักว่า โลกอาจไม่ได้ใช้สิ่งที่สร้างขึ้นในแบบที่ผู้สร้างตั้งใจไว้
> “Maybe the world will not use what you're making the way you want it to be used.” — Mo Gawdat
สำหรับองค์กรไทย นี่สะท้อนบทเรียนที่ใช้ได้ทันทีว่า การนำ AI มาใช้ไม่ควรเริ่มจากคำว่า “ทำได้ไหม” เท่านั้น แต่ต้องเริ่มจาก “ถ้า deploy แล้ว จะถูกใช้แบบไหน และใครได้รับผลกระทบ” ด้วย
จากเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ สู่เครื่องมือรวมศูนย์อำนาจ
Mo เปรียบเทียบ AI กับพลังงานนิวเคลียร์ โดยชี้ว่าการใช้งานครั้งแรกของเทคโนโลยีทรงพลัง มักไม่ใช่เพื่อประโยชน์สาธารณะสูงสุด แต่เพื่ออำนาจและความได้เปรียบ
> “We discovered nuclear power and the very first implementation was a nuclear bomb not nuclear energy.” — Mo Gawdat
เขามองว่า AI กำลังเดินซ้ำรอยเดียวกัน กล่าวคือ การใช้งานระยะแรกกำลังเอื้อ “คนส่วนน้อย” มากกว่าคนส่วนใหญ่ ไม่ว่าจะเป็น
> “The first implementations of AI are in favor of a few at the expense of the majority.” — Mo Gawdat
มุมมองนี้มีนัยสำคัญต่อผู้บริหาร เพราะหากองค์กรเห็น AI เป็นเพียงเครื่องมือลด headcount หรือกดต้นทุนอย่างเดียว ผลลัพธ์อาจสร้างความเสี่ยงระยะยาวทั้งต่อแบรนด์ วัฒนธรรมองค์กร และความสามารถในการปรับตัวของทีมงานเอง
สิ่งที่คนนอกเห็นกับสิ่งที่เกิดจริงในแล็บ ไม่ใช่เรื่องเดียวกัน
อีกหนึ่ง insight ที่โดดเด่นคือ Mo อธิบายสิ่งที่เขาเรียกว่า “hype dichotomy” หรือความเหลื่อมล้ำระหว่างภาพ AI ที่คนทั่วไปเห็น กับศักยภาพที่คนในแล็บกำลังเห็นจริง
> “What the general public sees about AI is overhyped but ineffective... What the real geeks see inside the lab is just unbelievable intelligence.” — Mo Gawdat
เขาอธิบายว่าความเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงไม่ได้อยู่แค่แชตบอตหรือคอนเทนต์ที่สร้างด้วย AI แต่อยู่ที่ระบบที่สามารถปรับปรุงตัวเองได้ โดยดูโค้ดของตัวเอง รันการทดลอง ทดสอบผลลัพธ์ และ deploy เวอร์ชันที่ดีกว่าอย่างต่อเนื่อง
> “We've started to put together systems that develop themselves.” — Mo Gawdat
ประเด็นนี้สำคัญต่อทีม tech โดยตรง เพราะหมายความว่า competitive advantage ในอนาคตอาจไม่ได้มาจากการ “ใช้ AI” แบบผิวเผิน แต่มาจากความสามารถในการออกแบบระบบที่เรียนรู้ ปรับปรุง และเชื่อมเข้ากับ workflow จริงขององค์กรได้อย่างต่อเนื่อง
กล่าวอีกแบบคือ ในขณะที่ตลาดกำลังสนใจ use case ที่มองเห็นง่าย สิ่งที่อาจเปลี่ยนเกมจริงคือ back-end intelligence ที่คนทั่วไปยังไม่ทันสังเกต
งานกลุ่มแรกที่ได้รับผลกระทบหนัก อาจไม่ใช่แรงงานภาคปฏิบัติ
หนึ่งในประเด็นที่นำไปใช้วางแผนองค์กรได้ชัดที่สุดคือเรื่อง job disruption โดย Mo เห็นตรงกับผู้สัมภาษณ์ว่า ผลกระทบจะรุนแรงกับงานความรู้ระดับต้นก่อน ไม่ใช่งาน blue-collar ตามที่หลายคนเคยคาด
> “I don't think it all start from the bottom. Actually, I think blue collar jobs will stay for a very long time.” — Mo Gawdat
เขายกตัวอย่างงานที่มีแนวโน้มหายไปเร็ว เช่น
> “Anything that you can do with a few clicks and is mundane is going to disappear very quickly.” — Mo Gawdat
จุดที่น่าสนใจคือ เขามองว่าแรงสั่นสะเทือนเริ่มเกิดขึ้นแล้ว แต่ในช่วงแรกอาจยังไม่ใช่การปลดคนจำนวนมาก ทว่าเป็นการ “หยุดจ้าง” งานระดับต้นแทน
> “What you saw in the last couple of years is that companies were not hiring entry-level jobs anymore. It wasn't job losses yet, but that basically meant the workforce was not growing.” — Mo Gawdat
และเขาคาดการณ์ชัดเจนว่า
> “My prediction is you're going to start to see very serious impact in 2027.” — Mo Gawdat
สำหรับองค์กร นี่ไม่ใช่แค่ประเด็น HR แต่คือประเด็นเชิงโครงสร้าง หาก entry-level role หดตัวลงจริง บริษัทจะสร้าง talent pipeline อย่างไร ใครจะเติบโตเป็น middle management และองค์กรจะถ่ายทอดความรู้หน้างานแบบไหนเมื่อเส้นทางเริ่มต้นอาชีพเปลี่ยนไป
ผลกระทบจะไต่ขึ้นไปถึงงานวิชาชีพและผู้บริหาร
Mo ไม่ได้หยุดแค่การเตือนเรื่องงานระดับต้น เขาชี้ว่าผลกระทบของ AI จะขยับขึ้นสู่ knowledge workers ที่ซับซ้อนกว่า เช่น paralegal, financial analyst, งานวินิจฉัยบางส่วนของแพทย์ ตลอดจนงานสร้างสรรค์บางประเภท
> “A paralegal would probably not be needed because AI can do the research or one paralegal can do the job of four.” — Mo Gawdat
เขายังไปไกลกว่านั้นด้วยการตั้งคำถามต่อความเชื่อที่ว่าผู้บริหารจะเป็นคน “ใช้ AI แทนคนอื่น” ได้โดยไม่ถูกกระทบเอง
> “Most of the CEOs believe that they can fire everyone and have AI do all of the jobs. They just don't remember that AGI is going to do everything better than humans eventually, including being a CEO.” — Mo Gawdat
แม้ในวิดีโอตอนนี้รายละเอียดจะยังไม่ลึกไปถึงกรอบการปรับองค์กรเต็มรูปแบบ แต่ตามที่กล่าวในวิดีโอ ประเด็นสำคัญคือ AI ไม่ได้หยุดอยู่แค่ automation งาน support หากแต่กำลังคืบเข้าสู่งานตัดสินใจ งานวิเคราะห์ และงานบริหารด้วย
นั่นทำให้คำถามสำหรับผู้บริหารเปลี่ยนจาก “จะใช้ AI แทนใคร” ไปเป็น “องค์กรจะออกแบบบทบาทมนุษย์ใหม่อย่างไร เมื่อ AI ทำได้ทั้งงานปฏิบัติการและงานเชิงความรู้”